方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果是否具有显著性影响的数理统计方法。环境监测中，在实验室的质量控制、协作试验、方法标准化以及标准物质的制备工作中，都经常采用方差分析。方差分析的基本思想是利用方差的可分解性，将总变差又叫总差方和(S_T)以组内差方和又叫随机作用差方和(S_E)，以及水平间差方和(S_A、S_B、S _A×B)表示，见下式：

    S_T=S_E+…+S_A＋S_B＋S_A×B  

    式中：S_T——总变差或总差方和，表示全部实验数据总的差异；

    S_E——组内差方和或随机作用差方和，组内或同一水平实验数据的随机

    误差；

    S_A、S_B——水平间差方和，组问或不同水平实验间的差异。实验中不同因素及因素所处的不同水平的影响，表现为不同水平试验数据均值之间的差异；

    S_A×B ——交互作用影响的差异。

    方差分析时，计算水平间差方和的均方(V_A、V_B)与组内差方和(S_E)的均方(V_E)之比，在给定的显著性水平(α)下进行F检验，若小于或等于临界值，表明该因素影响不显著，若大于临界值，表明该因素影响显著，即该因素各水平有显著差异。

    1．应用方差分析具备的条件

    ①同一水平的数据应遵从正态分布。

    ②各水平试验数据的总体方差都相等(尽管各总体方差通常是未知的)。

    在一些要求较精密的试验中(如误差分析和标准制定等)，条件②尤其重要，通常可采用Cochran方差的一致性检验。

    2．单因素等重复试验的方差分析

    实际工作中只对某一个因素进行实验，称为单因素实验。根据实验因素变化所分的等级或组别叫因素的水平。对各水平可做相同或不同次数的重复实验。