excel中的f检验(excel中的f检验双样本方差)

1. excel中的f检验双样本方差

一、适用情况不同

t检验一般适用于两组，所以在多维的情况下，不适用t检验，而F检验可以判定多组、一组多变量和多组间有交互（单因素、协方差、双因素无重复、双因素有重复等），然后在通过两两比较进行分析，用duncan和tukey等方法去判定，F检验的范围要大的多。

二、条件不同

简单来说就是实用T检验是有条件的，其中之一就是要符合方差齐次性，这点需要F检验来验证t检验的前提是方差齐，只有方差齐了，t检验的结果才反应两组数据的是否有差异，否则如果方差不齐的话，会把组内的差异也考虑进去，所以判定的概率就更宽松。

而F检验其实就是看组间差异和组内差异的比较，所以本质上和t检验方差齐的概念相似。但是实际上在方差不齐的时候是无法进行t检验的，结果不具有统计学意义。

扩展资料

t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。

1、单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。

2、配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形：两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；同一受试对象接受两种不同的处理；同一受试对象处理前后。

F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。

其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。若是单组设计，必须给出一个标准值或总体均值，同时，提供一组定量的观测结果，应用t检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布；若是配对设计，每对数据的差值必须服从正态分布。

若是成组设计，个体之间相互独立，两组资料均取自正态分布的总体，并满足方差齐性。之所以需要这些前提条件，是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布，而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。

简单来说就是实用T检验是有条件的，其中之一就是要符合方差齐次性，这点需要F检验来验证。

2. f检验 双样本方差怎么操作

　　费歇尔检验（Fisher test）是F检验。　　F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。　　从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。　　其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。　　简单的说就是 检验两个样本的 方差是否有显著性差异 这是选择何种T检验（等方差双样本检验，异方差双样本检验）的前提条件。　　F检验法是英国统计学家Fisher提出的，主要通过比较两组数据的方差 S^2，以确定他们的精密度是否有显著性差异。至于两组数据之间是否存在系统误差，则在进行F检验并确定它们的精密度没有显著性差异之后，再进行t检验。

3. excel双样本平均差检验

打开Excel，创建样表，鼠标左键拖动选中A2：B5区域。

2.选择“样式”下的“条件格式”，鼠标左键单击“突出显示单元格规则”。

3.选择“重复值”，在弹出的对话框中设置一些参数，并点击确定则可以用不同颜色标记处相同的、不同的数据。

4. excel单因素方差分析结果

首先要加载数据分析文件 选项 加载项 (右下角)管理 (选择)EXCEL加载项 转到 (勾选)分析工具库 确定。数据 分析 数据分析 有三种方差分析供你选用。

5. f检验双样本方差分析例题

为比较甲，乙两人的射击成绩谁更稳定，甲，乙两人各打十枪，成绩如下：

甲：10，9，9，9，10，8，8，7，10，10。

乙：9，9，10，7，8，7，10，10，10，10

那么谁的成绩更稳定？

通过计算得s＾2甲二1，s＾2乙＝1.3，所以甲的射击成绩更稳定。

6. excel双样本异方差t检验结果

就是检验异方差的一种方法， Goldfeld ¡ Quandt 检验 它是一个将样本分成三组异方差检验法。该方法是基于异方差与某一解释变量成正相关的假定：

该方法有三个前提条件： T > 2p；正态误差；误差不相关。检验步骤是：第一，将样本按某个指定解释变量的升序排序，然后去掉中间 c 个样本值（一般取为 T=4）。将剩余样本分成两个子样本。第二步是对两个子样本分别进行回归，得出残差平方和。第三步构造F 统计量。

当摸型含有多个解释变量时，应以每一个解释变量为基准检验异方差。此法只适用于递增型异方差。对于截面样本，计算F 统计量之前，必须先把数据按解释变量的值从小到大排序。此检验的势取决于 c 的取值。

7. f检验双样本方差分析结果怎么看

1。首先可以看到方差分析（ANOVA）包含两样本T检验，把两样本T检验作为自己的特例。

因为ANOVA可以比较多个总体的均值，当然包含两个总体作为特例。实际上，T的平方就是F统计量（m个自由度的T分布之平方恰为自由度为（1，m）的F 分布。因此，这时候二者检验效果完全相同。T 检验和 ANOVA 检验对于所要求的条件也相同：

1）各个组的样本数据内部要相互独立，

2）各组皆要正态分布

3）各总体的方差相等。

上述这3个条件完全相同。

2。如果说要指出差别，则区别仅在下列一点上：

用ANOVA检验两总体均值相等性时，只限于这样的双侧检验问题，即：

H0：mu1=MU2 <-> Ha:mu1 not= mu2

而两样本的T检验则可以比上述情况更广泛，对立假设可以是下面3种中的任何一种.

Ha:mu1 > mu2

Ha:mu1 < mu2

Ha:mu1 not= mu2

这样说来，两样本均值相等性检验虽然可以用ANOVA做, 但这没有任何好处，反而使得对立假设受到限制，因而还是T检验更好。

其他表述：

t检验与方差分析,主要差异在于,t检验一般使用在单样本或双样本的检验,方差分析用于2个样本以上的总体均值的检验.同样,双样本也可以使用方差分析, 多样本也可以使用t检验,不过,t检验只能是所有总体两两检验而已.

两种方法与样本量没有直接关系,而是与数据的分布有关系,如果数据是正态分布的,那不管是小样本或大样本,利用莱维-林德伯格中心极限定理的原理,都是可 以用的,如果数据非正态分布,那只能使用大样本利用李雅普诺夫中心极限定理的原理进行2t检验,此时不能利用方差分析,因为方差分析三个条件之一就是正态 分布.

8. f检验双样本方差分析结果如何判定

F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。

从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。

其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。

简单的说就是 检验两个样本的 方差是否有显著性差异 这是选择何种T检验(等方差双样本检验，异方差双样本检验)的前提条件。

F检验法是英国统计学家Fisher提出的，主要通过比较两组数据的方差 S^2，以确定他们的精密度是否有显著性差异。至于两组数据之间是否存在系统误差，则在进行F检验并确定它们的精密度没有显著性差异之后，再进行t检验。

9. excel双样本方差分析

excel中方差的函数是：VAR()和VARP()。VAR()函数可以计算基于给定样本的方差，语法“VAR(num1,[num2],...)”；VARP()函数可以根据整个总体计算方差，语法“VARP(num1,[num2],...)”。

excel VAR()函数

计算基于给定样本的方差。

语法：

1

VAR(number1,[number2],...)

VAR 函数语法具有下列参数：

Number1 必需。 对应于总体样本的第一个数值参数。

Number2, ... 可选。 对应于总体样本的 2 到 255 个数值参数。

excel VARP()函数

根据整个总体计算方差。

语法：

1

VARP(number1,[number2],...)

VARP 函数语法具有下列参数：

Number1 必需。 对应于总体的第一个数值参数。

Number2,... 可选。 对应于总体的 2 到 255 个数值参数。

10. 两样本方差比较的F检验

常用的假设检验的方法有以下四种: （1）Z检验。

Z检验常用于总体正态分布、方差已知或独立大样本的平均数的显著性和差异的显著性检验，非正态分布的皮尔森积差相关系数和二列相关系数的显著性检验以及两个相关系数分别由两组被试得到的相关系数差异性检验等情况。

（2）t检验。

t检验常用于总体正态分布、总体方差未知或独立小样本的平均数的显著性检验，平均数差异显著性检验，相关系数由同一组被试取得的相关系数差异显著性检验，非正态分布的皮尔森相关系数的显著性检验等情况。

（3）χ2检验。

χ2检验方法能够处理一个因素两项或多项分类的实际观察频数与理论频数分布是否相一致问题。

常用于计数数据的检验、样本方差与总体方差的差异检验等情况。

χ2检验在分析计数数据的时候，对计数数据总体的分布形态不做任何假设，是非参数检验方法的一种。

（4）F检验。

常用于独立样本的方差的差异显著性检验。

F检验是通过比较两组数据的方差，以确定它们是否有显著性差异。方差分析的F检验，是以各个实验组内总体方差齐性为前提的，方差分析之前，要对各个实验组内的总体方差先进行齐性检验，因此F检验也叫方差齐性检验

11. 样本标准偏差excel

　　方法与步骤： 　　

1、计算平均值：参考黄色栏的函数表达式； 　　

2、计算标准偏差值：参考浅绿色栏的函数表达式； 　　

3、选择“样品含量”组的数据，按Ctrl+“平均值”组数据； 　　

4、按绘图向导作出“散点图”，步骤略； 　　

5、右击图中的数据点，弹出菜单，选择“系列数据格式”，进入后选择“误差线Y”项； 　　

6、选中“自定义项”，点击“＋”栏出现： 　　

7、点击右边的小框，Excel程序自动回到数据源界面，拖曵鼠标选择“标准偏差”组数据，按回车键； 这样就设定了正偏差的值；同样方法可设定“-”栏的值，也就设定了负偏差的值； 　　

8、于是，整个作图就基本完成了。

9、若要取消偏差作图，只要在“数据系列格式”菜单中“误差线Y”项选择“显示方式”为“无”就OK了10.其它如在条形图中作标准偏差的方法是一样的，只是图表类型不同罢了。