关于F检验的读书笔记

置信区间与置信水平
置信水平越高，置信区间就越宽。那么置信水平越高，原假设是否就越可信呢？
并不是。置信水平越高，拒绝域就越窄，原假设就越难被拒绝，难以被拒绝的假设被接受了是理所当然，难以被拒绝的假设被拒绝了足以说明此事越不可能实现。
换句话说，置信水平越高，原假设越能被接受，越难被拒绝，但不能说明原假设越可信。所以置信水平的设置相当有水平，如果你本身认为这件事十分可信，我建议置信水平要低一点，这样这件事是比较难接受的，通过了假设，反而证明难接受的事物被接受了，此事还是可信的。如果你认为此事不太可信，我建议置信水平高一点，这样这件事是易于接受的，若被拒绝了说明此事难以实现，也许是偶然造成的结果。
如果你不知道怎么设置，我建议直接选0.95。那么以上就全是废话。

F检验
F检验有三大前提：
1.方差齐性：就是这几组数据（水平）的总体样本方差差不多，差距并不是特别大，对应的有方差齐性检验。
2.符合正态分布
3.观测独立

F检验之前要进行方差齐性检验，不进行的话偏差会变大，但也没谁说会严重影响结果。反而T检验是必须要进行方差齐性，否则会严重影响结果。
主要是用来观察因素下的水平对均值的影响是否显著。也可以用来判断两个不同水平下的双因素是否有交互作用。
关于如何实现F检验以及具体含义可以看：
https://www.cnblogs.com/zm-pop-pk/p/11447022.html
对交互作用不明白可以看这篇文章：https://blog.csdn.net/Er_longlong/article/details/91048851

以下是关于交互作用做法的例子