方差分析F值 是什麼意思

方差分析(Analysis of Variance，簡稱ANOVA)，又稱“變異數分析”或“F檢驗”，是R.A.Fisher發明的，用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。F檢驗的F值算法如下:

樣本標準偏差的平方，即(“^2”是表示平方)：

S^2=∑(X-X平均)^2/(n-1)

兩組數據就能得到兩個S^2值，S大^2和S小^2

F=S大^2/S小^2

由表中f大和f小（f為自由度n-1),查得F表，

然後計算的F值與查表得到的F表值比較，如果

F < f表="">

F ≥ F表 表明兩組數據存在顯著差異

F表值參見如下：

參考資料：[baike.baidu.com]

t檢驗和f檢驗是什麼意思

T檢驗用檢測數據準確度 係統誤差

F檢驗用檢測數據精密度 偶誤差

定量析程遇兩種情況：第本測量平均值與真值致；第二兩組測量平均值致.述致由於定量析係統誤差偶誤差引起.,必須兩組析結準確度或精密度否存顯著性差異做判斷（顯著性試驗）.統計檢驗,定量析用T檢驗與F檢驗,別用於檢測兩組析結否存顯著係統誤差與偶誤差.

兩組數據顯著性檢驗順序先F檢驗T檢驗.

自己查下資料吧

這樣的提問感覺沒有意義

F檢驗下標括號內的兩個數字分別什麼意思

兩組以上單因素設計的檢驗

方差分析通常也稱為ANOVA，它適合於兩組以上或兩種以上處理條件下平均數的比較。當各組是以一個具有兩個以上水平的因子界定時（如三個年齡組或三種氣溫條件），我們就要用單因素方差分析或稱ONE-WAY方差分析(參見260頁)。這時我們需要計算出每組的平均值或每種處理條件下的平均值，利用這些平均數來評估相應總體平均數存在顯著性差異的假設。這裏的零假設表示總體平均值無顯著差異。

一種方差是樣本平均數的方差，它可以表示平均數差異的大小；另一種方差稱為誤差方差，可以表示按隨機性預測的差異均方，F就是這兩個方差的比值。若F比率較大，則表明實際得到的平均數的差異大於按隨機性預測的差異。

需要說明的是，單因素方差分析既可用於被試內設計，也可用於被試間設計，但對這兩種設計來說，誤差方差的計算方法是不同的，所以你必須明確你用的是哪種設計。

在研究報告中，單因素方差分析的結果一般表示成如下的形式：

F（2，36）=5.00，P=.025

這個報告表明研究者所獲得的F比率是5.00，表明這種差異由隨機因素引起的可能性很小。括號裏的兩個數字表示F比率的自由度（df），這兩個數字中的第一個表示組間的自由度，大小由（k-1）確定，其中k表示實驗處理的個數。第二個數表示誤差方差的自由度，在F比率的計算中處於分母的位置。在組間設計中，誤差方差的自由度由（n1-1）+（n2-1）+（n3-1）+…決定，n1表示第一組人數，n2表示第二組人數，n3表示第三組人數……。

統計學中F值的意義

F值的意義是用來檢驗樣本的結果能夠代表總體的真實程度。也就是常說的求樣本p值，當p值的結果為0.05≥p>0.01被認為是具有統計學意義，或結果為0.01≥p≥0.001被認為具有高度統計學意義。

F檢驗又叫方差齊性檢驗。在兩樣本t檢驗中要用到F檢驗。

從兩研究總體中隨機抽取樣本，要對這兩個樣本進行比較的時候，首先要判斷兩總體方差是否相同，即方差齊性。若兩總體方差相等，則直接用t檢驗，若不等，可采用t'檢驗或變量變換或秩和檢驗等方法。

其中要判斷兩總體方差是否相等，就可以用F檢驗。

簡單的說就是 檢驗兩個樣本的 方差是否有顯著性差異 這是選擇何種T檢驗（等方差雙樣本檢驗，異方差雙樣本檢驗）的前提條件。

F檢驗法是英國統計學家Fisher提出的，主要通過比較兩組數據的方差 S^2，以確定他們的精密度是否有顯著性差異。至於兩組數據之間是否存在係統誤差，則在進行F檢驗並確定它們的精密度沒有顯著性差異之後，再進行t檢驗。

什麼是f檢驗？u和q分別是什麼含義

F檢驗中有u&q？ 不記得有啊，隻需求標準偏差，最大和最小就可以了。F檢驗隻是對最大最小值是否舍去作鑒別，然後使用t檢驗進行判斷。F檢驗有自由度檢查表（F表值）

回歸模型中判定係數檢驗f檢驗與t檢驗的是什麼意思

回歸模型中判定係數檢驗f檢驗是對模型整體的檢驗，他顯著說明的是模型整體有意義，至少一個係數顯著，而t檢驗是對某一個偏回歸係數的檢驗，他顯著隻說明這個係數有意義

什麼是f檢驗？u和q分別是什麼含義

不記得有啊，隻需求標準偏差，最大和最小就可以了。F檢驗隻是對最大最小值是否舍去作鑒別，然後使用t檢驗進行判斷。F檢驗有自由度檢查表（F表值）

F檢驗的意義（計量經濟學）

F檢驗的原假設是H0：所有回歸參數都等於0，所以F檢驗通過的話說明模型總體存在，F檢驗不通過，其他的檢驗就別做了，因為模型所有參數不顯著異於0，相當於模型不存在。

多元線性回歸方程檢驗中的t檢驗和F檢驗的自由度是什麼意思？

t檢驗的自由度是樣本數量（n)減去自變量數量(m)再減去1,即n-m-1

F檢驗的第一個自由度是自變量的數量（m)，第二個自由度是樣本數量（n)減去自變量數量(m)再減去1,即n-m-1

SPSS中Sig和F檢驗是不是一回事？如果不是，有什麼區別？

方差分析采用F檢驗的方法進行，結果中的F值表示的是采用F檢驗公式得到的一個具體數值，按照這個數值查表或其他方法得到相應的P值，即為SIg。所以在結果中一般不去看F值，而是去看sig。一般檢驗水準為0.05。如果sig小於0.05就表示P小於0.05。結果由統計學差異。

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