Ynhâldsopjefte
ANOVA , of Analysis of Variance , is in amalgamaasje fan meardere statistyske modellen om de ferskillen yn gemiddelden binnen of tusken groepen te finen. Brûkers kinne meardere komponinten fan in ANOVA-analyze brûke om de resultaten yn Excel te ynterpretearjen.
Litte wy sizze dat wy de ANOVA-analyze -resultaten hawwe lykas ôfbylde yn it ûndersteande skermôfbylding.
Yn dit artikel ynterpretearje wy meardere soarten ANOVA -resultaten dy't krigen binne mei Excel.
Download Excel Workbook
ANOVA-resultaten ynterpretearje.xlsx
3 maklike metoaden om ANOVA-resultaten yn Excel te ynterpretearjen
Yn Excel, der binne 3 soarten ANOVA Analysis beskikber. Se binne
(i) ANOVA: Single Factor: Single factor ANOVA wurdt útfierd as in inkele fariabele yn spiel is. It resultaat fan 'e analyse is om te finen oft it gegevensmodel signifikante ferskillen hat yn har middels. Dêrom draacht it twa promininte hypotezen om op te lossen.
(a) Nullhypothese (H 0 ): De faktor feroarsaket gjin ferskil yn gemiddelden binnen of tusken groepen. As middels symbolisearre wurde mei µ , dan konkludearret de Nulhypothese : µ 1 = µ 2 = µ 3 ... = µ N .
(b) Alternative Hypothese (H 1 ): de faktor feroarsake signifikante ferskillen yn 'e gemiddelden. Sa resultearje de Alternatyf Hypothese s yn µ 1 ≠ µ 2 .
(ii)ANOVA Twa-faktor mei replikaasje: As gegevens mear as ien iteraasje befetsje foar elke set fan 'e faktoaren as ûnôfhinklike fariabelen, brûke brûkers twa faktoaren mei replikaasje ANOVA Analysis . Fergelykber mei de ienfaktor ANOVA-analyze , twa faktoaren mei replikaasje-analysetests foar twa farianten fan Nullhypothese (H 0 ) .
(a) De groepen hawwe gjin ferskil yn har middels foar de earste ûnôfhinklike fariabele .
(b) De groepen hawwe gjin ferskil yn har middels foar de twadde ûnôfhinklike fariabele .
Foar ynteraksje kinne brûkers in oare Nullhypothese taheakje mei-
(c) Ien ûnôfhinklike fariabele hat gjin ynfloed op de ynfloed fan de oare ûnôfhinklike fariabele of oarsom .
(iii) ANOVA Two-Factor sûnder replikaasje: As mear dan ien taak wurdt útfierd troch ferskate groepen, útfiere brûkers twa faktoaren sûnder replikaasje yn ANOVA Analysis . As gefolch binne der twa Nulhypotheses .
Foar Rijen :
Nulhypoteze (H 0 ): Gjin signifikant ferskil tusken de middels fan de ferskillende baantypen .
Foar Kolommen :
Nulhypothese (H 0 ): Gjin signifikant ferskil tusken de gemiddelden fan de ferskillende groepstypen .
Metoade 1: Ynterpretearjen fan ANOVA-resultaten foar Single Factor Analyse yn Excel
Utfiere ANOVA: SingleFaktor Analysis fan Data Analysis Toolpak helpt brûkers om te finen oft der in statistysk signifikant ferskil is tusken de middels fan 3 of mear ûnôfhinklike samples (of groepen). De folgjende ôfbylding lit de gegevens sjen dy't beskikber binne om de test út te fieren.
Stel dat wy de ANOVA: Single Factor Data Analysis yn Excel útfiere troch te gean troch Data > Data-analyze (yn de Analyse -seksje) > Anova: Single Factor (ûnder de Analyse-ark opsjes). De resultaten fan 'e test binne ôfbylde yn' e ôfbylding hjirûnder.
Resultaat ynterpretaasje
Parameters: Anova Analysis bepaalt de tapaslikheid fan de Nullhypothese yn 'e gegevens. Ferskillende resultaatwearden fan 'e Anova-analyze -útkomst kinne de Nullanalyze -status oanwize.
Gemiddelde en fariânsje: Fanút de Gearfetting kinne jo sjen dat de groepen it heechste gemiddelde hawwe (dus 89.625 ) foar Groep 3 en de heechste fariânsje is 28.125 krigen foar Groep 2.
Teststatistyk (F) tsjin krityske wearde (F Crit ): Anova-resultaten sjen litte Statistyk ( F= 8.53 ) > Critical Statistic ( F Crit =3.47 ). Dêrom fersmyt it gegevensmodel de Nullhypothese .
P-wearde tsjin betsjuttingsnivo (a) : Nochris, út 'e ANOVA -resultaten, de P-wearde ( 0,0019 ) < it Betekenisnivo ( a = 0,05 ). Sa kinne jo sizze dat de middels oars binne en de Nullhypothese ôfwize.
Lês mear: Hoe om Anova-resultaten yn Excel te grafearjen (3 geskikte foarbylden)
Metoade 2: Dekodearjen fan ANOVA-resultaten foar twa-faktor mei replikaasje-analyze yn Excel
Alternatyf, ANOVA: Twa-faktor mei replikaasje evaluearret it ferskil tusken de middels fan mear as twa groepen. Litte wy de ûndersteande gegevens tawize om dizze analyse út te fieren.
Nei it útfieren fan de Anova: Twa-faktor mei replikaasje-analyse , kin de útkomst der útsjen as de folgjende .
Resultaat ynterpretaasje
Parameters: P-wearde fungearret allinich as de parameter foar de ôfwizing of akseptaasje fan Nullhypothese .
Fariabele 1 Signifikante status: Fariabele 1 (d.w.s. Sample ) hat P-wearde (d.w.s. 0.730 ) grutter dan it Betekenisnivo (d.w.s. , 0.05 ). Sa kin Fariabele 1 de Nulhypothese net fersmite.
Fariabele 2 Signifikante status: Fergelykber mei Fariabele 1 , hat Fariabele 2 (d.w.s. Kolommen ) in P-wearde (d.w.s. 0,112 ) wat grutter is as 0,05 . Yn dit gefal falt Fariabele 2 ek ûnder de Nullhypothese . Dêrom, de middels binne deitselde.
Ynteraksjestatus: Fariabelen 1 en 2 hawwe gjin ynteraksje, om't se hawwe in P-wearde (d.w.s. 0.175 ) mear dan it Betekenisnivo (dus 0.05 ).
Algemien oefenet gjin fariabele in signifikant effekt op elkoar út.
Gemiddelde ynteraksje: Under de middels foar Groepen A , B , en C , Groep A hat it heechste gemiddelde. Mar dizze gemiddelde wearden fertelle net oft dizze fergeliking wichtich is of net. Yn dit gefal kinne wy sjen nei de gemiddelde wearden foar Groepen 1 , 2 en 3 .
De gemiddelde wearden fan Groepen 1 , 2 en 3 hawwe gruttere wearden foar Groep 3 . Om't lykwols gjin fariabelen signifikante ynfloed hawwe op inoar.
Der binne ek gjin signifikante ynteraksje-effekten, om't de yngongen lykje te wêzen willekeurich en repetitive binnen in berik.
Lês mear: Hoe kinne jo twa-wei ANOVA-resultaten yn Excel ynterpretearje
Metoade 3: ANOVA-resultaten oersette foar twa-faktor sûnder replikaasje Analyse yn Excel
As beide faktoaren as fariabelen ôfhinklike fariabelen beynfloedzje, útfiere brûkers gewoanlik ANOVA: Twa-faktor sûnder replikaasjeanalyse . Litte wy sizze dat wy de lêste gegevens brûke om sa'n analyse út te fieren.
De resultaten fan in twa faktor sûnder replikaasje-analyze lykje op defolgjende.
Resultaat ynterpretaasje
Parameters: Twa-faktor ANOVA-analyze sûnder replikaasje hat ferlykbere parameters as de ienige faktor ANOVA .
Teststatistyk (F) vs krityske wearde (F Crit ): Foar beide fariabelen binne de Statistyk wearden ( F= 1.064, 3.234 ) < Critical Statistic ( F Crit =6.944, 6.944 ). As gefolch kin it gegevensmodel de Nullhypothese net ôfwize. Dus, de middels binne lykweardich.
P-wearde tsjin betsjuttingsnivo (a): No, yn 'e ANOVA útkomsten, de P wearden ( 0,426, 0,146 ) > it Betekenisnivo ( a = 0,05 ). Yn dat gefal kinne jo sizze dat de middels itselde binne en akseptearje de Nullhypothese .
Lês mear: Hoe twawei ANOVA yn Excel te dwaan (mei maklike stappen)
Konklúzje
Yn dit artikel beskriuwe wy de soarten ANOVA Analyse en demonstrearje de manier om ANOVA resultaten yn Excel te ynterpretearjen. Wy hoopje dat dit artikel jo helpt om de útkomsten te begripen en jo de oerhân jout om de respektivelike ANOVA-analyses te kiezen dy't it bêste by jo gegevens passe. Kommentearje as jo fierdere fragen hawwe of wat ta te foegjen.
Besykje ús geweldige webside en besjoch ús resinte artikels oer Excel. Happy Excelling.
