f检验

f检验是什么意思啊？

f检验是什么意思啊？方差分析又称“F检验”，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验， 方差分析的基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。根据研究中自变量X的不同，方差分析又可以进行细分。X的个数为一个时，我们称之为单因素方差；X为2个时则为双因素方差；X为3个时则称作三因素方差，依次下去。当X超过1个时，统称为多因素方差。分析前判断（1）正态性（2）方差齐性进行方差分析前首先要判断数据是否满足正态性以及方差齐性，首先对因变量进行正态性检验，利用SPSSAU可视化的直方图，结果如下：从图中可以看出数据大致呈现出中间高、两侧低、左右基本对称的“钟形”分布曲线。所以体重大致符合正态分布。接下来查看数据是否满足方差齐性。分析方差齐检验是否呈现出显著性主要看p值，如果没有呈现出显著性(p>0.05)；直接使用方差分析对比差异，如果呈现出显著性(p<0.05)，可考虑使用Welch anova，Brown-Forsythe anova，或者非参数检验研究差异关系，从上表可以看出：p值为0.995大于0.05所以并未呈现出显著性，所以不同饲料样本对于体重全部均有着方差齐性。满足使用方差分析前提要求。分析前可以考虑用图形简单判断‘4种饲料对猪体重增加的作用有无不同’。f检验分析X与Y之间是否呈现出显著性(p值小于0.05或0.01)；如果呈现出显著性；通过具体对比平均值大小，描述具体差异所在。从上表可以看出p值小于0.05，所以不同饲料样本对于体重全部均呈现出显著性差异。及具体对比差异可知， 有着较为明显差异的组别平均值得分对比结果为“B>A;C>A;D>A;C>B;D>B;D>C；D> C> B>A”。也就是说研究中D饲料的成效最好。从折线图中可以看出四种不同饲料直接的体重是具体差异性的，而且饲料D效果最好。接下来对方差结果的中间过程值进行描述。从上表可以看出组间差异为20538.698，组内差异是652.159，总差异是21190.858，其中组间均方为6846.233，组内均方为43.477，F值为157.467。并且p值小于0,05，说明不同饲料对于猪的体重有显著性差异。最后对效应量进行查看。

什么是f检验？

什么是f检验？方差分析又称“F检验”，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验， 方差分析的基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。根据研究中自变量X的不同，方差分析又可以进行细分。X的个数为一个时，我们称之为单因素方差；X为2个时则为双因素方差；X为3个时则称作三因素方差，依次下去。当X超过1个时，统称为多因素方差。单因素方差分析的案例如下：用4种饲料喂猪，共19头猪分为4组，每组用1种饲料。一段时间后称重，比较4种饲料对猪体重增加的作用有无不同。部分数据如下：方差分析结果将从四个方面进行说明，其中包括方差分析结果、图示化、中间过程值以及效应量指标。分析X与Y之间是否呈现出显著性(p值小于0.05或0.01)；如果呈现出显著性；通过具体对比平均值大小，描述具体差异所在。从上表可以看出p值小于0.05，所以不同饲料样本对于体重全部均呈现出显著性差异。及具体对比差异可知， 有着较为明显差异的组别平均值得分对比结果为“B>A;C>A;D>A;C>B;D>B;D>C；D> C> B>A”。也就是说研究中D饲料的成效最好。从折线图中可以看出四种不同饲料直接的体重是具体差异性的，而且饲料D效果最好。接下来对方差结果的中间过程值进行描述。

f检验公式

f检验公式：F=S12/S22，式中，S12为样本中较大的一组方差，S22为样本中较小的一组方差。又称方差分析，数理统计中假设检验的方式之一。
方差分析是对引起方差变化的各种因素进行分析比较，从而检验出形成各样本(各部分)差异的主要原因(因素)，并与规定的理论F值相比较，以判定它们之间的差异是否显著。在舆论调查中，方差分析常根据样本统计值(E2或γ)来检验总体中的定类与定距、定序与定距、定距与定距变量之间是否相关。

f检验的计算公式

关于f检验的计算公式如下：样本标准偏差的平方，即("^2"是表示平方):S^2=∑(X-X平均)^2/(n-1)两组数据就能得到两个S^2值，S大^2和S小^2F=S大^2/S小^2由表中f大和f小(f为自由度n-1),查得F表，然后计算的F值与查表得到的F表值比较，如果F<F表明两组数据没有显著差异;F≥F表明两组数据存在显著差异扩展知识：F检验法是英国统计学家Fisher提出的，主要通过比较两组数据的方差S2，以确定他们的精密度是否有显著性美异。至于两组数据之间是否存在系统误差.则在进行F检验并确定它们的精密度没有显著性差异之后，再进行t检验。F检验又叫方差齐性检验。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,则直接用七检验，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。简单的说就是检验两个样本的方差是否有显著性差异这是选择何种T检验(等方差双样本检验,异方差双样本检验)的前提条件。样本标准偏差的平方，两组数据就能得到两个S2值，S2和S22。F=S2/S22。由f大和f小(f为自由度n一1),查得F。然后计算的F值与查到的F表值比较。如果F<F表明两组数据没有显著差异;F=F表表明两组数据存在显著差异，置信度95%时F值(单边)为大方差数据的自由度:f为小方差数据的自由度。