方差分析F值是什么意思

方差分析F值 是什么意思

方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。F检验的F值算法如下:

样本标准偏差的平方，即(“^2”是表示平方)：

S^2=∑(X-X平均)^2/(n-1)

两组数据就能得到两个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为自由度n-1),查得F表，

然后计算的F值与查表得到的F表值比较，如果

F < F表 表明两组数据没有显著差异；

F ≥ F表 表明两组数据存在显著差异

F表值参见如下：

参考资料：[baike.baidu.com]

t检验和f检验是什么意思

T检验用检测数据准确度 系统误差

F检验用检测数据精密度 偶误差

定量析程遇两种情况：第本测量平均值与真值致；第二两组测量平均值致.述致由于定量析系统误差偶误差引起.,必须两组析结准确度或精密度否存显著性差异做判断（显著性试验）.统计检验,定量析用T检验与F检验,别用于检测两组析结否存显著系统误差与偶误差.

两组数据显著性检验顺序先F检验T检验.

自己查下资料吧

这样的提问感觉没有意义

F检验下标括号内的两个数字分别什么意思

两组以上单因素设计的检验

方差分析通常也称为ANOVA，它适合于两组以上或两种以上处理条件下平均数的比较。当各组是以一个具有两个以上水平的因子界定时（如三个年龄组或三种气温条件），我们就要用单因素方差分析或称ONE-WAY方差分析(参见260页)。这时我们需要计算出每组的平均值或每种处理条件下的平均值，利用这些平均数来评估相应总体平均数存在显著性差异的假设。这里的零假设表示总体平均值无显著差异。

一种方差是样本平均数的方差，它可以表示平均数差异的大小；另一种方差称为误差方差，可以表示按随机性预测的差异均方，F就是这两个方差的比值。若F比率较大，则表明实际得到的平均数的差异大于按随机性预测的差异。

需要说明的是，单因素方差分析既可用于被试内设计，也可用于被试间设计，但对这两种设计来说，误差方差的计算方法是不同的，所以你必须明确你用的是哪种设计。

在研究报告中，单因素方差分析的结果一般表示成如下的形式：

F（2，36）=5.00，P=.025

这个报告表明研究者所获得的F比率是5.00，表明这种差异由随机因素引起的可能性很小。括号里的两个数字表示F比率的自由度（df），这两个数字中的第一个表示组间的自由度，大小由（k-1）确定，其中k表示实验处理的个数。第二个数表示误差方差的自由度，在F比率的计算中处于分母的位置。在组间设计中，误差方差的自由度由（n1-1）+（n2-1）+（n3-1）+…决定，n1表示第一组人数，n2表示第二组人数，n3表示第三组人数……。

统计学中F值的意义

F值的意义是用来检验样本的结果能够代表总体的真实程度。也就是常说的求样本p值，当p值的结果为0.05≥p>0.01被认为是具有统计学意义，或结果为0.01≥p≥0.001被认为具有高度统计学意义。

F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。

从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。

其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。

简单的说就是 检验两个样本的 方差是否有显著性差异 这是选择何种T检验（等方差双样本检验，异方差双样本检验）的前提条件。

F检验法是英国统计学家Fisher提出的，主要通过比较两组数据的方差 S^2，以确定他们的精密度是否有显著性差异。至于两组数据之间是否存在系统误差，则在进行F检验并确定它们的精密度没有显著性差异之后，再进行t检验。

什么是f检验？u和q分别是什么含义

F检验中有u&q？ 不记得有啊，只需求标准偏差，最大和最小就可以了。F检验只是对最大最小值是否舍去作鉴别，然后使用t检验进行判断。F检验有自由度检查表（F表值）

回归模型中判定系数检验f检验与t检验的是什么意思

回归模型中判定系数检验f检验是对模型整体的检验，他显著说明的是模型整体有意义，至少一个系数显著，而t检验是对某一个偏回归系数的检验，他显著只说明这个系数有意义

什么是f检验？u和q分别是什么含义

不记得有啊，只需求标准偏差，最大和最小就可以了。F检验只是对最大最小值是否舍去作鉴别，然后使用t检验进行判断。F检验有自由度检查表（F表值）

F检验的意义（计量经济学）

F检验的原假设是H0：所有回归参数都等于0，所以F检验通过的话说明模型总体存在，F检验不通过，其他的检验就别做了，因为模型所有参数不显著异于0，相当于模型不存在。

多元线性回归方程检验中的t检验和F检验的自由度是什么意思？

t检验的自由度是样本数量（n)减去自变量数量(m)再减去1,即n-m-1

F检验的第一个自由度是自变量的数量（m)，第二个自由度是样本数量（n)减去自变量数量(m)再减去1,即n-m-1

SPSS中Sig和F检验是不是一回事？如果不是，有什么区别？

方差分析采用F检验的方法进行，结果中的F值表示的是采用F检验公式得到的一个具体数值，按照这个数值查表或其他方法得到相应的P值，即为SIg。所以在结果中一般不去看F值，而是去看sig。一般检验水准为0.05。如果sig小于0.05就表示P小于0.05。结果由统计学差异。