R에서 f 테스트를 수행하는 방법

F 테스트는 두 모집단 분산이 동일한지 여부를 테스트하는 데 사용됩니다. 검정의 귀무가설과 대립가설은 다음과 같습니다.

H ₀ : σ ₁ ² = σ ₂ ² (모집단 분산은 동일함)

H ₁ : σ ₁ ² ≠ σ ₂ ² (모집단 분산이 동일 하지 않음 )

R에서 F-테스트를 수행하려면 다음 구문 중 하나와 함께 var.test() 함수를 사용할 수 있습니다.

• 방법 1: var.test(x, y, 대안 = “양측”)
• 방법 2: var.test(값 ~ 그룹, 데이터, 대안 = “양측”)

대안은 사용할 대안 가설을 나타냅니다. 기본값은 “양면”이지만 “왼쪽” 또는 “오른쪽”으로 지정할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 두 가지 방법을 모두 사용하여 R에서 F 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다.

방법 1: R에서의 F 테스트

다음 코드는 첫 번째 방법을 사용하여 F 테스트를 수행하는 방법을 보여줍니다.

 #define the two groups
x <- c(18, 19, 22, 25, 27, 28, 41, 45, 51, 55)
y <- c(14, 15, 15, 17, 18, 22, 25, 25, 27, 34)

#perform an F-test to determine in the variances are equal
var.test(x, y)

	F test to compare two variances

data: x and y
F = 4.3871, num df = 9, denom df = 9, p-value = 0.03825
alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1
95 percent confidence interval:
  1.089699 17.662528
sample estimates:
ratio of variances 
          4.387122 

F-검정 통계량은 4.3871 이고 해당 p-값은 0.03825 입니다. 이 p-값은 0.05보다 작으므로 귀무가설을 기각합니다. 이는 두 모집단 분산이 동일 하지 않다고 말할 수 있는 충분한 증거가 있음을 의미합니다.

방법 2: R에서의 F 테스트

다음 코드는 첫 번째 방법을 사용하여 F 테스트를 수행하는 방법을 보여줍니다.

 #define the two groups
data <- data.frame(values=c(18, 19, 22, 25, 27, 28, 41, 45, 51, 55,
                            14, 15, 15, 17, 18, 22, 25, 25, 27, 34),
                   group= rep (c('A', 'B'), each = 10 ))

#perform an F-test to determine in the variances are equal
var.test(values~group, data=data)

	F test to compare two variances

data: x and y
F = 4.3871, num df = 9, denom df = 9, p-value = 0.03825
alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1
95 percent confidence interval:
  1.089699 17.662528
sample estimates:
ratio of variances 
          4.387122 

이번에도 F-검정 통계량은 4.3871 이고 해당 p-값은 0.03825 입니다. 이 p-값은 0.05보다 작으므로 귀무가설을 기각합니다.

이는 두 모집단 분산이 동일 하지 않다고 말할 수 있는 충분한 증거가 있음을 의미합니다.

관련 항목 : 무료 등분산 F-검정 계산기를 사용하여 F-검정을 수행해 보세요.

F 테스트를 사용해야 하는 경우

F-검정은 일반적으로 다음 질문 중 하나에 답하는 데 사용됩니다.

1. 두 개의 표본이 등분산 모집단에서 추출되었습니까?

2. 새로운 처리 또는 프로세스가 현재 처리 또는 프로세스의 가변성을 감소시키는가?

추가 리소스

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