2、以单因素方差分析为例，进行方差分析的基本步骤如下：
1、 求平方和（第373页）
1） 组内偏差平方和是各试验数据与组平均数之间的差的平方总和。
2） 组间偏差平方和是每组的平均数与总平均数的差的平方总和再与重复的试验次数的乘积。
3） 总平方和是所有试验数据与总平均数之间的差的平方总和。
2、 计算自由度。
3、 计算均方。
4、 计算f值。
5、 查f值表进行f检验并做出判断。
6、 陈列方差分析表。
但应用方差分析对资料进行统计推断之前应注意其使用条件：
1、可比性。若资料中各组均数本身不具可比性则不适用方差分析。
2、正态性。即偏态分布资料不适用方差分析。对偏态分布的资料应考虑用对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等变量变换方法变为正态或接近正态后再进行方差分析。
3、方差齐性。即若组间方差不齐则不适用方差分析。多个方差的齐性检验可用bartlett法，它用卡方值作为检验统计量，结果判断需查阅卡方界值表。
3、方差分析的应用。
方差分析的应用领域非常广泛，例如在农业生产中提取出的大量数据，最常用的数据分析方法就是方差分析；在教学中也可以利用方差分析法判断教师在教学中采用不同的教法对教学效果是否存在影响。
三、回归分析与方差分析的比较。
回归分析与方差分析是数理统计中两种常用的统计分析方法，它们都是用来研究变量之间的关系，比较分析它们之间的相似和不同之处，无论对把握两种方法的基本原理，还是对拓广其应用范围，无疑都是十分重要的。
方差分析和回归分析是数理统计中应用很广泛的两个分支，总体上都属于一个类别，一般线性模型。但二者之间仍然存在显著性的差异：
1、回归分析是研究多个自变量对一个因变量的关系，而方差分析是研究多个因素之间有否有显著差异！
2、从资料类型来看，方差分析的因变量是连续型资料，自变量是分类变量，一般都以组别的形式出现。
回归分析的因变量是连续型资料，自变量既可以是分类资料，也可以是连续型资料，也可以两种资料都有。
3、从目的来看，大多数方差分析的目的都是比较组间差异，比如3组人群的身高是都有差异等。而回归分析主要是看自变量对因变量的影响，或因变量是否随着自变量的变化而变化，如血压是否随年龄而变化等。
综上所述，回归分析与方差分析是两种既有联系又有区别的重要的统计分析方法，在应用是应注意二者之间的联系与区别，因为正确方法的使用是得出正确结论的前提。
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