Cómo encontrar el valor crítico de F en Python

Cuando realiza una prueba F, obtendrá una estadística F como resultado. Para determinar si los resultados de la prueba F son estadísticamente significativas, se puede comparar la estadística F a un valor crítico F . Si el estadístico F es mayor que el valor crítico F, entonces los resultados de la prueba son estadísticamente significativos.

El valor crítico de F se puede encontrar usando una tabla de distribución de F o usando un software estadístico.

Para encontrar el valor crítico de F, necesita:

• Un nivel de significancia (las opciones comunes son 0.01, 0.05 y 0.10)
• Grados de libertad del numerador
• Grados de libertad del denominador

Con estos tres valores, puede determinar el valor crítico de F que se comparará con el estadístico F.

Cómo encontrar el valor crítico de F en Python

Para encontrar el valor crítico de F en Python, puede usar la función scipy.stats.f.ppf () , que usa la siguiente sintaxis:

scipy.stats.f.ppf (q, dfn, dfd)

dónde:

• q: el nivel de significancia a utilizar
• dfn : los grados de libertad del numerador
• dfd : los grados de libertad del denominador

Esta función devuelve el valor crítico de la distribución F según el nivel de significancia, los grados de libertad del numerador y los grados de libertad del denominador proporcionados.

Por ejemplo, suponga que nos gustaría encontrar el valor crítico F para un nivel de significancia de 0.05, grados de libertad del numerador = 6 y grados de libertad del denominador = 8.

importar scipy.stats

#find F valor crítico
scipy.stats.f.ppf (q = 1-.05, dfn = 6, dfd = 8)

3.5806

El valor crítico F para un nivel de significancia de 0.05, grados de libertad del numerador = 6 y grados de libertad del denominador = 8 es 3.5806 .

Por lo tanto, si estamos realizando algún tipo de prueba F, podemos comparar el estadístico de la prueba F con 3.5806 . Si el estadístico F es mayor que 3.580, entonces los resultados de la prueba son estadísticamente significativos.

Tenga en cuenta que los valores más pequeños de alfa conducirán a valores críticos de F más grandes. Por ejemplo, considere el valor crítico F para un nivel de significancia de 0.01 , grados de libertad del numerador = 6 y grados de libertad del denominador = 8.

scipy.stats.f.ppf (q = 1- .01 , dfn = 6, dfd = 8)

6.3707

Y considere el valor crítico F con exactamente los mismos grados de libertad para el numerador y el denominador, pero con un nivel de significancia de 0.005 :

scipy.stats.f.ppf (q = 1- .005 , dfn = 6, dfd = 8)

7.9512

Consulte la documentación de SciPy para conocer los detalles exactos de la función f.ppf ().

• https://r-project.org
• https://www.python.org/
• https://www.stata.com/