多因素方差分析，也稱為多向方差分析，是一種統計方法，用於研究兩個或兩個以上控制變數（自變數）是否對觀測變數（因變數）產生顯著影響。這種方法不僅分析控制變數的獨立影響，還分析控制變數之間的互動作用對觀測變數的影響。
在多因素方差分析中，控制變數也被稱為因素，因素單獨對因變數產生的影響被稱為「主效應」，而因素之間共同對因變數產生的影響，或者某些因素水平同時出現時的附加影響，被稱為「互動效應」。多因素方差分析的模型通常是基於一般化線性模型（General Linear Model），並通過F檢驗來進行假設檢驗。
進行多因素方差分析的基本步驟包括提出原假設、選擇檢驗統計量、計算檢驗統計量的值及相應的P值，以及根據給定的顯著性水平做出決策。這種分析方法在社會科學和自然科學領域被廣泛用於研究多種因素對同一現象的影響。