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我们的数学家发现，当从正常总体中抽取两个样本时，每对测量的方差分数总是追求相同的比例。
有趣的是，在普遍的年份中，以各种不同方式收集的样本变异性的百分比遵循相同的分布，即 F 分布。我们可以使用方差比来进行假设检验，因为我们知道方差比的抽样分布服从已知分布。
据说临界值是一个临界值，或者在双尾测试的情况下是两个临界值，它定义了拒绝区域。换句话说，临界值将检验统计量的尺度划分为拒绝区域和非拒绝区域。
以下是临界值计算器如何帮助您为最常用的统计测试塑造单尾和双尾临界值。
您可以在此处快速确定双尾和单尾测试的临界值。它适用于最常见的统计分布：标准正态分布 N （0， 1），即您有 Z 分数、T 学生、卡方或 F 分布。
要计算临界值，您必须首先了解在假设原假设为 true 的情况下检验统计量的分布。临界值是分布上与检验统计量具有相同可能性且等于显著性水平的点。假定这些值与临界值一样极端。