在R中解释var.测试结果

我试图学习F test，在R中执行内置的var.test（）时，我得到了以下结果var.test（gardenB，gardenC）

我理解基于p值，我应该拒绝无效假设。 然而，我无法理解95%置信区间所传达的含义

我试着通读为这些问题提供的解释：

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但我仍然能够理解置信区间所传达的含义。非常感谢您的帮助。

对不起，我知道这是一篇旧文章，但它在谷歌上显示为第二个结果，所以我仍将尝试回答这个问题

置信区间是两个方差的比率。

例如，如果方差相等，即

var1=var2

，则比率将为

var1/var2

，即1

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var.test（）

通常用于测试方差是否相等。如果1不在95%置信区间内，则可以安全地假设方差不相等，从而拒绝该假设

有关统计方法和模型解释的问题与堆栈溢出无关（这只是针对编程问题）。统计问题应该放在电脑上。当然。。将在交叉验证后发布。谢谢你指出

F test to compare two variances

data:  gardenB and gardenC
F = 0.09375, num df = 9, denom df = 9, p-value = 0.001624
alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1
95 percent confidence interval:
0.02328617 0.37743695
sample estimates:
ratio of variances 
           0.09375