이 는 각 계수 ( 즉 , 여학생 ) 가 동일 한 수 의 관측 을 가지 므로 균형 잡힌 설계 의 예 입니다 . 이제 적어도 이론 적 으로 는 F 테이블 을 사용 하 여 특정 F 값 과 관련 된 확률 을 찾 을 수 도 있 습니다 . 그러나 , 당신 이 볼 수 있 듯이 , 테이블 은 꽤 ( 매우 ! ) 그 방향 으로 제한 됩니다 . 예 를 들 어 , 자유도 가 6 이 고 자유도 가 2 인 F 랜덤 변수 가 있 는 경우 19 . 33 , 39 . 33 및 99 . 33 의 F 값 과 관련 된 확률 만 찾 을 수 있 습니다 . 예 를 들 어 Excel 의 분산 에 대한 F 테스트 두 샘플 은 1 단계 와 4 단계 ( null 가설 처리 ) 만 수행 해야 합니다 . 기술 은 당신 을 위해 단계 2 와 3 을 계산 합니다 . 예 를 들 어 F 가 F 분포 를 따르 고 분자 의 자유도 가 4 이 고 분모 의 자유도 가 10 인 경우 F ~ F 4 , 10 입니다 . 이러 한 자유도 의 각 조합 에 대해 다른 F 분포 가 있 다 . F 분포 는 자유도 가 작 을 때 가장 많이 분산 됩니다 . 자유도 가 증가 함 에 따라 F 분포 는 덜 분산 됩니다 . 
 f 통계 와 관련 된 누적 확률 을 찾 으려면 v 1 및 v 2 를 알 아야 합니다 . 이 점 은 다음 예제 에 나와 있 습니다 . 예 를 들 면 , 골다공증 을 취급 하 기 위한 새로운 약 은 필드 테스트 될 필요 가 있 을 수 있 었 습니다 . 이 질병 의 엄격 은 일반 적 으로 나이 의 기능 이 기 때문 에 , 새로운 약 은 각 연령 집단 에 있 는 n 명 의 환자 에게 무작위 로 관리 될 수 있 었 습니다 . 다르 게 말 하 면 , 이것 은 환자 에게 무작위 로 할당 된 약물 의 m 연령 그룹 및 n 개 의 상이 한 투 여량 수준 에서 의 실험 이 될 것 이 다 . 각 연령 군 x 투 여량 조합 에 대한 환자 로부터 제공 된 수치 로 , 우리 는 분산 비율 테스트 ( F - test ) 를 사용 하 여 투 여량 수준 간 의 차이 를 테스트 하 고 이 변화 가 우연히 기인 할 수 있 는지 를 테스트 할 수 있 다 . 통계 전체 에 사용 되 는 많 은 확률 분포 가 있 습니다 . 예 를 들 어 표준 정규 분포 또는 종 곡선 이 가장 널리 인식 될 수 있 습니다 . 정규 분포 는 한 가지 유형 의 분포 일 뿐 입니다 . 인구 분산 을 연구 하 기 위한 매우 유용 한 확률 분포 를 F 분포 라고 합니다 . 이러 한 유형 의 배포 의 몇 가지 속성 을 살펴보 겠 습니다 . 다음 은 따라야 할 일반 적 인 단계 입니다 .