{"id":1092,"date":"2023-07-27T16:45:42","date_gmt":"2023-07-27T16:45:42","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/f-test-in-r\/"},"modified":"2023-07-27T16:45:42","modified_gmt":"2023-07-27T16:45:42","slug":"f-test-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/f-test-in-r\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen f-test in r durch"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Ein <strong>F-Test<\/strong> wird verwendet, um zu testen, ob zwei Populationsvarianzen gleich sind. Die Null- und Alternativhypothese des Tests lauten wie folgt:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>0<\/sub> :<\/strong> \u03c3 <sub>1<\/sub> <sup>2<\/sup> = \u03c3 <sub>2<\/sub> <sup>2<\/sup> (Populationsvarianzen sind gleich)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>1<\/sub> :<\/strong> \u03c3 <sub>1<\/sub> <sup>2<\/sup> \u2260 \u03c3 <sub>2<\/sub> <sup>2<\/sup> (Populationsvarianzen sind <em>nicht<\/em> gleich)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um einen F-Test in R durchzuf\u00fchren, k\u00f6nnen Sie die Funktion <strong>var.test()<\/strong> mit einer der folgenden Syntaxen verwenden:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Methode 1:<\/strong> var.test(x, y, alternative = \u201ezwei Seiten\u201c)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Methode 2:<\/strong> var.test(Werte ~ Gruppen, Daten, Alternative = \u201ezwei Seiten\u201c)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass <em>Alternative<\/em> die zu verwendende Alternativhypothese angibt. Die Standardeinstellung ist \u201ezweiseitig\u201c, Sie k\u00f6nnen jedoch auch \u201elinks\u201c oder \u201erechts\u201c angeben.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie mit beiden Methoden einen F-Test in R durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Methode 1: F-Test in R<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie ein F-Test mit der ersten Methode durchgef\u00fchrt wird:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#define the two groups<\/span>\nx &lt;- c(18, 19, 22, 25, 27, 28, 41, 45, 51, 55)\ny &lt;- c(14, 15, 15, 17, 18, 22, 25, 25, 27, 34)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform an F-test to determine in the variances are equal\n<\/span>var.test(x, y)\n\n\tF test to compare two variances\n\ndata: x and y\nF = 4.3871, num df = 9, denom df = 9, p-value = 0.03825\nalternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1\n95 percent confidence interval:\n  1.089699 17.662528\nsample estimates:\nratio of variances \n          4.387122 \n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die F-Test-Statistik betr\u00e4gt <strong>4,3871<\/strong> und der entsprechende p-Wert betr\u00e4gt <strong>0,03825<\/strong> . Da dieser p-Wert kleiner als 0,05 ist, w\u00fcrden wir die Nullhypothese ablehnen. Dies bedeutet, dass wir gen\u00fcgend Beweise haben, um zu sagen, dass die beiden Populationsvarianzen <em>nicht<\/em> gleich sind.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Methode 2: F-Test in R<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie ein F-Test mit der ersten Methode durchgef\u00fchrt wird:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#define the two groups<\/span>\ndata &lt;- data.frame(values=c(18, 19, 22, 25, 27, 28, 41, 45, 51, 55,\n                            14, 15, 15, 17, 18, 22, 25, 25, 27, 34),\n                   group= <span style=\"color: #3366ff;\">rep<\/span> (c('A', 'B'), <span style=\"color: #3366ff;\">each<\/span> = <span style=\"color: #008000;\">10<\/span> ))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform an F-test to determine in the variances are equal\n<\/span>var.test(values~group, data=data)\n\n\tF test to compare two variances\n\ndata: x and y\nF = 4.3871, num df = 9, denom df = 9, p-value = 0.03825\nalternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1\n95 percent confidence interval:\n  1.089699 17.662528\nsample estimates:\nratio of variances \n          4.387122 \n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Auch hier betr\u00e4gt die F-Test-Statistik <strong>4,3871<\/strong> und der entsprechende p-Wert betr\u00e4gt <strong>0,03825<\/strong> . Da dieser <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/p-werte-statistische-signifikanz\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">p-Wert<\/a> kleiner als 0,05 ist, w\u00fcrden wir die Nullhypothese ablehnen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dies bedeutet, dass wir gen\u00fcgend Beweise haben, um zu sagen, dass die beiden Populationsvarianzen <em>nicht<\/em> gleich sind.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Verwandte Themen<\/strong> : F\u00fchren Sie einen F-Test mit diesem kostenlosen F-Test-Rechner f\u00fcr gleiche Varianzen durch.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Wann ist der F-Test anzuwenden?<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der F-Test wird typischerweise zur Beantwortung einer der folgenden Fragen verwendet:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1.<\/strong> Stammen zwei Stichproben aus Populationen mit gleichen Varianzen?<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2.<\/strong> Reduziert eine neue Behandlung oder ein neuer Prozess die Variabilit\u00e4t einer aktuellen Behandlung oder eines aktuellen Prozesses?<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/f-python-testen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">So f\u00fchren Sie einen F-Test in Python durch<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/eine-einfache-anleitung-zum-verstandnis-des-f-tests-fur-die-gesamtsignifikanz-in-der-regression\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">So interpretieren Sie den F-Test f\u00fcr die Gesamtsignifikanz bei der Regression<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ein F-Test wird verwendet, um zu testen, ob zwei Populationsvarianzen gleich sind. 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