Saluuut Alice !
Ne t’inquiète pas, c’est normal que tu aies du mal, cette table est la plus difficile !
Le test de Fisher est un test de comparaison de variances. Il te permet donc de comparer les variances de 2 populations différentes. Pour cela, on utilise un échantillon de chaque population.

Pour réaliser ce test, tu dois tout d'abord trouver quelle est la valeur du Fisher calculé. Pour cela tu calcules le rapport des variances en pensant bien à mettre la variance la plus élevée au numérateur de façon à ce que ton paramètre calculé soit supérieur ou égal à 1.

Maintenant que tu as trouvé ton paramètre calculé, tu dois le comparer au paramètre théorique. Ce paramètre théorique se lit dans la table de Fisher. Tu as 2 tables de Fisher : la table pour ⍺ = 5% et celle pour ⍺ = 2,5%.
Le test de Fisher est un test unilatéral. En fait, contrairement à la courbe de la loi Normale par exemple, celle du test de Fisher n’est pas symétrique, le risque ne se répartit pas des 2 cotés. Je te mets des graphiques du cours de M. Tauber pour l'illustrer :

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Tu dois bien retenir que le test de Fisher est un test unilatéral, donc si on te demande quelle est la valeur théorique au risque ⍺ = 5%, tu dois automatiquement diviser ce risque par 2 et ne surtout pas utiliser la table du Fisher à 5%. Cette dernière s’utilise si on te demande de calculer quelque chose au risque ⍺ = 10%.
Lorsqu’il n’y a pas de précisions dans un énoncé, on part du principe que le test est bilatéral, mais si jamais il est précisé qu’on est dans le cas d’un
test unilatéral, tu utilises bien la table du Fisher à 5%. Cependant, ceci est très rare et n’arrive pratiquement jamais.

Maintenant que tu as trouvé ta table, tu dois trouver les ddl. Le ddl de la plus grande variance (celle qui est au numérateur dans le calcul du paramètre calculé) se lit en ligne et le ddl de la plus petite variance se lit en colonne. Le ddl est égal à n-1 pour chaque variance.

Enfin, comme pour les autres tests statistiques du cours, tu compares ton paramètre théorique et ton paramètre calculé pour conclure, ou non, à une différence significative entre les variances.
Je te mets un exemple en pièce jointe :

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J'espère que c'est plus clair pour toi ! Si tu as besoin de précisions n'hésite pas
Toute la team biostats te souhaite bon courage pour ton S2 <3