Je suis très nouveau dans ce domaine et j'ai du mal à comprendre le concept de rejet de l'hypothèse nulle sur la base des résultats de la table ANOVA.
Comment le F calculé et la valeur critique sont-ils liés à la valeur de p?
Et si le F calculé est supérieur à 1, cela indique-t-il toujours que l'hypothèse nulle doit être rejetée, même si la valeur de p est inférieure à l'alpha?
Désolé si ces questions sont des signes de mon ignorance, mais j'ai 57 ans et je retourne à l'école après une absence de 35 ans! Merci pour toute aide.
Réfléchissez si vous avez 2 amis qui se disputent tous les deux pour savoir lequel habite le plus loin du travail / de l'école. Vous proposez de régler le débat et leur demandez de mesurer la distance qu'ils doivent parcourir entre le domicile et le travail. Ils vous rendent compte tous les deux, mais l'un rapporte en miles et l'autre en kilomètres, vous ne pouvez donc pas comparer directement les 2 chiffres. Vous pouvez convertir les miles en kilomètres ou les kilomètres en miles et faire la comparaison, quelle conversion que vous effectuez n'a pas d'importance, vous prendrez la même décision de toute façon.
C'est similaire avec les statistiques de test, vous ne pouvez pas comparer votre valeur alpha à la statistique F dont vous avez besoin pour convertir l'alpha en une valeur critique et comparer la statistique F à la valeur critique ou vous devez convertir votre statistique F en un p -value et compare la valeur de p à alpha.
Alpha est choisi à l'avance (les ordinateurs sont souvent par défaut à 0,05 si vous ne le définissez pas autrement) et représente votre volonté de rejeter faussement l'hypothèse nulle si elle est vraie (erreur de type I). La statistique F est calculée à partir des données et représente à quel point la variabilité entre les moyennes dépasse celle attendue en raison du hasard. Une statistique F supérieure à la valeur critique équivaut à une valeur p inférieure à alpha et les deux signifient que vous rejetez l'hypothèse nulle.
Nous ne comparons pas la statistique F à 1 car elle peut être supérieure à 1 uniquement en raison du hasard, ce n'est que lorsqu'elle est supérieure à la valeur critique que nous disons qu'elle est peu susceptible d'être due au hasard et préférerait rejeter la hypothèse nulle.
Dans les classes que j'enseigne, j'ai constaté que les élèves qui ne sont pas aussi jeunes que les autres et qui retournent à l'école après avoir travaillé pendant un certain temps posent souvent les meilleures questions et sont plus intéressés par ce qu'ils peuvent réellement faire avec les réponses ( plutôt que de simplement vous inquiéter s'il est sur le test), alors n'ayez pas peur de demander.
Cette réponse de @GregSnow est très bonne. Je pensais juste que je pointerais vers la page wikipedia expliquant la valeur de p - les deux premiers paragraphes en particulier - car comprendre cela semble être un bug particulier. (Je ferais également écho à ses commentaires concernant les étudiants plus âgés.)
Glen_b -Reinstate Monica
1
Voir également statdistributions.com/f . Dans de nombreux exemples, lorsque les 2 variances utilisées pour calculer F sont divisées pour obtenir un rapport, on obtient le type de distribution indiqué - SI rien d'autre que le hasard ne fonctionne. La question est de savoir dans quelle mesure un F donné serait improbable dans une telle hypothèse?
rolando2
3
Donc, en bref, rejetez le null lorsque votre valeur p est inférieure à votre niveau alpha. Vous devez également rejeter la valeur nulle si votre valeur f critique est inférieure à votre valeur F, vous devez également rejeter l'hypothèse nulle.La valeur F doit toujours être utilisée avec la valeur p pour décider si vos résultats sont suffisamment significatifs pour rejeter la valeur nulle. hypothèse. Si vous obtenez une grande valeur f, cela signifie que quelque chose est significatif, tandis qu'une petite valeur p signifie que tous vos résultats sont significatifs. La statistique F compare simplement l'effet conjoint de toutes les variables ensemble. Pour le dire simplement, rejetez l'hypothèse nulle uniquement si votre niveau alpha est supérieur à votre valeur p.
J'avais lu le message que vous recommandiez, mais je sentais qu'il y avait un problème et je ne comprends toujours pas. J'ai capturé son contenu et attaché comme une image ci-dessous. Pourriez-vous aider à l'expliquer clairement?
Donc, en bref, rejetez le null lorsque votre valeur p est inférieure à votre niveau alpha. Vous devez également rejeter la valeur nulle si votre valeur f critique est inférieure à votre valeur F, vous devez également rejeter l'hypothèse nulle.La valeur F doit toujours être utilisée avec la valeur p pour décider si vos résultats sont suffisamment significatifs pour rejeter la valeur nulle. hypothèse. Si vous obtenez une grande valeur f, cela signifie que quelque chose est significatif, tandis qu'une petite valeur p signifie que tous vos résultats sont significatifs. La statistique F compare simplement l'effet conjoint de toutes les variables ensemble. Pour le dire simplement, rejetez l'hypothèse nulle uniquement si votre niveau alpha est supérieur à votre valeur p.
Source: http://www.statisticshowto.com/f-value-one-way-anova-reject-null-hypotheses/
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J'avais lu le message que vous recommandiez, mais je sentais qu'il y avait un problème et je ne comprends toujours pas. J'ai capturé son contenu et attaché comme une image ci-dessous. Pourriez-vous aider à l'expliquer clairement?
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