方差分析疑问

双样本假设检验：同一个因子（同一类）的2种情况下的响应（样本数据），是否存在显著的差异
例如：
对2个客户的送货时间（均值）是否有显著差异？——两个样本的均值比较
对2个客户的送货时间标准差(离散度)是否有显著差异？——两个样本的离散度比较
比较两个光谱仪lx,ly的测量结果是否有显著差异——配对样本检验
抽取甲800、乙600个样本，甲检测出340合格，乙检测出180合格，是否可认为甲合格率超过乙5%以上？——双样本比率检验

单因子多水平方差分析:推断一个因子的多个水平(3个以上)的响应是全部无差异，或至少一个不同。如5个电流值，对应焊接强度是否存在显著差异？
若，一个因子的2个水平的比较，就同为上面提到的“双样本假设检验”。

多因子（2个以上）多个水平（2个以上）方差分析：在当前条件下，推断每个因子（包括主因子、交互因子）对响应的影响是否显著。
如，研究压力、温度对涂料厚度的影响；研究温度、烘烤时间、巧克力品牌对饼干口感得分的影响。

回复问题：
如果是检验二个总体间差异或波动就用双方差
——检验两个总体间的差异，采用双样本假设检验

如果问道，二总体间是否有提升或提高
——可以采用单样本假设检验，即改进后的样本数据，与改进前的值，进行比较检验。
也可以采用双样本假设检验，即改进后的样本数据，与改进前的样本数据，进行比较检验。

一条生产线生产5个零件，但5个零件是用5个模具生产，为了证明5个模具生产的零件间到底有没有差异
——采用单因子多水平方差分析。
单因子，即是模具，多水平，即是5个模具。
但是，数据结构应该是：每个模具生产10个到20个零件（或更多），而不是每个模具生产1个零件。