模型自由度（DF from Model）為2，可能是你假設把樣本分為三組。總的自由度為2，你的樣本量為3。你的誤差自由度（DF from Error）=總自由度-模型自由度=0。所以你的誤差導致的總方為0，而其均方差（Mean Square）=總方差/自由度。
自由度為0，算不出來，顯示一個點。F值為你模型的均方差/誤差的均方差，誤差的均方差算不出來，F值當然也沒有。
(1) 實驗條件，即不同的處理造成的差異，稱為組間差異。用變數在各組的均值與總均值之偏差平方和的總和表示，記作SSb，組間自由度dfb。
(2) 隨機誤差，如測量誤差造成的差異或個體間的差異，稱為組內差異，用變數在各組的均值與該組內變數值之偏差平方和的總和表示， 記作SSw，組內自由度dfw。
擴充套件資料：
總偏差平方和 SSt = SSb + SSw。
組內SSw、組間SSb除以各自的自由度(組內dfw =n-m，組間dfb=m-1，其中n為樣本總數，m為組數)，得到其均方MSw和MSb，一種情況是處理沒有作用，即各組樣本均來自同一總體，MSb/MSw≈1。
另一種情況是處理確實有作用，組間均方是由於誤差與不同處理共同導致的結果，即各樣本來自不同總體。那麼，MSb>>MSw(遠遠大於)。
模型自由度（DF from Model）為2，可能是你假設把樣本分為三組。總的自由度為2，你的樣本量為3。你的誤差自由度（DF from Error）=總自由度-模型自由度=0。所以你的誤差導致的總方為0，而其均方差（Mean Square）=總方差/自由度。
自由度為0，算不出來，顯示一個點。F值為你模型的均方差/誤差的均方差，誤差的均方差算不出來，F值當然也沒有。
(1) 實驗條件，即不同的處理造成的差異，稱為組間差異。用變數在各組的均值與總均值之偏差平方和的總和表示，記作SSb，組間自由度dfb。
(2) 隨機誤差，如測量誤差造成的差異或個體間的差異，稱為組內差異，用變數在各組的均值與該組內變數值之偏差平方和的總和表示， 記作SSw，組內自由度dfw。
擴充套件資料：
總偏差平方和 SSt = SSb + SSw。
組內SSw、組間SSb除以各自的自由度(組內dfw =n-m，組間dfb=m-1，其中n為樣本總數，m為組數)，得到其均方MSw和MSb，一種情況是處理沒有作用，即各組樣本均來自同一總體，MSb/MSw≈1。
另一種情況是處理確實有作用，組間均方是由於誤差與不同處理共同導致的結果，即各樣本來自不同總體。那麼，MSb>>MSw(遠遠大於)。