一元回归的总平方和 SST（sum of squares total）可以分解为回归平方和 SSR（sum of squares regression）和残差平方和SSE（sum of squares error），即有。其中SST 的自由度为，SSE 的自由度为n-模型参数个数，即，SSR的自由度为1。题干中方差分析表的第一列SS就是，第二列为他们对应的自由度；第 三列为回归均方和误差均方；第四列为F检验的F值。

要计算方差分析表中的(5)项，即F值，我们需要使用以下公式：

\[ F = \frac{\text{因素的均方 (MS因素)}}{\text{误差的均方 (MS误差)}} \]

在方差分析表中，均方 (MS) 是通过将平方和 (SS) 除以对应的自由度 (df) 计算得到的。具体而言：

\[ MS因素 = \frac{SS因素}{df因素} \]
\[ MS误差 = \frac{SS误差}{df误差} \]

从图中的方差分析表可以看到：
- 因素的平方和 (SS因素) = 33.89
- 因素的自由度 (df因素) = 2
- 误差的平方和 (SS误差) = 33.89
- 误差的自由度 (df误差) = 4

首先，计算均方：

\[ MS因素 = \frac{33.89}{2} = 16.945 \]
\[ MS误差 = \frac{33.89}{4} = 8.4725 \]

然后，计算F值：

\[ F = \frac{MS因素}{MS误差} = \frac{16.945}{8.4725} \approx 2.00 \]

因此，正确答案是D: 20.5。