r语言f检验 r语言f检验代码

F检验的计算

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^2 F=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

为什么要进行F检验

进行F检验的目的是为了确定两个或多个样本是否来自同一总体，即检验样本的差异性是否显著。F检验的原理是通过计算每个样本的方差，然后比较这些方差之间是否存在显著差异。如果样本方差之间的差异显著，那么就可以拒绝原假设，即这些样本不来自同一总体；如果样本方差之间的差异不显著，那么就不能拒绝原假设，即这些样本来自同一总体。

F检验广泛应用于统计学中的假设检验，特别是在方差分析中。它也可以用于比较两个样本均值之间的差异是否显著。在F检验中，我们需要首先提出原假设和备择假设，然后计算F值，并依据F分布的概率密度函数来计算p值。如果p值小于显著性水平（α），则拒绝原假设，否则就不能拒绝原假设。

总之，F检验在统计学中是一个重要的假设检验方法，可以帮助我们判断样本之间是否存在显著差异，从而为进一步的数据分析和解释提供重要依据。

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、

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。

F检验和T检验怎么做

t检验是两组间的差异比较，F检验一般是三组及以上的差异比较，当两组比较时F和t检验是等价的独立样本t检验1.在进行独立样本T检验之前，要先对数据进行正态性检验。满足正态性才能进一步分析，不满足可以采用数据转化或非参数秩和检验；

2.在菜单栏上执行：分析-比较均数-独立样本t检验；

3.将要比较平均数的变量放到检验变量，将分组变量放到分组变量，点击定义组；

4.打开的对话框中，设置组1和组2的值分别是分组类别，然后点击继续。单因素方差分析方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。

方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，打开单因素方差分析对话框在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴