分散の等質性のF検定を理解:包括的ガイド

公式:-F-=-(s1^2-/-s2^2)

次のようになります:

• s1-=-サンプル1の分散
• s2-=-サンプル2の分散

この公式は、F統計量が最初のサンプルの分散と2番目のサンプルの分散の比率であることを示しています。得られたF値は、分散の有意差を判断するのに役立ちます。

実際の例:製造業における品質管理

タイヤの直径の変動性が同じであると請求している車製造会社を想像してください。この主張を確認するために、品質管理エンジニアは両方の生産ラインから2つのランダムサンプルを収集し、分散を測定します。サンプル結果が次のようであると仮定します:

• 生産ラインA:-サンプル分散-s1^2-=-0.02
• 生産ラインB:-サンプル分散-s2^2-=-0.01

F統計量は次のように計算されます:

F-=-0.02-/-0.01-=-2.0

F値が計算されると、エンジニアは得られたF値とクリティカル値を比較するためにF分布表を参照し、2つの生産ラインの分散が有意に異なるかどうかを判断します。

入力と出力:コンポーネントの分解

入力と出力をさらに分解してみましょう:

• 入力1:-サンプル1の分散-(s1^2)。タイヤの直径の場合、平方ミリメートルのように平方単位で測定されます。
• 入力2:-サンプル2の分散-(s2^2)。これも平方単位で測定されます。
• 出力:-F統計量、無次元の値です。

計算手順の詳細

手順をステップバイステップで分解してみましょう:

1. ステップ1:-サンプル分散を計算します。生データが提供されている場合、サンプル分散の計算式を使用します:

   s^2-=-Σ-(xi-- x̄)^2 / (n 1)

   • xi = 各個々の観測値
   • x̄ = サンプルの平均
   • n = 観測数

2. ステップ2: ステップ1で得られた分散を使用してF統計量を計算します:

   F = s1^2 / s2^2

3. ステップ3: 計算されたF値をF分布表からのクリティカル値と比較して、分散の有意差が存在するかどうかを判断します。

よくある質問

Q: F検定の帰無仮説は何ですか？

A: 帰無仮説 (H0) は、2つの母集団の分散が等しいと主張します。

Q: いつF検定を使用するべきですか？

A: 2つの独立したサンプルの分散を比較する必要があるときにF検定を使用します。

Q: F検定は正規分布でないデータに使用できますか？

A: F検定はデータが正規分布に従うことを前提としています。非正規分布の場合、他のテスト (例えばLeveneのテスト) が好まれます。

概要

分散の等質性のF検定は、2つのサンプルの分散を比較するための強力なツールです。サンプル分散の比を計算することで、有意な差があるかどうかを判断し、品質管理、仮説検定、およびさまざまな分析の分野で役立ちます。

Tags: 統計, ハイポテーゼ テスト, データ分析