f テストと t テストの違いと関連性

T テストと F テストの起源

# 一般的には、サンプルを決定するため)統計結果を母集団に外挿するときに間違いを犯す確率。統計学者によって開発されたいくつかの統計手法を使用して、統計検定を実行します。

取得された統計的検定値を、統計学者によって確立されたいくつかの確率変数の確率分布と比較することにより、現在の値が得られる確率が何%であるかを知ることができます。 (推奨される調査: PHP ビデオ チュートリアル )

比較の結果、この結果が発生する可能性が非常に低いことが判明した場合、つまり、非常にまれでまれな状況にある場合状況が現れただけであれば、これは偶然ではなく、統計的に有意であると自信を持って言えます (統計用語では、帰無仮説が棄却できることを意味します、ホー)。逆に、比較の結果、発生確率が非常に高く、珍しいことではないことが示された場合、これが偶然ではないと高い自信を持って言えません。

F 値と t 値はこの統計的検定値であり、それに対応する確率分布が F 分布と t 分布です。統計的有意性 (sig) は、現在のサンプルでこの結果が発生する確率です。

2 つの独立したサンプルの平均の差が母集団に対して推定できるかどうかをテストし、t 検定を実行したいと考えています。

F 検定、分散分析 (または翻訳分散分析、分散分析) については、その原理は上記とほぼ同じですが、変数の分散を調べることによって実行されます。これは主に、平均差の有意性検定、関連する因子の分離と全体の変動に対するそれらの影響の推定、因子間の相互作用の分析、分散の等価性検定などに使用されます。

T 検定と F 検定の関係

t 検定プロセスは、2 つのサンプルの平均間の差の有意性を検定することです。ただし、t 検定では 2 つの母集団の分散が等しいかどうかを知る必要があり、t 検定値の計算は分散が等しいかどうかに応じて異なります。言い換えれば、t 検定は分散の等価性 (分散の等価) の結果に依存します。したがって、SPSS は平均の等価性について t 検定を実行する一方で、分散の等性についての Levene の検定も実行します。

あなたが行っているのは T 検定ですが、なぜ F 値があるのですか?

これは、2 つの母集団の分散が等しいかどうかを評価する必要があるためです。レベンヌの分散等価検定: 分散を検定するには F 値があります。

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