Tartalomjegyzék
ANOVA , vagy Eltéréselemzés , több statisztikai modell összevonása a csoportokon belüli vagy a csoportok közötti különbségek megállapítására. A felhasználók több komponensét is használhatják egy ANOVA elemzés az eredmények értelmezéséhez Excelben.
Tegyük fel, hogy megvan a ANOVA elemzés az alábbi képernyőképen látható eredmények.
Ebben a cikkben többféle ANOVA az Excel segítségével kapott eredmények.
Excel munkafüzet letöltése
Az ANOVA eredmények értelmezése.xlsx3 egyszerű módszer az ANOVA eredmények értelmezésére Excelben
Az Excelben 3 típusú ANOVA elemzés rendelkezésre állnak. Ezek a következők
(i) ANOVA: egytényezős: Egytényezős ANOVA egyetlen változó esetén kerül végrehajtásra. Az elemzés eredménye annak megállapítása, hogy az adatmodell átlagai között vannak-e szignifikáns különbségek. Ezért két kiemelkedő hipotézist hordoz magában, amelyeket meg kell oldani.
(a) Nullhipotézis (H 0 ): A faktor nem okoz különbséget a csoportokon belüli vagy a csoportok közötti átlagokban. Ha az átlagokat a következőkkel szimbolizáljuk µ , akkor a Nullhipotézis következtetéseket von le: µ 1 = µ 2 = µ 3 .... = µ N .
(b) Alternatív hipotézis (H 1 ): a tényező jelentős különbségeket okoz az átlagokban. Így a Alternatív hipotézisek s eredmények µ 1 ≠ µ 2 .
(ii) ANOVA kétfaktoros, replikációval: Ha az adatok egynél több ismétlést tartalmaznak a tényezők vagy független változók minden egyes csoportjára vonatkozóan, a felhasználók két tényezőt alkalmaznak replikációval. ANOVA elemzés . hasonlóan az egyetlen tényezőhöz ANOVA-elemzés , két faktor replikációs elemzési tesztekkel két változatra vonatkozóan a Nullhipotézis (H 0 ) .
(a) Az első független változó esetében a csoportok átlagai nem különböznek egymástól. .
(b) A csoportok nem különböznek egymástól a második független változó tekintetében. .
Az Interakcióhoz a felhasználók hozzáadhatnak egy másik Nullhipotézis megállapítás-
(c) Az egyik független változó nem befolyásolja a másik független változó hatását, vagy fordítva. .
(iii) ANOVA kétfaktoros vizsgálat replikáció nélkül: Ha egynél több feladatot különböző csoportok végeznek, a felhasználók két tényezőt hajtanak végre replikáció nélkül a ANOVA elemzés Ennek eredményeképpen két Nullhipotézisek .
A oldalon. Sorok :
Nullhipotézis (H 0 ): Nincs szignifikáns különbség a különböző munkahelytípusok átlagai között. .
A oldalon. Oszlopok :
Nullhipotézis (H 0 ): Nincs szignifikáns különbség a különböző csoporttípusok átlagai között. .
1. módszer: ANOVA eredmények értelmezése egytényezős elemzéshez Excelben
Végrehajtás ANOVA: egytényezős vizsgálat Elemzés a címről Adatelemzési eszközcsomag segítségével a felhasználók megtudhatják, hogy van-e statisztikailag szignifikáns különbség 3 vagy több független minta (vagy csoport) átlaga között. A következő kép a teszt elvégzéséhez rendelkezésre álló adatokat mutatja be.
Tegyük fel, hogy végrehajtjuk a ANOVA: Egytényezős adatelemzés Excelben a következő módon Adatok > Adatelemzés (a Elemzés section)> Anova: Egyetlen tényező (a Elemzési eszközök opciók). A teszt eredményei az alábbi képen láthatók.
Az eredmények értelmezése
Paraméterek: Anova-elemzés meghatározza a Nullhipotézis A különböző eredményértékek az adatokban. Anova-elemzés kimenetele pontosan meghatározhatja a Nulla elemzés státusz.
Átlag és szórás: A Összefoglaló , láthatjuk, hogy a csoportok a legmagasabb átlaggal rendelkeznek (azaz, 89.625 ) a 3. csoport esetében, és a legnagyobb variancia a következő 28.125 a 2. csoport esetében.
Tesztstatisztika (F) vs. kritikus érték (F) Kritikus ): Anova eredmények bemutatása Statisztika ( F= 8.53 )> Kritikus statisztika ( F Kritikus =3.47 Ezért az adatmodell elutasítja a Nullhipotézis .
P-érték vs. szignifikanciaszint (a): Ismét a ANOVA eredmények, a P érték ( 0.0019 ) <a Jelentőségi szint ( a = 0.05 ). Tehát azt mondhatjuk, hogy az eszközök különböznek, és elutasíthatjuk a Nullhipotézis .
Bővebben: Hogyan ábrázoljuk az Anova-eredményeket Excelben (3 megfelelő példa)
2. módszer: Az ANOVA eredmények dekódolása kétfaktoros elemzéssel és replikációs elemzéssel Excelben
Alternatívaként, ANOVA: Kétfaktoros vizsgálat replikációval több mint két csoport átlagai közötti különbséget értékeli. Rendeljük hozzá az alábbi adatokat az elemzés elvégzéséhez.
Miután elvégezte a Anova: Kétfaktoros replikációs elemzéssel , az eredmény a következőképpen nézhet ki.
Az eredmények értelmezése
Paraméterek: P érték csak paraméterként szolgál az elutasításhoz vagy elfogadáshoz. Nullhipotézis .
1. változó Szignifikáns státusz: Változó 1 (pl, Minta ) van P érték (pl, 0.730 ) nagyobb, mint a Jelentőségi szint (pl, 0.05 ). Így, 1. változó nem utasíthatja el a Nullhipotézis .
2. változó Szignifikáns státusz: Hasonló a 1. változó , Változó 2 (pl, Oszlopok ) van egy P érték (pl, 0.112 ), amely nagyobb, mint 0.05 Ebben az esetben, Változó 2 szintén a Nullhipotézis Ezért az eszközök ugyanazok.
Kölcsönhatás állapota: Változók 1 és 2 nincs semmilyen interakciójuk, mivel van egy P érték (pl, 0.175 ) több, mint a Jelentőségi szint (pl, 0.05 ).
Összességében egyik változó sem gyakorol jelentős hatást egymásra.
Átlagos kölcsönhatás: A következő eszközök közül A csoportok , B , és C , A csoport a legmagasabb átlaggal rendelkezik. De ezek az átlagértékek nem mondják meg, hogy ez az összehasonlítás szignifikáns-e. Ebben az esetben megnézhetjük az átlagértékeket a Csoportok 1 , 2 , és 3 .
A következő értékek átlagértékei Csoportok 1 , 2 , és 3 nagyobb értékekkel rendelkeznek a 3. csoport Mivel azonban egyik változó sem befolyásolja jelentősen egymást.
Továbbá nincsenek jelentős interakciós hatások, mivel a bejegyzések véletlenszerűnek és egy tartományon belül ismétlődőnek tűnnek.
Bővebben: Hogyan értelmezzük a kétutas ANOVA-eredményeket Excelben?
3. módszer: Az ANOVA eredmények lefordítása kétfaktoros, replikációs elemzés nélkül az Excel-ben
Amikor mindkét tényező vagy változó befolyásolja a függő változókat, a felhasználók általában a következő lépéseket hajtják végre ANOVA: Kétfaktoros elemzés replikációs elemzés nélkül Tegyük fel, hogy az utóbbi adatokat használjuk egy ilyen elemzés elvégzéséhez.
A kétfaktoros, replikáció nélküli elemzés eredményei a következőkhöz hasonlóan néznek ki.
Az eredmények értelmezése
Paraméterek: Kétfaktoros ANOVA-elemzés replikáció nélkül hasonló paraméterekkel rendelkezik, mint az egyetlen tényező ANOVA .
Tesztstatisztika (F) vs kritikus érték (F) Kritikus ): Mindkét változó esetében a Statisztika értékek ( F= 1.064, 3.234 ) < Kritikus statisztika ( F Kritikus =6.944, 6.944 ). Ennek eredményeképpen az adatmodell nem tudja elutasítani a Nullhipotézis Tehát az eszközök egyenértékűek.
P-érték vs. szignifikancia szint (a): Most, a ANOVA eredmények, a P értékek ( 0.426, 0.146 )> a Jelentőségi szint ( a = 0.05 ). Ebben az esetben azt mondhatjuk, hogy az eszközök megegyeznek, és elfogadjuk a Nullhipotézis .
Bővebben: Hogyan készítsünk kétutas ANOVA-t az Excelben (egyszerű lépésekkel)
Következtetés
Ebben a cikkben a következő típusokat ismertetjük ANOVA elemzés és bemutatja, hogyan kell értelmezni ANOVA Reméljük, hogy ez a cikk segít megérteni az eredményeket, és lehetővé teszi, hogy Ön a megfelelő ANOVA elemzések Ha további kérdései vannak, vagy bármit szeretne hozzáfűzni, írja meg.
Látogasson el gyorsan a csodálatos weboldal és nézze meg az Excelről szóló legújabb cikkeinket. Boldog kiválóságot.
