Таблиця F-розподілу

Критичні значення F-розподілу — ANOVA, F-тести та регресія.

Останнє оновлення: 2026-07-06

Рівень значущості (α)

Наведіть курсор на клітинку або введіть df₁ і df₂ вище.

df₂ ↓ df₁ →1234567891012152024304060120
1161.4199.5215.7224.6230.2234.0236.8238.9240.5241.9243.9245.9248.0249.1250.1251.1252.2253.3
218.5119.0019.1619.2519.3019.3319.3519.3719.3819.4019.4119.4319.4519.4519.4619.4719.4819.49
310.139.5529.2779.1179.0138.9418.8878.8458.8128.7868.7458.7038.6608.6398.6178.5948.5728.549
47.7096.9446.5916.3886.2566.1636.0946.0415.9995.9645.9125.8585.8035.7745.7465.7175.6885.658
56.6085.7865.4095.1925.0504.9504.8764.8184.7724.7354.6784.6194.5584.5274.4964.4644.4314.398
65.9875.1434.7574.5344.3874.2844.2074.1474.0994.0604.0003.9383.8743.8413.8083.7743.7403.705
75.5914.7374.3474.1203.9723.8663.7873.7263.6773.6373.5753.5113.4453.4103.3763.3403.3043.267
85.3184.4594.0663.8383.6873.5813.5003.4383.3883.3473.2843.2183.1503.1153.0793.0433.0052.967
95.1174.2563.8633.6333.4823.3743.2933.2303.1793.1373.0733.0062.9362.9002.8642.8262.7872.748
104.9654.1033.7083.4783.3263.2173.1353.0723.0202.9782.9132.8452.7742.7372.7002.6612.6212.580
124.7473.8853.4903.2593.1062.9962.9132.8492.7962.7532.6872.6172.5442.5052.4662.4262.3842.341
154.5433.6823.2873.0562.9012.7902.7072.6412.5882.5442.4752.4032.3282.2882.2472.2042.1602.114
204.3513.4933.0982.8662.7112.5992.5142.4472.3932.3482.2782.2032.1242.0822.0391.9941.9461.896
244.2603.4033.0092.7762.6212.5082.4232.3552.3002.2552.1832.1082.0271.9841.9391.8921.8421.790
254.2423.3852.9912.7592.6032.4902.4052.3372.2822.2362.1652.0892.0071.9641.9191.8721.8221.768
304.1713.3162.9222.6902.5342.4212.3342.2662.2112.1652.0922.0151.9321.8871.8411.7921.7401.683
404.0853.2322.8392.6062.4492.3362.2492.1802.1242.0772.0031.9241.8391.7931.7441.6931.6371.577
604.0013.1502.7582.5252.3682.2542.1672.0972.0401.9931.9171.8361.7481.7001.6491.5941.5341.467
1203.9203.0722.6802.4472.2902.1752.0872.0161.9591.9101.8341.7501.6591.6081.5541.4951.4291.352

Значення — критичні F*, де P(F > F*) = α. Df₁ (чисельник) — зверху, df₂ (знаменник) — зліва.

Як читати таблицю F-розподілу

Таблиця F-розподілу ширша за t-таблицю або таблицю хі-квадрат, бо використовує два ступені свободи замість одного. Df₁ (чисельник) — зверху: він походить від ефекту лікування, кількості предикторів у регресії або міжгрупової дисперсії в ANOVA. Df₂ (знаменник) — зліва: він походить від залишкової або внутрішньогрупової дисперсії.

Щоб скористатися таблицею: виберіть потрібну вкладку α, знайдіть стовпець df₁ та рядок df₂ — клітинка на перетині є критичним значенням. Якщо ваша F-статистика перевищує його, результат значущий на цьому рівні α. Поле пошуку над таблицею показує критичні значення для всіх п’яти рівнів α одночасно.

Звідки беруться два ступені свободи

F-статистика — буквально відношення двох оцінок хі-квадрат, кожна з власними ступенями свободи. Df₁ належить чисельнику (ефект лікування або модель), df₂ — знаменнику (помилка або залишок).

В однофакторному ANOVA з k групами і N спостереженнями: df₁ = k − 1 та df₂ = N − k. Для регресійного F-тесту з p предикторами: df₁ = p та df₂ = n − p − 1. Плутати df₁ і df₂ місцями означає читати неправильне критичне значення.

Практичний приклад

Три умови навчання, по десять студентів у кожній, N = 30, k = 3. ANOVA дає F = 4,26. Ступені свободи: df₁ = 2 та df₂ = 27.

У вкладці α = 0,05 клітинка df₁ = 2, df₂ = 27 дає приблизно 3,354. Оскільки 4,26 > 3,354, нульова гіпотеза (рівні середніх умов однакові) відхиляється на рівні 5%. Точне p-значення ≈ 0,024.

Зв’язок з t і хі-квадрат

При df₁ = 1 F-статистика дорівнює квадрату t-статистики: F(1, ν) = t²(ν). Двовибірковий t-тест і однофакторний ANOVA з двома групами дають однакове рішення. При df₂ → ∞ F-розподіл наближається до χ²(df₁)/df₁. Усі чотири таблиці на цьому сайті — z, t, хі-квадрат, F — описують одне сімейство розподілів під різними кутами.

Часті запитання

Для чого використовується F-розподіл?

Для порівняння двох оцінок дисперсії: ANOVA, регресійний F-тест, тест Левена на рівність дисперсій. Завжди одна й та структура — відношення двох оцінок хі-квадрат. Таблиця дає поріг, який це відношення має перетнути.

Звідки беруться df₁ і df₂ в ANOVA?

df₁ = k − 1, де k — кількість груп. df₂ = N − k, де N — загальна кількість спостережень. Для трьох груп по десять: df₁ = 2, df₂ = 27.

Як знайти p-значення з F-статистики?

Введіть df₁, df₂ та F у поля над таблицею — правохвостове p-значення з’явиться відразу. Приклад: F(2, 27) = 4,26 → p ≈ 0,024.

Що означає F = 1?

F = 1 означає, що дисперсія між групами дорівнює дисперсії всередині груп — відношення сигнал/шум рівне 1. Це очікуваний результат, коли лікування не діє. F = 1 ніколи не відхиляє нульову гіпотезу.

Пов’язані калькулятори