F検定とは何ですか？

FテストF検定は、母集団の分散が等しいかどうかを検定するために設計された統計的検定メカニズムです。分散の比率を比較することによってこれを行います。したがって、分散が等しい場合、分散の比率は1になります。すべての仮説検定は、帰無仮説が真であるという仮定の下で行われます。

回答：

F検定は、2つの母集団の分散が等しいかどうかを検定するために使用されます。

説明：

F検定は、2つの母集団の分散が等しいかどうかを検定するために使用されます。これをテストするために定義した統計量は、2つの分散の比率です。

#F = s_1 ^ 2 / s_2 ^ 2#

どこで #s_1# そして #s_2# 標本分散です。この値が1から大きく外れるほど、基礎となる分散は実際には異なる可能性が高くなります。 F分布は、さまざまなサンプルサイズに対するこの可能性と、答えを保持したい信頼性または有意性を定量化するために使用されます。

定義する #F_（アルファ、N_1-1、N_2-1）# F分布の臨界値として #N_1-1# そして #N_2-1# 自由度との有意水準 #アルファ#。この検定は両側検定または片側検定です。両側バージョンは、分散が等しくないという対立仮説に対してテストします。

両側検定は以下のように整理される。以下の場合、帰無仮説を棄却します。

#F <F_（1-alpha // 2、N_1-1、N_2-1）#

または

#F> F_（alpha // 2、N_1-1、N_2-1）#

片側検定は一方向のみを検定します。つまり、最初の母集団からの分散は2番目の母集団分散よりも大きいか小さいかです（ただし両方ではありません）。

詳しくは、以下を参照してください。