Un “Test F” è un trucco per qualsiasi test che utilizza la dispersione F. La maggior parte delle volte, quando gli individui parlano del F-Test, ciò di cui stanno realmente discutendo è l’F-Test per analizzare due differenze. Sia come sia, la misurazione F viene utilizzata in una serie di test che includono l’esame delle ricadute, il test Chow e il test Scheffe (un test ANOVA post-hoc).

Passi generali per un test F

Nel caso in cui stiate eseguendo un F Test, dovreste utilizzare Exceed expectations, SPSS, Minitab o qualche altro tipo di innovazione per eseguire il test. Perché? Il calcolo del test F a mano, comprese le differenze, è ripetitivo e noioso. Quindi molto probabilmente commetterete qualche errore durante il percorso.

Nel caso in cui si stia eseguendo un F Test utilizzando l’innovazione (ad esempio, un F Test due esempio per le fluttuazioni di Exceed expectations), i principali progressi che si devono veramente fare sono gli Stage 1 e 4 (gestione della speculazione non valida). L’innovazione accerterà le Fasi 2 e 3 per voi.

Esprimere la speculazione non valida e la teoria del sostituto.

Calcolare la stima di F. Il valore F è determinato utilizzando la ricetta F = (SSE1 – SSE2/m)/SSE2/n-k, dove SSE = totale dei quadrati rimanenti, m = numero di limitazioni e k = numero di fattori liberi.

Trovare la statistica F (il valore critico per questo test). La formula della statistica F è:

F Statistica = varianza del gruppo significa / media delle varianze all’interno del gruppo.

La statistica F si trova nella tabella F.

Sostenere o rifiutare l’ipotesi zero.

F Test per analizzare due modifiche

Un Test F misurabile utilizza una misura F per pensare a due fluttuazioni, s1 e s2, suddividendole in due partizioni. Un risultato è costantemente un numero positivo (poiché le fluttuazioni sono costantemente positive). La condizione per contrastare due differenze e la prova F è:

F = s21/s22

Nel caso in cui le variazioni siano equivalenti, la proporzione delle fluttuazioni salirà a 1. Ad esempio, nella remota possibilità di avere due raccolte di informazioni con un esempio 1 (fluttuazione di 10) e un esempio 2 (differenza di 10), la proporzione sarebbe 10/10 = 1.

F-Test

Test di speculazione > F-Test

Sostanza:

Cos’è un test F?

Passi generali per un test F

F Test per pensare a due fluttuazioni

A mano

Prova di F a due passi

Superare le aspettative

Vedi anche tu: F Misurazioni in ANOVA/Relapse

Cos’è un test F?

Un “Test F” è un trucco tutto il termine per qualsiasi test che utilizza la circolazione F. Di regola, quando gli individui parlano del F-Test, ciò di cui stanno realmente discutendo è il F-Test per guardare due differenze. In ogni caso, la misurazione dell’F viene utilizzata in una serie di test che includono l’esame delle ricadute, il test Chow e il test Scheffe (un test ANOVA post-hoc).

Passi generali per un test F

Nel caso in cui stiate eseguendo un F Test, dovreste utilizzare Exceed expectations, SPSS, Minitab o qualche altro tipo di innovazione per eseguire il test. Perché? Il calcolo del test F a mano, comprese le fluttuazioni, è ripetitivo e noioso. In questo modo, presumibilmente farete qualche errore durante il percorso.

Nel caso in cui si stia eseguendo un F Test utilizzando l’innovazione (ad esempio, un F Test due esempi per differenze in Exceed expectations), i principali progressi che si devono veramente fare sono gli Stage 1 e 4 (gestione della speculazione non valida). L’innovazione vi proporrà le Fasi 2 e 3.

Esprimere la teoria non valida e sostituire la speculazione.

Ascertare la stima di F. Il valore F è determinato ad utilizzare la ricetta F = (SSE1 – SSE2/m)/SSE2/n-k, dove SSE = aggregato rimanente di quadrati, m = numero di confini e k = numero di fattori liberi.

Scoprite la misura F (l’incentivo di base per questo test). La ricetta della misura F è:

F Misurazione = differenza della raccolta implica/significa delle fluttuazioni interne della raccolta.

Potete scoprire la misura F nella Tavola F.

Sostenere o rifiutare la Teoria Invalida.

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F Test per pensare a due cambiamenti

Una prova F misurabile utilizza una misura F per pensare a due fluttuazioni, s1 e s2, isolandole. Un risultato è costantemente un numero positivo (poiché le variazioni sono costantemente positive). La condizione per contrastare due cambiamenti e il test f è:

F = s21/s22

Nel caso in cui le variazioni siano equivalenti, la proporzione delle fluttuazioni salirà a 1. Ad esempio, nel caso in cui si disponesse di due raccolte informative con un esempio 1 (fluttuazione di 10) e un esempio 2 (differenza di 10), la proporzione sarebbe 10/10 = 1.

Generalmente si verifica che le differenze di popolazione siano equivalenti quando si esegue un test F. Come tale, in genere ci si aspetta che le variazioni siano equivalenti a 1. In questo modo, la propria teoria non valida sarà sempre che le fluttuazioni siano equivalenti.

Presunzioni

Per il test vengono fatte alcune supposizioni. La vostra popolazione deve essere intorno tipicamente trasportata (per esempio, adattarsi allo stato di una curva anulare) in modo da utilizzare il test. Inoltre, gli esempi devono essere occasioni autonome. Per di più, è necessario assumere come priorità principale un paio di focus significativi:

La differenza maggiore dovrebbe andare costantemente nel numeratore (il numero in alto) per costringere il test in un test a destra. I test seguiti a destra sono più semplici da accertare.

Per i test a due fasi, la partizione alfa di 2 prima di trovare il valore di base del privilegio.

Nel caso in cui vi vengano date delle deviazioni standard, queste dovrebbero essere quadrate per ottenere le fluttuazioni.

Nel caso in cui i vostri gradi di opportunità non siano registrati nella tabella F, utilizzate il valore di base più grande. Questo mantiene una distanza strategica dalla plausibilità degli errori di tipo I.

Due test F-Test in coda

Fase 6: confrontate il vostro valore calcolato (fase 2) con il valore della vostra tabella (fase 5). Se il vostro valore calcolato è superiore al valore della tabella, potete rifiutare l’ipotesi nulla:

F valore calcolato: 1,66

Valore F dalla tabella: 2.287.

1.66 < 2 .287.