F統計、Fクリティカル値、およびP値

私はこの分野には非常に新しく、ANOVAテーブルの結果に基づいて帰無仮説を拒否する概念を理解するのが困難です。

• 計算されたFと臨界値はp値にどのように関係しますか？

• また、計算されたFが1より大きい場合、p値がアルファより小さい場合でも、常に帰無仮説が棄却されることを示していますか？

これらの質問が私の無知のしるしである場合は申し訳ありませんが、私は57歳であり、35年ぶりに学校に戻っています！助けてくれてありがとう。

2人の友人が、どちらが仕事や学校から遠く離れて住んでいるかについて議論している場合を考えてください。あなたは議論を解決し、彼らが家と仕事の間をどれだけ移動しなければならないかを測定するように頼むことを申し出る。両方ともあなたに報告しますが、1つはマイルで報告し、もう1つはキロメートルで報告するため、2つの数値を直接比較することはできません。マイルをキロメートルに変換するか、キロメートルをマイルに変換して比較することができますが、どちらの変換を行っても問題ありません。どちらにしても同じ決定に至ります。

テスト統計と似ています。アルファ値をF統計と比較することはできません。アルファをクリティカル値に変換してF統計をクリティカル値と比較するか、F統計をpに変換する必要があります。 -valueとp値をアルファと比較します。

アルファは事前に選択され（他に設定しない場合、コンピューターは多くの場合0.05にデフォルト設定されます）、帰無仮説が真である場合に誤って拒否する意思を表します（タイプIエラー）。F統計量はデータから計算され、平均間の変動が偶然により予想されるものをどれだけ超えるかを表します。臨界値より大きいF統計量は、アルファより小さいp値と同等であり、どちらも帰無仮説を棄却することを意味します。

F統計値を1と比較するのは、偶然のために1より大きくなる可能性があるためです。臨界値よりも大きい場合にのみ、偶然による可能性は低く、むしろ帰無仮説。

私が教えるクラスでは、他の人ほど若くなく、しばらく働いてから学校に戻っている生徒は、しばしば最高の質問をし、実際に答えで何ができるかに興味があることがわかりました（テスト中であるかどうかだけで心配するのではなく）、質問することを恐れないでください。

つまり、p値がアルファレベルより小さい場合、nullを拒否します。また、重要なf値がF値よりも小さい場合は、nullを拒否する必要があります。null仮説も拒否する必要があります。n値を拒否するのに十分な結果であるかどうかを判断するには、p値と共にF値を常に使用する必要があります仮説。大きなf値を取得した場合、それは重要な意味を持ち、小さなp値はすべての結果が重要であることを意味します。F統計は、すべての変数の結合効果を一緒に比較するだけです。簡単に言えば、アルファレベルがp値より大きい場合にのみ帰無仮説を棄却します。

ソース：http : //www.statisticshowto.com/f-value-one-way-anova-reject-null-hypotheses/

私はあなたが推薦した記事を読みましたが、問題があると感じたので、まだわかりません。そのコンテンツをキャプチャし、以下の画像として添付しました。それを明確に説明するのを手伝ってもらえますか？