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

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。

FDIST関数はF分布の右側確率を返す旧式の関数です。現在はF.DIST.RT関数が後継ですが、互換性のためにFDISTもそのまま使えます。

この記事ではGoogleスプレッドシートでのFDIST関数の使い方を、構文から実務活用、F.DIST.RTとの関係まで解説します。

スプレッドシートのFDIST関数とは

FDIST関数（読み方: エフ・ディスト関数）は、F分布の右側確率を返す互換関数です。Excel 2007以前に使われていた関数で、Googleスプレッドシートでは互換性を保つためにサポートされています。

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。

FDIST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
• 既存のExcelテンプレートをそのまま移行できる

NOTE

FDIST関数はGoogleスプレッドシートで使えます。ただし、Googleの公式ドキュメントでは後継のF.DIST.RT関数の使用を推奨しています。新規に数式を作るなら、F.DIST.RTのほうがおすすめです。

基本構文と3つの引数

=FDIST(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.RT関数と引数の構成はまったく同じです。

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.RTとの関係（互換性）

FDIST関数は、F.DIST.RT関数とまったく同じ結果を返します。

=FDIST(3.49, 3, 20)
=F.DIST.RT(3.49, 3, 20)

どちらも約0.0340を返します。つまり、FDIST関数はF.DIST.RT関数の「別名」のようなものです。

また、F.DIST関数の累積確率を使って書き換えることもできます。

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

3つの書き方はすべて同じ結果です。既存シートでFDISTを見かけたら「F.DIST.RTと同じだな」と読み替えて大丈夫ですよ。

FDIST関数の基本的な使い方

まずはシンプルな例でFDIST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よ。

• 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FDIST関数の戻り値です。

FDIST関数の実務活用パターン

FDIST関数の基本がわかったところで、実務で使えるパターンを紹介します。

F検定のp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。

=FDIST(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

新規に数式を作る場合は =F.DIST.RT(2.5, 9, 11) と書くのがおすすめです。結果は同じですが、関数名がわかりやすいので数式の意図が伝わりやすくなりますよ。

分散分析（ANOVA）のp値を計算する

「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。

=FDIST(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。

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。

• 既存シートのFDISTをそのまま使いたい → FDIST（本記事の関数）
• 新規に右側確率を求めたい → F.DIST.RT（推奨）
• 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
• データ範囲から直接F検定したい → F.TEST

FDIST関数を使い続けてもよいケース

互換関数であるFDISTを、あえてそのまま使い続けてよいケースもあります。

• Excelから移行した既存シート: 数式を書き換える手間が省ける
• Excel・スプレッドシート両方で使うファイル: FDISTはどちらでも動く
• チーム内で統一された計算テンプレート: 関数名を変えると他の人が混乱する可能性がある

逆に、新規で数式を作るときはF.DIST.RTをおすすめします。関数名に「RT（Right-Tailed）」が入っているので、右側確率を返す関数だと一目でわかりますよ。

よくあるエラーと対処法

FDIST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。

=FDIST(-1, 3, 20)   → #NUM! エラー

F値は「分散の比」なので、必ず0以上です。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。

=FDIST(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。

=FDIST("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ります。検定の感度が落ちてしまうので注意しましょう。

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。

関数名を間違えて #NAME? エラー

F.DIST や F.DIST.RT と混同しがちです。FDIST関数にはピリオドが入りません。

=F.DIST(2, 3, 20)       → これはF.DIST関数（別の関数、引数4つ必要）
=FDIST(2, 3, 20)        → これがFDIST関数（互換関数、引数3つ）

FDISTとF.DISTは名前が似ていますが別の関数です。FDISTは右側確率を返し、F.DISTは4番目の引数で累積/密度を切り替えます。

まとめ

FDIST関数は、F分布の右側確率を返す互換関数です。

• 引数は3つ（x, 自由度1, 自由度2）で、F.DIST.RT関数とまったく同じ結果を返す
• Excel 2007以前の旧関数で、Googleスプレッドシートでは互換性のためにサポートされている
• 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
• 新規に数式を作るならF.DIST.RT関数がおすすめ

既存のシートでFDIST関数を見かけたら、「F.DIST.RTと同じ意味だな」と読み替えればOKです。新規で数式を書くときはF.DIST.RTを使って、数式の意図をわかりやすくしてみてくださいね。