දත්ත විශ්ලේෂණයේ නවීන යුගයේ, ඔබට Excel හි P අගය ගණනය කිරීමට අවශ්‍ය විය හැක. ඔබට මෙය One Way Anova හෝ Two Way Anova භාවිතයෙන් කළ හැක. මෙම ලිපියෙන් අපි ඔබට P අගය ගණනය කිරීමට හැකි ක්‍රම තුන පෙන්වා දෙන්නෙමු. Excel Anova හි. ඔබට ඒ ගැන කුතුහලයක් ඇත්නම්, අපගේ පුහුණු වැඩපොත බාගත කර අපව අනුගමනය කරන්න.

පුහුණු වැඩපොත බාගන්න

ඔබ මෙම ලිපිය කියවන අතරතුර පුහුණුවීම් සඳහා මෙම පුහුණු වැඩපොත බාගන්න.

P අගය ගණනය කරන්න.xlsx

ANOVA විශ්ලේෂණය යනු කුමක්ද?

ANOVA දත්ත කට්ටලයකට සැලකිය යුතු බලපෑමක් ඇති කරන සාධක තීරණය කිරීමට අපට පළමු අවස්ථාව සපයයි. විශ්ලේෂණය සම්පූර්ණ කිරීමෙන් පසු, විශ්ලේෂකයෙකු එම දත්ත කට්ටලයේ නොගැලපෙන ස්වභාවයට සැලකිය යුතු ලෙස බලපාන ක්‍රමවේද සාධක පිළිබඳ අමතර විශ්ලේෂණයක් සිදු කරයි. අතිරේකව, ඔහු ඇස්තමේන්තුගත ප්‍රතිගාමී විශ්ලේෂණයට අදාළ අමතර දත්ත සෑදීමට f-test හි Anova විශ්ලේෂණ සොයාගැනීම් භාවිතා කරයි. ANOVA විශ්ලේෂණය මඟින් දත්ත කට්ටල බොහොමයක් තිබේදැයි බැලීමට එකවර සංසන්දනය කරයි. ඔවුන් අතර සම්බන්ධතා. ANOVA යනු දත්ත කට්ටලයක් කොටස් දෙකකට බෙදීමෙන් නිරීක්ෂණය කරන ලද විචලනය විශ්ලේෂණය කිරීමට භාවිතා කරන සංඛ්‍යානමය ක්‍රමයකි:

1. 1. 1. 1. 1. 1. > 9>
                  1. > ක්‍රමානුකූල සාධක සහ
                  2. අහඹුසාධක
               11> 13> 13 ~ 13 ~ 13 ~ 13 ~ 13 ~ 11 ~ 13 ; 11>
      11> 13> 11> 13

      Anova සඳහා ගණිතමය සූත්‍රය වන්නේ:

      

      මෙහි,

      • F = Anova සංගුණකය,
      • MST = ප්‍රතිකාර හේතුවෙන් වර්ගවල මධ්‍යන්‍ය එකතුව,
      • MSE = දෝෂය හේතුවෙන් ඇති වර්ගවල මධ්‍යන්‍ය එකතුව.

      P අගය යනු කුමක්ද?

      P අගය ඕනෑම දත්ත කට්ටලයක සම්භාවිතා අගය නියෝජනය කරයි. ශුන්‍ය කල්පිතය සත්‍ය නම්, අවම වශයෙන් සත්‍ය ප්‍රතිඵල තරම් බරපතල සංඛ්‍යාන උපකල්පන පරීක්ෂණයකින් සොයාගැනීම් ලැබීමේ සම්භාවිතාව p-අගය ලෙස හැඳින්වේ. ශුන්‍ය කල්පිතය ප්‍රතික්ෂේප කරන කුඩාම වැදගත්කම ප්‍රතික්ෂේප කිරීමේ ලක්ෂ්‍ය සඳහා විකල්පයක් ලෙස p-අගය මගින් සපයනු ලැබේ. විකල්ප කල්පිතය සඳහා ප්‍රබල සහය අඩු p-අගයකින් පෙන්නුම් කෙරේ.

      3 Excel ANOVA හි P අගය ගණනය කිරීමට සුදුසු උදාහරණ

      උදාහරණ නිරූපණය කිරීම සඳහා, අපි දත්ත කට්ටලයක් සලකා බලමු. සාම්පල දෙකක්. අපි ගණිතය සහ රසායන විද්‍යාව සඳහා සිසුන්ගේ හතර විභාග ලකුණු ඕනෑම ආයතනයක දෙකකින් මාරුවෙන් ලබා ගනිමු. එබැවින්, අපගේ දත්ත කට්ටලය සෛල B5:D12.

      

      1. තනි සාධකය ANOVA විශ්ලේෂණය

      <භාවිතා කර ඇති බව ප්‍රකාශ කළ හැක. 0>පළමු උදාහරණයේ දී, Anova: Single Factor භාවිතයෙන් P අගය ගණනය කිරීමේ ක්‍රියා පටිපාටිය අපි ඔබට පෙන්වන්නෙමු. මෙම ක්‍රමයේ පියවර පහත දක්වා ඇත:

      📌පියවර:

      • මුලින්ම, Data ටැබයෙන්, Data Toolpak කණ්ඩායම Analysis. තෝරන්න. ඔබට Data ටැබය තුළ Data Toolpak නොමැති නම්, ඔබට එය Excel විකල්ප වෙතින් සක්‍රීය කළ හැක.

      

      • ප්‍රතිඵලයක් ලෙස Data Analysis නමින් කුඩා සංවාද කොටුවක් දිස්වනු ඇත.
      • දැන් Anova:Single Factor<තෝරන්න 2> විකල්පය සහ OK ක්ලික් කරන්න.

      

      • Anova: Single Factor නමින් තවත් සංවාද කොටුවක් දිස්වනු ඇත. .
      • ඉන්පසු, Input කොටසෙහි, දත්ත කට්ටලයේ ආදාන සෛල පරාසය තෝරන්න. මෙන්න, ආදාන පරාසය $C$5:$D$12 වේ.
      • තීරු<2 හි Grouped by විකල්පය තබා ගන්න>.
      • ඉන් පසු, ප්‍රතිදානය කොටසේ, ඔබට ප්‍රතිඵලය ලබා ගැනීමට අවශ්‍ය ආකාරය සඳහන් කළ යුතුය. ඔබට එය විවිධ ආකාරවලින් තුනකින් ලබාගත හැක. අපට එකම පත්‍රය මත ප්‍රතිඵල ලබා ගැනීමට අවශ්‍යයි.
      • එබැවින්, අපි ප්‍රතිදාන පරාසය විකල්පය තෝරා සෛල යොමුව $F$4<ලෙස දක්වන්නෙමු. 2>.
      • අවසාන වශයෙන්, OK ක්ලික් කරන්න.

      

      • තත්පරයක් ඇතුළත, ඔබට ප්‍රතිඵලය ලැබෙනු ඇත. . අපට අවශ්‍ය P අගය K14 කොටුවේ ඇත. ඊට අමතරව, ඔබට සෛල F6:J9 පරාසයේ සාරාංශය ප්‍රතිඵලයක් ද ලැබෙනු ඇත.

      

      මෙසේ , අපගේ ක්‍රමය හොඳින් ක්‍රියාත්මක වූ බව අපට පැවසිය හැකි අතර, Excel Anova හි P අගය ගණනය කිරීමට අපට හැකි විය.

      🔎 ප්‍රතිඵලයේ අර්ථ නිරූපණය

      0>මේකඋදාහරණයක් ලෙස, අපට 0.1462 හි P අගයක් ලැබුණි. එයින් අදහස් වන්නේ කණ්ඩායම් දෙකෙහිම සමාන අංකයක් ලබා ගැනීමේ හැකියාව 0.1462 හෝ 14.62% බවයි. එබැවින්, අපගේ තෝරාගත් දත්ත කට්ටලයේ මෙම P අගය වැදගත්කමක් ඇති බව අපට ප්‍රකාශ කළ හැකිය.

      වැඩිදුර කියවන්න: ANOVA තනි සාධක ප්‍රතිඵල Excel හි අර්ථකථනය කරන්නේ කෙසේද

      16> 2. ප්‍රතිනිර්මාණ ANOVA විශ්ලේෂණය සමඟ ද්වි-සාධක භාවිතා කිරීම

      පහත උදාහරණයේ දී, අපි අපගේ P අගය ගණනය කිරීම සඳහා Anova: Two-Factor With Replication ක්‍රියාවලිය භාවිතා කරන්නෙමු. දත්ත කට්ටලය. මෙම ප්‍රවේශයේ පියවර පහත පරිදි දක්වා ඇත:

      📌 පියවර:

      • පළමුව, දත්ත ටැබය තුළ, <තෝරන්න 1>Data Toolpak කණ්ඩායමෙන් Analysis. Data Toolpak Data ටැබය තුළ ඔබට නොමැති නම්, ඔබට එය <වෙතින් සක්‍රීය කළ හැක. 1>එක්සෙල් විකල්ප .

      

      බලන්න: Excel හි T Critical Value සොයා ගන්නේ කෙසේද (පහසු පියවර සමඟ)
      • ප්‍රතිඵලයක් ලෙස දත්ත විශ්ලේෂණය සංවාද කොටුව දිස්වනු ඇත.
      • ඉන් පසු, Anova: Two-Factor With Replication තෝරා OK ක්ලික් කරන්න.

      

      • Anova: Two-Factor With Replication නමින් තවත් කුඩා සංවාද කොටුවක් දිස්වනු ඇත.
      • දැන්, Input කොටසේ, දත්ත කට්ටලයේ ආදාන සෛල පරාසය තෝරන්න. . මෙන්න, ආදාන පරාසය $B$4:$D$12 වේ.
      • ඉන්පසු, නියැදියකට පේළි ක්ෂේත්‍රය ලෙස දක්වන්න 4 .
      • ඉන්පසු, ප්‍රතිදානය කොටසේ, ඔබට ප්‍රතිඵලය ලබා ගැනීමට අවශ්‍ය ආකාරය සඳහන් කළ යුතුය. ඔබට එය ඇතුල් කළ හැකිය තුන විවිධ ආකාර. මෙම උදාහරණයේ දී, අපට ප්‍රතිඵලය නව වැඩ පත්‍රිකාවක් ලබා ගැනීමට අවශ්‍යයි.
      • එමගින්, New Worksheet Ply විකල්පය තෝරා ඔබේ නමට අනුව සුදුසු නමක් ලියන්න. ආශාව. මෙම නමේ නව වැඩ පත්‍රිකාවක් ලබා ගැනීමට අපි Anova Two Factor ලියන්නෙමු.
      • අවසානයේ, OK ක්ලික් කරන්න.

      3>

      • නව වැඩ පත්‍රිකාවක් සාදනු ඔබට පෙනෙනු ඇති අතර, Excel විසින් එම වැඩ පත්‍රිකාවේ විශ්ලේෂණ ප්‍රතිඵලය පෙන්වනු ඇත. අපගේ අපේක්ෂිත P අගය සෛල G25:G27 පරාසයේ ඇත. ඊට අමතරව, ඔබට සෛල B3:D20 පරාසයේ සාරාංශ ප්‍රතිඵලයක් ද ලැබෙනු ඇත.

      

      එබැවින්, අපට කිව හැක්කේ අපගේ ක්‍රමය ඵලදායි ලෙස ක්‍රියාත්මක වූ අතර Excel Anova හි P අගය ගණනය කිරීමට අපට හැකි විය.

      🔎 ප්‍රතිඵලයේ අර්ථ නිරූපණය

      බලන්න: එක්සෙල් හි පේළි අතර ඉඩ එකතු කරන්නේ කෙසේද

      මෙම උදාහරණයේදී, තීරු සඳහා P-අගය 0.0373 වේ, එය සංඛ්‍යානමය වශයෙන් වැදගත් වේ, එබැවින් විභාගයේ සිසුන්ගේ කාර්ය සාධනය කෙරෙහි මාරුවීම්වල බලපෑමක් ඇති බව අපට පැවසිය හැකිය. නමුත් උදාහරණ ක්‍රියාපටිපාටියේ 3 වෙනි රූපයේ දැක්වෙන්නේ එම අගය 0.05 හි alpha අගයට ආසන්න බවයි, එම නිසා බලපෑම අඩු සැලකිය යුතු වේ.

      0>ඒ හා සමානව, අන්තර්ක්‍රියා හි P-අගය 0.0010 වේ, එය ඇල්ෆා අගයට වඩා බෙහෙවින් අඩුය, එබැවින් එය සංඛ්‍යානමය වශයෙන් ඉහළ වැදගත්කමක් ඇති අතර, අපට හැකිය විභාග දෙකටම මාරුවීමේ බලපෑම ඉතා ඉහළ බව සටහන් කරන්න.

      වැඩිදුර කියවන්න: අර්ථ නිරූපණය කරන්නේ කෙසේද?එක්සෙල් හි ANOVA ප්‍රතිඵල (ක්‍රම 3)

      3. අනුකරණයකින් තොරව ද්වි-සාධක යෙදීම ANOVA විශ්ලේෂණය

      මෙම උදාහරණයේ දී, Anova: ප්‍රතිනිර්මාණය නොමැතිව ද්වි-සාධකය P අගය ගණනය කිරීමට අපට උපකාර කරනු ඇත. ක්‍රියා පටිපාටිය පියවරෙන් පියවර පහත විස්තර කෙරේ:

      📌 පියවර:

      • පළමුව, දත්ත ටැබය තුළ, තෝරන්න Data Toolpak කණ්ඩායමෙන් Analysis. ඔබට Data ටැබය තුළ Data Toolpak නොමැති නම්, ඔබට එය සක්‍රීය කළ හැක Excel විකල්ප .

      

      • ප්‍රතිඵලයක් ලෙස Data Analysis නමින් කුඩා සංවාද කොටුවක් දිස්වනු ඇත. .
      • ඊළඟට, Anova: Two-Factor Without Replication විකල්පය තෝරා OK ඔබන්න.

      

      • Anova: Two-Factor Without Replication නමින් තවත් කුඩා සංවාද කොටුවක් දිස්වනු ඇත.
      • ඉන්පසු, Input කොටසේ, ආදානය තෝරන්න. දත්ත කට්ටලයේ සෛල පරාසය. මෙන්න, ආදාන පරාසය $B$4:$D$12 වේ.
      • ඉන්පසු, එය තවමත් පරීක්ෂා කර නොමැති නම් ලේබල් විකල්පය පරීක්ෂා කරන්න. .
      • දැන්, ප්‍රතිදානය කොටසේ, ඔබට ප්‍රතිඵලය ලබා ගැනීමට අවශ්‍ය ආකාරය සඳහන් කළ යුතුය. ඔබට එය විවිධ ආකාරවලින් තුනකින් ලබාගත හැක. අපට එකම පත්‍රයෙන් ප්‍රතිඵල ලබා ගැනීමට අවශ්‍යයි.
      • එබැවින්, අපි ප්‍රතිදාන පරාසය විකල්පය තෝරාගෙන සෛල යොමුව $F$4<ලෙස දක්වන්නෙමු. 2>.
      • අවසාන වශයෙන්, OK ක්ලික් කරන්න.

      

      • තත්පරයක් ඇතුළත, ඔබට ප්‍රතිඵලය පෙනෙනු ඇත. සිට පෙන්වා ඇතසෛලය F4 . අපගේ අපේක්ෂිත P අගය සෛල K22:K23 පරාසයේ ඇත. ඊට අමතරව, ඔබට සෛල F6:J17 පරාසයේ සාරාංශය ප්‍රතිඵලයක් ද ලැබෙනු ඇත.

      

      අවසානය , අපගේ ක්‍රමය සාර්ථකව ක්‍රියාත්මක වූ බව පැවසිය හැකි අතර, Excel Anova හි P අගය ගණනය කිරීමට අපට හැකි විය.

      🔎 ප්‍රතිඵලයේ අර්ථ නිරූපණය

      0>මෙහි, තීරු සඳහා P-අගය 0.2482 වේ, එය සංඛ්‍යානමය වශයෙන් වැදගත් වේ. ඉතින්, අපට කියන්න පුළුවන්, විභාගයේ සිසුන්ගේ කාර්ය සාධනයට මාරුවීම් වල බලපෑමක් ඇති බව. කෙසේ වෙතත්, අගය 0.05 හි alpha අගයට ආසන්න බැවින් බලපෑම අඩු වැදගත් වේ.

      වැඩිදුර කියවන්න: Excel හි ද්වි-මාර්ග ANOVA ප්‍රතිඵල අර්ථකථනය කරන්නේ කෙසේද

      නිගමනය

      මෙම ලිපියේ අවසානය එයයි. මෙම ලිපිය ඔබට ප්‍රයෝජනවත් වනු ඇතැයි මම බලාපොරොත්තු වන අතර Excel Anova හි P අගය ගණනය කිරීමට ඔබට හැකි වනු ඇත. ඔබට වැඩිදුර ප්‍රශ්න හෝ නිර්දේශ තිබේ නම් කරුණාකර පහත අදහස් දැක්වීම් කොටසේ තවත් විමසීම් හෝ නිර්දේශ අප සමඟ බෙදා ගන්න.

      අපගේ වෙබ් අඩවිය වන ExcelWIKI , Excel- කිහිපයක් සඳහා පරීක්ෂා කිරීමට අමතක නොකරන්න. සම්බන්ධ ගැටළු සහ විසඳුම්. නව ක්‍රම ඉගෙන ගෙන දිගටම වර්ධනය වන්න!