方差分析 f值 p值代表什么意思 minitab方差分析得出F值P值等数据后如何识别显著性？
\u5355\u53d8\u91cf\u65b9\u5dee\u5206\u6790(One-Way ANOVA)\u5f97\u5230\u7684\u8868\u4e2dF\u503c\u3001P\u503c\u5206\u522b\u4ec0\u4e48\u610f\u601d\uff1fF\u662f\u7ec4\u95f4\u5747\u65b9(MS\u7ec4\u95f4\uff09\u548c\u7ec4\u5185\u5747\u65b9\uff08MS\u7ec4\u5185\uff09\u7684\u6bd4\u503c\uff0c\u8fd9\u4e2a\u6bd4\u503c\u8d8a\u5927\u8bf4\u660e\u76f8\u5bf9\u7ec4\u95f4\u7684\u5dee\u5f02\u8d8a\u5927\u3002F\u5728\u65b9\u5dee\u5206\u6790\u4e2d\u662f\u68c0\u9a8c\u7edf\u8ba1\u91cf\uff0c\u5c06\u7edf\u8ba1\u91cfF\u7684\u503c\u4e0e\u7ed9\u5b9a\u7684\u4e34\u754c\u503c\u7684F\u8fdb\u884c\u6bd4\u8f83\uff0c\u4ece\u800c\u505a\u51fa\u51b3\u7b56\u3002
P\u662f\u7ecf\u8fc7\u8ba1\u7b97\u5f97\u5230\u7684\u68c0\u9a8c\u7edf\u8ba1\u91cfF\u7684\u7f6e\u4fe1\u533a\u95f4\uff0c\u53ea\u6709\u5f53\u7ed9\u5b9a\u7684\u4e34\u754c\u503c\u7684\u6570\u503c\u5c0f\u4e8eP\u503c\uff0c\u8fd9\u4e2a\u51b3\u7b56\u624d\u662f\u53ef\u53d6\u7684\u3002
\u6269\u5c55\u8d44\u6599
\u5355\u56e0\u7d20\u65b9\u5dee\u5206\u6790\u57fa\u672c\u6b65\u9aa4 \uff1a
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2\u3001\u9009\u62e9\u68c0\u9a8c\u7edf\u8ba1\u91cf\uff1a\u65b9\u5dee\u5206\u6790\u91c7\u7528\u7684\u68c0\u9a8c\u7edf\u8ba1\u91cf\u662fF\u7edf\u8ba1\u91cf\uff0c\u5373F\u503c\u68c0\u9a8c\u3002
3\u3001\u8ba1\u7b97\u68c0\u9a8c\u7edf\u8ba1\u91cf\u7684\u89c2\u6d4b\u503c\u548c\u6982\u7387P\u503c\uff1a\u8be5\u6b65\u9aa4\u7684\u76ee\u7684\u5c31\u662f\u8ba1\u7b97\u68c0\u9a8c\u7edf\u8ba1\u91cf\u7684\u89c2\u6d4b\u503c\u548c\u76f8\u5e94\u7684\u6982\u7387P\u503c\u3002
4\u3001\u7ed9\u5b9a\u663e\u8457\u6027\u6c34\u5e73\uff0c\u5e76\u4f5c\u51fa\u51b3\u7b56
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Minitab\u9ed8\u8ba4\u7684\u663e\u8457\u6027\u7cfb\u6570\u662f0.05\uff0c\u56e0\u6b64\u5f53P\u503c\u5c0f\u4e8e0.05\u65f6\uff0c\u5219\u6240\u6709\u603b\u4f53\u4e2d\uff0c\u81f3\u5c11\u6709\u4e00\u4e2a\u5747\u503c\u4e0d\u76f8\u7b49\u3002\u5927\u4e8e0.05\u65f6\uff0c\u5219\u8bc1\u660e\u6240\u6709\u5747\u503c\u6ca1\u6709\u663e\u8457\u6027\u5dee\u5f02\u3002
\u8fd9\u4e2a\u8868\u7531\u65b9\u5dee\u5206\u6790\u8868\u548c\u7f6e\u4fe1\u533a\u95f4\u7684\u56fe\u793a\u7ec4\u6210\uff0c\u60f3\u8be6\u7ec6\u4e86\u89e3\u6bcf\u4e2a\u6570\u5b57\u7684\u542b\u4e49\u9700\u8981\u4ed4\u7ec6\u5b66\u4e60\u6570\u7406\u7edf\u8ba1\u76f8\u5173\u5185\u5bb9\u3002\u5982\u679c\u53ea\u662f\u5e94\u7528\uff0c\u770bP\u503c\u5c31\u8db3\u591f\u4e86\u3002
方差分析也叫F检验,这个F就是计算出来的F值,用来评估组间差异。F值表示整个拟合方程的显著，F越大，表示方程越显著，拟合程度也就越好
P值是衡量控制组与实验组差异大小的指标,*意思是P值小于.05,表示两组存在显著差异,**意思是P值小于.01,表示两组的差异极其显著,这个可以用SPSS统计。P值表示不拒绝原假设的程度。简而言之，P表示假设更可能是正确的，反之则可能是错误的。
拓展资料：
方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，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。 由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。
资料链接：百度百科--方差分析
P是检验水平，F是显著性差异的水平，用计算出的F值与F表中的值对比，就可以确定是否存在显著性差异。
拓展资料
方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，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。 由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。
方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：
1. 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。
2. 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。
总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。
组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。
MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。
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
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