Зміст
ANOVA або Аналіз відхилень це об'єднання декількох статистичних моделей для знаходження відмінностей у середніх значеннях всередині груп або між ними. Користувачі можуть використовувати декілька компонентів ANOVA аналіз інтерпретувати результати в Excel.
Припустимо, у нас є ANOVA аналіз результати, як показано на скріншоті нижче.
У цій статті ми інтерпретуємо декілька видів ANOVA результати, отримані за допомогою Excel.
Завантажити книгу Excel
Інтерпретація результатів ANOVA.xlsx3 простих способи інтерпретації результатів ANOVA в Excel
В Excel розрізняють 3 види ANOVA аналіз доступні. Вони є.
(i) ANOVA: однофакторний: Однофакторний дисперсійний аналіз виконується, коли в грі бере участь одна змінна. Результатом аналізу є виявлення того, чи має модель даних будь-які значущі відмінності в своїх середніх значеннях. Таким чином, він несе в собі дві основні гіпотези, які необхідно вирішити.
(a) Нульова гіпотеза (H 0 ): Фактор не спричиняє різниці в засобах всередині або між групами. Якщо засоби позначені символами µ то в цьому випадку Нульова гіпотеза робить висновок: µ 1 = µ 2 = µ 3 .... = µ N .
(b) Альтернативна гіпотеза (H 1 ): фактор зумовлює суттєві відмінності в засобах. Так, у Альтернативна гіпотеза Результатом цього є µ 1 ≠ µ 2 .
(ii) Двофакторний ANOVA з реплікацією: Якщо дані містять більше однієї ітерації для кожного набору факторів або незалежних змінних, користувачі застосовують два фактори з реплікацією ANOVA аналіз Аналогічно до єдиного фактору ANOVA аналіз , два фактори з перевіркою реплікаційного аналізу для двох варіантів Нульова гіпотеза (H 0 ) .
(a) Групи не мають відмінностей у середніх значеннях для першої незалежної змінної .
(b) Групи не мають відмінностей у середніх значеннях другої незалежної змінної .
Для взаємодії користувачі можуть додати ще один Нульова гіпотеза заявляючи...
(c) Одна незалежна змінна не впливає на вплив іншої незалежної змінної або навпаки .
(iii) Двофакторний дисперсійний аналіз без реплікації: При виконанні декількох завдань різними групами, користувачі виконують два фактори без дублювання в ANOVA аналіз Як наслідок, з'явилося два Нульові гіпотези .
За Ряди :
Нульова гіпотеза (H 0 ): Немає суттєвої різниці між засобами для різних типів роботи .
За Колонки :
Нульова гіпотеза (H 0 ): Немає суттєвої різниці між засобами різних типів груп .
Спосіб 1: Інтерпретація результатів ANOVA для однофакторного аналізу в Excel
Виконання ANOVA: Однофакторна Аналіз від Інструментарій для аналізу даних допомагає користувачам визначити, чи існує статистично значуща різниця між середніми значеннями 3 або більше незалежних вибірок (або груп). На наступному зображенні показані дані, доступні для виконання тесту.
Припустимо, що ми виконаємо ANOVA: однофакторний аналіз даних в Excel, пройшовши через Дані > Аналіз даних (у справі Аналіз розділ)> Anova: Однофакторний (в рамках Інструменти аналізу Результати тесту відображені на зображенні нижче.
Інтерпретація результатів
Параметри: Анова аналіз визначає Нульова гіпотеза Різні значення результатів, отримані в результаті дослідження, відрізняються від значень, отриманих в Anova Analysis результат може точно визначити Нульовий аналіз статус.
Середнє значення та дисперсія: Від Резюме можна побачити, що групи мають найвищий середній показник (тобто, 89.625 ) для групи 3, а найбільше відхилення становить 28.125 отримані для Групи 2.
Тестова статистика (F) порівняно з критичним значенням (F) Crit ): Вітрина результатів Anova Статистика ( F= 8.53 )> Критична статистика ( F Crit =3.47 Таким чином, модель даних відкидає Нульова гіпотеза .
P-значення та рівень значущості (a): Знову ж таки, від ANOVA Результати, які були досягнуті в ході P Значення ( 0.0019 ) <the Рівень суттєвості ( a = 0.05 Отже, можна сказати, що засоби різні і відкинути Нульова гіпотеза .
Читати далі: Як побудувати графік результатів Anova в Excel (3 приклади)
Спосіб 2: Розшифровка результатів ANOVA для двофакторного з реплікацією аналізу в Excel
Альтернативно, ANOVA: двофакторний з реплікацією оцінює різницю між середніми більш ніж двох груп. Для проведення цього аналізу заведемо наведені нижче дані.
Після проведення Anova: двофакторний аналіз з реплікацією то результат може виглядати наступним чином.
Інтерпретація результатів
Параметри: P Значення виступає лише параметром для відхилення або прийняття Нульова гіпотеза .
Змінна 1 Значний статус: Змінна 1 (тобто, Зразок ) має P Значення (тобто, 0.730 ) більше, ніж Рівень суттєвості (тобто, 0.05 Таким чином, Змінна 1 не може відкинути Нульова гіпотеза .
Змінна 2 Значний статус: Подібно до Змінна 1 , Змінна 2 (тобто, Колонки ) має P Значення (тобто, 0.112 ), що є більшим за 0.05 В даному випадку, Змінна 2 також підпадає під дію Нульова гіпотеза Тому і засоби ті ж самі.
Статус взаємодії: Змінні 1 і 2 не мають жодної взаємодії, оскільки вони мають P Значення (тобто, 0.175 ) більше, ніж у Рівень суттєвості (тобто, 0.05 ).
Загалом, жодна зі змінних не має значного впливу одна на одну.
Значить, взаємодія: Серед засобів для Групи А , B і C , Група А Але ці середні значення не говорять про те, чи є це порівняння значущим, чи ні. В даному випадку ми можемо подивитися на середні значення для Групи 1 , 2 і 3 .
Середні значення Групи 1 , 2 і 3 мають більші значення для Група 3 Однак, оскільки жодна зі змінних не має значущого впливу одна на одну.
Крім того, не спостерігається значних ефектів взаємодії, оскільки записи виглядають випадковими і повторюються в межах діапазону.
Читати далі: Як інтерпретувати результати двостороннього дисперсійного аналізу в Excel
Спосіб 3: Переклад результатів ANOVA для двофакторного аналізу без реплікації в Excel
Коли обидва фактори або змінні впливають на залежні змінні, користувачі зазвичай виконують ANOVA: двофакторний аналіз без реплікації Припустимо, ми використаємо останні дані для проведення такого аналізу.
Результати двофакторного аналізу без реплікації виглядають приблизно так.
Інтерпретація результатів
Параметри: двофакторний ANOVA аналіз без реплікації має аналогічні параметри, що і єдиний фактор ANOVA .
Тестова статистика (F) порівняно з критичним значенням (F) Crit ): Для обох змінних Статистика значення ( F= 1.064, 3.234 ) < Критична статистика ( F Crit =6.944, 6.944 Як наслідок, модель даних не може відкинути Нульова гіпотеза Отже, засоби еквівалентні.
P-значення та рівень значущості (a): Наразі, в ANOVA Результати, які були досягнуті в ході Значення P ( 0.426, 0.146 )> the Рівень суттєвості ( a = 0.05 У такому випадку можна сказати, що засоби однакові і прийняти Нульова гіпотеза .
Читати далі: Як зробити двофакторний дисперсійний аналіз в Excel (з простими кроками)
Висновок
У цій статті ми розповімо про види ANOVA аналіз та продемонструвати спосіб інтерпретації ANOVA Сподіваємося, що ця стаття допоможе вам розібратися в результатах і дасть вам перевагу у виборі відповідного ANOVA-аналіз які найкраще відповідають Вашим даним. Коментуйте, якщо у Вас є додаткові запитання або Ви хочете щось додати.
Завітайте до нашої дивовижної сайт і перегляньте наші нещодавні статті про Excel. Щасливої роботи з Excel.
