Satura rādītājs
ANOVA vai Noviržu analīze , ir vairāku statistisko modeļu apvienojums, lai noteiktu vidējo vērtību atšķirības grupās vai starp grupām. lietotāji var izmantot vairākus komponentus. ANOVA analīze interpretēt rezultātus programmā Excel.
Pieņemsim, ka mums ir ANOVA analīze rezultāti, kā parādīts zemāk redzamajā ekrāna attēlā.
Šajā rakstā mēs interpretējam vairāku veidu ANOVA rezultāti, kas iegūti, izmantojot Excel.
Lejupielādēt Excel darbgrāmatu
ANOVA rezultātu interpretēšana.xlsx3 vienkāršas metodes ANOVA rezultātu interpretēšanai programmā Excel
Programmā Excel ir 3 veidu ANOVA analīze pieejami. Tie ir
(i) ANOVA: viens faktors: Viena faktora ANOVA tiek veikta, ja ir viens mainīgais. Analīzes rezultāts ir noskaidrot, vai datu modelim ir kādas būtiskas atšķirības tā vidējos lielumos. Tāpēc tā ietver divas nozīmīgas hipotēzes, kas jāatrisina.
(a) nulles hipotēze (H 0 ): Faktors neizraisa atšķirības vidējos lielumos grupās vai starp grupām. Ja vidējos lielumus simbolizē ar µ , tad Nulles hipotēze noslēdz: µ 1 = µ 2 = µ 3 .... = µ N .
(b) Alternatīvā hipotēze (H 1 ): faktors izraisa būtiskas vidējo vērtību atšķirības. Tādējādi Alternatīvas hipotēzes s rezultāti µ 1 ≠ µ 2 .
(ii) ANOVA ar diviem faktoriem un replikāciju: Ja dati satur vairāk nekā vienu atkārtojumu katram faktoru vai neatkarīgo mainīgo kopumam, lietotāji piemēro divus faktorus ar replikāciju. ANOVA analīze . Līdzīgi kā viena faktora ANOVA analīze , divi faktori ar atkārtošanas analīzes testiem diviem variantiem Nulles hipotēze (H 0 ) .
(a) Pirmajam neatkarīgajam mainīgajam grupas vidējie lielumi neatšķiras. .
(b) Grupu vidējie rādītāji attiecībā uz otro neatkarīgo mainīgo lielumu neatšķiras. .
Interakcijai lietotāji var pievienot vēl vienu Nulles hipotēze norādot -
(c) Viens neatkarīgais mainīgais neietekmē otra neatkarīgā mainīgā ietekmi vai otrādi. .
(iii) ANOVA ar diviem faktoriem bez replikācijas: Ja dažādas grupas veic vairāk nekā vienu uzdevumu, lietotāji izpilda divus faktorus bez replikācijas. ANOVA analīze Rezultātā ir divas Nulles hipotēzes .
Vietnei Rindas :
Nulles hipotēze (H 0 ): Nav būtisku atšķirību starp dažādu darba veidu vidējiem rādītājiem .
Vietnei Kolonnas :
Nulles hipotēze (H 0 ): Nav būtisku atšķirību starp dažādu grupu tipu vidējiem rādītājiem .
1. metode: ANOVA rezultātu interpretēšana viena faktora analīzei programmā Excel
Izpilde ANOVA: viens faktors Analīze no Datu analīzes rīku komplekts palīdz lietotājiem noskaidrot, vai pastāv statistiski nozīmīga atšķirība starp 3 vai vairāku neatkarīgu paraugu (vai grupu) vidējiem lielumiem. Nākamajā attēlā redzami dati, kas pieejami testa veikšanai.
Pieņemsim, ka mēs izpildām ANOVA: viena faktora datu analīze programmā Excel, izmantojot Dati > Datu analīze (in Analīze sadaļa)> Anova: viens faktors (saskaņā ar Analīzes rīki Testa rezultāti ir attēloti attēlā zemāk.
Rezultātu interpretācija
Parametri: Anova analīze nosaka Nulles hipotēze "piemērojamību datos. Dažādas rezultātu vērtības no Anova analīze rezultātu var precīzi noteikt Nulles analīze statuss.
Vidējais un novirze: No Kopsavilkums , varat redzēt, ka grupām ir visaugstākie vidējie rādītāji (t. i., 89.625 ) 3. grupai, un vislielākā dispersija ir 28.125 iegūts 2. grupai.
Testa statistika (F) pret kritisko vērtību (F Kritiskais ): Anova rezultātu prezentācija Statistika ( F= 8.53 )> Kritiskā statistika ( F Kritiskais =3.47 ). Tāpēc datu modelis noraida Nulles hipotēze .
P vērtība pret nozīmīguma līmeni (a): Atkal no ANOVA rezultāti,... P vērtība ( 0.0019 ) < Nozīmīguma līmenis ( a = 0.05 ). Tātad jūs varat teikt, ka līdzekļi ir atšķirīgi, un noraidīt. Nulles hipotēze .
Lasīt vairāk: Kā uzzīmēt Anova rezultātus Excel programmā (3 piemēroti piemēri)
2. metode: ANOVA rezultātu dekodēšana divfaktoru analīzei ar atkārtošanas analīzi programmā Excel
Alternatīvi, ANOVA: divfaktoru ar atkārtošanu novērtē starpību starp vairāk nekā divu grupu vidējiem lielumiem. Lai veiktu šo analīzi, piešķirsim tālāk norādītos datus.
Pēc tam, kad veikta Anova: divfaktoru analīze ar atkārtojuma analīzi , rezultāts var izskatīties šādi.
Rezultātu interpretācija
Parametri: P vērtība darbojas tikai kā parametrs, lai noraidītu vai pieņemtu Nulles hipotēze .
Mainīgais lielums Nr. 1 Nozīmīgs statuss: Mainīgais 1 (t.i., Paraugs ) ir P vērtība (t.i., 0.730 ) lielāks par Nozīmīguma līmenis (t.i., 0.05 ). Tādējādi, Mainīgais lielums 1 nevar noraidīt Nulles hipotēze .
Mainīgais lielums Nr. 2 Nozīmīgs statuss: Līdzīgi kā Mainīgais lielums 1 , Mainīgais 2 (t.i., Kolonnas ) ir P vērtība (t.i., 0.112 ), kas ir lielāks par 0.05 Šajā gadījumā, Mainīgais 2 ietilpst arī Nulles hipotēze Tāpēc līdzekļi ir vienādi.
Mijiedarbības statuss: Mainīgie lielumi 1 un 2 nav nekādas mijiedarbības, jo viņiem ir P vērtība (t.i., 0.175 ) vairāk nekā Nozīmīguma līmenis (t.i., 0.05 ).
Kopumā neviens mainīgais lielums viens otru būtiski neietekmē.
Vidējā mijiedarbība: Starp līdzekļiem A grupas , B , un C , A grupa Taču šīs vidējās vērtības nenorāda, vai šis salīdzinājums ir nozīmīgs vai nē. Šajā gadījumā mēs varam aplūkot vidējās vērtības attiecībā uz 1. grupas , 2 , un 3 .
Vidējās vērtības 1. grupas , 2 , un 3 ir lielākas vērtības 3. grupa Tomēr, tā kā neviens mainīgais viens otru būtiski neietekmē.
Nav arī nozīmīgu mijiedarbības efektu, jo šķiet, ka ieraksti ir nejauši un atkārtojas noteiktā diapazonā.
Lasīt vairāk: Kā interpretēt divvirzienu ANOVA rezultātus programmā Excel
3. metode: ANOVA rezultātu tulkošana divfaktoru analīzei bez atkārtošanas programmā Excel
Ja abi faktori vai mainīgie ietekmē atkarīgos mainīgos, lietotāji parasti izpilda ANOVA: divfaktoru analīze bez atkārtošanas analīzes Pieņemsim, ka šādas analīzes veikšanai izmantojam pēdējos datus.
Divu faktoru analīzes bez atkārtošanas rezultāti izskatās šādi.
Rezultātu interpretācija
Parametri: divu faktoru ANOVA analīze bez atkārtošanas ir līdzīgi parametri kā vienfaktoram ANOVA .
Testa statistika (F) pret kritisko vērtību (F Kritiskais ): Attiecībā uz abiem mainīgajiem lielumiem Statistika vērtības ( F= 1.064, 3.234 ) < Kritiskā statistika ( F Kritiskais =6.944, 6.944 ). Rezultātā datu modelis nevar noraidīt Nulles hipotēze . Tātad līdzekļi ir līdzvērtīgi.
P vērtība pret nozīmīguma līmeni (a): Tagad ANOVA rezultāti,... P vērtības ( 0.426, 0.146 )> Nozīmīguma līmenis ( a = 0.05 ). Šādā gadījumā var teikt, ka līdzekļi ir vienādi, un pieņemt, ka Nulles hipotēze .
Lasīt vairāk: Kā veikt divvirzienu ANOVA programmā Excel (ar vienkāršiem soļiem)
Secinājums
Šajā rakstā mēs aprakstām ANOVA analīze un parādīt, kā interpretēt ANOVA Mēs ceram, ka šis raksts palīdzēs jums izprast rezultātus un ļaus jums izvēlēties atbilstošu rezultātu. ANOVA analīzes kas vislabāk atbilst jūsu datiem. Ja jums ir vēl kādi jautājumi vai vēlaties ko pievienot, komentējiet.
Ātri apmeklējiet mūsu apbrīnojamo tīmekļa vietne un skatiet mūsu jaunākos rakstus par Excel. Laimīgu un veiksmīgu Excel.
