Տվյալների վերլուծության ժամանակակից դարաշրջանում ձեզանից կարող է պահանջվել հաշվարկել P արժեքը Excel-ում: Դուք կարող եք դա անել՝ օգտագործելով One Way Anova կամ Two Way Anova: Այս հոդվածում մենք պատրաստվում ենք ձեզ ցույց տալ երեք P արժեքը հաշվարկելու հնարավոր ուղիները: Excel Anova-ում: Եթե ​​ձեզ հետաքրքրում է դա, ներբեռնեք մեր պրակտիկայի աշխատանքային գրքույկը և հետևեք մեզ:

Ներբեռնեք պրակտիկայի աշխատանքային գիրքը

Ներբեռնեք այս պրակտիկայի աշխատանքային գիրքը պրակտիկայի համար, մինչ դուք կարդում եք այս հոդվածը:

Հաշվե՛ք P Value.xlsx

Ի՞նչ է ANOVA վերլուծությունը:

ANOVA մեզ տալիս է առաջին հնարավորությունը որոշելու, թե որ գործոններն են էական ազդեցություն ունենում տվյալների բազայի վրա: Վերլուծությունն ավարտելուց հետո վերլուծաբանը լրացուցիչ վերլուծություն է կատարում մեթոդաբանական գործոնների վրա, որոնք էականորեն ազդում են տվյալ տվյալների հավաքածուի անհամապատասխանության վրա: Բացի այդ, նա օգտագործում է Anova-ի վերլուծության արդյունքները f-թեստում ` գնահատված ռեգեսիոն վերլուծության հետ կապված լրացուցիչ տվյալներ ստեղծելու համար: ANOVA վերլուծությունը միաժամանակ համեմատում է բազմաթիվ տվյալների հավաքածուներ` տեսնելու, թե արդյոք կան այդպիսիք: կապերը նրանց միջև։ ANOVA-ն վիճակագրական մեթոդ է, որն օգտագործվում է տվյալների բազայում դիտարկված շեղումը վերլուծելու համար՝ բաժանելով այն երկու բաժնի՝

1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. >>Համակարգային գործոններ և
                     2. Պատահականգործոններ
11>

Անովայի մաթեմատիկական բանաձեւն է.

Ահա,

• F = Anova գործակից,
• MST =Բուժման պատճառով քառակուսիների միջին գումարը,
• MSE = Սխալի պատճառով քառակուսիների միջին գումարը:

Ի՞նչ է P արժեքը:

P արժեքը ներկայացնում է ցանկացած տվյալների բազայի հավանականության արժեքը: Եթե ​​զրոյական վարկածը ճշմարիտ է, ապա վիճակագրական վարկածի թեստից բացահայտումներ ստանալու հավանականությունը, որոնք առնվազն նույնքան ծանր են, որքան իրական արդյունքները, հայտնի է որպես p-արժեք: Նշանակության ամենափոքր մակարդակը, որի դեպքում կհերքվի զրոյական վարկածը, տրամադրվում է p-արժեքի կողմից՝ որպես մերժման կետերի այլընտրանք: Այլընտրանքային վարկածի ավելի ուժեղ աջակցությունը նշվում է ավելի ցածր p-արժեքով:

3 Հարմար օրինակներ Excel ANOVA-ում P արժեքը հաշվարկելու համար

Օրինակները ցուցադրելու համար մենք դիտարկում ենք տվյալների բազան: երկու նմուշ. Մենք վերցնում ենք չորս ուսանողների քննական գնահատականները մաթեմատիկա և քիմիա ցանկացած հաստատության երկու հերթափոխից: Այսպիսով, մենք կարող ենք պնդել, որ մեր տվյալների բազան գտնվում է բջիջների տիրույթում B5:D12:

1. Օգտագործելով Single Factor ANOVA Analysis

Առաջին օրինակում մենք ձեզ ցույց կտանք P արժեքը հաշվարկելու կարգը՝ օգտագործելով Anova: Single Factor: Այս մեթոդի քայլերը ներկայացված են ստորև՝

📌📌Քայլեր.

• Նախ, Տվյալներ ներդիրից ընտրեք Տվյալների գործիքակազմը Վերլուծություն խմբից: Եթե ​​դուք չունեք Տվյալների գործիքակազմ Տվյալներ ներդիրում, կարող եք այն ակտիվացնել Excel Ընտրանքներ :

• Արդյունքում կհայտնվի մի փոքրիկ երկխոսության տուփ, որը կոչվում է Տվյալների վերլուծություն :
• Այժմ ընտրեք Anova. Single Factor տարբերակը և սեղմեք OK :

• Կհայտնվի մեկ այլ երկխոսության տուփ, որը կոչվում է Anova: Single Factor : .
• Այնուհետև Input բաժնում ընտրեք տվյալների հավաքածուի մուտքային բջիջների տիրույթը: Այստեղ Մուտքի տիրույթը է $C$5:$D$12 :
• Պահպանեք Խմբավորված ըստ տարբերակը Սյունակներում<2:>.
• Դրանից հետո Ելք բաժնում դուք պետք է նշեք, թե ինչպես եք ուզում ստանալ արդյունքը։ Դուք կարող եք այն ստանալ երեք տարբեր եղանակներով: Մենք ցանկանում ենք արդյունքը ստանալ նույն թերթիկում :
• Այսպիսով, մենք ընտրում ենք Ելքի տիրույթը տարբերակը և նշում ենք բջջային հղումը որպես $F$4 .
• Վերջապես սեղմեք OK :

• Մի վայրկյանում դուք կստանաք արդյունքը . Մեր ցանկալի P արժեքը գտնվում է K14 բջիջում: Բացի այդ, դուք կստանաք նաև ամփոփում արդյունք F6:J9 բջիջների տիրույթում:

Այսպիսով , կարելի է ասել, որ մեր մեթոդը հիանալի աշխատեց, և մենք կարողացանք հաշվարկել P արժեքը Excel Anova-ում։

🔎 Արդյունքի մեկնաբանում

Սրա մեջՕրինակ, մենք ստացանք P արժեքը 0.1462 : Նշանակում է, որ երկու խմբերում էլ նման թիվ ստանալու հնարավորությունը 0,1462 կամ 14,62% է։ Այսպիսով, մենք կարող ենք պնդել, որ այս P արժեքը նշանակություն ունի մեր ընտրած տվյալների բազայում:

Կարդալ ավելին. Ինչպես մեկնաբանել ANOVA Single Factor Results-ը Excel-ում

2. Օգտագործելով երկու գործոն ռեպլիկացիայի հետ ANOVA վերլուծություն

Հետևյալ օրինակում մենք կօգտագործենք Anova. Two-Factor With Replication գործընթացը՝ հաշվարկելու մեր P արժեքը։ տվյալների հավաքածու։ Այս մոտեցման քայլերը տրված են հետևյալ կերպ.

📌 Քայլեր.

• Նախ, Տվյալներ ներդիրում ընտրեք Տվյալների գործիքակազմ Վերլուծություն խմբից: Եթե դուք չունեք Տվյալների գործիքակազմ Տվյալներ ներդիրում, կարող եք այն ակտիվացնել -ից: 1>Excel Options :

• Արդյունքում կհայտնվի Տվյալների վերլուծություն երկխոսության տուփը:
• Դրանից հետո ընտրեք Anova: Երկու գործոն կրկնօրինակմամբ և սեղմեք OK :

• Կհայտնվի ևս մեկ փոքր երկխոսության տուփ, որը կոչվում է Anova. Two-Factor With Replication :
• Այժմ Input բաժնում ընտրեք տվյալների բազայի մուտքային բջիջների տիրույթը: . Այստեղ Մուտքի տիրույթը է $B$4:$D$12 :
• Այնուհետև նշեք Տողեր մեկ նմուշի համար դաշտը որպես 4 .
• Այնուհետև Արդյունք բաժնում դուք պետք է նշեք, թե ինչպես եք ուզում ստանալ արդյունքը: Դուք կարող եք ստանալ այն երեք տարբեր եղանակներով: Այս օրինակում մենք ցանկանում ենք արդյունքը ստանալ նոր աշխատաթերթում :
• Այսպիսով, ընտրեք Նոր աշխատանքային թերթիկ Ply տարբերակը և գրեք համապատասխան անուն՝ ըստ ձեր ցանկություն. Մենք գրում ենք Anova Two Factor այս անունով նոր աշխատաթերթ ստանալու համար:
• Վերջապես սեղմեք OK :

• Դուք կնկատեք, որ կստեղծվի նոր աշխատաթերթ, և Excel-ը ցույց կտա վերլուծության արդյունքը այդ աշխատաթերթում: Մեր ցանկալի P արժեքը գտնվում է G25:G27 բջիջների միջակայքում: Բացի այդ, դուք կստանաք նաև ամփոփ արդյունք B3:D20 բջիջների տիրույթում:

Ուստի կարող ենք ասել, որ մեր մեթոդն արդյունավետ աշխատեց, և մենք կարողացանք հաշվարկել P արժեքը Excel Anova-ում:

🔎 Արդյունքի մեկնաբանումը

Այս օրինակում, Սյունակներ -ի P արժեքը 0,0373 է, ինչը վիճակագրորեն նշանակալի է, ուստի կարող ենք ասել, որ տեղաշարժերը ազդում են քննության ուսանողների կատարողականի վրա: Բայց օրինակի ընթացակարգի 3-րդ պատկերը ցույց է տալիս, որ արժեքը մոտ է ալֆա արժեքին 0,05 , ուստի էֆեկտն ավելի քիչ էական է:

Նմանապես, Փոխազդեցությունների P-արժեքը 0,0010 է, որը շատ ավելի քիչ է ալֆա արժեքից, ուստի այն ունի վիճակագրորեն բարձր նշանակություն, և մենք կարող ենք նշեք, որ երկու քննությունների վրա էլ հերթափոխի ազդեցությունը շատ բարձր է:

Կարդալ ավելին. Ինչպես մեկնաբանելANOVA-ի արդյունքները Excel-ում (3 եղանակ)

3. Երկու գործոնով առանց վերարտադրության ANOVA վերլուծության կիրառում

Այս օրինակում Anova. Երկու գործոն առանց կրկնօրինակման կօգնի մեզ հաշվարկել P արժեքը: Ընթացակարգը նկարագրված է ստորև՝ քայլ առ քայլ.

📌 Քայլեր.

• Նախ, Տվյալներ ներդիրում ընտրեք Տվյալների գործիքակազմ Վերլուծություն խմբից: Եթե դուք չունեք Տվյալների գործիքների փաթեթը Տվյալներ ներդիրում, կարող եք միացնել այն Excel Options :

• Արդյունքում կհայտնվի փոքրիկ երկխոսության տուփ, որը կոչվում է Տվյալների վերլուծություն : .
• Հաջորդում ընտրեք Anova: Two-Factor Without Replication տարբերակը և սեղմեք OK :

• Կհայտնվի ևս մեկ փոքր երկխոսության տուփ, որը կոչվում է Anova. Two-Factor Without Replication :
• Դրանից հետո Input բաժնում ընտրեք մուտքագրումը: տվյալների հավաքածուի բջիջների տիրույթը: Այստեղ Ներածման տիրույթը է $B$4:$D$12 :
• Այնուհետև ստուգեք Պիտակներ տարբերակը, եթե այն դեռ նշված չէ: .
• Այժմ Արդյունք բաժնում դուք պետք է նշեք, թե ինչպես եք ուզում ստանալ արդյունքը: Դուք կարող եք այն ստանալ երեք տարբեր եղանակներով: Մենք ցանկանում ենք արդյունքը ստանալ նույն թերթիկում :
• Այսպիսով, մենք ընտրում ենք Ելքի տիրույթը տարբերակը և նշում բջջային հղումը որպես $F$4 .
• Վերջապես սեղմեք OK :

• Մի վայրկյանում դուք կնկատեք արդյունքը ցուցադրված էբջիջ F4 : Մեր ցանկալի P արժեքը գտնվում է K22:K23 բջիջի միջակայքում: Բացի այդ, դուք նաև կստանաք ամփոփում արդյունք բջիջների տիրույթում F6:J17 :

Վերջապես , կարելի է ասել, որ մեր մեթոդը հաջողությամբ աշխատեց, և մենք կարողացանք հաշվարկել P արժեքը Excel Anova-ում։

🔎 Արդյունքի մեկնաբանում

Այստեղ Սյունակներ -ի P արժեքը 0,2482 է, ինչը վիճակագրորեն նշանակալի է: Այսպիսով, կարելի է ասել, որ տեղաշարժերն ազդում են քննության ուսանողների կատարողականի վրա։ Այնուամենայնիվ, արժեքը մոտ է ալֆա արժեքին 0.05 , այնպես որ ազդեցությունը պակաս նշանակալի է:

Կարդալ ավելին` Ինչպես մեկնաբանել երկկողմանի ANOVA-ի արդյունքները Excel-ում

Եզրակացություն

Սա այս հոդվածի ավարտն է: Հուսով եմ, որ այս հոդվածը օգտակար կլինի ձեզ համար, և դուք կկարողանաք հաշվարկել P արժեքը Excel Anova-ում: Խնդրում ենք կիսվել մեզ հետ ցանկացած լրացուցիչ հարցումներով կամ առաջարկներով ստորև ներկայացված մեկնաբանությունների բաժնում, եթե ունեք լրացուցիչ հարցեր կամ առաջարկություններ:

Մի մոռացեք ստուգել մեր կայքը, ExcelWIKI , մի քանի Excel-ի համար: հարակից խնդիրներ և լուծումներ: Շարունակեք սովորել նոր մեթոդներ և շարունակեք աճել: