f检验又叫什么名字，怎么做，在什么软件做

f检验也称为方差分析（Analysis of Variance，ANOVA）。它用于比较两个或多个组的均值是否相等，其原假设为这些组的均值相等，备择假设为至少有一组的均值不同。F检验的统计量是F值，F值越大，说明组间差异越大，拒绝原假设的可能性越大。

在实际应用中，可以使用统计软件如SPSS、R、Excel等进行F检验的计算和结果分析。

相关问题

python怎么做f检验

在Python中，可以使用`scipy.stats`模块来进行F检验。具体步骤如下：

1. 导入模块：

   from scipy.stats import f_oneway

2. 准备数据：

假设我们有三个样本的数据：

   group1 = [1, 2, 3, 4, 5]
   group2 = [2, 4, 6, 8, 10]
   group3 = [3, 6, 9, 12, 15]

3. 进行F检验：

   f_statistic, p_value = f_oneway(group1, group2, group3)

这里的`f_statistic`是F统计量的值，`p_value`是P值。

4. 解读结果：

对于F检验，我们的零假设是各组之间的均值相等，备择假设是各组之间的均值不相等。如果P值小于显著性水平（例如0.05），则拒绝零假设，认为各组均值不相等。否则不能拒绝零假设，认为各组均值相等。

T检验、F检验做形象的介绍区别

T检验和F检验是统计学中两种常用的假设检验方法。

T检验是用于检验两组独立样本的均值是否有显著差异的方法，它利用样本的均值和标准差计算出一个t值，通过比较t值与一个预先确定的临界值，从而决定是否拒绝原假设，即两组样本均值相等。

F检验是用于检验两组样本的方差是否有显著差异的方法，它计算出一个F值，通过比较F值与一个预先确定的临界值，从而决定是否拒绝原假设，即两组样本方差相等。

因此，T检验是检验样本均值是否相等的方法，而F检验是检验样本方差是否相等的方法。