第1个回答 2023-01-17
F值表示整个拟合方程的显著性，F越大，表示方程越显著，拟合程度也就越好。
P值表示不拒绝原假设的程度。简而言之，P<0.5表示假设更可能是正确的，反之则可能是错误的。
r值是拟合优度指数,用来评价模型的拟合好坏等，取值范围是【-1，1】，越接近正负1越好。R平方=SSR/SST。其中SSR是回归平方和，SST是总离差平方和。
P值是衡量控制组与实验组差异大小的指标，意思是P值小于.05，表示两组存在显著差异，意思是P值小于.01，表示两组的差异极其显著，可以用SPSS统计，根据自变量应该是果蝇的性别，因变量应该是寿命，自变量是名义变量，因变量是连续变量，所以用单因素方差分析就可以得出结果了。
另外在统计解释时一般不看F值，只需要看P值就可以了，但是在写论文时还是要将F值写出来，并把P值放在后面用括号括起来。
扩展资料：
F检验对于数据的正态性非常敏感，因此在检验方差齐性的时候，Levene检验, Bartlett检验或者Brown–Forsythe检验的稳健性都要优于F检验。
F检验还可以用于三组或者多组之间的均值比较，但是如果被检验的数据无法满足均是正态分布的条件时，该数据的稳健型会大打折扣，特别是当显著性水平比较低时。但是，如果数据符合正态分布，而且alpha值至少为0.05，该检验的稳健型还是相当可靠的。
参考资料来源：百度百科-F检验
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