F检验是一种统计方法，主要用于比较两组数据的方差是否显著不同。其算法流程通常包括以下步骤：1.设定假设：首先建立原假设（H0）和备择假设（H1）。原假设通常假设两组数据的方差相等，备择假设则假设方差不相等。2.计算方差：分别计算两组数据的样本方差（s1²和s2²）。3.计算F统计量：将较大的方差除以较小的方差，得到F值（F=s1²/s2²，其中s1²>s2²）。4.确定临界值：根据显著性水平（如0.05）和两组数据的自由度（n1-1和n2-1），查F分布表找到临界值。5.比较与决策：将计算得到的F值与临界值比较。如果F值大于临界值，则拒绝原假设，认为两组方差有显著差异；否则接受原假设。6.结果解释：根据检验结果，得出统计结论并应用于实际问题。F检验要求数据服从正态分布且独立，常用于方差分析（ANOVA）的前期检验或直接比较两组方差。
