مواد جي جدول
ANOVA ، or Analysis of Variance ، ڪيترن ئي شمارياتي ماڊلز جو هڪ مجموعو آهي ته جيئن گروپن جي اندر يا وچ ۾ فرق ڳولڻ لاءِ. استعمال ڪندڙ هڪ ANOVA Analysis جا گھڻا حصا استعمال ڪري سگھن ٿا نتيجن کي Excel ۾ بيان ڪرڻ لاءِ.
چون ٿا ته اسان وٽ آهن ANOVA Analysis نتيجا جيئن هيٺ ڏنل اسڪرين شاٽ ۾ ڏيکاريا ويا آهن.
هن آرٽيڪل ۾، اسان ڪيترن ئي قسمن جي تشريح ڪريون ٿا ANOVA نتيجن جو Excel استعمال ڪندي حاصل ڪيو.
Download Excel Workbook
ANOVA Results.xlsx
3 آسان طريقا انووا نتيجن جي تشريح لاءِ Excel ۾
Excel ۾، هتي 3 قسمن جا آهن ANOVA Analysis موجود آهن. اهي آهن
(i) ANOVA: Single Factor: Single factor ANOVA پرفارم ڪيو ويندو آهي جڏهن هڪ واحد متغير راند ۾ هوندو آهي. تجزيو جو نتيجو اهو ڳولڻ آهي ته ڇا ڊيٽا ماڊل ان جي ذريعن ۾ ڪي اهم فرق آهن. تنهن ڪري، اهو حل ڪرڻ لاءِ ٻه نمايان مفروضا رکي ٿو.
(a) Null Hypothesis (H 0 ): عنصر گروپن جي اندر يا وچ ۾ مطلب ۾ ڪو به فرق نه ٿو ڪري. جيڪڏهن مطلب µ سان علامتي آهي، پوءِ Null Hypothesis concludes: µ 1 = µ 2 = µ 3 …. = µ N .
(b) متبادل مفروضو (H 1 ): عامل سببن ۾ اهم فرق پيدا ڪري ٿو. اهڙيءَ طرح، متبادل مفروضو ن جي نتيجي ۾ µ 1 ≠ µ 2 .
(ii)انووا ٻه فيڪٽر ريپليڪيشن سان: جڏهن ڊيٽا ۾ فيڪٽرز جي هر هڪ سيٽ يا آزاد متغيرن لاءِ هڪ کان وڌيڪ ورهاڱي تي مشتمل هوندو آهي، صارف نقل سان ٻه عنصر لاڳو ڪندا آهن ANOVA تجزيا . ساڳي فڪر سان ملندڙ جلندڙ ANOVA تجزيي ، ٻه عنصر نقل تجزيي ٽيسٽ سان گڏ ٻن مختلف قسمن لاءِ Null Hypothesis (H 0 ) .
(a) گروپن کي پهرين آزاد متغير لاءِ انهن جي ذريعن ۾ ڪو به فرق نه آهي .
(b) The گروپن کي ٻئي آزاد متغير لاءِ انهن جي ذريعن ۾ ڪوبه فرق ناهي.
انٽراڪشن لاءِ، استعمال ڪندڙ هڪ ٻيو اضافو ڪري سگهن ٿا نول مفروضو اسٽيٽنگ-
0> (c) هڪ آزاد متغير ٻئي آزاد متغير جي اثر تي اثر انداز نٿو ٿئي يا ان جي برعڪس .(iii) انووا ٻه فيڪٽر بغير نقل جي: جڏهن هڪ کان وڌيڪ ڪم مختلف گروپن پاران ڪيا وڃن ٿا، صارفين ٻن عنصرن تي عمل ڪن ٿا بغير نقل جي ANOVA Analysis . نتيجي طور، اتي ٻه آهن Null Hypothesis .
For Rows :
Null Hypothesis (H 0<10)>): مختلف نوڪرين جي قسمن جي وچ ۾ ڪو خاص فرق ناهي .
جي لاءِ ڪالمن :
Null Hypothesis (H 0 ): مختلف گروپن جي قسمن جي وچ ۾ ڪو خاص فرق ناهي .
طريقو 1: واحد فيڪٽر لاءِ انووا نتيجن جي تشريح ايڪسل ۾ تجزيو
ايگزيڪيوشن ANOVA: اڪيلوفيڪٽر تجزيو مان ڊيٽا اينالائسز ٽول پيڪ صارفين کي اهو ڳولڻ ۾ مدد ڪري ٿو ته ڇا 3 يا وڌيڪ آزاد نمونن (يا گروپن) جي ذريعن جي وچ ۾ شمارياتي لحاظ کان اهم فرق آهي. هيٺ ڏنل تصوير ڏيکاري ٿي ڊيٽا کي جانچڻ لاءِ دستياب آهي.
15>
فرض ڪريو اسان عمل ڪريون ٿا ANOVA: سنگل فيڪٽر ڊيٽا اينالائسس ايڪسل ۾ <1 ذريعي> ڊيٽا > ڊيٽا تجزيو (ان ۾ تجزيو سيڪشن) > انووا: سنگل فيڪٽر (جي تحت تجزيي جا اوزار اختيارن). امتحان جا نتيجا ھيٺ ڏنل تصوير ۾ ڏيکاريا ويا آھن.
نتيجن جي تشريح
پيرا ميٽرس: انووا تجزيي ڊيٽا ۾ Null Hypothesis جي قابل اطلاق کي طئي ڪري ٿو. انووا تجزيي نتيجن مان مختلف نتيجن جا قدر نال تجزيي حيثيت کي نشانو بڻائي سگهن ٿا.
19>
اوسط ۽ فرق: خلاصو مان، توھان ڏسي سگھو ٿا گروپن وٽ سڀ کان وڌيڪ اوسط آھي (يعني 89.625 ) گروپ 3 لاءِ ۽ سڀ کان وڌيڪ فرق آھي 28.125 گروپ لاءِ حاصل ڪيل 2.
ٽيسٽ شماريات (F) بمقابله نازڪ قدر (F Crit ): Anova نتيجا ڏيکاريو Statistic ( F=8.53 ) > تنقيدي شماريات ( F Crit =3.47 ). تنهن ڪري، ڊيٽا ماڊل رد ڪري ٿو Null Hypothesis .
P-Value vs. Significance Level (a) : ٻيهر، ANOVA نتيجن مان، P قدر ( 0.0019 ) < جي اهميت جي سطح ( a = 0.05 ). تنهن ڪري، توهان چئي سگهو ٿا ته مطلب مختلف آهن ۽ رد ڪريو Null Hypothesis .
وڌيڪ پڙهو: ڪيئن ايڪسل ۾ انووا نتيجا گراف ڪرڻ لاءِ (3 مناسب مثال)
طريقو 2: انووا نتيجن کي ڊيڪوڊنگ ٻن عنصرن لاءِ ايڪسل ۾ نقل جي تجزيي سان
متبادل طور تي، انووا: نقل سان ٻه عنصر ٻن کان وڌيڪ گروپن جي ذريعن جي وچ ۾ فرق جو اندازو لڳائي ٿو. اچو ته ھيٺ ڏنل ڊيٽا تفويض ڪريون ھن تجزيي کي انجام ڏيڻ لاءِ.
انجام ڏيڻ کان پوءِ انووا: ٻه عنصر نقل ڪرڻ جي تجزيي سان ، نتيجو ھيٺين طرح نظر اچي سگھي ٿو. .
نتيجن جي تشريح
پيراميٽر: P قدر صرف ڪم ڪري ٿو Null Hypothesis جي رد ڪرڻ يا قبول ڪرڻ لاءِ پيراميٽر.
متغير 1 اهم حيثيت: متغير 1 (يعني، Sample ) ۾ P Value (يعني 0.730 ) Significance Level کان وڌيڪ آهي (يعني. ، 0.05 ). ان ڪري، متغير 1 رد نٿو ڪري سگھي نال مفروضو .
1> 
متغير 2 اهم حيثيت: ساڳي طرح متغير 1 ، متغير 2 (يعني، ڪالمن ) وٽ هڪ P قدر (يعني، 0.112 ) جيڪو 0.05 کان وڏو آهي. هن حالت ۾، متغير 2 پڻ هيٺ اچي ٿو Null Hypothesis . تنهن ڪري، وسيلا آهنساڳيو.
Interaction Status: Variables 1 and 2 ڪا به ڳالهه ٻولهه نه آهي جيئن اهي هڪ P قدر (يعني 0.175 ) اہم سطح (يعني 0.05 ) کان وڌيڪ آهي.
مجموعي طور تي، ڪو به متغير هڪ ٻئي تي ڪو خاص اثر نٿو رکي.
1> مطلب جو تعامل: مطلب جي وچ ۾ گروپ A ، B ، ۽ C ، گروپ A جو سڀ کان وڏو مطلب آھي. پر اهي معنيٰ نه ٿا ٻڌائين ته هي مقابلو اهم آهي يا نه. انهي حالت ۾، اسان کي ڏسي سگهون ٿا اوسط قدرن لاءِ گروپ 1 ، 2 ، ۽ 3 .
29>
گروپ 1 ، 2 ، ۽ 3 جي وچين قدرن ۾ گروپ 3 لاءِ وڏا قدر آهن. جڏهن ته، جيئن ته ڪي به متغير هڪ ٻئي تي خاص اثر نه ٿا رکن.
انهي سان گڏ، ڪي به اهم رابطي وارا اثر نه آهن ڇو ته داخلائون هڪ حد اندر بي ترتيب ۽ بار بار لڳي رهيون آهن.
وڌيڪ پڙهو: ايڪسل ۾ ٻه طرفي ANOVA نتيجن جي تشريح ڪيئن ڪجي
طريقو 3: ترجمو ڪرڻ ANOVA نتيجا ٻن-فيڪٽر لاءِ بغير نقل جي Excel ۾ تجزيو
جڏهن ٻئي عنصر يا متغير انحصار متغير تي اثر انداز ڪن ٿا، صارف عام طور تي عمل ڪندا آهن ANOVA: ٻه عنصر بغير نقل جي تجزيي . اچو ته چئون ته اسان اهڙي تجزيي کي انجام ڏيڻ لاءِ پوئين ڊيٽا کي استعمال ڪريون ٿا.
جنهن جي نقل جي تجزيي کان سواءِ ٻن عنصر جا نتيجا ساڳيا نظر اچن ٿا.هيٺ ڏنل.
نتيجن جي تشريح
پيرا ميٽرز: ٻه عنصر ANOVA تجزيا بغير نقل جي ساڳيا پيرا ميٽر آهن جيئن واحد عنصر ANOVA .
ٽيسٽ شماريات (F) بمقابله نازڪ قدر (F Crit ): ٻنهي متغيرن لاءِ، Statistic قدر ( F= 1.064، 3.234 ) < تنقيدي شماريات ( F Crit =6.944، 6.944 ). نتيجي طور، ڊيٽا ماڊل رد نه ٿو ڪري سگھجي Null Hypothesis . تنهن ڪري، مطلب برابر آهن.
P-Value vs Significance Level (a): هاڻي، <1 ۾>ANOVA نتيجا، P قدر ( 0.426, 0.146 ) > اهميت جي سطح ( a = 0.05 ). انهي صورت ۾، توهان چئي سگهو ٿا ته مطلب ساڳيا آهن ۽ قبول ڪريو Null Hypothesis .
وڌيڪ پڙهو: 1>ڪيئن ڪجي ٻه طرفي ANOVA Excel ۾ (آسان قدمن سان)
نتيجا
هن آرٽيڪل ۾، اسان ANOVA جا قسم بيان ڪريون ٿا. تجزيو ۽ بيان ڪرڻ جو طريقو ڏيکاريو ANOVA نتيجن کي Excel ۾. اسان کي اميد آهي ته هي آرٽيڪل توهان جي نتيجن کي سمجهڻ ۾ مدد ڪندو ۽ توهان کي لاڳاپيل ANOVA تجزيا چونڊڻ ۾ مدد ڏيندو جيڪو توهان جي ڊيٽا کي بهتر بڻائي ٿو. تبصرو ڪريو جيڪڏھن توھان وٽ وڌيڪ پڇا ڳاڇا آھي يا شامل ڪرڻ لاءِ ڪجھ آھي.
اسان جي شاندار ويب سائيٽ تي تڪڙو دورو ڪريو ۽ Excel تي اسان جا تازو آرٽيڪل چيڪ ڪريو. مبارڪون شاندار.
