SPC如何做方差分析，意义又在哪里?

方差分析，又称“变异数分析”或“F检验”，用于两个及两个以上样本均值差别的显著性检验检验。方差分析作为一种常用的统计方法，当自变项的因子中包含多个水平的情况下，检验其各水平间平均数是否相等的统计模式。

方差分析可以分为单因素方差分析和多因素方差分析。我们这里讨论的是单因素方差分析。

单因素方差分析

可用于检验三个或更多总体均值相等的原假设 (H0) 与至少有一个均值不同的备择假设 (H1)。对于 k 个均值，我们可用正式的统计假设表示法写为：

H0：μ1=μ2=?=μk

H1：并非所有的均值都相等

你可能在想，什么情况下需要和使用这样的检验？

比如，你有一个检验项，每次检测5次（子组容量5），得到的数据如下：

单因素方差分析就可以评估这里的v1~v5的均值是否一样，但这样好像看起来没有意义，因为每一行的v1~v5看起来是可以随便顺序的。

确实，上面的数据可以做，但没有意义。

那么我再举一个例子，如果我有一个在线检测设备（比如说某种搅拌罐的压强），每小时的10 20 30 40 50 60 分钟检测一次压强。得到如下的测量表格：

这样，我们也可以对这6组数据做单因素相关分析，这里每一行记录里面的值就不能搞乱顺序的了。

这样我们可以通过单因素方差分析评估按小时的每10分钟的均值是否一致。就可以衡量我们的这个搅拌罐在每个小时内的各个时间点上的压强的稳定性。

分析软件分析

接下来我们把上面的数据放到软件中进行方差分析。

我们也可以用专业的分析软件分析，结果如下：

从上面两个分析工具的方差分析结果看出，P值=0.963，P值远远大于0.05（接受原假设H0），即认为每列的均值相等。也就是说每小时的每10分钟测量处理的搅拌罐的压强相等。

这个就是检测项的相关分析的使用条件和案例。

如何更方便快速做方差分析

对于在我们简易SPC系统，我们已经建立好了这个搅拌罐的压强这个检测项目（子组容量6），并且我们已经实时收集这个搅拌罐的压强，我们已经把这个方差分析整合到我们的SPC分析报告中了。

对于这类检测数据，我们就可以用简易SPC去做实时监控，监控SPC判异情况，监控CPK情况，监控方差分析（评估均值是否相等）。

这样我们就可以对大量的类似的数据实时去做分析，而不需要用excel、minitab工具一个一个去做了。

是不是非常方便？

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