ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ (лат. dispersus рассеянный, рассыпанный) — статистический метод, предназначенный для выявления влияния отдельных факторов на результат эксперимента. В основу Д. а. положен тот факт, что если на объект влияет несколько независимых факторов и их влияние складывается, то общую дисперсию значений признака, характеризующего объект, можно разложить на сумму дисперсий, вносимых каждым фактором в отдельности и дисперсии, вызываемой неучитываемыми факторами (остаточной дисперсии). Сравнение добавок, вносимых в дисперсию влиянием различных факторов с остаточной дисперсией, позволяет определить значимость вклада каждого из факторов, т. е. оценить достоверность его влияния. Наиболее частым случаем применения Д. а. в биологии является использование однофакторного Д. а., позволяющего сравнивать между собой несколько независимых выборок, наиболее типичным примером такого подхода является проверка возможности объединения групп наблюдений, сделанных на различных объектах, в одну общую совокупность. При этом проверяется гипотеза, что различия между объектами (животными) статистически незначимы по сравнению с вариабельностью наблюдений каждого объекта и поэтому ими можно пренебречь. Обобщением этого подхода является двухфакторный Д. а., когда каждый объект подвергается экспериментальному воздействию на нескольких уровнях и дополнительно проверяется гипотеза, что эффекты воздействия незначимо различаются между собой по сравнению с различиями между объектами и по наблюдениям «внутри объектов». Существуют и более сложные методы Д. а., оценивающие влияние трех, четырех факторов, их совместное влияние (взаимодействие) и т. д., а также целая отрасль Д. а., занимающаяся планированием экспериментов, целью которой является проведение неполного анализа, т. е. анализа в рамках такой схемы экспериментов, когда каждый объект подвергается не всем воздействиям и не на всех уровнях. В основе классического Д. а. лежит предположение о нормальном распределении, независимости и равенстве дисперсий ошибок наблюдений.