假设检验差异显著或极显著，通常用“（）”或“（）”表示，说明：有（）或（）的把握说明处理效应存在，但要犯5%或1%的（）型错误，即有5%或1%的可能将处理效应不存在判定为存在，或将非真实效应判定为（）效应。
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F检验是从（）和与（）的剖分开始，将总变异剖分为组间变异和组内变异。因为组间变异由处理效应和误差效应共同引起，组内变异由误差效应引起。因而，将计算出的组间方差和组内方差进行比较，就可判断（）效应是否存在。
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假设检验差异不显著说明试验结果有两种可能：一是真实效应的确不存在，二是由于犯Ⅱ型错误将真实性差异判定为非真实性差异，其可能性大小受（）、（）数之间的差异、（）的大小有关。
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F检验也叫（）分析。通常适合（）样本（）随机变量资料的假设检验。顾名思义，F检验是用方差的变异规律（即F分布）来检验处理效应是否存在。
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在回归分析中，F检验主要用于检验回归系数的显著性。
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F检验不显著，也可以对均值作多重比较。
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一般而言，回归方程的显著性检验与2r值的大小是一致的，即t检验和F检验越显著，r2就越大。
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两个连续性变数资料的差异显著性检验只能用t检验，不能用F检验。（）
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如果检验结果是显著的，则说明（）。
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