Я очень новичок в этой области, и мне трудно понять концепцию отклонения нулевой гипотезы на основе результатов таблицы ANOVA.
Как рассчитанное F и критическое значение соотносятся с p-значением?
И если вычисленное F больше 1, означает ли это, что нулевая гипотеза должна быть отвергнута, даже если значение p меньше альфа?
Извините, если эти вопросы являются признаками моего невежества, но мне 57 лет, и я возвращаюсь в школу после 35-летнего отсутствия! Спасибо за любую помощь.
Ответы:
Подумайте, есть ли у вас 2 друга, которые спорят о том, кто из них живет дальше от работы / школы. Вы предлагаете уладить дебаты и попросить их измерить, как далеко они должны путешествовать между домом и работой. Они оба отчитываются перед вами, но один отчитывается в милях, а другой - в километрах, поэтому вы не можете напрямую сравнить 2 числа. Вы можете преобразовать мили в километры или километры в мили и сравнить, какое преобразование вы делаете, не имеет значения, вы все равно примете одно и то же решение.
Это похоже на статистику теста, вы не можете сравнить свое альфа-значение с F-статистикой, которая вам нужна, чтобы либо преобразовать альфа в критическое значение и сравнить F-статистику с критическим значением, либо вам нужно преобразовать F-статистику в p -значить и сравнить значение р с альфа.
Альфа выбирается досрочно (компьютеры часто устанавливают значение по умолчанию 0.05, если вы не устанавливаете его иначе) и отражает вашу готовность ложно отвергнуть нулевую гипотезу, если она верна (ошибка типа I). F-статистика рассчитывается на основе данных и показывает, насколько изменчивость среди средних превышает ожидаемую случайность. F-статистика больше критического значения эквивалентна p-значению меньше альфы, и оба означают, что вы отвергаете нулевую гипотезу.
Мы не сравниваем F-статистику с 1, потому что она может быть больше 1 только из-за случайности, и только тогда, когда она превышает критическое значение, мы говорим, что она вряд ли произойдет из-за случайности и скорее отвергнет нулевая гипотеза.
На занятиях, которые я преподаю, я обнаружил, что ученики, которые не так молоды, как другие, и возвращаются в школу после некоторого времени на работу, часто задают лучшие вопросы и больше интересуются тем, что они действительно могут сделать с ответами ( а не просто беспокоиться, если он на тесте), так что не бойтесь спрашивать.
Короче говоря, отклонить ноль, когда ваше значение p меньше, чем ваш альфа-уровень. Вам также следует отклонить значение NULL, если ваше критическое значение f меньше значения F, вы также должны отклонить нулевую гипотезу. Значение F всегда следует использовать вместе со значением p при принятии решения, достаточно ли значимы ваши результаты, чтобы отклонить значение NULL. гипотеза. Если вы получаете большое значение f, это означает, что что-то значимое, а небольшое значение p означает, что все ваши результаты значимы. Статистика F просто сравнивает совокупный эффект всех переменных вместе. Проще говоря, отвергнуть нулевую гипотезу, только если ваш альфа-уровень больше, чем значение р.
Источник: http://www.statisticshowto.com/f-value-one-way-anova-reject-null-hypotheses/
Я прочитал пост, который вы порекомендовали, однако мне показалось, что у него есть проблема, и я до сих пор не понимаю. Я захватил его содержание и прикрепил изображение ниже. Не могли бы вы помочь объяснить это ясно?
