通过MiniTab进行单因素方差分析时，输出的结果主要有两个部分：方差分析结果与均值结果。

一.方差分析结果

这是一个比较4条生产线的产品硬度的均值有无显著性差异的方差分析，在这个图上，我们能得到以下几点信息：

1. 误差的来源有两个：因子line与随机误差，自由度分别是dfA=3与dfE=16。

2. 过程总波动SST=160.79，其中组间偏差平方和SSA因子line=63.29，组内偏差平方和SSE随机误差=97.50，SST=SSA+SSE.

此时的组内SSE＞组间SSA，但是这并不代表随机误差是显著性的，因为这两个值受到了因子数的影响，因子越多，数值越大。

3. 是否具有显著性差异是用组间偏差平方和的均方合MSA与组内偏差平方和的均方合MSE比值，其中MSA=SSA/dfA=63.29/3=21.095，MSE=SSE/dfE=97.50/16=6.094.

两者的比值称之为F=21.095/6.094=3.46，观察F值是否落在拒绝域，从而作出判断。

4. p值是整个方差分析结果的精华所在，一般显著性水平a=0.05，若p＜0.05，则拒绝原假设，说明均值间有差异；反之，则均值无差异。

二.均值结果

均值结果分析相对比较简单，显示了总体估计的均值与标准差，并给出了置信区间。

一般在选择较优的水平时才使用，比如第4条生产线的预估总体均值最大，我们想要得到较高的硬度值，则选择第4条生产线。反之，则选择第1条生产线。