F检验显著，说明可以判定多个处理间存在显著的变异。因此方差分析后再做多重比较，称为Fisher氏保护性多重比较(Fisher's protected multiple comparisons)。如果方差分析F检验显著，有可能犯一类错误，就是拒绝了正确的零假设。那么两两比较不显著就在情理之中。如果F检验没有犯一类错误，就是真实情况是零假设的确是错误的
综上所述，无论是t检验还是f检验，通常我们都会关注的是P值，即显著性水平。P值越小，说明差异越显著，结论越有说服力；反之，P值越大，则差异越不显著，结论就没那么可信。通常我们会将显著F检验显著，t检验不显著说明什么？看看滥竽充数的典故：合唱可以，单唱不行
显著性验证的方法一般有两种，一是测算回归方程总体显著性的F检验，二是测算变量解释系数(即回归系数)个体显著性的t检验。进行F检验或t检验，都需要知道一个概念，显著性水平。什么是简单来说就是实用T检验是有条件的，其中之一就是要符合方差齐次性，这点需要F检验来验证。5 如何判定结果具有真实的显著性在最后结论中判断什么样的显著性水平
在方差分析的体系中，F测验可用于检测某项变异因素的效应或方差是否存在。F越大，越说明组间方差是主要方差来源，处在多元线性回归分析中，如果F 检验表明线性关系显著，则意味着( ) A. 在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系显著B. 所有的自变量与因变量之间的
∩▽∩ 以及单因素方差模型的F值为34.244，P值远小于0.05，具有显著性差异，也说明了三者之间存在显著性差异本文为大家介绍f检验显著性结果分析(f检验与t检验的区别与联系),下面和小编一起看看详细内容吧。t检验包括单样本t检验、配对t检验和双样本t检验。f检验又称方差齐性检验，f检验用于
