在深入探讨不同类型的方差分析（ANOVA）之前，了解一些关键术语非常重要：

因子：因子（也称为自变量）是一种分类变量，用于定义待比较的组别。例如：

•处理组（安慰剂 vs. 药物 A vs. 药物 B）

•物种（小鼠 vs. 大鼠 vs. 仓鼠）

•性别（雄性 vs. 雌性）

•时间点（0小时、24小时、48小时）

水平：因子的水平是指该因子内的特异性组别或类别。 以上述“处理”因素为例，共有三个水平：安慰剂、药物A和药物B。同样，在“时间点”因素的例子中，也有三个水平：0小时、24小时和48小时（不过，根据实验设计，您可以设计出更多或更少的水平）。

因子的数量决定了方差分析（ANOVA）的类型

一个因子 → 单向方差分析（例如：比较三种药物）

两个因素 → 双向方差分析（例如：比较男性和女性中的三种药物）

三个因素 → 三向方差分析（例如：三种药物 × 两性别 × 四个时间点）

四个或更多因子 → 通常简称为“多因素方差分析”（例如，将基因型作为第四个因子加入）

一个说明因子和水平的示例

假设您正在研究饮食和运动对减重的影响。您拥有：

•因子 1 - 饮食类型：地中海饮食、低碳水化合物饮食、低脂肪饮食（3 个水平）

•因子2 - 运动方案：无、中等、剧烈（3个水平）

这是一个双向方差分析设计，共有 3 × 3 = 9 个组（饮食与运动的组合）。 通过进行此方差分析，您可以探究饮食对减重的影响、运动对减重的影响，或者探究饮食与运动的组合（称为交互作用）对减重的影响。