F-Test in Google Tabellen (Schritt für Schritt)

Der F-Test wird verwendet, um zu bestimmen, ob zwei Populationsvarianzen gleich sind oder nicht.

Der F-Test verwendet die folgenden Null- und Alternativhypothesen:

• H ₀: Die Populationsvarianzen sind gleich (σ ₁ ² = σ ₂ ² )
• H _A: Die Populationsvarianzen sind ungleich (σ ₁ ² ≠ σ ₂ ² )

Wenn der p-Wert des Tests kleiner als ein bestimmtes Signifikanzniveau ist (z. B. α = 0,05), können wir die Nullhypothese zurückweisen und schlussfolgern, dass die Populationsvarianzen nicht gleich sind.

Das folgende Schritt-für-Schritt-Beispiel zeigt, wie Sie den F-Test in Google Tabellen durchführen.

Schritt 1: Geben Sie die Daten ein

Lassen Sie uns zunächst die Datenwerte für zwei Beispiele eingeben:

Hinweis: Die Stichprobenumfänge müssen zwischen den beiden Gruppen nicht gleich sein, um den F-Test durchzuführen.

Schritt 2: Führen Sie den F-Test durch

Als Nächstes verwenden wir die Funktion \=FTEST(sample1, sample2), um den F-Test durchzuführen:

Der p-Wert des Tests beträgt 0,0367. Da dieser p-Wert kleiner als α = 0,05 ist, verwerfen wir die Nullhypothese.

Dies bedeutet, dass wir genügend Beweise haben, um zu sagen, dass die Varianzen zwischen den beiden Populationen, aus denen die Stichproben stammen, nicht gleich sind.

Hinweis: Der von der Funktion FTEST() zurückgegebene p-Wert repräsentiert den zweiseitigen p-Wert. Wenn Sie also einen einseitigen Test durchführen (H _A: σ ₁ ² < σ ₂ ² oder H _A: σ ₁ ² > σ ₂ ² ), könnten Sie den resultierenden p-Wert einfach mit zwei multiplizieren, um den Eins zu erhalten -besetzter p-Wert.

Zusätzliche Ressourcen

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