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