ただ、F分布という言葉だけで身構えてしまう方も多いはずです。さらに新関数 F.DIST.RT との違いや、引数の自由度の指定方法でつまずく方も少なくありません。

この記事では、FDIST関数の構文から、分散分析（ANOVA）でのp値計算の実例、新関数との関係、関連関数の使い分けまでをまとめて整理します。

ExcelのFDIST関数とは？

ExcelのFDIST関数（読み方：エフディスト）は、F分布の右側確率（p値）を返す関数です。関数名は「F–Distribution（F分布）」の略で、統計学者ロナルド・フィッシャーの名にちなんだ分布です。

ざっくり言うと、ある F値 と2つの 自由度 を渡すと、「F値がそれ以上に大きくなる確率」を返してくれる関数です。p値が小さいほど「観測されたF値は偶然では起きにくい」と言えます。慣例的に p値 < 0.05 で「統計的に有意」 と判定します。

FDIST関数は、Excel 2007以前から提供されている 旧式の関数です。Excel 2010以降では「互換性関数」のグループに分類されています。後継として F.DIST.RT関数（ドット入り、RT＝Right Tailed）が用意されていますが、FDIST関数も後方互換性のために引き続き使えます。

NOTE

「互換性関数」は古いブックでも問題なく動くように維持されている関数群です。新規作成のワークブックでは新関数（F.DIST.RT）が推奨されますが、既存のテンプレートやマクロでFDISTを見かけても、結果は新関数とまったく同じです。

FDIST関数の書き方（構文と引数）

FDIST関数の構文は次のとおりです。

=FDIST(x, deg_freedom1, deg_freedom2)

引数は3つで、すべて必須です。

戻り値は0以上1以下のp値です。「F値が x より大きくなる確率」、つまり 右側確率 P(F > x) を表します。

TIP

自由度が小数で渡された場合は整数部分のみが使われます（小数部分は切り捨て）。ANOVA で自由度を計算する際は、(グループ数 - 1) と (全体サンプル数 - グループ数) という整数になるので、通常は気にする必要はありません。

F分布と右側確率のイメージ

F分布は「2つの分散の比」が従う分布で、必ず0以上の値を取り、右に長い裾を持つ非対称な形をしています。F値が大きくなるほど「グループ間のばらつきがグループ内のばらつきより明らかに大きい」ことを意味します。

FDIST関数は、その大きいF値が 偶然出る確率 を返します。実務的には次のように使います。

• 計算されたF値とFDISTのp値を比較する
• p値が0.05未満 → 「グループ間に有意な差がある」と結論づける
• p値が0.05以上 → 「グループ間に差があるとは言えない」と判断する

実務例1：ANOVA（一元配置分散分析）でp値を求める

3つの広告クリエイティブA・B・Cで、それぞれ5日間ずつコンバージョン率（％）を計測したとします。「どれか1つでも他と差があるか」を一元配置分散分析（ANOVA）で検定してみましょう。

ANOVAの分散分析表からF値が F = 35.2、自由度が 分子=2（グループ数 – 1）、分母=12（全体サンプル数 – グループ数）と算出されたとします。このF値のp値をFDISTで求めます。

=FDIST(35.2, 2, 12)

このサンプルでは、p値はおよそ 0.0000089 と極めて小さい値が返ります。0.05 を大きく下回っているので、「3群の平均値に少なくとも1つは有意な差がある」と結論づけられます。

NOTE

「分析ツール」アドインの「分散分析: 一元配置」を使えば、F値・自由度・p値・F境界値が自動計算された分散分析表が出力されます。FDIST関数は、分析ツールを使わずに手計算したF値を検定したい場合や、自動化マクロでp値だけ取得したい場合に重宝します。

実務例2：回帰分析の有意性検定にF値を使う

重回帰分析の結果でも、「モデル全体が意味のある説明力を持っているか」をF検定で判断します。Excelの「回帰分析」アドインを実行すると、分散分析表に 観測されたF値 と 有意 F が出力されます。

仮にF値が F = 18.7、回帰の自由度が 3（説明変数の数）、残差の自由度が 26（サンプル数 – 説明変数の数 – 1）だったとしましょう。

=FDIST(18.7, 3, 26)

このサンプルでは、p値はおよそ 0.0000016 となります。0.05 を大きく下回るため「回帰モデル全体は統計的に有意」と結論づけられます。少なくとも1つの説明変数は目的変数の予測に貢献していると言えます。

TIP

回帰分析の出力に直接「有意 F」が表示されているなら、わざわざFDIST関数で再計算する必要はありません。FDISTは、F値だけ手元にある状況や、シミュレーションでF値を多数生成した結果を一括検定するときに便利です。

F.DIST.RT関数（新関数）との違い・使い分け

Excel 2010以降では、後継の F.DIST.RT関数（ドット入り、Right Tailed）が用意されています。

引数の数・順番・意味すべて同じで、計算結果も完全一致します。FDIST(x, d1, d2) = F.DIST.RT(x, d1, d2) という関係です。

使い分けの実務指針

• 古いExcel環境（2007以前）と共有する → FDIST
• 自分専用または新しい環境で使う → F.DIST.RT
• 既存ブックの数式を継承する → そのまま変更不要

Microsoft公式は新関数（F.DIST.RT）を推奨していますが、FDIST が将来削除される予定もないので、安心して使えます。既存のテンプレートやマクロが FDIST で組まれていることはまだ多く、業務で見かける機会は今後も残ります。

NOTE

Excel 2010以降には、左側確率（累積確率）を返す F.DIST関数（RT なし）も別途追加されています。FDIST／F.DIST.RT が右側確率なのに対して、F.DIST(x, d1, d2, TRUE) は左側確率（CDF）を返します。p値計算には FDIST または F.DIST.RT を使うと覚えておきましょう。

よくあるエラーと対処法

特に多いのが、F値を間違って負の数で渡してしまうケースです。F値は分散の比なので必ず0以上になります。マイナス値が出ている時点で、F値の計算式そのものを見直しましょう。

また、サンプルサイズが極端に大きいシミュレーションなどで x >= 10^10 となるケースもエラーになりますが、実務でこの上限に達することはほぼありません。

関連関数：FDIST・FINV・F.DIST.RT・F.INV.RT の関係

F分布まわりには、p値とF値を相互に変換する関数が4つあります。次の表で全体像を整理しておきましょう。

要するに、計算したF値が有意かを判定したいなら FDIST／F.DIST.RT、α=0.05 で「これ以上のF値なら有意」という臨界値を逆算したいなら FINV関数／F.INV.RT を使います。両者を組み合わせると、F検定の流れが Excel だけで完結します。

事前に等分散かどうかを判定したい場面では、F検定そのものを返してくれる F.TEST 関数も便利です。t検定の文脈で等分散・不等分散を選び分けるときは TTEST関数 と組み合わせて使うと、検定の流れが一気に整理できます。

まとめ

ExcelのFDIST関数は、F分布のp値を一発で計算できる便利な互換性関数です。要点を整理すると次のとおりです。

• 構文: =FDIST(x, deg_freedom1, deg_freedom2)
• 戻り値はF分布の 右側確率 P(F > x)
• 分散分析（ANOVA）や回帰分析の有意性検定で使う
• 自由度1は 分子（グループ間）、自由度2は 分母（グループ内）
• 新関数 F.DIST.RT と計算結果は完全に同一。新規ブックでは F.DIST.RT を推奨

p値が0.05未満なら「グループ間に有意な差がある」「モデルは有意」と結論づけられます。計算したF値の意味を読み解くには、対になる FINV関数 で臨界F値を求めて比較するのが定石です。

合わせて TTEST関数 や F.TEST 関数を使えば、t検定とF検定の両方をExcelだけで自在にこなせるようになります。

ただ、Excelで「逆F分布」「F.INV.RT」「F.INV」と似た名前の関数が並んでいて、どれを選べばいいか迷う方も多いはずです。構文や引数の意味も慣れないと取っ付きにくく感じます。

この記事では、FINV関数の構文から、ANOVAや回帰分析での臨界値計算の実例、新関数 F.INV.RT との違い、FDIST との関係まで、まとめて整理します。

ExcelのFINV関数とは？

ExcelのFINV関数（読み方：エフインバース）は、F分布の右側確率の逆関数を返す関数です。関数名は「F–Inverse（F逆関数）」の略で、与えた確率 p に対して「右側確率がちょうど p になるようなF値」を返してくれます。

ざっくり言うと、FDIST(x, d1, d2) = p という関係に対して、FINV(p, d1, d2) = x を返す関数です。FDIST が「F値からp値」を求めるのに対して、FINV は「p値からF値」を逆算します。

実務上は「有意水準α=0.05のときの臨界F値（棄却域の閾値）」を求めるために使います。観測されたF値が臨界F値を上回れば「統計的に有意」、下回れば「有意とは言えない」と判定できます。

FINV関数は、Excel 2007以前から提供されている 旧式の関数です。Excel 2010以降では「互換性関数」のグループに分類されています。後継として F.INV.RT関数（ドット入り、RT＝Right Tailed）が用意されていますが、FINV関数も後方互換性のために引き続き使えます。

NOTE

「互換性関数」は古いブックでも問題なく動くように維持されている関数群です。新規作成のワークブックでは新関数（F.INV.RT）が推奨されますが、既存のテンプレートやマクロでFINVを見かけても、結果は新関数とまったく同じです。

FINV関数の書き方（構文と引数）

FINV関数の構文は次のとおりです。

=FINV(probability, deg_freedom1, deg_freedom2)

引数は3つで、すべて必須です。

戻り値はF値（0以上の数値）です。「右側確率がちょうど probability になるようなF値の閾値」を表します。

TIP

probability に 有意水準α（例：0.05、0.01、0.001）を入れて、自由度を ANOVA や回帰分析の出力から指定すれば、棄却域の臨界F値が求まります。これが FINV のもっとも典型的な使い方です。

FDIST関数との対応関係を理解する

FINV と FDIST は、F分布まわりで対になる関数です。次の対応で整理しておくとスッキリします。

• FDIST: F値 → p値（右側確率）
• FINV: p値（右側確率）→ F値

数式で書くと FDIST(FINV(p, d1, d2), d1, d2) = p という恒等関係が成り立ちます。試しにExcelで =FDIST(FINV(0.05, 2, 12), 2, 12) と入力すると、ぴったり 0.05 が返ります。

実務的にはこの2関数を次のように使い分けます。

• 計算済みのF値が有意か知りたい → FDIST でp値を求める
• 「F値がいくつ以上なら有意か」を事前に知りたい → FINV で臨界F値を求める

両方を使えば、F検定の流れがExcel上で完結します。

実務例1：ANOVAの臨界F値を求める（α=0.05）

3つの広告クリエイティブA・B・Cで、それぞれ5日間ずつコンバージョン率を比較するANOVAを想定します。自由度は 分子=2（グループ数 – 1）、分母=12（全体サンプル数 – グループ数）です。

α=0.05 のときの臨界F値を求めてみましょう。

=FINV(0.05, 2, 12)

このサンプルでは、結果はおよそ 3.8853 が返ります。意味は「自由度(2, 12)のF分布で、F値が 3.8853 を超える確率はちょうど5%」ということです。

ANOVAで実際に計算されたF値が 3.8853 を上回れば「3群の平均値に有意な差がある」、下回れば「有意な差があるとは言えない」と判定できます。

# α=0.01 の臨界値（より厳しい基準）
=FINV(0.01, 2, 12)

こちらは 6.9266 程度になります。基準を厳しくするほど臨界F値は大きくなり、有意と判定されにくくなる関係です。

NOTE

「分析ツール」アドインの分散分析を実行すると、結果に F境界値 が自動表示されます。これは内部的に FINV（または F.INV.RT）で計算された値です。FINV関数は、分析ツールを使わずにシミュレーションや自動化マクロで臨界F値を取得したい場合に便利です。

実務例2：回帰分析の臨界F値を求める

重回帰分析で「モデル全体が意味を持つか」を判定する際にも、臨界F値を使います。例として、説明変数3つ・サンプル数30件の重回帰を考えます。回帰の自由度は 3、残差の自由度は 30 - 3 - 1 = 26 です。

α=0.05 のときの臨界F値は次のとおりです。

=FINV(0.05, 3, 26)

結果はおよそ 2.9752 が返ります。回帰分析の出力にあるF値（観測されたF値）がこの値を上回っていれば「回帰モデル全体は有意」と判定できます。

TIP

回帰分析の出力には「有意 F」（p値）が直接表示されるため、通常は p値 < 0.05 で判定すれば十分です。FINV を使う場面は、分析結果の解釈を後から第三者に説明するために臨界F値を併記したい場合や、複数モデルの臨界値を一覧で並べたい場合に便利です。

F.INV.RT関数（新関数）との違い・使い分け

Excel 2010以降では、後継の F.INV.RT関数（ドット入り、Right Tailed）が用意されています。

引数の数・順番・意味すべて同じで、計算結果も完全に一致します。FINV(p, d1, d2) = F.INV.RT(p, d1, d2) という関係です。

使い分けの実務指針

• 古いExcel環境（2007以前）と共有する → FINV
• 自分専用または新しい環境で使う → F.INV.RT
• 既存ブックの数式を継承する → そのまま変更不要

Microsoft公式は新関数（F.INV.RT）を推奨していますが、FINV が将来削除される予定もないので、安心して使えます。

WARNING

Excel 2010以降には、左側確率の逆関数を返す F.INV関数（RT なし）も別途追加されています。F.INV(p, d1, d2) は「左側確率がちょうど p になるF値」を返すので、FINV／F.INV.RT とは結果が異なります。臨界F値を求めるときは 必ず FINV か F.INV.RT を使いましょう。両者の関係は F.INV.RT(p, d1, d2) = F.INV(1 - p, d1, d2) です。

よくあるエラーと対処法

特に多いのが、有意水準を間違って 5 や 95 などパーセント表記の数値で渡してしまうケースです。FINVの probability は 小数表記（例：5%なら 0.05）で指定する必要があります。

また、#N/A は実務ではほとんど発生しませんが、確率が 1E-15 のように極端に小さい場合に出ることがあります。その場合は実用的な範囲（0.001〜0.10程度）で指定し直しましょう。

関連関数：FDIST・FINV・F.DIST.RT・F.INV.RT の関係

F分布まわりには、p値とF値を相互に変換する関数が4つあります。次の表で全体像を整理しておきましょう。

要するに、観測されたF値の有意性を判定したいなら FDIST関数／F.DIST.RT、α=0.05 で「これ以上のF値なら有意」という臨界値を逆算したいなら FINV／F.INV.RT を使う、という関係です。両者を組み合わせると、F検定の流れが Excel だけで完結します。

t分布の文脈でも同じような対応関係があり、p値からt値を逆算したいときは TINV関数、t値からp値を求めたいときは TDIST関数を使います。同じく TTEST関数 と組み合わせると、検定の流れを一気に整理できます。

まとめ

ExcelのFINV関数は、F分布の臨界F値を一発で計算できる便利な互換性関数です。要点を整理すると次のとおりです。

• 構文: =FINV(probability, deg_freedom1, deg_freedom2)
• 戻り値はF分布の 右側確率の逆関数（α=p のときの臨界F値）
• 分散分析（ANOVA）や回帰分析の 棄却域の閾値 を求められる
• 自由度1は 分子（グループ間）、自由度2は 分母（グループ内）
• 新関数 F.INV.RT と計算結果は完全に同一。新規ブックでは F.INV.RT を推奨
• F.INV（RTなし）は左側確率の逆関数なので、臨界F値の計算では使わない

α=0.05 で臨界F値を求めて、観測F値と比較するのがF検定の定石です。FDIST(FINV(p, d1, d2), d1, d2) = p という対応関係を覚えておくと、p値とF値の行き来がスムーズになります。

合わせて FDIST関数 を使えばF値とp値の双方向の変換ができ、TTEST関数 や TINV関数 を使えばt検定の流れもExcelだけで完結します。

そんな場面に遭遇したことはありませんか？

ANOVA（分散分析）やF検定の現場では、F値からp値を直接求めたい局面がよくあります。
そんなときに役立つのが、この記事で解説するFDIST関数です。
FDISTはF分布の右側累積確率（p値）を返す関数で、Excel 2007以前から使われてきた統計関数です。
Excel 2010で後継のF.DIST.RT関数に置き換わりましたが、互換性のため現行のExcelでも問題なく動きます。

この記事では基本の書き方からF.DIST.RTへの置き換え方、ANOVAやF検定での実例、よくあるエラーまでをまとめて解説します。

FDIST関数とは？F分布の右側確率を返す旧関数

FDIST関数（読み方: エフ・ディスト）は、F分布の右側累積確率（上側確率）を返す関数です。
「F」は統計学者ロナルド・フィッシャーにちなんだ「F分布（F Distribution）」、「DIST」は「Distribution（分布）」の略です。

Excel 2007以前ではFDISTが標準の関数でしたが、Excel 2010で関数名がF.DIST.RTに変更されました。
ただし、過去のブックとの互換性を維持するためにFDISTはそのまま残されており、Microsoft 365を含む現行Excelでも問題なく動作します。
関数の挿入ダイアログでは「互換性」カテゴリに分類されています。

F検定や分散分析（ANOVA）では、「群間のばらつきが群内のばらつきに対してどれくらい大きいか」をF値で表します。
F値が大きいほど「群間の差が偶然では説明しにくい」と判断できます。
そのためp値は分布の右側（上側）で評価します。
FDIST関数はこの「右側確率＝p値」をダイレクトに返す、検定実務向けの関数です。

FDIST関数でできることをまとめると、次のとおりです。

• 分散分析（ANOVA）のF値からp値を一発で求める
• 2つの母集団の分散差を比較するF検定でp値を計算する
• 回帰分析のF統計量から有意性を判定する
• Excel 2007以前のブックの計算結果をそのまま再現する
• 教科書のF分布表を引かずに、任意のF値・自由度の右側確率を直接計算する

NOTE

FDIST関数は互換性関数として、Microsoft 365、Excel 2010〜2024のすべてのバージョンで使えます。
新規でF分布の計算式を作るときは、後継のF.DIST.RT関数の使用が推奨です。
ただしFDISTも完全に同じ右側確率を返すので、既存ブックを書き換える必要はありません。

FDIST関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=FDIST(x, 自由度1, 自由度2)

カッコの中に、評価したいF値と2つの自由度をカンマで区切って指定します。
引数が3つだけのシンプルな関数で、後継のF.DIST.RTとまったく同じ書き方です。

引数の説明

引数3つはすべて必須です。省略するとエラーになります。

TIP

自由度に小数を指定した場合、整数部分だけが使われます。
たとえば4.7と指定しても、内部では4として計算されます。
整数で指定するのが基本です。

「右側確率」って何？（F検定との関係）

ちょっとややこしく見えますが、考え方はシンプルです。

• 右側確率: 「x以上になる確率」を返す。FDISTやF.DIST.RTが返す値
• 左側確率: 「x以下になる確率」を返す。1から右側確率を引いた値

両者を足すとちょうど1になります。
たとえば自由度4と20でx=1の場合、右側は約0.4393、左側は約0.5607で合計1.0です。

ANOVAやF検定では「観測したF値と同じか、それより大きい値が偶然で起こる確率」を見ます。
そのため右側確率を使います。
FDISTの結果は検定のp値そのものになります。

TIP

「FDISTの結果 < 有意水準（0.05など）」なら帰無仮説を棄却できます。
FDISTの結果はp値そのものなので、判定ルールがそのまま使えます。

FDIST関数の基本的な使い方

ここからは具体的なF値と自由度を使って、FDIST関数の動きを確認していきましょう。

F値からp値を求める

分子の自由度4・分母の自由度20のF分布で、F値が3.8以上になる確率を求めます。

=FDIST(3.8, 4, 20)

結果は約 0.0188（1.88%）です。
F値が3.8以上に出る確率は約1.88%で、有意水準5%を下回っています。
このF値は「偶然では出にくい」と判断できる水準です。

別のF値も試してみましょう。

=FDIST(1, 4, 20)

結果は約 0.4308（43.08%）です。
F値が1付近のときは群間と群内のばらつきが同程度なので、p値も大きくなります。

=FDIST(0, 4, 20)

結果は 1（100%）です。
F分布は0以上の値しか取らないので、「0以上になる確率」は必ず100%になります。

自由度を変えると形が変わる

同じF値（x=3）で、自由度の組み合わせを変えるとどうなるか見てみましょう。

=FDIST(3, 1, 10)    → 約 0.1138
=FDIST(3, 4, 10)    → 約 0.0716
=FDIST(3, 4, 20)    → 約 0.0432
=FDIST(3, 4, 100)   → 約 0.0226

分母の自由度（サンプルサイズに対応）が大きくなるほど、同じF値でもp値は小さくなります。
「サンプルが多いほど、同じ程度の差でも統計的に意味がある」と判断される感覚と一致します。

有意水準5%の右側臨界値を確認する

検定でよく使う「自由度ごとの右側臨界値（α=5%）」を、FDISTで逆算してみましょう。

統計の教科書に載っているF分布表の値とぴたりと一致します。
普段は教科書の付表をめくる場面でも、FDISTを電卓代わりに使えますね。

TIP

「有意水準5%の臨界値そのものを求めたい」場合はF.INV.RT関数（旧名: FINV）を使います。
FDISTが「F値 → p値」、FINVが「p値 → F値」と覚えておくと迷いません。

FDIST関数の実務活用パターン

一元配置分散分析（ANOVA）でp値を求める

「3つ以上の群の平均値に差があるか」を統計的に判定するのが一元配置分散分析（One-way ANOVA）です。
分散分析表からF値を計算したあと、FDIST関数でp値を一発で求められます。

たとえば、3つの製造ラインの不良率を比較したANOVAの分散分析表が次のとおりだったとします。

F値は「群間の平均平方 ÷ 群内の平均平方」で求めます。

=12.0 / 3.0

結果は 4.0 です。自由度1（分子）は2、自由度2（分母）は12です。

次にp値を求めます。

=FDIST(4.0, 2, 12)

結果は約 0.0466（4.66%）です。
有意水準5%（0.05）をわずかに下回っているので、「3つの製造ラインで不良率に有意な差がある」と判断できます。

TIP

Excelの「データ分析」ツール（分析ツールアドイン）でANOVAを実行すると、F値とp値は自動で出力されます。
ただしF値だけ別途計算した場合や、レポート用に追加検証する場合は、FDIST関数で素早く確認できます。

2群の分散の差をF検定で判定する

「2つの母集団の分散が等しいか」を調べるのがF検定です。
製造機械AとBで部品サイズの分散を比較したいとき、観測したF値（大きい分散 ÷ 小さい分散）からp値を求めます。

機械Aと機械Bの分散がそれぞれ5.4と2.0、サンプルサイズが各16個（自由度15）だったとしましょう。

=5.4 / 2.0

F値は 2.7 です。両側F検定なので、片側の確率を2倍します。

=FDIST(2.7, 15, 15) * 2

結果は約 0.0567（5.67%）です。
有意水準5%をわずかに上回っているので、「2つの分散に有意な差があるとはいえない」と判断します。

NOTE

F検定では分子と分母を逆にするとF値が逆数になり、p値も変わります。
慣例として「大きい分散 ÷ 小さい分散」でF値を1以上にし、片側確率の2倍を両側p値として扱います。

回帰分析の有意性検定でF値を評価する

回帰分析では「モデル全体が有意に説明力を持つか」をF統計量で判定します。
ExcelのLINEST関数や分析ツールで得たF値と自由度から、FDISTでp値を確認できます。

たとえば、説明変数3個・サンプル数50の重回帰分析でF値が12.5だったとします。
自由度1は「説明変数の数=3」、自由度2は「n – 説明変数の数 – 1=46」です。

=FDIST(12.5, 3, 46)

結果は約 0.00000406（4.06×10⁻⁶）です。
有意水準5%を大きく下回り、「回帰モデル全体は統計的に有意」と判断できます。

古いテンプレートをそのまま使うとき

部署で長年使われてきた品質管理用テンプレートには、FDIST関数がそのまま残っていることがよくあります。
このようなテンプレートは、書き換えずにFDISTのまま使うのが安全です。

• 計算結果はF.DIST.RTと完全に同じなので、結果の信頼性に問題はない
• 数式を書き換えると、検証担当者やテンプレート管理者の確認が必要になる
• Excel 2007以前で開く可能性が残っているなら、FDISTのほうが互換性が高い

NOTE

数式を一括でF.DIST.RTに置き換えたい場合は、Ctrl+Hの「すべて置換」で FDIST( → F.DIST.RT( を実行できます。
置換前に必ずバックアップを取り、置換後にいくつかのセルで結果を比較してから本番運用に乗せましょう。

FDIST関数とF.DIST.RT関数の違い・置き換え方

機能差はない（数値結果は同じ）

FDISTとF.DIST.RTは、引数も戻り値もまったく同じです。
同じxと2つの自由度を渡せば、両者は完全に一致した値を返します。

=FDIST(3.8, 4, 20)        → 0.0188
=F.DIST.RT(3.8, 4, 20)    → 0.0188

「結果が変わるかも」と心配する必要はありません。
名前が変わっただけで、計算の中身は同じ右側確率です。

Excel 2007以前との互換性

FDISTが現行Excelでも残されている主な理由は、Excel 2007以前で作成されたブックの互換性維持です。
Excel 2007時代のテンプレートや参考書のサンプル数式はFDISTで書かれているため、新しいExcelでも計算結果が再現できる必要があります。

旧関数のFDISTがそのまま使われているケースをいくつか挙げます。

• 部署で代々引き継がれている分散分析・F検定用テンプレート
• 大学・専門学校時代の統計学テキストの演習ファイル
• インターネット上で配布されている古い品質管理用Excelファイル

逆に「Excel 2007以前で開く可能性があるブック」も、FDISTで書いておく必要があります。
古いExcelではF.DIST.RT（ピリオド付きの新名称）を認識できないからです。

FDIST → F.DIST.RT 書き換え対応表

新しいExcelしか使わない環境であれば、FDIST関数はF.DIST.RTに書き換えられます。
F分布系の互換性関数の対応関係をまとめると次のとおりです。

すべて引数の数も並び順も同じです。関数名を置換するだけで書き換えが完了します。

WARNING

旧FDISTを「F.DIST」と書き換えると結果がひっくり返ります。
FDISTは「右側確率」、F.DIST(x, df1, df2, TRUE)は「左側累積確率」で意味が逆です。
正しい後継はF.DIST.RT（末尾にRT＝Right Tailが付く）です。混同しないようにしてください。

新規作成では F.DIST.RT を選ぶ理由

新規で数式を作るときは、F.DIST.RTを使うのが推奨です。
理由は以下の3つです。

• Microsoftの公式ドキュメントでF.DIST.RTが推奨されている（FDISTは「This function has been replaced」と注記される互換性関数扱い）
• 関数名から「右側（RT＝Right Tail）」と意図が読み取りやすい
• 同じ統計関数のF.DIST、F.INV、F.INV.RT、F.TESTと名前のルールが揃っており、関連関数として把握しやすい

既存ブックのFDISTを慌てて書き換える必要はありません。
動いているものを変えるとリスクのほうが高いので、保守タイミングで合わせて修正するのがおすすめです。

よくあるエラーと対処法

#NUM!エラー（xや自由度が範囲外）

FDIST関数でよく見るエラーです。以下の原因が考えられます。

F分布は0以上の値しか取らず、自由度はどちらも1以上です。この2点を覚えておけば対処は簡単です。

=FDIST(-1, 4, 20)   → #NUM!エラー
=FDIST(3, 0, 20)    → #NUM!エラー
=FDIST(3, 4, 20)    → 正常（約0.0432）

#VALUE!エラー（数値以外を渡した）

引数に文字列など数値以外を指定すると発生します。

=FDIST("abc", 4, 20)  → #VALUE!エラー

セル参照を使う場合は、参照先に数値が入っているか確認してください。
空白セルが文字列扱いになっているときもエラーが出やすいです。

#NAME?エラー（関数名が認識されない）

関数名のスペルミスや、カッコの全角入力が原因で発生します。

=FDST(3, 4, 20)     → #NAME?エラー（スペルミス）
=FDIST（3, 4, 20）  → #NAME?エラー（カッコが全角）

FDISTは半角英字5文字（F＋DIST）で、間にピリオドは入りません。
F.DIST.RTにはピリオドが入るので混同しやすいですが、旧関数FDISTは「ピリオドなし」と覚えてください。

結果がどう見ても変なとき

F値や自由度が想定と違うパターンが多いです。チェックポイントを整理しました。

TIP

FDISTで出した結果をすぐ確認したいときは、別のセルで =F.DIST.RT(同じ引数) を計算して比較してみましょう。
数値が一致すれば関数の使い方は正しく、データ側に問題がある可能性が高いです。

似たF分布関数との違い・使い分け

F分布系関数の旧↔新対応表

F分布まわりには、用途の違う関数が複数あります。
旧関数（Excel 2007以前）と新関数（Excel 2010以降）の対応関係を整理しました。

旧関数は「右側系のみ」で、左側の関数（F.DISTのTRUE形式・F.INV）はExcel 2010で初めて追加されました。
旧版Excelが検定実務向けの右側関数しか提供していなかった名残です。

FDIST と FINV の違い

FDISTとFINVはどちらもF分布の関数ですが、入出力が逆です。

• FDIST: x（F値）→ 確率（p値）。検定でp値を出すときに使う
• FINV: 確率（有意水準）→ x（F値）。臨界値を逆算するときに使う

たとえば自由度4・20で有意水準5%の臨界値を知りたいときは次のようになります。

=FINV(0.05, 4, 20)        → 約 2.866
=FDIST(2.866, 4, 20)      → 約 0.0500

両者は逆方向の計算で、結果がぴったり対応します。
新関数で書くなら F.INV.RT と F.DIST.RT の関係になります。

FDIST と FTEST の違い

FTESTは2つのデータ配列を渡すだけで、F検定の両側p値を返す手軽な関数です。

• FDIST: 自分でF値を計算してからp値を求める
• FTEST: 2つの配列を渡せば両側p値が直接返る（F値は内部処理）

途中計算を残したいときはFDIST、p値だけ素早く出したいときはFTESTを使います。
新関数でいうと FTEST → F.TEST に対応します。

TIP

FTEST（F.TEST）は2配列から両側p値を返すので、ANOVAではなく「2群の分散の差」のF検定向けです。
ANOVAや回帰分析のF統計量からp値を出すならFDIST（F.DIST.RT）が適切です。

他の分布関数との使い分け

検定の場面ごとに使う分布関数を整理すると次のようになります。

検定の目的に応じて使う分布関数が変わります。「いまどの分布で評価したいのか」を意識しながら使い分けましょう。

まとめ

FDIST関数は、F分布にもとづく右側確率を返す互換性関数です。
Excel 2010でF.DIST.RT関数に名前が変わりましたが、現行のExcelでも引き続き使えます。

この記事のポイント

• 構文は =FDIST(x, 自由度1, 自由度2) の3引数
• 自由度1は分子（群間）、自由度2は分母（群内・誤差）の自由度
• 分散分析（ANOVA）やF検定のp値（右側確率）をダイレクトに返す
• FDISTとF.DIST.RTは引数も戻り値もまったく同じ（数値結果は完全一致）
• Excel 2007以前のブックとの互換性のため、FDISTは現行Excelでも残されている
• 新規で数式を作るときはF.DIST.RTが推奨。既存ブックを書き換える必要はない
• FDIST → F.DIST と書き換えると結果が逆になるので注意（正解は FDIST → F.DIST.RT）
• xが0未満、または自由度が1未満のとき #NUM! エラーが出る
• 2群の分散F検定では片側確率を2倍して両側p値として扱う

FDIST関数の使い方がわかったら、以下の関連関数もあわせて覚えてみてください。
データ分析の幅が広がりますよ。

• ExcelのF.DIST.RT関数の使い方（FDISTの後継）
• ExcelのCHIDIST関数の使い方（カイ二乗分布の右側確率）
• ExcelのEXPONDIST関数の使い方（指数分布の確率計算）

そんな疑問を抱いて、このページにたどり着いた方も多いのではないでしょうか。

ANOVAやF検定の臨界値を求める数式によく登場するFINV関数。
しかしExcelの関数挿入ダイアログでは「互換性」フォルダに分類されており、少し不安になるかもしれません。
F.INV.RTに書き換えるべきか、それともF.INVを使うのが正解なのか、判断に迷う場面もあるでしょう。

そんなときに役立つのが、この記事で解説するFINV関数です。
FINVはF分布の右側確率の逆関数で、「有意水準」を入れるだけで検定の臨界値（棄却域の境界値）を返す関数です。

この記事ではFINVの基本構文と、後継のF.INV.RTやF.INVとの違いを解説します。
ANOVA（分散分析）の臨界値計算やF検定の棄却域を求める実践例、よくあるエラーの対処法もまとめて掲載しています。
分散分析や等分散検定の現場でそのまま使える内容になっているので、ぜひ最後までご覧ください。

FINV関数とは？F分布の右側確率の逆関数

FINV関数（読み方: エフ・インバース）は、F分布の右側確率の逆関数を返す関数です。
「F」はR.A.フィッシャーが考案したF分布のF、「INV」は「Inverse（逆）」の略です。
合わせて「F分布の逆関数」という意味になります。

Excel 2007以前ではこのFINVが標準の関数でした。
Excel 2010で関数名がF.INV.RTに変更されています。
ただし互換性のためFINVもそのまま残されており、Microsoft 365を含む現行のExcelで問題なく動作します。

NOTE

FINVは「互換性関数」フォルダに分類されています。新しく数式を組む場合は後継のF.INV.RT関数の利用が推奨されます。既存のブックでFINVを使い続けても結果は同じです。Microsoft公式は「将来のExcelバージョンで利用できなくなる可能性がある」と注意喚起しているため、長期運用するブックでは置き換えておくと安心です。

FINVが返す値のイメージ

F分布のグラフをイメージしてみてください。
横軸にFの値、縦軸に確率密度をとると、右側に長い裾を引いた山型のグラフになります。

FINVは、「右側に分布の何%を残すか」を指定すると、その境界となるFの値を返す関数です。
たとえば「右側に5%を残す境界（=有意水準5%の臨界値）」を求めるなら、=FINV(0.05, df1, df2) と入力します。

つまり、ANOVAやF検定でいう棄却域の境界値（臨界値）を、関数ひとつで取り出せます。

FDIST関数（右側確率）との関係

FINVは、対になる関数 FDIST関数の使い方 のちょうど逆の働きをします。

実務での使い分けは次のようになります。
FDISTで観測されたF統計量のp値を出し、FINVでその有意水準の臨界値を出して比較するイメージです。

数値で見ると分かりやすいので、双方向の対応を確認してみましょう。

=FDIST(2.866, 4, 20) → 0.05 （F値2.866のとき右側確率は5%）
=FINV(0.05, 4, 20)   → 2.866（右側5%に対応するF値は2.866）

このように、FDIST と FINV はぴったり逆の変換を行います。

FINV関数の構文と引数

FINV関数は3つの引数を取ります。
カイ二乗分布のCHIINVが2引数だったのに対し、F分布は2つの自由度（分子・分母）を扱うため引数が1つ多くなる点に注意してください。

構文

=FINV(probability, deg_freedom1, deg_freedom2)

第1引数に「右側確率（=有意水準）」、第2引数に「分子の自由度」、第3引数に「分母の自由度」を渡します。

ANOVAでの自由度の対応

実務でFINVを使う場面の多くは、ANOVA（分散分析）かF検定です。
それぞれの場面での自由度の対応関係を整理しておきます。

「どっちの自由度を1番目に入れるんだっけ？」と迷ったときは、F統計量の分子と分母を思い出してください。
F = （群間分散 / 群内分散）の分子側がdeg_freedom1、分母側がdeg_freedom2です。

FINV関数の基本的な使い方

シンプルな例

有意水準5%（α=0.05）、分子自由度4、分母自由度20のFINVを求めてみましょう。

=FINV(0.05, 4, 20)

結果は 約 2.8661 です。
これは「自由度(4, 20)のF分布で、右側に5%を残す境界のF値が2.8661である」という意味になります。

つまり、検定統計量Fを計算してこの値以上であれば、有意水準5%で帰無仮説（=群間に差がない）を棄却できます。

Microsoft公式の計算例

Microsoftのリファレンスに載っている標準例も確認しておきましょう。

=FINV(0.01, 6, 4) → 15.20687

有意水準1%、分子自由度6、分母自由度4のとき、臨界値は約15.21になります。
分母自由度が小さいと右側の裾が重くなるため、臨界値はかなり大きな値になります。

確率と臨界値の関係を可視化

同じ自由度(4, 20)で、有意水準を変えるとFINVの戻り値がどう変わるか確認してみましょう。

有意水準が小さくなる（厳しくなる）ほど、戻り値は大きくなります。
「より厳しい基準で検定する＝より大きなFでないと棄却できない」という関係が、数値からも読み取れます。

FINV関数の実践的な使用例

一元配置ANOVAの臨界値を求める

例として「3つの店舗の月別売上に差があるか」を一元配置ANOVAで検定するケースを考えます。

• 店舗数（群数） k = 3
• 各店舗の月数（データ数） n = 8
• 全データ数 N = 24
• 有意水準 α = 0.05

このとき、自由度は次のように計算します。

• 分子の自由度 df1 = k – 1 = 2
• 分母の自由度 df2 = N – k = 24 – 3 = 21

臨界値は次のように求められます。

=FINV(0.05, 2, 21) → 約 3.4668

ANOVAで計算したF統計量がこの3.4668を超えていれば、「3店舗の売上には有意差がある」と結論づけられます。

ANOVA分散分析表のテンプレート

ANOVAをExcelで手計算するときは、次のような分散分析表を組むと臨界値の自動計算が便利です。

「臨界値」のセルに =FINV(F1, C2, C3) を入れておけば、有意水準や自由度を変えるたびに自動で臨界値が再計算されます。
分散分析表のテンプレートに組み込んでおくと、サンプル数や群数が変わっても使い回せて便利です。

等分散F検定の棄却域を求める

「2つのサンプルの分散が等しいか」を判定する等分散F検定でも、FINVで臨界値を求められます。

たとえばサンプル1（n1=10）とサンプル2（n2=15）の分散を比較する場合:

• 分子自由度 df1 = n1 – 1 = 9
• 分母自由度 df2 = n2 – 1 = 14
• 有意水準 α = 0.05（両側検定なら0.025を渡す）

=FINV(0.05, 9, 14) → 約 2.6458

F統計量（=サンプル1の不偏分散 / サンプル2の不偏分散）が2.6458を超えれば、有意水準5%で「2群の分散は異なる」と結論づけられます。

TIP

両側検定のときは α/2 をFINVに渡します。
たとえば「両側5%」なら =FINV(0.025, df1, df2) のように、有意水準を半分にして渡しましょう。

FDIST関数との逆関数関係を実証する

p値↔臨界値の対応がぴったり噛み合っていることを、Excel上で確認してみましょう。

A1: =FINV(0.05, 4, 20)         → 2.8661 （臨界値）
A2: =FDIST(A1, 4, 20)          → 0.05    （元の確率に戻る）

B1: =FDIST(2.5, 4, 20)         → 0.0743  （F=2.5のp値）
B2: =FINV(B1, 4, 20)           → 2.5     （元のFに戻る）

このように、FINV と FDIST を続けて使うと元の値に戻ります。
「片方が確率→F値の変換」「もう片方がF値→確率の変換」という対応を覚えておけば、どちらを使うか迷わなくなります。

FINV / F.INV.RT / F.INV の違い

F分布の逆関数は、Excelに3つ用意されています。
似た名前で混乱しやすいので、ここで整理しておきましょう。

三者比較表

FINVとF.INV.RTは引数・計算結果が同じで、内部の反復計算上限のみ異なります。
F.INVは「左側確率」を入力する関数なので、用途が異なります。

数値で違いを確認

同じ引数 (0.01, 6, 4) を3つの関数に渡すと、どうなるでしょうか。

FINVとF.INV.RTは完全に同じ値を返します。
一方、F.INVは「左側に1%を残す境界」を返すため、まったく異なる値（1未満の小さな値）になります。

右側と左側はこう変換できる

F.INV.RT と F.INV は次の関係で互いに変換可能です。

F.INV.RT(p, df1, df2) = F.INV(1 - p, df1, df2)

具体例で確認してみましょう。

確かに同じ値が返ってきます。
ANOVAやF検定の臨界値は基本的に「右側」を扱うので、FINV / F.INV.RT を覚えておけば実務では十分です。

どちらを使うべきか

迷ったときは次の基準で選びましょう。

• 新規でブックを作る場合: F.INV.RT を使う（Microsoft公式推奨）
• Excel 2007以前と互換性が必要なブック: FINV を使う
• 既存ブックに残っているFINV: 無理に書き換えなくてもOK（結果は同じ）
• 左側確率を扱いたい特殊なケース: F.INV を使う

詳しくは F.INV.RT関数の使い方 で解説しています。

FINVをF.INV.RTに置き換える方法

旧FINVをF.INV.RTに書き換える手順は、関数名を変えるだけのシンプルな作業です。
引数の順序・意味はまったく同じなので、機械的に置き換えられます。

=FINV(0.05, 4, 20)         ← 旧
=F.INV.RT(0.05, 4, 20)     ← 新（推奨）

シート全体を一括置換する場合は、次の手順が便利です。

1. 置換したいシート（または範囲）を選択する
2. Ctrl + H で「検索と置換」ダイアログを開く
3. 検索する文字列に FINV( 、置換後の文字列に F.INV.RT( を入力
4. 「すべて置換」をクリック

IMPORTANT

検索文字列に末尾の ( を含めるのがポイントです。
FINV だけで検索すると、説明テキストに「FINV関数とは…」のような文言があった場合まで誤って置換してしまいます。FINV( まで含めれば、関数として使われている箇所だけを安全に置換できます。

よくあるエラーと対処法

FINV関数で出やすい代表的なエラーと、その対処法をまとめました。

#NUM!エラーが出るケース

最も多いのが、第1引数と第2引数の取り違えです。

=FINV(4, 0.05, 20)    ← #NUM! エラー（確率が4は不正）
=FINV(0.05, 4, 20)    ← OK

「最初は確率（0より大きく1以下の小数）、次に分子自由度、最後に分母自由度」の順序を意識してください。

また、自由度に小数を指定した場合はエラーにはならず、整数部分のみが採用されて小数部分は切り捨てられます。
たとえば =FINV(0.05, 4.7, 20.3) は =FINV(0.05, 4, 20) と同じ結果になります。
意図しない切り捨てを防ぐため、自由度には整数を渡すようにしましょう。

#VALUE!エラーが出るケース

セル参照先が空白だったり、文字列が入っているとこのエラーが出ます。

A1: 0.05  A2: "四"   A3: 20
=FINV(A1, A2, A3)    ← #VALUE! エラー（A2が文字列）

特にCSVから取り込んだデータでは、見た目は数字でも文字列扱いになっていることがあります。
ISNUMBER 関数でセルの中身を確認したり、VALUE 関数で数値変換するなどの対処をしてください。

#N/Aエラーが出るケース（収束しない）

極端な確率や自由度を渡すと、内部の反復計算が収束せず #N/A が返ることがあります。
FINVは100回まで反復しますが、後継のF.INV.RTは64回までと上限が異なります。

=FINV(0.0000001, 1, 1)   ← #N/A になる可能性

実務では有意水準を1e-7まで小さくすることはまずないので、参照ミスや桁の取り違えを疑うのが先決です。

まとめ｜FINVは右側確率からF値の臨界値を逆算する関数

FINV関数のポイントを最後に整理しておきます。

• FINVはF分布の右側確率の逆関数で、ANOVAやF検定の棄却域の境界値（臨界値）を返す
• 構文は =FINV(probability, deg_freedom1, deg_freedom2)。右側確率→分子自由度→分母自由度の順
• Excel 2010以降はF.INV.RTが推奨。書き換えは関数名だけ変えればOK（引数は同じ）
• 「右側」を扱うのがFINV / F.INV.RT、「左側」を扱うのがF.INV
• 対関数の FDIST関数の使い方 と組み合わせると、p値も臨界値も同じシートで完結する
• 同じ「逆関数系の互換性関数」として CHIINV関数の使い方 も理解しておくと統計関数の全体像がつかめる

実務でANOVAや等分散F検定をする場面は、思いのほか多くあります。
FINVは有意水準と2つの自由度を入れるだけで臨界値が出る、シンプルで強力な関数です。
分散分析表のテンプレートに =FINV(α, df1, df2) を組み込んでおくと、サンプル数や群数が変わっても使い回せて便利です。

新規ブックでは F.INV.RT関数の使い方 で紹介している後継関数を使うのがおすすめです。
既存ブックのFINVは無理に書き換えなくてもよく、そのまま使い続けるのが最もシンプルで実務的な運用です。

自由度の組み合わせが変わるたびに表を探すのは、地味に時間がかかりますよね。
有意水準と自由度を入れたら、F値（臨界値）がパッと出てきたら楽なのに、と思ったことがあるはずです。

そんなときに使うのがF.INV関数です。
この記事では基本の書き方から実務での活用例まで解説します。
F.INV.RT関数や旧FINV関数との使い分け、F.DIST関数との逆関数関係もあわせて整理しました。

F.INV関数とは？F分布の逆関数を返す関数

F.INV関数（読み方: エフ・インバース）は、F分布の逆関数を返す関数です。
左側累積確率を指定すると、その確率に対応するF値を返してくれます。
「F」は統計学者フィッシャー（Fisher）に由来し、「INV」は「Inverse（逆）」の略です。

たとえば「自由度(3, 20)のF分布で左側95%に位置するF値は？」という問いがあったとします。
F.INV関数なら1つの数式で答えを出せます。
F分布表を眺めて目視で探す必要がなくなるわけです。

F.INV関数はF.DIST関数の逆関数にあたります。
F.DISTがF値→確率の変換だとすると、F.INVは確率→F値の変換です。
有意水準から棄却域の境界（臨界値）をサクッと求めたいときに大活躍します。

F.INV関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• 左側累積確率からF値（臨界値）を逆算する
• F検定の臨界値を求める
• 一元配置分散分析（ANOVA）の棄却値を算出する
• 重回帰分析の有意性判定の臨界値を求める
• F分布表を引く手間をなくす

NOTE

F.INV関数はExcel 2010以降で使えます。
Microsoft 365、Excel 2013〜2024のすべてのバージョンに対応しています。
Excel 2007以前では旧FINV関数（右側確率版）を使ってください。

F.INV関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=F.INV(確率, 自由度1, 自由度2)

カッコの中に、確率と2つの自由度を指定します。
F.DIST関数とは違って、関数形式（TRUE/FALSE）の引数はありません。

引数の説明

3つの引数はすべて必須です。
省略するとエラーになります。

TIP

自由度に小数を入れると、整数部分だけが使われます。
たとえば10.7と指定しても、内部では10として計算されます。

F.INVは左側確率・F.INV.RTは右側確率

ここがF.INV関数の最大のポイントです。
F.INVは左側累積確率、F.INV.RTは右側確率を引数に取ります。

=F.INV(0.95, 3, 20)     → 約3.0984（左側95%のF値）
=F.INV.RT(0.05, 3, 20)  → 約3.0984（右側5%のF値）

2つの式は意味が違うのに、結果はぴったり同じ値になります。
「左側95%」と「右側5%」は、F分布のカーブ上で同じ位置を指しているからです。

WARNING

有意水準5%の臨界値を求めたいとき、F.INVに0.05をそのまま渡すと結果が逆になります。
F.INVには 1 - 0.05 = 0.95 を渡してください。
有意水準をそのまま使えるのはF.INV.RTのほうです。

F.INV関数の基本的な使い方

ここからは具体的な確率と自由度を使って、F.INV関数の動きを確認していきましょう。

左側95%に対応するF値を求める

自由度(3, 20)の条件で、左側95%に対応するF値を求めます。

=F.INV(0.95, 3, 20)

結果は約 3.0984 です。
「自由度(3, 20)のF分布で、F値が3.0984以下になる確率は95%」という意味です。
逆にいえば、F値が3.0984を超える確率は約5%。これが有意水準5%の右側臨界値です。

別の自由度でも試してみましょう。

=F.INV(0.95, 9, 11)

結果は約 2.8962 です。
これは拠点A（10件）と拠点B（12件）のF検定で使う臨界値ですね。
あとの実務例で詳しく扱います。

確率を変えて臨界値を比較する

同じ自由度(3, 20)で、確率を変えるとF値がどう変わるか見てみましょう。

確率が大きくなるほど、F値も大きくなります。
有意水準が厳しくなるほど臨界値が高くなる、ということですね。

TIP

両側検定の臨界値が必要な場合は、確率0.975を渡します。
片側検定の有意水準5%なら0.95、両側検定の有意水準5%なら0.975です。

F.DIST関数との逆関数関係を確認する

F.INV関数はF.DIST関数の逆関数です。
次の式で元の値に戻ることを確認できます。

=F.DIST(F.INV(0.95, 3, 20), 3, 20, TRUE)

結果は 0.95 になります。
F.INVで確率→F値に変換し、F.DISTでF値→確率に戻しているわけです。

逆方向でも同じです。

=F.INV(F.DIST(3.0984, 3, 20, TRUE), 3, 20)

結果は約 3.0984 に戻ります。
この関係を覚えておくと、2つの関数の使い分けで迷わなくなります。

F.INV関数の実践的な使い方・応用例

F検定の臨界値を求める

「拠点Aと拠点Bの売上のばらつきに差があるか」を判定するのがF検定です。
t検定を使う前に、等分散性を確認したいときによく使います。

たとえば拠点A（10件）と拠点B（12件）の売上データがあるとします。
VAR.S関数で分散を求めたところ、分散A = 250、分散B = 100 でした。

F値は「大きいほうの分散 / 小さいほうの分散」で求めます。

=250 / 100

結果は 2.5 です。
これがF検定で計算したF値（検定統計量）になります。

次に、有意水準5%の臨界値を求めます。
自由度1 = サンプル数A – 1 = 9、自由度2 = サンプル数B – 1 = 11 です。

=F.INV(0.95, 9, 11)

結果は約 2.8962 です。
計算したF値2.5は、この臨界値2.8962を下回っています。
そのため「ばらつきに統計的な差があるとはいえない」と判断できますね。
等分散を仮定したt検定を使ってよい、ということです。

一元配置分散分析（ANOVA）の臨界値

3つ以上のグループに平均の差があるかを調べるのが分散分析（ANOVA）です。
F.INV関数はANOVAの臨界値を手動で求めるときに使えます。

拠点A・B・Cの月間売上（各5件ずつ、合計15件）を分析する例です。
分散分析表を作成した結果、次の値が得られたとします。

F値 = グループ間分散 / グループ内分散 = 600 / 200 = 3.0 です。
次に、有意水準5%の臨界値を求めます。

=F.INV(0.95, 2, 12)

結果は約 3.8853 です。
計算したF値3.0は、この臨界値3.8853を下回っています。
そのため「3拠点の平均に有意な差があるとはいえない」と判断できますね。

ANOVAでの自由度の決め方は次のとおりです。

重回帰分析の有意性判定の臨界値

回帰分析の結果で「このモデルが統計的に意味を持つか」を判断するときにもF.INVを使います。

たとえば説明変数3つ、サンプル数30の重回帰分析でF値が5.2だったとします。
自由度1 = 説明変数の数 = 3、自由度2 = サンプル数 – 説明変数の数 – 1 = 26 です。

=F.INV(0.95, 3, 26)

結果は約 2.9752 です。
計算したF値5.2は、この臨界値2.9752を大きく超えています。
そのため「この回帰モデルは統計的に有意」と判断できますね。

有意水準→臨界値の早見表

実務でよく使う組み合わせをまとめておきます。

数式は =F.INV(1 - 有意水準, 分子, 分母) です。
有意水準5%なら確率0.95、2.5%なら0.975、1%なら0.99を渡します。

TIP

F.INV.RTを使うと、有意水準をそのまま渡せて直感的です。
=F.INV.RT(0.05, 3, 20) と書いても、結果は同じ約3.0984になります。

よくあるエラーと対処法

#NUM!エラー（確率が範囲外・自由度が1未満）

F.INV関数で最もよく見るエラーです。以下の原因が考えられます。

=F.INV(0, 3, 20)      → #NUM!エラー（確率が0）
=F.INV(1, 3, 20)      → #NUM!エラー（確率が1）
=F.INV(-0.05, 3, 20)  → #NUM!エラー（確率が負）
=F.INV(0.95, 0, 20)   → #NUM!エラー（自由度1が0）
=F.INV(0.95, 3, 20)   → 正常（約3.0984）

確率が0 < p < 1の範囲、自由度が1以上であることを覚えておけば対処は簡単です。

#VALUE!エラー（文字列を渡した）

引数に数値以外の文字列を指定すると発生します。

=F.INV("abc", 3, 20)  → #VALUE!エラー

セル参照を使う場合は、参照先に数値が入っているかを確認してください。
空白セルが文字列扱いになっている場合もエラーが出やすいです。

F.INVとF.INV.RTを混同するミス

エラーは出ないけど結果が大きく変わる、という最大の落とし穴です。
有意水準5%の臨界値を求めるとき、どちらに何を渡すかを間違えると検定結果がひっくり返ります。

=F.INV(0.95, 3, 20)     → 約3.0984（正しい: 有意水準5%の臨界値）
=F.INV(0.05, 3, 20)     → 約0.1707（間違い: これは左側5%点）
=F.INV.RT(0.05, 3, 20)  → 約3.0984（正しい: こちらでもOK）

迷ったら「有意水準をそのまま渡せるF.INV.RT」を使うのが安全です。
あるいは、F.INVを使う場合は「1 - 有意水準 を渡す」と覚えてくださいね。

WARNING

旧FINV関数（ピリオドなし）も右側確率を取ります。
新F.INV関数（ピリオドあり）は左側確率です。名前が似ているのに動作が違うので要注意です。

F.DIST・F.INV.RT・F.TEST・旧FINV関数との違い・使い分け

F分布関連関数の使い分け早見表

F分布関連には、用途の違う関数がいくつかあります。
求めたい値や検定の種類に合わせて選びます。

実務シナリオ別の使い分けは次のとおりです。

• 臨界値を求めたい（左側）: F.INV
• 有意水準から臨界値を直接求めたい: F.INV.RT（例: 自由度(3, 20)・5%水準なら =F.INV.RT(0.05, 3, 20)）
• 検定のp値を素早く求めたい: F.DIST.RT
• F分布のカーブをグラフにしたい: F.DIST(x, df1, df2, FALSE)
• データ範囲から直接F検定したい: F.TEST

TIP

F.INVとF.INV.RTは「同じ位置のF値を、左側と右側どちらで指定するか」の違いだけです。
F.INV(p, df1, df2) = F.INV.RT(1-p, df1, df2) の関係が常に成り立ちます。

旧FINV関数との互換性

旧FINV関数（Excel 2007以前）は、新F.INV関数とは仕様が違います。
移行時には注意が必要です。

引数の見た目は同じですが、確率の意味が逆という点に注意してください。

旧関数の代替は次のとおりです。

3つの式はすべて約3.0984という同じ結果を返します。

TIP

旧FINVは「右側」、新F.INVは「左側」と意味が逆になります。
混同して使うと検定結果がひっくり返るので、移行時はとくに注意してください。

他の分布の逆関数（T.INV / CHISQ.INV / NORM.INV）との比較

F.INV以外にも、確率分布の逆関数はいくつかあります。
扱う分布が違うので、検定の種類に応じて使い分けます。

使い分けの基準はシンプルです。

• 分散（ばらつき）を比べたい → F.INV
• 少数サンプルの平均差を検定したい → T.INV
• カテゴリデータの偏りを調べたい → CHISQ.INV
• 連続データの位置から値を逆算したい → NORM.INV

関連関数の一覧

まとめ

F.INV関数は、F分布の左側累積確率からF値（臨界値）を逆算する関数です。

この記事のポイント

• 構文は =F.INV(確率, 自由度1, 自由度2) の3つの引数を指定する
• 確率は左側累積確率（0 < p < 1）。F.INV.RTや旧FINVは右側確率なので意味が逆
• 有意水準5%の臨界値は =F.INV(0.95, df1, df2) または =F.INV.RT(0.05, df1, df2) で求める
• 自由度1は分子（n1-1 や グループ数-1 など）、自由度2は分母（n2-1 や 全データ数-グループ数 など）
• F検定・一元配置ANOVA・重回帰モデルの臨界値計算で活躍する
• F.INVはF.DISTの逆関数。F.DIST(F.INV(p), ...) = p の関係が常に成り立つ
• 確率に0や1を渡すと#NUM!エラー。有意水準をそのまま渡さないように注意

F.INV関数の使い方がわかったら、以下の関数もあわせて覚えてみてください。
データ分析の幅が広がりますよ。

• ExcelのF.DIST関数の使い方
• ExcelのF.DIST.RT関数の使い方
• ExcelのT.DIST関数の使い方
• ExcelのT.TEST関数の使い方
• ExcelのVAR.S関数の使い方
• ExcelのSTDEV.S関数の使い方

F.INV関数だと「1から有意水準を引いた値」を渡さないといけなくて、ちょっと面倒ですよね。
有意水準0.05をそのまま渡すだけで臨界値が出てきたら、もっと直感的に使えるのに、と思ったことがあるはずです。

そんなときに使うのがF.INV.RT関数です。
この記事では基本の書き方から実務での活用例まで解説します。
F.INV関数や旧FINV関数との使い分け、F.DIST.RT関数との逆関数関係もあわせて整理しました。

F.INV.RT関数とは？F分布の右側からF値を逆算する関数

F.INV.RT関数（読み方: エフ・インバース・ライトテイル）は、F分布の逆関数を返す関数です。
右側確率を指定すると、その確率に対応するF値を返してくれます。
「INV」は「Inverse（逆）」、「RT」は「Right Tail（右側の裾）」の略です。

たとえば「自由度(3, 20)のF分布で、有意水準5%の臨界値は？」という問いがあったとします。
F.INV.RT関数なら有意水準0.05をそのまま渡すだけで答えが出ます。
F分布表を眺めて目視で探す必要も、計算の前に「1 – 0.05」を準備する必要もありません。

F.INV.RT関数はF.DIST.RT関数の逆関数にあたります。
F.DIST.RTがF値→右側確率の変換だとすると、F.INV.RTは右側確率→F値の変換です。
有意水準から棄却域の境界（臨界値）をサクッと求めたいときに大活躍します。

F.INV.RT関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• 有意水準（右側確率）からF値（臨界値）を直接逆算する
• F検定の臨界値を求める
• 一元配置分散分析（ANOVA）の棄却値を算出する
• 重回帰分析の有意性判定の臨界値を求める
• F分布表を引く手間をなくす

NOTE

F.INV.RT関数はExcel 2010以降で使えます。
Microsoft 365、Excel 2013〜2024のすべてのバージョンに対応しています。
Excel 2007以前では旧FINV関数を使ってください。動作は同じです。

F.INV.RT関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=F.INV.RT(確率, 自由度1, 自由度2)

カッコの中に、右側確率と2つの自由度を指定します。
F.DIST関数とは違って、関数形式（TRUE/FALSE）の引数はありません。

引数の説明

3つの引数はすべて必須です。
省略するとエラーになります。

TIP

自由度に小数を入れると、整数部分だけが使われます。
たとえば10.7と指定しても、内部では10として計算されます。

F.INV.RTは右側確率・F.INVは左側確率

ここがF.INV.RT関数の最大のポイントです。
F.INV.RTは右側確率、F.INVは左側累積確率を引数に取ります。

=F.INV.RT(0.05, 3, 20)  → 約3.0984（右側5%のF値）
=F.INV(0.95, 3, 20)     → 約3.0984（左側95%のF値）

2つの式は意味が違うのに、結果はぴったり同じ値になります。
「右側5%」と「左側95%」は、F分布のカーブ上で同じ位置を指しているからです。

TIP

検定では有意水準（右側確率）を扱う場面がほとんどです。
F.INV.RTなら有意水準0.05、0.01をそのまま渡せて直感的です。
F.INVだと「1 – 有意水準」を毎回計算する必要があり、ミスのもとになります。

F.INV.RT関数の基本的な使い方

ここからは具体的な確率と自由度を使って、F.INV.RT関数の動きを確認していきましょう。

有意水準5%の臨界値を求める

自由度(3, 20)の条件で、有意水準5%の臨界値を求めます。

=F.INV.RT(0.05, 3, 20)

結果は約 3.0984 です。
「自由度(3, 20)のF分布で、F値が3.0984を超える確率は5%」という意味です。
言いかえると、検定統計量（F値）がこの3.0984を超えたら「有意水準5%で帰無仮説を棄却」できます。

別の自由度でも試してみましょう。

=F.INV.RT(0.05, 9, 11)

結果は約 2.8962 です。
これは拠点A（10件）と拠点B（12件）のF検定で使う臨界値ですね。
あとの実務例で詳しく扱います。

有意水準を変えて臨界値を比較する

同じ自由度(3, 20)で、有意水準を変えるとF値がどう変わるか見てみましょう。

確率が小さくなる（=有意水準が厳しくなる）ほど、F値が大きくなります。
検定の基準が厳しくなるほど臨界値が高くなる、ということですね。

TIP

両側検定の臨界値が必要な場合は、確率0.025を渡します。
片側検定の有意水準5%なら0.05、両側検定の有意水準5%なら0.025です。

F.DIST.RT関数との逆関数関係を確認する

F.INV.RT関数はF.DIST.RT関数の逆関数です。
次の式で元の値に戻ることを確認できます。

=F.DIST.RT(F.INV.RT(0.05, 3, 20), 3, 20)

結果は 0.05 になります。
F.INV.RTで確率→F値に変換し、F.DIST.RTでF値→確率に戻しているわけです。

逆方向でも同じです。

=F.INV.RT(F.DIST.RT(3.0984, 3, 20), 3, 20)

結果は約 3.0984 に戻ります。
この関係を覚えておくと、2つの関数の使い分けで迷わなくなります。

F.INV.RT関数の実践的な使い方・応用例

F検定の臨界値を求める

「拠点Aと拠点Bの売上のばらつきに差があるか」を判定するのがF検定です。
t検定を使う前に、等分散性を確認したいときによく使います。

たとえば拠点A（10件）と拠点B（12件）の売上データがあるとします。
VAR.S関数で分散を求めたところ、分散A = 250、分散B = 100 でした。

F値は「大きいほうの分散 / 小さいほうの分散」で求めます。

=250 / 100

結果は 2.5 です。
これがF検定で計算したF値（検定統計量）になります。

次に、有意水準5%の臨界値を求めます。
自由度1 = サンプル数A – 1 = 9、自由度2 = サンプル数B – 1 = 11 です。

=F.INV.RT(0.05, 9, 11)

結果は約 2.8962 です。
計算したF値2.5は、この臨界値2.8962を下回っています。
そのため「ばらつきに統計的な差があるとはいえない」と判断できますね。
等分散を仮定したt検定を使ってよい、ということです。

一元配置分散分析（ANOVA）の臨界値

3つ以上のグループに平均の差があるかを調べるのが分散分析（ANOVA）です。
F.INV.RT関数はANOVAの臨界値を手動で求めるときに使えます。

拠点A・B・Cの月間売上（各5件ずつ、合計15件）を分析する例です。
分散分析表を作成した結果、次の値が得られたとします。

F値 = グループ間分散 / グループ内分散 = 600 / 200 = 3.0 です。
次に、有意水準5%の臨界値を求めます。

=F.INV.RT(0.05, 2, 12)

結果は約 3.8853 です。
計算したF値3.0は、この臨界値3.8853を下回っています。
そのため「3拠点の平均に有意な差があるとはいえない」と判断できますね。

ANOVAでの自由度の決め方は次のとおりです。

重回帰分析の有意性判定の臨界値

回帰分析の結果で「このモデルが統計的に意味を持つか」を判断するときにもF.INV.RTを使います。

たとえば説明変数3つ、サンプル数30の重回帰分析でF値が5.2だったとします。
自由度1 = 説明変数の数 = 3、自由度2 = サンプル数 – 説明変数の数 – 1 = 26 です。

=F.INV.RT(0.05, 3, 26)

結果は約 2.9752 です。
計算したF値5.2は、この臨界値2.9752を大きく超えています。
そのため「この回帰モデルは統計的に有意」と判断できますね。

有意水準→臨界値の早見表

実務でよく使う組み合わせをまとめておきます。

数式は =F.INV.RT(有意水準, 分子, 分母) です。
有意水準5%なら0.05、2.5%なら0.025、1%なら0.01をそのまま渡します。
F.INVと違って、引き算の手間がない点がポイントですね。

TIP

F.INVを使う場合は、有意水準を1から引いた値を渡す必要があります。
=F.INV(0.95, 3, 20) と書いても、結果は同じ約3.0984になります。
検定の臨界値計算ではF.INV.RTのほうが直感的です。

よくあるエラーと対処法

#NUM!エラー（確率が範囲外・自由度が1未満）

F.INV.RT関数で最もよく見るエラーです。以下の原因が考えられます。

=F.INV.RT(0, 3, 20)      → #NUM!エラー（確率が0）
=F.INV.RT(1, 3, 20)      → #NUM!エラー（確率が1）
=F.INV.RT(-0.05, 3, 20)  → #NUM!エラー（確率が負）
=F.INV.RT(0.05, 0, 20)   → #NUM!エラー（自由度1が0）
=F.INV.RT(0.05, 3, 20)   → 正常（約3.0984）

確率が0 < p < 1の範囲、自由度が1以上であることを覚えておけば対処は簡単です。

#VALUE!エラー（文字列を渡した）

引数に数値以外の文字列を指定すると発生します。

=F.INV.RT("abc", 3, 20)  → #VALUE!エラー

セル参照を使う場合は、参照先に数値が入っているかを確認してください。
空白セルが文字列扱いになっている場合もエラーが出やすいです。

F.INV.RTとF.INVを混同するミス

エラーは出ないけど結果が大きく変わる、という最大の落とし穴です。
有意水準5%の臨界値を求めるとき、どちらに何を渡すかを間違えると検定結果がひっくり返ります。

=F.INV.RT(0.05, 3, 20)  → 約3.0984（正しい: 有意水準5%の臨界値）
=F.INV(0.05, 3, 20)     → 約0.1707（間違い: これは左側5%点）
=F.INV(0.95, 3, 20)     → 約3.0984（正しい: F.INVなら0.95を渡す）

迷ったら「有意水準をそのまま渡せるF.INV.RT」を使うのが安全です。
あるいは、F.INVを使う場合は「1 - 有意水準 を渡す」と覚えてくださいね。

WARNING

旧FINV関数（ピリオドなし）はF.INV.RTと同じく右側確率を取ります。
ですがF.INV関数（中黒「.」あり、RTなし）は左側確率です。名前が似ているのに動作が違うので要注意です。

F.INV・F.DIST.RT・F.TEST・旧FINV関数との違い・使い分け

F分布関連関数の使い分け早見表

F分布関連には、用途の違う関数がいくつかあります。
求めたい値や検定の種類に合わせて選びます。

実務シナリオ別の使い分けは次のとおりです。

• 有意水準から臨界値を直接求めたい: F.INV.RT（例: 自由度(3, 20)・5%水準なら =F.INV.RT(0.05, 3, 20)）
• 左側累積確率から臨界値を求めたい: F.INV
• 検定のp値を素早く求めたい: F.DIST.RT
• F分布のカーブをグラフにしたい: F.DIST(x, df1, df2, FALSE)
• データ範囲から直接F検定したい: F.TEST

TIP

F.INV.RTとF.INVは「同じ位置のF値を、右側と左側どちらで指定するか」の違いだけです。
F.INV.RT(p, df1, df2) = F.INV(1-p, df1, df2) の関係が常に成り立ちます。

旧FINV関数との互換性

旧FINV関数（Excel 2007以前）は、F.INV.RT関数と同じ動作です。
どちらも右側確率を引数に取ります。

引数の意味も結果も同じなので、移行は関数名を置き換えるだけで完了します。

旧関数から新関数への置き換えは次のとおりです。

TIP

旧FINVを使った既存ファイルがある場合、F.INV.RTへの移行は単純な置換でOKです。
一方、F.INVへ移行する場合は確率を「1 – 元の値」に書き換える必要があります。
既存ファイルの保守を考えるなら、F.INV.RTのほうが移行コストは低いです。

他の分布の逆関数（T.INV.2T / CHISQ.INV.RT / NORM.INV）との比較

F.INV.RT以外にも、確率分布の逆関数はいくつかあります。
扱う分布が違うので、検定の種類に応じて使い分けます。

使い分けの基準はシンプルです。

• 分散（ばらつき）を比べたい → F.INV.RT
• 少数サンプルの平均差を検定したい → T.INV.2T
• カテゴリデータの偏りを調べたい → CHISQ.INV.RT
• 連続データの位置から値を逆算したい → NORM.INV

関連関数の一覧

まとめ

F.INV.RT関数は、F分布の右側確率からF値（臨界値）を逆算する関数です。

この記事のポイント

• 構文は =F.INV.RT(確率, 自由度1, 自由度2) の3つの引数を指定する
• 確率は右側確率（0 < p < 1）。有意水準をそのまま渡せて直感的
• 有意水準5%の臨界値は =F.INV.RT(0.05, df1, df2) で求められる
• F.INVを使う場合は =F.INV(0.95, df1, df2) と「1 – 有意水準」を渡す必要がある
• 自由度1は分子（n1-1 や グループ数-1 など）、自由度2は分母（n2-1 や 全データ数-グループ数 など）
• F検定・一元配置ANOVA・重回帰モデルの臨界値計算で活躍する
• F.INV.RTはF.DIST.RTの逆関数。F.DIST.RT(F.INV.RT(p), ...) = p の関係が常に成り立つ
• 旧FINV関数と動作が同じなので、移行は関数名の置換だけでOK
• 確率に0や1を渡すと#NUM!エラー。F.INVと混同して引数を逆にしないように注意

F.INV.RT関数の使い方がわかったら、以下の関数もあわせて覚えてみてください。
データ分析の幅が広がりますよ。

• ExcelのF.INV関数の使い方
• ExcelのF.DIST関数の使い方
• ExcelのF.DIST.RT関数の使い方
• ExcelのT.DIST関数の使い方
• ExcelのT.TEST関数の使い方
• ExcelのVAR.S関数の使い方
• ExcelのSTDEV.S関数の使い方

F分布の表を見ながら手作業で確認するのは正直しんどいですよね。
F.DIST関数で =1 - F.DIST(x, df1, df2, TRUE) と書く方法もありますが、毎回1から引くのも面倒です。

そんなときに使うのがExcelのF.DIST.RT関数です。
この記事ではF.DIST.RT関数の基本の書き方から、F検定・分散分析・重回帰のp値計算まで解説します。
F.DIST関数や旧FDIST関数との使い分けもあわせて整理しました。

F.DIST.RT関数とは？F分布の右側確率を返す関数

ExcelのF.DIST.RT関数（読み方: エフ・ディスト・アールティー）は、F分布の右側確率（p値）を返す関数です。
「F」は統計学者フィッシャー（Fisher）に由来し、「DIST」は「Distribution（分布）」の略です。
末尾の「RT」は「Right-Tailed（右側）」を意味します。

F分布は0以上の値しか取らない、右に裾を引く非対称な分布です。
2つの不偏分散（標本分散の不偏推定量）の比がどんな値になりやすいかを表します。
F検定や分散分析（ANOVA）、回帰分析の有意性検定の土台として使われています。

F.DIST.RT関数では、指定したF値より大きい値が出る確率（右側累積確率）を直接求められます。
実務でいうp値そのものなので、検定の結論判定にすぐ使える便利な関数です。

F.DIST.RT関数でできること

F.DIST.RT関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• F検定のp値を直接求める（等分散かどうかの判定）
• 一元配置分散分析（ANOVA）のp値を計算する
• 重回帰分析でモデル全体のF値から有意性を判定する
• 旧FDIST関数の代わりに使う（同じ右側確率を返す）

NOTE

F.DIST.RT関数はExcel 2010以降で使えます。
Microsoft 365、Excel 2013〜2024のすべてのバージョンに対応しています。
Excel 2007以前は旧FDIST関数を使ってください。

F.DIST.RT関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=F.DIST.RT(x, 自由度1, 自由度2)

カッコの中に、評価したい数値と自由度を2つ指定します。
F.DIST関数と違って、累積/密度を切り替える4番目の引数はありません。
常に右側の累積確率（p値）が返ります。

引数の説明

3つの引数はすべて必須です。
省略するとエラーになります。

TIP

自由度に小数を入れると、整数部分だけが使われます。
たとえば10.7と指定しても、内部では10として計算されます。

F.DIST関数との関係・等価式

F.DIST.RT関数は、F.DIST関数の累積確率を1から引いた値と同じ結果を返します。

=F.DIST.RT(3.49, 3, 20)
=1 - F.DIST(3.49, 3, 20, TRUE)

どちらも約 0.0340（3.40%）を返します。
F.DIST.RTのほうが数式が短くて済みますね。

検定のp値を求めるときに必要なのは右側確率です。
F.DIST.RTを使えば 1 - ... の計算が不要になり、ミスも減らせます。

TIP

F.DIST.RTは「右側」、F.DIST(…,TRUE)は「左側」と意味が逆になります。
どちらも便利な関数ですが、p値を直接求めたいならF.DIST.RTのほうがシンプルですよ。

F.DIST.RT関数の基本的な使い方

ここからは具体的なF値と自由度を使って、F.DIST.RT関数の動きを確認していきましょう。

「F値以上になる確率」を求める

自由度(5, 20)のF分布で、xの値を変えたときの右側確率を見てみます。

xが大きくなるほど右側確率は小さくなります。
これは「大きなF値が偶然出る確率は低い」ということを意味しています。

F検定の判定基準はシンプルです。

• p値 < 0.05（有意水準5%）→ 統計的に有意と判定する
• p値 >= 0.05 → 有意な差があるとはいえない

この判定に使う「p値」こそがF.DIST.RT関数の戻り値ですよ。

自由度を変えて確認する

同じF値（x=2）で、分母の自由度を変えるとどうなるか見てみましょう。

=F.DIST.RT(2, 5, 10)    → 約 0.1592
=F.DIST.RT(2, 5, 20)    → 約 0.1183
=F.DIST.RT(2, 5, 50)    → 約 0.0936

サンプルサイズが大きくなるほど、F分布のピークが1付近に集中します。
そのため同じx=2でも、自由度が大きいほうが「2より大きい確率」は小さく出ます。
言い換えれば、サンプル数が多いほど検定の感度が上がります。

TIP

F.DIST.RTの結果が0.05より小さければ、そのF値は「右側5%の棄却域」に入っています。
F検定や分散分析で帰無仮説を棄却できる目安として使えますよ。

F.DIST.RT関数の実践的な使い方・応用例

F検定で2グループの分散に差があるかを判定する

「拠点Aと拠点Bの売上のばらつきに差があるか」を判定するのがF検定です。
t検定を使う前に、等分散性を確認したいときによく使います。

たとえば拠点A（10件）と拠点B（12件）の売上データがあるとします。
VAR.S関数（標本分散を求める関数）で分散を求めたところ、分散A = 250、分散B = 100 でした。

F値は「大きいほうの分散 / 小さいほうの分散」で求めます。

F値 = 250 / 100 = 2.5

自由度1 は「サンプル数A – 1 = 9」、自由度2 は「サンプル数B – 1 = 11」です。
F.DIST.RT関数でp値を一発で求められます。

=F.DIST.RT(2.5, 9, 11)

結果は約 0.0808（8.08%）です。
有意水準5%（0.05）を超えているので、「ばらつきに統計的な差があるとはいえない」と判断できます。
等分散を仮定したt検定を使ってよいということですね。

一元配置分散分析（ANOVA）でグループ間の平均差を検定する

3つ以上のグループに平均の差があるかを調べるのが分散分析（ANOVA: Analysis of Variance）です。
F.DIST.RT関数はANOVAのp値を手動で求めるときに使えます。

拠点A・B・Cの月間売上（各5件ずつ、合計15件）を分析する例です。
分散分析表を作成した結果、次の値が得られたとします。

F値 = グループ間分散 / グループ内分散 = 600 / 200 = 3.0 です。

=F.DIST.RT(3.0, 2, 12)

結果は約 0.0876(8.76%)です。
有意水準5%を超えているので、「3拠点の平均に有意な差があるとはいえない」となります。
有意水準10%なら有意になるレベルなので、サンプルを増やして再検証するのも一つの方法です。

自由度の決め方は次のとおりです。

重回帰分析の有意性を判定する

回帰分析の結果で「このモデルが統計的に意味を持つか」を判断するときにもF値を使います。

たとえば説明変数3つ、サンプル数30の重回帰分析でF値が5.2だったとします。
自由度1 = 説明変数の数 = 3、自由度2 = サンプル数 – 説明変数の数 – 1 = 26 です。

=F.DIST.RT(5.2, 3, 26)

結果は約 0.0062（0.62%）です。
有意水準5%を大きく下回るので、「この回帰モデルは統計的に有意」と判断できますね。

TIP

分析ツールで重回帰分析を実行すると、ANOVA表に「有意 F」という列が出てきます。
これがまさにF.DIST.RT関数の戻り値と同じ値ですよ。

よくあるエラーと対処法

#NUM!エラー

F.DIST.RT関数で最もよく見るエラーです。
以下の原因が考えられます。

F分布が0以上の値しか取らないこと、自由度が1以上であることを覚えておけば対処は簡単です。

=F.DIST.RT(-1, 5, 20)   → #NUM!エラー
=F.DIST.RT(2, 0, 20)    → #NUM!エラー
=F.DIST.RT(2, 5, 20)    → 正常（約0.1183）

F値は「分散の比」なので、必ず0以上になります。
負の値が出る場合は計算元のデータを確認してくださいね。

#VALUE!エラー

引数に数値以外の文字列を指定すると発生します。

=F.DIST.RT("abc", 5, 20)  → #VALUE!エラー

セル参照を使う場合は、参照先に数値が入っているかを確認してください。
空白セルが文字列扱いになっている場合もエラーが出やすいです。

#NAME?エラー

Excel 2007以前で F.DIST.RT を使うと、ピリオド付きの関数名を認識できずに発生します。

=F.DIST.RT(2, 5, 20)    → #NAME?エラー（Excel 2007以前）

このときは旧 FDIST 関数を使うか、Excelを2010以降にアップデートしてください。
関数名のスペルミス（FDISTRT のようにピリオドを抜く）でも同じエラーが出るので注意しましょう。

TIP

関数名は F.DIST.RT とピリオドを2つ含む形が正しい綴りです。
オートコンプリートを活用すると入力ミスを防げますよ。

F値の分母と分子を逆にしてしまう

F検定では「大きい分散 / 小さい分散」が原則です。
逆にするとF値が1未満になり、右側確率が大きくなって検定の感度が落ちます。

どちらの分散が大きいかを先に確認してから計算してくださいね。
VAR.S関数で2グループの分散をそれぞれ求めてから、大小を比較するのが安全です。

F.DIST・F.INV.RT・F.TEST・旧FDIST関数との違い・使い分け

F分布関連関数の使い分け早見表

F分布関連には、用途の違う関数がいくつかあります。
求めたい値や検定の種類に合わせて選びます。

実務シナリオ別の使い分けは次のとおりです。

• 検定のp値を素早く求めたい: F.DIST.RT（本記事）
• 左側の累積確率や確率密度（PDF）が必要: F.DIST関数
• 有意水準から臨界値を逆算したい: F.INV.RT（例: 自由度(3, 20)・5%水準なら約3.10）
• データ範囲から直接F検定したい: F.TEST（両側のp値を返す点に注意）

TIP

F.TESTは「両側」のp値を返します。
片側で判定したい場合はF.TESTの結果を2で割るか、F値を計算してからF.DIST.RTを使ってください。

旧FDIST関数からの移行

旧FDIST関数（Excel 2007以前）は、新F.DIST.RT関数とまったく同じ右側確率を返します。
そのため移行は簡単です。

旧関数の代替は次のとおりです。

旧FDIST関数で作られたブックは、計算結果を変えないかぎり書き換える必要はありません。
新規で数式を作るときはF.DIST.RTを使いましょう。

NOTE

旧FDISTと新F.DIST.RTは「右側」を返す点で意味が同じです。
ただし新F.DIST関数（ピリオド付き、RTなし）は「左側」を返すので、混同しないように注意してください。

関連関数の一覧

まとめ

ExcelのF.DIST.RT関数は、F分布にもとづいて右側累積確率（p値）を返す関数です。

この記事のポイント

• 構文は =F.DIST.RT(x, 自由度1, 自由度2) の3つの引数を指定する
• F分布は0以上のみで右に裾を引く非対称分布。2つの分散の比を扱う
• F.DIST.RT(x, df1, df2) = 1 - F.DIST(x, df1, df2, TRUE) と等価
• 検定のp値を直接求められるので、F.DIST(…,TRUE)よりシンプル
• 自由度1は分子（n1-1 や グループ数-1 など）、自由度2は分母（n2-1 や 全データ数-グループ数 など）
• F検定・一元配置ANOVA・重回帰モデルの有意性検定で活躍する
• 旧FDIST関数とは引数も結果もまったく同じ。移行は数式の書き換えだけでOK

F.DIST.RT関数の使い方がわかったら、以下の関数もあわせて覚えてみてください。
データ分析の幅が広がりますよ。

• ExcelのF.DIST関数の使い方
• ExcelのT.DIST関数の使い方
• ExcelのT.TEST関数の使い方
• ExcelのVAR.S関数の使い方
• ExcelのSTDEV.S関数の使い方

目視でグラフを比べるだけでは、報告書に「統計的に差がある」とは書けません。きちんと数値で裏付けを取りたいですよね。

そんなときに使うのがF.DIST関数です。この記事ではGoogleスプレッドシートでのF.DIST関数の使い方を、基本構文から実務活用まで解説します。TRUE/FALSEの違いや、F.DIST.RTとの使い分けもあわせて紹介しますよ。

スプレッドシートのF.DIST関数とは

F.DIST関数（読み方: エフ・ディスト関数）は、F分布にもとづいて確率を返す関数です。「F」は統計学者フィッシャー（Fisher）に由来し、「DIST」は「Distribution（分布）」の略です。

F分布はカイ二乗分布と同じく右に裾を引く非対称の形が特徴です。「2つのグループの分散の比」を評価するときに使います。正規分布やt分布とは違い、0以上の値しか取りません。

F.DIST関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• ある値がF分布の左側何%に位置するかを求める（累積確率）
• F分布のグラフ上の密度（高さ）を取得する
• 2グループのばらつきに統計的な差があるかを判定する（F検定）
• 3グループ以上の平均に差があるかを調べる（分散分析・ANOVA）

NOTE

F.DIST関数はGoogleスプレッドシートの全バージョンで使えます。Excelにも同名の関数があり、動作は同じです。

基本構文と4つの引数

=F.DIST(x, 自由度1, 自由度2, 累積)

カッコの中に4つの引数を指定します。

TIP

F分布には自由度が2つあります。分子の自由度（自由度1）は「グループ数 – 1」、分母の自由度（自由度2）は「全データ数 – グループ数」で求めます。F検定では「分子 = サンプル数1 – 1」「分母 = サンプル数2 – 1」です。小数を渡した場合は整数部分だけが使われます。

FDIST（旧関数名）との関係

GoogleスプレッドシートにはFDISTという関数もあります。ただしFDISTは右側累積確率を返す旧関数で、引数は3つ（x, 自由度1, 自由度2）です。TRUE/FALSEの切り替えはできません。

=FDIST(3.49, 3, 20)         ← 旧関数名（右側確率を返す）
=1 - F.DIST(3.49, 3, 20, TRUE)  ← 新関数で同じ結果

新しく数式を書くときはF.DISTを使っておけば安心ですよ。

TRUE/FALSEで何が変わる？累積か密度かを選ぼう

F.DIST関数の4番目の引数「累積」は、TRUEかFALSEで結果がまったく変わります。この違いを押さえておくことが、F.DIST関数を使いこなすポイントです。

TRUE（累積分布関数）——x以下は全体の何%？

TRUEを指定すると累積分布関数（CDF: ある値以下になる確率の合計）の値を返します。実務で使う場面のほとんどがこちらです。

=F.DIST(3.49, 3, 20, TRUE)

この数式は「自由度(3, 20)のF分布で、3.49以下になる確率」を返します。結果は約0.9500（95.0%） です。

つまりF値が3.49以下に収まる確率が約95%ということです。逆にいえば、3.49を超える確率は約5%ですね。この「3.49」は自由度(3, 20)・有意水準5%の臨界値にあたります。

FALSE（確率密度関数）——その値の密度は？

FALSEを指定すると確率密度関数（PDF: F分布グラフ上のy座標の値）を返します。

=F.DIST(3.49, 3, 20, FALSE)

結果は約0.0226です。これは「確率」ではなくグラフの高さなので、直接「何%」と読むことはできません。F分布のグラフを描くときに使います。

2つを比較してみる（サンプルデータつき）

自由度(5, 20)のF分布で、xを変えたときの結果を比べてみましょう。

TRUEの列はxが大きくなるほど1に近づいていきます。FALSEの列はx=1付近にピークがあり、そこから離れるほど小さくなります。F分布のピークが1付近にあるのは、2つのグループのばらつきが同程度なら分散比が1前後になるためですよ。

実務活用3パターン

F.DIST関数の基本がわかったところで、実際の業務で使えるパターンを3つ紹介します。

等分散性のF検定——2グループのばらつきに差があるか判定する

「拠点Aと拠点Bの売上のばらつきに差があるか」を判定するのがF検定です。t検定の前提確認（等分散かどうか）としてもよく使われます。

たとえば、拠点A（10件）と拠点B（12件）の売上データがあるとします。分散を計算した結果、分散A = 250、分散B = 100 だったとします。

F値は「大きいほうの分散 / 小さいほうの分散」で求めます。

F値 = 250 / 100 = 2.5

自由度1 = 10 – 1 = 9、自由度2 = 12 – 1 = 11 です。

p値（右側確率）を求めるには、F.DIST.RTを使います。

=F.DIST.RT(2.5, 9, 11)

結果は約0.0808です。有意水準5%（0.05）を超えているので、「ばらつきに有意な差があるとはいえない」と判断できます。等分散を仮定したt検定を使ってよいということですね。

TIP

p値を 1 - F.DIST() で求める場合は =1 - F.DIST(2.5, 9, 11, TRUE) と書きます。F.DIST.RTを使うほうがシンプルですよ。

一元配置分散分析（ANOVA）——3グループ以上の平均に差があるか調べる

「3つの拠点の売上平均に差があるか」を調べるのが分散分析（ANOVA）です。F.DIST関数はANOVAのp値を手動で求めるときに活躍します。

拠点A・B・Cの月間売上（各5件ずつ、合計15件）を分析する例です。分散分析表を作成した結果、次の値が得られたとします。

F値 = グループ間分散 / グループ内分散 = 600 / 200 = 3.0 です。

=F.DIST.RT(3.0, 2, 12)

結果は約0.0876です。有意水準5%を超えているので、「3拠点の平均に有意な差があるとはいえない」となります。

有意水準10%なら有意になるレベルなので、サンプルを増やして再検証するのも一つの方法ですよ。

TIP

手計算が面倒な場合は、Googleスプレッドシートの「データ」メニューから「統計」を使う方法もあります。ただし仕組みを理解するには、F.DIST関数で一度手動計算してみるのがおすすめです。

回帰分析の有意性検定——モデル全体が意味を持つか確認する

回帰分析の結果で「このモデルは統計的に有意か」を判断するときにもF値を使います。

たとえば、説明変数3つ・サンプル数30の重回帰分析でF値が5.2だったとします。

=F.DIST.RT(5.2, 3, 26)

自由度1 = 説明変数の数 = 3、自由度2 = サンプル数 – 説明変数の数 – 1 = 26 です。

結果は約0.0062です。有意水準5%を大きく下回るので、「この回帰モデルは統計的に有意」と判断できますね。

F分布関数ファミリーの使い分け

Googleスプレッドシートには、F分布に関連する関数がいくつかあります。それぞれの役割を整理しておきましょう。

使い分けのポイントをまとめます。

• 検定のp値を求めたい → F.DIST.RT（右側確率）が直接的
• 臨界値を求めたい → F.INV.RT（例: 有意水準5%・自由度(3, 20)の臨界値 = 3.10）
• データ範囲から直接F検定したい → F.TEST
• グラフを描きたい → F.DIST(x, df1, df2, FALSE)

迷ったらF.DIST.RTでp値を求めるのが実務では安全ですよ。

正規分布（NORM.DIST）・t分布（T.DIST）・カイ二乗分布（CHISQ.DIST）との違い

F.DIST関数とNORM.DIST関数、T.DIST関数、CHISQ.DIST関数はいずれも確率分布の関数ですが、扱うデータの種類が異なります。

使い分けの基準はシンプルです。

• 分散（ばらつき）を比べたい → F.DIST
• 連続データの位置を知りたい → NORM.DIST
• 少数サンプルの平均差を検定したい → T.DIST
• カテゴリデータの偏りを調べたい → CHISQ.DIST

よくあるエラーと注意点

F.DIST関数でつまずきやすいポイントをまとめました。

xに負の値を指定して#NUM!エラー

F分布は0以上の値しか取りません。xに負の値を渡すと#NUM!エラーになります。

=F.DIST(-1, 3, 20, TRUE)   ← #NUM! エラー

自由度に1未満を指定して#NUM!エラー

自由度1・自由度2はどちらも1以上の正の整数でなければなりません。0を指定すると#NUM!エラーになります。

=F.DIST(2, 0, 20, TRUE)   ← #NUM! エラー

引数に文字列を渡して#VALUE!エラー

数値であるべき引数にテキストが入ると#VALUE!エラーになります。セル参照を使うときは、参照先が数値であることを確認しましょう。

分散比の大小を逆にしてしまう

F検定では「大きい分散 / 小さい分散」が原則です。逆にするとF値が1未満になり、右側確率が大きくなって検定の感度が落ちます。どちらの分散が大きいかを先に確認してから計算してくださいね。

F.DIST.RTとF.DISTの混同

F.DISTのTRUEは「左側」の累積確率を返します。検定のp値は「右側」なので、F.DIST.RTを使うか、1 - F.DIST(x, df1, df2, TRUE) と書く必要があります。p値を求めるつもりでF.DIST(x, df1, df2, TRUE)をそのまま使うと、結果が逆になってしまいますよ。

まとめ

F.DIST関数は、F分布にもとづいて確率を求める関数です。

• 4番目の引数にTRUEを指定すると「x以下の累積確率」が返る
• FALSEを指定するとグラフの密度値が返る（実務ではTRUEが主役）
• 2グループのばらつき比較（F検定）や3グループ以上の平均差検定（分散分析）に使える
• p値を求めるにはF.DIST.RT（右側確率）が便利
• xに負の値を渡すと#NUM!エラー。分散比は「大きい / 小さい」の順に注意
• 関連関数として、逆算にはF.INV、データから直接検定するにはF.TESTが使える

F検定や分散分析は「ばらつきや平均に意味のある差があるか」を判断する基本の手法です。データ分析の裏付けに、ぜひ活用してみてくださいね。

F.DIST関数で 1 - F.DIST(x, df1, df2, TRUE) と書けば求められますが、少し面倒です。もっと直接的に右側確率を返してくれる関数があれば便利ですよね。

そこで使うのがF.DIST.RT関数です。この記事ではGoogleスプレッドシートでのF.DIST.RT関数の使い方を、構文から実務活用まで解説します。

スプレッドシートのF.DIST.RT関数とは

F.DIST.RT関数（読み方: エフ・ディスト・アールティー関数）は、F分布の右側確率を返す関数です。「RT」は「Right-Tailed（右側）」の略で、指定したF値よりも大きな値が出る確率を直接求められます。

F分布（エフぶんぷ）は「2つのグループの分散の比」を評価するための分布です。0以上の値しか取らず、右に裾を引く非対称な形が特徴ですよ。

F.DIST.RT関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• F検定のp値を直接求める（等分散かどうかの判定）
• 分散分析（ANOVA）のp値を計算する
• 回帰分析のF値から有意性を判定する
• 臨界値との比較なしにp値で直接判断できる

NOTE

F.DIST.RT関数はGoogleスプレッドシートの全バージョンで使えます。ExcelでもExcel 2010以降で同名の関数が利用できます。

基本構文と3つの引数

=F.DIST.RT(x, 自由度1, 自由度2)

カッコの中に3つの引数を指定します。F.DIST関数と違い、累積/密度を切り替える4番目の引数はありません。常に右側の累積確率を返します。

TIP

自由度の求め方はF検定と分散分析で異なります。F検定では「分子 = サンプル数1 – 1」「分母 = サンプル数2 – 1」です。分散分析では「分子 = グループ数 – 1」「分母 = 全データ数 – グループ数」で求めます。小数を渡した場合は整数部分だけが使われます。

F.DISTとの関係・等価式

F.DIST.RT関数は、F.DIST関数の累積確率を1から引いた値と同じ結果を返します。

=F.DIST.RT(3.49, 3, 20)
=1 - F.DIST(3.49, 3, 20, TRUE)

どちらも約0.0340を返します。F.DIST.RTのほうが数式が短くて済みますね。

検定のp値を求めるときは右側確率が必要です。F.DIST.RTを使えば 1 - ... の計算が不要になるので、ミスも減らせますよ。

F.DIST.RT関数の基本的な使い方

まずはシンプルな例でF.DIST.RT関数の動きを確認しましょう。

自由度(5, 20)のF分布で、xの値を変えたときの右側確率を見てみます。

xが大きくなるほど右側確率は小さくなります。これは「大きなF値が偶然出る確率は低い」ということです。

F検定の判定基準はシンプルです。

• p値 < 0.05（有意水準5%）→ 統計的に有意（分散に差がある）
• p値 >= 0.05 → 有意な差があるとはいえない

この判定に使う「p値」こそがF.DIST.RT関数の戻り値ですよ。

実務活用3パターン

F.DIST.RT関数の基本がわかったところで、実務で使える3つのパターンを紹介します。

等分散性のF検定――2グループのばらつきに差があるか判定する

「拠点Aと拠点Bの売上のばらつきに差があるか」を判定するのがF検定です。t検定の前提確認としてよく使われます。

拠点A（10件）と拠点B（12件）の売上データがあるとします。分散を計算した結果、分散A = 250、分散B = 100 だったとします。

F値は「大きいほうの分散 / 小さいほうの分散」で求めます。

F値 = 250 / 100 = 2.5

自由度1 = 10 – 1 = 9、自由度2 = 12 – 1 = 11 です。

=F.DIST.RT(2.5, 9, 11)

結果は約0.0808です。有意水準5%（0.05）を超えているので、「ばらつきに有意な差があるとはいえない」と判断できます。等分散を仮定したt検定を使ってよいということですね。

TIP

データ範囲がそのまま使えるなら、F.TEST関数もおすすめです。=F.TEST(A2:A11, B2:B13) と書くだけで、分散比やF値を自分で計算しなくてもp値が返ります。

一元配置分散分析（ANOVA）――3グループ以上の平均に差があるか調べる

「3つの店舗の売上平均に差があるか」を調べるのが分散分析（ANOVA: Analysis of Variance）です。

店舗A・B・Cの月間売上（各5件ずつ、合計15件）を分析する例です。分散分析表を作成した結果、次の値が得られたとします。

F値 = グループ間分散 / グループ内分散 = 600 / 200 = 3.0 です。

=F.DIST.RT(3.0, 2, 12)

結果は約0.0876です。有意水準5%を超えているので、「3店舗の平均に有意な差があるとはいえない」となります。

有意水準10%なら有意になるレベルです。サンプルを増やして再検証するのも一つの方法ですよ。

回帰分析の有意性検定――モデル全体が意味を持つか確認する

回帰分析で「このモデルは統計的に有意か」を判断するときにもF値を使います。

説明変数3つ・サンプル数30の重回帰分析でF値が5.2だったとします。

=F.DIST.RT(5.2, 3, 26)

自由度1 = 説明変数の数 = 3、自由度2 = 30 – 3 – 1 = 26 です。

結果は約0.0062です。有意水準5%を大きく下回るので、「この回帰モデルは統計的に有意」と判断できますね。

F分布関連関数との使い分け

Googleスプレッドシートには、F分布に関連する関数がいくつかあります。用途に応じて使い分けましょう。

使い分けのポイントはこちらです。

• F検定のp値を求めたい → F.DIST.RT（本記事の主役）
• 左側の累積確率やグラフの密度が必要 → F.DIST
• 臨界値を求めたい → F.INV.RT（例: 有意水準5%・自由度(3, 20)の臨界値 = 3.10）
• データ範囲から直接F検定したい → F.TEST

他の分布の右側確率関数との比較

F.DIST.RT以外にも、右側確率を返す統計関数があります。

どの関数も「検定統計量が大きいほどp値は小さくなる」という点は共通です。違いは扱うデータの種類ですよ。

• 分散（ばらつき）を比べたい → F.DIST.RT
• 平均の差を検定したい → T.DIST.RT
• カテゴリデータの偏りを調べたい → CHISQ.DIST.RT

よくあるエラーと対処法

F.DIST.RT関数でつまずきやすいポイントをまとめました。

xに負の値を指定して #NUM! エラー

F分布は0以上の値しか取りません。xに負の値を渡すと #NUM! エラーになります。

=F.DIST.RT(-1, 3, 20)   → #NUM! エラー

F値は「分散の比」なので、必ず0以上になります。負の値が入っている場合は計算元のデータを確認してくださいね。

自由度に1未満を指定して #NUM! エラー

自由度1・自由度2はどちらも1以上の正の整数でなければなりません。0を指定すると #NUM! エラーになります。

=F.DIST.RT(2, 0, 20)   → #NUM! エラー

引数に文字列を渡して #VALUE! エラー

数値であるべき引数にテキストが入ると #VALUE! エラーになります。セル参照を使うときは、参照先が数値であることを確認しましょう。

=F.DIST.RT("abc", 3, 20)   → #VALUE! エラー

分散比の大小を逆にしてしまう

F検定では「大きい分散 / 小さい分散」が原則です。逆にするとF値が1未満になり、右側確率が大きくなって検定の感度が落ちます。

どちらの分散が大きいかを先に確認してから計算してくださいね。

関数名のスペルミスで #NAME? エラー

F.DIST.RT のピリオドが抜けたり、FDISTRT と書いたりすると #NAME? エラーになります。ピリオドを2つ含む F.DIST.RT が正しい綴りです。

まとめ

F.DIST.RT関数は、F分布の右側確率（p値）を直接返す関数です。

• 引数は3つ（x, 自由度1, 自由度2）。累積/密度の切り替えは不要
• 1 - F.DIST(x, df1, df2, TRUE) と同じ結果を、より短い数式で求められる
• F検定（等分散性の判定）や分散分析（ANOVA）のp値計算に使える
• p値が有意水準（通常5%）を下回れば「統計的に有意」と判定する
• xに負の値や自由度に0を渡すと #NUM! エラーになる
• 関連関数として、逆算にはF.INV.RT、データから直接F検定するにはF.TESTが便利

F検定や分散分析でp値が必要になったら、まずF.DIST.RT関数を使ってみてください。1 - F.DIST(...) の計算が不要になるので、数式がすっきりしますよ。

自由度の組み合わせが変わるたびに表を引くのは手間がかかりますよね。もっと手軽に臨界値を求められたら、検定作業がぐっと楽になります。

そんなときに使うのがF.INV関数です。この記事ではGoogleスプレッドシートでのF.INV関数の使い方を、基本構文から実務活用まで解説します。F.DISTとの逆関数関係やFINV（旧関数）との違いもあわせて紹介しますよ。

スプレッドシートのF.INV関数とは

F.INV関数（読み方: エフ・インバース関数）は、F分布の逆関数です。確率を指定すると、その確率に対応するF値を返してくれます。「F」は統計学者フィッシャー（Fisher）に由来し、「INV」は「Inverse（逆）」の略です。

たとえば「自由度(3, 20)のF分布で、左側95%に対応するF値はいくつか」を1つの数式で求められます。

F.INV関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• 確率（左側累積確率）からF値を逆算する
• F検定の臨界値を求める
• 分散分析（ANOVA）の棄却値を算出する
• F分布表を引く手間をなくす

NOTE

F.INV関数はGoogleスプレッドシートの全バージョンで使えます。Excelにも同名の関数があり、動作は同じです。

基本構文と3つの引数

=F.INV(確率, 自由度1, 自由度2)

カッコの中に3つの引数を指定します。

TIP

自由度（じゆうど）とは、データから自由に値を決められる個数のことです。F検定では「サンプルサイズ – 1」、分散分析では分子が「グループ数 – 1」、分母が「全データ数 – グループ数」です。小数を渡した場合は整数部分だけが使われますよ。

FINV（旧関数名）との違いに注意

GoogleスプレッドシートにはFINVという関数もあります。ただし、FINVは右側確率を引数に取る点がF.INVと大きく異なります。

=F.INV(0.95, 3, 20)     → 約3.10（左側95%のF値）
=FINV(0.05, 3, 20)      → 約3.10（右側5%のF値）
=F.INV.RT(0.05, 3, 20)  → 約3.10（FINVと同じ結果）

F.INVは左側累積確率、FINVとF.INV.RTは右側確率を指定します。名前が似ていますが動作が異なるので、混同しないように気をつけてくださいね。

新しく数式を書くときはF.INVまたはF.INV.RTを使いましょう。

F.INV関数の基本的な使い方

まずはシンプルな例で動きを確認してみましょう。自由度(3, 20)のF分布を使います。

左側95%に対応するF値を求める

=F.INV(0.95, 3, 20)

結果は約3.10です。「自由度(3, 20)のF分布で、左側95%に位置するF値は3.10」という意味です。逆にいえば、F値が3.10を超える確率は約5%ですね。

確率を変えた場合の比較

確率を変えるとF値がどう変わるか見てみましょう。

確率が大きくなるほどF値も大きくなります。有意水準が厳しいほど臨界値が高くなる、ということですね。

F.DIST関数との逆関数関係を確認する

F.INV関数はF.DIST関数の逆関数です。次の式で元に戻ることを確認できます。

=F.DIST(F.INV(0.95, 3, 20), 3, 20, TRUE)

結果は0.95になります。F.INVで確率→F値に変換し、F.DISTでF値→確率に戻しているわけです。

逆方向も同様です。

=F.INV(F.DIST(3.10, 3, 20, TRUE), 3, 20)

結果は約3.10に戻ります。この関係を覚えておくと、2つの関数の使い分けに迷わなくなりますよ。

F.INV関数の実務活用例

F.INV関数の基本がわかったところで、実際の業務で使えるパターンを3つ紹介します。

F検定の臨界値を求める——2グループのばらつきに差があるか判定する

「拠点Aと拠点Bの売上のばらつきに差があるか」を判定するF検定では、計算したF値と臨界値を比較します。臨界値の算出にF.INV関数が使えます。

拠点A（10件）と拠点B（12件）のデータがある場合、自由度1 = 9、自由度2 = 11です。有意水準5%の臨界値を求めてみましょう。

=F.INV(0.95, 9, 11)

結果は約2.90です。計算したF値がこの臨界値を超えていれば、「ばらつきに有意な差がある」と判断します。

TIP

F検定の臨界値はF.INV.RTを使っても求められます。=F.INV.RT(0.05, 9, 11) で同じ結果（約2.90）が得られます。有意水準をそのまま渡せるので、F.INV.RTのほうが直感的かもしれませんね。

一元配置分散分析（ANOVA）の臨界値——3グループ以上の平均差を判定する

拠点A・B・Cの月間売上（各5件ずつ、合計15件）を分析する場合を考えます。自由度1 = グループ数 – 1 = 2、自由度2 = 全データ数 – グループ数 = 12 です。

有意水準5%の臨界値を求めます。

=F.INV(0.95, 2, 12)

結果は約3.89です。計算したF値（たとえば3.0）がこの臨界値を下回っていれば、「3拠点の平均に有意な差があるとはいえない」と判断します。

F値が臨界値を超えた場合は、「少なくとも1組のグループ間に有意な差がある」ということです。どのグループ間に差があるかは、追加の多重比較検定で調べてくださいね。

回帰分析のF値判定——モデル全体が意味を持つか確認する

説明変数3つ・サンプル数30の重回帰分析でF値が5.2だったとします。自由度1 = 3、自由度2 = 26 です。

=F.INV(0.95, 3, 26)

結果は約2.98です。F値5.2はこの臨界値を大きく超えているので、「回帰モデルは統計的に有意」と判断できますね。

NOTE

臨界値との比較だけでなく、F.DIST.RT関数でp値も確認するとより丁寧です。=F.DIST.RT(5.2, 3, 26) の結果が0.05未満であれば有意です。

F分布関数ファミリーの使い分け

Googleスプレッドシートには、F分布に関連する関数がいくつかあります。それぞれの役割を整理しておきましょう。

使い分けのポイントは「やりたいこと」で決まります。

• p値を求めたい → F.DIST.RTにF値を渡す
• 臨界値を求めたい → F.INVまたはF.INV.RTに確率を渡す
• データから直接F検定したい → F.TESTにデータ範囲を渡す

類似する逆関数との比較

F.INV以外にも、分布の逆関数はいくつかあります。使う場面が異なるので整理しておきましょう。

使い分けの基準はシンプルです。

• 分散（ばらつき）を比べたい → F.INV
• 少数サンプルの平均差を検定したい → T.INV
• カテゴリデータの偏りを調べたい → CHISQ.INV
• 連続データの位置から値を逆算したい → NORM.INV

F.INV関数でよくあるエラーと対処法

F.INV関数でつまずきやすいポイントをまとめました。

確率に0以下または1以上を指定して#NUM!エラー

確率は0より大きく1より小さい値でなければなりません。0や1、負の値を指定すると#NUM!エラーになります。

=F.INV(0, 3, 20)    → #NUM! エラー
=F.INV(1, 3, 20)    → #NUM! エラー
=F.INV(-0.05, 3, 20) → #NUM! エラー

よくあるのは有意水準（0.05）をそのまま渡してしまうケースです。F.INVは左側確率を指定するので、有意水準5%なら 1 - 0.05 = 0.95 を渡す必要があります。

自由度に1未満を指定して#NUM!エラー

自由度1・自由度2はどちらも1以上の正の整数でなければなりません。0を指定すると#NUM!エラーになります。

=F.INV(0.95, 0, 20)   → #NUM! エラー
=F.INV(0.95, 3, 0)    → #NUM! エラー

引数に文字列を渡して#VALUE!エラー

数値であるべき引数にテキストが入ると#VALUE!エラーになります。セル参照を使うときは、参照先が数値であることを確認しましょう。

=F.INV("abc", 3, 20)   → #VALUE! エラー

F.INVとF.INV.RTを混同してしまう

F.INVは左側確率を、F.INV.RTは右側確率を引数に取ります。有意水準5%の臨界値を求めるとき、どちらに何を渡すかを間違えると結果が大きく変わります。

=F.INV(0.95, 3, 20)     → 約3.10（正しい: 有意水準5%の臨界値）
=F.INV(0.05, 3, 20)     → 約0.16（間違い: これは左側5%点）
=F.INV.RT(0.05, 3, 20)  → 約3.10（正しい: こちらでもOK）

迷ったら「有意水準をそのまま渡せるF.INV.RT」を使うのが安全ですよ。

まとめ

F.INV関数は、F分布の確率からF値（臨界値）を逆算する関数です。

• 3つの引数は「確率（左側累積確率）」「自由度1（分子）」「自由度2（分母）」
• F検定の臨界値や分散分析の棄却値を、F分布表なしで求められる
• F.DISTの逆関数で、確率 ⇔ F値の相互変換ができる
• FINV（旧関数）やF.INV.RTは右側確率を指定する点に注意
• 確率に0や1を渡すと#NUM!エラー。有意水準をそのまま渡さないように注意
• 関連関数として、p値を求めるにはF.DIST.RT、データから直接検定するにはF.TESTが便利

F検定や分散分析の臨界値をサッと求めたいとき、F.INV関数は心強い味方になります。ぜひ活用してみてくださいね。