Teste de Hipóteses > F-Teste
Conteúdo:
- o Que é um Teste F?
- os Passos Gerais para um Teste F
- Teste F para comparação de Duas Variâncias
- com a mão
- bicaudal, teste F
- Excel instruções
Veja também: Estatística F de ANOVA/Regressão
o Que é um Teste F?,
um “teste F”é um termo” catch-all ” para qualquer teste que utilize a distribuição F. Na maioria dos casos, quando as pessoas falam sobre o teste-F, O que eles estão realmente falando é o teste-F para comparar duas variâncias. No entanto, o f-statistic é usado em uma variedade de testes, incluindo a análise de regressão, o teste de Chow e o teste de Scheffe (um teste de ANOVA pós-hoc).
passos gerais para um teste F
Se você estiver executando um teste F, você deve usar Excel, SPSS, Minitab ou algum outro tipo de tecnologia para executar o teste. Por quê?, Calcular o teste F manualmente, incluindo variâncias, é tedioso e demorado. Portanto, você provavelmente vai cometer alguns erros ao longo do caminho.
Se você está executando um teste F usando tecnologia (por exemplo, um teste F duas amostras para variâncias no Excel), os únicos passos que você realmente precisa fazer são os passos 1 e 4 (lidando com a hipótese nula). A tecnologia irá calcular OS Passos 2 e 3 para você.
- declare a hipótese nula e a hipótese alternativa.
- Calcule o valor F., O valor de F é calculado usando a fórmula F = (SSE1-SSE2 / m) / SSE2 / n-k, onde SSE = soma residual dos quadrados, m = Número de restrições e k = número de variáveis independentes.
- Encontre a estatística de F (O valor crítico para este ensaio). A fórmula estatística de F É:
F estatística = variância dos meios do grupo / média das variâncias dentro do grupo.
você pode encontrar a estatística F na tabela F. - Suporta ou rejeita a hipótese nula.,
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F Test to Compare Two Variances
a statistic F Test uses an F Statistic to compare two variances, S1 and s2, by dividing them. O resultado é sempre um número positivo (porque as variâncias são sempre positivas). A equação para comparar duas variâncias com o teste-f É:
F = s21 / S22
Se as variâncias são iguais, a razão das variâncias será igual a 1. Por exemplo, se você tivesse dois conjuntos de dados com uma amostra 1 (variância de 10) e uma amostra 2 (variância de 10), a razão seria 10/10 = 1.,
Você sempre testa que as variâncias da população são iguais ao executar um teste F. Em outras palavras, você sempre assume que as variações são iguais a 1. Portanto, sua hipótese nula sempre será que as variâncias são iguais.são feitas várias hipóteses para o ensaio. Sua população deve ser aproximadamente distribuída normalmente (ou seja, ajustar a forma de uma curva de sino), a fim de usar o teste. Além disso, as amostras devem ser eventos independentes., Além disso, você vai querer ter em mente alguns pontos importantes:
- a variância maior deve sempre ir no numerador (o número superior) para forçar o teste em um teste de cauda direita. Os testes de cauda direita são mais fáceis de calcular.
- para ensaios de duas caudas, dividir alfa por 2 antes de encontrar o valor crítico correcto.
- Se você receber desvios padrão, eles devem ser ao quadrado para obter as variâncias.se os seus graus de liberdade não estiverem listados na tabela F, use o maior valor crítico. Isto ajuda a evitar a possibilidade de erros de tipo I.,
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F Test to compare two variances by hand: Steps
Need help with a specific question? Veja a nossa página de explicações!
Warning: f tests can get really tedious to calculate by hand, especially if you have to calculate the variances. Você está muito melhor usando tecnologia (como Excel — veja abaixo). estes são os passos gerais a seguir. Descer para um exemplo específico (veja o vídeo por baixo dos degraus).Passo 1: se lhe forem indicados desvios-padrão, passe para o Passo 2. Se lhe forem dadas variâncias para comparar, vá para o Passo 3.,
Passo 3: tomar a maior variância, e dividi-la pela menor variância para obter o valor F. Por exemplo, se as suas duas variâncias foram s1 = 2.5 e s2 = 9.4, divida 9.4 / 2.5 = 3.76.porquê? Colocar a maior variância no topo forçará o teste F a um teste de cauda direita, que é muito mais fácil de calcular do que um teste de cauda esquerda.Passo 4: Encontre os seus graus de liberdade. Graus de liberdade é o seu tamanho de amostra menos 1. Como você tem duas amostras (variância 1 e variância 2), você terá dois graus de liberdade: um para o numerador e um para o denominador.,
Passo 5: Veja o valor de f que calculou no Passo 3 da tabela F. Note que existem várias tabelas, então você precisa localizar a mesa certa para o seu nível alfa. Não sabe ao certo como ler uma tabela-f? Ler o que é uma mesa-f?.
Passo 6: Compare o seu valor calculado (Passo 3) com o valor da tabela f No Passo 5. Se o valor da tabela f for menor que o valor calculado, você pode rejeitar a hipótese nula. é isso!
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Two Tailed F-Test
a diferença entre executar um teste F de um ou dois caudas é que o nível alfa precisa ser reduzido para metade para dois testes F de cauda. Por exemplo, em vez de trabalhar em α = 0,05, você use α = 0.025; em Vez de trabalhar em α = 0,01, use α = 0.005.com um teste F de duas caudas, você só quer saber se as variâncias não são iguais entre si. In notation:
Ha = σ21 ≠ σ2 2
Passo 1: Write your hypothesis statements:
Ho: No difference in variances.
Ha: diferença nas variações.
Passo 2: calcular o seu valor crítico F., Put the highest variance as the numerator and the lowest variance as the denominator:
F Statistic = variance 1/ variance 2 = 109.63 / 65.99 = 1.66
Step 3: Calculate the degrees of freedom:
The degrees of freedom in the table will be the sample size -1, so:
Sample 1 has 40 df (the numerator).
A amostra 2 tem 20 df (o denominador).
Passo 4: Escolha um nível alfa. Nenhum alpha foi indicado na pergunta, então use 0,05 (o padrão “ir para” em estatísticas). Isto precisa ser reduzido para metade para o teste de duas caudas, então use 0.025.,
Passo 5: Localize o crítico de F Valor de F da Tabela. Existem várias mesas, por isso certifique-se que procura no alpha = .Mesa 025. Critical F (40,20) at alpha (0,025) = 2.287.
Passo 6: Compare o seu valor calculado (Passo 2) com o seu valor de tabela (Passo 5). Se o seu valor calculado for superior ao valor da tabela, pode rejeitar a hipótese nula:
F Valor calculado: 1.66
F valor da tabela: 2.287.
1.66 < 2 .287.,portanto, não podemos rejeitar a hipótese nula.
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F-Teste para comparação de Duas Variâncias no Excel
Assista ao vídeo ou leia os passos abaixo:
F-test two sample for variances Excel 2013: Steps
Step 1: Click the “Data” tab and then click “Data Analysis.”
Step 2: Click ” F test two sample for variances “and then click” OK.,”
Passo 3: Clique na caixa variável 1 Range e, em seguida, digite a localização para o seu primeiro conjunto de dados. Por exemplo, se você digitou seus dados em células A1 a A10, digite “A1:A10” nessa caixa.
Passo 4: Clique na caixa variável 2 e, em seguida, digite a localização para o seu segundo conjunto de dados. Por exemplo, se escreveu os seus dados nas células B1 A B10, escreva “B1:B10” nessa caixa.Passo 5: Clique na caixa “Etiquetas” se os seus dados tiverem cabeçalhos de colunas.Passo 6: Escolha um nível alfa. Na maioria dos casos, um nível alfa de 0,05 é geralmente bom.
Passo 7: selecione um local para sua saída., Por exemplo, clique no botão de rádio “nova planilha”.Passo 8: clique em ” OK.”
Passo 9: leia os resultados. Se o seu valor-f é superior ao seu valor crítico-F, rejeite a hipótese nula, uma vez que as suas duas populações têm variações desiguais.
aviso: o Excel tem uma pequena “peculiaridade”.”Certifique-se que a variância 1 é maior que a variância 2. Se não é mudar seus dados de entrada em torno (ou seja, fazer a entrada 1 ” B “e a entrada 2″A”). Caso contrário, o Excel irá calcular um valor F incorreto., Isto porque a variância é uma razão de variância 1 / variância 2, e o Excel não pode resolver qual conjunto de dados é o conjunto 1 e o conjunto 2 sem que você explicitamente o diga.
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Subscribe to our Youtube channel for more stats videos.Archdeacon, T. (1994). Correlation and Regression Analysis: a Historian’s Guide. Univ of Wisconsin Press.
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