はじめに
Excelには様々な統計関数が用意されていますが、F.TEST関数は、2つのデータ範囲の分散に有意な差がないかどうかを検定する際に役立ちます。これは、2つの母集団の分散が等しいという帰無仮説を検定するものです。この記事では、F.TEST関数の基本的な使い方から、画像にある例、そしてExcelのバージョン情報、さらに旧バージョンのFTEST関数についても詳しく解説します。
F検定とは?
F検定は、2つの母集団の分散が等しいかどうかを検定するための統計的手法です。例えば、2つの異なる製造ラインで生産された製品の品質のばらつきを比較したい場合などに使用されます。F検定では、2つの標本から計算された分散の比(F値)に基づいて検定を行います。
F.TEST関数とは?
F.TEST関数は、2つのデータ範囲の分散に有意な差がない確率(両側確率)を返します。
基本的な構文
Excel
=F.TEST(配列1, 配列2)
各引数の意味は以下の通りです。
- 配列1(必須): 1番目のデータ範囲を指定します。
- 配列2(必須): 2番目のデータ範囲を指定します。
Excelバージョン情報:F.TESTとFTEST
F.TEST関数は、Excel 2010で導入されました。それ以前のバージョンでは、FTEST関数を使用していました。FTEST関数はF.TEST関数と全く同じ機能を持っています。F.TEST関数が導入された理由は、他の統計関数との命名規則の統一性を図るためです。FTEST関数は互換性のために残されていますが、新しいバージョンではF.TESTを使用することを推奨します。
画像例の解説
画像では、以下の設定でF.TEST関数を使用しています。
- 配列1: セル範囲B2:B6(実測値)を指定しています。
- 配列2: セル範囲C2:C6(期待値)を指定しています。
- 数式: セルC7には以下の数式が入力されています。
Excel
=F.TEST(B2:B6,C2:C6)
この数式を分解して解説します。
- B2:B6: 実測値のデータ範囲を指定しています。
- C2:C6: 期待値のデータ範囲を指定しています。
数式の動作
この数式は、「実測値の分散と期待値の分散に有意な差がない確率」を計算します。結果として、セルC7には0.995060339と表示されています。これは、実測値と期待値の分散に偶然による差以上の差がない確率が約99.5%であることを意味します。一般的に、この確率(p値)が有意水準(例えば0.05や0.01)よりも大きい場合、2つの分散に有意な差はないと判断します。この例では、p値が非常に大きいため、実測値と期待値の分散に有意な差はないと結論付けられます。
Excelサンプルデータのダウンロード
上記画像のエクセルサンプルデータを、以下のリンクからダウンロードし、練習用として活用ください。
【Excel】練習用サンプルデータ(例題)をダウンロード(無料)
FTEST関数(古いバージョン)
Excelの古いバージョン(Excel 2007以前など)では、FTEST関数を使用していました。FTEST関数の構文は以下の通りです。
Excel
=FTEST(配列1, 配列2)
引数の意味はF.TEST関数と全く同じです。
F.TEST関数の注意点
- 配列1と配列2は数値でなければなりません。
- 配列が空の場合、または配列のデータ要素が1つの場合、エラー値 #DIV/0! が返されます。
例:2つの工場の生産量のばらつき比較
2つの工場(AとB)で同じ製品を生産しているとします。それぞれの工場から無作為に製品を抽出し、その重量を測定した結果、以下のデータが得られました。
- 工場A:{102, 105, 98, 101, 103, 99, 104, 100, 106, 97}
- 工場B:{100, 101, 99, 102, 100, 98, 101, 100, 99, 102}
これらのデータを用いて、2つの工場の生産量のばらつきに有意な差があるかどうかを検定します。
ExcelでF.TEST関数を使用すると、
Excel
=F.TEST({102, 105, 98, 101, 103, 99, 104, 100, 106, 97}, {100, 101, 99, 102, 100, 98, 101, 100, 99, 102})
と入力します。
まとめ
F.TEST関数は、2つのデータ範囲の分散を比較する際に非常に役立つ関数です。2つの母集団の分散が等しいかどうかを検定する際に使用します。最新のExcelを使用している場合は、F.TEST関数を使用し、古いバージョンを使用している場合はFTEST関数を使用することを覚えておきましょう。
この解説で、F.TEST関数とFTEST関数について、より深く理解できたかと思います。この情報を活用し、Excelでのデータ分析をより効率的に行いましょう。
コメント