F統計、F臨界値、およびP値

2人の友人がいて、どちらが仕事から遠く離れているかについて議論している場合を考えてみてください。 /学校。あなたは議論を解決し、彼らが家と職場の間をどれだけ移動しなければならないかを測定するように彼らに頼むことを申し出ます。どちらもあなたに報告しますが、1つはマイルで報告し、もう1つはキロメートルで報告するため、2つの数値を直接比較することはできません。マイルをキロメートルに変換するか、キロメートルをマイルに変換して比較することができます。どちらの変換を行っても、どちらの方法でも同じ決定が得られます。

これは、テスト統計と同様です。アルファ値をF統計と比較できないアルファを臨界値に変換してF統計を臨界値と比較するか、F統計をp値に変換してp値を比較する必要がありますアルファに。

アルファは事前に選択され（他の方法で設定しない場合、コンピューターはデフォルトで0.05に設定されることがよくあります）、null仮説が真の場合（タイプIエラー）に誤って棄却する意思を表します。 。F統計量はデータから計算され、平均間の変動が偶然によって予想されるものをどれだけ超えるかを表します。臨界値より大きいF統計量は、アルファより小さいp値と同等であり、どちらもあなたを意味します。帰無仮説を棄却します。

F統計量を1と比較しないのは、偶然によるものであるために1より大きくなる可能性があります。それが臨界値よりも大きい場合にのみ、偶然によるものである可能性は低く、むしろ帰無仮説を棄却します。

私が教えているクラスでは、他の生徒ほど若くなく、しばらく働いてから学校に戻っている生徒は、よく質問をし、その答えで実際に何ができるかに興味を持っていることがわかりました。テスト中かどうか心配するだけです）、恐れずに質問してください。

コメント

• @GregSnowによるこの回答は非常に優れています。 。 'が p値（の最初の数段落）を説明しているウィキペディアのページを指していると思っただけです。特定-それを理解することは特定のバグベアのようです。 （私は'年長の学生に関する彼のコメントをエコーします。）
• statdistributions.com/fも参照してください。 。多くの例で、 F の計算に使用される2つの分散を分割して比率を取得すると、示されている種類の分布が得られます。問題は、与えられた F がそのような仮定の下にある可能性はどれほど低いかということです。

つまり、p値がアルファレベルよりも小さい場合はnullを棄却します。また、重要なf値がF値よりも小さい場合は、帰無仮説を棄却する必要があります。また、帰無仮説も棄却する必要があります。結果が帰無仮説を棄却するのに十分な有意性があるかどうかを判断するには、常にp値とともにF値を使用する必要があります。仮説。 f値が大きい場合は何かが重要であることを意味し、p値が小さい場合はすべての結果が重要であることを意味します。 F統計は、すべての変数の共同効果を比較するだけです。簡単に言うと、アルファレベルがp値よりも大きい場合にのみnull仮説を棄却します。

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

あなたが推薦した投稿を読みましたが、問題があり、まだわかりません。その内容をキャプチャして、以下の画像として添付しました。明確に説明していただけますか？

コメント

• Fの重要な値は統計ではありません。他の本を探して読んでください。