Когда вы проводите F-тест, в результате вы получаете F-статистику. Чтобы определить, являются ли результаты теста F статистически значимыми, можно сравнить статистику F с критическим значением F. Если статистика F больше критического значения F, то результаты теста статистически значимы.
Критическое значение F можно найти с помощью таблицы распределения F или с помощью статистического программного обеспечения.
Чтобы найти критическое значение F, вам нужно:
- Уровень значимости (обычно выбирают 0,01, 0,05 и 0,10).
- Числитель степеней свободы
- Знаменатель степеней свободы
Используя эти три значения, вы можете определить критическое значение F для сравнения со статистикой F.
Как найти критическое значение F в Python
Чтобы найти критическое значение F в Python, вы можете использовать функцию scipy.stats.f.ppf() , которая использует следующий синтаксис:
scipy.stats.f.ppf(q, dfn, dfd)
куда:
- q: уровень значимости для использования
- dfn : Степени свободы в числителе
- dfd : Степени свободы в знаменателе
Эта функция возвращает критическое значение из F-распределения на основе предоставленного уровня значимости, степеней свободы числителя и степеней свободы знаменателя.
Например, предположим, что мы хотим найти критическое значение F для уровня значимости 0,05, степеней свободы в числителе = 6 и степеней свободы в знаменателе = 8.
import scipy.stats
#find F critical value
scipy.stats.f.ppf(q=1-.05, dfn=6, dfd=8)
3.5806
Критическое значение F для уровня значимости 0,05, степеней свободы в числителе = 6 и степеней свободы в знаменателе = 8 равно 3,5806 .
Таким образом, если мы проводим какой-либо F-тест, мы можем сравнить статистику F-теста с 3,5806.Если статистика F больше 3,580, то результаты теста статистически значимы.
Обратите внимание, что меньшие значения альфа приведут к большим критическим значениям F. Например, рассмотрим критическое значение F для уровня значимости 0,01 , степени свободы числителя = 6 и степени свободы знаменателя = 8.
scipy.stats.f.ppf(q=1- .01 , dfn=6, dfd=8)
6.3707
И рассмотрим критическое значение F с точно такими же степенями свободы для числителя и знаменателя, но с уровнем значимости 0,005 :
scipy.stats.f.ppf(q=1- .005 , dfn=6, dfd=8)
7.9512
Подробные сведения о функции f.ppf() см. в документации SciPy .