{"id":858,"date":"2023-07-28T12:34:57","date_gmt":"2023-07-28T12:34:57","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/f-kritischer-wert-python\/"},"modified":"2023-07-28T12:34:57","modified_gmt":"2023-07-28T12:34:57","slug":"f-kritischer-wert-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/f-kritischer-wert-python\/","title":{"rendered":"So finden sie den kritischen wert f in python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Wenn Sie einen F-Test durchf\u00fchren, erhalten Sie eine F-Statistik. Um festzustellen, ob die F-Testergebnisse statistisch signifikant sind, k\u00f6nnen Sie die F-Statistik mit einem <strong>kritischen F-Wert vergleichen.<\/strong> Wenn die F-Statistik gr\u00f6\u00dfer als der kritische F-Wert ist, sind die Testergebnisse statistisch signifikant.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der kritische Wert F kann mithilfe einer<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/f-verteilungstabelle\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">F-Verteilungstabelle<\/a> <span style=\"color: #000000;\">oder mithilfe einer Statistiksoftware ermittelt werden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um den kritischen Wert von F zu ermitteln, ben\u00f6tigen Sie:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Ein Signifikanzniveau (\u00fcbliche Werte sind 0,01, 0,05 und 0,10)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Freiheitsgrade des Z\u00e4hlers<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Nenner-Freiheitsgrade<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Anhand dieser drei Werte k\u00f6nnen Sie den kritischen F-Wert bestimmen, der mit der F-Statistik verglichen werden soll.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>So finden Sie den kritischen Wert F in Python<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um den kritischen Wert F in Python zu finden, k\u00f6nnen Sie die <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.f.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Funktion scipy.stats.f.ppf()<\/a> verwenden, die die folgende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>scipy.stats.f.ppf(q, dfn, dfd)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>q:<\/strong> Das zu verwendende Signifikanzniveau<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>dfn<\/strong> : Die Freiheitsgrade des Z\u00e4hlers<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>dfd<\/strong> : Die Freiheitsgrade des Nenners<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Diese Funktion gibt den kritischen Wert der F-Verteilung basierend auf dem bereitgestellten Signifikanzniveau, den Freiheitsgraden des Z\u00e4hlers und den Freiheitsgraden des Nenners zur\u00fcck.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir m\u00f6chten den kritischen Wert F f\u00fcr ein Signifikanzniveau von 0,05, Z\u00e4hlerfreiheitsgrade = 6 und Nennerfreiheitsgrade = 8 ermitteln.<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> scipy.stats\n\n<span style=\"color: #008080;\">#find F critical value<\/span>\nscipy.stats.f.ppf(q=1-.05, dfn=6, dfd=8)\n\n3.5806<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der kritische F-Wert f\u00fcr ein Signifikanzniveau von 0,05, Z\u00e4hlerfreiheitsgrade = 6 und Nennerfreiheitsgrade = 8 betr\u00e4gt <strong>3,5806<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn wir also irgendeine Art von F-Test durchf\u00fchren, k\u00f6nnen wir die F-Teststatistik mit <strong>3,5806<\/strong> vergleichen. Wenn die F-Statistik gr\u00f6\u00dfer als 3,580 ist, sind die Testergebnisse statistisch signifikant.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass kleinere Alpha-Werte zu gr\u00f6\u00dferen kritischen F-Werten f\u00fchren. Betrachten Sie beispielsweise den kritischen Wert F f\u00fcr ein Signifikanzniveau von <strong>0,01<\/strong> , die Freiheitsgrade des Z\u00e4hlers = 6 und die Freiheitsgrade des Nenners = 8.<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>scipy.stats.f.ppf(q=1- <span style=\"color: #008000;\">.01<\/span> , dfn=6, dfd=8)\n\n6.3707<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Und betrachten Sie den kritischen Wert F mit genau den gleichen Freiheitsgraden f\u00fcr Z\u00e4hler und Nenner, aber mit einem Signifikanzniveau von <strong>0,005<\/strong> :<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>scipy.stats.f.ppf(q=1- <span style=\"color: #008000;\">.005<\/span> , dfn=6, dfd=8)\n\n7.9512<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><em>Genaue Details zur Funktion f.ppf() finden Sie in der <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.f.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">SciPy-Dokumentation<\/a> .<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wenn Sie einen F-Test durchf\u00fchren, erhalten Sie eine F-Statistik. 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