方差分析P值是什么意思？

方差分析也叫F检验,这个F就是计算出来的F值,用来评估组间差异。F值表示整个拟合方程的显著，F越大，表示方程越显著，拟合程度也就越好

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,这个可以用SPSS统计。P值表示不拒绝原假设的程度。简而言之，P表示假设更可能是正确的，反之则可能是错误的。

拓展资料：

方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。

资料链接：百度百科--方差分析

P值的计算：

一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：

左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X <C}

右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X >C}

双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{ X >C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X<C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| >C} 。

p值的计算公式：

=2[1-φ(z0)]

当被测假设h1为

p不等于p0时；

=1-φ(z0)

当被测假设h1为

p大于p0时；

=φ(z0)

当被测假设h1为

p小于p0时；

其中，φ(z0)要查表得到。

z0=（x-n*p0）/(根号下（np0(1-p0)）)

最后，当p值小于某个显著参数的时候我们就可以否定假设。反之，则不能否定假设。

注意，这里p0是那个缺少的假设满意度，而不是要求的p值。

没有p0就形不成假设检验，也就不存在p值

统计学上规定的p值意义：

p值

碰巧的概率

对无效假设

统计意义

p＞0.05

碰巧出现的可能性大于5%

不能否定无效假设两组差别无显著意义

p＜0.05

碰巧出现的可能性小于5%

可以否定无效假设

两组差别有显著意义

p

＜0.01

碰巧出现的可能性小于1%

可以否定无效假设

两者差别有非常显著意义

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