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Se usa una prueba F para probar si dos varianzas poblacionales son iguales. Las hipótesis nula y alternativa para la prueba son las siguientes:
H 0 : σ 1 2 = σ 2 2 (las varianzas de población son iguales)
H 1 : σ 1 2 ≠ σ 2 2 (las varianzas de la población no son iguales)
Para realizar una prueba F en R, podemos usar la función var.test () con una de las siguientes sintaxis:
- Método 1: var.test (x, y, Alternative = «two.sided»)
- Método 2: var.test (valores ~ grupos, datos, alternativa = «two.sided»)
Tenga en cuenta que alternativa indica la hipótesis alternativa a utilizar. El valor predeterminado es «two.sided» pero puede especificar que sea «left» o «right» en su lugar.
Este tutorial explica cómo realizar una prueba F en R usando ambos métodos.
Método 1: Prueba F en R
El siguiente código muestra cómo realizar una prueba F utilizando el primer método:
#define los dos grupos x <- c (18, 19, 22, 25, 27, 28, 41, 45, 51, 55) y <- c (14, 15, 15, 17, 18, 22, 25, 25, 27, 34) # Realice una prueba F para determinar si las varianzas son iguales var.test (x, y) Prueba F para comparar dos varianzas datos: xey F = 4.3871, núm gl = 9, denom gl = 9, valor p = 0.03825 hipótesis alternativa: la verdadera razón de varianzas no es igual a 1 Intervalo de confianza del 95 por ciento: 1.089699 17.662528 estimaciones de muestra: relación de variaciones 4.387122
El estadístico de prueba F es 4.3871 y el valor p correspondiente es 0.03825 . Dado que este valor p es menor que .05, rechazaríamos la hipótesis nula. Esto significa que tenemos suficiente evidencia para decir que las dos variaciones de población no son iguales.
Método 2: Prueba F en R
El siguiente código muestra cómo realizar una prueba F utilizando el primer método:
#define los dos grupos data <- data.frame (valores = c (18, 19, 22, 25, 27, 28, 41, 45, 51, 55, 14, 15, 15, 17, 18, 22, 25, 25, 27, 34), grupo = rep (c ('A', 'B'), cada uno = 10 )) # Realice una prueba F para determinar si las varianzas son iguales var.test (valores ~ grupo, datos = datos) Prueba F para comparar dos varianzas datos: xey F = 4.3871, núm gl = 9, denom gl = 9, valor p = 0.03825 hipótesis alternativa: la verdadera razón de varianzas no es igual a 1 Intervalo de confianza del 95 por ciento: 1.089699 17.662528 estimaciones de muestra: relación de variaciones 4.387122
Una vez más, el estadístico de la prueba F es 4.3871 y el valor p correspondiente es 0.03825 . Dado que este valor p es menor que .05, rechazaríamos la hipótesis nula. Esto significa que tenemos suficiente evidencia para decir que las dos variaciones de población no son iguales.
Cuándo usar la prueba F
La prueba F generalmente se usa para responder una de las siguientes preguntas:
1. ¿Dos muestras provienen de poblaciones con varianzas iguales?
2. ¿Un nuevo tratamiento o proceso reduce la variabilidad de algún tratamiento o proceso actual?
Recursos adicionales
Cómo realizar una prueba F en Python
Cómo interpretar la prueba F de significación general en regresión
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
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