F檢驗（又稱為方差齊性檢驗）主要對于方差齊性或方差同質(zhì)性進(jìn)行檢驗殴蓬。
F分布
獨立樣本T檢驗前需要進(jìn)行方差齊性檢驗，F(xiàn)檢驗的功能就是進(jìn)行方差齊性檢驗蟋滴。
從兩個研究總體中隨機抽取樣本染厅，要對這兩個樣本進(jìn)行比較的時候，首先要判斷兩個總體方差是否相同津函，即方差齊性肖粮。若兩總體方差相等，則直接用t檢驗尔苦，若不等涩馆，可采用t’檢驗行施、變量變換或秩和檢驗等方法。
R中常用的三種F檢驗的方法魂那，bartlett.test方差齊性檢驗蛾号、var.test方差齊性檢驗、leveneTest方差齊性檢驗
前兩者是對原始數(shù)據(jù)的方差進(jìn)行檢驗涯雅，leveneTest是對方差模型的殘差進(jìn)行組間齊性檢驗须教。一般認(rèn)為是要求殘差的方差齊，所以一般的統(tǒng)計軟件都做的是leveneTest斩芭。
例：用高蛋白和低蛋白兩種飼料飼養(yǎng)1月齡的大白鼠轻腺，飼養(yǎng)3個月后，測定兩組大白鼠的增重量(g)划乖，兩組數(shù)據(jù)分別如下所示：
高蛋白組：134,146,106,119,124,161,107,83,113,129,97,123
低蛋白組：70,118,101,85,107,132,94
試問兩種飼料養(yǎng)殖的大白鼠增重量是否有顯著差異贬养？
x <- c(134,146,106,119,124,161,107,83,113,129,97,123)
y <- c(70,118,101,85,107,132,94)
#分組
group <- as.factor(c(rep(1, 12), rep(0, 7)))
z <- c(x, y)
df <- data.frame(z, group)
1、bartlett.test方差齊性檢驗
bartlett.test(z ~ group)
Bartlett test of homogeneity of variances
data: z by group
Bartlett's K-squared = 0.0066764, df = 1, p-value = 0.9349
2琴庵、var.test方差齊性檢驗
var.test(z ~ group)
F test to compare two variances
data: z by group
F = 0.94107, num df = 6, denom df = 11, p-value = 0.9917
alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1
95 percent confidence interval:
0.2425021 5.0909424
sample estimates:
ratio of variances
0.941066
3误算、leveneTest方差齊性檢驗
library(car)
leveneTest(z, group)
Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
Df F value Pr(>F)
group 1 0.0088 0.9264
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三種檢驗結(jié)果都說明兩獨立樣本數(shù)據(jù)方差齊性，可以進(jìn)行獨立樣本T檢驗迷殿。
