Teste F para duas variâncias
Variâncias (dispersão) · Duas amostras independentes · distribuição de referência: F(n₁−1, n₂−1)
Quando usar
Comparar a dispersão de dois grupos independentes.
Hipótese nula
As variâncias são iguais: σ₁² = σ₂².
Pressupostos
- Grupos independentes
- Dados normais (frágil sem isso)
Estatística
F = \dfrac{s_1^2}{s_2^2}Como reportar
F(15, 20) = 2,22; p = 0,097
No R e no Python
R
var.test(a, b)Python
f = a.var(ddof=1) / b.var(ddof=1)
p = 2 * min(stats.f.cdf(f, len(a) - 1, len(b) - 1), stats.f.sf(f, len(a) - 1, len(b) - 1))No Python, stats é scipy.stats e np é numpy.
Variantes e alternativas
- Levene, robusto à falta de normalidade
- Pitman-Morgan, com amostras pareadas
Onde fica no catálogo
Variâncias (dispersão). Comparam o quanto os dados se espalham, não o centro. Servem por si mesmos, como no controle de qualidade, e para conferir o pressuposto de variâncias iguais de outros testes.
Duas amostras independentes. Dois grupos de indivíduos diferentes, sem relação entre si, como tratamento e controle.
Na árvore de decisão
- O que você quer fazer? Comparar grupos, ou um grupo com um valor de referência
- Que tipo de resposta você mediu? A dispersão, e não o centro
- Quantos grupos ou medidas? Dois grupos independentes
- Os dados são normais? Sim