Anova သည် ပေးထားသော ဒေတာအစုအပေါ် မည်သည့်အချက်များ သိသာထင်ရှားစွာ သက်ရောက်မှုရှိသည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် ပထမဆုံးအခွင့်အရေး ပေးပါသည်။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပြီးမြောက်ပြီးနောက်၊ ဆန်းစစ်သူတစ်ဦးသည် ဒေတာအတွဲများ၏ တသမတ်တည်းသဘောသဘာဝကို သိသာထင်ရှားစွာအကျိုးသက်ရောက်စေသည့် နည်းစနစ်ဆိုင်ရာအချက်များအပေါ် အပိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပြုလုပ်သည်။ Excel တွင် ANOVA ရလဒ်များကိုဂရပ်ဖစ်ရန်အထူးလှည့်ကွက်အချို့ကိုရှာဖွေနေပါက၊ သင်သည်နေရာမှန်သို့ရောက်ရှိသွားပါပြီ။ Excel တွင် ANOVA ရလဒ်များကို ဂရပ်ဖစ်လုပ်ရန် နည်းလမ်းများစွာရှိသည်။ ဤဆောင်းပါးတွင် Excel တွင် ANOVA ရလဒ်ဂရပ်များ၏ သင့်လျော်သော ဥပမာသုံးခုကို ဆွေးနွေးပါမည်။ ဤအရာအားလုံးကိုလေ့လာရန် လမ်းညွှန်ချက်အပြည့်အစုံကို လိုက်နာကြပါစို့။

လေ့ကျင့်ရေးအလုပ်စာအုပ်ကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ

ဤဆောင်းပါးကိုဖတ်ရှုနေစဉ် လေ့ကျင့်ခန်းလုပ်ရန် ဤလေ့ကျင့်ခန်းစာအုပ်ကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ။ ရှင်းရှင်းလင်းလင်းနားလည်နိုင်စေရန်အတွက် မတူညီသော spreadsheet များတွင် ဒေတာအတွဲများနှင့် နည်းလမ်းများအားလုံး ပါဝင်ပါသည်။

Graph ANOVA Results.xlsx

ANOVA ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း။

Anova သည် သင့်အား ပေးထားသော ဒေတာအစုတစ်ခုပေါ်တွင် မည်သည့်အချက်များ သိသိသာသာ လွှမ်းမိုးမှုရှိသည်ကို ဆုံးဖြတ်နိုင်စေပါသည်။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပြီးမြောက်ပြီးနောက်၊ ဆန်းစစ်သူတစ်ဦးသည် ဒေတာအတွဲများ၏ တသမတ်တည်းသဘောသဘာဝကို သိသာထင်ရှားစွာအကျိုးသက်ရောက်စေသည့် နည်းစနစ်ဆိုင်ရာအချက်များအပေါ် အပိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပြုလုပ်သည်။ ခန့်မှန်းခြေ ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် သက်ဆိုင်သည့် အပိုဒေတာကို ဖန်တီးရန်အတွက် F-test တွင် Anova ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ တွေ့ရှိချက်များကို အသုံးပြုသည်။ ANOVA ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်သည် ဒေတာအတွဲများစွာကို ၎င်းတို့ကြားတွင် ချိတ်ဆက်မှုရှိမရှိ သိနိုင်ရန် တစ်ပြိုင်နက် နှိုင်းယှဉ်ပါသည်။ ANOVA သည် အသုံးပြုသော ကိန်းဂဏန်းနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။စာမေးပွဲမှာ ကျောင်းသားတွေရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် အပြောင်းအလဲတွေ သက်ရောက်မှုရှိတယ်လို့ ပြောလို့ရပါတယ်။ သို့သော်တန်ဖိုးသည် 0.05 ၏ alpha တန်ဖိုးနှင့် နီးစပ်သောကြောင့် အကျိုးသက်ရောက်မှုမှာ သိသိသာသာနည်းပါသည်။

• ယခု ကျွန်ုပ်တို့သွားပါမည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များအတွက် Clustered Column ကိုထည့်သွင်းရန်။
• ပထမဦးစွာ၊ အောက်တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း ဆဲလ်များ၏အကွာအဝေးကိုရွေးချယ်ပါ။
• ယခု Insert tab တွင်၊ ကိုနှိပ်ပါ။ ဇယားကွက်များ အုပ်စုမှ ကော်လံထည့်သွင်းခြင်း သို့မဟုတ် ဘားဇယား ၏ drop-down မြှား။
• ထို့နောက်၊ Clustered Column ဇယားကို ရွေးပါ။

• အကျိုးဆက်အနေဖြင့်၊ သင်သည် အောက်ပါ အစုလိုက်အပြုံလိုက် ကော်လံဇယားကို ရရှိပါမည်။
• နောက်တစ်ခု၊ ဇယားပုံစံကို မွမ်းမံရန်၊ <6 ကို ရွေးပါ>ဇယားဒီဇိုင်း ပြီးနောက်၊ ဇယားပုံစံများ အုပ်စုမှ သင်အလိုရှိသော ပုံစံ 8 ရွေးစရာကို ရွေးပါ။
• သို့မဟုတ် ဇယားပေါ်တွင် ညာဖက်ကလစ်နှိပ်၍ ရွေးချယ်နိုင်သည် Chart Styles အိုင်ကွန်ကို အောက်တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း သင်နှစ်သက်သောပုံစံကို ရွေးချယ်ပါ။

• အထက်ပါလုပ်ငန်းစဉ်ကို လိုက်နာပြီးနောက်၊ သင်ပြင်ဆင်ပြီးပါက၊ ပျမ်းမျှ & အောက်ပါဇယားကို ရယူပါ။ အဆိုင်းနှစ်ခု ကွဲလွဲမှု။ ဤတွင်၊ Axes 1 သည် သင်္ချာရမှတ်နှင့် ဓာတုဗေဒရမှတ်များ၏ ပျမ်းမျှအား ညွှန်ပြပြီး ပုဆိန် 1 သည် သင်္ချာနှင့် ဓာတုဗေဒရမှတ်များ၏ ကွဲလွဲမှုကို ညွှန်ပြပါသည်။
• ဤသည်မှာ Anova ရလဒ်များကို သင်ဂရပ်ဖစ်လုပ်နိုင်ပုံဖြစ်သည်။

နောက်ထပ်ဖတ်ရန်- မညီမျှသောနမူနာအရွယ်အစားဖြင့် Excel တွင် ANOVA နှစ်နည်း (ဥပမာ 2 ခု)

နိဂုံး

ဒါက ဒီနေ့ရဲ့ အဆုံးပါ။အပိုင်း။ ယခုမှစပြီး သင် Excel တွင် Anova ရလဒ်များကို ဂရပ်ဖစ်လုပ်နိုင်မည်ဟု ကျွန်ုပ် အခိုင်အမာ ယုံကြည်ပါသည်။ သင့်တွင် မေးခွန်းများ သို့မဟုတ် အကြံပြုချက်များရှိပါက အောက်ပါမှတ်ချက်များကဏ္ဍတွင် မျှဝေပေးပါ။

Excel ဆိုင်ရာ ပြဿနာများနှင့် ဖြေရှင်းနည်းအမျိုးမျိုးအတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ဝဘ်ဆိုက် Exceldemy.com ကို စစ်ဆေးရန် မမေ့ပါနှင့်။ နည်းလမ်းသစ်များကို ဆက်လက်လေ့လာပြီး ကြီးထွားလာပါ!

Anova ၏ဖော်မြူလာ-

F=  MSE / MST

နေရာတွင်-

F = Anova coefficient

MST = ကုသမှုကြောင့် ပျမ်းမျှနှစ်ထပ်ကိန်းများ

MSE = အမှားကြောင့် ပျမ်းမျှနှစ်ထပ်ကိန်းများ

Anova သည် အမျိုးအစားနှစ်မျိုးဖြစ်သည်- အချက်တစ်ချက် နှင့် အချက်နှစ်ချက်။ နည်းလမ်းသည် ကွဲလွဲမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် သက်ဆိုင်ပါသည်။

• အချက်နှစ်ချက်တွင်၊ များစွာသော မှီခိုကိန်းရှင်များ ရှိပြီး အချက်တစ်ချက်တွင်၊ မှီခိုသော ကိန်းရှင်တစ်ခု ရှိပါမည်။
• Single-factor Anova က ၎င်းကို တွက်ချက်ပါသည်။ ကိန်းရှင်တစ်ခုတည်းအပေါ် အချက်တစ်ချက်၏ သက်ရောက်မှု။ နမူနာဒေတာအတွဲအားလုံးသည် တူညီမှုရှိမရှိ စစ်ဆေးပေးပါသည်။
• Single-factor Anova သည် ကိန်းရှင်အများအပြား၏ ပျမ်းမျှနည်းလမ်းများကြားတွင် ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားသော ကွာခြားချက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။

3 Excel ရှိ ANOVA ရလဒ်များကို ဂရပ်ထုတ်ရန် သင့်လျော်သော ဥပမာများ

ကျွန်ုပ်တို့သည် Excel တွင် ANOVA ရလဒ်များကို ဂရပ်ဖစ်ရန်အတွက် ထိရောက်ပြီး ဆန်းကျယ်သော ဥပမာသုံးခုကို အသုံးပြုပါမည်။ ဤကဏ္ဍတွင် နည်းလမ်းသုံးသွယ်နှင့် ပတ်သက်၍ အကျယ်တဝင့် အသေးစိတ်ဖော်ပြထားသည်။ သင့်ရည်ရွယ်ချက်အတွက် တစ်ခုခုကို သင်သုံးနိုင်သည်၊ ၎င်းတို့သည် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်လာလျှင် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်များစွာရှိသည်။ သင်၏တွေးခေါ်နိုင်စွမ်းနှင့် Excel ဗဟုသုတတို့ကို မြှင့်တင်ပေးသောကြောင့် ဤအရာအားလုံးကို လေ့လာပြီး အသုံးချသင့်သည်။ ဤနေရာတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် Microsoft Office 365 ဗားရှင်းကို အသုံးပြုသည်၊ သို့သော် သင့်စိတ်ကြိုက် အခြားဗားရှင်းကိုမဆို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ မီအောက်ပါနမူနာများအတိုင်း၊ Excel တွင် data analysis toolpak ကို ဦးစွာဖွင့်ရပါမည်။

1. ANOVA အတွက် Plotting Graph- Single Factor

ဤတွင်၊ လုပ်နည်းကို သရုပ်ပြပါမည်။ Excel ရှိ ဂရပ် Anova ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။ ဤဆောင်းပါးဖြင့် ပြီးမြောက်အောင်မြင်ရန် ကြိုးစားနေသည်များကို နားလည်နိုင်စေရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ Excel dataset ကို ဦးစွာ မိတ်ဆက်ပေးပါရစေ။ ကျွန်ုပ်တို့တွင် အချက်များအုပ်စုကိုပြသသည့် ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိသည်။ တစ်ခုတည်းသောအချက် Anova ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု လုပ်ပြီး Excel တွင် ဂရပ်ရလဒ်များပြုလုပ်ရန် အဆင့်များကို ဖြတ်သန်းကြပါစို့။

📌 အဆင့်များ-

• ဦးစွာ၊ ထိပ်ဖဲကြိုးရှိ ဒေတာ တက်ဘ်သို့ သွားပါ။
• ထို့နောက်၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ကိရိယာကို ရွေးပါ။

• ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ဝင်းဒိုး ပေါ်လာသောအခါ၊ Anova: Single Factor ရွေးစရာကို ရွေးပါ။
• ထို့နောက် Ok ကိုနှိပ်ပါ။

• ယခု Anova: Single Factor ဝင်းဒိုး ပွင့်လာပါမည်။
• ထို့နောက်၊ ထည့်သွင်းမှုအပိုင်းအခြား အကွက်အတွင်းရှိ ဆဲလ်များကို ရွေးပါ။
• အမည်ရှိ အကွက်ကို “ပထမတန်းရှိ အညွှန်းများ”<7 ကိုစစ်ဆေးပါ။>.
• အထွက်အကွာအဝေး အကွက်တွင်၊ ကော်လံ သို့မဟုတ် အတန်းကို ဆွဲယူခြင်းဖြင့် သင်၏တွက်ချက်ထားသောဒေတာကို သိမ်းဆည်းလိုသည့် ဒေတာအပိုင်းအခြားကို ပေးပါ။ သို့မဟုတ် သင်သည် New Worksheet Ply ကိုရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် worksheet အသစ်တွင် output ကိုပြသနိုင်ပြီး New Workbook ကိုရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် workbook အသစ်တွင် output ကိုတွေ့နိုင်သည်။
• နောက်တစ်ခု၊ သင်စစ်ဆေးရန် လိုအပ်ပါသည်။ ပထမတန်းရှိ အညွှန်းများ အကယ်၍ ထည့်သွင်းထားသော ဒေတာအပိုင်းအခြားသည် ၊အညွှန်း။
• နောက်တစ်ခု၊ OK ကိုနှိပ်ပါ။

• အကျိုးဆက်အနေဖြင့် Anova ရလဒ်များသည် အောက်တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း ဖြစ်လိမ့်မည်။
• အကျဉ်းချုပ်ဇယားတွင်၊ အုပ်စုတစ်ခုစီ၏ ပျမ်းမျှနှင့် ကွဲလွဲမှုများကို သင်တွေ့လိမ့်မည်။ ဤနေရာတွင် သင်သည် အုပ်စု a အတွက် ပျမ်းမျှအဆင့်မှာ 53.8 ကိုတွေ့မြင်နိုင်သော်လည်း အခြားအုပ်စု c ထက် ကွဲလွဲမှု 528.6 ဖြစ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ အဖွဲ့၀င်များတွင် တန်ဖိုးနည်းပါသည်။
• ဤတွင်၊ Anova ရလဒ်များသည် ကွဲလွဲမှုများကိုသာ တွက်ချက်နေသကဲ့သို့ သိသာထင်ရှားခြင်းမရှိပါ။
• ဤတွင်၊ P-values ​​သည် ၎င်းအကြားဆက်စပ်မှုကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပါသည်။ ကော်လံများနှင့် တန်ဖိုးများသည် 0.05 ထက်များသောကြောင့်၊ ၎င်းသည် ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားသည်မဟုတ်ပါ။ ကော်လံများကြားတွင်လည်း ဆက်စပ်မှု မရှိသင့်ပါ။

• ယခု ကျွန်ုပ်တို့အတွက် Clustered Column ကို ထည့်သွင်းသွားပါမည်။ ရလဒ်များ။
• ပထမဦးစွာ၊ အောက်တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း ဆဲလ်များ၏ အပိုင်းအခြားကို ရွေးပါ။
• ယခု Insert tab တွင်၊ ကော်လံကိုထည့်သွင်းရန် သို့မဟုတ် ထည့်ရန် ၏ drop-down မြှားကို နှိပ်ပါ။ ဇယားများ အုပ်စုမှ ဘားဇယား ။
• ထို့နောက်၊ Clustered Column ဇယားကို ရွေးပါ။

• အကျိုးဆက်အနေဖြင့်၊ သင်သည် အောက်ပါ အစုလိုက်အပြုံလိုက် ကော်လံဇယားကို ရရှိပါမည်။ မတူညီသောအုပ်စုများအကြား ပေါင်းလဒ်၊ ပျမ်းမျှနှင့် ကွဲလွဲမှုတန်ဖိုးများအကြား ကွာခြားချက်ကို ဤနေရာတွင် ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။

• ဇယားပုံစံကို မွမ်းမံရန်၊ <6 ကိုရွေးချယ်ပါ>ဇယားဒီဇိုင်း ပြီးနောက်၊ ဇယားပုံစံများ အုပ်စုမှ သင်အလိုရှိသော ပုံစံ 8 ရွေးစရာကို ရွေးပါ။
• သို့မဟုတ် သင်လုပ်နိုင်သည်ဇယားပေါ်တွင် ညာဖက်ကလစ်နှိပ်ပါ၊ ဇယားပုံစံများ အိုင်ကွန်ကို ရွေးချယ်ပြီး အောက်တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း သင်နှစ်သက်သောပုံစံကို ရွေးချယ်ပါ။

• နောက်ဆုံးတွင် အောက်တွင်ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း Anova ရလဒ်များကို သင်ဂရပ်ဖစ်လုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

Read More- ANOVA ရလဒ်များကို မည်သို့အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုရမည်နည်း။ Excel (နည်းလမ်း 3 ခု)

2. ANOVA အတွက် ဂရပ်ပုံဆွဲခြင်း- နှစ်ချက်ပါသော အချက်နှစ်ချက်

ကျောင်းတစ်ကျောင်း၏ မတူညီသော စာမေးပွဲရမှတ်များအတွက် သင့်တွင် အချက်အလက်အချို့ရှိသည်ဆိုပါစို့။ အဲဒီကျောင်းမှာ နှစ်ဆိုင်းရှိတယ်။ တစ်ခုက မနက်အဆိုင်းအတွက်ဖြစ်ပြီး နောက်တစ်ခုက နေ့အဆိုင်းအတွက်ပါ။ ဆိုင်းနှစ်ခု၏ ကျောင်းသားများ၏ အမှတ်အသားများကြား ဆက်စပ်မှုကို ရှာဖွေရန် အဆင်သင့်ဒေတာကို ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ပြုလုပ်လိုပါသည်။ ပုံတူပွားခြင်း Anova ဖြင့် အချက်နှစ်ချက်ပါသော နှစ်ဆင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ပြုလုပ်ပြီးနောက် Excel တွင် ဂရပ်ဖစ်ရလဒ်များကို လှမ်းကြည့်ကြပါစို့။

📌 အဆင့်များ-

• ဦးစွာ၊ ထိပ်ဖဲကြိုးရှိ ဒေတာ တက်ဘ်သို့ သွားပါ။
• ထို့နောက်၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ကိရိယာကို ရွေးပါ။

• ဒေတာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ဝင်းဒိုး ပေါ်လာသောအခါ၊ Anova: Two-Factor With Replication ရွေးချယ်မှုကို ရွေးပါ။
• နောက်တစ်ခု၊ OK ကိုနှိပ်ပါ။

• ယခု၊ ဝင်းဒိုးအသစ်တစ်ခု ပေါ်လာပါမည်။
• ထို့နောက်၊ ထည့်သွင်းမှုအပိုင်းအခြား အကွက်ရှိ ဒေတာအပိုင်းအခြားကို ရွေးပါ။
• နောက်တစ်ခု၊ အတန်းတစ်ခုလျှင် 4 ကို ရိုက်ထည့်ပါ နမူနာ အကွက်တွင် ဆိုင်းတစ်ခုလျှင် 4 အတန်းရှိသည်။
• အထွက်အပိုင်းအခြား အကွက်တွင်၊ သင်၏တွက်ချက်ထားသောဒေတာကို သိမ်းဆည်းလိုသည့် ဒေတာအပိုင်းအခြားကို ပေးဆောင်ပါ။ ကော်လံမှတဆင့်ဆွဲယူသို့မဟုတ်အတန်း။ သို့မဟုတ် သင်သည် New Worksheet Ply ကိုရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် worksheet အသစ်တွင် output ကိုပြသနိုင်ပြီး New Workbook ကိုရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် workbook အသစ်တွင် output ကိုတွေ့နိုင်ပါသည်။
• နောက်ဆုံးတွင်၊ OK ကိုနှိပ်ပါ။ ။

• ရလဒ်အနေဖြင့်၊ သင်ဖန်တီးထားသော အလုပ်စာရွက်အသစ်ကို သင်တွေ့ရပါမည်။
• ထို့ပြင်၊ နှစ်လမ်းသွား Anova ရလဒ် ဤအလုပ်စာရွက်တွင် ပြထားသည်။
• ဤတွင်၊ ပထမဇယားများ၊ အပြောင်းအလဲများ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို ပြသထားသည်။ အတိုချုပ်အားဖြင့်-
• သင်္ချာရမှတ်တွင် နံနက်အဆိုင်းတွင် ပျမ်းမျှရမှတ်မှာ 65.5 ဖြစ်သော်လည်း နေ့ဆိုင်းတွင် 83.75 ဖြစ်သည်။
• သို့သော်၊ ဓာတုဗေဒ စာမေးပွဲတွင် နံနက်အဆိုင်းတွင် ပျမ်းမျှရမှတ်မှာ 87 ဖြစ်သော်လည်း Day shift တွင် 77.5 ဖြစ်သည်။
• နံနက်အဆိုင်းတွင် 91 တွင် ကွဲလွဲမှုသည် အလွန်မြင့်မားပါသည်။ သင်္ချာစာမေးပွဲ။
• အကျဉ်းချုပ်တွင် အချက်အလက်အပြည့်အစုံကို သင်ရရှိမည်ဖြစ်သည်။
• ထိုနည်းတူစွာ၊ Anova အပိုင်းရှိ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများနှင့် တစ်ဦးချင်းအကျိုးသက်ရောက်မှုများကို အကျဉ်းချုံးနိုင်သည်။ အတိုချုပ်အားဖြင့်-
• ကော်လံများ၏ P-value သည် 0.037 ဖြစ်ပြီး ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားသောကြောင့် စာမေးပွဲရှိ ကျောင်းသားများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် အပြောင်းအလဲများ၏ သက်ရောက်မှုရှိသည်ဟု သင်ပြောနိုင်ပါသည်။ သို့သော် တန်ဖိုးသည် 0.05 ၏ အယ်လ်ဖာတန်ဖိုးနှင့် နီးစပ်သောကြောင့် အကျိုးသက်ရောက်မှုမှာ သိသိသာသာနည်းပါသည်။
• သို့သော် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှု၏ P-value သည် 0.000967 ထက် များစွာနည်းပါသည်။ alpha တန်ဖိုးသည် ကိန်းဂဏန်းအရ အလွန်သိသာထင်ရှားလှပြီး စာမေးပွဲနှစ်ခုလုံးအပေါ် အပြောင်းအလဲ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် အလွန်ဟု ဆိုနိုင်ပါသည်။မြင့်မားသည်။

• ယခုကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များအတွက် Clustered Column ကို ထည့်သွင်းပါမည်။
• ပထမဦးစွာ အားလုံးထဲမှ၊ အောက်တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း ဆဲလ်များ၏ အပိုင်းအခြားကို ရွေးပါ။
• ယခုအခါ၊ Insert tab တွင်၊ Insert Column သို့မဟုတ် Bar Chart ၏ drop-down မြှားကို နှိပ်ပါ။>ဇယားများ အုပ်စု။
• ထို့နောက်၊ Clustered Column ဇယားကို ရွေးပါ။

• တစ်ခုအနေဖြင့် အကျိုးဆက်အနေဖြင့်၊ သင်သည် အောက်ပါ အစုလိုက် ကော်လံဇယားကို ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ ဇယားကို ပြင်ဆင်ရန်၊ ဇယားကို နှိပ်ပြီး အောက်ဖော်ပြပါအတိုင်း ဒေတာကို ရွေးချယ်ပါ တဘ်မှ ဒေတာကို ရွေးချယ်ပါ ။

• ထို့ကြောင့်၊ ဒေတာအရင်းအမြစ်ကိုရွေးချယ်ပါ ဝင်းဒိုး ပေါ်လာပါမည်။
• ထို့နောက်၊ Serires1 ကိုရွေးပြီး တည်းဖြတ်ရန် ကိုနှိပ်ပါ။

• ထို့ကြောင့်၊ စီးရီးများကို တည်းဖြတ်ရန် ဝင်းဒိုး ပေါ်လာပါမည်။
• ထို့နောက် အောက်တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း စီးရီးအမည်ကို ရိုက်ထည့်ပါ။
• နောက်တစ်ခု OK ကိုနှိပ်ပါ။

• အလားတူလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုပြီးနောက်၊ သင်သည် Series2<ဟု အမည်ပြောင်းရမည်ဖြစ်ပါသည်။ 7>။
• နောက်တစ်ခု၊ ဇယားစတိုင်ကိုမွမ်းမံရန်၊ ဇယားပုံစံများ ကိုရွေးချယ်ပြီးနောက်၊ သင်နှစ်သက်သော ပုံစံ 8 ရွေးစရာကို ဇယားပုံစံများ<7 မှ ရွေးချယ်ပါ။> အဖွဲ့။
• သို့မဟုတ် သင်သည် ဇယားပေါ်တွင် ညာဖက်ကလစ်နှိပ်ပြီး ဇယားပုံစံများ အိုင်ကွန်ကို ရွေးချယ်ပြီး အောက်တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း သင်နှစ်သက်သော ပုံစံကို ရွေးချယ်နိုင်ပါသည်။

• နောက်ဆုံးတွင်၊ သင်သည် တစ်မှတ်နှစ်မှတ်၏ ပျမ်းမျှရမှတ်၏ အောက်ပါဇယားကို ရနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဤတွင်၊ Axes 1 သည် အဆိုင်းနှစ်ခု၏ ပျမ်းမျှသင်္ချာရမှတ်ကို ညွှန်ပြပြီး axes 1 က ဖော်ပြသည်။အဆိုင်းနှစ်ခု၏ ပျမ်းမျှ ဓာတုဗေဒရမှတ်။

• ယခု၊ ရမှတ်များ၏ကွဲလွဲမှုအတွက် အစုလိုက်အပြုံလိုက်ဘားတစ်ခု ထည့်သွင်းသွားပါမည်။
• ဦးစွာ၊ အောက်ဖော်ပြပါအတိုင်း ဆဲလ်များ၏ အပိုင်းအခြားကို ရွေးပါ။
• ယခု Insert tab တွင်၊ Insert Column သို့မဟုတ် Bar Chart ၏ drop-down မြှားကို နှိပ်ပါ။ ဇယားများ အုပ်စု။
• ထို့နောက်၊ Clustered Bar ဇယားကို ရွေးပါ။

• ထို့ကြောင့်၊ သင်သည် အောက်ပါဇယားကို ရရှိပါလိမ့်မည်။

• အထက်ပါလုပ်ငန်းစဉ်ကို လိုက်နာပြီးနောက်၊ ဆိုင်းနှစ်ခုကွဲလွဲမှု၏ အောက်ပါဇယားကို သင်ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ ဤတွင်၊ Axes 1 သည် အဆိုင်းနှစ်ခု၏ သင်္ချာရမှတ်၏ ကွဲလွဲမှုကို ညွှန်ပြပြီး axes 1 သည် အဆိုင်းနှစ်ခု၏ ဓာတုဗေဒရမှတ်၏ ကွဲလွဲမှုကို ညွှန်ပြသည်။

ဤသို့ သင်သည် Anova ရလဒ်များကို ဂရပ်ဖစ်လုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

Read More: ANOVA တွင် နည်းလမ်းနှစ်သွယ်ဖြင့် ပြုလုပ်နည်း (လွယ်ကူသောအဆင့်များဖြင့်)

3. ANOVA အတွက် ဂရပ်ပုံဆွဲခြင်း- ကူးယူခြင်းမရှိဘဲ အချက်နှစ်ချက်

ယခု၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Excel တွင် ပုံတူပွားခြင်း Anova ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ဂရပ်ရလဒ်များမပါဘဲ အချက်နှစ်ချက်၏နည်းလမ်းကို လိုက်နာခြင်းဖြင့် ကွဲလွဲမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်ပါမည်။ ကျောင်းတစ်ကျောင်း၏ မတူညီသော စာမေးပွဲရမှတ်များဆိုင်ရာ အချက်အလက်အချို့ရှိသည်ဆိုပါစို့။ အဲဒီကျောင်းမှာ နှစ်ဆိုင်းရှိတယ်။ တစ်ခုက မနက်အဆိုင်းအတွက်ဖြစ်ပြီး နောက်တစ်ခုက နေ့အဆိုင်းအတွက်ပါ။ ဆိုင်းနှစ်ခု၏ ကျောင်းသားများ၏ အမှတ်အသားများကြား ဆက်စပ်မှုကို ရှာဖွေရန် အဆင်သင့်ဒေတာကို ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ပြုလုပ်လိုပါသည်။ အဆင့်ဆင့်လျှောက်လှမ်းကြပါစို့Anova ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမျိုးမပါပဲ အချက်နှစ်ချက်ပါပြီး Excel တွင် ဂရပ်ဖစ်ရလဒ်များကို ပြုလုပ်ပါ။

📌 အဆင့်များ-

• ပထမ ထိပ်ဖဲကြိုးရှိ ဒေတာ တက်ဘ်သို့ သွားပါ။
• ထို့နောက်၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ကိရိယာကို ရွေးပါ။

• ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ဝင်းဒိုး ပေါ်လာသောအခါ၊ Anova: နှစ်ဆင့်ပွားခြင်းမရှိဘဲ အချက်နှစ်ချက် ရွေးချယ်မှုကို ရွေးပါ။
• နောက်တစ်ခု၊ <6 ကိုနှိပ်ပါ။>OK ။

• ယခု၊ ဝင်းဒိုးအသစ်တစ်ခု ပေါ်လာပါမည်။
• ထို့နောက်၊ ရွေးပါ Input Range box ရှိ ဒေတာအပိုင်းအခြား။
• Output Range box တွင်၊ ကော်လံကိုဆွဲယူခြင်းဖြင့် သင်၏တွက်ချက်ထားသောဒေတာကို သိမ်းဆည်းလိုသည့် ဒေတာအပိုင်းအခြားကို ပေးဆောင်ပါ။ သို့မဟုတ် အတန်း။ သို့မဟုတ် သင်သည် New Worksheet Ply ကိုရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် worksheet အသစ်တွင် output ကိုပြသနိုင်ပြီး New Workbook ကိုရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် workbook အသစ်တွင် output ကိုတွေ့နိုင်သည်။
• နောက်တစ်ခု၊ သင်စစ်ဆေးရန် လိုအပ်ပါသည်။ အညွှန်းများ အညွှန်းပါသည့် ဒေတာအပိုင်းအခြားကို ထည့်သွင်းပါက။
• နောက်ဆုံးတွင်၊ OK ကိုနှိပ်ပါ။

• ရလဒ်အနေဖြင့်၊ သင်ဖန်တီးထားသော အလုပ်စာရွက်အသစ်ကိုတွေ့ရပါမည်။
• ရလဒ်အနေဖြင့်၊ အောက်ဖော်ပြပါပုံအတိုင်း Anova ရလဒ်နှစ်ရပ်ကို သင်ရရှိမည်ဖြစ်သည်။
• ပျမ်းမျှရမှတ် သင်္ချာရဲ့ မနက်ပိုင်းရမှတ်က 65.5 ဖြစ်ပေမယ့် Day shift မှာ 83.75 ဖြစ်ပါတယ်။
• ဒါပေမယ့် ဓာတုဗေဒ စာမေးပွဲမှာ မနက်ပိုင်း ပျမ်းမျှရမှတ်က 87၊ သို့သော် Day shift တွင် 77.5 ဖြစ်သည်။
• ကော်လံများ၏ P-value သည် 0.24 ဖြစ်ပြီး ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားလှသည်။