Vediamo un po' se posso aiutarti in questo...
Supponiamo di avere due popolazioni normali $ P_1 \sim N(\mu_1, \sigma_1^2) $ e $ P_2 \sim N(\mu_2, \simga_2^2) $ ed estraiamo due campioni indipendenti dalle due popolazioni di numerosità rispettivamente pari ad $n_1$ ed $n_2$. Per poter confrontare le varianze delle due popolazioni, non consideriamo la differenza (come si fa nel confronto tra le medie) ma il loro rapporto, cioè $ (\sigma_1^2)/(sigma_2^2) $.
Ora, per la teoria della stima puntuale sai che $S_1^2$ e $ S_2^2 $ sono rispettivamente stimatori corretti di $ \sigma_1^2 $ e $ \sigma_2^2 $ e, quindi, risulta il rapporto $ (S_1^2)/(S_2^2) $ è stimatore corretto di $ (\sigma_1^2)/(sigma_2^2) $. Nel caso dei due campioni avrai che $ (s_1^2)/(s_2^2) $ è una stima puntuale ottimale del rapporto tra le varianze campionarie e, quindi, della popolazione. E, sempre per la teoria, sai che una statistica campionaria, che mette in relazione ciascuna stima puntuale $ (s_1^2)/(s_2^2) $ con $ (\sigma_1^2)/(sigma_2^2) $ è proprio la statistica F di Fisher (come hai detto tu giustamente nel tuo post) con $ v_1=n_1-1 $ e $ v_2=n_2-1 $ gradi di libertà e una cui determinazione è proprio
$ f= (s_1^2 * \sigma_2^2)/(s_2^2 * \sigma_1^2) $
Ora, come per gli intervalli di confidenza bivariati per la media, anche per la F vale la stessa regola, cioè
$ Pr(f_{1-(\alpha)/2, v_1, v_2}<= F <=f_{(\alpha)/2, v_1, v_2} )=1-\alpha $, ossia per quel che ti ho scritto sopra
$ Pr(f_{1-(\alpha)/2, v_1, v_2}<= (S_1^2 * \sigma_2^2)/(S_2^2 * \sigma_1^2) <=f_{(\alpha)/2, v_1, v_2} )=1-\alpha $ e facendo qualche "aggiustamento" e ricordando alcune proprietà della F si ha alla fine che l'intervallo di confidenza del rapporto tra varianze risulta
$ Pr((S_1^2)/(S_2^2)*(1/(f_{(\alpha)/2, v_1, v_2})) <=(\sigma_1^2)/(sigma_2^2)<=(S_1^2)/(S_2^2)*(f_{(\alpha)/2, v_2, v_1}))=1-\alpha $
ok?
Nessun matematico-statistico può definirsi tale, se non è anche un po’ poeta ....