F检验中的P值和F值分别表示什么?

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P-value,表示在相应F值下的概率值。F-crit,是在相应显著水平下的F临界值。

在统计分析上可以通过P-value的大小来判断组间的差异显著性,通常情况下,当0.05时没有显著差异,介于二者之间时有显著差异。也可通过F值来判断差异显著性,当F>=F crit时,有显著(或极显著)差异。

F检验只能在总体上来检验差异显著性,不能判别这些显著差异具体来自哪些处理间,若要分析,需要进行多重比较。

扩展资料:

方差分析的基本原理:

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。

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。

参考资料来源:百度百科-方差分析



F值是统计检定值,F检验又叫方差齐性检验。通常用来分析用了超过一个参数的统计模型,以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。结果的统计学意义是结果真实程度的一种估计方法。专业上,p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指晌冲标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联,重复类似实验,会发现约20个实验中有一个裤桥实验,我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。T检验和F检验的关系t检验过程,是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验。惟t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等。t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同。t检验须视乎方差齐性(EqualityofVariances)结果。SPS[sport.tytcdj.com.cn/article/346017.html]
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