Die F-Verteilung: Unterschied zwischen den Versionen

Aus eLearning - Methoden der Psychologie - TU Dresden
Zur Navigation springen Zur Suche springen
Keine Bearbeitungszusammenfassung
KKeine Bearbeitungszusammenfassung
 
(3 dazwischenliegende Versionen von 3 Benutzern werden nicht angezeigt)
Zeile 1: Zeile 1:
{{Nav|Navigation|Statistik|Hauptseite}}
{{Nav|Navigation|Statistik_Grundbegriffe|Hauptseite}}


Die F-Verteilung oder Fisher-Verteilung ist eine stetige, rechtsschiefe Wahrscheinlichkeitsverteilung, die in der Teststatistik im Rahmen unterschiedlicher F-Tests, v.a. bei Varianzvergleichen, eine wichtige Rolle spielt.
Die F-Verteilung oder Fisher-Verteilung ist eine stetige, rechtsschiefe Wahrscheinlichkeitsverteilung, die in der Teststatistik im Rahmen unterschiedlicher F-Tests, v.a. bei Varianzvergleichen, eine wichtige Rolle spielt.
Zeile 6: Zeile 6:




[[File:1_3_2_F_Verteilung_Formel.PNG|200px]]
[[File:1_3_2_F_Verteilung_Formel.PNG|200px|link=Ausgelagerte_Formeln#F-Wert|Ausgelagerte Formel F-Wert]]




Zeile 12: Zeile 12:




[[File:1_3_2_F_Verteilung.PNG|700px|Abbildung 1: F-Verteilung aus 300 Stichproben mit 3 Gruppen der Größe 50]]
[[File:1_3_2_F_Verteilung.PNG|700px|Abbildung 1: F-Verteilung aus 300 Stichproben mit 3 Gruppen der Größe 50|link=Ausgelagerte_Bildbeschreibungen#Verteilung der F-Werte|Ausgelagerte Bildbeschreibung von Verteilung der F-Werte]]


Die Quantile der F-Verteilung und die damit einhergehenden p-Werte beschreiben den Wert unterhalb dessen ein bestimmter Anteil der Fläche der Verteilung liegt. In Abbildung ist das 95%-Quantil der Verteilung dargestellt. Die Quantile müssen nicht separat berechnet werden, sondern lassen sich aus Tabellen ablesen oder sind direkt in den Statistikprogrammen implementiert.
Die Quantile der F-Verteilung und die damit einhergehenden p-Werte beschreiben den Wert unterhalb dessen ein bestimmter Anteil der Fläche der Verteilung liegt. In Abbildung ist das 95%-Quantil der Verteilung dargestellt. Die Quantile müssen nicht separat berechnet werden, sondern lassen sich aus Tabellen ablesen oder sind direkt in den Statistikprogrammen implementiert.
Zeile 27: Zeile 27:
'''''Weiterführende Literatur'''''
'''''Weiterführende Literatur'''''


Rudolf, M., & Kuhlisch, W. (2008). ''Biostatistik: Eine Einführung für Biowissenschaftler'' (Kapitel 3.3). München: Pearson Studium.
Rudolf, M. & Kuhlisch, W. (2020). ''Biostatistik. Eine Eine Einführung für Bio- und Umweltwissenschaftler'' (2. Aufl.). München: Pearson Studium. (Kapitel 3.3)

Aktuelle Version vom 28. Februar 2023, 10:22 Uhr

Die F-Verteilung oder Fisher-Verteilung ist eine stetige, rechtsschiefe Wahrscheinlichkeitsverteilung, die in der Teststatistik im Rahmen unterschiedlicher F-Tests, v.a. bei Varianzvergleichen, eine wichtige Rolle spielt.

Die F-Verteilung entsteht dadurch, dass aus mehreren Grundgesamtheiten (mit den Parametern µi und σi) wiederholt Stichproben gezogen werden. Für jede dieser Stichproben wird mithilfe der folgenden Formel ein F-Wert bestimmt:


Ausgelagerte Formel F-Wert


Ein F-Wert setzt die Quadratsumme zwischen den Gruppen mit der Quadratsumme innerhalb der Gruppen, jeweils relativiert an den Freiheitsgraden, ins Verhältnis. Es wird also die systematische Varianz zwischen den Gruppen mit der Fehlervarianz innerhalb der Gruppen verglichen. Die dadurch entstehenden F-Werte sind streng positiv. Ein Beispiel einer F-Verteilung aus 3 Gruppen mit einer Größe von jeweils 50 wird in Abbildung 1 dargestellt.


Ausgelagerte Bildbeschreibung von Verteilung der F-Werte

Die Quantile der F-Verteilung und die damit einhergehenden p-Werte beschreiben den Wert unterhalb dessen ein bestimmter Anteil der Fläche der Verteilung liegt. In Abbildung ist das 95%-Quantil der Verteilung dargestellt. Die Quantile müssen nicht separat berechnet werden, sondern lassen sich aus Tabellen ablesen oder sind direkt in den Statistikprogrammen implementiert.


Videolink neu.PNG kkk Im Video wird die F-Verteilung näher erläutert.

Simulationslink neu2.PNG kkk Wie die F-Verteilung von der Anzahl der Gruppen und der jeweiligen Gruppengröße abhängt, lässt sich in der interaktiven Simulation nachvollziehen.


Weiterführende Literatur

Rudolf, M. & Kuhlisch, W. (2020). Biostatistik. Eine Eine Einführung für Bio- und Umweltwissenschaftler (2. Aufl.). München: Pearson Studium. (Kapitel 3.3)