Sisällysluettelo
ANOVA , tai Varianssianalyysi , on useiden tilastollisten mallien yhdistelmä, jolla etsitään keskiarvojen eroja ryhmien sisällä tai ryhmien välillä. Käyttäjät voivat käyttää useita komponentteja, jotka ovat ANOVA-analyysi tulkita tuloksia Excelissä.
Sanotaan, että meillä on ANOVA-analyysi tulokset, kuten alla olevassa kuvakaappauksessa on esitetty.
Tässä artikkelissa tulkitsemme useita erilaisia ANOVA Excelin avulla saadut tulokset.
Lataa Excel-työkirja
ANOVA-tulosten tulkinta.xlsx3 helppoa menetelmää ANOVA-tulosten tulkintaan Excelissä
Excelissä on 3 erilaista ANOVA-analyysi käytettävissä. Ne ovat
(i) ANOVA: yksi tekijä: Yhden tekijän ANOVA suoritetaan, kun kyseessä on yksi muuttuja. Analyysin tuloksena pyritään selvittämään, onko tietomallin keskiarvoissa merkittäviä eroja. Siksi siinä on kaksi merkittävää hypoteesia ratkaistavana.
(a) Nollahypoteesi (H 0 ): Tekijä ei aiheuta eroa keskiarvoissa ryhmien sisällä tai ryhmien välillä. Jos keskiarvot on merkitty symbolilla µ , niin Nollahypoteesi päättelee: µ 1 = µ 2 = µ 3 .... = µ N .
(b) Vaihtoehtoinen hypoteesi (H 1 ): tekijä aiheuttaa merkittäviä eroja keskiarvoissa. Näin ollen Vaihtoehtoinen hypoteesi s tulokset µ 1 ≠ µ 2 .
(ii) ANOVA Two-Factor ja replikaatio: Kun aineisto sisältää useamman kuin yhden iteraation kullekin tekijöiden tai riippumattomien muuttujien joukolle, käyttäjät soveltavat kahta tekijää replikaatiolla. ANOVA-analyysi . Samanlainen kuin yksittäinen tekijä ANOVA-analyysi , kaksi tekijää, joissa on replikaatioanalyysin testit kahdelle vaihtoehdolle. Nollahypoteesi (H 0 ) .
(a) Ryhmien keskiarvot eivät eroa ensimmäisen riippumattoman muuttujan osalta. .
(b) Ryhmien keskiarvoissa ei ole eroa toisen riippumattoman muuttujan osalta. .
Vuorovaikutusta varten käyttäjät voivat lisätä toisen Nollahypoteesi toteaminen-
(c) Yksi riippumaton muuttuja ei vaikuta toisen riippumattoman muuttujan vaikutukseen tai päinvastoin. .
(iii) ANOVA Two-Factor ilman toistoa: Kun eri ryhmät suorittavat useamman kuin yhden tehtävän, käyttäjät suorittavat kaksi tekijää ilman replikointia osoitteessa ANOVA-analyysi Tämän seurauksena on kaksi Nollahypoteesit .
Osoitteessa Rivit :
Nollahypoteesi (H 0 ): Eri työtehtävätyyppien keskiarvojen välillä ei ole merkittävää eroa. .
Osoitteessa Sarakkeet :
Nollahypoteesi (H 0 ): Eri ryhmätyyppien keskiarvojen välillä ei ole merkittävää eroa. .
Menetelmä 1: ANOVA-tulosten tulkinta yhden tekijän analyysissä Excelissä
Suorittaminen ANOVA: yksi tekijä Analyysi osoitteesta Data Analysis Toolpak auttaa käyttäjiä selvittämään, onko kolmen tai useamman riippumattoman otoksen (tai ryhmän) keskiarvojen välillä tilastollisesti merkitsevä ero. Seuraavassa kuvassa esitellään testin suorittamiseen käytettävissä olevat tiedot.
Oletetaan, että suoritamme ANOVA: Yksittäisen tekijän data-analyysi Excelissä käymällä läpi Tiedot > Tietojen analysointi (in the Analyysi section)> Anova: yksi tekijä (mukaan luettuna Analyysityökalut Vaihtoehdot). Testin tulokset näkyvät alla olevassa kuvassa.
Tulosten tulkinta
Parametrit: Anova-analyysi määrittää Nollahypoteesi soveltuvuutta aineistoon. Eri tulosarvot, jotka saadaan käyttämällä Anova-analyysi tulos voi määrittää Nolla-analyysi tila.
Keskiarvo ja varianssi: Vuodesta Yhteenveto voidaan nähdä, että ryhmillä on korkein keskiarvo (ts., 89.625 ) ryhmän 3 osalta ja suurin varianssi on seuraava 28.125 saatu ryhmän 2 osalta.
Testistatistiikka (F) vs. kriittinen arvo (F) Crit ): Anova-tulosten esittely Tilasto ( F= 8.53 )> Kriittinen tilasto ( F Crit =3.47 ). Siksi tietomalli hylkää sen. Nollahypoteesi .
P-arvo vs. merkitsevyystaso (a): Jälleen kerran, alkaen ANOVA tulokset, - P Arvo ( 0.0019 ) <the Merkitsevyystaso ( a = 0.05 ). Voit siis sanoa, että keskiarvot ovat erilaiset ja hylätä sen. Nollahypoteesi .
Lue lisää: Anova-tulosten kuvaaminen Excelissä (3 sopivaa esimerkkiä)
Menetelmä 2: ANOVA-tulosten purkaminen kaksifaktoriselle analyysille Excelissä toistuvalla analyysillä.
Vaihtoehtoisesti, ANOVA: kaksi tekijää ja toistuvuus ANOVA: kaksi tekijää ja toistuvuus arvioidaan useamman kuin kahden ryhmän keskiarvojen välistä eroa. Määritetään alla olevat tiedot tämän analyysin suorittamista varten.
Kun olet suorittanut Anova: kaksitekijäinen ja toistuva analyysi (replikaatioanalyysi) lopputulos voi näyttää seuraavalta.
Tulosten tulkinta
Parametrit: P Arvo toimii ainoastaan parametrina, jonka perusteella hylätään tai hyväksytään seuraavat tiedot Nollahypoteesi .
Muuttuja 1 Merkitsevä tila: Muuttuja 1 (ts, Näyte ) on P Arvo (ts, 0.730 ) suurempi kuin Merkitsevyystaso (ts, 0.05 ), Muuttuja 1 ei voi hylätä Nollahypoteesi .
Muuttuja 2 Merkitsevä tila: Samanlainen kuin Muuttuja 1 , Muuttuja 2 (ts, Sarakkeet ) on P Arvo (ts, 0.112 ), joka on suurempi kuin 0.05 Tässä tapauksessa, Muuttuja 2 kuuluu myös Nollahypoteesi Näin ollen keinot ovat samat.
Vuorovaikutuksen tila: Muuttujat 1 ja 2 ei ole mitään vuorovaikutusta, koska niillä on oma P Arvo (ts, 0.175 ) enemmän kuin Merkitsevyystaso (ts, 0.05 ).
Kaiken kaikkiaan mikään muuttuja ei vaikuta merkittävästi toisiinsa.
Keskimääräinen vuorovaikutus: Keinoista Ryhmät A , B ja C , Ryhmä A on korkein keskiarvo. Mutta nämä keskiarvot eivät kerro, onko tämä vertailu merkitsevä vai ei. Tässä tapauksessa voimme tarkastella keskiarvoja seuraaville arvoille Ryhmät 1 , 2 ja 3 .
Seuraavien arvojen keskiarvot Ryhmät 1 , 2 ja 3 ovat suurempia arvoja Ryhmä 3 Koska millään muuttujalla ei kuitenkaan ole merkittävää vaikutusta toisiinsa.
Merkittäviä vuorovaikutusvaikutuksia ei myöskään ole, sillä merkinnät näyttävät olevan satunnaisia ja toistuvia tietyn vaihteluvälin sisällä.
Lue lisää: Kaksisuuntaisen ANOVA-tulosten tulkinta Excelissä
Menetelmä 3: ANOVA-tulosten kääntäminen Excelissä kaksifaktoria varten ilman replikaatioanalyysiä.
Kun molemmat tekijät tai muuttujat vaikuttavat riippuvaisiin muuttujiin, käyttäjät yleensä suorittavat seuraavat toimenpiteet ANOVA: kaksifaktorinen ilman toistuvaisanalyysiä Sanotaan, että käytämme jälkimmäisiä tietoja tällaisen analyysin tekemiseen.
Kahden tekijän analyysin tulokset ilman replikaatioanalyysiä näyttävät seuraavanlaisilta.
Tulosten tulkinta
Parametrit: Kahden tekijän ANOVA-analyysi ilman toistoa. on samanlaiset parametrit kuin yhden tekijän ANOVA .
Testin tilastollinen arvo (F) vs. kriittinen arvo (F) Crit ): Molempien muuttujien osalta Tilastot arvot ( F= 1.064, 3.234 ) < Kriittinen tilasto ( F Crit =6.944, 6.944 ). Tämän seurauksena tietomalli ei voi hylätä sitä, että Nollahypoteesi Keinot ovat siis samanarvoisia.
P-arvo vs. merkitsevyystaso (a): Nyt ANOVA tulokset, - P-arvot ( 0.426, 0.146 )> Merkitsevyystaso ( a = 0.05 ). Tällöin voidaan sanoa, että keskiarvot ovat samat ja hyväksyä, että keskiarvot ovat samat. Nollahypoteesi .
Lue lisää: Kuinka tehdä kaksisuuntainen ANOVA Excelissä (helpoilla ohjeilla)
Päätelmä
Tässä artikkelissa kuvaamme tyyppisiä ANOVA-analyysi ja osoittaa, miten tulkita ANOVA Toivomme, että tämä artikkeli auttaa sinua ymmärtämään tuloksia ja antaa sinulle yliotteen valita oikea ratkaisu. ANOVA-analyysit Kommentoi, jos sinulla on kysyttävää tai lisättävää.
Käy nopeasti hämmästyttävässä verkkosivusto ja tutustu viimeisimpiin Excel-artikkeleihimme. Happy Excelling.
