Kako interpretirati rezultate ANOVA v Excelu (3 načini)

Hugh West

16-10-2023 Analiza podatkov z Excelom
  • Deliti To
Hugh West

ANOVA ali Analiza variance , je združitev več statističnih modelov za iskanje razlik v srednjih vrednostih znotraj skupin ali med njimi. Uporabniki lahko uporabijo več sestavnih delov Analiza ANOVA za razlago rezultatov v programu Excel.

Recimo, da imamo Analiza ANOVA rezultate, kot je prikazano na spodnji sliki zaslona.

V tem članku razlagamo več vrst ANOVA rezultate, pridobljene z uporabo programa Excel.

Prenos Excelovega delovnega zvezka

Interpretacija rezultatov ANOVA.xlsx

3 preproste metode za interpretacijo rezultatov ANOVA v Excelu

V Excelu obstajajo 3 vrste Analiza ANOVA so na voljo.

(i) ANOVA: en faktor: ANOVA z enim dejavnikom se izvede, kadar je v igri ena sama spremenljivka. Rezultat analize je ugotoviti, ali so v podatkovnem modelu pomembne razlike v srednjih vrednostih. Zato nosi dve pomembni hipotezi, ki ju je treba rešiti.

(a) Ničelna hipoteza (H 0 ): Faktor ne povzroča razlik v povprečjih znotraj skupin ali med njimi. Če so povprečja simbolizirana z µ , potem je Ničelna hipoteza sklene: µ 1 = µ 2 = µ 3 .... = µ N .

(b) Alternativna hipoteza (H 1 ): dejavnik povzroča pomembne razlike v srednjih vrednostih. Alternativne hipoteze s rezultati v µ 1 ≠ µ 2 .

(ii) Dvofaktorska ANOVA z replikacijo: Kadar podatki vsebujejo več kot eno ponovitev za vsak niz dejavnikov ali neodvisnih spremenljivk, uporabniki uporabijo dva dejavnika z replikacijo Analiza ANOVA . Podobno kot en sam dejavnik Analiza ANOVA , dva dejavnika s testi analize ponovitev za dve različici Ničelna hipoteza (H 0 ) .

(a) Povprečja skupin se pri prvi neodvisni spremenljivki ne razlikujejo .

(b) Povprečja skupin se pri drugi neodvisni spremenljivki ne razlikujejo .

Za interakcijo lahko uporabniki dodajo še eno Ničelna hipoteza navajanje -

(c) Ena neodvisna spremenljivka ne vpliva na vpliv druge neodvisne spremenljivke ali obratno .

(iii) ANOVA z dvema dejavnikoma brez ponovitve: Kadar različne skupine izvajajo več kot eno nalogo, uporabniki izvedejo dva dejavnika brez replikacije v Analiza ANOVA . Zato obstajata dve Ničelne hipoteze .

Za Vrstice :

Ničelna hipoteza (H 0 ): Ni bistvene razlike med srednjimi vrednostmi različnih vrst delovnih mest .

Za Stolpci :

Ničelna hipoteza (H 0 ): Ni bistvenih razlik med povprečji različnih vrst skupin .

Metoda 1: Interpretacija rezultatov ANOVA za enofaktorsko analizo v programu Excel

Izvajanje ANOVA: en dejavnik Analiza s spletne strani Orodje za analizo podatkov uporabnikom pomaga ugotoviti, ali obstaja statistično pomembna razlika med povprečji 3 ali več neodvisnih vzorcev (ali skupin). Naslednja slika prikazuje podatke, ki so na voljo za izvedbo testa.

Recimo, da izvedemo ANOVA: analiza podatkov z enim dejavnikom v Excelu tako, da Podatki > Analiza podatkov (v Analiza oddelek)> Anova: en dejavnik (v okviru Orodja za analizo Rezultati testa so prikazani na spodnji sliki.

Interpretacija rezultatov

Parametri: analiza Anova določa Ničelna hipoteza v podatkih. Različne vrednosti rezultatov iz Analiza Anova rezultat lahko natančno določi Ničelna analiza stanje.

Povprečje in variance: Od Povzetek , lahko vidite, da imajo skupine najvišje povprečje (tj, 89.625 ) za skupino 3, največja varianta pa je 28.125 za skupino 2.

Testna statistika (F) v primerjavi s kritično vrednostjo (F Crit ): Predstavitev rezultatov anove Statistika ( F= 8.53 )> Kritična statistika ( F Crit =3.47 ). Zato podatkovni model zavrača Ničelna hipoteza .

Vrednost P v primerjavi s stopnjo pomembnosti (a): Ponovno, iz ANOVA rezultati,... Vrednost P ( 0.0019 ) < Raven pomembnosti ( a = 0.05 ). Tako lahko rečemo, da so sredstva različna, in zavrnemo Ničelna hipoteza .

Preberite več: Kako v Excelu izrisati graf Anova (3 primerni primeri)

Metoda 2: Dekodiranje rezultatov ANOVA za dvofaktorsko analizo z analizo ponavljanja v Excelu

Druga možnost, ANOVA: dvofaktorska z replikacijo ovrednoti razliko med povprečji več kot dveh skupin. Za izvedbo te analize uporabimo spodnje podatke.

Po izvedbi Anova: dvofaktorska z analizo ponovitve , je lahko rezultat videti takole.

Interpretacija rezultatov

Parametri: Vrednost P deluje le kot parameter za zavrnitev ali sprejetje Ničelna hipoteza .

Spremenljivka 1 Pomemben status: Spremenljivka 1 (tj, Vzorec ) ima Vrednost P (tj, 0.730 ) večja od Raven pomembnosti (tj, 0.05 ). Tako, Spremenljivka 1 ne more zavrniti Ničelna hipoteza .

Spremenljivka 2 Pomemben status: Podobno kot Spremenljivka 1 , Spremenljivka 2 (tj, Stolpci ) ima Vrednost P (tj, 0.112 ), ki je večja od 0.05 V tem primeru, Spremenljivka 2 prav tako spada pod Ničelna hipoteza Zato so sredstva enaka.

Status interakcije: Spremenljivke 1 in . 2 nimajo nobene interakcije, saj imajo Vrednost P (tj, 0.175 ) več kot Raven pomembnosti (tj, 0.05 ).

Na splošno nobena spremenljivka nima pomembnega vpliva na drugo.

Povprečna interakcija: Med sredstvi za Skupine A , B in C , Skupina A Vendar te srednje vrednosti ne povedo, ali je ta primerjava pomembna ali ne. V tem primeru lahko pogledamo srednje vrednosti za Skupine 1 , 2 in 3 .

Srednje vrednosti Skupine 1 , 2 in 3 imajo večje vrednosti za Skupina 3 . Ker pa nobena spremenljivka nima pomembnega medsebojnega vpliva.

Prav tako ni pomembnih interakcijskih učinkov, saj se zdi, da so vnosi naključni in se ponavljajo v določenem razponu.

Preberite več: Kako interpretirati rezultate dvosmerne ANOVE v programu Excel

Metoda 3: Prevajanje rezultatov ANOVA za dvofaktorsko analizo brez ponovitve v Excelu

Kadar na odvisne spremenljivke vplivata oba dejavnika ali spremenljivke, uporabniki običajno izvedejo ANOVA: dvofaktorska brez analize ponovitve Recimo, da za takšno analizo uporabimo slednje podatke.

Rezultati dvofaktorske analize brez ponovitve so podobni naslednjim.

Interpretacija rezultatov

Parametri: dvofaktorska analiza ANOVA brez ponovitve ima podobne parametre kot en faktor ANOVA .

Testna statistika (F) proti kritični vrednosti (F Crit ): Za obe spremenljivki je Statistika vrednosti ( F= 1.064, 3.234 ) < Kritična statistika ( F Crit =6.944, 6.944 ). Zato podatkovni model ne more zavrniti Ničelna hipoteza Sredstva so torej enakovredna.

Vrednost P v primerjavi s stopnjo pomembnosti (a): Zdaj, v ANOVA rezultati,... Vrednosti P ( 0.426, 0.146 )> Raven pomembnosti ( a = 0.05 ). V tem primeru lahko rečemo, da so sredstva enaka, in sprejmemo Ničelna hipoteza .

Preberite več: Kako narediti dvosmerno ANOVA v Excelu (z enostavnimi koraki)

Zaključek

V tem članku opisujemo vrste Analiza ANOVA in pokažite, kako razlagati ANOVA Upamo, da vam bo ta članek pomagal razumeti rezultate in vam dal prednost pri izbiri ustreznih Analize ANOVA ki najbolje ustrezajo vašim podatkom. Če imate dodatna vprašanja ali želite kaj dodati, jih komentirajte.

Hitro obiščite naš neverjeten spletna stran in si oglejte naše nedavne članke o programu Excel. Srečno, da lahko izstopate.

Prejšnja objava Kako šteti določena imena v Excelu (3 uporabne metode)
Naslednja objava Kako zaokrožiti decimalke v Excelu (5 preprostih načinov)

Hugh West je zelo izkušen trener Excela in analitik z več kot 10-letnimi izkušnjami v industriji. Po izobrazbi je diplomirani računovodstvo in finance ter magisterij poslovne administracije. Hugh ima strast do poučevanja in je razvil edinstven pristop k poučevanju, ki ga je enostavno slediti in razumeti. Njegovo strokovno znanje o Excelu je pomagalo na tisoče študentom in strokovnjakom po vsem svetu, da so izboljšali svoje sposobnosti in se izkazali v karieri. Prek svojega bloga Hugh deli svoje znanje s svetom, ponuja brezplačne vadnice za Excel in spletno usposabljanje, ki posameznikom in podjetjem pomaga doseči njihov polni potencial.