组间方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）是一种统计方法，用于比较多个样本（或处理组）的均值之间是否存在显著差异。ANOVA的基本思想是通过比较组间方差与组内方差的大小来判断不同组均值之间的差异是否显著。ANOVA在实验设计、质量控制、医学研究、社会科学等领域得到了广泛应用。
ANOVA的基本原理认为，不同处理组均数间的差别主要来源于两个来源：
1. 随机误差，例如测量误差或个体间的差异，称为组内差异。
2. 实验条件或处理造成的差异，称为组间差异。
通过计算总方差中组间方差和组内方差的比值，并构建F分布，ANOVA可以检验不同处理组之间的均值是否存在显著差异。如果处理组之间存在显著差异，那么组间均方（MSb）将显著大于组内均方（MSw）。
需要注意的是，进行ANOVA分析时，通常需要满足一些前提条件，例如每组样本数据对应的总体方差要相等（方差齐性），以及每组之间的值是相互独立的。
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