方差分析的检验统计量为()A. Z统计量B. t统计量C. F统计量D. 卡方统计量

方差分析（ANOVA）的核心是通过比较不同来源的变异（如组间变异和组内变异）来判断多个总体均值是否相等。其检验统计量为F统计量，它是组间均方与组内均方的比值。若F值显著大于1，则说明组间差异显著，拒绝原假设。

方差分析的基本步骤如下：

1. 分解变异：将总变异分解为组间变异（不同组均值的差异）和组内变异（同一组内的个体差异）。
2. 计算均方：将组间平方和与组内平方部分别除以对应自由度，得到组间均方和组内均方。
3. 构造F统计量：用组间均方除以组内均方，形成F值。
4. 假设检验：通过查F分布表或计算p值，判断F值是否显著，从而推断均值是否存在显著差异。

关键点：F统计量反映了组间差异与组内差异的比值，是方差分析的核心检验工具。