方差分析是公卫执业医师考试中统计学部分的重要内容，其应用有以下几个基本条件：

首先是独立性。独立性是方差分析的首要条件。它要求各样本是相互独立地从总体中抽取的。在实际的公共卫生研究中，比如研究不同地区人群的某种疾病发病率，每个地区的样本应该是独立收集的，不受其他地区样本的影响。如果样本之间存在关联，例如在调查多个社区居民的健康状况时，若社区之间存在人员频繁流动，导致样本信息相互干扰，就不满足独立性条件。这样会使数据之间的关系变得复杂，无法准确判断不同因素对结果的影响，从而影响方差分析结果的准确性和可靠性。

其次是正态性。各样本所来自的总体都应服从正态分布。在公共卫生领域，许多生理、生化指标，如血压、血糖等，在一定条件下近似服从正态分布。当总体不服从正态分布时，方差分析的结果可能会出现偏差。不过，在样本量足够大的情况下，根据中心极限定理，样本均值近似服从正态分布，此时方差分析仍可适用。但如果样本量较小且总体明显不服从正态分布，就需要考虑采用非参数检验方法。

最后是方差齐性。各样本所来自总体的方差应相等。这意味着不同组之间的变异程度应该是相似的。例如在比较几种不同治疗方法对某疾病的疗效时，每组患者治疗效果的波动程度应该大致相同。若方差不齐，可能会导致某些组的变异对分析结果产生过大或过小的影响，使F检验的结果不准确。在进行方差分析之前，通常需要进行方差齐性检验，如Levene检验等，以判断是否满足方差齐性条件。如果不满足，可以采用校正的方差分析方法或非参数检验。

综上所述，独立性、正态性和方差齐性是方差分析的基本条件，在公卫执业相关研究和数据分析中，严格遵循这些条件才能保证方差分析结果的科学性和有效性。