Was ist ein F-Test?

Was ist ein F-Test?
Anonim

F-Test. Der F-Test ist ein statistischer Testmechanismus, der die Gleichheit der Populationsvarianzen testen soll. Dies geschieht durch Vergleich des Verhältnisses der Varianzen.Wenn also die Varianzen gleich sind, beträgt das Verhältnis der Varianzen 1. Alle Hypothesetests werden unter der Annahme durchgeführt, dass die Nullhypothese wahr ist.

Antworten:

Mit einem F-Test wird geprüft, ob die Varianzen zweier Populationen gleich sind.

Erläuterung:

Mit einem F-Test wird geprüft, ob die Varianzen zweier Populationen gleich sind. Die zu testende Statistik ist das Verhältnis der beiden Varianzen:

#F = s_1 ^ 2 / s_2 ^ 2 #

Woher # s_1 # und # s_2 # sind die Stichprobenabweichungen. Je weiter dieser Wert von 1 abweicht, desto wahrscheinlicher sind die zugrunde liegenden Abweichungen tatsächlich unterschiedlich. Die F-Verteilung wird verwendet, um diese Wahrscheinlichkeit für unterschiedliche Stichprobengrößen und das Vertrauen oder die Signifikanz, die die Antwort haben soll, zu quantifizieren.

Wir definieren #F_ (alpha, N_1-1, N_2-1) # als kritischer Wert der F-Verteilung mit # N_1-1 # und # N_2-1 # Freiheitsgrade und ein Signifikanzniveau von #Alpha#. Dieser Test kann ein zweiseitiger Test oder ein einseitiger Test sein. Die zweiseitige Version testet gegen die Alternative, dass die Abweichungen nicht gleich sind.

Der zweiseitige Test ist wie folgt angeordnet. Lehnen Sie die Nullhypothese ab, wenn:

#F <F_ (1-alpha // 2, N_1-1, N_2-1) #

oder

#F> F_ (alpha // 2, N_1-1, N_2-1) #

Die einseitigen Versionen testen nur in eine Richtung, d. H. Die Abweichung von der ersten Grundgesamtheit ist größer oder kleiner als die zweite Grundgesamtheitsvarianz (jedoch nicht beide).

Weitere Informationen finden Sie unter: