医学论文方差分析F值

t/F值是指t值或F值，两种不同的统计学方法中的参数指标；t值常见于t检验中，当t<（一般取为检验水准），即拒绝无效假设，认为差异具有统计学意义；取值范围0～1F值常见于方差分析中，当F<（一般取为检验水准），即拒绝无效假设，认为差异具有统计学意义；取值范围0～1对于适用的同一组资料t检验和方差分析的结果是等价的（结果指标F=t的平方）。

方差分析：根据不同需要把某变量方差分解为不同的部分，比较它们之间的大小并用F检验进行显著性检验的方法。 又称“变异数分析”或“F检验”，是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。

F值是两个均方的比值，效应项/误差项，不可能出现负值。F值越大与给定显著水平的标准F值相比较，说明处理之间效果差异越明显，误差项越小说明试验精度越高。

方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：

(1) 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。

(2) 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。

扩展资料

F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。

从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。

其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。若是单组设计，必须给出一个标准值或总体均值，同时，提供一组定量的观测结果，应用t检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布；若是配对设计，每对数据的差值必须服从正态分布；

若是成组设计，个体之间相互独立，两组资料均取自正态分布的总体，并满足方差齐性。之所以需要这些前提条件，是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布，而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。

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。

参考资料来源：百度百科-方差分析

方差分析（ANOVA）是一种用于比较两个或多个组之间差异性的统计方法。在进行方差分析时，我们需要计算一个统计量 F 值（F-value）。F 值是通过比较组间变异程度和组内变异程度得出的。组间变异程度指不同组之间的差异程度，而组内变异程度指每组内部数据点的差异程度。如果组间变异程度较大，说明不同组之间的差异显著；如果组内变异程度较大，说明不同组之间的差异不显著。具体来说，计算 F 值的方法是将组间平均平方和除以组内平均平方和，即 F = MSB / MSW。其中，MSB 表示组间平均平方和，MSW 表示组内平均平方和。F 值越大，说明组间差异越显著，可能存在组间因素导致不同组之间的差异；反之，如果 F 值较小，说明组间差异不显著，不同组之间的差异可能是由于随机误差造成的。F 值通常与 p 值一起使用，p 值表示在给定置信水平下观察到的结果是随机发生的概率。通常情况下，如果 F 值较大且 p 值较小，就可以得出结论认为不同组之间的差异是由于组间因素造成的。