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Das Ziel der Varianzanalyse ist es zu erklären, inwiefern bestimmte unabhängige Variablen für die Abweichungen der einzelnen Werte der metrisch skalierten abhängigen Variable von ihrem Mittelwert verantwortlich sind. Dabei wird versucht, die Varianz in einen systematischen, durch den Einfluß der unabhängigen Variablen erklärbaren Teil und einen nicht erklärbaren Teil zu zerlegen. Die Prüfgröße zur Wirkung eines Faktors (F-Wert) errechnet sich aus dem Quotienten von systematischer Varianz und Rest Varianz (vgl. Cozby 1981 S.72), ist Fisher´s F verteilt und kann mit einem Tabellenwert verglichen werden. Je größer der F-Wert ist, je höher ist die Wahrscheinlichkeit, daß die unabhängige die abhängige Variable tatsächlich beeinflußt.
Durch moderne Statistikprogramme wird der P-Wert errechnet. Er gibt das Niveau an, ab welchem die Nullhypothese (Gleichheit der Mittelwerte) verworfen würde. Im allgemeinen wird bei allen Variablen Normalverteilung und Unabhängigkeit vorausgesetzt.
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