Ｆ値は説明分散／非説明分散で計算され、大きければ大きい程、その回帰モデルは信頼できることを示す。Ｆ値に問題があればその回帰モデルの不採用を検討せねばならない。 Ｆ検定は通常、分散分析に使うが、回帰分析では回帰モデルの有意性（回帰モデルで説明できるか）の検定に使用し、「計算されたＦ値＞Ｆ分布統計表の同じ自由度の棄却率（1%や5%等）での値」であれば有意（問題無）であると判定される。