F-test.doc
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F检验（F-test），又叫似然比率检验、方差齐性检验，是指一种统计学意义上服从F-分布的零假设（nullhypothesis,H0）的检验。
其通常是用来比较统计性模型，以确定该模型中的样本数据是否可以代表其母体的分布情况。
F检验为纪念罗纳德·费雪（RonaldAylmerFisher），并以他的名字命名。
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。
样本标准偏差的平方，即（“^2”是表示平方）：
S^2=∑（X-X平均）^2/（n-1）
两组数据就能得到两个S^2值，S大^2和S小^2
F=S大^2/S小^2
由表中f大和f小（f为自由度n-1）,查得F表，
然后计算的F值与查表得到的F表值比较，如果
F F≥F表表明两组数据存在显著差异
置信度95%时F值（单边）
f大
f小
2
3
4
5
6
7
8
9
10
∞
2
3
4
5
6
7
8
9
10
∞
19.0
9.55
6.94
5.79
5.14
4.74
4.46
4.26
4.10
3.00
19.16
9.28
6.59
5.41
4.76
4.35
4.07
3.86
3.71
3.60
19.25
9.12
6.39
5.19
4.53
4.12
3.84
3.63
3.48
2.37
19.30
9.01
6.26
5.05
4.39
3.97
3.69
3.48
3.33
3.21
19.33
8.94
6.16
4.95
4.28
3.87
3.58
3.37
3.22
2.10
19.36
8.88
6.09
4.88
4.21
3.79
3.50
3.29
3.14
2.01
19.37
8.84
6.04
4.82
4.51
3.73
3.44
3.23
3.07
1.94
19.38
8.81
6.00
4.78
4.10
3.68
3.39
3.18
3.02
1.88
19.39
8.78
5.96
4.74
4.06
3.63
3.34
3.13
2.97
1.83
19.5
8.53
5.63
4.36
3.67
3.23
2.93
2.71
2.54
1.00
为大方差数据的自由度；为小方差数据的自由度。
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