方差分析的P值是什么意思?
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