F分数到P值计算器
了解 F 分布和 p 值
F 统计 量用于统计检验，尤其是方差分析 （ANOVA） 中，以比较不同组之间的方差。右偏斜的 F 分布取决于两个关键参数：分子和分母的自由度。它在评估组均值之间观察到的方差是否具有统计意义方面起着重要作用。
在统计假设检验中， p-value 从 F 统计量得出的 p 值表示在假设原假设为真的情况下，获得 F 分数等于或比观测值更极端的概率。这使研究人员能够评估任何观察到的方差是由于随机机会的可能性。
单尾 vs. 双尾 F 检验
F 检验可以作为单尾或双尾检验执行：
- 单尾检验： 当我们只对测试大于预期的方差感兴趣时使用，将整个显著性水平（例如 0.05）放在右尾部。
- 双尾检验： 在这种情况下，考虑了两个方向的偏差，并在左右尾之间划分显著性水平。例如，一个 0.05 的显著性水平将在每个尾部被划分为 0.025。
F 分布的关键组成部分
- F 值： 度量两组之间的方差比率。F 值越高，方差差异越大。
- 分子和分母自由度： 分子 （df1） 和分母 （df2） 的自由度反映了要比较的组的样本数量。随着自由度的增加，F 分布接近正态分布。
- 显著性水平 （α）： 表示否定原假设的概率阈值。常见值包括 0.05、0.01 和 0.10。
F 分布的公式
F 分布的概率密度函数 （PDF） 自由度为 \ （ d_1 \ ） 和 \ （ d_2 \ 为：
