关于单因素方差分析..

后面那个显著水平 0.05 是怎么得到的呢？刚刚接触方差分析 基本不明白是怎么回事 百科也看了还是不太懂 有好心人讲解一下不 非常感谢.

这里的0.05指的是显著性水平，怎么来的得说到一个统计学的基本原理，也就是小概率事件。
方差分析属于统计学中假设检验的一种，原假设是各水平或者说各变量间没有差异，我们一般的目的当然是要发现差异，怎么来检验有无差异呢，简单说就是用变量或水平间的差异除以随机误差，如果这个组间的差异 远大于 随机的误差，则说明这个差异是显著的，专门有一个F值来代表这个比值，为什么叫F值，因为这个F值它是服从F分布的，我们就是通过这个F值位于F分布的什么位置来判断有没有差异，由于我们原假设是认为变量间无差异，也就是我们默认这个F值本来应该是比较小的（越小代表变量间越没差异），但如果求得的F值位于该分布尾端的5%面积以外（也就是比5%还小），就认为这是一个小概率事件，在一次抽样当中不可能发生，合理的推断是这个F值不属于原假设所定义的F分布，变量间应该有差异。其实这里的0.05是一个人为设定的值，用于定义小概率事件，如果有人告诉你眼前的盒子里面有100颗糖果，95颗是水果糖，5颗是巧克力豆，结果你随手一拿就拿到了一颗巧克力豆，这个可能性是不是挺小，你可能就会猜那个人是不是骗我，可能里面大部分应该是巧克力，因为按他的说法，你不太可能抓一次就抓到巧克力。
所有的假设检验都是基于小概率事件的。0.05怎么得到？是为了保证统计结果的可靠性而认为设定的值。如果F检验值对应的P值小于0.05，即拒绝原假设，接受备择假设

这是单因素方差分析表，一般的数理统计书中都有介绍。要充分了解还是应当求助书本，以下权当入门： 　　所谓单因素方差分析就是在某因素作用下，以该因素为区分依据分别得到几组数据，并从几组数据方差的差异来推断该因素的影响是否存在或显著。不难看出，方差的差异来源于两方面：一是由某因素引起的组间偏差，二是由实验误差引起的组内偏差。 　　这张表第一列就给出了方差类别， 　　第二列给出了组间平方和、组内平方和、总和（就是前两者相加）的具体数值， 　　第三列表示自由度，可以理解为由平方和计算方差时除的那个值（联想方差计算公式），反映了相互独立的样本数，组间自由度为2=r-1说明共有r=3组实验数据，组内自由度为12=n-r说明实验总样本数为n=15， 　　第四列为均方值，即方差值，是由该行平方和除自由度得到的， 　　第五列f值是由组间方差除组内方差得到的，反映了组间方差与组内方差的相对大小，若该值很小，说明总方差基本是由误差引起的，也就是说之前提到的那个因素对实验结果没什么影响，若该值较大，则说明有影响。至于到底多“大”算大这个标准是由显著性水平衡量的， 　　第六列显著性由显著性水平及自由度决定，一般显著性水平取0.05，所谓显著性是指零假设为真的情况下拒绝零假设所要承担的风险水平。而零假设就是假设因素对实验结果没有影响。这里显著性为0.855说明有85.5%的概率该因素对实验结果无影响，故零假设成立。

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