Un “test F” est un terme générique pour tout test qui utilise la dispersion F. La plupart du temps, lorsque les individus parlent du test F, ce dont ils parlent réellement est le test F pour analyser deux différences. Quoi qu’il en soit, la mesure F est utilisée dans un assortiment de tests comprenant l’examen de rechute, le test de Chow et le test de Scheffe (un test ANOVA post-hoc).

Les grandes lignes d’un test F

Si vous effectuez un test F, vous devez utiliser Exceed expectations, SPSS, Minitab ou toute autre innovation pour effectuer le test. Pourquoi ? Calculer le test F à la main, y compris les différences, est répétitif et fastidieux. Vous risquez donc de faire quelques erreurs en cours de route.

Si vous effectuez un test F en utilisant l’innovation (par exemple, un test F deux pour les fluctuations des attentes de dépassement), les principales avancées que vous devez vraiment faire sont les étapes 1 et 4 (gestion de la spéculation non valable). L’innovation déterminera les étapes 2 et 3 pour vous.

Exprimer la spéculation non valable et la théorie de substitution.

Calculer l’estime F. La valeur F est déterminée en utilisant la recette F = (SSE1 – SSE2/m)/SSE2/n-k, où SSE = total des carrés restants, m = nombre de limitations et k = nombre de facteurs libres.

Trouvez la statistique F (la valeur critique pour ce test). La formule de la statistique F est la suivante :

F Statistique = variance de la moyenne du groupe / moyenne des variances à l’intérieur du groupe.

Vous pouvez trouver les statistiques F dans le tableau F.

Soutenir ou rejeter l’hypothèse nulle.

F Test pour analyser deux changements

Un test F mesurable utilise une mesure F pour réfléchir à deux fluctuations, s1 et s2, en les partitionnant. Un résultat est un nombre constamment positif (puisque les fluctuations sont constamment positives). La condition pour contraster deux différences et le test F est :

F = s21/s22

En cas de variations équivalentes, la proportion des fluctuations passera à 1. Par exemple, si par hasard vous aviez deux collections d’informations avec un exemple 1 (fluctuation de 10) et un exemple 2 (différence de 10), la proportion serait de 10/10 = 1.

F-Test

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Substance :

Qu’est-ce qu’un test F ?

Les grandes lignes d’un test F

F Test pour réfléchir à deux fluctuations

A la main

Test F en deux temps

Dépasser les lignes directrices des attentes

Voir aussi : F Mesure dans l’ANOVA/Relapse

Qu’est-ce qu’un test F ?

Un “test F” est un terme générique pour tout test qui utilise la circulation F. En règle générale, lorsque les individus parlent du F-Test, ce dont ils parlent réellement est le F-Test pour examiner deux différences. Dans tous les cas, la mesure F est utilisée dans un assortiment de tests comprenant l’examen de rechute, le test de Chow et le test de Scheffe (un test ANOVA post-hoc).

Les grandes lignes d’un test F

Si vous effectuez un test F, vous devez utiliser Exceed expectations, SPSS, Minitab ou toute autre innovation pour effectuer le test. Pourquoi ? Calculer le test F à la main, y compris les fluctuations, est répétitif et fastidieux. De cette façon, vous ferez probablement quelques erreurs en cours de route.

Si vous effectuez un test F en utilisant l’innovation (par exemple, un test F deux exemples pour les différences dans les attentes de dépassement), les principales avancées que vous devez réellement faire sont les étapes 1 et 4 (gestion de la spéculation non valable). L’innovation figurera pour vous aux étapes 2 et 3.

Exprimer la théorie non valable et substituer la spéculation.

Assurez-vous de l’estime de F. La valeur F est déterminée en utilisant la recette F = (SSE1 – SSE2/m)/SSE2/n-k, où SSE = agrégat de carrés restant, m = nombre de confinements et k = nombre de facteurs libres.

Découvrez la mesure F (l’incitation de base pour ce test). La recette de la mesure F est :

F Mesure = différence de la collecte implique/moyenne des fluctuations de la collecte intérieure.

Vous pouvez découvrir la mesure F dans le tableau F.

Soutenir ou rejeter la théorie invalide.

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F Test pour réfléchir à deux changements

Un test F mesurable utilise une mesure F pour réfléchir à deux fluctuations, s1 et s2, en les isolant. Un résultat est un nombre constamment positif (puisque les changements sont constamment positifs). La condition pour contraster deux changements et le test F est :

F = s21/s22

En cas de variations équivalentes, la proportion des fluctuations passera à 1. Par exemple, dans le cas où vous auriez deux collections d’informations avec un exemple 1 (fluctuation de 10) et un exemple 2 (différence de 10), la proportion serait de 10/10 = 1.

Vous vérifiez généralement que les différences de population sont équivalentes lorsque vous effectuez un test F. Ainsi, vous vous attendez généralement à ce que les variations soient équivalentes à 1. De cette manière, votre théorie invalide sera toujours que les fluctuations sont équivalentes.

Présomptions

Quelques présomptions sont faites pour le test. Votre population doit se trouver dans un endroit typiquement véhiculé (par exemple dans l’état d’un virage) afin de pouvoir utiliser le test. En outre, les exemples doivent être des occasions autonomes. De plus, vous devrez vous concentrer en priorité sur quelques points importants :

La différence la plus importante devrait aller systématiquement dans le numérateur (le chiffre du haut) pour obliger le test à être suivi à droite. Il est plus simple de vérifier les tests suivis à droite.

Pour les tests en deux temps, on partitionne l’alpha par 2 avant de trouver la valeur de base du privilège.

Si l’on vous donne des écarts types, il faut les mettre au carré pour obtenir les fluctuations.

Au cas où vos degrés d’opportunité ne seraient pas enregistrés dans le tableau F, utilisez la valeur de base la plus élevée. Cela permet de garder une distance stratégique par rapport à la plausibilité des gaffes de type I.

Deux F-Test à la traîne

Étape 6 : Comparez votre valeur calculée (étape 2) à votre valeur du tableau (étape 5). Si votre valeur calculée est supérieure à la valeur du tableau, vous pouvez rejeter l’hypothèse nulle :

F valeur calculée : 1,66

Valeur F du tableau : 2,287.

1.66 < 2 .287.