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P是检验水平，F是显著性差异的水平，用计算出的F值与F表中的值对比，就可以确定是否存在显著性差异。
拓展资料
方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是发明的，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。
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。
总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。
组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。
MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。
因为标记蛋白质常用“异硫氰酸荧光素酯”这种物质，F/P值中的F就是指荧光素（fluorescein），P就是指蛋白质（protein）。F/P值又叫荧光素与蛋白质结合比率（fluorescein to protein）。是荧光素吸收峰强度与蛋白质吸收峰强度的比值。
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<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，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
1、t值是t检验的统计量值，t检验，亦称studentt检验（Student'sttest），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。2、F值是F检验的统计量值。F检验是一种在零假设（nullhypothesis,H0）之下，统计值服从F-分布的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。3、P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P值，一般以P<为有统计学差异，P<为有显著统计学差异，P<为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于、、。扩展资料：F值和t值是F检验和t检验的统计量值,与它们相对应的概率分布,就是F分布和t分布。统计显著性是出现目前样本这结果的机率。P值代表结果的可信程度,P越大,就越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率，如p=提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。参考资料：百度百科——假设检验中的P值百度百科——F检验百度百科——t检验
F值是检验计量模型的总体显著水平。
原理：显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的几率（P）水平的选择。所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。
经统计学分析后，如发现两组间差异是抽样引起的，则“无效假设”成立，可认为这种差异为不显著（即实验处理无效）。若两组间差异不是由抽样引起的，则“无效假设”不成立，可认为这种差异是显著的（即实验处理有效）。
显著性检验的基本思想可以用小概率原理来解释：
1、小概率原理：小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的，假若在一次试验中小概率事件事实上发生了。那只能认为该事件不是来自我们假设的总体，也就是认为我们对总体所做的假设不正确。
2、观察到的显著水平：由样本资料计算出来的检验统计量观察值所截取的尾部面积。这个概率越小，反对原假设，认为观察到的差异表明真实的差异存在的证据便越强，观察到的差异便越加理由充分地表明真实差异存在。
以上内容参考：百度百科-显著性检验
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<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，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
采用spss软件，单因素分组对照计算。
t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。在p值就是拒绝原假设的最小alpha值，把统计量写出来，带进去算出来之后，根据统计量的分布来算p值。P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。Fisher的具体做法
假定某一参数的取值，选择一个检验统计量，在该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率值或者说观测的显著水平即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。
我们常常在统计学应用中看到P值，F值，T值，这些参数是什么？我想应该先讲讲“假设检验”，弄明白假设检验，很多问题就通了。
本文首先介绍了假设检验在统计学的位置，然后从 显著性检验 、 P值的疑问 、 假设检验方法的使用 三个角度描述假设检验。
统计学按照发展阶段和侧重点不同，可分为描述统计学和推断统计学 [1]
描述统计学 是阐述如何对客观现象的数量表现进行计量表示； 推断统计学 主要阐述如何根据部分数据(样本统计量)去推论总体的数量特征及规律性的一系列理论和方法
假设检验(hypothesis testing)作为推断统计学的重要部分，用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。
显著性检验是假设检验中最常用的一种方法，也是一种最基本的统计推断形式，其基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。
常用的假设检验方法有Z检验、T检验、卡方检验、F检验等 [2]
显著性检验（significance test）是假设检验的一种最常用的方法，用于检测实验组与对照组是否有差异以及差异是否显著的办法。
因为显著性检验<假设检验<推断统计学，所以显著性检验具有以下特点：
小概率事件实际不可能性原理是显著性检验的基本原理，如果P小于阈值 ，表明事件是小概率事件，存在发生的可能性但可能性不大甚至不可能发生，所以认为 大概率不会发生，拒绝原假设。
显著性水平是假设检验中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了所愿意承担的风险。 通常取α=或α=。这表明，当作出决策时，其正确的可能性为95%或99%，有或α=下错结论的风险。
置信度也称为可靠度，或置信水平、置信系数 置信度 = 1-α
什么是显著性差异？
H0和H1的设置，不管在什么场景要满足：
赌场上你想检查一下抛掷的硬币是否被动过手脚，要求抛几次硬币看结果是不是公平的。 总共扔了十次，也都是“花”朝上，认为很可能这枚硬币不是公平的。
这就是假设检验： 你提出假设：说硬币是正常的 （H0：硬币是正常的；H1：硬币不正常） 我提出要检验你的假设：扔十次，看实验的结果是不是和你的假设相符
反复扔硬币应该符合二项分布
总共扔10次硬币，那么是出现7次正面之后，可以认为“硬币是不公平的”，还是在出现9次正面以后认为“硬币是不公平”，这是一个主观标准，看你能够承担的风险有多大，也就是显著性水平 。
例如取 为， ，则认为原假设是小概率事件，拒绝原假设，认为硬币不正常，存在显著性差异（和正常硬币的抛掷分布情况很不一样）。 由于取 为，所以这个决策有95%的准确性。
P值是指在特定的统计假设模型下，数据的某个统计指标（如两组样本均数之差）等于观察值或比观察值更为极端的概率。
上文显著性检验就是比较P值和 之间的关系做出决策，但对P值的争议很大，因此需要单独讲一讲P值。
目前科学界对P值的使用存在很大的置疑，认为P值是是扰人烦的蚊子，是皇帝的新衣，比“毫无用处”还糟糕 [6] 。
林泽民教授2016/6/6在台湾政大社科院的演讲，题目为《看电影学统计：p值的陷阱》提到统计学很快会有很重大的改变，传统的作法：用P值来作统计检定的作法，大概再过几年就不容易再存在。
2018年1月22日，美国政治学顶级学术期刊《政治分析》在他们的官方twitter上宣布从2018年的开始的第26辑起禁用p值。根据该刊的声明，其主要原因是：“p值本身无法提供支持相关模式或假说之证据。”
在临床试验中P值的使用尤为普遍，用来检验药物的有效性，P值问题使得近半数的相关论文可靠性被推翻。
为什么说P值是个陷阱？为什么P值本身无法支持相关模式或假说之证据？
主要原因是因为：P值只能对样本数据负责，但模型的意义在于推断总体，所以总有以偏概全的风险存在。同时，因为P值易受样本操控，而很多研究为了得到想要的结论，往往是不断调整样本量，直到得到想要的结果 [8] 。
P值本身是没有问题的，但如果单纯只依赖P值是否小于 做出决策却也是不可取的，学术界反对的是P值的滥用。
美国统计协会（American Statistical Association，ASA）全面透彻地梳理了统计界关于P值的统计意义并形成共识 [7] ：
而常用统计推断检验方法分为两大类：参数检验和非参数检验
根据总体数据是否服从某种分布，采用参数检验和非参数检验两种检验方法，具体使用哪种检验方法根据属性和要求决定。
某公司运营团队为了针对活跃度提升专题运营活动的效果进行测试，从同样群体中抽出两组人群，一组运营组，一组对照组。30天后运营活动结束后，想要知道该次针对性运营是否有效，两组活跃度分数是否差异明显?
T检验是数据化运营效果分析中应用最多的方法和技术。使用要求为：1）样本组之间独立；2）每组样本来自正态分布总体；3）两个独立样本方差相等。
虽然两组都是独立的，但两组样本的总体不一定是正态分布的，方差也不一定相等，我们可以采用非参数检验—wilcoxon符号秩检验。
wilcoxon符号秩检验适用于两个独立样本间的两两比较。
如果不能确定总体是否为正态分布，则只能退而求其次用非参数检验的方法。如果满足T检验要求，有限考虑T检验的结果。
[1] 推断统计学： [2] 假设检验： [3] 显著性水平： [4] 显著性差异： [5] 统计学假设检验中 p 值的含义具体是什么？ [6] 统计学里“P”的故事：蚊子、皇帝的新衣和不育的风流才子： [7] 临床试验中P值的意义及结果： [8] P值的陷阱： [9] 非参数检验：
这是统计学中的显著性检验，P 0. 05表示其发生的概率可能是5%，比较的结果有显著差异，有时看到P 0. 01则表示概率是1%，其结果存在极其显著的差异。
表1 Z= P= 表2 Z= P= 你的资料不适合进行卡方检验，适合用非参数检验，上面结果是用非参数检验计算的。下面是SAS程序。 data tm; do a=1 to 2; do b=1 to 3; input f@@; output; end; end; datalines; 26 11 2 15 18 。
1、t指的是T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。
计算：t的检验是双侧检验，只要T值的绝对值大于临界值就是不拒绝原假设。
2、P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。
计算：概率定义为：P(A)=m/n，其中n表示该试验中所有可能出现的基本结果的总数目。m表示事件A包含的试验基本结果数。
统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。
参考资料：百度百科-统计学
t是T检验的值 p是概率，p＜或p＜0、001最好，可以拒绝原假设，表明差异显著
t指的是T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。p值就是拒绝原假设的最小alpha值嘛，把统计量写出来，带进去算出来之后，根据统计量的分布来算p值啊，举个例子，比如说算出来的统计量的值为z,服从的是正态分布，如果是双边检验的话那么pvalue=2*(1-probnorm(abs(Z)));单边检验的话，应该是1-probnorm(z)。统计学是在统计实践的基础上，它是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据。统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。
P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。
t指的是T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。
综合来说，P值更重要一点。
专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。
即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。