這就是說，自一個正態總體中隨機抽取容量為n1及n2兩樣本，其方差的比率分布為F分布，分子的自由度為n1-1，分母的自由度為n2-1。知道了同一總體不同樣本的方差比率分布，即可分析任意兩樣本方差是否取自同一總體了。可見，F分布在統計分析中是很有用的一種樣本分布。
F分布曲線如圖6-13所示：
圖6-13 F分布密度曲線
（一）F分布的特點
1.F分布形態是一個正偏態分布，它的分布曲線隨分子、分母的自由度不同而不同，隨df1與df2的增加而漸趨正態分布。
2.F總為正值，因為F為兩個方差之比率。
3.當分子的自由度為1 ，分母的自由度為任意值時，F值與分母自由度相同概率的t值（雙側概率）的平方相等。例如分子自由度為1時，分母自由度為20，F0.05（1，20）=4.35，F0.01（1，20）=8.10，查t值表 df=20時，t0.05=2.086，（t0.05）2=4.35，t0.01=2.845，（t0.01）2=8.10。這一點可以說明當組間自由度為1時（即分子的自由度為1）F檢驗與t檢驗的結果相同。
（二）F分布表
F分布表是根據F分布函數計算得來。本書附表3和附表4均為F分布表。F分布表列出最常用的0.95、0.99（即某F值左側，F分布曲線下的概率）或α為 0.05、0.01（即某F值右側F分布曲線的概率，分別為1-0.95，1-0.99）。
現以附表4為例說明其使用方法：該表左一列為分母的自由度，從1-30比較詳細，30以後隻列出間隔較大的一部分自由度。表的左二列為α概率：0.05與0.01即F曲線下某F值之右側的概率。表的最上行為分子的自由度，其值與分母自由度的值相似。表中其他各行各列的數值為0.05與0.01概率時，不同分子、分母自由度F分布的值。例，df1=2、df2=9（df1為分子自由度，df2為分母自由度）查F值表第二欄第九行得到兩個數字4.26和8.02。4.26對應的α=0.05，8.02對應的α=0.01，意即在分子自由度為2，分母自由度為9的F分布曲線下，F值為4.26時，該F值右側的概率為0.05，F值為8.02時其右側的概率為0.01，還可進一步理解：取自同一個正態總體的兩個樣本n1、n2之方差的比值F，隻有5%的樣本可能比4.26大，隻有1%的樣本可能比 8.02大，以此類推。上述 4.26常寫作F0.05（2，9）=4.26，F0.05（2，9）的下標0.05為α概率，下標括號中的（2，9）為分子的自由度與分母的自由度。同理，上述8.02可寫作F0.01（2，9）=8.02。例如F0.05（10，10）=2.97。F0.01（10，10）=4.85，即分子的自由度為10，分母的自由度也為10，α=0.05時 F=2.97；α=0.01時F=4.85。查 F表，分子自由度為10這一列與分母自由度為10這一行相交處，查得兩個數值。再查 2.97這一行所對應的α為 0.05，4.85所對應的α為0.01。在表的左一列是分母自由度，從10以後間隔列出；左二列為α概率，F曲線下某F值右側的概率；最上行為分子自由度。其他各行各列為不同分子、分母自由度時F分布的值。書寫的方式如下：F0.05（2，9）=4.26，F值下標0.05表示的是α概率，小括號中的值為分子、分母的自由度。