Часто буває так, що нам необхідно порівняти дві вибірки між собою і прийняти рішення про те, чи описують вони одне й те саме, чи ці вибірки описують два різних явища. При цьому вибірки можуть бути різного розміру і відрізнятися за середнім значенням — це не проблема. Для розв'язання цього завдання використовується критерій Фішера. Суть його полягає в тому, щоб порівняти дисперсії двох вибірок. Фактично цей інструмент дозволяє порівняти математичні моделі, за якими сформовані порівнювані вибірки. Якщо моделі однакові, то й дисперсії вибірок будуть рівні. Можна виконати всі розрахунки вручну — вони не дуже складні, але давайте згадаємо, що на дворі вже не двадцяте століття, і скористаємося електронними таблицями. Якими б електронними таблицями Ви не користувалися, ці основні функції в них названі однаково. Отже, для оцінки за Фішером зробимо наступне:
- Знаходимо середнє значення для кожної вибірки =AVERAGE(вибірка)
- Знаходимо дисперсію для кожної з вибірок =VAR(вибірка)
- Фактичне значення критерію Фішера знайдемо як відношення більшої дисперсії до меншої
- Знаходимо число ступенів свободи вибірки (ЧСВ) — це кількість елементів у вибірці мінус 1 =COUNT(вибірка)-1
-
Критичне значення являтиме собою діапазон:
- а) нижню межу знайдемо як =F.INV(0,025; ЧСВ1; ЧСВ2)
- б) верхню межу знайдемо як =F.INV.RT(0,025; ЧСВ1; ЧСВ2)
0,025 — це половина рівня значущості, зазвичай рівного 0,05
6. Якщо фактичне значення критерію Фішера лежить між нижньою і верхньою межами, то приймаємо рішення про те, що вибірки описуються однією математичною моделлю і описують одне явище.