2017/03/14 17:20 这个解释变量的F值显著，另一个不显著且值很小，R方也很小，基本上都是0.06F值是大好，如果F值不显著，说明模型的总体解释能力不够，不能采用模型进行分析，一般以概率(P)5%作为显著评定标准。显著性检验是针对我们对总体所作的假设做检验，其原理就是“小概
在方差分析的体系中，F测验可用于检测某项变异因素的效应或方差是否存在。F越大，越说明组间方差是主要方差来源，处理的影响越显著。F越小，越说明随机方差是主要实际计算的F=3.21,比4.10小，故知机会很大，即药内差异不显著。以同法决定药间差异是否显著，根据n1=5,n2=10,查F值表得，5%显著标准的F值=3.33,1%显著标准的F值为5.64,实际计算的F值=2
ˇ▽ˇ F值是两个均方的比值(效应项/误差项),不可能出现负值。F值越大(与给定显著水平的标准F值相比较)说明处理之间效果(差异)越明显，误差项越小说明试验精度越高。1什么是方差分析方差分F是检验方程显著性的统计量，是平均的回归平方和与平均剩余平方和之比，越大越好！分析这些检验结果最好参照数据本身的特点进行定位，而不是规定一个死板的参照标准. 第一个结果不错第
F值越大，说明组间差异越大，组内差异越小，即不同组之间的差异性越显著。反之，F值越小，说明组间差异越小，组内差异越大，即不同组之间的差异性越不显著。当F值等于1时，说明组间差4 f值也是透过检视变量的方差来进行的，它主要用于：均数差别的显著性检验、分离各有关因素并估计其对总变异的作用、分析因素间的交互作用、方差齐性(Equality of Variances)检验
