ANOVA или Анализа на варијанса , е спојување на повеќе статистички модели за да се пронајдат разликите во средствата во или помеѓу групите. Корисниците можат да користат повеќе компоненти на АНОВА анализа за да ги интерпретираат резултатите во Excel.

Да речеме дека ги имаме резултатите од АНОВА анализа како што е прикажано на сликата подолу.

Во овој напис, интерпретираме повеќе типови на ANOVA резултати добиени со помош на Excel.

Преземете Excel Workbook

3 лесни методи за интерпретирање на резултатите од ANOVA во Excel

Во Excel, достапни се 3 типа на АНОВА анализа . Тие се

(i) ANOVA: Single Factor: Single factor ANOVA се изведува кога една променлива е во игра. Резултатот од анализата е да се открие дали моделот на податоци има некои значајни разлики во неговите средства. Затоа, носи две истакнати хипотези за решавање.

(а) Нулта хипотеза (H ₀ ): Факторот не предизвикува разлика во средствата во или помеѓу групите. Ако средствата се симболизираат со µ , тогаш Нулта хипотеза заклучува: µ ₁ = µ ₂ = µ ₃ …. = µ _N .

(б) Алтернативна хипотеза (H ₁ ): факторот предизвикува значителни разлики во средствата. Така, Алтернативната хипотеза резултира со µ ₁ ≠ µ ₂ .

(ii)Двофакторна ANOVA со репликација: Кога податоците содржат повеќе од една итерација за секое множество фактори или независни променливи, корисниците применуваат два фактори со репликација АНОВА анализа . Слично на единечниот фактор АНОВА анализа , два фактори со тестови за анализа на репликација за две варијанти на Нулта хипотеза (H ₀ ) .

(а) Групите немаат разлика во нивните средини за првата независна променлива .

(б) На групите немаат разлика во нивните средини за втората независна променлива .

За интеракција, корисниците можат да додадат друга Нулта хипотеза наведувајќи-

(в) Една независна променлива не влијае на влијанието на другата независна променлива или обратно .

(iii) Двофакторна АНОВА без репликација: Кога повеќе од една задача се спроведува од различни групи, корисниците извршуваат два фактори без репликација во АНОВА анализа . Како резултат на тоа, постојат две Нулти хипотези .

За Редови :

Нулта хипотеза (H ₀ ): Нема значајна разлика помеѓу средствата за различни типови работни места .

За Колони :

Нулта хипотеза (H ₀ ): Нема значајна разлика помеѓу средната вредност на различните типови на групи .

Метод 1: Толкување на резултатите од АНОВА за еден фактор Анализа во Excel

Извршување ANOVA: SingleФакторот Анализа од Пакот со алатки за анализа на податоци им помага на корисниците да откријат дали има статистички значајна разлика помеѓу средната вредност на 3 или повеќе независни примероци (или групи). Следната слика ги прикажува податоците достапни за извршување на тестот.

Да претпоставиме дека ја извршивме ANOVA: Single Factor Data Analysis во Excel со поминување низ Податоци > Анализа на податоци (во делот Анализа ) > Anova: Single Factor (под Алатки за анализа опции). Резултатите од тестот се прикажани на сликата подолу.

Толкување на резултатот

Параметри: Анализа на Анова ја одредува применливоста на Нулта хипотеза во податоците. Различните вредности на резултатот од исходот на Анова анализа може точно да го утврдат статусот Нулта анализа .

Просек и варијанса: Од Резиме , можете да видите дека групите имаат највисок просек (т.е., 89,625 ) за групата 3 и највисоката варијанса е 28,125 добиена за групата 2.

Тест статистика (F) наспроти критична вредност (F _Crit ): Приказ на резултатите од Anova Статистика ( F= 8,53 ) > Критична статистика ( F _Крит =3,47 ). Затоа, моделот на податоци ја отфрла Нулта хипотеза .

P-вредност наспроти ниво на значајност (а) : Повторно, од ANOVA исходите, P вредност ( 0,0019 ) < Нивото на значење ( a = 0,05 ). Значи, можете да кажете дека средствата се различни и да ја отфрлите Нултата хипотеза .

Прочитајте повеќе: Како да ги прикачите резултатите од Anova во Excel (3 соодветни примери)

Метод 2: Декодирање на резултатите од ANOVA за двофакторни со анализа на репликација во Excel

Алтернативно, АНОВА: Дво-фактор со репликација ја проценува разликата помеѓу средини на повеќе од две групи. Ајде да ги доделиме податоците подолу за да ја извршиме оваа анализа.

По извршувањето на Anova: Двофакторна со анализа на репликација , исходот може да изгледа вака .

Толкување на резултатот

Параметри: P Value делува само како параметар за отфрлање или прифаќање на Нулта хипотеза .

Променлива 1 Значаен статус: Променлива 1 (т.е., Примерок ) има P вредност (т.е., 0,730 ) поголема од Ниво на значење (т.е. , 0,05 ). Така, Променлива 1 не може да ја отфрли Нултата хипотеза .

Значаен статус на променливата 2: Слично на Променлива 1 , Променлива 2 (т.е., Колони ) има P вредност (т.е., 0,112 ) што е поголемо од 0,05 . Во овој случај, Променлива 2 исто така спаѓа во Нулта хипотеза . Затоа, средствата сеистото.

Статус на интеракција: Променливите 1 и 2 немаат никаква интеракција бидејќи имаат P вредност (т.е., 0,175 ) повеќе од Нивото на значење (т.е., 0,05 ).

Генерално, ниту една променлива нема значајно влијание една врз друга.

Средна интеракција: Меѓу средствата за Групите А , B и C , Групата А има највисока средна вредност. Но, овие средни вредности не кажуваат дали оваа споредба е значајна или не. Во овој случај, можеме да ги погледнеме средните вредности за Групи 1 , 2 и 3 .

Средните вредности на Групи 1 , 2 и 3 имаат поголеми вредности за Група 3 . Сепак, бидејќи ниедна променлива нема значително влијание една врз друга.

Исто така, нема значајни ефекти на интеракција бидејќи записите се чини дека се случајни и се повторуваат во опсег.

Прочитајте повеќе: Како да се интерпретираат двонасочни резултати од ANOVA во Excel

Метод 3: Преведување на резултатите од ANOVA за двофактор без репликација Анализа во Excel

Кога и факторите или променливите влијаат на зависните променливи, корисниците обично извршуваат ANOVA: Двофакторна без анализа на репликација . Да речеме дека ги користиме последните податоци за да извршиме таква анализа.

Резултатите од анализата со два фактори без репликација изгледаат слични наследново.

Толкување на резултатот

Параметри: Двофакторна АНОВА анализа без репликација има слични параметри како единствениот фактор АНОВА .

Тест статистика (F) наспроти критична вредност (F _Крит ): За двете променливи, вредностите Статистика ( F= 1,064, 3,234 ) < Критична статистика ( F _Крит =6,944, 6,944 ). Како резултат на тоа, моделот на податоци не може да ја отфрли Нулта хипотеза . Значи, средствата се еквивалентни.

P-вредност наспроти ниво на значајност (а): Сега, во АНОВА исходи, P вредностите ( 0,426, 0,146 ) > Ниво на значење ( a = 0,05 ). Во тој случај, можете да кажете дека средствата се исти и да ја прифатите Нултата хипотеза .

Прочитај повеќе: Како да направите двонасочна АНОВА во Excel (со лесни чекори)

Заклучок

Во овој напис, ги опишуваме типовите на АНОВА Анализирајте и покажете го начинот на интерпретација на резултатите од ANOVA во Excel. Се надеваме дека оваа статија ќе ви помогне да ги разберете резултатите и ќе ви даде предност да ги изберете соодветните АНОВА анализи кои најдобро одговараат на вашите податоци. Коментирајте ако имате дополнителни прашања или имате нешто да додадете.

Набрзина посетете ја нашата неверојатна веб-страница и проверете ги нашите неодамнешни написи на Excel. Среќен успех.