方差分析表中最重要的统计量是 p 值 (P)。模型中的每项都有 P 值（但误差项除外）。项的 p 值表明对该项的效应是否显著：

·    如果 P 小于或等于已选的 a 水平，则说明项的效应显著。

·    如果 P 大于已选的 a 水平，则说明效应不显著。

如果固定因子的效应显著，那么该因子的水平均值之间存在显著差异。

如果随机因子的效应显著，那么该因子的方差不为 0。

如果交互作用项的效应显著，那么每个因子的效应在其他因子的不同水平之中有所不同。因此，没有必要尝试解释显著高次交互作用中所包含项的单个效应。

方差分析
 
来源         自由度   Adj SS   Adj MS    F 值   P 值
  主题            3   4.2326  1.41087   64.85  0.000
  学历            2   8.2287  4.11437  189.10  0.000
  主题*学历       6   0.0444  0.00740    0.34  0.910
误差             33   0.7180  0.02176
合计             44  13.3124
                                                  

在薪金分析中，学科效应、学历效应以及学历对学科的交互作用都已进行过评估。假定都选择 a 水平为 0.05，那么结果表明：

·    交互作用项的 p 值 (0.910) 大于 0.05。因此，学科和学历因子的交互作用不显著，可以分别考虑单个因子的效应。

·    学科因子的 p 值给定为 0.000。这表示实际 p 值小于 0.0005。由于该值小于选定的 a 水平 0.05，因此学科对薪金的效应十分显著。换句话说，不同学科领域的平均薪金不同。

·    学历的 p 值也小于 0.05，这表明学历对薪金也存在显著效应。换句话说，不同学历的教授其平均薪金不同。