f檢驗是用來幹什麼的
F檢驗:用於計量資料統計,用介紹的公式方法計算F值,用介紹的公式方法計算F值,確定單、雙因素和置信水平。根據定單、雙因素和置信水平查出F表值並和計算值比較。計算值小於表值無顯著性差異,大於有差異。
F檢驗(F-test),最常用的別名叫做聯合假設檢驗,此外也稱方差比率檢驗、方差齊性檢驗。它是一種在零假設之下,統計值服從F-分佈的檢驗。其通常是用來分析用了超過一個引數的統計模型,以判斷該模型中的全部或一部分引數是否適合用來估計母體。
注意事項:
F檢驗對於資料的正態性非常敏感,因此在檢驗方差齊性的時候,Levene檢驗,Bartlett檢驗或者Brown–Forsythe檢驗的穩健性都要優於F檢驗。
F檢驗還可以用於三組或者多組之間的均值比較,但是如果被檢驗的資料無法滿足均是正態分佈的條件時,該資料的穩健型會大打折扣,特別是當顯著性水平比較低時。但是,如果資料符合正態分佈,而且alpha值至少為0.05,該檢驗的穩健型還是相當可靠的。
若兩個母體有相同的方差(方差齊性),那麼可以採用F檢驗,但是該檢驗會呈現極端的非穩健性和非常態性,可以用t檢驗、巴特勒特檢驗等取代。
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