方差分析结果怎么看

方差齐性检验概率P值为0.3，大于0.05，不应拒绝原假设，因此，说明样本所代表的总体方差一致，满足方差齐性检验条件，所以可以用方差分析。
统计量的观测值为11.172，对应的概率P值为0，小于0.05，拒绝原假设，因此，饲料对于生猪喂养后体重增加产生显著的影响。

在LSD方法中，饲料1与2和3之间存在显著性差异，因为想对应的值小于0.05.饲料种类2和3概率P值大于0.05，对于生猪喂养后体重增加无显著差异。
由各种方法划分的子集结果是一致的，饲料种类1数值为81.7500，种类2和3分别为96.8750和98.0000，种类1和2、3显示出很大的差距，所以说种类1效果是最差的。

因为概率P值大于0.05，不应拒绝原假设，所以可以认为性别和组别共同作用下对语文成绩是没有显著性差异的。

方差齐性检验的概率P值0.123大于0.05，说明样本所代表的总体方差一致，满足方差齐性检验条件，所以可以用方差分析。
错误率S概率P值为0，小于0.05，拒绝原假设，有显著性差异。
组别1与2和3存在显著性差异，因为相对应的值小于0.05，组别2和3概率p值大于0.05，无显著差异，影响是一致的。

组别1错误率5.000是最低的，组别1的效果是最好的。