ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ
ਅਨੋਵਾ , ਜਾਂ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ , ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਜਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕਈ ਅੰਕੜਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮਿਸ਼ਰਨ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ANOVA ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਕਈ ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਆਓ ਅਸੀਂ ਕਹੀਏ ਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ANOVA ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਤੀਜੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਐਕਸਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਅਨੋਵਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਐਕਸਲ ਵਰਕਬੁੱਕ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰੋ
ANOVA Results.xlsx ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ
3 ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ ਅਨੋਵਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਆਸਾਨ ਤਰੀਕੇ
ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ, ਇੱਥੇ ਅਨੋਵਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀਆਂ 3 ਕਿਸਮਾਂ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਉਹ ਹਨ
(i) ਅਨੋਵਾ: ਸਿੰਗਲ ਫੈਕਟਰ: ਸਿੰਗਲ ਫੈਕਟਰ ਅਨੋਵਾ ਉਦੋਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਵੇਰੀਏਬਲ ਚੱਲਦਾ ਹੈ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨ. ਇਸਲਈ, ਇਹ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
(a) ਨਲ ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ (H 0 ): ਫੈਕਟਰ ਗਰੁੱਪਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਜਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਜੇਕਰ ਅਰਥਾਂ ਨੂੰ µ ਨਾਲ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਲ ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਦਾ ਹੈ: µ 1 = µ 2 = µ 3 …. = µ N .
(b) ਵਿਕਲਪਕ ਅਨੁਮਾਨ (H 1 ): ਕਾਰਕ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਵਿਕਲਪਿਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦੇ ਨਤੀਜੇ µ 1 ≠ µ 2 ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।
(ii)ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਅਨੋਵਾ ਦੋ-ਕਾਰਕ: ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਕਾਰਕਾਂ ਜਾਂ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਹਰੇਕ ਸਮੂਹ ਲਈ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੁਹਰਾਓ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀ ਅਨੋਵਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਾਲ ਦੋ ਕਾਰਕ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਿੰਗਲ ਫੈਕਟਰ ਅਨੋਵਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਸਮਾਨ, ਨਲ ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ (H 0 ) ਦੇ ਦੋ ਰੂਪਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੈਸਟਾਂ ਵਾਲੇ ਦੋ ਕਾਰਕ।
(a) ਪਹਿਲੇ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।
(b) The ਦੂਜੇ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਮਾਧਿਅਮ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਇੰਟਰਐਕਸ਼ਨ ਲਈ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਨਲ ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ ਸਟੇਟਿੰਗ-
<1 ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ।>(c) ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੂਜੇ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਜਾਂ ਇਸਦੇ ਉਲਟ ।
(iii) ਐਨੋਵਾ ਟੂ-ਫੈਕਟਰ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀ: ਜਦੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੂਹਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਾਰਜ ਕਰਵਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੋਵਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਦੋ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇੱਥੇ ਦੋ ਨੱਲ ਕਲਪਨਾ ਹਨ।
ਕਤਾਰਾਂ ਲਈ:
ਨਲ ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ (H 0<10)>): ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਕਾਲਮਾਂ ਲਈ:
ਨਲ ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ (H 0 ): ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੂਹ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਵਿਧੀ 1: ਸਿੰਗਲ ਫੈਕਟਰ ਲਈ ਅਨੋਵਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਐਕਜ਼ੀਕਿਊਟਿੰਗ ਅਨੋਵਾ: ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲਪੈਕ ਤੋਂ ਫੈਕਟਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ 3 ਜਾਂ ਵਧੇਰੇ ਸੁਤੰਤਰ ਨਮੂਨਿਆਂ (ਜਾਂ ਸਮੂਹਾਂ) ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹੈ। ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਚਿੱਤਰ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਮੰਨ ਲਓ ਅਸੀਂ ਅਨੋਵਾ: ਸਿੰਗਲ ਫੈਕਟਰ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ ਚਲਾ ਕੇ <1 ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਾਂ।> ਡੇਟਾ > ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ( ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਭਾਗ ਵਿੱਚ) > ਅਨੋਵਾ: ਸਿੰਗਲ ਫੈਕਟਰ ( ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲ ਦੇ ਅਧੀਨ ਵਿਕਲਪ)। ਟੈਸਟ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਹਨ।
ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ
ਪੈਰਾਮੀਟਰ: ਅਨੋਵਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਨੱਲ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦੀ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਨੋਵਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਤੀਜੇ ਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਤੀਜੇ ਮੁੱਲ ਨੱਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਔਸਤ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ: ਸਾਰਾਂਸ਼ ਤੋਂ, ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਗਰੁੱਪ 3 ਲਈ ਸਮੂਹਾਂ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚੀ ਔਸਤ (ਜਿਵੇਂ, 89.625 ) ਹੈ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅੰਤਰ 28.125 ਗਰੁੱਪ ਲਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। 2.
ਟੈਸਟ ਸਟੈਟਿਸਟਿਕ (F) ਬਨਾਮ ਗੰਭੀਰ ਮੁੱਲ (F ਕ੍ਰਿਟ ): ਅਨੋਵਾ ਨਤੀਜੇ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅੰਕੜੇ ( F= 8.53 ) > ਕ੍ਰਿਟੀਕਲ ਸਟੈਟਿਸਟਿਕ ( F ਕ੍ਰਿਟ =3.47 )। ਇਸਲਈ, ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਨੱਲ ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ ਨੂੰ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪੀ-ਮੁੱਲ ਬਨਾਮ ਸਾਰਥਕ ਪੱਧਰ (ਏ) : ਦੁਬਾਰਾ, ANOVA ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੋਂ, P ਮੁੱਲ ( 0.0019 ) < ਮਹੱਤਵ ਪੱਧਰ ( a = 0.05 )। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਸਾਧਨ ਵੱਖਰੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਲ ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
22>
ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ: ਕਿਵੇਂ ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਫ ਅਨੋਵਾ ਨਤੀਜੇ (3 ਅਨੁਕੂਲ ਉਦਾਹਰਨਾਂ)
ਵਿਧੀ 2: ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਾਲ ਦੋ-ਕਾਰਕ ਲਈ ਅਨੋਵਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡਿੰਗ
ਵਿਕਲਪਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਅਨੋਵਾ: ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਦੋ-ਕਾਰਕ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਉ ਇਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੀਏ।
ਅਨੋਵਾ: ਟੂ-ਫੈਕਟਰ ਵਿਦ ਰਿਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਐਨਾਲਿਸਿਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਨਤੀਜਾ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵਰਗਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ .
ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ
ਪੈਰਾਮੀਟਰ: P ਮੁੱਲ ਕੇਵਲ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਨਲ ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ ਨੂੰ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਜਾਂ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਪੈਰਾਮੀਟਰ।
ਵੇਰੀਏਬਲ 1 ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਥਿਤੀ: ਵੇਰੀਏਬਲ 1 (ਅਰਥਾਤ, ਨਮੂਨਾ ) ਵਿੱਚ ਪੀ ਮੁੱਲ (ਜਿਵੇਂ, 0.730 ) ਮਹੱਤਵ ਪੱਧਰ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, 0.730 ) ਹੈ। , 0.05 )। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਵੇਰੀਏਬਲ 1 ਨੱਲ ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ ਨੂੰ ਰੱਦ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।
1> 
ਵੇਰੀਏਬਲ 2 ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਥਿਤੀ: ਵੇਰੀਏਬਲ 1 , ਵੇਰੀਏਬਲ 2 (ਜਿਵੇਂ, ਕਾਲਮ ) ਦੇ ਸਮਾਨ P ਮੁੱਲ (ਜਿਵੇਂ, 0.112 ) ) ਜੋ 0.05 ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ। ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਵੇਰੀਏਬਲ 2 ਵੀ ਨਲ ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ ਦੇ ਅਧੀਨ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਸਾਧਨ ਹਨਸਮਾਨ।
ਇੰਟਰਐਕਸ਼ਨ ਸਥਿਤੀ: ਵੇਰੀਏਬਲ 1 ਅਤੇ 2 ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਇੰਟਰਐਕਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਇੱਕ P ਮੁੱਲ (ਜਿਵੇਂ, 0.175 ) ਮਹੱਤਵ ਪੱਧਰ (ਜਿਵੇਂ, 0.05 ) ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ।
ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਕੋਈ ਵੀ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇੱਕ ਦੂਜੇ 'ਤੇ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਹੀਂ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਮਤਲਬ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ: ਗਰੁੱਪ A , <ਲਈ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 1>B , ਅਤੇ C , ਗਰੁੱਪ A ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚਾ ਮਤਲਬ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਮਤਲਬ ਮੁੱਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦੇ ਕਿ ਇਹ ਤੁਲਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਗਰੁੱਪ 1 , 2 , ਅਤੇ 3 ਲਈ ਮੱਧਮਾਨ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਗਰੁੱਪ 1 , 2 , ਅਤੇ 3 ਦੇ ਔਸਤ ਮੁੱਲ ਗਰੁੱਪ 3 ਲਈ ਵੱਡੇ ਮੁੱਲ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਿਉਂਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇੱਕ ਦੂਜੇ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਹੀਂ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਹੀਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਐਂਟਰੀਆਂ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਜਾਪਦੀਆਂ ਹਨ।
ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ: ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ ਦੋ-ਪੱਖੀ ਅਨੋਵਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ
ਵਿਧੀ 3: ਦੁਹਰਾਈ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਦੋ-ਕਾਰਕ ਲਈ ਅਨੋਵਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨਾ ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਜਦੋਂ ਦੋਵੇਂ ਕਾਰਕ ਜਾਂ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨੋਵਾ: ਦੋ-ਕਾਰਕ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਅਸੀਂ ਅਜਿਹਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਬਾਅਦ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਦੋ ਕਾਰਕ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਇਸ ਦੇ ਸਮਾਨ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨਹੇਠ ਲਿਖੇ।
ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ
ਪੈਰਾਮੀਟਰ: ਦੋ-ਕਾਰਕ ਐਨੋਵਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀ ਦੇ ਸਮਾਨ ਮਾਪਦੰਡ ਹਨ ਸਿੰਗਲ ਫੈਕਟਰ ANOVA ।
ਟੈਸਟ ਸਟੈਟਿਸਟਿਕ (F) ਬਨਾਮ ਗੰਭੀਰ ਮੁੱਲ (F ਕ੍ਰਿਟ ): ਦੋਵਾਂ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਲਈ, ਸਟੈਟਿਸਟਿਕ ਮੁੱਲ ( F= 1.064, 3.234 ) < ਕ੍ਰਿਟੀਕਲ ਸਟੈਟਿਸਟਿਕ ( F ਕ੍ਰਿਟ =6.944, 6.944 )। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਨੱਲ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਰੱਦ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਸਾਧਨ ਬਰਾਬਰ ਹਨ।
P-ਮੁੱਲ ਬਨਾਮ ਸਾਰਥਕ ਪੱਧਰ (a): ਹੁਣ, <1 ਵਿੱਚ>ANOVA ਨਤੀਜੇ, P ਮੁੱਲ ( 0.426, 0.146 ) > ਮਹੱਤਵ ਪੱਧਰ ( a = 0.05 )। ਉਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਸਾਧਨ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਲ ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ: ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ ਦੋ ਤਰਫਾ ਅਨੋਵਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ (ਆਸਾਨ ਕਦਮਾਂ ਨਾਲ)
ਸਿੱਟਾ
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਅਨੋਵਾ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ ANOVA ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰੋ। ਅਸੀਂ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਲੇਖ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ANOVA ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ। ਟਿੱਪਣੀ ਕਰੋ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਹੋਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਹੈ ਜਾਂ ਜੋੜਨ ਲਈ ਕੁਝ ਹੈ।
ਸਾਡੀ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਵੈੱਬਸਾਈਟ 'ਤੇ ਤੁਰੰਤ ਜਾਓ ਅਤੇ ਐਕਸਲ 'ਤੇ ਸਾਡੇ ਹਾਲੀਆ ਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖੋ। ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ।
