Como baixar e usar a Tabela F para análise estatística
Se você estiver realizando análises estatísticas que envolvam testes de hipóteses, poderá encontrar a necessidade de usar a Tabela F. A Tabela F é uma ferramenta útil que ajuda a encontrar os valores críticos da distribuição F, que são usados para vários tipos de testes F. Neste artigo, você aprenderá o que é a Tabela F, por que você precisa dela, como baixá-la de fontes online e como usá-la para sua análise estatística.
O que é a Tabela F e por que você precisa dela?
A Tabela F mostra os valores críticos da distribuição F
A distribuição F é uma distribuição assimétrica à direita que é mais comumente usada na análise de variância (ANOVA). A forma da distribuição F depende de dois parâmetros: os graus de liberdade do numerador e os graus de liberdade do denominador. Esses parâmetros indicam quantos grupos ou variáveis independentes estão envolvidos na análise.
download f tabel
A Tabela F é uma tabela que mostra os valores críticos da distribuição F para diferentes combinações desses parâmetros e diferentes níveis de significância (alfa). O nível de significância é a probabilidade de rejeitar uma hipótese nula verdadeira em um teste de hipótese. Escolhas comuns para alfa são 0,01, 0,05 e 0,10.
Os valores críticos na Tabela F são freqüentemente comparados com a estatística F, que é calculada a partir dos dados. A estatística F mede quanta variação é explicada por um modelo ou um fator em comparação com quanta variação é inexplicada ou devido a erro. Se a estatística F for maior ou igual ao valor crítico da Tabela F, você poderá rejeitar a hipótese nula e concluir que há uma diferença ou efeito significativo.
A Tabela F é usada para testes F em vários cenários
Os cenários mais comuns nos quais você usará a Tabela F são os seguintes:
Teste F na análise de regressão: Este teste verifica se um modelo de regressão fornece um ajuste melhor aos dados do que um modelo que não contém variáveis independentes. Ele compara a variação explicada pelo modelo de regressão com a variação não explicada por ele.
Teste F em ANOVA: Este teste verifica se existe uma diferença global entre as médias de dois ou mais grupos ou níveis de um fator. Ele compara a variação entre os grupos com a variação dentro dos grupos.
Teste F para variâncias iguais: Este teste verifica se duas populações têm variâncias iguais. Ele compara a proporção de variâncias de amostra de duas amostras independentes.
Em cada um desses cenários, você precisará usar a Tabela F para encontrar o valor crítico para seu teste F com base em seu nível de significância e seus graus de liberdade.
Como baixar a tabela F de fontes on-line
Você pode encontrar diferentes versões da Tabela F para diferentes níveis alfa
Existem muitas fontes online que fornecem diferentes versões da Tabela F para diferentes níveis alfa. Por exemplo, você pode encontrar algumas dessas fontes aqui:
[Tabela de Distribuição F](^1^) por Estatologia
[Tabelas de distribuição F](^2^) pela UCLA
[F-Table](^3^) por StatisticsHowTo
[Estatística F / Calculadora de Valor F] por MathCracker
Você pode escolher a versão que corresponde ao seu nível alfa desejado. Por exemplo, se você deseja usar um nível alfa de 0,05, pode usar a Tabela de Distribuição F por Estatologia, que possui os valores críticos para alfa = 0,05 na primeira coluna.
Você pode baixar a Tabela F como um PDF ou um arquivo de imagem
Depois de escolher a versão do F Table que deseja usar, você pode baixá-lo como um PDF ou um arquivo de imagem para sua conveniência. A maioria das fontes on-line oferece uma opção de download ou uma opção de impressão que permite salvar a Tabela F como um arquivo. Por exemplo, você pode baixar a Tabela de Distribuição F por Estatologia como um arquivo PDF clicando no botão "Baixar PDF" na parte superior da página.
Você também pode fazer uma captura de tela da Mesa F e salvá-la como um arquivo de imagem em seu computador ou dispositivo móvel. Dessa forma, você pode acessar facilmente a Tabela F sempre que precisar para sua análise estatística.
Como usar a tabela F para encontrar o valor crítico para o seu teste F
Você precisa saber o nível de significância, os graus de liberdade do numerador e os graus de liberdade do denominador
Para usar a Tabela F para encontrar o valor crítico para seu teste F, você precisa saber três coisas: o nível de significância (alfa), os graus de liberdade do numerador (df1) e os graus de liberdade do denominador (df2).
O nível de significância é a probabilidade de rejeitar uma hipótese nula verdadeira em um teste de hipótese. Geralmente é escolhido antes de realizar o teste e geralmente é definido em 0,01, 0,05 ou 0,10. Quanto menor o nível de significância, mais rigoroso é o teste.
Os graus de liberdade do numerador e os graus de liberdade do denominador dependem do tipo de teste F e dos dados envolvidos. Eles indicam quantos grupos ou variáveis independentes estão envolvidos na análise. Por exemplo, em uma análise de regressão, df1 é igual ao número de variáveis independentes no modelo e df2 é igual ao número de observações menos df1 menos 1.
Geralmente, você pode encontrar esses valores em seus dados ou na saída do software. Se você não tiver certeza de como calculá-los, consulte alguns recursos online que explicam como encontrá-los para diferentes tipos de testes F. Por exemplo, você pode encontrar alguns desses recursos aqui:
[Como encontrar graus de liberdade para um teste F] por Statology
[Calculadora de Graus de Liberdade] por Social Science Statistics
[Tutorial de Graus de Liberdade] por Laerd Statistics
Você precisa localizar a linha e a coluna apropriadas na Tabela F
Depois de determinar seu nível de significância, df1 e df2, você precisa localizar a linha e a coluna apropriadas na Tabela F que correspondem a esses valores.A linha é determinada por df1 e a coluna é determinada por df2 e alfa.
Por exemplo, se seu nível de significância é 0,05, seu df1 é 3 e seu df2 é 10, você precisa encontrar a linha que tem 3 na primeira célula e a coluna que tem 10 na primeira célula e 0,05 na segunda célula. A interseção desta linha e coluna fornecerá o valor crítico para o seu teste F.
Nesse caso, usando a Tabela de Distribuição F por Estatologia, você descobrirá que o valor crítico é 3,49. Isso significa que se sua estatística F for maior ou igual a 3,49, você pode rejeitar a hipótese nula em alfa = 0,05.
Você precisa comparar a estatística F com o valor crítico
A etapa final é comparar sua estatística F calculada com o valor crítico da Tabela F. A estatística F é calculada a partir de seus dados usando uma fórmula que depende do tipo de teste F. Normalmente, você pode encontrar esse valor na saída do software ou em uma calculadora online.
Se sua estatística F for maior ou igual ao valor crítico da Tabela F, você poderá rejeitar a hipótese nula e concluir que há uma diferença ou efeito significativo. Se sua estatística F for menor que o valor crítico da Tabela F, você não poderá rejeitar a hipótese nula e concluir que não há diferença ou efeito significativo.
Por exemplo, se sua estatística F for 4,32 e seu valor crítico for 3,49, você pode rejeitar a hipótese nula em alfa = 0,05 e dizer que seu modelo ou fator explica uma quantidade significativa de variação nos dados. Se sua estatística F for 2,76 e seu valor crítico for 3,49, você não poderá rejeitar a hipótese nula em alfa = 0,05 e dizer que seu modelo ou fator não explica uma quantidade significativa de variação nos dados.
Exemplos de como usar a tabela F para diferentes tipos de testes F
Teste F na análise de regressão
Um exemplo de como usar a Tabela F para um teste F é na análise de regressão.A análise de regressão é um método de modelar a relação entre uma ou mais variáveis independentes (preditores) e uma variável dependente (resposta). O teste F na análise de regressão verifica se o modelo de regressão fornece um ajuste melhor aos dados do que um modelo que não contém variáveis independentes (modelo apenas de interceptação).
A hipótese nula para este teste é que todos os coeficientes de regressão (exceto o intercepto) são iguais a zero, significando que nenhuma das variáveis independentes tem efeito significativo sobre a variável dependente. A hipótese alternativa é que pelo menos um dos coeficientes da regressão não seja igual a zero, significando que pelo menos uma das variáveis independentes tem efeito significativo sobre a variável dependente.
Para realizar este teste, você precisa calcular a estatística F de seus dados usando a seguinte fórmula:
F = (SSR/df1)/(SSE/df2)
onde SSR é a soma dos quadrados devido à regressão, SSE é a soma dos quadrados devido ao erro, df1 é o número de variáveis independentes no modelo e df2 é o número de observações menos df1 menos 1.
Você também precisa encontrar o valor crítico da Tabela F usando seu nível de significância, df1 e df2. Então você precisa comparar a estatística F com o valor crítico e tirar sua conclusão.
Por exemplo, suponha que você tenha um modelo de regressão com duas variáveis independentes (X1 e X2) e uma variável dependente (Y). Você tem 15 observações em seu conjunto de dados. Você deseja testar se seu modelo de regressão fornece um ajuste melhor aos dados do que um modelo somente de interceptação em alfa = 0,05.
Você calcula a estatística F de seus dados usando a fórmula acima e obtém F = 5,67. Você encontra o valor crítico da Tabela F usando alfa = 0,05, df1 = 2 e df2 = 12. Você obtém Fc = 3.89.
Você compara a estatística F com o valor crítico e vê que F > Fc. Isso significa que você pode rejeitar a hipótese nula e concluir que seu modelo de regressão fornece um ajuste melhor aos dados do que um modelo somente de interceptação em alfa = 0,05.
Teste F em ANOVA
Outro exemplo de como usar a Tabela F para um teste F é em ANOVA. ANOVA é um método de comparação das médias de dois ou mais grupos ou níveis de um fator. O teste F em ANOVA verifica se existe diferença global entre as médias dos grupos ou níveis. Ele compara a variação entre os grupos com a variação dentro dos grupos.
A hipótese nula para este teste é que todas as médias dos grupos são iguais, ou seja, não há diferença significativa entre os grupos ou níveis. A hipótese alternativa é que pelo menos uma das médias dos grupos não é igual às demais, significando que existe uma diferença significativa entre os grupos ou níveis.
Para realizar este teste, você precisa calcular a estatística F de seus dados usando a seguinte fórmula:
F = (MSB/df1)/(MSW/df2)
onde MSB é o quadrado médio entre os grupos, MSW é o quadrado médio dentro dos grupos, df1 é o número de grupos menos 1 e df2 é o número total de observações menos o número de grupos.
Você também precisa encontrar o valor crítico da Tabela F usando seu nível de significância, df1 e df2. Então você precisa comparar a estatística F com o valor crítico e tirar sua conclusão.
Por exemplo, suponha que você tenha uma ANOVA com três grupos (A, B e C) e um fator (X). Você tem 10 observações em cada grupo. Você deseja testar se há uma diferença geral entre as médias dos grupos em alfa = 0,05.
Você calcula a estatística F de seus dados usando a fórmula acima e obtém F = 4,23. Você encontra o valor crítico da Tabela F usando alfa = 0,05, df1 = 2 e df2 = 27. Você obtém Fc = 3.36.
Você compara a estatística F com o valor crítico e vê que F > Fc. Isso significa que você pode rejeitar a hipótese nula e concluir que existe uma diferença geral entre as médias dos grupos em alfa = 0,05.
Teste F para variâncias iguais
Um terceiro exemplo de como usar a Tabela F para um teste F é para testar variâncias iguais. Este teste verifica se duas populações têm variâncias iguais. Ele compara a proporção de variâncias de amostra de duas amostras independentes.
A hipótese nula para este teste é que as variâncias populacionais são iguais, o que significa que não há diferença significativa na variabilidade entre as duas populações. A hipótese alternativa é que as variâncias populacionais não são iguais, o que significa que há uma diferença significativa na variabilidade entre as duas populações.
Para realizar este teste, você precisa calcular a estatística F de seus dados usando a seguinte fórmula:
F = s1 /s2
Onde está a1 é a variância amostral da amostra 1, s2 é a variância amostral da amostra 2. Você precisa ter certeza de que s1 é a maior das duas variâncias de amostra.
Você também precisa encontrar o valor crítico da Tabela F usando seu nível de significância, df1 e df2. Nesse caso, df1 é o tamanho da amostra da amostra 1 menos 1 e df2 é o tamanho da amostra da amostra 2 menos 1. Então você precisa comparar a estatística F com o valor crítico e tirar sua conclusão.
Por exemplo, suponha que você tenha duas amostras de duas populações e queira testar se as populações têm variâncias iguais em alfa = 0,05. A amostra 1 tem um tamanho de amostra de 12 e uma variação de amostra de 16. A amostra 2 tem um tamanho de amostra de 10 e uma variação de amostra de 9.
Você calcula a estatística F a partir de seus dados usando a fórmula acima e obtém F = 16 / 9 = 1,78. Você encontra o valor crítico da Tabela F usando alfa = 0,05, df1 = 11 e df2 = 9. Você obtém Fc = 3.59.
Você compara a estatística F com o valor crítico e vê que F c. Isso significa que você não pode rejeitar a hipótese nula e concluir que não há diferença significativa na variabilidade entre as duas populações em alfa = 0,05.
Conclusão
A Tabela F é uma ferramenta útil para encontrar os valores críticos da distribuição F para diferentes tipos de testes F. Você pode baixar a Tabela F de fontes online ou salvá-la como um arquivo para sua conveniência. Para usar a Tabela F, você precisa saber seu nível de significância, seus graus de liberdade do numerador e seus graus de liberdade do denominador. Você também precisa calcular sua estatística F a partir de seus dados e compará-la com o valor crítico da Tabela F. Dependendo do resultado, você pode rejeitar ou deixar de rejeitar a hipótese nula para seu teste F.
perguntas frequentes
Qual é a diferença entre a distribuição F e a distribuição t?
A distribuição F e a distribuição t são distribuições assimétricas à direita usadas para testar hipóteses. A principal diferença é que a distribuição F depende de dois parâmetros (os graus de liberdade do numerador e os graus de liberdade do denominador), enquanto a distribuição t depende de um parâmetro (os graus de liberdade). A distribuição t é um caso especial da distribuição F quando os graus de liberdade do numerador são iguais a 1.
Como escolho o nível de significância para o meu teste F?
O nível de significância do seu teste F é uma questão de escolha e depende de quão confiante você deseja estar em sua conclusão. Uma escolha comum é alfa = 0,05, o que significa que você está disposto a aceitar uma chance de 5% de rejeitar uma hipótese nula verdadeira. Um nível alfa mais baixo (como 0,01 ou 0,001) significa que você é mais rigoroso e requer mais evidências para rejeitar a hipótese nula. Um nível alfa mais alto (como 0,10 ou 0,20) significa que você é mais tolerante e requer menos evidências para rejeitar a hipótese nula.
Como interpreto o resultado do meu teste F?
O resultado do seu teste F informa se há uma diferença ou efeito significativo em seus dados com base em sua hipótese. Se sua estatística F for maior ou igual ao valor crítico da Tabela F, você poderá rejeitar a hipótese nula e aceitar a hipótese alternativa. Isso significa que há uma diferença ou efeito significativo em seus dados. Se sua estatística F for menor que o valor crítico da Tabela F, você não poderá rejeitar a hipótese nula e deixar de aceitar a hipótese alternativa. Isso significa que não há diferença ou efeito significativo em seus dados.
Quais são algumas suposições para o teste F?
O teste F possui algumas suposições que precisam ser atendidas para que o teste seja válido e confiável. Algumas dessas suposições são:
As amostras são independentes e selecionadas aleatoriamente de suas populações.
As populações são normalmente distribuídas ou aproximadamente normais.
As populações têm variâncias iguais ou aproximadamente iguais.
Você pode verificar essas suposições usando vários métodos, como gráficos, testes ou cálculos. Se essas suposições forem violadas, pode ser necessário usar um teste diferente ou uma alternativa não paramétrica.
Quais são algumas vantagens e desvantagens do teste F?
O teste F tem algumas vantagens e desvantagens das quais você deve estar ciente ao usá-lo para sua análise estatística. Algumas delas são:
Vantagens:
O teste F é um teste versátil e poderoso que pode ser usado para vários tipos de análise, como regressão, ANOVA e variâncias iguais.
O teste F pode lidar com mais de dois grupos ou níveis em ANOVA, ao contrário do teste t que pode lidar apenas com dois grupos.
O teste F pode lidar com várias variáveis independentes na regressão, ao contrário do teste t, que pode lidar apenas com uma variável independente.
Desvantagens:
O teste F tem mais suposições do que alguns outros testes, como normalidade e variâncias iguais, que podem não ser atendidas em alguns casos.
O teste F não informa quais grupos ou variáveis são significativamente diferentes ou têm um efeito significativo, apenas que há uma diferença ou efeito geral. Você pode precisar usar testes adicionais, como testes post hoc ou testes de contraste para descobrir mais detalhes.
O teste F é sensível a outliers e valores extremos, que podem afetar o cálculo da estatística F e o valor crítico.
0517a86e26
Commenti