F值的计算公式为：F=组间平方和/组内平方和。
组间平方和表示不同组之间的差异程度，组内平方和表示同一组内的观察值之间的差异程度。在方差分析中，我们通常会假设不同组之间的观察值差异是由于处理因素（或自变量）的不同水平引起的。
同一组内的观察值差异则是由于随机误差引起的。如果处理因素的不同水平对观察值的影响大于随机误差的影响，那么组间平方和将会比组内平方和大，从而导致F值大于1。
F值的显著性水平（或P值）可以通过查找F分布表或使用统计软件来计算。如果F值的P值小于预先设定的显著性水平（如0.05），则可以拒绝零假设（即处理因素的不同水平对观察值没有显著影响）。
认为处理因素的不同水平对观察值有显著影响。反之，如果F值的P值大于预先设定的显著性水平，则无法拒绝零假设，认为处理因素的不同水平对观察值没有显著影响。
F值在方差分析中d主要作用：
1、衡量组间差异和组内差异的大小：F值是通过比较组间平方和和组内平方和的大小计算出来的。如果组间平方和相对于组内平方和较大，那么F值会大于1。
说明不同组之间的差异程度大于同一组内的差异程度。反之，如果组内平方和相对于组间平方和较大，那么F值会小于1，说明同一组内的差异程度大于不同组之间的差异程度。
2、判断处理因素的不同水平对观察值的影响是否显著：在方差分析中，我们通常假设不同组之间的观察值差异是由于处理因素的不同水平引起的。
通过计算F值，并将其与F分布表中的临界值进行比较，我们可以判断处理因素的不同水平对观察值的影响是否显著。如果F值的P值小于预先设定的显著性水平，那么我们可以拒绝零假设，认为处理因素的不同水平对观察值有显著影响。
3、分析变量之间的关系：F值也可以用来分析变量之间的关系。通过比较不同自变量对因变量的影响程度，我们可以计算出各自变量的F值，并判断它们之间的关系是否显著。例如，在回归分析中，F值可以用来检验回归模型的整体显著性，从而判断自变量对因变量的影响是否显著。