F検定とは？
えふけんてい
F検定とは、二つの母集団の分散の比をF分布を用いて検定する統計的仮説検定の手法です。
F検定（F-test）は、統計学における仮説検定の一種で、二つの標本の分散が等しいかどうかを判断したり、複数の群の平均の差を検定したりする際に用いられます。検定統計量がF分布に従うことからF検定と呼ばれます。
最も基本的なF検定は「等分散検定」です。二つの標本の分散S₁²とS₂²の比 F = S₁²/S₂² を計算し、これが自由度(n₁-1, n₂-1)のF分布に従うことを利用して、母分散が等しいという帰無仮説を検定します。この検定は、t検定を行う前提条件（等分散性の確認）としてよく使われます。
F検定が広く応用される場面として、分散分析（ANOVA）があります。ANOVAでは3群以上の平均値を比較する際に、群間分散と群内分散の比をF統計量として用い、群間に有意差があるかを判断します。
- 一元配置ANOVA：1つの要因による群分けで平均を比較
- 二元配置ANOVA：2つの要因と交互作用を同時に検討
- 回帰分析の有意性検定：モデル全体の説明力をF検定で評価
F検定の前提として、各集団が正規分布に従うことと、サンプルが独立であることが必要です。正規性の仮定が満たされない場合は、ルビーン検定やブラウン・フォーサイス検定など頑健な代替手法が使われます。統計ソフト（R、Python、SPSSなど）では自動的にF値とp値が出力され、データ解析の現場で日常的に使われています。
使い方・例文
二つの工場の製品寸法のばらつきを比較してどちらが均一かを判断する場合や、複数の教授法の学習効果に差があるかを調べる分散分析にF検定が使われます。
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