化學分析中的統計學
F 檢驗
/ EFF-test /
假設兩塊飛鏢靶的平均命中點一樣，但你懷疑某位選手投得比另一位更散。要比較的不是飛鏢落在哪裡，而是它們散得有多開，這就需要一件不同於 t 檢驗的工具。F 檢驗正是這件工具：它比較的是兩組測量的離散程度，而非它們的平均值。
F 檢驗的做法，是取兩個方差——也就是標準偏差的平方——之比，把較大的那個放在分子上。如果兩個方法精密度相當，這個叫 F 的比值就在 1 附近徘徊；如果某個方法明顯更吵鬧，F 就會變大，一旦越過由顯著性水平和自由度定下的臨界值，你就判定兩者精密度確實不同。
它之所以重要，是因為化學家常需知道一個更便宜、更快的新方法是否和舊方法一樣可重複；也因為用來比較平均值的 t 檢驗，暗暗假定兩組離散程度相近——F 檢驗正是先去檢驗這個假定的工具。但要提醒：和 t 檢驗一樣，它依賴數據大致服從高斯分佈，並且對離群值敏感。
舊方法給出標準偏差 0.10%，新方法 0.18%。平方後相除得 F 約為 3.2；把它與臨界 F 相比，便可判定新方法的精密度是否顯著偏低。
通過兩個方法的方差比，比較它們的精密度。
F 檢驗比的是離散（方差），t 檢驗比的是中心（平均值）。兩者常成對使用：先做 F 檢驗，看方差能否當作相等，再選用合適形式的 t 檢驗。
又稱
另見