Sommario
ANOVA , o Analisi della varianza è una combinazione di più modelli statistici per trovare le differenze nelle medie all'interno di un gruppo o tra gruppi diversi. Gli utenti possono utilizzare più componenti di un modello statistico Analisi ANOVA per interpretare i risultati in Excel.
Supponiamo di avere il Analisi ANOVA come mostrato nella schermata seguente.
In questo articolo, interpretiamo diversi tipi di ANOVA risultati ottenuti con Excel.
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Interpretare i risultati dell'ANOVA.xlsx3 metodi semplici per interpretare i risultati dell'ANOVA in Excel
In Excel esistono 3 tipi di Analisi ANOVA disponibili. Sono
(i) ANOVA: Fattore singolo: ANOVA a fattore singolo Il risultato dell'analisi è quello di scoprire se il modello di dati presenta differenze significative nelle sue medie. Pertanto, porta con sé due ipotesi principali da risolvere.
(a) Ipotesi nulla (H 0 ): Il fattore non provoca alcuna differenza nelle medie all'interno dei gruppi o tra i gruppi. Se le medie sono simboleggiate con µ , allora il Ipotesi nulla conclude: µ 1 = µ 2 = µ 3 .... = µ N .
(b) Ipotesi alternativa (H 1 ): il fattore provoca differenze significative nelle medie. Pertanto, il fattore Ipotesi alternative risultati in µ 1 ≠ µ 2 .
(ii) ANOVA a due fattori con replica: Quando i dati contengono più di un'iterazione per ciascun insieme di fattori o variabili indipendenti, gli utenti applicano due fattori con replica Analisi ANOVA . simile al singolo fattore Analisi ANOVA , due fattori con test di analisi di replica per due varianti di Ipotesi nulla (H 0 ) .
(a) I gruppi non presentano differenze nelle loro medie per la prima variabile indipendente .
(b) I gruppi non presentano alcuna differenza nelle loro medie per la seconda variabile indipendente. .
Per l'interazione, gli utenti possono aggiungere un altro Ipotesi nulla stating-
(c) Una variabile indipendente non influenza l'impatto dell'altra variabile indipendente o viceversa .
(iii) ANOVA a due fattori senza replica: Quando più di un'attività viene svolta da gruppi diversi, gli utenti eseguono due fattori senza replicare in Analisi ANOVA Di conseguenza, ci sono due Ipotesi nulla .
Per Righe :
Ipotesi nulla (H 0 ): Nessuna differenza significativa tra le medie dei diversi tipi di lavoro. .
Per Colonne :
Ipotesi nulla (H 0 ): Nessuna differenza significativa tra le medie dei diversi tipi di gruppo. .
Metodo 1: Interpretare i risultati dell'ANOVA per l'analisi di un singolo fattore in Excel
Esecuzione ANOVA: Fattore singolo Analisi da Toolpak per l'analisi dei dati aiuta gli utenti a scoprire se esiste una differenza statisticamente significativa tra le medie di 3 o più campioni (o gruppi) indipendenti. L'immagine seguente mostra i dati disponibili per eseguire il test.
Supponiamo di eseguire il comando ANOVA: analisi dei dati a fattore singolo in Excel passando attraverso Dati > Analisi dei dati (nel Analisi sezione)> Anova: Fattore singolo (ai sensi del Strumenti di analisi I risultati del test sono rappresentati nell'immagine seguente.
Interpretazione dei risultati
Parametri: Analisi Anova determina il Ipotesi nulla L'applicabilità di questo parametro nei dati. I diversi valori dei risultati ottenuti con l'opzione Analisi Anova risultato può individuare il Analisi nulla stato.
Media e varianza: Dal Sintesi , si può notare che i gruppi hanno la media più alta (cioè, 89.625 ) per il Gruppo 3 e la varianza più alta è 28.125 ottenuto per il Gruppo 2.
Statistica del test (F) vs. valore critico (F Criteri ): Vetrina dei risultati dell'anova Statistica ( F= 8.53 )> Statistica critica ( F Criteri =3.47 ). Pertanto, il modello di dati rifiuta l'opzione Ipotesi nulla .
Valore P rispetto al livello di significatività (a): Anche in questo caso, dal ANOVA risultati, il Valore P ( 0.0019 ) <il Livello di significatività ( a = 0.05 ). Si può quindi affermare che le medie sono diverse e rifiutare l'ipotesi di Ipotesi nulla .
Per saperne di più: Come tracciare un grafico dei risultati dell'anova in Excel (3 esempi)
Metodo 2: decodifica dei risultati dell'ANOVA a due fattori con analisi di replica in Excel
In alternativa, ANOVA: a due fattori con replica valuta la differenza tra le medie di più di due gruppi. Assegniamo i dati seguenti per eseguire questa analisi.
Dopo aver eseguito il Anova: due fattori con analisi di replica Il risultato potrebbe essere il seguente.
Interpretazione dei risultati
Parametri: Valore P agisce solo come parametro per il rifiuto o l'accettazione di Ipotesi nulla .
Variabile 1 Stato significativo: Variabile 1 (cioè, Campione ) ha Valore P (cioè, 0.730 ) maggiore del Livello di significatività (cioè, 0.05 ). Quindi, Variabile 1 non può rifiutare il Ipotesi nulla .
Variabile 2 Stato significativo: Simile a Variabile 1 , Variabile 2 (cioè, Colonne ) ha un Valore P (cioè, 0.112 ) che è maggiore di 0.05 In questo caso, Variabile 2 rientra anche nella Ipotesi nulla Pertanto, i mezzi sono gli stessi.
Stato dell'interazione: Variabili 1 e 2 non hanno alcuna interazione in quanto hanno una Valore P (cioè, 0.175 ) più del Livello di significatività (cioè, 0.05 ).
Nel complesso, nessuna variabile esercita un effetto significativo sulle altre.
Interazione media: Tra i mezzi per Gruppi A , B , e C , Gruppo A ha la media più alta, ma questi valori medi non ci dicono se il confronto è significativo o meno. In questo caso, possiamo osservare i valori medi di Gruppi 1 , 2 , e 3 .
I valori medi di Gruppi 1 , 2 , e 3 hanno valori maggiori per Gruppo 3 Tuttavia, poiché nessuna variabile ha un impatto significativo sull'altra.
Inoltre, non ci sono effetti di interazione significativi, poiché le voci sembrano essere casuali e ripetitive all'interno di un intervallo.
Per saperne di più: Come interpretare i risultati dell'ANOVA a due vie in Excel
Metodo 3: traduzione dei risultati dell'ANOVA a due fattori senza analisi di replica in Excel
Quando entrambi i fattori o le variabili influenzano le variabili dipendenti, gli utenti di solito eseguono ANOVA: a due fattori senza analisi di replica Supponiamo di utilizzare questi ultimi dati per eseguire un'analisi di questo tipo.
I risultati di un'analisi a due fattori senza replica sono simili ai seguenti.
Interpretazione dei risultati
Parametri: Analisi ANOVA a due fattori senza replica ha parametri simili a quelli del fattore singolo ANOVA .
Statistica del test (F) vs valore critico (F Criteri ): Per entrambe le variabili, il Statistica valori ( F= 1.064, 3.234 ) < Statistica critica ( F Criteri =6.944, 6.944 ). Di conseguenza, il modello dei dati non può rifiutare l'opzione Ipotesi nulla Quindi, i mezzi sono equivalenti.
Valore P vs. livello di significatività (a): Ora, nel ANOVA risultati, il Valori P ( 0.426, 0.146 )> il Livello di significatività ( a = 0.05 In questo caso, si può affermare che le medie sono uguali e accettare il risultato di Ipotesi nulla .
Per saperne di più: Come fare l'ANOVA a due vie in Excel (con semplici passaggi)
Conclusione
In questo articolo vengono descritti i tipi di Analisi ANOVA e dimostrare come interpretare ANOVA Speriamo che questo articolo vi aiuti a capire i risultati e vi dia la possibilità di scegliere i rispettivi risultati. Analisi ANOVA Se avete ulteriori domande o avete qualcosa da aggiungere, commentate.
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