进行方差分析，可以得到这样的结果，举例：

One-way ANOVA: d1, d2, d3, d4, d5
Source DF SS MS F P
Factor 4 7771.30 1942.83 600.08 0.000
Error 130 420.89 3.24
Total 134 8192.19
S = 1.799 R-Sq = 94.86% R-Sq(adj) = 94.70%

Individual 95% CIs For Mean Based on
Pooled StDev
Level N Mean StDev ------+---------+---------+---------+---
d1 27 319.56 1.12 (-*)
d2 27 311.59 0.89 (*)
d3 27 311.44 0.75 (*)
d4 27 297.30 0.67 (*-)
d5 27 316.15 3.62 (*)
------+---------+---------+---------+---
300.0 306.0 312.0 318.0
Pooled StDev = 1.80

昨天，和各位的讨论中，明白了R-Sq 表示因素factor对总误差的贡献率，P用来判断差异的显著性。
那么，今天想和各位再讨论谈一下：
1，因素对总误差的贡献率的大小与其显著性之间没有必然的关系，对吗？
2，假设因素的影响是显著的，但同时因素对误差的贡献率可以有高有低，可以这样理解吗？
3，标准差可以理解为因素对误差贡献的绝对值的大小，而R－Sq刻画了因素在误差中贡献比率的大小，二者从不同的角度描述了因素对结果的影响，可不可以这样理解？

欢迎大家共同讨论！！

1，因素对总误差的贡献率的大小与其显著性之间没有必然的关系，对吗？

为什么这么说？总误差的来源无非是2个，一个是因素的水准，一个是noise误差，因素对总误差的贡献率大于0.8的时候，我们说因子显著


2，假设因素的影响是显著的，但同时因素对误差的贡献率可以有高有低，可以这样理解吗？

同上面

3，标准差可以理解为因素对误差贡献的绝对值的大小，而R－Sq刻画了因素在误差中贡献比率的大小，二者从不同的角度描述了因素对结果的影响，可不可以这样理解？

越来越偏离了