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Analysis of variance - Why it is more important than ever

机译：方差分析-为什么比以往更重要

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Analysis of variance (ANOVA) is an extremely important method in exploratory and confirmatory data analysis. Classical ANOVA for balanced data does three things at once: As exploratory data analysis, an ANOVA is an organization of an additive data decomposition, and its sum of squares indicate the variance of each component of the decomposition (or equivalently each set of terms of a linear model). Comparisons of mean squares, along with F-tests (or F-like tests, see Cornfield and Tukey (Ref. 1)), allow testing of a nested sequence of models. Closely related to the ANOVA is a linear model fit with coefficient estimates and standard errors. In fact, given the multiple goals listed above, it is not obvious that a procedure recognizable as ANOVA should be possible at all in general settings (which is perhaps one reason that restricts ANOVA to balanced designs).
机译：方差分析（ANOVA）是探索性和确认性数据分析中极为重要的方法。平衡数据的经典ANOVA一次完成三件事：作为探索性数据分析，ANOVA是加性数据分解的组织，并且其平方和表示分解的每个组成部分的方差（或等效地，线性模型）。均方的比较以及F检验（或F检验，请参见Cornfield和Tukey（参考文献1）），可以测试嵌套的模型序列。与ANOVA密切相关的是一个线性模型，该模型具有系数估计值和标准误差。实际上，鉴于上面列出的多个目标，在一般情况下根本不可能实现可识别为ANOVA的程序（这可能是将ANOVA限制为平衡设计的一个原因）。

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