单因素方差分析的统计量包括组内平方和（SSW），组间平方和（SSB），均方（MS），F值和p值。SSW和SSB分别代表组内变异和组间变异的大小，MS是平均方差，F值是组间变异与组内变异的比值，p值是F值对应的概率。在单因素方差分析中，这些统计量被用来检验组间均值是否显著不同，如果F值较大且p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，表明有显著差异存在。
因此，这些统计量对于判断组间均值差异具有重要意义。
单因素方差分析的统计量是 扩展
这单因素方差分析的统计量是F统计量。F统计量用于检验组间方差和组内方差的比值，以判断多个样本均值是否存在显著差异。在单因素方差分析中，我们比较的是三个或更多样本的均值差异，而F统计量是用来衡量这些均值差异是否具有统计学意义。
单因素方差分析的统计量是 扩展
为了 找到适当的检验统计量，方差分析还需要对随机误差做一定假设
条件是
1.相互独立同正态分布
2、均值为0
3、方差存在且相等
然后 组间方差和组内方差之比服从一个F分布的检验统计量
也就是 组间方差/组内方差
