Як виконати тест f у r

F-тест використовується для перевірки рівності двох дисперсій сукупності. Нульова та альтернативна гіпотези тесту такі:

H ₀ : σ ₁ ² = σ ₂ ² (дисперсії сукупності рівні)

H ₁ : σ ₁ ² ≠ σ ₂ ² (дисперсії сукупності не рівні)

Щоб виконати F-тест у R, ви можете використовувати функцію var.test() з одним із таких синтаксисів:

• Метод 1: var.test(x, y, alternative = “два боки”)
• Спосіб 2: var.test(значення ~ групи, дані, альтернатива = «дві сторони»)

Зауважте, що альтернатива вказує на альтернативну гіпотезу для використання. За умовчанням встановлено «двосторонній», але ви можете вказати його як «лівий» або «правий».

У цьому посібнику пояснюється, як виконати F-тест у R, використовуючи обидва методи.

Спосіб 1: тест F у R

Наступний код показує, як виконати F-тест за допомогою першого методу:

 #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 

Статистика F-критерію становить 4,3871 , а відповідне значення p — 0,03825 . Оскільки це p-значення менше 0,05, ми б відхилили нульову гіпотезу. Це означає, що ми маємо достатньо доказів, щоб стверджувати, що дві дисперсії сукупності не рівні.

Спосіб 2: тест F у R

Наступний код показує, як виконати F-тест за допомогою першого методу:

 #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 

Знову ж таки, статистика F-критерію становить 4,3871 , а відповідне значення p — 0,03825 . Оскільки це p-значення менше 0,05, ми б відхилили нульову гіпотезу.

Це означає, що ми маємо достатньо доказів, щоб стверджувати, що дві дисперсії сукупності не рівні.

Пов’язане : Виконайте F-тест за допомогою цього безкоштовного калькулятора F-тесту рівних дисперсій.

Коли використовувати тест F

F-тест зазвичай використовується для відповіді на одне з наступних питань:

1. Чи походять дві вибірки з сукупностей з однаковими дисперсіями?

2. Чи зменшує нова обробка чи процес варіативність поточної обробки чи процесу?

Додаткові ресурси

Як виконати F-тест у Python
Як інтерпретувати тест F для загальної значущості в регресії