2020年初，整个世界遭受了新冠病毒地袭击，直到今天人类还没有走出阴霾。抗疫前线的医学专家们日以继夜地工作，同时进行着多种药物的临床试验。那么怎么判断哪一种药物效果更好呢？这就要说到一百年前问世的方差分析。

罗纳德·艾尔默·费希尔爵士（英语：Sir Ronald Aylmer Fisher，1890－1962，），英国统计学家、演化生物学家与遗传学家。现代统计学与现代进化论的奠基者之一。安德斯·哈尔德称他是“一位几乎独自建立现代统计科学的天才”：

本文下面要讲到的方差分析、F分布，都是费希尔的贡献，这些统计方法可以说完全改变了人类进行科学研究的方式方法。

费希尔有着惊人的数学才能，他在1912年获得剑桥大学的数学学位的同时，还斩获了当年剑桥大学的“牧人”头衔，这需要通过一系列难度极高的口头和书面的数学考试，每年都只有一两位学生可以成为“牧人”，有的年份甚至无人可以荣膺。和黎曼类似，在他的一些重要论文，他认为其中很多数学结论非常显而易见，不屑于证明。后来由瑞典数学家哈拉尔德·克拉梅尔等数学家进行了梳理、补充和证明，才逐渐扩充成为了现代统计科学的重要组成部分。

1919年，罗森斯得农业实验站的主任约翰·拉塞尔爵士发出了邀请，希望费希尔来查看下该实验站历年收集的数据中到底藏有什么秘密（下图是罗森斯得农业实验站）：

由于种种原因，费希尔的生活并不顺利，看在一年1000英镑的份上，费希尔带着他的三个孩子、老婆和小姨子，来到了这个伦敦以北的农业地区，蹬上靴子，穿过农田，取出巨大库房中、堆积如山的、积累了90年的数据，开始了他所谓的“耙粪堆”的工作。

罗森斯得农业实验站很重要的一个工作就是，搞清楚施用不同的混合肥料，马铃薯的产量是否会不同。费希尔的做法是在农田中种上马铃薯，不同部分施用不同的混合肥料（下面是一个示意图，在同一块农田的不同排施用不同的肥料，然后插上牌子进行区分）：

然后在收获后对数据进行采样，看不同实验组的产量是否不同。

费希尔也知道，马铃薯不是什么工业产品，本身产量就会有波动，肯定不能说某个实验组产量多了就说该组施用的混合肥料有效果，至少需要考虑以下两个问题：

        （1）概率。马铃薯的产量本身具有随机性，比如说服从某正态分布：

根据该分布，产量在之间波动可能性较大，因此如果某实验组产量多了，并没有把握说混合肥料产生了效果（因为不可能知道所有马铃薯的产量，所以无法真正算出，也就不可能真正知道该正态分布，因此用虚线画出）：

而产量在之上的波动可能性较小，因此如果某实验组产量多了，那么说明混合肥料可能真的产生了效果：

就此，费希尔设计了这个统计量，当组间方差较大的时候，说明发生了低概率事件，从而说明混合肥料可能真的产生了效果。

        （2）原因。马铃薯的产量如果是随机波动，那么应该是有增有减的。比如从某个实验组中采样得到五株马铃薯，记录每株的重量，得到五个点。算出该实验组的平均产量相对于增加了，并且五个点相对于有增有减，分散在的四周，这就说明重量变化是由于随机波动造成的：

如果某个实验组平均产量相对于还是只增加了，但组内所有的马铃薯植株上的产量都是增加，紧密的围绕在的附近，那么说明混合肥料可能真的产生了效果，造成组内所有马铃薯的重量都增加了：

就此，费希尔设计了这个统计量，当组内方差较小的时，说明该试验组的普遍增产（或减产），也说明混合肥料可能真的产生了效果（组间方差、组内方差这两个统计量接下来会进一步介绍）。

综合上面两个问题，费希尔设计了一个假设检验（关于假设检验，可以参考这里）：

• 假设：混合肥料没有效果，也就是各个实验组的产量的均值相同
• 检验：设计了这个统计量，当实验组得到的数据使得该统计量足够大时，那么就可以推翻上述假设，得到混合肥料有效果的结论

从抽样到计算完成该假设检验，就称为。

下面用具体的数据进行下实战讲解。假设有、、三组马铃薯，每组施用不同的肥料。在每组中各选五株，记录每株产出的马铃薯的重量，所得表格如下（下面的重量也是为了本文讲解设计的，不用较真）：

根据上面表格，画出来的图像是这样的：

可以看出：

• 发生了低概率事件，即组的样本均值远离
• 原因很可能是由于混合肥料导致，因为组内的重量紧密围绕在附近，这说明整体都增产了，而不是随机波动

所以是很有把握认为这三组产量不同，并且是由于混合肥料导致的。当然上面是定性分析，下面看看如何定量分析。

首先需要知道发生了低概率事件，即是否有某组（在本例中是组）的样本均值远离。因为是没有办法真正知道的，实际计算时只能用所有样本的均值来代替（本例中就是15株马铃薯的均值），然后计算各个实验组的样本均值与的距离，累加起来就得到了组间方差：

忽略其中的常数（这些常数设置是一些数学原因，不影响本文的整体思路，感兴趣的可以看下教材和证明），可以看出，组间方差较大时说明发生了低概率事件。

将各个实验组的方差加起来就得到了组内方差（其中也多了些常数，暂时可以不用管）：

其中、、是各组内的某株马铃薯的重量。组内方差越小，说明各个实验组变换越一致，越有可能是由混合肥料导致的。

费希尔接着构造了这么一个统计量，它综合了“概率”和“原因”这两个角度。为了说明这点，我们又对之前的、、三组进行了多次实验，得到不同的组间方差、组内方差：

解读下：

• 第一行，组间方差大，说明可能发生了低概率事件；组内方差小，说明组内变化可能一致。本文的例子算出来就是该行。那么有充分的理由相信，这三组中其中某组（也可能是某两组、某三组）的产量有所不同，并且这种不同很可能是由于混合肥料造成的
• 第二行，组间方差一般大，组内方差也是一般大，没有充分的理由相信这三组是不同的，保守一点，我们判断这三组是相同的
• 第三行，组间方差足够小，说明可能没有发生低概率事件；组内方差足够大，说明可能组内的变化不一样。那么还是保守地判断这三组是相同的

可见统计量越大，那么三组不同的可能性越大。那具体要大到什么程度，才有把握说三组是不同的呢？这就需要F分布进行最后的检验（F就是Fisher的首字母，所以你也可以称之为费希尔分布）。

可以证明，满足某些条件的情况下（比如总体和样本都是正态分布），统计量是服从F分布的：

此时，当的值足够大，大到落入F分布的右边区域（也称为拒绝域）时，就有把握说三组是不同的：

至此就完成了假设检验，也就是完成了方差分析：

• 假设：混合肥料没有效果，也就是各个实验组的样本均值相同
• 检验：计算统计量的值，如果所得值落入F分布的拒绝域，那么就拒绝原假设，否则就接受

之前介绍过t检验，它和方差分析的区别在于，t检验是判断两组数据是否不同，而方差分析可以判断三组或者更多组数据是否存在不同。

从本文介绍可知，方差分析只是知道了这三组是否有差异，具体是到是哪组有差异，还需要别的统计方法。比如对这三组两两进行t检验。

本文只是简单地介绍了方差分析的思想，很多数学细节没有深入，不过相信还是可以帮助同学们更快地学习相关知识。至于文章开头谈到的药物的临床试验，本质上和马铃薯的农业试验差不多，一样可以套用方差分析。