f分布是统计学上常用到的概率分布，它是基于标准正态分布得到的。f分布是由两个独立的卡方分布除以自由度，所得的比值的分布。而fs则代表了f分布的分子的自由度，这是f分布中最重要的参数之一。fs的数值越大，代表着高自由度，可以表示样本有更高的可信度和显著性。
在实际应用中，f分布的最常见使用是在方差分析中，用来比较多组数据之间的差异是否显著。由于f分布的值是根据自由度顺序对应到特定的概率值，可以通过应用某些统计软件，如Excel或R等软件来进行计算。在这个过程中，fs就是一个必须指定的参数，一般常见的数值为样本个数减一。
可以通过查找fs对应的f分布概率表，得到最终的显著性水平。如果计算所得的f分布值小于样本数量减一的fs值，我们则可以认为差异不显著。反之，差异就是显著的。在数据分析中，如果我们使用了错误的fs值，可能发现结果并不如预期，而且可能会遇到数据分析中的错误。因此，在实际应用中，应该遵循正确的参数设定。