f檢驗是用來幹什麼的

F檢驗：用於計量資料統計，用介紹的公式方法計算F值，用介紹的公式方法計算F值，確定單、雙因素和置信水平。根據定單、雙因素和置信水平查出F表值並和計算值比較。計算值小於表值無顯著性差異，大於有差異。

F檢驗（F-test），最常用的別名叫做聯合假設檢驗，此外也稱方差比率檢驗、方差齊性檢驗。它是一種在零假設之下，統計值服從F-分佈的檢驗。其通常是用來分析用了超過一個引數的統計模型，以判斷該模型中的全部或一部分引數是否適合用來估計母體。

注意事項：

F檢驗對於資料的正態性非常敏感，因此在檢驗方差齊性的時候，Levene檢驗，Bartlett檢驗或者Brown–Forsythe檢驗的穩健性都要優於F檢驗。

F檢驗還可以用於三組或者多組之間的均值比較，但是如果被檢驗的資料無法滿足均是正態分佈的條件時，該資料的穩健型會大打折扣，特別是當顯著性水平比較低時。但是，如果資料符合正態分佈，而且alpha值至少為0.05，該檢驗的穩健型還是相當可靠的。

若兩個母體有相同的方差（方差齊性），那麼可以採用F檢驗，但是該檢驗會呈現極端的非穩健性和非常態性，可以用t檢驗、巴特勒特檢驗等取代。