Testarea Ipotezelor > F-Test
Continut:

1. Ce este un Test F?
2. pași generali pentru un test F
3. F Test pentru a compara două variații
   • manual
   • testul F cu două cozi
   • instrucțiuni Excel

vezi și: F Statistică în Anova/regresie

ce este un Test F?,

un „test F” este un termen catch-all pentru orice test care utilizează distribuția F. În cele mai multe cazuri, atunci când oamenii vorbesc despre F-Test, ceea ce vorbesc de fapt este F-Test pentru a compara două diferențe. Cu toate acestea, statistica f este utilizată într-o varietate de teste, inclusiv analiza de regresie, testul Chow și testul Scheffe (un test ANOVA post-hoc).

pași generali pentru un test F

Dacă executați un Test F, ar trebui să utilizați Excel, SPSS, Minitab sau un alt tip de tehnologie pentru a rula testul. De ce?, Calculul testului F manual, inclusiv variațiile, este obositor și consumator de timp. Prin urmare, veți face, probabil, unele erori de-a lungul drum.

Dacă executați un Test F folosind tehnologia (de exemplu, un test F două probe pentru variații în Excel), singurii pași pe care într-adevăr trebuie să faceți sunt Pasul 1 și 4 (care se ocupă cu ipoteza nulă). Tehnologia va calcula pașii 2 și 3 pentru dvs.

1. precizați ipoteza nulă și ipoteza alternativă.
2. calculați valoarea F., Valoarea F este calculată folosind formula F = (SSE1-SSE2 / m) / SSE2 / n-k, unde SSE = suma reziduală a pătratelor, m = Numărul de restricții și k = numărul de variabile independente.
3. găsiți Statistica F (valoarea critică pentru acest test). Formula statistică F este:
   F Statistic = varianța mijloacelor grupului / medie a varianțelor în cadrul grupului.
   Puteți găsi Statistica F în tabelul F.
4. susțineți sau respingeți ipoteza nulă.,

Back to Top

F Test to Compare Two Variances

un test statistic F utilizează o statistică F pentru a compara două variances, s1 și S2, prin împărțirea lor. Rezultatul este întotdeauna un număr pozitiv (deoarece variațiile sunt întotdeauna pozitive). Ecuația pentru compararea a două diferențe cu testul f este:
F = S21 / S22

dacă varianțele sunt egale, raportul varianțelor va fi egal cu 1. De exemplu, dacă ați avea două seturi de date cu un eșantion 1 (varianța de 10) și un eșantion 2 (varianța de 10), raportul ar fi 10/10 = 1.,

întotdeauna testați că variațiile populației sunt egale atunci când executați un Test F. Cu alte cuvinte, presupuneți întotdeauna că variațiile sunt egale cu 1. Prin urmare, ipoteza ta nulă va fi întotdeauna că variațiile sunt egale.

ipoteze

Mai multe ipoteze sunt făcute pentru test. Populația dvs. trebuie să fie distribuită aproximativ în mod normal (adică să se potrivească formei unei curbe de clopot) pentru a utiliza testul. În plus, eșantioanele trebuie să fie evenimente independente., În plus, veți dori să aveți în vedere câteva puncte importante:

• varianța mai mare ar trebui să meargă întotdeauna în numărător (numărul de sus) pentru a forța testul într-un test cu coada dreaptă. Testele cu coada dreaptă sunt mai ușor de calculat.
• pentru testele cu două cozi, împărțiți alfa cu 2 înainte de a găsi valoarea critică potrivită.
• dacă vi se dau abateri standard, acestea trebuie să fie pătrate pentru a obține variațiile.
• dacă gradele dvs. de libertate nu sunt listate în tabelul F, utilizați valoarea critică mai mare. Acest lucru ajută la evitarea posibilității erorilor de tip I.,

Back to Top

F Test pentru a compara două variații de mână: pași

aveți nevoie de ajutor cu o întrebare specifică? Vezi pagina noastră de îndrumare!
atenție: testele F pot deveni foarte obositoare pentru a calcula manual, mai ales dacă trebuie să calculați variațiile. Ești mult mai bine folosind tehnologia (cum ar fi Excel — vezi mai jos). acestea sunt pașii generali de urmat. Derulați în jos pentru un exemplu specific (vizionați videoclipul de sub pași).

Pasul 1: Dacă vi se oferă abateri standard, mergeți la Pasul 2. Dacă vi se oferă diferențe de comparat, mergeți la Pasul 3.,Pasul 3: Luați cea mai mare variație și împărțiți-o cu cea mai mică variație pentru a obține valoarea F. De exemplu, dacă cele două diferențe au fost s1 = 2.5 și s2 = 9.4, împărțiți 9.4 / 2.5 = 3.76.
De ce? Plasarea celei mai mari variații deasupra va forța testul F într-un test cu coada dreaptă, care este mult mai ușor de calculat decât un test cu coada stângă.pasul 4: Găsiți-vă gradele de libertate. Gradul de libertate este dimensiunea eșantionului minus 1. Pe măsură ce aveți două eșantioane (varianța 1 și varianța 2), veți avea două grade de libertate: unul pentru numărător și unul pentru numitor.,

Pasul 5: priviți valoarea f pe care ați calculat-o la Pasul 3 din tabelul F. Rețineți că există mai multe tabele, deci va trebui să localizați tabelul potrivit pentru nivelul dvs. alfa. Nu știți cum să citiți un tabel f? Citiți Ce este un tabel f?.

Pasul 6: comparați valoarea calculată (Pasul 3) cu tabelul f-valoare în pasul 5. Dacă valoarea tabelului f este mai mică decât valoarea calculată, puteți respinge ipoteza nulă.

asta este!
Back to Top

Two Tailed F-Test

diferența dintre rularea unui test F cu una sau două cozi este că nivelul alfa trebuie redus la jumătate pentru două teste F cu coadă. De exemplu, în loc să lucrați la α = 0,05, utilizați α = 0,025; în loc să lucrați la α = 0,01, utilizați α = 0,005.

cu un test F cu două cozi, doriți doar să știți dacă variațiile nu sunt egale între ele. În notație:
Ha = σ21 ≠ σ2 2

Pasul 1: Scrieți declarațiile ipotezei:
Ho: nici o diferență în diferențe.
Ha: diferența de diferențe.

Pasul 2: calculați valoarea critică F., Pune cea mai mare variație de la numărător și cea mai mică variație ca numitor:
Statistica F = varianța 1/ varianță 2 = 109.63 / 65.99 = 1.66

Pasul 3: se Calculează gradele de libertate:
grade de libertate din tabelul va fi dimensiunea eșantionului -1, astfel:
Proba 1 a 40 df (numărător).
proba 2 are 20 df (numitorul).pasul 4: Alegeți un nivel alfa. Nu a fost menționată nicio alfa în întrebare, deci utilizați 0, 05 (standardul „mergeți la” în statistici). Acest lucru trebuie redus la jumătate pentru testul cu două cozi, deci utilizați 0, 025.,

Pasul 5: Găsiți critic Valoarea F folosind F Masă. Există mai multe tabele, astfel încât asigurați-vă că te uiți în alfa = .025 tabel. F critic (40,20) la Alfa (0,025) = 2,287.

Pasul 6: comparați valoarea calculată (Pasul 2) cu valoarea tabelului (Pasul 5). Dacă valoarea calculată este mai mare decât valoarea tabelului, puteți respinge ipoteza nulă:
F valoarea calculată: 1.66
valoarea F din tabelul: 2.287.
1.66 < 2 .287.,
deci nu putem respinge ipoteza nulă.
Sus

F-Test pentru a Compara Două Variații în Excel

Uita-te la video sau citiți pașii de mai jos:

F-test two sample for variances Excel 2013: Steps

Step 1: Faceți clic pe fila ” Date „și apoi faceți clic pe” Data Analysis.”
Pasul 2: Faceți clic pe ” F testați două eșantioane pentru variații „și apoi faceți clic pe” OK.,”
Pasul 3: Faceți clic pe Variable 1 Range caseta și apoi tastați locația pentru primul set de date. De exemplu, dacă ați introdus datele în celulele A1 la A10, tastați „A1:A10” în acea casetă.
Pasul 4: Faceți clic pe variabila 2 și apoi tastați locația pentru al doilea set de date. De exemplu, dacă ați introdus datele în celulele B1 la B10, tastați „B1:B10” în acea casetă.
Pasul 5: Faceți clic pe caseta” Etichete ” dacă datele dvs. au anteturi de coloane.
Pasul 6: Alegeți un nivel alfa. În cele mai multe cazuri, un nivel alfa de 0,05 este de obicei bine.
Pasul 7: Selectați o locație pentru ieșirea dvs., De exemplu, faceți clic pe butonul radio „foaie de lucru nouă”.
Pasul 8: Faceți clic pe ” OK.”
Pasul 9: citiți rezultatele. Dacă valoarea dvs. f este mai mare decât valoarea dvs. critică F, respingeți ipoteza nulă, deoarece cele două populații au diferențe inegale.

atenție: Excel are un mic ” capriciu.”Asigurați-vă că varianța 1 este mai mare decât varianța 2. În cazul în care nu este comuta datele de intrare în jurul (de exemplu, face de intrare 1 „B” și de intrare 2 „A”). În caz contrar, Excel va calcula o valoare f incorectă., Acest lucru se datorează faptului că varianța este un raport de varianță 1/varianță 2, iar Excel nu poate stabili ce set de date este setat 1 și setat 2 fără să-l spuneți în mod explicit.

Back to Top

Aboneaza-te la canalul nostru Youtube pentru mai multe statistici videoclipuri.

Arhidiacon, T. (1994). Analiza corelației și regresiei: Ghidul unui istoric. Univ din Wisconsin Press.

——————————————————————————

aveți nevoie de ajutor cu o întrebare pentru teme sau test?, Cu studiul Chegg, puteți obține soluții pas cu pas la întrebările dvs. de la un expert în domeniu. Primele 30 de minute cu un tutore Chegg sunt gratuite!