Thesis单因素方差分析计算器（One-way ANOVA）
三组及以上均值比较，几秒钟算出 F 值、自由度、p 值、η² 效应量与 LSD 事后两两比较——纯浏览器本地计算、数据不上传，免注册、完全免费。三组以上不能反复做 t 检验，方差分析才是正解。
免注册 · 公测期免费 · 数据留在你的浏览器本地
为什么方差分析值得自己先算一遍
不同年级、不同专业、三种教学方法——三组及以上均值比较反复做 t 检验会把假阳性风险从 5% 推高到 15% 以上，方差分析才是正确口径，这也是评阅人最常挑的统计错误之一。
给出各组 n/均值/标准差、组间与组内平方和与均方、F(df1, df2) 与 p 值，并附 η² 效应量分档判读——只报 F 和 p 不报效应量越来越容易被追问。
自动给出组间最大/最小方差比值（偏大时提示改用 Welch ANOVA 或 Brown-Forsythe）；F 显著时直接给 LSD 事后两两比较，指出到底是哪几组之间有差异。
计算在你的浏览器里完成，数据不发送到服务器，不调用 AI，随时可以换一组数据重算。
怎么用（3 步）
- 从 Excel/SPSS 里把每组数据复制成一行（每行一个组，行内用 Tab/逗号/空格分隔）粘贴进输入框，组数不限、各组个数可以不等；
- 点「计算方差分析」查看描述统计、ANOVA 表、F/p、η² 效应量、方差齐性提示与 LSD 事后比较；
- 把结果句式一键复制进论文数据分析章，正式结论建议再用 SPSS/R 复核一遍。
常见问题
计算用的是什么公式？
组间平方和 SS组间 = Σnᵢ(x̄ᵢ−x̄)²、组内平方和 SS组内 = Σ(xᵢⱼ−x̄ᵢ)²，均方 MS = SS/df（df组间 = k−1、df组内 = N−k），F = MS组间/MS组内。p 值由 F 分布的不完全 beta 函数精确计算，与 SPSS 的 One-Way ANOVA 口径一致。η² = SS组间/SS总。
三组比较为什么不能做三次 t 检验？
每次检验都有 5% 的假阳性风险，做三次两两比较时「至少犯一次一类错误」的概率会升到约 14%，组数越多越夸张。正确做法是先用方差分析做整体检验，整体显著后再做校正过的事后比较（LSD/Tukey/Bonferroni）。
LSD 和 Tukey 有什么区别？该报哪个？
LSD 就是用组内均方做的两两 t 检验，不对多重比较做校正，最宽松、最容易显著；Tukey HSD 与 Bonferroni 会控制整体一类错误率，更保守。组数多（≥4）或审稿严格时建议报 Tukey/Bonferroni（SPSS 事后比较里可勾选），本工具给 LSD 结果与临界值作快速参考。
方差不齐怎么办？
方差分析假设各组方差齐。本工具给出最大/最小方差比值作参考（经验上超过 3 就要留意），严格做法是做 Levene 检验；方差明显不齐时改用 Welch ANOVA 或 Brown-Forsythe（SPSS 里可勾选），事后比较改用 Games-Howell，并在论文中说明改用原因。
我的数据会被上传吗？
不会。计算完全在你的浏览器本地完成，任何数据都不发送到服务器，也不调用 AI 服务。
检验做完了，数据分析章一站写完
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