均值分析概述
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均值分析 (ANOM) 是方差分析的图形模拟，用于检验总体均值的相等性。平均值分析 [25] 已发展为可用来检验所有因子均固定的设计试验中的主效应。此过程用于单因子设计。Minitab 使用均值分析的扩展或均值分析处理效应 (ANOME) [33] 来检验双因子设计中均值处理效应的显著性。

平均值分析图可通过两种方式来描述：按外观或按功能。从外观上看，它类似于 Shewhart 控制图。从功能上讲，它类似于检测总体均值的方差分析 [21]。平均值分析和方差分析的原假设相同：两种方法都检验均值之间是否不具有齐次性。但是，它们的备择假设是不同的 [25]。均值分析的备择假设是总体均值之一不同于其他均值（其他均值相等）。方差分析的备择假设是总体均值之间的变异性大于零。

在大多数情况下，方差分析和均值分析可能得出类似结果。但在某些情况下，这两种方法可能会不同：

·    如果一组均值高于总均值，且另一组均值低于总均值，
方差分析的 F 检验可能提供存在差异的证据，而均值分析则表明不存在这样的证据。

·    如果一组的均值与其他均值分开，方差分析的 F 检验可能不会指出差异存在的证据，而均值分析则可能将此组标记为与总均值不同。

有关均值分析的介绍，请参考 [30]、[31]、[32] 和 [33]。

当假定响应服从正态分布（类似于方差分析）且设计为单因子或双因子设计时，可以使用均值分析。当响应服从二项分布或 Poisson 分布时，也可以使用均值分析。