Я дуже новачок у цій галузі і мені важко зрозуміти концепцію відкидання нульової гіпотези на основі результатів таблиці ANOVA.
Як розраховані F та критичне значення ставляться до p-значення?
І якщо обчислена F більша за 1, чи завжди це вказує на те, що нульову гіпотезу слід відкинути, навіть якщо р-значення менше альфа?
Вибачте, якщо ці питання є ознаками мого невігластва, але мені 57 років і повертаюся до школи після відсутності 35 років! Дякуємо за будь-яку допомогу.
Відповіді:
Подумайте, чи є у вас двоє друзів, які обоє сперечаються, щодо того, хто живе далі від роботи / школи. Ви пропонуєте врегулювати суперечки і просите їх оцінити, як далеко їм доводиться подорожувати між домом та роботою. Вони обоє звітують вам, але один звітує в милях, а другий - у кілометрах, тому ви не можете порівнювати два числа безпосередньо. Ви можете перетворити милі в кілометри або кілометри в милі і зробити порівняння, яке перетворення ви не має значення, ви прийдете до того ж рішення в будь-якому випадку.
Це аналогічно зі тестовою статистикою, ви не можете порівняти своє альфа-значення з F-статистикою, вам потрібно або перетворити альфа в критичне значення, і порівняти F-статистику в критичне значення, або вам потрібно перетворити свою F-статистику в p -значити і порівняти значення р з альфа.
Альфа вибирається достроково (комп’ютери часто за замовчуванням становлять 0,05, якщо ви не встановите інше) і представляє вашу готовність помилково відкинути нульову гіпотезу, якщо вона правда (помилка типу I). F-статистика обчислюється з даних і представляє, наскільки варіативність серед засобів перевищує очікувану через випадковість. F-статистика, що перевищує критичне значення, еквівалентна p-значенню, меншому за альфа, і обидва означають, що ви відкидаєте нульову гіпотезу.
Ми не порівнюємо F-статистику з 1, оскільки вона може бути більшою за 1 через випадковість, і лише тоді, коли вона перевищує критичне значення, ми вважаємо, що це малоймовірно через випадковість і скоріше відхилить нульова гіпотеза.
У класах, які я викладаю, я виявив, що учні, які не такі вже й молоді, як інші, і повертаються до школи після деякого часу, часто задають найкращі запитання і їх більше цікавить, що вони насправді можуть зробити з відповідями ( замість того, щоб просто хвилюватися, якщо це на тесті), тому не бійтеся питати.
Отже, коротше, відхиліть нуль, коли значення р менше, ніж ваш рівень альфа. Ви також повинні відхилити нуль, якщо ваше критичне значення f менше, ніж ваше значення F, також слід відхилити нульову гіпотезу. Значення F завжди повинно використовуватися разом із значенням p для вирішення того, чи є ваші результати достатньо вагомими для відхилення нуля. гіпотеза. Якщо ви отримаєте велике значення f, це означає, що щось є значущим, тоді як мале значення p означає, що всі ваші результати є вагомими. Статистика F просто порівнює спільний ефект усіх змінних разом. Простіше кажучи, відкиньте нульову гіпотезу лише в тому випадку, якщо рівень альфа перевищує ваше значення p.
Джерело: http://www.statisticshowto.com/f-value-one-way-anova-reject-null-hypotheses/
Я прочитав рекомендований вами пост, проте відчув, що у нього проблеми, і я все ще не розумію. Я захопив його зміст і додав як зображення нижче. Не могли б ви допомогти пояснити це чітко?
