与其他各种统计假设检验一样，运用F检验进行方差分析时也有一定的条件限制。
（一）总体正态性
与检验一样，方差分析要求各子样本必须来自正态总体。只有符合这一条件，在各总体平均数无差异的虚无假设下，合成样本的总体才会服从正态分布。在教育研究中，大多数变量是可以假定其总体是服从正态分布的。因此在进行方差分析时，一般并不需要去检验总体分布的正态性。当有证据表明总体分布不是正态时，也可以将数据做正态转换，或采用非参数检验的方法。
（二）变异的独立可加性
变异的可加性是进行方差分析的基本理论依据。变异的可加性也可以说成是变异的可分解性。方差分析中要求数据的总变异能分解成几个来源不同的部分，这几部分在意义上必须明确且彼此相互独立。
（三）样本的随机性
进行统计分析时，要求所有的样本数据必须是随机的，这是统计分析的最基本要求。方差分析更是要求所有参加检验的样本都是随机样本，因为假设检验的数学模型都是抽样分布，而抽样分布的理论都建立在随机样本的基础之上，倘若样本随机性得不到保证，抽样分布的理论就失去了基础，也就无法保证检验结果的正确性。
（四）方差齐性(www.xing528.com)
方差齐性是指各子样本所在总体的方差要一致，否则不能进行方差分析。因为在方差分析中是用MSw作为总体组内方差的估计值，求组内均方MSw，相当于将各种处理中的样本方差进行合成，它必须满足各实验处理的方差彼此无显著差异这一前提条件。简而言之，方差齐性检验是方差分析的重要前提，目的在于保证样本组的同质性。
在进行方差分析前，首先要对各组内方差做齐性检验。一般要用哈特莱最大F比率法对样本方差进行齐性检验。
检验假设H0：
；（即K个总体方差齐性）
H1：至少有一对σ2不相等。（即K个总体方差非齐性）
其检验统计量为Fmax，它是K个样本方差中最大方差与最小方差之比，计算公式为：
根据样本个数K和df=n-1，查Fmax临界值表寻找相应的Fmax（α）。若计算得到的Fmax＜Fmax（α）时，不能拒绝H0，就说明要比较的几个样本方差两两之间均无显著差异，即各组方差是齐性的，此时可以进一步进行方差检验。Fmax的统计决断规则如下表：
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