显著性检验的F值大于0.05是什么意思

Question

如题所述

Answer 1

F值是大好，如果F值不显著，说明模型的总体解释能力不够，不能采用模型进行分析，一般以概率 (P)5%作为显著评定标准。

显著性检验是针对我们对总体所作的假设做检验 ，其原理就是 “小概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设 。所谓 “显著”，就是指两种或多种处理试验结果之间，本身确实存在差异。

如果是 “不显著”，就说明它们之间的差异是 由抽样或偶然 的因素引起的，不是真正有实际差异存在。

在数理统计中一般以概率 (P)5%作为显著评定标准 ，即在100次试验中，由于偶然 因素造成差异的可能 性在5次 以上 ，其差异被认为是不显著 。 

如果两者差异在概率为5%的范围内，出现这样概率的机会非常小而出现了 ，那么我们就认为此差数具有 显著差异程度。有时我们认为 5%太低 ，则可提高到1%作 为显著评定标准 ，若两者的差异在概率为1%的范围内，那么我们就认为这个差数具有极显著的差异程度。

小概率事件的意义重大：

小概率事件的意义重大，因为，有这样一个推理，小概率事件通过上面的定义，它是很难发生的，但是，如果在一次抽样试验中，它发生了，说明这件事违反常理，进一步，说明假设不成立。

这就是小概率反证法。需要注意，小概率事件在一次试验中发生的机会非常小，但是，如果做了许多次试验，它必然发生。举例：如果，置信区间为95%，做了100次试验，则小概率事件发生的大概次数为5次。

由于发生的可能性极小，而忽视了它的存在，其实利用小概率事件可以解决一些看似很难的问题，因此有必要对小概率事件作全面而正确的认识。

以上内容参考 百度百科-显著性检验

以上内容参考 百度百科-小概率事件

Answer 2

当显著性检验中的F值大于0.05时，意味着在当前的显著性水平下，无法拒绝原假设。换句话说，该F值不足以提供足够的证据支持对应的因素之间存在显著差异。

在统计学中，F值通常用于分析方差（ANOVA）和线性回归模型等情况下的显著性检验。显著性水平（通常表示为α）是我们预先设定的接受或拒绝原假设的阈值。通常情况下，常见的显著性水平选择是0.05或0.01。
如果F值大于0.05，说明样本数据并未显示出足够的差异，没有达到显著水平来支持我们拒绝原假设。原假设一般表示两个或多个组之间没有显著差异或因素之间没有关联。
需要注意的是，某个研究的结果仅仅基于一个统计指标（如F值）是不够的，还需考虑其他因素如样本大小、效应大小、研究设计等来进行综合判断。