看完單因素方差分析，一般的統計學教課書中並不會直接講two-way(雙因素)方差分析，而是講「隨機區組設計的方差分析」，那這兩者有什麼關係嗎？
從統計方法的角度來看，隨機區組設計的方差分析其實就屬於兩因素(或多因素)方差分析，一種說法認為，為什麼不直接叫兩因素，是因為不把「區組因素」算作一類真正的「因素」，而重點研究隨機分組因素。
我們認為，實際稱雙因素方差分析可能更好理解。不過這裡稱作「隨機區組設計」，也是有其他特別的考慮。
「隨機區組設計」是實驗研究的概念，強調的是科學地獲取資料的方法，減少混雜因素。但從統計方法的角度來看，隨機區組設計的方差分析可以等同於增加了乙個新的分組因素，因此，其基本思想實際與單因素方差分析並無區別。
比如，某團隊想研究人們對當前生活滿意度的情況，通過問卷調查收集了人們對生活滿意度的得分(0~100)，現在想**教育程度與滿意度得分的關係(教育程度分為三組：高中及以下、大專及本科、研究生及以上)。
很明顯，這是乙個單因素方差分析的問題，即比較教育程度不同的三組人群，他們的滿意度得分的均數是否有差異。
可是除了教育程度以外，其他因素也可能影響人們對生活的滿意度，此時，如果我們考慮加入另乙個分類變數，比如性別，則當我們再進行方差分析時，就屬於兩因素(two-way)的情況了。
為了方便表述，這裡我們將「生活滿意度得分」稱之為因變數，用y表示；將「教育程度」和「性別」稱為「自變數」，分別用「x1」和「x2」表示。
如下表，標準的雙因素方差分析的結果表(或稱隨機區組設計方差分析表)，相對於前文中的單因素方差分析表，**中僅多了一行「區組」。
所以這裡，我們其實可以直接將「處理組」看成「x1」；將「區組」看成「x2」。按照上文單因素方差分析的邏輯直接推廣即可。
比如，在本例中，為了看「教育程度」和「性別」是否會影響人們目前生活的「滿意度得分」，則只需分布看f處理(即f_x1)和f區組(即f_x2)所對應的p值大小判斷兩次即可。
除此以外，由於納入了不止乙個因素，所以有時需要考慮因素間的互動作用，這一點我們後續在談。
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