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f检验如何检验

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T分数指的是什么
T检验与F检验又有什么区别呢? , 哪个正确呢 , F的拒绝域 α/2(n1 -1 ,n2 - 2) 如果α是0.1 ,则查表的时候是查α为0.1的表还是查0.05 因为拒绝域是α/2.. 所以就搞不清楚了 ...

回归方程F检验中,临界值Fα(1,n-2)用excel怎么算?: =FINV(0.05,因子自由度,误差项自由度)
一般取a=0.05,也可以取0.01,取决于你容忍的错误率。
求出临界值后,再和F值比较
如果F值>临界值表示此因子贡献显著,
否则,不显著

T检验与F检验的区别:

一、适用情况不同

t检验一般适用于两组,所以在多维的情况下,不适用t检验,而F检验可以判定多组、一组多变量和多组间有交互(单因素、协方差、双因素无重复、双因素有重复等),然后在通过两两比较进行分析,用duncan和tukey等方法去判定,F检验的范围要大的多。

二、条件不同

简单来说就是实用T检验是有条件的,其中之一就是要符合方差齐次性,这点需要F检验来验证t检验的前提是方差齐,只有方差齐了,t检验的结果才反应两组数据的是否有差异,否则如果方差不齐的话,会把组内的差异也考虑进去,所以判定的概率就更宽松。

而F检验其实就是看组间差异和组内差异的比较,所以本质上和t检验方差齐的概念相似。但是实际上在方差不齐的时候是无法进行t检验的,结果不具有统计学意义。

扩展资料

t检验有单样本t检验,配对t检验和两样本t检验。

1、单样本t检验:是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较,来观察此组样本与总体的差异性。

2、配对t检验:是采用配对设计方法观察以下几种情形:两个同质受试对象分别接受两种不同的处理;同一受试对象接受两种不同的处理;同一受试对象处理前后。

F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性。若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。

其中要判断两总体方差是否相等,就可以用F检验。若是单组设计,必须给出一个标准值或总体均值,同时,提供一组定量的观测结果,应用t检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布;若是配对设计,每对数据的差值必须服从正态分布。

若是成组设计,个体之间相互独立,两组资料均取自正态分布的总体,并满足方差齐性。之所以需要这些前提条件,是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布,而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。

简单来说就是实用T检验是有条件的,其中之一就是要符合方差齐次性,这点需要F检验来验证。

参考资料来源:百度百科-t检验

参考资料来源:百度百科-F检验

线性模型中的f检验统计量和t检验统计量的区别和联系: 1,T检验和F检验的由来
一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定。

通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少、很罕有的情况下才出现;那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。相反,若比较后发现,出现的机率很高,并不罕见;那我们便不能很有信心的直指这不是巧合,也许是巧合,也许不是,但我们没能确定。

F值和t值就是这些统计检定值,与它们相对应的概率分布,就是F分布和t分布。统计显著性(sig)就是出现目前样本这结果的机率。

2,统计学意义(P值或sig值)
结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法。专业上,p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联,我们重复类似实验,会发现约20个实验中有一个实验,我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。(这并不是说如果变量间存在关联,我们可得到5%或95%次数的相同结果,当总体中的变量存在关联,重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。)在许多研究领域,0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。

3,T检验和F检验

至於具体要检定的内容,须看你是在做哪一个统计程序。

举一个例子,比如,你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体,而行的t检验。
两样本(如某班男生和女生)某变量(如身高)的均数并不相同,但这差别是否能推论至总体,代表总体的情况也是存在著差异呢?
会不会总体中男女生根本没有差别,只不过是你那麼巧抽到这2样本的数值不同?
为此,我们进行t检定,算出一个t检定值。
与统计学家建立的以「总体中没差别」作基础的随机变量t分布进行比较,看看在多少%的机会(亦即显著性sig值)下会得到目前的结果。
若显著性sig值很少,比如<0.05(少於5%机率),亦即是说,「如果」总体「真的」没有差别,那麼就只有在机会很少(5%)、很罕有的情况下,才会出现目前这样本的情况。虽然还是有5%机会出错(1-0.05=5%),但我们还是可以「比较有信心」的说:目前样本中这情况(男女生出现差异的情况)不是巧合,是具统计学意义的,「总体中男女生不存差异」的虚无假设应予拒绝,简言之,总体应该存在著差异。

每一种统计方法的检定的内容都不相同,同样是t-检定,可能是上述的检定总体中是否存在差异,也同能是检定总体中的单一值是否等於0或者等於某一个数值。

至於F-检定,方差分析(或译变异数分析,Analysis of Variance),它的原理大致也是上面说的,但它是透过检视变量的方差而进行的。它主要用于:均数差别的显著性检验、分离各有关因素并估计其对总变异的作用、分析因素间的交互作用、方差齐性(Equality of Variances)检验等情况。

4,T检验和F检验的关系

t检验过程,是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验。惟t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等;t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同。也就是说,t检验须视乎方差齐性(Equality of Variances)结果。所以,SPSS在进行t-test for Equality of Means的同时,也要做Levene's Test for Equality of Variances 。

1.
在Levene's Test for Equality of Variances一栏中 F值为2.36, Sig.为.128,表示方差齐性检验「没有显著差异」,即两方差齐(Equal Variances),故下面t检验的结果表中要看第一排的数据,亦即方差齐的情况下的t检验的结果。

2.
在t-test for Equality of Means中,第一排(Variances=Equal)的情况:t=8.892, df=84, 2-Tail Sig=.000, Mean Difference=22.99
既然Sig=.000,亦即,两样本均数差别有显著性意义!

F检验 如何计算F值: 第一个是正确的!

如何进行Logistic方程的F检验,怎样查F表: 多元回归分析会给出F检验和T检验结果的。 其中F检验是针对整个模型的,如果检验显著那么说明自变量对因变量能够较好地解释;而T检验是针对单个变量的,如果显著说明单个自变量对因变量有较大影响否则就需要将其踢出模型之外。 自由度n一般是指样本总数,k是指自变量的个数

计量经济学f检验的一个问题: 单侧检验的话是0.1,双侧检验的的话是0.05.

F检验总平方和剖分公式?:

F检验总平方和剖分公式是:SSbi=SSR-SS'R

在多元线性回归分析中,依变量y的总平方和SSy可以剖分为回归平方和SSR与离回归平方和SSr两部分,即:SSy=SSR+SSr

依变量y的总自由度dfy也可以剖分为回归自由度dfR与离回归自由度dfr两部分,即:dfy=dfR+dfr

在多元线性回归分析中,回归平方和SSR反映了所有自变量对依变量的综合线性影响,它总是随着自变量的个数增多而有所增加,但决不会减少。因此,如果在所考虑的所有自变量当中去掉一个自变量时,回归平方和SSR只会减少,不会增加。减少的数值越大,说明该自变量在回归中所起的作用越大,也就是该自变量越重要。

设SSR为m个自变量x1、x2、…、xm所引起的回归平方和,SS'R为去掉一个xi自变量后m-1个自变量所引起的回归平方和,那么它们的差SSR-SS'R即为去掉自变量xi之后,回归平方和所减少的量,称为自变量xi的偏回归平方和,记为SSbi,即:SSbi=SSR-SS'R

F检验公式如下:

F检验是从总离均差平方和与自由度的剖分开始,将总变异剖分为组间变异和组内变异。因为组间变异由处理效应和误差效应共同引起,组内变异由误差效应引起。因而,将计算出的组间方差和组内方差进行比较,就可判断处理效应是否存在。

F检验显著或极显著说明组间处理效应存在但并不能说明每两组间都存在差异要知道每两组间是否有差异必须进行多重比较常采用的比较方法有最小显著差数法(LSD法)和最小显著极差法(LSR法)后一种方法又分为q法和新复极差法(SSR法)。生物试验中常采用新复极差法(SSR法)。

请问双样本方差F检验在excel2010里怎么做?: 找到 数据分析 如果没有请 添加 加载宏 在加载宏中选中 分析工具库—VBA函数即可
然后 在 数据 工具栏中会找到 数据分析 点击即可会弹出窗口里面有 双样本方差分析

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