f_val 是 F 统计值。数学上是

$F = \frac{MS_{Between}}{MS_{Within}}$

您的方差分析的零假设是

$H_0: \mu_{Entire home/apt} = \mu_{Private room} = \mu_{Shared room}$这意味着所有的手段（$\mu_i$s) 相等，不需要使用解释变量进行分组

对比

$H_A:$最后一个$\mu_i$是不同的。需要分组

此测试的 p 值非常低，因此 python 返回 0。任何小于 0.05 的值都被认为足够低，可以拒绝原假设。

自变量也称为解释变量。我相信价格是一个因变量。

您必须将 F 与您的临界值进行比较，以接受零假设或拒绝零假设。我不知道你的临界值是多少，但如果 F > 临界值，你会拒绝 H0，如果 F < 临界值，你不能拒绝 H0。1061.64 的 F 值似乎非常重要！我会说你的 F 值几乎可以肯定在那个水平上具有统计学意义。P 值 < .05 也被认为具有统计学意义。如果你的 P 为 0，这绝对是统计显着的！