Kako protumačiti rezultate ANOVA u Excelu (3 načina)

Hugh West

16-10-2023 Analiza podataka sa Excelom
  • Podijeli Ovo
Hugh West

ANOVA , ili Analiza varijance , je spajanje više statističkih modela kako bi se pronašle razlike u srednjim vrijednostima unutar ili između grupa. Korisnici mogu koristiti više komponenti ANOVA analize za tumačenje rezultata u Excelu.

Recimo da imamo rezultate ANOVA analize kao što je prikazano na snimku ekrana ispod.

U ovom članku tumačimo više tipova ANOVA rezultata dobivenih korištenjem Excela.

Preuzmi Excel radnu knjigu

Tumačenje rezultata ANOVA.xlsx

3 jednostavna metoda za tumačenje rezultata ANOVA u Excelu

U Excelu, dostupne su 3 vrste ANOVA analize . Oni su

(i) ANOVA: Single Factor: Single Factor ANOVA se izvodi kada je jedna varijabla u igri. Rezultat analize je da se utvrdi da li model podataka ima značajne razlike u svojim srednjim vrijednostima. Stoga, on nosi dvije istaknute hipoteze za rješavanje.

(a) Null hipoteza (H 0 ): Faktor ne uzrokuje razliku u srednjim vrijednostima unutar ili između grupa. Ako su sredstva simbolizirana sa µ , onda Nulta hipoteza zaključuje: µ 1 = µ 2 = µ 3 …. = µ N .

(b) Alternativna hipoteza (H 1 ): faktor uzrokuje značajne razlike u srednjim vrijednostima. Dakle, Alternativne hipoteze rezultiraju sa µ 1 ≠ µ 2 .

(ii)ANOVA dvofaktor s replikacijom: Kada podaci sadrže više od jedne iteracije za svaki skup faktora ili nezavisnih varijabli, korisnici primjenjuju dva faktora s replikacijom ANOVA analiza . Slično kao ANOVA analiza , dva faktora sa testovima analize replikacije za dvije varijante Nulta hipoteza (H 0 ) .

(a) Grupe nemaju razlike u svojim srednjim vrijednostima za prvu nezavisnu varijablu .

(b) The grupe nemaju razlike u svojim srednjim vrijednostima za drugu nezavisnu varijablu .

Za interakciju, korisnici mogu dodati još jednu Nultu hipotezu navodeći-

(c) Jedna nezavisna varijabla ne utiče na uticaj druge nezavisne varijable ili obrnuto .

(iii) ANOVA dvofaktorska bez replikacije: Kada više od jednog zadatka provode različite grupe, korisnici izvršavaju dva faktora bez replikacije u ANOVA analizi . Kao rezultat, postoje dvije Nulte hipoteze .

Za Redovi :

Nulta hipoteza (H 0 ): Nema značajne razlike između sredstava različitih tipova poslova .

Za Kolone :

Nulta hipoteza (H 0 ): Nema značajne razlike između srednjih vrijednosti različitih tipova grupa .

Metoda 1: Interpretacija ANOVA rezultata za pojedinačni faktor Analiza u Excel-u

Izvršavanje ANOVA: pojedinačnaFaktor Analiza iz Paketa alata za analizu podataka pomaže korisnicima da pronađu da li postoji statistički značajna razlika između srednjih vrijednosti 3 ili više nezavisnih uzoraka (ili grupa). Sljedeća slika prikazuje podatke dostupne za izvođenje testa.

Pretpostavimo da izvršimo ANOVA: Analiza podataka jednog faktora u Excelu prolazeći kroz Podaci > Analiza podataka (u odjeljku Analiza ) > Anova: pojedinačni faktor (pod Alati za analizu opcije). Rezultati testa su prikazani na slici ispod.

Tumačenje rezultata

Parametri: Anova analiza određuje primjenjivost Null hipoteze u podacima. Različite vrijednosti rezultata iz rezultata Anova Analysis mogu precizno odrediti status Null analize .

Prosjek i varijansa: Iz Sažetka , možete vidjeti da grupe imaju najveći prosjek (tj. 89,625 ) za Grupu 3, a najveća varijansa je 28,125 dobijena za Grupu 2.

Statistika testa (F) naspram kritične vrijednosti (F Crit ): Prikaz rezultata Anova Statistika ( F= 8,53 ) > Kritična statistika ( F Krit =3,47 ). Stoga, model podataka odbacuje Nultu hipotezu .

P-vrijednost naspram nivoa značajnosti (a) : Opet, iz ANOVA ishoda, P vrijednost ( 0,0019 ) < Nivo značajnosti ( a = 0,05 ). Dakle, možete reći da su sredstva različita i odbaciti Nultu hipotezu .

Pročitajte više: Kako na grafikonu Anova rezultata u Excelu (3 pogodna primjera)

Metoda 2: Dekodiranje rezultata ANOVA za dvofaktorsku analizu replikacije u Excelu

Alternativno, ANOVA: Dvofaktor sa replikacijom procjenjuje razliku između srednjih vrijednosti više od dvije grupe. Dodijelimo donje podatke za izvođenje ove analize.

Nakon izvođenja Anova: dvofaktorska s analizom replikacije , rezultat može izgledati ovako .

Tumačenje rezultata

Parametri: P vrijednost djeluje samo kao parametar za odbijanje ili prihvatanje Nulta hipoteza .

Varijabla 1 Značajan status: Varijabla 1 (tj. Uzorak ) ima P vrijednost (tj. 0,730 ) veću od Nivoa značajnosti (tj. , 0,05 ). Dakle, Varijabla 1 ne može odbaciti Nultu hipotezu .

Varijabla 2 Značajan status: Slično kao Varijabla 1 , Varijabla 2 (tj. Kolone ) ima P vrijednost (tj. 0,112 ) koji je veći od 0,05 . U ovom slučaju, Varijabla 2 također potpada pod Nultu hipotezu . Dakle, sredstva suisto.

Status interakcije: Varijable 1 i 2 nemaju nikakvu interakciju jer imaju P vrijednost (tj. 0,175 ) veću od Nivoa značajnosti (tj. 0,05 ).

Sve u svemu, nijedna varijabla nema značajan uticaj jedna na drugu.

Srednja interakcija: Među sredstvima za Grupe A , B , i C , Grupa A ima najveću srednju vrijednost. Ali ove srednje vrijednosti ne govore da li je ovo poređenje značajno ili ne. U ovom slučaju, možemo pogledati srednje vrijednosti za Grupe 1 , 2 i 3 .

Srednje vrijednosti Grupe 1 , 2 i 3 imaju veće vrijednosti za Grupu 3 . Međutim, pošto nijedna varijable nemaju značajan uticaj jedna na drugu.

Također, nema značajnih efekata interakcije jer se čini da su unosi nasumični i da se ponavljaju unutar raspona.

Pročitajte više: Kako interpretirati dvosmjerne ANOVA rezultate u Excelu

Metoda 3: Prevođenje ANOVA rezultata za dvofaktorsku bez replikacije Analiza u Excelu

Kada oba faktora ili varijable utiču na zavisne varijable, korisnici obično izvršavaju ANOVA: Dvofaktorska analiza bez replikacije . Recimo da koristimo posljednje podatke za izvođenje takve analize.

Rezultati dva faktora bez analize replikacije izgledaju slično kaosljedeće.

Tumačenje rezultata

Parametri: Dvofaktorska ANOVA analiza bez replikacije ima slične parametre kao pojedinačni faktor ANOVA .

Statistika testa (F) naspram kritične vrijednosti (F Crit ): Za obje varijable, vrijednosti Statistika ( F= 1.064, 3.234 ) < Kritična statistika ( F Krit =6.944, 6.944 ). Kao rezultat toga, model podataka ne može odbiti Nultu hipotezu . Dakle, sredstva su ekvivalentna.

P-vrijednost naspram nivoa značajnosti (a): Sada, u ANOVA ishodi, P vrijednosti ( 0.426, 0.146 ) > Nivo značajnosti ( a = 0,05 ). U tom slučaju možete reći da su sredstva ista i prihvatiti Null hipotezu .

Pročitajte više: Kako napraviti dvosmjernu ANOVA-u u Excelu (sa jednostavnim koracima)

Zaključak

U ovom članku opisujemo tipove ANOVA-e Analiza i demonstriranje načina tumačenja rezultata ANOVA u Excelu. Nadamo se da će vam ovaj članak pomoći da shvatite rezultate i da vam daje prednost da odaberete odgovarajuće ANOVA analize koje najbolje odgovaraju vašim podacima. Komentirajte ako imate dodatnih upita ili imate nešto za dodati.

Posjetite na brzinu našu nevjerojatnu web stranicu i pogledajte naše nedavne članke o Excelu. Sretan odličan.

Prethodni post Kako prebrojati određena imena u Excelu (3 korisna metoda)
Sljedeća objava Kako zaokružiti decimale u Excelu (5 jednostavnih načina)

Hugh West je vrlo iskusan Excel trener i analitičar s više od 10 godina iskustva u industriji. Diplomirao je računovodstvo i finansije i magistrirao poslovnu administraciju. Hugh ima strast prema podučavanju i razvio je jedinstven pristup podučavanju koji je lako pratiti i razumjeti. Njegovo stručno znanje o Excel-u pomoglo je hiljadama studenata i profesionalaca širom svijeta da poboljšaju svoje vještine i napreduju u karijeri. Kroz svoj blog, Hugh dijeli svoje znanje sa svijetom, nudeći besplatne Excel tutorijale i online obuku kako bi pomogli pojedincima i preduzećima da ostvare svoj puni potencijal.