Python で臨界値 f を見つける方法

F 検定を実行すると、F 統計値が得られます。 F 検定の結果が統計的に有意であるかどうかを判断するには、F 統計を臨界 F 値と比較します。 F 統計量が臨界 F 値より大きい場合、テスト結果は統計的に有意です。

臨界値 F は、 F 分布表または統計ソフトウェアを使用して見つけることができます。

F の臨界値を見つけるには、次のものが必要です。

• 有意水準 (一般的な選択は 0.01、0.05、および 0.10)
• 分子の自由度
• 分母の自由度

これら 3 つの値を使用して、F 統計と比較する重要な F 値を決定できます。

Python で臨界値 F を見つける方法

Python で臨界値 F を見つけるには、次の構文を使用するscipy.stats.f.ppf() 関数を使用できます。

scipy.stats.f.ppf(q, dfn, dfd)

金：

• q:使用する重要度
• dfn : 分子の自由度
• dfd : 分母の自由度

この関数は、指定された有意水準、分子自由度、分母自由度に基づいて F 分布の臨界値を返します。

たとえば、有意水準 0.05、分子自由度 = 6、分母自由度 = 8 の臨界値 F を見つけたいとします。

 import scipy.stats

#find F critical value
scipy.stats.f.ppf(q=1-.05, dfn=6, dfd=8)

3.5806

有意水準 0.05、分子自由度 = 6、分母自由度 = 8 の臨界 F 値は3.5806です。

したがって、ある種の F 検定を実行すると、F 検定統計量を3.5806と比較できます。 F 統計値が 3.580 より大きい場合、テスト結果は統計的に有意です。

アルファ値が小さいほど、臨界 F 値が大きくなることに注意してください。たとえば、有意水準0.01 、分子の自由度 = 6、分母の自由度 = 8 の臨界値 F について考えてみましょう。

 scipy.stats.f.ppf(q=1- .01 , dfn=6, dfd=8)

6.3707

そして、分子と分母の自由度が全く同じであるが、有意水準が0.005である臨界値 F を考えてみましょう。

 scipy.stats.f.ppf(q=1- .005 , dfn=6, dfd=8)

7.9512

f.ppf() 関数の正確な詳細については、 SciPy のドキュメントを参照してください。