Come prova per la Popolazione varianze

Per molte procedure statistiche , l'ipotesi che le varianze delle popolazioni o suddivisioni delle popolazioni in studio sono uguali è essenziale. Pertanto , prima di utilizzare tali analisi statistiche , statistici e ricercatori testeranno le variazioni nella popolazione o popolazioni per determinare se l' assunzione di omogeneità della varianza ( se le varianze sono uguali ) è valido . Questo test richiede due campioni , uno per ogni popolazione o subdivision.Things che vi serve
Un F -Table ( trovato è manuali statistici più di base e avanzati )
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Calcolare le varianze del campione per i campioni provenienti da ogni popolazione separatamente. Iniziare con un campione , prendendo la media dei punti di dati per quel campione . Sottrarre questa media da tutti i punti di dati nel campione . Quadrare i valori risultanti . Sommare questi valori . Dividere la somma per il numero di punti di dati in questo esempio . Questa è la varianza del campione per il primo campione . Fare lo stesso per il secondo campione .
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dividere il campione più grande varianza minore . Chiamare questo valore "F. " Esso rappresenta la F - statistica che verrà utilizzato nel test di omogeneità delle varianze .
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calcolare i gradi di libertà per la F - statistica . La statistica F ha due gradi di libertà : " DF1 ", che rappresenta i gradi di libertà per il campione di maggiore varianza , e " DF2 ", che rappresenta i gradi di libertà per il campione più piccolo . Calcola df1 sottraendo 1 dal numero di punti di dati nel campione con la varianza più grande. DF3 computer sottraendo 1 dal numero di punti dati del campione con varianza minore .
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Trova il valore critico per la F - statistica . Utilizzare la F -table in un libro di testo di statistiche per trovare il F - valore critico per il vostro df1 calcolato e df2 . Questa tabella userà df1 come la riga e DF2 come colonna . Seguire la riga corrispondente e la colonna lungo al numero che rappresenta il valore F critico . Chiama questo numero di "F - crit. "
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Confronta " F " a " F - crit. " Se " F " è maggiore di " F - crit ", allora il risultato della prova è di respingere l'ipotesi che le varianze sono uguali. Cioè , è improbabile che avete omogeneità delle varianze e quindi non utilizzare le procedure statistiche che si basano su questo presupposto . In caso contrario , vi sono buone per andare .