变异的分解重点理解下这句话。
目前我认为，做一个统计分析，其中会包括很多的变异，我们不能一以概之为变异，而是要分解，比如组内和组间，因素a和因素b，等等。
回归分析中也有方差吗？有的，一个X自变量会对应n个Y因变量，如何没有？
1、看懂一张图
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（1）这603 人的总变异（离均差平方和）为51876, 4 组之间的变异为1557, 剩余的随机变异为50319 。根据其自由度，分别计算的组间均方为519,误差均方为84, 二者之比(F值）为6.18 。在无效假设(4 组方差为0, 或4组均值相
等）成立的前提下，出现6.18这么大（甚至更大）的F值，其概率只有0.04% 。
模型=组间差异，误差=组内差异
（2）在单因素方差分析中，“模型”表示组间因素，“误差”表示组内因素；在多因素方差分析中（如析因设计），“模型”表示所有的因素综合，“误差”表示这些因素以外的误差。
2、再看懂一张图
单因素和多因素
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3、线性回归也是变异的分解
只不过方差分析中的自变量是分类变量，而线性回归中的自变量主要是连续变量而已。
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