单因素分析(monofactor analysis)是指在一个时间点上对某一变量的分析。目的在于描述事实。也是分析单一因素在组间的差异，例如我们最常用到的t检验、卡方检验、方差分析等等，通过这些传统的单因素分析方法，我们可以简单直接地观察到两组或多组之间均数或者率的分布差异。

单因素分析通常通过以下五种基本形式来描述单变量数据：

1. 列出所有案例的具体数值，以保持原始数据的完整性，例如列出一所学校的教师年龄分别为35岁、40岁、41岁等。

2. 将具有相同变量值的案例合并，便于数据分析的同时保留关键信息，比如将多位年龄为40岁的教师合并成一组。

3. 描述频数分布，简化数据处理过程，但仍能反映主要趋势，例如指出20位教师的年龄小于50岁，而8位教师的年龄介于50至60岁之间。

4. 使用百分比表示数据分布，使结果更加直观，例如说明有多少比例的教师年龄在30岁以下。

5. 运用集中趋势指标（如众数、算术平均数、中位数）和离散趋势指标（如全距、标准差）来概括数据的整体情况。

单因素实验的设计方法一般包括两个步骤：

1. 对试验单元进行编号，确保每个样本都有唯一的标识符。

2. 随机分配样本到不同的处理组，以消除潜在的系统误差并提高实验的可靠性。

单因素完全随机实验设计广泛应用于各种情境，特别是当实验条件受到限制时，如盆栽试验、温室环境下的实验或者实验室内部的研究。如果实验所得数据的各个处理重复次数相等，可以使用重复数相等的单因素资料方差分析法进行分析。相反，如果不同处理的重复次数不一致，则应采用重复数不等的单因素资料方差分析法来进行分析。