根据方差分析表中的信息，我们可以计算出(1)的位置，即组间平方和（SSB）。

方差分析表的基本结构如下：

| 变异来源 | 自由度 | 平方和（SS） | 均方（MS） | F值 |
| -------- | ------ | ----------- | --------- | --- |
| 组间 | (k-1) | SSB | MSB | F |
| 组内 | (n-k) | SSE | MSE | |
| 总变异 | (n-1) | SST | | |

其中：
- \(k\) 是组数，这里有三种方法，所以 \(k = 3\)。
- \(n\) 是总样本数，这里有30名工人，所以 \(n = 30\)。

已知总变异平方和（SST）为1200，组内平方和（SSE）为860。

组间平方和（SSB）可以通过以下公式计算：
\[ SST = SSB + SSE \]

代入已知值：
\[ 1200 = SSB + 860 \]

解方程得到：
\[ SSB = 1200 - 860 = 340 \]

因此，(1)的计算结果是D: 340。

### 专业分析

方差分析（ANOVA）是一种统计方法，用于比较多个组的均值是否存在显著差异。这里我们使用单因素方差分析来比较三种不同方法的生产效率。

- **组间平方和（SSB）**：反映了组间均值的变异，表示不同方法之间的差异。
- **组内平方和（SSE）**：反映了组内个体的变异，表示相同方法下不同工人之间的差异。
- **总变异平方和（SST）**：是组间平方和和组内平方和的总和，反映了所有数据点的总变异。

通过计算得出组间平方和（SSB）为340，说明不同组之间的变异量为340。接下来可以计算均方（MS）和F值来进一步分析不同方法之间是否存在显著差异。

希望以上解释对您有所帮助。如果有更多问题，请随时提问。