F.TEST ทดสอบว่าสองชุดข้อมูลมีความแปรปรวน (การกระจายตัว) ที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่ โดยคืนค่า P-Value สำหรับการตัดสินใจทางสถิติ
=F.TEST(array1, array2)
=F.TEST(array1, array2)
| Argument | Type | Required | Default | Description |
|---|---|---|---|---|
| array1 | Range/Array | Yes | ชุดข้อมูลแรก หรือช่วงที่ประกอบด้วยตัวเลข | |
| array2 | Range/Array | Yes | ชุดข้อมูลที่สอง หรือช่วงที่ประกอบด้วยตัวเลข |
F.TEST(A2:A6, B2:B6)=F.TEST(A2:A6, B2:B6)
0.64831785
F.TEST(C2:C31, D2:D31)=F.TEST(C2:C31, D2:D31)
0.032
IF(F.TEST(A2:A20, B2:B20) > 0.05, "ใช้ T-TEST เวอร์ชันตัวแปร Equal Variance", "ใช้ T-TEST เวอร์ชันตัวแปร Unequal Variance")=IF(F.TEST(A2:A20, B2:B20) > 0.05, "ใช้ T-TEST เวอร์ชันตัวแปร Equal Variance", "ใช้ T-TEST เวอร์ชันตัวแปร Unequal Variance")
ใช้ T-TEST เวอร์ชันตัวแปร Equal Variance
F.TEST(Machine1_Quality, Machine2_Quality)=F.TEST(Machine1_Quality, Machine2_Quality)
0.156
F.TEST ส่งกลับค่า P-Value (ความน่าจะเป็น) ของการทดสอบ F-test ซึ่งเป็นตัวเลขระหว่าง 0 ถึง 1 ค่านี้บ่งชี้ความน่าจะเป็นว่าความแปรปรวนของสองชุดข้อมูลไม่แตกต่างกัน
โดยปกติใช้เกณฑ์ 0.05 (5%) ถ้า P-Value > 0.05 ถือว่าความแปรปรวนไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ ถ้า P-Value ≤ 0.05 ถือว่าความแปรปรวนแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ อย่างไรก็ตาม บางการศึกษาใช้เกณฑ์ 0.01 หรือ 0.10 ขึ้นอยู่กับสถานการณ์
แต่ละชุดข้อมูลต้องมีจำนวนอย่างน้อย 2 ตัวเลข ถ้ามีน้อยกว่านี้ จะแสดง #DIV/0! error
ความแปรปรวนคือการวัดว่าข้อมูลกระจายตัวออกจากค่าเฉลี่ยมากเพียงใด ข้อมูลที่มีความแปรปรวนสูงจะกระจายตัวมากขึ้น ข้อมูลที่มีความแปรปรวนต่ำจะรวมตัวใกล้ค่าเฉลี่ยมากขึ้น
ทั้งสองชื่อทำให้ผลลัพธ์เหมือนกัน FTEST เป็นชื่อเก่า F.TEST คือชื่อใหม่ใน Excel 2010 ขึ้นไป ทั้งคู่ใช้งานได้ แต่ F.TEST เป็นมาตรฐานในปัจจุบัน
F.TEST ใช้ได้ใน Excel 2010 ขึ้นไป รวมถึง Excel 2013, 2016, 2019, Excel for Microsoft 365 และ Excel Online
F.TEST คือฟังก์ชันทดสอบสถิติที่ใช้เปรียบเทียบความแปรปรวน (variance) ของสองกลุ่มข้อมูล ผลลัพธ์คือค่า P-Value ที่บ่งชี้ความน่าจะเป็นว่าความแปรปรวนทั้งสองไม่แตกต่างกัน
เมื่อเจอ P-Value น้อยกว่า 0.05 แสดงว่าความแปรปรวนแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ เมื่อ P-Value มากกว่า 0.05 แสดงว่าไม่มีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญ
ส่วนตัวผม ฟังก์ชันนี้เหมาะสำหรับการเปรียบเทียบความสม่ำเสมอของสองกลุ่ม เช่น เปรียบเทียบความสม่ำเสมอของคะแนนสอบระหว่างสองห้องเรียน หรือเปรียบเทียบความแปรปรวนของสินค้าที่ผลิตจากสองเครื่องจักรต่างกัน 😎