回答：
F検定は、データが正規分布しており、サンプルは互いに独立していることを前提としています。
説明：
F検定は、データが正規分布しており、サンプルは互いに独立していることを前提としています。
正規分布と異なるデータは、いくつかの理由が考えられます。データが歪んでいるか、サンプルサイズが小さすぎて正規分布に達することができない可能性があります。理由に関係なく、F検定は正規分布を仮定し、データがこの分布と大幅に異なる場合は不正確な結果になります。
F検定はまた、データ点が互いに独立していると仮定します。例えば、あなたはキリンの集団を研究していて、体の大きさと性別がどのように関連しているか知りたいのです。あなたは女性が男性より大きいことをあなたは見つけるが、あなたは人口の成人の実質的により多くが男性より女性であることを考慮に入れなかった。したがって、あなたのデータセットでは、性別は年齢と無関係ではありません。