F 통계량, F- 임계 값 및 P- 값

저는이 분야를 처음 접했고 ANOVA 테이블의 결과를 기반으로 귀무 가설을 기각한다는 개념을 이해하기가 어렵습니다.

• 계산 된 F와 임계 값은 p- 값과 어떤 관련이 있습니까?

• 그리고 계산 된 F가 1보다 크면 p- 값이 알파보다 작더라도 항상 귀무 가설을 기각해야한다는 것을 나타 냅니까?

이 질문이 나의 무지의 징후 인 경우에 죄송하지만, 저는 57 세이고 35 년이 지난 후 학교로 돌아옵니다! 도움을 주셔서 감사합니다.

직장이나 학교에서 어느 쪽이 더 멀리 사는지 둘 다 논쟁하는 두 명의 친구가 있는지 생각해보십시오. 토론을 해결하고 집과 직장 사이를 얼마나 멀리 여행해야하는지 측정하도록 제안합니다. 그들은 당신에게 다시보고하지만 하나는 마일로보고하고 다른 하나는 킬로미터로보고하므로 두 숫자를 직접 비교할 수 없습니다. 마일을 킬로미터로 또는 킬로미터를 마일로 변환하고 비교할 수 있습니다. 어떤 변환이 중요하지 않더라도 동일한 결정을 내릴 수 있습니다.

테스트 통계와 유사하므로 알파 값을 F- 통계량과 비교할 수 없으며 알파를 임계 값으로 변환하고 F- 통계량을 임계 값과 비교하거나 F- 통계량을 p로 변환해야합니다 -value를 입력하고 p- 값을 알파와 비교합니다.

알파는 사전에 선택되며 (다른 방법으로 설정하지 않으면 컴퓨터는 기본적으로 0.05로 설정 됨) 귀무 가설이 참이면 허위 가설을 기각 할 의사가 있음을 나타냅니다 (유형 I 오류). F- 통계량은 데이터로부터 계산되며 평균 간의 변동성이 우연히 예상되는 것보다 얼마나 많은지를 나타냅니다. 임계 값보다 큰 F- 통계량은 알파보다 작은 p- 값에 해당하며 귀무 가설을 기각한다는 의미입니다.

F- 통계량을 우연으로 인해 1보다 클 수 있기 때문에 F- 통계량을 1과 비교하지 않습니다. 우연히 일어날 가능성이 적다고 생각하는 임계 값보다 큰 경우에만 발생합니다. 귀무 가설.

내가 가르치는 수업에서 나는 다른 사람만큼 젊지 않고 잠시 일한 후에 학교에 돌아 오는 학생들은 종종 가장 좋은 질문을하고 실제로 답변을 통해 할 수있는 일에 더 관심이 있다는 것을 알게되었습니다 ( 테스트 중인지 걱정하지 말고 물어 보는 것을 두려워하지 마십시오.

간단히 말해, p 값이 알파 수준보다 작 으면 null을 거부하십시오. 임계 값 f가 F 값보다 작 으면 귀무 가설을 기각해야하며, 귀무 가설을 기각해야합니다. 결과가 귀무를 기각하기에 충분한 지 여부를 결정하는 데 항상 F 값을 p 값과 함께 사용해야합니다. 가설. f 값이 크면 의미가 크다는 것을 의미하고 p 값이 작 으면 모든 결과가 중요하다는 의미입니다. F 통계량은 모든 변수의 결합 효과를 함께 비교합니다. 간단히 말해 알파 수준이 p 값보다 큰 경우에만 귀무 가설을 기각하십시오.

출처 : http://www.statisticshowto.com/f-value-one-way-anova-reject-null-hypotheses/

나는 당신이 추천 한 게시물을 읽었지만 문제가 있다고 생각했지만 여전히 이해할 수 없습니다. 내용을 캡처하고 이미지로 첨부했습니다. 명확하게 설명해 주시겠습니까?