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。