六西格瑪或者統(tǒng)計學(xué)中的方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）是一種用于分析多個變量之間差異性的統(tǒng)計方法，方差分析的基本思想是將總體方差分解為不同來源的方差，以確定這些來源是否對總方差產(chǎn)生顯著的影響。?

其中一個較常用的是比較多個組的均值差異，ANOVA可以通過比較多個組之間的均值來確定它們是否存在顯著的差異，從而評估不同組之間的影響因素。

舉一個制造業(yè)的例子：A，B，C三條生產(chǎn)線的所得出的某件零件的平均值是否相同？我們就可以透過方差分析來驗證，就像以下優(yōu)思學(xué)院六西格瑪課程所描述的情況一樣。

在方差分析時，數(shù)據(jù)應(yīng)符合正態(tài)分布以及方差相似性（equal variance）。如果數(shù)據(jù)不符合這些預(yù)設(shè)，需要進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換或使用非參數(shù)檢驗方法。

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如何利用EXCEL進行方差分析？

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優(yōu)思學(xué)院認為，大部分的六西格瑪和統(tǒng)計工具都可以透過Excel完成，而不必要一定使用Minitab。以下，我將會介紹一下如何利用EXCEL進行方差分析。

首先，單擊頂部 Excel 菜單中的數(shù)據(jù)，然后在分析部分查找數(shù)據(jù)分析（Data Analysis）。

如果您沒有看到 Data Analysis，就需要另外安裝它。

從技術(shù)上講，您可以使用單向方差分析來比較兩組。但是，如果您只有兩組數(shù)據(jù)，您通常會使用雙樣本 t 檢驗。

方差分析的標(biāo)準(zhǔn)假設(shè)如下：

• 原假設(shè)（H0）：所有組均值相等。

• 備選假設(shè)（H1）：并非所有組均值都相等。

如果p 值小于您的顯著性水平（通常為 0.05），則拒絕原假設(shè)。您的樣本數(shù)據(jù)支持以下假設(shè)：至少一個總體的均值不同于另一個總體的均值。同樣，假設(shè)檢驗使用樣本數(shù)據(jù)得出有關(guān)總體的結(jié)論。

我們在這里會比較三個生產(chǎn)線所生產(chǎn)出來的香水量（毫升）。我們從每個生產(chǎn)線處隨機抽取4個單位的材料樣本，并測量所有單位的香水量?，F(xiàn)在，我們要確定來自三個生產(chǎn)線的平均香水量是否有顯著的不同。

要在 Excel 中執(zhí)行方差分析，請按列排列數(shù)據(jù)，如下所示。對于我們的示例，每一列代表來自一個生產(chǎn)線的香水量結(jié)果。

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在 Excel 中，執(zhí)行以下步驟：

1）單擊數(shù)據(jù)選項卡上的數(shù)據(jù)分析。

2）從數(shù)據(jù)分析彈出窗口中，選擇方差分析：單一因子（ANOVA：Single Factor）。

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3）在Input下，選擇所有數(shù)據(jù)列的范圍。

4）在分組方式（Grouped by）中，選擇列（Column）。

5）如果第 1 行中有有意義的變量標(biāo)簽（例如A，B，C），請選中標(biāo)簽復(fù)選框（Labels in the first row）。此選項有助于使輸出更易于解釋。確保在步驟 #3 中包含標(biāo)簽行。

5）Excel 使用默認的 Alpha 值 0.05，這通常最常的值。Alpha 是顯著性水平。

6）單擊OK。

在 Excel 創(chuàng)建輸出后，我自動調(diào)整列 A 列的寬度以顯示其中的所有文字。

在以上的方差分析表中，p 值為 0.1225438。因為該值小于我們的顯著性水平 0.05，所以我們不能推翻原假設(shè)。意思就是我們的樣本數(shù)據(jù)未能提供足夠有力的證據(jù)來得出三個總體均值不相等的結(jié)論。