方差分析是一种统计方法，其检验过程基于特定的假设条件。首先，我们假定：
1. 样本的采集是随机的，每个处理下的样本独立，避免了可能的混淆效应，确保了结果的可靠性。
2. 各处理下的样本应源自正态分布的总体，如果数据不符合这一条件，非参数分析应作为替代选择。
3. 假设所有处理条件下的样本方差是相等的，即齐性假设成立，这是方差分析的基础假设之一。
在进行假设检验时，如果设定原假设H0为K个样本均数相同，且共享共同的方差σ，那么这些样本应来自具有相同均值和方差的总体。
当计算结果显示组间均方显著大于组内均方时，这表明原假设被拒绝，意味着样本可能来自不同的正态总体，处理间的均值差异具有统计学意义。反之，如果组间差异不显著，我们则接受原假设，认为各处理间的均值没有显著差别，样本来自同一个总体。
方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。