方差分析表的结果分析

方差分析表结果解读需要关注F值与临界值的比较。F值大于临界值时，说明组间差异显著。例如，某实验组F值=6.78，临界值=4.26，拒绝原假设。P值小于0.05也支持这一结论。组间平方和与总平方和的比值可解释变异程度。当组内均方远小于组间均方时，组间差异更明显。实际研究中，方差分析表常包含3个以上组别比较，药物测试中3种剂量组效果差异分析就是典型应用。

方差分析表还提供组内变异信息。误差均方反映组内数据离散程度，数值越小表示组内数据越集中。某教育实验中，A班误差均方=2.3，B班=5.6，说明A班数据一致性更高。总平方和分解为组间平方和与组内平方和，两者比例揭示因素影响大小。农业研究中，不同施肥量导致产量差异分析时，组间平方和占比达78%，表明施肥量是主要影响因素。实际应用中，方差分析表常伴随多重比较结果，进一步确定具体差异组别。