F-тест используется для определения того, равны ли две дисперсии генеральной совокупности.
F-тест использует следующие нулевые и альтернативные гипотезы:
- H 0 : дисперсии населения равны (σ 1 2 = σ 2 2 )
- H A : дисперсии населения не равны (σ 1 2 ≠ σ 2 2 )
Если p-значение теста меньше некоторого уровня значимости (например, α = 0,05), то мы можем отклонить нулевую гипотезу и сделать вывод, что дисперсии совокупности не равны.
В следующем пошаговом примере показано, как выполнить F-тест в Google Таблицах.
Шаг 1: введите данные
Во-первых, давайте введем значения данных для двух образцов:
Примечание. Размеры выборки не обязательно должны быть одинаковыми между двумя группами для выполнения F-теста.
Шаг 2: Выполните F-тест
Далее мы будем использовать функцию =FTEST(sample1, sample2) для выполнения F-теста:
Значение p теста оказывается равным 0,0367 .
Поскольку это значение p меньше, чем α = 0,05, мы отвергаем нулевую гипотезу.
Это означает, что у нас есть достаточно доказательств, чтобы сказать, что дисперсии между двумя популяциями, из которых взяты выборки, не равны.
Примечание. Значение p, возвращаемое функцией FTEST() , представляет собой двустороннее значение p.
Таким образом, если бы вы выполняли односторонний тест ( HA : σ 1 2 < σ 2 2 или HA : σ 1 2 > σ 2 2 ), то вы могли бы просто умножить результирующее значение p на два, чтобы получить одно -хвостое p-значение.
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в Google Таблицах:
Как выполнять t-тесты в Google Sheets
Как рассчитать критические значения в Google Sheets
Как найти P-значения в Google Sheets