使用单个统计量的表评定数据的以下属性：

·    N.因子每个水平所包括的观测值数。

·    均值。每个水平观测值的均值。这些样本均值是对每个水平总体均值的估计值。

·    标准差。每个水平的样本标准差。传统的方差分析过程假定所有水平的总体标准差相等。可以使用“等方差检验”来检验数据的方差是否相等。

      如果标准差不相等，应取消选中单因子方差分析选项对话框中的 假定等方差。对于不等方差，Minitab 执行 Welch 方差分析。

·    置信区间。这些置信区间 (CI) 提供一系列值，其中可能包含每个总体的真实均值。如果您假定方差相等，则使用合并的标准差计算置信区间。如果您没有假定方差相等，则每个区间使用该组的标准差计算。

·    合并标准差。合并标准差是对所有水平公共标准差的估计值。仅当假定方差相等时，Minitab 才显示此统计量。

均值
 
油漆    N   均值  标准差   95% 置信区间
混料 1  6  14.73    3.36  (11.37, 18.10)
混料 2  6   8.57    5.50  ( 5.20, 11.93)
混料 3  6  12.98    3.73  ( 9.62, 16.35)
混料 4  6  18.07    2.64  (14.70, 21.43)
 
合并标准差 = 3.95012
                                      

油漆硬度分析的结果表明：

·    配方 2 的硬度均值最低 (8.57)，配方 4 的最高 (18.07)。

·    此区间表明，根据样本数据，配方 2 的硬度均值大于或等于 5.20 并且小于或等于 11.93 的置信度为 95%。

·    不同配方的标准差似乎是相等的。如果对这些数据执行等方差检验，则产生高 p 值，说明标准差是相同的。

合并标准差为 3.95012。