Statistica F, valoarea critică F și valoarea P

Gândiți-vă dacă aveți 2 prieteni care se ceartă amândoi care dintre ei trăiește mai departe de serviciu /şcoală. Vă oferiți să rezolvați dezbaterea și le cereți să măsoare cât de departe trebuie să călătorească între casă și serviciu. Amândoi vă raportează, dar unul raportează în mile, iar celălalt raportează în kilometri, deci nu puteți compara direct cele 2 numere. Puteți converti mile în kilometri sau kilometri în mile și puteți face comparația, conversia pe care o faceți nu contează, veți ajunge la aceeași decizie în orice mod.

Este similar cu statisticile de testare, dvs. nu vă puteți compara valoarea alfa cu statistica F, aveți nevoie fie pentru a converti alfa într-o valoare critică și pentru a compara statistica F cu valoarea critică, fie pentru a converti statistica dvs. F la o valoare p și pentru a compara valoarea p la alfa.

Alfa este aleasă din timp (computerele sunt implicit implicite la 0,05 dacă nu o setați altfel) și reprezintă dorința dvs. de a respinge în mod fals ipoteza nulă dacă este adevărată (eroare de tip I) . Statistica F este calculată din date și reprezintă cât de mult variabilitatea între medii depășește cea așteptată din cauza întâmplării. O statistică F mai mare decât valoarea critică este echivalentă cu o valoare p mai mică decât alfa și ambele înseamnă că respingem ipoteza nulă.

Nu comparăm statistica F cu 1 pentru că poate fi mai mare de 1 datorită doar întâmplării, doar atunci când este mai mare decât valoarea critică despre care spunem că este puțin probabil să se datoreze întâmplării și ar respinge mai degrabă ipoteza nulă.

În clasele pe care le predau am constatat că elevii care nu sunt la fel de tineri ca ceilalți și se întorc la școală după ce au lucrat o vreme pun deseori cele mai bune întrebări și sunt mai interesați de ceea ce pot face cu răspunsurile (mai degrabă decât doar îngrijorător dacă este la test), așa că nu vă fie frică să întrebați.

Comentarii

• Acest răspuns de @GregSnow este foarte bun . Tocmai am crezut că ' îndrept spre pagina Wikipedia explicând valoarea p – primele două paragrafe din deosebit – din moment ce înțelegerea pare a fi o problemă specială. (I ' îmi fac și ecou comentariile sale referitoare la studenții mai în vârstă.)
• De asemenea, consultați statdistributions.com/f . În multe exemple, când cele 2 varianțe utilizate pentru a calcula F sunt împărțite pentru a obține un raport, se obține tipul de distribuție arătat – DACĂ nu funcționează nimic altceva decât șansa. Întrebarea este: cât de puțin probabil ar fi un anumit F sub o astfel de ipoteză?

Deci, pe scurt, respingeți valoarea nulă atunci când valoarea dvs. p este mai mică decât nivelul alfa. De asemenea, ar trebui să respingeți valoarea nulă dacă valoarea dvs. critică f este mai mică decât valoarea dvs. F, ar trebui să respingeți și ipoteza nulă. Valoarea F trebuie utilizată întotdeauna împreună cu valoarea p pentru a decide dacă rezultatele dvs. sunt suficient de semnificative pentru a respinge valoarea nulă. ipoteză. Dacă obțineți o valoare f mare, înseamnă că ceva este semnificativ, în timp ce o valoare p mică înseamnă că toate rezultatele dvs. sunt semnificative. Statistica F compară efectul comun al tuturor variabilelor împreună. Pentru a o simplifica, respingeți ipoteza nulă numai dacă nivelul dvs. alfa este mai mare decât valoarea dvs. p.

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

Am citit postarea pe care mi-ați recomandat-o, totuși am simțit că a primit o problemă și încă nu înțeleg. I-am capturat conținutul și l-am atașat ca imagine de mai jos. Ați putea să-l explicați clar?

Comentarii

• Valoarea critică F NU este o statistică. Încercați să găsiți alte cărți de citit.