INHOUDSOPGAWE
ANOVA , of Analise of Variance , is 'n samevoeging van veelvuldige statistiese modelle om die verskille in gemiddeldes binne of tussen groepe te vind. Gebruikers kan veelvuldige komponente van 'n ANOVA-analise gebruik om die resultate in Excel te interpreteer.
Kom ons sê ons het die ANOVA-analise -resultate soos uitgebeeld in die onderstaande skermkiekie.
In hierdie artikel interpreteer ons verskeie tipes ANOVA -resultate wat met Excel verkry is.
Laai Excel-werkboek af
Interpreteer ANOVA-resultate.xlsx
3 maklike metodes om ANOVA-resultate in Excel te interpreteer
In Excel, daar is 3 tipes ANOVA-analise beskikbaar. Hulle is
(i) ANOVA: Enkelfaktor: Enkelfaktor ANOVA word uitgevoer wanneer 'n enkele veranderlike in die spel is. Die resultaat van die analise is om vas te stel of die datamodel enige beduidende verskille in sy gemiddeldes het. Daarom dra dit twee prominente hipoteses om op te los.
(a) Nulhipotese (H 0 ): Die faktor veroorsaak geen verskil in gemiddeldes binne of tussen groepe nie. As gemiddeldes gesimboliseer word met µ , dan kom die Nulhipotese tot die gevolgtrekking: µ 1 = µ 2 = µ 3 …. = µ N .
(b) Alternatiewe Hipotese (H 1 ): die faktor veroorsaak beduidende verskille in die gemiddeldes. Die Alternatiewe Hipotese s lei dus tot µ 1 ≠ µ 2 .
(ii)ANOVA Twee-faktor met replikasie: Wanneer data meer as een iterasie vir elke stel faktore of onafhanklike veranderlikes bevat, pas gebruikers twee faktore toe met replikasie ANOVA-analise . Soortgelyk aan die enkelfaktor ANOVA-analise , twee faktore met replikasie-analise toetse vir twee variante van Nulhipotese (H 0 ) .
(a) Die groepe het geen verskil in hul gemiddeldes vir die eerste onafhanklike veranderlike .
(b) Die groepe het geen verskil in hul gemiddeldes vir die tweede onafhanklike veranderlike .
Vir Interaksie kan gebruikers nog 'n Nulhipotese byvoeg wat sê-
(c) Een onafhanklike veranderlike beïnvloed nie die impak van die ander onafhanklike veranderlike nie of omgekeerd .
(iii) ANOVA Twee-faktor sonder replikasie: Wanneer meer as een taak deur verskillende groepe uitgevoer word, voer gebruikers twee faktore uit sonder replikasie in ANOVA Analise . As gevolg hiervan is daar twee Nulhipoteses .
Vir rye :
Nulhipotese (H 0 ): Geen betekenisvolle verskil tussen die gemiddeldes van die verskillende postipes nie .
Vir kolomme :
Nulhipotese (H 0 ): Geen betekenisvolle verskil tussen die gemiddeldes van die verskillende groeptipes nie .
Metode 1: Interpreteer ANOVA-resultate vir enkelfaktor Ontleding in Excel
Uitvoer ANOVA: EnkellopendFaktor Analise van Data-analise Toolpak help gebruikers om te vind of daar 'n statisties beduidende verskil is tussen die gemiddeldes van 3 of meer onafhanklike steekproewe (of groepe). Die volgende prent wys die data wat beskikbaar is om die toets uit te voer.
Gestel ons voer die ANOVA: Enkelfaktordata-analise in Excel uit deur deur<1 te gaan> Data > Data-analise (in die Analise -afdeling) > Anova: Enkelfaktor (onder die Analisenutsgoed opsies). Die resultate van die toets word in die prent hieronder uitgebeeld.
Resultaatinterpretasie
Parameters: Anova-analise bepaal die Nulhipotese se toepaslikheid in die data. Verskillende resultaatwaardes van die Anova-analise -uitkoms kan die Nulanalise -status bepaal.
Gemiddeld en Variansie: Van die Opsomming kan jy sien die groepe het die hoogste gemiddelde (d.i. 89.625 ) vir Groep 3 en die hoogste variansie is 28.125 verkry vir Groep 2.
Toetsstatistiek (F) vs. Kritieke Waarde (F Crit ): Anova-resultate vertoon Statistiek ( F= 8.53 ) > Kritiese Statistiek ( F Krit =3.47 ). Daarom verwerp die datamodel die Nulhipotese .
P-waarde vs. Betekenisvlak (a) : Weereens, uit die ANOVA -uitkomste, die P-waarde ( 0,0019 ) < die Betekenisvlak ( a = 0.05 ). So, jy kan sê dat die middele anders is en die Nulhipotese verwerp.
Lees Meer: Hoe om Anova-resultate in Excel te teken (3 gepaste voorbeelde)
Metode 2: Dekodering van ANOVA-resultate vir tweefaktor met replikasie-analise in Excel
Alternatiewelik, ANOVA: Twee-faktor met replikasie evalueer die verskil tussen die gemiddeldes van meer as twee groepe. Kom ons ken die onderstaande data toe om hierdie analise uit te voer.
Nadat die Anova: Tweefaktor Met Replikasie-analise uitgevoer is, kan die uitkoms soos volg lyk .
Resultaatinterpretasie
Parameters: P-waarde tree slegs op as die parameter vir die verwerping of aanvaarding van Nulhipotese .
Veranderlike 1 Beduidende Status: Veranderlike 1 (d.w.s. Voorbeeld ) het P-waarde (d.w.s. 0,730 ) groter as die Betekenisvlak (d.i. , 0,05 ). Dus, Veranderlike 1 kan nie die Nulhipotese verwerp nie.
Veranderlike 2 Beduidende Status: Soortgelyk aan Veranderlike 1 , het Veranderlike 2 (d.w.s. Kolomme ) 'n P-waarde (d.w.s. 0,112 ) wat groter is as 0.05 . In hierdie geval val Veranderlike 2 ook onder die Nulhipotese . Daarom is die middele diedieselfde.
Interaksiestatus: Veranderlikes 1 en 2 het geen interaksie nie, aangesien hulle het 'n P-waarde (d.w.s. 0.175 ) meer as die Betekenisvlak (d.w.s. 0,05 ).
Oor die algemeen oefen geen veranderlike enige betekenisvolle effek op mekaar uit nie.
Gemiddelde interaksie: Onder die middele vir Groepe A , B , en C , Groep A het die hoogste gemiddelde. Maar hierdie gemiddelde waardes sê nie of hierdie vergelyking betekenisvol is of nie. In hierdie geval kan ons kyk na die gemiddelde waardes vir Groepe 1 , 2 en 3 .
Die gemiddelde waardes van Groepe 1 , 2 en 3 het groter waardes vir Groep 3 . Aangesien geen veranderlikes egter beduidende impak op mekaar het nie.
Daar is ook geen betekenisvolle interaksie-effekte nie aangesien die inskrywings blykbaar ewekansig en herhalend binne 'n reeks is.
Lees meer: Hoe om tweerigting-ANOVA-resultate in Excel te interpreteer
Metode 3: Vertaal ANOVA-resultate vir twee-faktor sonder replikasie Ontleding in Excel
Wanneer beide faktore of veranderlikes afhanklike veranderlikes beïnvloed, voer gebruikers gewoonlik ANOVA: Twee-faktor sonder replikasie-analise uit. Kom ons sê ons gebruik laasgenoemde data om so 'n analise uit te voer.
Die resultate van 'n tweefaktor sonder replikasie-analise lyk soortgelyk aan dievolgende.
Resultaatinterpretasie
Parameters: Twee-faktor ANOVA-analise sonder replikasie het soortgelyke parameters as die enkele faktor ANOVA .
Toetsstatistiek (F) vs Kritieke Waarde (F Krit< ): Vir beide veranderlikes, die Statistic waardes ( F= 1,064, 3,234 ) < Kritiese Statistiek ( F Krit =6.944, 6.944 ). Gevolglik kan die datamodel nie die Nulhipotese verwerp nie. Dus, die middele is ekwivalent.
P-waarde vs betekenisvlak (a): Nou, in die ANOVA -uitkomste, die P-waardes ( 0.426, 0.146 ) > die Betekenisvlak ( a = 0,05 ). In daardie geval kan jy sê dat die middele dieselfde is en aanvaar die nulhipotese .
Lees meer: Hoe om tweerigting ANOVA in Excel te doen (met maklike stappe)
Gevolgtrekking
In hierdie artikel beskryf ons die tipes ANOVA Ontleed en demonstreer die manier om ANOVA resultate in Excel te interpreteer. Ons hoop hierdie artikel help jou om die uitkomste te verstaan en gee jou die oorhand om die onderskeie ANOVA-ontledings te kies wat die beste by jou data pas. Lewer kommentaar as jy verdere navrae het of iets het om by te voeg.
Gaan 'n vinnige besoek aan ons wonderlike webwerf en kyk na ons onlangse artikels oor Excel. Gelukkige uitnemendheid.
