方差：在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。
概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望之间的偏离程度。
统计中的方差是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。
在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。
标准差：常称均方差，是方差的算术平方根。
标准差能反映一个数据集的离散程度。
平均数相同的两组数据，标准差未必相同。
方差分析是检验多个总体均值是否相等的统计方法。
它是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型自变量是否有显著影响。
单因素方差分析基本思想：数据的误差即总误差平方和分为组间平方和组内平方和,组内误差只包含随机误差。
组间误差包含随机误差和系统误差，系统误差即为因素不同水平造成的误差，如果因素的不同水平对数据没有影响，系统误差为0，组间误差与组内误差经过自由度平均后的数值相比接近于1，反之,，如果因素的不同水平对数据有影响，这个比值就会大于1，当它大到某种程度时，就可以说不同水平之间存在着显著差异，也就是自变量对因变量有显著影响。
方差齐性指要进行比较的两组数据的分布是否一致，即两者是否适合比较。
方差齐性采取方差分析法。
方差分析中有三条前提假设，其中一条是：不同水平的总体方差相等。
因为F检验对方差齐性的偏离较为敏感，故方差齐性检验十分必要。
在线性回归分析中，也要满足以上三条前提假设，除了方差齐性检验外，另二个是：因变量是否符合正态分布以及是否待分析的因变量中的个案彼此独立，即个案间不存在自相关并来自于同一个总体。