方差分析f檢驗的計算方法

① SS和MS和df計算公式

ss是離均差平方和，也就是變數中每個數據點與變數均值差的平方和
df是自由度
ms是均方，其值等於對應的ss除以df
f就是f統計量，是方差分析中用於假設檢驗的統計量，其值等於處理的ms除以誤差的ms。
方差分析中的MS,SS,F,DF分別是什麼意思方差分析只能判別該因素是否存在顯著影響，而不能通過之間的F值來判斷影響效果的大小關系，F值的大小和對應的概率值大小說明的是一個意義，而且對於不同的F值大小，存在不同的自由度，而不同的自由度之間是不能相互比較F值的。「*」對應的是顯著性水平。
如果我沒有記錯的話，「**」代表在0.01顯著性水平下顯著；「*」代表在0.5顯著性水平下顯著，「.」代表在0.1的顯著性水平下顯著。
你看到的參考文獻帶「*」，說明它在0.05的顯著性水平下顯著。
你的什麼符號都不帶，說明你的結果不顯著。DF? degree freedom自由度
SS_? Stdev square 方差
MS_ Mean square? 均方差方差分析：根據不同需要把某變數方差分解為不同的部分，比較它們之間的大小並用F檢驗進行顯著性檢驗的方法。又稱「變異數分析」或「F檢驗」，是用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。
F值是兩個均方的比值[效應項/誤差項]，不可能出現負值。
F值越大[與給定顯著水平的標准F值相比較]說明處理之間效果[差異]越明顯，誤差項越小說明試驗精度越高。·__DF - 每個來源的自由度。如果因子具有三個水平，則自由度為 2 (n-1)。如果總共有 30 個觀測值，則總自由度為 29 (n - 1)。·__SS - 組間平方和（因子）以及組內平方和（誤差）。·_? MS - 平方和除以自由度得出的均方。

② F檢驗（ANOVA）

方差分析（ANOVA），又叫F檢驗，簡單來說，就是求得F統計量（組間方差/組內方差），然後查F表，如果大於臨界值（一此數般是0.05顯著性水平下）則拒絕原假設，即組間具有顯著性的差異旅宴。

實際中我們的主要問題是看組間是否有差異，ANOVA告訴我們組間的差異不僅要看組間的波動，還要看組內的波動，如果組內波動太大的話，拆扒銀很可能不存在差異，只是組內的數據亂而已，當然組間的波動越大，則組間的差異越大。

③ F值怎麼求呢

F值是F檢驗的統計量，也就是組間和組內的離差平方和與自由度的比值，顯著性就是與F統計量對應的顯著性水平，0.001說明拒絕原假設，即單因素的不同水平之間有顯著差異。

在方差分析的體系中，F測驗可用於檢測某項變異因素的效應或方差是否存在。F越大，越說明組間方差是主要方差來源，處理的影響越顯著。 F越小，越說明隨機方差是主要的方差來源，處理的影響越不汪核顯著。

F值的大小與樣本數據本身的大小沒關系，樣本數據值的范圍是14-18，而F值21嗎，這個F值完全沒問題。

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方差分析，對多個（兩個以上）處理平均數進行假設檢驗的方法，而單因素是指該實驗中只有一個實驗因素。單因素方差分析是用來判斷這一實驗因素對各處理的優劣情況。

簡單而言，如果實驗，只有一種影響因素，而又有多個不同的處理水平，最後得到的數據就可以用單因素方差分析來分析數據。F值是用於判斷顯著性的。

例如結果顯示F值為20.571，將這一數值與顯著性水平的F進行比較，若大於顯著性的F值，那麼P則小於該顯著性的概率，F>F（0.05），那麼困明掘P<0.05，說明處理間差異顯著。槐返

④ 方差分析的F值是什麼意思

方差分析也叫F檢驗,這個F就是計算出來的F值,用來評估組間差異。F值表沒州示整個擬合方程的顯著，隱嫌F越大，表示方程越顯著，擬合程度也就越好

P值是衡量控制組與實驗組差異大小的指標,*意思是P值小於.05,表示兩組存在顯著差異,**意思是P值小於.01,表示兩組的差異極其顯著,這個可以用SPSS統計。P值表示不拒絕原假設的程度。灶察手簡而言之，P表示假設更可能是正確的，反之則可能是錯誤的。

拓展資料：

方差分析(Analysis of Variance，簡稱ANOVA)，又稱「變異數分析」，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。 由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。

資料鏈接：網路--方差分析

⑤ T檢驗,F檢驗, 具體如何應用

T檢驗，亦稱student t檢驗，主要用於樣本含量較小。F檢驗：用於計量資料統計，用介紹的公式方法計算F值，用介紹的公式方法計算F值，確定單、雙因素和置信水平。根據定單、雙因素和置信水平查出F表值並和計算值比較。計算值小於表值無顯著性差異，大於有差異。

在作兩個均數、多個均數的比較時，人們首先想到的是t檢驗、方差分析的F檢驗，也就是說這兩種檢驗是作均數比較的常用方法，但因其為參數統計方法，故在應用時要注意其應用條件，一是正態性、二是方差齊性。

雙總體檢驗

雙總體t檢驗是檢驗兩個樣本平均數與其各自所代表的總體的差異是否顯著。雙總體t檢驗又分為兩種情況，一是獨立樣本t檢驗（各實驗處理組之間毫無相關存在，即為獨立樣本），該檢驗用於檢驗兩組非相關樣本被試所獲得的數據的差異性；一是配對樣本t檢驗，用於檢驗匹配而成的兩組被試獲得的數據或同組被試在不同條件下所獲得的數據的差異性，這兩種情況組成的樣本即為相關樣本。