ANOVA , arba Skirtumų analizė , yra kelių statistinių modelių junginys, skirtas vidurkių skirtumams grupėse arba tarp grupių nustatyti. naudotojai gali naudoti kelis komponentus ANOVA analizė interpretuoti rezultatus "Excel" programoje.

Tarkime, kad turime ANOVA analizė rezultatus, kaip parodyta toliau pateiktoje ekrano kopijoje.

Šiame straipsnyje aiškiname kelių tipų ANOVA rezultatus, gautus naudojant "Excel" programą.

Atsisiųsti "Excel" darbaknygę

3 paprasti ANOVA rezultatų aiškinimo "Excel" programoje metodai

"Excel" programoje yra 3 tipų ANOVA analizė yra. Jie yra

(i) ANOVA: vienas veiksnys: Vieno veiksnio ANOVA atliekama, kai veikia vienas kintamasis. Analizės rezultatas - išsiaiškinti, ar duomenų modelio vidurkiai reikšmingai skiriasi. Todėl ji kelia dvi svarbias hipotezes, kurias reikia išspręsti.

(a) Nulinė hipotezė (H ₀ ): Veiksnys nesukelia vidurkių skirtumo nei grupėse, nei tarp grupių. Jei vidurkiai simbolizuojami su µ , tada Nulinė hipotezė daro išvadas: µ ₁ = µ ₂ = µ ₃ .... = µ _N .

(b) Alternatyvioji hipotezė (H ₁ ): veiksnys lemia reikšmingus vidurkių skirtumus. Alternatyvios hipotezės rezultatai µ ₁ ≠ µ ₂ .

(ii) ANOVA dviejų veiksnių su replikacija: Kai duomenyse yra daugiau nei viena iteracija kiekvienam veiksnių ar nepriklausomų kintamųjų rinkiniui, naudotojai taiko du veiksnius su pakartojimu ANOVA analizė . Panašiai kaip ir vienas veiksnys ANOVA analizė , du veiksniai su dviejų variantų pakartojimo analizės testais Nulinė hipotezė (H ₀ ) .

(a) Grupių pirmojo nepriklausomo kintamojo vidurkiai nesiskiria .

(b) Grupių antrojo nepriklausomo kintamojo vidurkiai nesiskiria .

Dėl sąveikos naudotojai gali pridėti dar vieną Nulinė hipotezė teiginys -

(c) Vienas nepriklausomas kintamasis neturi įtakos kito nepriklausomo kintamojo poveikiui arba atvirkščiai. .

(iii) ANOVA dviejų veiksnių be replikacijos: Kai skirtingos grupės atlieka daugiau nei vieną užduotį, naudotojai vykdo du veiksnius be dubliavimo ANOVA analizė . Dėl to yra dvi Nulinės hipotezės .

Tinklalapiui Eilutės :

Nulinė hipotezė (H ₀ ): Reikšmingo skirtumo tarp skirtingų darbo rūšių vidurkių nėra .

Tinklalapiui Stulpeliai :

Nulinė hipotezė (H ₀ ): Reikšmingo skirtumo tarp skirtingų tipų grupių vidurkių nėra .

1 metodas: ANOVA rezultatų aiškinimas atliekant vieno faktoriaus analizę "Excel" programoje

Vykdymas ANOVA: vienas veiksnys Analizė iš Duomenų analizės įrankių paketas padeda naudotojams nustatyti, ar yra statistiškai reikšmingas skirtumas tarp 3 ar daugiau nepriklausomų imčių (arba grupių) vidurkių. Toliau pateiktame paveikslėlyje parodyti duomenys, kuriuos galima naudoti testui atlikti.

Tarkime, kad vykdome ANOVA: vieno veiksnio duomenų analizė "Excel" programoje, eidami per Duomenys > Duomenų analizė (į Analizė skirsnis)> Anova: vienas veiksnys (pagal Analizės įrankiai Bandymo rezultatai pavaizduoti toliau pateiktame paveikslėlyje.

Rezultatų aiškinimas

Parametrai: Anova analizė nustato Nulinė hipotezė duomenų pritaikomumą. Skirtingos rezultatų reikšmės iš Anova analizė rezultatą galima tiksliai nustatyti Nulinė analizė statusas.

Vidurkis ir nuokrypis: Iš Santrauka , matote, kad grupės turi didžiausią vidurkį (t. y, 89.625 ) 3 grupėje, o didžiausia dispersija yra 28.125 2 grupės duomenys.

Testo statistikos (F) ir kritinės reikšmės (F _Kritinis ): Anova rezultatų pristatymas Statistika ( F= 8.53 )> Kritinė statistika ( F _Kritinis =3.47 ). Todėl duomenų modelis atmeta Nulinė hipotezė .

P reikšmės ir reikšmingumo lygio santykis (a): Vėlgi, iš ANOVA rezultatus,... P reikšmė ( 0.0019 ) < Reikšmingumo lygis ( a = 0.05 ). Taigi, galite teigti, kad priemonės skiriasi, ir atmesti Nulinė hipotezė .

Skaityti daugiau: Kaip "Excel" programoje pateikti Anova rezultatų grafikus (3 tinkami pavyzdžiai)

2 metodas: ANOVA rezultatų iššifravimas "Excel" programoje dviem faktoriams su pakartojimo analize

Arba, ANOVA: dviejų veiksnių su pakartojimu įvertina daugiau nei dviejų grupių vidurkių skirtumą. Šiai analizei atlikti priskirkime toliau pateiktus duomenis.

Atlikus Anova: dviejų veiksnių su pakartojimo analize , rezultatas gali atrodyti taip.

Rezultatų aiškinimas

Parametrai: P reikšmė veikia tik kaip parametras, pagal kurį atmetamas arba priimamas Nulinė hipotezė .

1 kintamasis Reikšminga būsena: Kintamasis 1 (t. y., Pavyzdys ) turi P reikšmė (t. y., 0.730 ) didesnis už Reikšmingumo lygis (t. y., 0.05 ). Taigi, Kintamasis 1 negali atmesti Nulinė hipotezė .

2 kintamasis Reikšmingas statusas: Panašus į Kintamasis 1 , Kintamasis 2 (t. y., Stulpeliai ) turi P reikšmė (t. y., 0.112 ), kuri yra didesnė už 0.05 Šiuo atveju, Kintamasis 2 taip pat patenka į Nulinė hipotezė . Todėl priemonės yra vienodos.

Sąveikos būsena: Kintamieji 1 ir 2 neturi jokios sąveikos, nes jie turi P reikšmė (t. y., 0.175 ) daugiau nei Reikšmingumo lygis (t. y., 0.05 ).

Apskritai nė vienas kintamasis nedaro reikšmingo poveikio vienas kitam.

Vidutinė sąveika: Tarp priemonių A grupės , B , ir C , A grupė turi didžiausią vidurkį. Tačiau šios vidutinės reikšmės neparodo, ar šis palyginimas yra reikšmingas, ar ne. Šiuo atveju galime pažvelgti į vidutines reikšmes 1 grupė , 2 , ir 3 .

Vidutinės vertės 1 grupė , 2 , ir 3 turi didesnes vertes 3 grupė . Tačiau, kadangi nė vienas kintamasis neturi reikšmingo poveikio vienas kitam.

Taip pat nėra reikšmingų sąveikos efektų, nes atrodo, kad įrašai yra atsitiktiniai ir pasikartojantys tam tikrame intervale.

Skaityti daugiau: Kaip interpretuoti dviejų krypčių ANOVA rezultatus programoje "Excel

3 metodas: ANOVA rezultatų vertimas "Excel" programa dviem veiksniais be pakartotinės analizės

Kai abu veiksniai ar kintamieji daro įtaką priklausomiems kintamiesiems, naudotojai paprastai vykdo ANOVA: dviejų veiksnių be pakartojimo analizės . Tarkime, kad tokiai analizei atlikti naudojame pastaruosius duomenis.

Dviejų veiksnių analizės be pakartojimo rezultatai atrodo panašiai.

Rezultatų aiškinimas

Parametrai: dviejų veiksnių ANOVA analizė be pakartojimo turi panašius parametrus kaip ir vieno veiksnio ANOVA .

Testo statistika (F) ir kritinė reikšmė (F _Kritinis ): Abiejų kintamųjų atveju Statistika vertės ( F= 1.064, 3.234 ) < Kritinė statistika ( F _Kritinis =6.944, 6.944 ). Todėl duomenų modelis negali atmesti Nulinė hipotezė . Taigi, priemonės yra lygiavertės.

P reikšmės ir reikšmingumo lygio santykis (a): Dabar, kai ANOVA rezultatus,... P vertės ( 0.426, 0.146 )> Reikšmingumo lygis ( a = 0.05 ). Tokiu atveju galima teigti, kad priemonės yra vienodos, ir priimti Nulinė hipotezė .

Skaityti daugiau: Kaip atlikti dviejų krypčių ANOVA programoje "Excel" (paprastais žingsniais)

Išvada

Šiame straipsnyje aprašome tipus. ANOVA analizė ir parodyti, kaip interpretuoti ANOVA rezultatus "Excel" programoje. Tikimės, kad šis straipsnis padės jums suprasti rezultatus ir suteiks pranašumą pasirenkant atitinkamą ANOVA analizė kurie geriausiai atitinka jūsų duomenis. Jei turite papildomų klausimų arba norite ką nors pridurti, rašykite komentarus.

Greitai apsilankykite mūsų nuostabioje svetainė ir peržiūrėkite mūsų naujausius straipsnius apie "Excel". Laimingo tobulėjimo.