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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。这个F就是计算出来的F值,用来评估组间差异。方差分析是从观测变量的方差入手,研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。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。F值越大,大到一定程度时,就有理由拒绝零假设,认为不同总体下的均值存在显著差异
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, 表明两组数据存在显著差异。
方差分析:根据不同需要把某变量方差分解为不同的部分,比较它们之间的大小并用F检验进行显著性检验的方法。 又称“变异数分析”或“F检验”,是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 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。