Дисперсионный анализ — общий термин для методов, которые сравнивают средние значения групп наблюдений путём расщепления общей дисперсии переменной на её компоненты, причём каждая относится к отдельному фактору. Дисперсионный анализ (ДА) представляет собой набор статистических моделей для анализа различий между групповыми средними и связанными с ними процедур (например, «вариации» в группе и между группами). В ДА наблюдаемое отклонение конкретной переменной разбивается на составляющие, относящихся к разным источникам вариации. В своей простейшей форме, ДА является статистическим тестом на равенство средних нескольких групп, и поэтому обобщает t-тест Стьюдента на случай трех и более групп. Многократное использование двухвыборочного t-теста приведет к увеличению вероятности ошибки первого рода. По этой причине ДА полезен при сравнении трех и более средних (групп и переменных) с точки зрения статистической значимости. Существует три класса моделей, которые используют в дисперсионном анализе.
[Словарь современных терминов Data Science и машинного обучения. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// softline.ru›about/blog/slovar-sovremennykh-…/, свободный.]