Jinsi ya Kutafsiri Matokeo ya ANOVA katika Excel (Njia 3)

Hugh West

16-10-2023 Uchambuzi wa data na Excel
  • Shiriki Hii
Hugh West

ANOVA , au Uchanganuzi wa Tofauti , ni muunganisho wa miundo mingi ya takwimu ili kupata tofauti za njia ndani au kati ya vikundi. Watumiaji wanaweza kutumia vipengele vingi vya Uchanganuzi wa ANOVA kutafsiri matokeo katika Excel.

Tuseme tuna Uchambuzi wa ANOVA kama inavyoonyeshwa kwenye picha ya skrini iliyo hapa chini.

Katika makala haya, tunatafsiri aina nyingi za matokeo ya ANOVA yaliyopatikana kwa kutumia Excel.

Pakua Kitabu cha Kazi cha Excel

Kutafsiri Matokeo ya ANOVA.xlsx

3 Mbinu Rahisi za Kutafsiri Matokeo ya ANOVA katika Excel

Katika Excel, kuna aina 3 za Uchambuzi wa ANOVA unaopatikana. Wao ni

(i) ANOVA: Kigezo Kimoja: Kipengele kimoja ANOVA hutekelezwa wakati kigezo kimoja kinatumika. Matokeo ya uchanganuzi ni kupata ikiwa muundo wa data una tofauti zozote muhimu katika njia zake. Kwa hivyo, hubeba dhana mbili maarufu za kutatua.

(a) Null Hypothesis (H 0 ): Sababu haileti tofauti katika njia ndani au kati ya vikundi. Ikiwa njia zimeashiriwa na µ , basi Nnull Hypothesis inahitimisha: µ 1 = µ 2 = µ 3 …. = µ N .

(b) Hypothesis Mbadala (H 1 ): sababu husababisha tofauti kubwa katika njia. Kwa hivyo, Hypothesi Mbadala s matokeo katika µ 1 ≠ µ 2 .

(ii)ANOVA-Factor Two with Replication: Wakati data ina marudio zaidi ya moja kwa kila seti ya vipengele au vigezo huru, watumiaji hutumia vipengele viwili kwa urudufishaji Uchanganuzi wa ANOVA . Sawa na kipengele kimoja uchanganuzi wa ANOVA , vipengele viwili vilivyo na majaribio ya uchanganuzi wa urudufishaji kwa vibadala viwili vya Nnull Hypothesis (H 0 ) .

(a) Vikundi havina tofauti katika uwezo wao kwa kigezo huru cha kwanza .

(b) The vikundi havina tofauti katika njia zao kwa kigezo huru cha pili .

Kwa Mwingiliano, watumiaji wanaweza kuongeza Nnull Hypothesis inayosema-

(c) Kigezo kimoja huru hakiathiri athari ya kigezo kingine huru au kinyume chake .

(iii) ANOVA Two-Factor without Replication: Wakati zaidi ya kazi moja inafanywa na vikundi tofauti, watumiaji hutekeleza vipengele viwili bila kurudiwa katika Uchambuzi wa ANOVA . Kwa sababu hiyo, kuna Nadharia Batili .

Kwa Safu :

Null Hypothesis (H 0<10)>): Hakuna tofauti kubwa kati ya njia za aina tofauti za kazi .

Kwa Safuwima :

Nadharia Isiyofaa (H 0 ): Hakuna tofauti kubwa kati ya njia za aina tofauti za kikundi .

Njia ya 1: Kutafsiri Matokeo ya ANOVA kwa Kipengele Kimoja Uchambuzi katika Excel

Utekelezaji ANOVA: MojaSababu Uchambuzi kutoka Zana ya Uchambuzi wa Data huwasaidia watumiaji kupata ikiwa kuna tofauti kubwa ya kitakwimu kati ya njia za sampuli 3 au zaidi huru (au vikundi). Picha ifuatayo inaonyesha data inayopatikana ili kufanya jaribio.

Tuseme tutatekeleza ANOVA: Uchanganuzi wa Data ya Kipengele Kimoja katika Excel kwa kupitia > Data > Uchambuzi wa Data (katika Uchanganuzi sehemu) > Anova: Kipengele Kimoja (chini ya Zana za Uchambuzi chaguzi). Matokeo ya jaribio yameonyeshwa kwenye picha iliyo hapa chini.

Ufafanuzi wa Matokeo

Vigezo: Uchambuzi wa Anova huamua Null Hypothesis utumikaji katika data. Thamani tofauti za matokeo kutoka kwa matokeo ya Uchanganuzi wa Anova zinaweza kubainisha hali ya Uchambuzi Batili .

Wastani na Tofauti: Kutoka kwa Muhtasari , unaweza kuona vikundi vina wastani wa juu zaidi (yaani, 89.625 ) kwa Kundi la 3 na tofauti ya juu zaidi ni 28.125 iliyopatikana kwa Kikundi 2.

Takwimu za Jaribio (F) dhidi ya Thamani Muhimu (F Crit ): Matokeo ya Anova yanaonyesha Takwimu ( F= 8.53 ) > Takwimu Muhimu ( F Crit =3.47 ). Kwa hivyo, muundo wa data unakataa Nadharia Batili .

P-Thamani dhidi ya Kiwango cha Umuhimu (a) : Tena, kutoka kwa ANOVA matokeo, Thamani ya P ( 0.0019 ) < Kiwango cha Umuhimu ( a = 0.05 ). Kwa hivyo, unaweza kusema kwamba njia ni tofauti na ukatae Null Hypothesis .

Soma Zaidi: Jinsi gani hadi Matokeo ya Grafu ya Anova katika Excel (Mifano 3 Inayofaa)

Njia ya 2: Kusimbua ANOVA Matokeo ya Uchanganuzi wa Mambo Mbili yenye Urudufishaji katika Excel

Au, ANOVA: Mambo Mbili yenye Replication hutathmini tofauti kati ya njia za zaidi ya vikundi viwili. Hebu tugawie data iliyo hapa chini ili kufanya uchanganuzi huu.

Baada ya kufanya Anova: Uchanganuzi wa Mambo Mbili na Urudufishaji , matokeo yanaweza kuonekana kama yafuatayo. .

Ufafanuzi wa Matokeo

Vigezo: Thamani yaP hutumika tu kama kigezo cha kukataliwa au kukubalika kwa Hali Batili .

Kigezo 1 Hadhi Muhimu: Kigeuzi 1 (yaani, Sampuli ) kina P Thamani (yaani, 0.730 ) kubwa kuliko Kiwango cha Umuhimu (yaani. , 0.05 ). Kwa hivyo, Kigezo 1 hakiwezi kukataa Hali Bahati mbaya .

Kigezo 2 Hadhi Muhimu: Sawa na Kigeuzi 1 , Kigeu 2 (yaani, Safuwima ) kina Thamani yaP (yaani, 0.112 ) ) ambayo ni kubwa kuliko 0.05 . Katika hali hii, Variable 2 pia iko chini ya Null Hypothesis . Kwa hivyo, njia nisawa.

Hali ya Mwingiliano: Vigezo 1 na 2 havina mwingiliano wowote kwani kuwa na Thamani ya P (yaani, 0.175 ) zaidi ya Kiwango cha Umuhimu (yaani, 0.05 ).

Kwa ujumla, hakuna kigezo chenye athari kubwa kwa kila kimoja.

Mwingiliano wa Maana: Miongoni mwa njia za Vikundi A , B , na C , Kundi A lina wastani wa juu zaidi. Lakini maadili haya hayaelezi ikiwa ulinganisho huu ni muhimu au la. Katika hali hii, tunaweza kuangalia thamani za wastani za Vikundi 1 , 2 , na 3 .

Thamani za wastani za Vikundi 1 , 2 , na 3 zina thamani kubwa zaidi za Kundi la 3 . Hata hivyo, kwa vile hakuna vigeu vilivyo na athari kubwa kwa kila kimoja.

Pia, hakuna athari kubwa za mwingiliano kwani maingizo yanaonekana kuwa ya nasibu na yanayojirudiarudia ndani ya masafa.

Soma Zaidi: Jinsi ya Kutafsiri Matokeo ya Njia Mbili za ANOVA katika Excel

Njia ya 3: Kutafsiri Matokeo ya ANOVA kwa Sababu Mbili Bila Kurudia Uchanganuzi katika Excel

Vigezo au vigeu vyote viwili vinapoathiri vigeu tegemezi, kwa kawaida watumiaji hutekeleza ANOVA: Uchanganuzi wa Mambo Mbili Bila Urudiaji . Hebu tuseme tunatumia data ya mwisho kufanya uchanganuzi kama huo.

Matokeo ya vipengele viwili bila uchanganuzi wa urudufishaji yanafanana nazifuatazo.

Ufafanuzi wa Matokeo

Vigezo: Uchanganuzi wa ANOVA wa Mambo Mbili Bila Kurudufisha ina vigezo sawa na kipengele kimoja ANOVA .

Takwimu za Jaribio (F) dhidi ya Thamani Muhimu (F Crit ): Kwa vigezo vyote viwili, thamani za Takwimu ( F= 1.064, 3.234 ) < Takwimu Muhimu ( F Crit =6.944, 6.944 ). Kwa hivyo, muundo wa data hauwezi kukataa Null Hypothesis . Kwa hivyo, njia ni sawa.

Thamani ya P dhidi ya Kiwango cha Umuhimu (a): Sasa, katika ANOVA matokeo, thamani za P ( 0.426, 0.146 ) > Kiwango cha Umuhimu ( a = 0.05 ). Katika hali hiyo, unaweza kusema kwamba njia ni sawa na ukubali Null Hypothesis .

Soma Zaidi: 1>Jinsi ya Kufanya ANOVA kwa Njia Mbili katika Excel (Kwa Hatua Rahisi)

Hitimisho

Katika makala haya, tunaelezea aina za ANOVA Uchambuzi na uonyeshe njia ya kutafsiri ANOVA matokeo katika Excel. Tunatumahi kuwa nakala hii itakusaidia kuelewa matokeo na kukupa mkono wa juu wa kuchagua Uchambuzi wa ANOVA unaolingana vyema na data yako. Toa maoni yako ikiwa una maswali zaidi au una chochote cha kuongeza.

Tembelea haraka tovuti yetu ya ajabu na uangalie makala zetu za hivi majuzi kwenye Excel. Furaha Kubwa.

Chapisho lililotangulia Jinsi ya Kuhesabu Majina Maalum katika Excel (Njia 3 Muhimu)
Chapisho linalofuata Jinsi ya Kukusanya Desimali katika Excel (Njia 5 Rahisi)

Hugh West ni mkufunzi na mchambuzi mwenye uzoefu wa juu wa Excel na uzoefu wa zaidi ya miaka 10 katika tasnia. Ana Shahada ya Kwanza katika Uhasibu na Fedha na Shahada ya Uzamili katika Utawala wa Biashara. Hugh ana shauku ya kufundisha na ameanzisha mbinu ya kipekee ya kufundisha ambayo ni rahisi kufuata na kuelewa. Ujuzi wake wa kitaalam wa Excel umesaidia maelfu ya wanafunzi na wataalamu ulimwenguni kote kuboresha ujuzi wao na kufaulu katika taaluma zao. Kupitia blogu yake, Hugh hushiriki ujuzi wake na ulimwengu, akitoa mafunzo ya bila malipo ya Excel na mafunzo ya mtandaoni ili kuwasaidia watu binafsi na biashara kufikia uwezo wao kamili.