一般平均亦称总平均（Grang Mean ），是方差分析中响应变量观测值的数学期望，等于各工程平均的简单或加权算术平均值，其无偏估计量是全部观测值的总平均值。

一般平均指不考虑分组，分组数据集中后所有取值的平均值，是方差分析中响应变量观测值的数学期望，等于各工程平均（即“组平均”，见下文）的简单或加权算术平均值，其无偏估计量是全部观测值的总平均值。参见“单向方差分析”、“双向方差分析”。

下面在“单向方差分析”说明总平均（即“一般平均”）。

单向方差分析亦称单因子方差分析、一种方式分组的方差分析。单因子析因试验数据的统计分析。单向方差分析的基本问题估计和比较多个等方差正态总体的均值。设有m个等方差正态总体Yi～N (μi，σ2)，或Yi=μi+ei=μ+ai+ei(i=1，…，m)，其中e1，…，em独立同正态分布N(0，σ2)， ，ai=μi-μ且满足约束 。对于单因子试验，Yi是在因子A取水平Ai时的试验结果，μi是其平均水平，ai称做水平Ai的效应。设在水平Ai下作ni次独立重复试验，得 ：

( 独立同正态分布N(0，σ2)

此即单向方差分析模型。统计推断问题：1. 估计总平均μ和各因子效应ai(i=1，…，m)；2.检验假设H0：μ1=…=μm或H0：a1=…=am=0，即各因子水平的效应均不显著；3. 若H0被否定，则利用多重比较法找出效应显著的水平。

1.样本均值

相应为μ和μi的无偏估计， 为ai的无偏估计， 其中 。

2. 假设H0的检验基于离差平方和的分解

其中

（总平方和）

（组间平方和）

（组内平方和）

检验使用统计量

F=组间方差/组内方差=

当F≥Fα(f1，f2)时认为μ1，…，μm间差异显著，即因子A的效应显著，其中Fα(f1，f2)是自由度为f1=m-1和f2=N-m的F分布水平α上侧分位数。

3. 未知方差σ2的无偏估计为

工程平均亦称组平均。方差分析中相对于—定处理或在某种水平下响应变量观测值的数学期望，它与总平均值之差称做该种处理或该因子水平的效应。工程平均的无偏估计量，是给定处理或水平下全部数据的算术平均值。参见“单向方差分析”、“双向方差分析”。