Дисперсионный анализ (англ. Analysis Of Variance - ANOVA) применяется для исследования влияния одной или нескольких качественных переменных (факторов) на одну зависимую количественную переменную (отклик).
В основе дисперсионного анализа лежит предположение о том, что одни переменные могут рассматриваться как причины (факторы, независимые переменные), а другие как следствия (зависимые переменные). Независимые переменные называют иногда регулируемыми факторами именно потому, что в эксперименте исследователь имеет возможность варьировать ими и анализировать получающийся результат.

Основной целью дисперсионного анализа (ANOVA) является исследование значимости различий между средними с помощью сравнения (анализа) дисперсий. Разделение общей дисперсии на несколько источников, позволяет сравнить дисперсию, вызванную различием между группами, с дисперсией, вызванной внутригрупповой изменчивостью. Разработан Рональдом Фишером для анализа результатов экспериментальных исследований.
В отличие от t-критерия Стьюдента позволяет сравнивать средние значения трёх и более групп.
Непараметрическим аналогом однофакторного дисперсионного анализа является H-критерий Краскела - Уоллиса.
Ограничения применимости критерия.
Исследуемые переменные должны быть распределены нормально.
Количество значений в исследуемых переменных: 3≤n_1,2,...≤100.