F 통계, F- 임계 값 및 P- 값

둘 다 직장에서 더 멀리 사는 친구를두고 논쟁하는 두 친구가 있는지 생각해보세요. /학교. 당신은 논쟁을 해결하고 집과 직장 사이를 얼마나 멀리 이동해야하는지 측정하도록 요청합니다. 둘 다 귀하에게보고하지만 하나는 마일로보고하고 다른 하나는 킬로미터로보고하므로 두 숫자를 직접 비교할 수 없습니다. 마일을 킬로미터로 또는 킬로미터를 마일로 변환하고 비교를 할 수 있습니다. 어떤 변환을하든 상관 없습니다. 어느 쪽이든 동일한 결정을 내릴 것입니다.

테스트 통계와 비슷합니다. 알파 값을 F- 통계와 비교할 수 없습니다. 알파를 임계 값으로 변환하고 F- 통계를 임계 값과 비교하거나 F- 통계를 p- 값으로 변환하고 p- 값을 비교해야합니다. 알파로.

알파는 미리 선택되며 (다른 방법으로 설정하지 않으면 컴퓨터는 종종 기본값이 0.05로 설정 됨) 귀무 가설이 참이면 거짓으로 기각 할 의사가 있음을 나타냅니다 (제 1 종 오류). . F- 통계는 데이터에서 계산되며 평균 간의 변동성이 우연으로 인해 예상되는 값을 얼마나 초과하는지 나타냅니다. 임계 값보다 큰 F- 통계는 알파보다 작은 p- 값과 동일하며 둘 다 다음을 의미합니다. 귀무 가설을 기각합니다.

우리는 F- 통계를 1과 비교하지 않습니다. 우연에 의해서만 1보다 클 수 있으며, 우연에 의한 것 같지 않고 귀무 가설을 기각 할 것이라고 말하는 임계 값보다 클 때만 가능합니다.

In the 제가 가르치는 수업은 다른 학생들만큼 젊지 않고 한동안 일한 후 학교로 돌아가는 학생들이 종종 가장 좋은 질문을하고 실제로 답변으로 무엇을 할 수 있는지에 더 관심이 있다는 것을 발견했습니다. 테스트 중이라면 걱정하지 마세요. “묻는 것을 두려워하지 마세요.

댓글

• @GregSnow의이 답변은 매우 좋습니다. . 방금 ' p-value 를 설명하는 위키 백과 페이지를 가리킬 것이라고 생각했습니다. 특정-이해가 특정 버그 베어 인 것 같습니다. (' 나이든 학생들에 대한 그의 의견을 반영했습니다.)
• 또한 statdistributions.com/f를 참조하십시오. . 많은 예에서 F 를 계산하는 데 사용되는 2 개의 분산이 비율을 얻기 위해 나뉘어지면 표시되는 종류의 분포를 얻습니다. 문제는 주어진 F 가 그러한 가정하에있을 가능성이 얼마나 낮습니까?

즉, p 값이 알파 수준보다 작을 때 null을 거부합니다. 또한 임계 f 값이 F 값보다 작 으면 Null을 기각해야하며, 귀무 가설도 기각해야합니다. 결과가 Null을 기각 할만큼 충분히 중요한지 여부를 결정할 때 항상 P 값과 함께 F 값을 사용해야합니다. 가설. 큰 f 값을 얻으면 무언가 중요한 것을 의미하고 작은 p 값은 모든 결과가 중요하다는 것을 의미합니다. F 통계는 모든 변수의 결합 효과를 함께 비교합니다. 간단히 말해, 알파 수준이 p 값보다 큰 경우에만 귀무 가설을 거부합니다.

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

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댓글

• F 임계 값은 통계가 아닙니다. 읽을 다른 책을 찾아보세요.