АНОВА , или Анализа варијансе , је спајање више статистичких модела да би се пронашле разлике у средњим вредностима унутар или између група. Корисници могу да користе више компоненти АНОВА анализе за тумачење резултата у Екцел-у.

Рецимо да имамо резултате АНОВА анализе као што је приказано на слици испод.

У овом чланку тумачимо више типова АНОВА резултата добијених коришћењем Екцел-а.

Преузми Екцел радну свеску

3 лака метода за тумачење АНОВА резултата у Екцел-у

У Екцел-у, на располагању су 3 типа АНОВА анализе . Они су

(и) АНОВА: појединачни фактор: АНОВА са једним фактором се изводи када је једна променљива у игри. Резултат анализе је да се утврди да ли модел података има значајне разлике у својим средњим вредностима. Стога, он носи две истакнуте хипотезе за решавање.

(а) Нулл хипотеза (Х ₀ ): Фактор не узрокује разлику у средњим вредностима унутар или између група. Ако су средства симболизована са µ , онда Нулта хипотеза закључује: µ ₁ = µ ₂ = µ ₃ …. = µ _Н .

(б) Алтернативна хипотеза (Х ₁ ): фактор изазива значајне разлике у средњим вредностима. Дакле, Алтернативне хипотезе резултирају са µ ₁ = µ ₂ .

(ии)АНОВА двофактор са репликацијом: Када подаци садрже више од једне итерације за сваки скуп фактора или независних променљивих, корисници примењују два фактора са репликацијом АНОВА анализа . Слично као АНОВА анализа са једним фактором, два фактора са тестовима анализе репликације за две варијанте Нулта хипотеза (Х ₀ ) .

(а) Групе немају разлике у својим средњим вредностима за прву независну променљиву .

(б) Тхе групе немају разлику у својим средњим вредностима за другу независну променљиву .

За интеракцију, корисници могу да додају још једну Нулту хипотезу наводећи-

(ц) Једна независна варијабла не утиче на утицај друге независне променљиве или обрнуто .

(иии) АНОВА двофакторска без репликације: Када различите групе спроводе више од једног задатка, корисници извршавају два фактора без репликације у АНОВА анализи . Као резултат, постоје две Нулте хипотезе .

За Редови :

Нулта хипотеза (Х ₀ ): Нема значајне разлике између средстава различитих типова послова .

За Колоне :

Нулта хипотеза (Х ₀ ): Нема значајне разлике између средњих вредности различитих типова група .

Метода 1: Тумачење АНОВА резултата за појединачни фактор Анализа у Екцел-у

Извршавање АНОВА: појединачнаФактор Анализа из Пакета алата за анализу података помаже корисницима да пронађу да ли постоји статистички значајна разлика између средњих вредности 3 или више независних узорака (или група). Следећа слика приказује податке који су доступни за извођење теста.

Претпоставимо да извршимо АНОВА: Анализа података једног фактора у Екцел-у тако што ћемо проћи кроз Подаци &гт; Анализа података (у одељку Анализа ) &гт; Анова: појединачни фактор (у оквиру Алатке за анализу Опције). Резултати теста су приказани на слици испод.

Тумачење резултата

Параметри: Анова анализа одређује применљивост Нулт хипотезе у подацима. Различите вредности резултата из исхода Анова Аналисис могу прецизно одредити статус Нулл Аналисис .

Просек и варијанса: Из Резиме , можете видети да групе имају највећи просек (тј. 89,625 ) за Групу 3, а највећа варијанса је 28,125 добијена за Групу 2.

Статистика теста (Ф) наспрам критичне вредности (Ф _Црит ): Приказ резултата Анова Статистика ( Ф= 8,53 ) &гт; Критична статистика ( Ф _Крит =3,47 ). Према томе, модел података одбацује Нулту хипотезу .

П-вредност у односу на ниво значајности (а) : Опет, из АНОВА исхода, П вредност ( 0,0019 ) &лт; Ниво значајности ( а = 0,05 ). Дакле, можете рећи да су средства различита и одбацити Нулту хипотезу .

Прочитајте више: Како да графикон Анова резултата у Екцел-у (3 погодна примера)

Метод 2: Декодирање АНОВА резултата за двофакторску анализу репликације у Екцел-у

Алтернативно, АНОВА: Тво-Фацтор витх Реплицатион процењује разлику између средњих вредности за више од две групе. Хајде да доделимо следеће податке да бисмо извршили ову анализу.

Након извођења Анова: двофакторска са анализом репликације , исход може изгледати овако .

Тумачење резултата

Параметри: П вредност делује само као параметар за одбијање или прихватање Нулта хипотеза .

Варијабла 1 Значајан статус: Варијабла 1 (тј. Узорак ) има П вредност (тј. 0,730 ) већу од Нивоа значајности (тј. , 0,05 ). Дакле, Варијабла 1 не може одбацити Нулту хипотезу .

Варијабла 2 Значајан статус: Слично као Променљива 1 , Променљива 2 (тј. Колоне ) има П вредност (тј. 0,112 ) који је већи од 0,05 . У овом случају, Варијабла 2 такође потпада под Нулту хипотезу . Дакле, средства суисто.

Статус интеракције: Варијабле 1 и 2 немају никакву интеракцију јер имају П вредност (тј. 0,175 ) већу од нивоа значајности (тј. 0,05 ).

Све у свему, ниједна променљива нема значајан утицај једна на другу.

Средња интеракција: Међу средствима за Групе А , Б , и Ц , Група А има највећу средњу вредност. Али ове средње вредности не говоре да ли је ово поређење значајно или не. У овом случају, можемо погледати средње вредности за Групе 1 , 2 и 3 .

Средње вредности Групе 1 , 2 и 3 имају веће вредности за Групу 3 . Међутим, пошто ниједна променљива нема значајан утицај једна на другу.

Такође, нема значајних ефеката интеракције јер се чини да су уноси насумични и да се понављају унутар опсега.

Прочитајте више: Како протумачити двосмерне АНОВА резултате у Екцел-у

Метода 3: Превођење АНОВА резултата за двофакторске резултате без репликације Анализа у Екцел-у

Када оба фактора или променљиве утичу на зависне променљиве, корисници обично извршавају АНОВА: Двофакторска анализа без репликације . Рецимо да користимо последње податке да извршимо такву анализу.

Резултати два фактора без анализе репликације изгледају слично каоследеће.

Тумачење резултата

Параметри: Двофакторска АНОВА анализа без репликације има сличне параметре као појединачни фактор АНОВА .

Статистика теста (Ф) наспрам критичне вредности (Ф _Црит ): За обе променљиве, вредности Статистика ( Ф= 1.064, 3.234 ) &лт; Критична статистика ( Ф _Крит =6.944, 6.944 ). Као резултат тога, модел података не може да одбаци Нулту хипотезу . Дакле, средства су еквивалентна.

П-вредност наспрам нивоа значаја (а): Сада, у АНОВА исходи, П вредности ( 0,426, 0,146 ) &гт; Ниво значајности ( а = 0,05 ). У том случају можете рећи да су средства иста и прихватити нулту хипотезу .

Прочитајте више: Како направити двосмерни АНОВА у Екцел-у (са једноставним корацима)

Закључак

У овом чланку описујемо типове АНОВА Анализа и демонстрирање начина тумачења резултата АНОВА у Екцел-у. Надамо се да ће вам овај чланак помоћи да разумете исходе и да вам даје предност да изаберете одговарајуће АНОВА анализе које најбоље одговарају вашим подацима. Оставите коментар ако имате додатних питања или имате шта да додате.

Посетите на брзину нашу невероватну веб локацију и погледајте наше недавне чланке о Екцел-у. Срећно одлично.