F统计量，F临界值和P值
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考虑一下您是否有2个朋友都在争论哪个人离工作/学校较远。您提供解决辩论的方法，并请他们衡量他们在家庭和工作之间必须走多远。它们都会向您报告，但是一个报告以英里为单位，而另一个报告以公里为单位，因此您无法直接比较这两个数字。您可以将英里转换为公里，也可以将公里转换为英里，然后进行比较，那么转换并不重要，无论哪种方式，您都会做出相同的决定。
与测试统计数据类似，您无法将alpha值与F统计量进行比较，而需要将alpha转换为临界值并将F统计量与临界值进行比较，或者您需要将F统计量转换为p -value并将p值与alpha进行比较。
Alpha是提前选择的（如果没有其他设置，计算机通常默认为0.05），表示您愿意错误地拒绝原假设（如果存在，则为I型错误）。F统计量是根据数据计算得出的，代表均值之间的变异性超出偶然性所预期的程度。大于临界值的F统计量等于小于alpha的p值，并且两者都表示您拒绝了原假设。
我们不将F统计量与1进行比较，因为它仅是由于偶然性而可以大于1，只有当它大于临界值时，我们才说它不太可能是由于偶然性而宁愿拒绝。零假设。
在我所教的课程中，我发现那些不像其他年轻人那么年轻并且工作了一段时间后回到学校的学生经常会提出最佳问题，并且对他们如何实际使用答案更感兴趣（而不是仅仅担心它是否正在测试中），所以不要害怕问。
简而言之，当您的p值小于alpha水平时，请拒绝null。如果临界f值小于F值，也应该拒绝null，也应该拒绝null假设。在确定结果是否足够重要以拒绝null时，应始终将F值与p值一起使用。假设。如果您获得较大的f值，则表示有意义，而较小的p值表示所有结果均有意义。F统计量只是将所有变量的联合效应进行比较。简单地说，仅当您的alpha值大于p值时才拒绝原假设。
资料来源：http : //www.statisticshowto.com/f-value-one-way-anova-reject-null-hypotheses/
我已经阅读了您推荐的帖子，但是我觉得它有问题，我仍然听不懂。我捕获了它的内容，并作为一个图像波纹管附加在了附件中。您能帮您清楚地解释一下吗？
