1樓：網友
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。
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**，處理的影響越顯著。 f越小，越說明隨機方差是主要的方差**，處理的影響越不顯著。
f值的大小與樣本資料本身的大小沒關係，樣本資料值的範圍是14-18，而f值21嗎，這個f值完全沒問題。
2樓：網友
<>f檢驗：<>
比如：<>
1）自由度。
組間自由度df 1=組別數量 – 1；該案例中組別為4，組間自由度：4-1=3；
組內自由度df 2 = 樣本量 – 組別數量；該案例中樣本量為19，組內自由度：19-3=15；
2）均方。組間均方 = 組間平方和 / 組間自由度df 1；
組間均方：；
組內均方 = 組內平方和 / 組內自由度df 2；
組內均方：；
3）ff值=組間均方 / 組內均方；f值：；
4）p值。p 值是結合f 值，df 1和df 2計算得到。
f大於多少差異性顯著呢?
3樓：小琦最愛說娛樂
f大於一般要大於2差異性顯著，sig值是t統計量對應的概率值，所以t和sig兩者是等效的，看sig就夠了，sig值要求小於給定的顯著性水平，一般是.01等，sig越接近於0越好。
r方衡量方程擬合優度。
r方越大越好，一般地，大帶銷於說明方程對樣本點的擬合效果很好，之間也可以接受，時間序列。
的話，r方很容易達到很大，如果是截面資料，r方的要求沒那麼嚴格，但要注意的是r方統計量不是檢驗的統計量，譁桐只衡量顯著性。
把所得到的統計檢定值，與統計學家建立了一些隨機變數。
的概率分佈(probability distribution)進行比較，我們可以知道在多少%的機會下會得到目前的結果。倘若經比較後發現亂行坦，出現這結果的機率很少，亦即是說，是在機會很少、很罕有的情況下才出現。
顯著性水平的f值是什麼意思啊？
4樓：小魚愛旅遊世界
f值是檢驗計量模型的總體顯著水平。
原理：顯著性檢驗的基本原理是提出「無效假設」和檢驗「無效假設」成立的幾率（p）水平的選擇。所謂「無效假設」，就是當比較實驗處理組與對照組的結果時，假設兩組結果間差異不顯著，即實驗處理對結果沒有影響或無效。
經統計學分析後，如發現兩組間差異是抽樣引起的，則「無效假設」成立，可認為這種差異局螞培為不顯著（即實驗處理無效）。若兩組間差異不是由抽樣引起的，則「無效假設」不成立，可認為這種差異是顯著的（即實驗處理有效）。
顯著性檢驗的基本思想可以用小概率原理來解釋：
1、小概率原理：小概率事件在一次試驗中是幾乎桐唯不可能發生的，假若在一次試驗中小概率事件事實上發生了。那隻能認為該事件不是來自我們假設的總體，也就是認為我們對總體所做的假設不正確。
2、觀察到的顯著水平：由樣本資料計算出來的檢驗統計量觀察值所擷取的尾部面積。這個概率越小，反對原假設，認為觀察到的差異表明真實的差異存在的證據物亮便越強，觀察到的差異便越加理由充分地表明真實差異存在。
以上內容參考：百科-顯著性檢驗。
5樓：心跟蘇蘇說
顯著性水平的f值是指基於方差分析（anova）的統計結果中，比較處理組和對照組之間差異大小的一種指標。其中，f值是處凳螞理組與對照組均值之差的平方與均方誤差之比。
在進行方差分析時，研究者需要設定乙個顯著性水平的閾值來判斷該f值的大小是否具有統計學意義。通常來說，當方差分析得到的f值超過了給定棗清埋顯著性水平的臨界值時，就可以認為處正皮理組和對照組之間存在顯著差異，即結果是有統計學意義的。
顯著性檢驗的f值是什麼意思？
6樓：網友
方差分析會輸出f值和p值，f值是中間過程值用於計算p值，如果顯著水平是，p值小於說明差異。
操作如下：<>
結果如下：<>
從上表可以看出：不同學歷樣本胡罩對於滿意度全部均不會表現出顯著性(p>，意槐做歷味著不同學歷鉛搜樣本對於滿意度全部均表現出一致性，並沒有差異性。具體可以參考折線圖：
f顯著性檢驗的值怎麼看
7樓：風裡畫沙無畏將來
顯著性檢驗的值，通常是指p值（或者常見的α值漏敗），是判斷統計學中引數估計或假設檢驗是否顯著的重要指標。一般來講，p值越小，表示觀察到的差異或者效應更具統計學上的顯著性。
除了p值之外，我們還需要考慮α值，它也是衡量觀察到的結果是否真實存在的重要標準。α值通常被設定為，表示在95%的置信度下，我們認為觀測到的結果是顯著的。鬧唯當p值小於α值時，我們通常會拒絕零假設，並認為觀測到的差異或效應是具有統計學顯著性的。
反之，當p值大於α值時，我們則不能拒絕零假設，也就是說，我們沒有足夠的證據來支援觀測到的差異或效應是真實的。
此外，還需要注意的是，p值的大小並不代返彎顫表效應的大小或者重要性的大小。p值只是用來判斷觀測到的效應是否具有統計學上的顯著性，但並不能說明這個效應的大小、可靠性或重要性。
綜上所述，顯著性檢驗的值是判斷觀測到結果是否具有統計學上顯著性的指標，p值越小越顯著，α值通常設定為。但我們需要注意到，p值並不能代表效應的大小或重要性。<>
顯著性檢驗的f值大好，還是小好？
8樓：生活導師青燈俗娛事
f值是大好，如果f值不顯著，說明模型的總體解釋能力不夠，不能採用模型進行分析，一般以概率 (p)5%作為顯著評定標準。
顯著性檢驗是針對我們對總體所作的假設做檢驗 ，蔽鄭其原理就是 「小概率事件實際不可能性原理」來接受或否定假設 。所謂 「顯著」，就是指兩種或多種處理試驗結果之間，本身確實存在差異。
如果是 「不顯著」，就說明它們之間的差異是 由抽樣或偶然 的因素引起閉並粗的，不是真正有實際差異存在。
在數理統計中一般以概率 (p)5%作為顯著評定標準 ，即在100次試驗中，由於偶然 因素造成差異的可能 性在5次 以上 ，其差異被認為是不顯著 。
如果兩者差異在概率為5%的範圍內，出現這樣概率的機會非常小而出現了 ，那麼我們就認為此差數具有 顯著差異程度。有時我們認為 5%太低 ，則可提高到1%作 為顯著評定標準 ，若兩者的差異在概率為1%的範圍內，那麼我們就認為這個差數具有極顯著的差異程度。
小概率事件的意義重大：
小概率事件的意義重大，因為，有這樣乙個推理，小概率事件通過上面的定義，它是很難發生的，但是，如果在一次抽樣試驗中，它發生了，說明這件事違反常理，進一步，說明假設不成立。
這就是小概率反證法。需要注意，小概率事件在一次試驗中發生的機會非常小，但是，如果做了許多次試驗，它必然發生。舉例：
如果，置信區間為95%，做了100次試驗，則小概率事件發生的大概次數為5次。
由於發生的可能性極小，而忽視了它的存在，其實利用小概率事件可以解決一些看似很難的問題，因此有必要對小概率事件作全面轎鎮而正確的認識。
以上內容參考 百科-顯著性檢驗。
以上內容參考 百科-小概率事件。
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