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多因素方差分析法（ANOVA）是统计检验中常用的一种方法。它用来检验两个或更多个分组或样本之间的平均值是否具有统计学意义上的差别。它具有可操作性，灵活度，可以处理多个实验因子，以及比其他方法更高的效率等特点。

多因素方差分析法通常是由一系列假设构成：不同分组间的样本是随机取样的，来自不同分组间的样本服从正态分布，不同分组间的样本方差相等，以及来自不同分组的样本有相同均值等。根据这些前提假设，以及依据F检验，方差分析法可以用来准确地判断两个分组或多个分组间的数据有无统计学上的显著性差异。

除此之外，多因素方差分析法还可以用来探究影响结果的具体因素，可以判断不同实验条件之间的间接效果，另外也可以用来估计样本均值的置信区间。拓展知识：多因素方差分析法还可以结合其他方法，比如混合分析、线性模型、随机区组设计等，可以更加灵活地处理多个实验因子，从而提高数据分析的准确度与有效率。