方差分析（Analysis of Variance 简称ANOVA）是20世纪20年代发展起来的一种统计方法，它是由英国统计学家费希尔在进行实验设计时为解释实验数据而首先引入的。

目前来看方差分析作为一种重要的统计学方法，在分析心理学，生物学，医药，金融的试验数据上有广泛的应用。

方差分析是比较多个总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型应变量是否有显著影响，但本质是研究各个变量之间的关系。

值得注意的是方差分析与另一种重要的统计方法#8212;#8212;回归分析有着许多的相同之处，但又有本质区别。

方差分析主要是研究一个（或多个）分类型自变量与一个数值型应变量之间的关系。

与假设检验相比，方差分析不仅可以提高检验的效率，同时它将所有的样本信息结合到了一起，排除了两两比较造成的错误累积的概率，从而避免拒绝一个真实的原假设，提高了检验的可靠性。

方差分析的类型主要有单因素方差分析，双（多）因素方差分析等。

在科学研究中，为了探索某一项分析任务的可 靠性和影响因素，需要进行大量的实验例如， 取几批试样分别送到几个相关的实验室用不同的方 法进行实验，每一方法的测定又重复若干次，这样 就得到大量数据。

根据得到的这些数据，用什么方 法可以判断哪一个因素对测定结果影响最大? 哪一个因素影响不大? 常用的方差分析法就是一种处理 和判断数据的手段方差分析在经济社会的各个领域应用十分广泛，本文基于SAS软件选取了方差分析在股票价格周期以及我国区域发展平衡两个问题进行实证研究，并提出一些建议。

一 股票价格周期在现代社会中，股票市场使其不可或缺的重要组成部分，许多人在股票市场投入了大量的财力与精力，并且希望找到一种能精确预测股价的方法，显然这是不可能的。