在卫生统计学中，判断区组效应是否显著是通过方差分析（ANOVA）来实现的。这里的关键在于理解实验设计中的区组概念以及如何利用统计方法评估其影响。

首先，区组是指将研究对象按照某些非处理因素（如年龄、性别等）进行分组，目的是为了控制这些因素对结果的影响，从而提高实验效率和准确性。例如，在一项关于新药疗效的研究中，如果预期年龄可能会影响药物效果，则可以按年龄段划分区组。

接下来，通过方差分析来评估区组效应是否显著：
1. 建立假设：原假设H0认为所有区组的均值相同（即不存在区组效应），备择假设Ha则认为至少有一个区组与其他不同。
2. 计算统计量：使用ANOVA方法计算F值。这涉及到总变异、处理间变异和误差变异等概念，其中区组间的变异反映了不同区组之间的差异程度。
3. 确定临界值或P值：根据选定的显著性水平α（通常取0.05），查找F分布表得到临界值；或者直接计算出与观测到的数据相匹配的概率P值。
4. 做出决策：如果计算得出的F值大于临界值，或P值小于α，则拒绝原假设H0，认为区组效应显著。反之，则接受原假设，认为没有足够的证据表明存在明显的区组效应。

值得注意的是，在实际操作过程中还需要考虑数据是否符合正态分布、方差齐性等前提条件，并可能需要进行相应的转换处理以满足这些要求。此外，当研究设计较为复杂时（如包含多个因素的交互作用），则需采用更高级别的统计模型来进行分析。