Como realizar um teste f em r

Um teste F é usado para testar se duas variâncias populacionais são iguais. As hipóteses nula e alternativa do teste são as seguintes:

H ₀ : σ ₁ ² = σ ₂ ² (as variações populacionais são iguais)

H ₁ : σ ₁ ² ≠ σ ₂ ² (as variações populacionais não são iguais)

Para realizar um teste F em R, você pode usar a função var.test() com uma das seguintes sintaxes:

• Método 1: var.test(x, y, alternativa = “dois lados”)
• Método 2: var.test(valores ~ grupos, dados, alternativa = “dois lados”)

Observe que alternativa indica a hipótese alternativa a ser usada. O padrão é “frente e verso”, mas você pode especificá-lo como “esquerdo” ou “direito”.

Este tutorial explica como realizar um teste F em R usando ambos os métodos.

Método 1: teste F em R

O código a seguir mostra como realizar um teste F usando o primeiro método:

 #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 

A estatística do teste F é 4,3871 e o valor p correspondente é 0,03825 . Como esse valor p é inferior a 0,05, rejeitaríamos a hipótese nula. Isto significa que temos evidências suficientes para dizer que as duas variâncias populacionais não são iguais.

Método 2: teste F em R

O código a seguir mostra como realizar um teste F usando o primeiro método:

 #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 

Novamente, a estatística do teste F é 4,3871 e o valor p correspondente é 0,03825 . Como esse valor p é inferior a 0,05, rejeitaríamos a hipótese nula.

Isto significa que temos evidências suficientes para dizer que as duas variâncias populacionais não são iguais.

Relacionado : Execute um teste F usando esta calculadora gratuita de teste F de variâncias iguais.

Quando usar o teste F

O teste F é normalmente usado para responder a uma das seguintes perguntas:

1. Duas amostras vêm de populações com variâncias iguais?

2. Um novo tratamento ou processo reduz a variabilidade de um tratamento ou processo atual?

Recursos adicionais

Como realizar um teste F em Python
Como interpretar o teste F para significância geral na regressão