方差齐性检验(F-test of equality of variances) 方差分析(Analysis of Variance, ANOVA) 线性回归方程整体的显著性检验其中第二条方差分析分很多种类，根据因素的多少可分为单因分析方差齐检验是否呈现出显著性主要看p值，如果没有呈现出显著性(p>0.05);直接使用方差分析对比差异，如果呈现出显著性(p<0.05),可考虑使用Welch anova,Brown-Fo
F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。统计显著性(sig)就是出现目前样本这结果的机率。2,统计学意义(P值或sig值) 结果的统计学意义是结果做统计分析R语言是最好的，R语言对于统计检验有非常好的支持。我会分7篇文章，分别介绍用R语言进行统计量和统计检验的计算过程，包括T检验，F检验，卡方检验，P值，K
结果解析第一步：看ANOVA数据，本次实验的显著性水平为0.178,大于0.05。整体上不同的年龄群体在劳动报酬上并没有显著性差异。第二步：看多重比较数据(找显著性水平小于0.05的数据)。f值是f检验的统计量，也就是组间和组内的离差平方和与自由度的比值，显著性就是与f统计量对应的显著性水平，0.001说明拒绝原假设，即单因素的不同水平之间有显著差异。在方差
∩▂∩ 主要步骤：分析——一般线性模型——单变量✅ · 看哪里🔍 1.结果中出现警告，无法计算莱文F统计，但对本检验无实际影响，可忽略。2.主体间效应检验，显著性小于0.05均具有统计学意义，1、这张图里的方差分析F检验结果不显著。2、看显著性检验结果有两种方法。3、根据F值判断。4、SPSS输出的表格中“F”即样本的计算结果。5、之后考虑显著性
可得F0.05( m, n-m-1) = F_0.05( 2, 16) = 3.634。F实际值15.4>F查表值3.634,所以可以判定显著性差异存在，且p值小于0.05。以上讲述了如何仅仅使用F值判断显著性差异的方法并讲述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。
