单因素方差分析的结果代表什么意思
单因素方差分析与多因素方差分析结果不一是怎么回事 方差分析的F检验值F=(SA)^2/(SE)^2 一元方差分析和二元方差分析的(SA)^2 是相同的，而(SE)^2不相同。这就可能造成了同一个因素的F检验值不相等。你说的这种情况一元方差分析水位对4种植物均有显著性影响，很可能是下列的情形：实际上是刚刚达到显著性（我的意思是F的临界值假设是2.1，实际的检验值比2.1大不了多少，而不会是20，40等之类的差距很大的数据）。所以在二元方差分析时就有可能会是不显著了。一元方差分析是水位的F检验值如果远大于F的临界值，在进行二元方差分析时也很可能显著。统计学的检验不像纯数学那样非常严谨！另外提醒一点的是：当多余两个因素时，不应用方差分析，而是采用正交试验。
单因素方差分析结果分析 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。
