Risposta:
Un test F presuppone che i dati siano distribuiti normalmente e che i campioni siano indipendenti l'uno dall'altro.
Spiegazione:
Un test F presuppone che i dati siano distribuiti normalmente e che i campioni siano indipendenti l'uno dall'altro.
I dati che differiscono dalla normale distribuzione potrebbero essere dovuti a poche ragioni. I dati potrebbero essere distorti o la dimensione del campione potrebbe essere troppo piccola per raggiungere una distribuzione normale. Indipendentemente dal motivo, i test F presumono una distribuzione normale e generano risultati inaccurati se i dati differiscono significativamente da questa distribuzione.
I test F presumono anche che i punti dati siano indipendenti l'uno dall'altro. Ad esempio, stai studiando una popolazione di giraffe e vuoi sapere come sono correlate le dimensioni del corpo e il sesso. Trovate che le femmine sono più grandi dei maschi, ma non avete preso in considerazione che sostanzialmente più adulti nella popolazione sono femmine che maschi. Pertanto, nel tuo set di dati, il sesso non è indipendente dall'età.
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