Cum interpretez rezultatele testului F în excel

Mai multe lucruri:

1) Când efectuați teste de ipoteză, decizia este aceeași indiferent dacă utilizați valori p sau valori critice (dacă nu este „t, ați făcut ceva greșit sau cel puțin inconsistent).

2) Când dimensiunile eșantionului sunt egale, testul t (sau ANOVA) este mai puțin sensibil la diferite rări în varianță.

3) Nu ar trebui să faceți un test formal de egalitate a varianței pentru a stabili dacă să presupuneți sau nu varianțe egale; procedura rezultată pentru testarea egalității mijloacelor nu are proprietățile pe care probabil ai fi dorit să le aibă. Dacă nu vă simțiți în mod rezonabil confortabil cu presupunerea de varianță egală, nu o faceți (dacă doriți, presupuneți că variațiile sunt întotdeauna diferite, cu excepția cazului în care aveți motive să credeți că vor fi destul de apropiate). (și ANOVA) procedurile nu sunt foarte sensibile la diferențele mici până la moderate în varianța populației, astfel încât, cu dimensiuni de eșantion egale (sau aproape egale), ar trebui să fiți în siguranță ori de câte ori aveți încredere că nu sunt foarte diferit.

4) Testul F „obișnuit” pentru egalitatea varianței este extrem de sensibil la non-normalitate . Dacă trebuie să testați egalitatea de varianță, utilizarea acestui test nu ar fi sfatul meu.

Ceea ce înseamnă că, dacă puteți face un test de tip Welch sau similar, s-ar putea să fiți mai bine doar pentru a face acest lucru. Nu vă va costa niciodată mult, poate economisi foarte mult. (În situația dvs. particulară în acest caz, probabil că sunteți suficient de sigur fără ea – dar nu există niciun motiv special pentru a nu o face.)

Voi observa că R implicit folosește testul Welch atunci când încercați să faceți un test t cu două eșantioane; face versiunea cu varianță egală numai atunci când îi spui. Cred că acesta este modul corect de a face acest lucru (pentru a face lucrul mai sigur în mod implicit), doar pentru a ne salva de noi înșine.

Comentarii

• Vă mulțumim pentru răspuns, Glen_b. Cu toate acestea, în i.imgur.com/evP3NPh.jpg F critic este mai mare decât valoarea F, ceea ce m-ar determina să folosesc testul t presupunând că este inegal , dar valoarea p este mai mare decât 0,05, ceea ce m-ar determina să folosesc testul t presupunând varianțe egale. Acesta este motivul pentru care sunt curios cum să interpretez rezultatele.
• Ești ' greșit. Având F mai mic decât valoarea critică, nu ' sugerăm că diferențele sunt mai diferite, ceea ce s-ar fi putut întâmpla întâmplător. Aveți exact înapoi (puteți indica ghidurile care spun acest lucru?). Prin urmare, comentariul meu anterior: " decizia este aceeași dacă folosiți valori p sau valori critice (dacă nu este ' t, ai făcut ceva greșit …) ". Implicația directă este că ai făcut ceva greșit. Dar, având în vedere celelalte comentarii ale mele, ' este în întregime discutabil. Exercițiul este o idee proastă în orice caz.
• Nicio problemă, iată una dintre surse: chemistry.depaul.edu/wwolbach/390_490/Excel / …
• Ok, cred că nu înțeleg acum. Acest lucru F critic > F funcționează numai atunci când p < 0.05, altfel putem spune că eșantioanele au varianțe egale?
• Cred că nu ' nu îl înțelegeți. Dacă $ F < F _ {\ mathrm {crit}} $ atunci automat $ p > 0.05 $. În mod corespunzător, dacă $ F \ geq F _ {\ mathrm {crit}} $ atunci automat $ p \ leq 0,05 $. Alternativ, dacă $ p \ leq 0.05 $ atunci $ F \ geq F _ {\ mathrm {crit}} $ și dacă $ p > 0.05 $ atunci $ F < F _ {\ mathrm {crit}} $. Mai mult, în niciun caz nu puteți spune că cele două populații din care au fost prelevate probe au variații egale. Dacă eșantioanele în sine au variații egale, vă puteți da seama doar uitându-vă la cifre – nu aveți ' nu aveți nevoie de un test pentru asta, dar atunci când diferă, nu este „>