Comment trouver la valeur critique F dans R

Lorsque vous effectuez un test F, vous obtenez une statistique F. Pour déterminer si les résultats du test F sont statistiquement significatifs, vous pouvez comparer la statistique F à une valeur critique F.

Si la statistique F est supérieure à la valeur critique F, alors les résultats du test sont statistiquement significatifs.

La valeur critique F peut être trouvée en utilisant une table de distribution F ou en utilisant un logiciel statistique.

Pour trouver la valeur critique de F, il vous faut :

• Un niveau de signification (les choix courants sont 0,01, 0,05 et 0,10)
• Degrés de liberté du numérateur
• Degrés de liberté du dénominateur

En utilisant ces trois valeurs, vous pouvez déterminer la valeur critique F à comparer avec la statistique F.

Comment trouver la valeur critique F dans R

Pour trouver la valeur critique F dans R, vous pouvez utiliser la fonction qf(), qui utilise la syntaxe suivante :

qf(p, df1, df2. lower.tail=TRUE)

où:

• p : Le niveau de signification à utiliser
• df1 : Les degrés de liberté du numérateur
• df2 : Les degrés de liberté du dénominateur
• lower.tail : si VRAI, la probabilité à gauche de p dans la distribution F est renvoyée. Si FALSE, la probabilité vers la droite est renvoyée. La valeur par défaut est VRAI.

Cette fonction renvoie la valeur critique de la distribution F en fonction du niveau de signification, des degrés de liberté du numérateur et des degrés de liberté du dénominateur fournis.

Par exemple, supposons que nous souhaitions trouver la valeur critique F pour un niveau de signification de 0,05, des degrés de liberté au numérateur = 6 et des degrés de liberté au dénominateur = 8.

#find F critical value
qf(p=.05, df1=6, df2=8, lower.tail=FALSE)

[1] 3.58058

La valeur critique F pour un niveau de signification de 0,05, des degrés de liberté au numérateur = 6 et des degrés de liberté au dénominateur = 8 est 3,58058 .

Ainsi, si nous effectuons un type de test F, nous pouvons comparer la statistique du test F à 3,58058 . Si la statistique F est supérieure à 3,58058, alors les résultats du test sont statistiquement significatifs.

Notez que des valeurs alpha plus petites conduiront à des valeurs critiques F plus grandes. Par exemple, considérons la valeur critique F pour un niveau de signification de 0,01 , les degrés de liberté du numérateur = 6 et les degrés de liberté du dénominateur = 8.

#find F critical value
qf(p=.01, df1=6, df2=8, lower.tail=FALSE)

[1] 6.370681

Et considérons la valeur critique F avec exactement les mêmes degrés de liberté pour le numérateur et le dénominateur, mais avec un niveau de signification de 0,005 :

#find F critical value
qf(p=.005, df1=6, df2=8, lower.tail=FALSE)

[1] 7.951992

Vous pouvez trouver plus de didacticiels R ici .