Um “Teste F” é um truque todo termo para qualquer teste que utilize a dispersão F. Na maior parte do tempo, quando os indivíduos falam sobre o Teste F, o que eles estão realmente discutindo é o Teste F para Analisar Duas Diferenças. Seja como for, a medida F é utilizada em um conjunto de testes, incluindo o exame de recidiva, o teste de Chow e o teste de Scheffe (um teste de ANOVA pós-hoc).

Strides gerais para um teste F

Caso você esteja executando um Teste F, você deve utilizar Exceed expectations, SPSS, Minitab ou algum outro tipo de inovação para executar o teste. Por quê? A computação manual do teste F, incluindo as diferenças, é repetitiva e entediante. Por isso, é muito provável que você cometa alguns erros no caminho.

Caso você esteja executando um Teste F utilizando inovação (por exemplo, um Teste F dois exemplos para flutuações em Exceder as expectativas), os principais avanços que você realmente precisa fazer são as Etapas 1 e 4 (gerenciando a especulação inválida). A inovação vai determinar as Etapas 2 e 3 para você.

Expressar a especulação inválida e a teoria do substituto.

Calcule o F estimado. O valor de F é determinado para utilizar a receita F = (SSE1 – SSE2/m)/SSE2/n-k, onde SSE = total restante dos quadrados, m = número de limitações e k = número de fatores livres.

Encontre a estatística F (o valor crítico para este teste). A fórmula da estatística F é:

F Estatística = variância do grupo significa / média das variâncias dentro do grupo.

Você pode encontrar a estatística F na tabela F.

Apoiar ou Rejeitar a Hipótese Nula.

F Teste para analisar duas mudanças

Um Teste F Mensurável utiliza uma Medição F para pensar em duas flutuações, s1 e s2, dividindo-as. Um resultado é constantemente um número positivo (já que as flutuações são constantemente positivas). A condição para contrastar duas diferenças e o teste f é:

F = s21/s22

Caso as mudanças sejam equivalentes, a proporção das flutuações aumentará para 1. Por exemplo, na hipótese de você ter duas coleções informativas com um exemplo 1 (flutuação de 10) e um exemplo 2 (diferença de 10), a proporção seria 10/10 = 1.

F-Test

Teste de Especulação > F-Test

Substância:

O que é um Teste F?

Strides gerais para um teste F

F Teste para Pensar em Duas Flutuações

À mão

Teste F de dois seguidos

Exceder as expectativas

Veja também: F Medição em ANOVA/Relapse

O que é um Teste F?

Um “Teste F” é um truque todo termo para qualquer teste que utilize a circulação F. Como regra, quando os indivíduos falam sobre o teste F, o que eles estão realmente discutindo é o teste F para ver duas diferenças. Em qualquer caso, a medida F é utilizada em um conjunto de testes, incluindo o exame de recidiva, o teste de Chow e o teste de Scheffe (um teste de ANOVA pós-hoc).

Strides gerais para um teste F

Caso você esteja executando um Teste F, você deve utilizar Exceed expectations, SPSS, Minitab ou algum outro tipo de inovação para executar o teste. Por quê? Computar o teste F manualmente, incluindo flutuações, é repetitivo e entediante. Desta forma, você presumivelmente vai fazer alguns erros no caminho.

Caso você esteja executando um Teste F utilizando inovação (por exemplo, um Teste F dois exemplos para diferenças em Exceder as expectativas), os principais avanços que você realmente precisa fazer são as Etapas 1 e 4 (gerenciar a especulação inválida). A inovação irá figurar nas Etapas 2 e 3 para você.

Expresse a teoria inválida e substitua a especulação.

Confira o F estimado. O valor de F é determinado para utilizar a receita F = (SSE1 – SSE2/m)/SSE2/n-k, onde SSE = agregado restante de quadrados, m = número de confinamentos e k = número de fatores livres.

Descubra a Medição F (o incentivo básico para este teste). A receita da Medição F é:

F Medida = diferença da coleta implica/meia das flutuações da coleta interna.

Você pode descobrir a medida F na tabela F.

Apoiar ou Rejeitar a Teoria da Invalidade.

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F Teste para Pensar em Duas Mudanças

Um Teste F Mensurável utiliza uma Medida F para pensar em duas flutuações, s1 e s2, isolando-as. Um resultado é constantemente um número positivo (já que as mudanças são constantemente positivas). A condição para contrastar duas flutuações e o teste f é:

F = s21/s22

Caso as mudanças sejam equivalentes, a proporção das flutuações subirá para 1. Por exemplo, caso você tivesse duas coleções informativas com um exemplo 1 (flutuação de 10) e um exemplo 2 (diferença de 10), a proporção seria 10/10 = 1.

Você geralmente testa que as diferenças populacionais são equivalentes quando se executa um Teste F. Assim, você geralmente espera que as mudanças sejam equivalentes a 1. Desta forma, sua teoria inválida será consistentemente que as flutuações são equivalentes.

Pressupostos

Algumas suposições são feitas para o teste. A sua população deve estar em volta tipicamente transportada (por exemplo, se enquadra no estado de uma curva de ringer) de forma a utilizar o teste. Além disso, os exemplos devem ser ocasiões autônomas. Além disso, você precisará assumir como prioridade principal um par de focos significativos:

A maior diferença deve ir consistentemente no numerador (o número superior) para compelir o teste a um teste de seguimento à direita. Os testes seguidos pela direita são mais simples de se verificar.

Para testes em duas etapas, partição alfa por 2 antes de encontrar o privilégio de valor básico.

Caso lhe sejam dados desvios padrão, eles devem ser quadrados para obter as flutuações.

Caso seus graus de oportunidade não estejam registrados na Tabela F, utilize o maior valor básico. Isto mantém uma distância estratégica da plausibilidade dos erros do Tipo I.

Dois Tailed F-Test

Passo 6: Compare o seu valor calculado (Passo 2) com o valor da sua tabela (Passo 5). Se o seu valor calculado for superior ao valor da tabela, você pode rejeitar a hipótese nula:

F valor calculado: 1,66

Valor F da tabela: 2.287.

1.66 < 2 .287.