单因素方差分析的临界值计算需要首先明确分析的因子水平和显著性水平。
例如，如果要针对十二个观测值进行单因子方差分析，该因子有三个水平，并且使用的 alpha 等于 0.05，那么可以进行如下计算：
1. 在分子自由度中输入2（因子水平数减去1）。
2. 在分母自由度中输入9（误差的自由度）。
3. 在输入常量中输入0.95（1减去alpha）。
这会得出逆累积概率（即临界值）为4.25649。如果 F 统计量大于此临界值，则可以在显著性水平为 0.05 时否定原假设 H0。
临界值是在原假设下，检验统计量在分布图上的点，这些点定义一组要求否定原假设的值。这组值称为临界或否定区域。通常，单侧检验有一个临界值，双侧检验有两个临界值。
需要注意的是，单因素方差分析的统计策略是：分组变量分成独立三组或三组以上，结局变量要求满足连续性、正态性和方差齐性。当方差分析结果达到显著性水平（p≦0.05），只能说明多组之间总体均数不全相同。
单意因素方差分析是对定量资料进行的分析，临界值是通过查正态分布表得到的，阿尔法取0.05的时候，临界值是1.96。
