Statistica F, valore F critico e valore P

Pensa se hai 2 amici che stanno entrambi discutendo su quale dei due vive più lontano dal lavoro /scuola. Ti offri di risolvere il dibattito e chiedi loro di misurare quanto devono viaggiare tra casa e lavoro. Entrambi riportano a te, ma uno riporta in miglia e laltro in chilometri, quindi non puoi confrontare direttamente i 2 numeri. Puoi convertire le miglia in chilometri o i chilometri in miglia e fare il confronto, la conversione che fai non ha importanza, arriverai alla stessa decisione in entrambi i casi.

È simile alle statistiche dei test, tu non è possibile confrontare il valore alfa con la statistica F è necessario convertire lalfa in un valore critico e confrontare la statistica F con il valore critico oppure è necessario convertire la statistica F in un valore p e confrontare il valore p ad alpha.

Alpha viene scelto in anticipo (i computer spesso impostano il valore predefinito su 0,05 se non lo imposti diversamente) e rappresenta la tua volontà di rifiutare falsamente lipotesi nulla se è vera (errore di tipo I) . La statistica F è calcolata dai dati e rappresenta quanto la variabilità tra le medie supera quella prevista a causa del caso. Una statistica F maggiore del valore critico equivale a un valore p minore di alfa ed entrambi significano che tu rifiutiamo lipotesi nulla.

Non confrontiamo la statistica F con 1 perché può essere maggiore di 1 solo a causa del caso, è solo quando è maggiore del valore critico che diciamo che è improbabile che sia dovuto al caso e preferiremmo rifiutare lipotesi nulla.

Nella classi che insegno ho scoperto che gli studenti che non sono così giovani come gli altri e stanno tornando a scuola dopo aver lavorato per un po spesso fanno le domande migliori e sono più interessati a ciò che possono effettivamente fare con le risposte (piuttosto che preoccupandoti solo se è in prova), quindi non aver paura di chiedere.

Commenti

• Questa risposta di @GregSnow è molto buona . Pensavo di ' d puntare alla pagina di wikipedia che spiega il valore p , il primo paio di paragrafi in particolare – poiché capire che sembra essere un particolare bugbear. (I ' mi associo ai suoi commenti sugli studenti più grandi.)
• Vedi anche statdistributions.com/f . In molti esempi, quando le 2 varianze usate per calcolare F vengono divise per ottenere un rapporto, si ottiene il tipo di distribuzione mostrato – SE non funziona altro che il caso. La domanda è: quanto sarebbe improbabile una data F in un simile presupposto?

Quindi, in breve, rifiuta il valore nullo quando il valore p è inferiore al livello alfa. Dovresti anche rifiutare il valore nullo se il tuo valore f critico è inferiore al tuo valore F, dovresti anche rifiutare lipotesi nulla.Il valore F dovrebbe essere sempre usato insieme al valore p nel decidere se i tuoi risultati sono abbastanza significativi da rifiutare il valore nullo ipotesi. Se ottieni un valore f grande, significa che qualcosa è significativo, mentre un valore p piccolo significa che tutti i tuoi risultati sono significativi. La statistica F confronta solo leffetto congiunto di tutte le variabili insieme. Per dirla semplicemente, rifiuta lipotesi nulla solo se il tuo livello alfa è maggiore del tuo valore p.

Fonte: http://www.statisticshowto.com/f-value-one-way-anova-reject-null-hypotheses/

Avevo letto il post che mi hai consigliato, tuttavia mi è sembrato un problema e ancora non capisco. Ho catturato il suo contenuto e allegato come immagine sotto. Potreste aiutarmi a spiegarlo chiaramente?

Commenti

• Il valore critico F NON è una statistica. Prova a trovare altri libri da leggere.