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方差分析 ，或 差异分析 用户可以使用一个统计模型的多个组成部分来寻找组内或组间的平均值差异。 ANOVA分析 来解释Excel中的结果。
比方说，我们有 ANOVA分析 如下面的截图所描述的结果。
在这篇文章中，我们对多种类型的 方差分析 使用Excel获得的结果。
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解释方差分析结果.xlsx在Excel中解释方差分析结果的3种简单方法
在Excel中，有3种类型的 ANOVA分析 可供选择，它们是
(i) 方差分析：单因素。 单因素方差分析 分析的结果是找出数据模型的平均值是否有显著差异。 因此，它带有两个突出的假设要解决。
(a) 无效假设（H 0 ): 该因素不会造成组内或组间平均值的差异。 如果平均值用以下符号表示 µ ，那么 空白假设 得出结论。 µ 1 = µ 2 = µ 3 .... = µ N .
(b) 备选假设（H 1 ): 因此，我们可以从以下几个方面进行分析。 替代假设i 的结果是 µ 1 ≠ µ 2 .
(ii) 带复制的方差分析双因素。 当数据包含每组因素或自变量的一个以上的迭代时，用户应用两个带复制的因素 ANOVA分析 .类似于单因素 ANOVA分析 ，两个因素的复制分析测试的两个变体的 无效假设 (H 0 ) .
(a) 各组在第一个自变量上的平均值没有差异 .
(b) 各组在第二个自变量上的平均值没有差异 .
对于交互式，用户可以添加另一个 空白假设 阐述--
(c) 一个自变量不影响另一个自变量的影响，反之亦然。 .
(iii) 无复制的方差分析双因素。 当不同的组进行一个以上的任务时，用户执行两个因素而不复制在 ANOVA分析 因此，有两个 无效假设 .
对于 行数 :
无效假设（H 0 ): 不同工作类型的平均值之间没有显著差异 .
对于 专栏 :
无效假设（H 0 ): 不同组别平均值之间没有显著差异 .
方法一：在Excel中解释单因素分析的方差分析结果
执行 方差分析：单因素 分析报告 从 数据分析工具箱 帮助用户发现3个或更多独立样本（或组）的平均值之间是否存在统计学上的显著差异。 下图展示了可用于执行测试的数据。
假设我们执行 方差分析：单因素数据分析 在Excel中通过 数据 > 数据分析 (在 分析报告 节）>。 阿诺瓦：单因素 (根据 分析工具 测试的结果在下面的图片中得到了描述。
结果解释
参数：Anova分析 决定了 空白假设 的数据中的适用性。 不同的结果值从 剖析 结果可以准确地指出 空值分析 状态。
平均值和方差。 从 摘要 ，你可以看到各组有最高的平均数（即。 89.625 )，第3组的最高方差为 28.125 第2组获得。
检验统计学（F）与临界值（F 准则 ): Anova结果展示 统计资料 ( F= 8.53 )> 临界统计学 ( F 准则 =3.47 )。 因此，数据模型拒绝了 空白假设 .
P值与显著性水平（a）。 同样，从 方差分析 的结果是， P值 ( 0.0019 ) <the 显著性水平 ( a = 0.05 因此，你可以说手段是不同的，并拒绝 空白假设 .
阅读更多。 如何在Excel中绘制Anova结果图（3个合适的例子）
方法2：在Excel中对双因素的方差分析结果进行解码与复制分析
或者说。 方差分析：具有复制性的双因素 让我们指定下面的数据来进行这种分析。
在执行完 阿诺瓦：双因素与复制分析 ，结果可能是这样的。
结果解释
参数。 P值 只作为拒绝或接受的参数。 无效假设 .
变量1 显著地位。 变量1 (即。 样品 )有 P值 (即。 0.730 ) 大于 显著性水平 (即。 0.05 )。 因此。 变量1 不能拒绝 空白假设 .
变量2的显著地位。 类似于 变量1 , 变量2 (即。 专栏 )有一个 P值 (即。 0.112 ) 大于 0.05 在这种情况下。 变量2 也属于 空白假设 因此，手段是相同的。
交往状态。 变量1 和 2 没有任何互动，因为他们有一个 P值 (即。 0.175 )超过了 显著性水平 (即。 0.05 ).
总的来说，没有一个变量对彼此产生任何重大影响。
平均值交互作用。 在这些手段中，有的是为了 A组 , B ，以及 C , A组 但这些平均值并不能说明这种比较是否有意义。 在这种情况下，我们可以看一下下面的平均值 第1组 , 2 ，以及 3 .
的均值。 第1组 , 2 ，以及 3 有更大的价值为 第3组 然而，由于没有变量对彼此有重大影响。
另外，由于条目似乎是随机的，而且在一定范围内重复，所以没有明显的交互效应。
阅读更多。 如何解释Excel中的双向方差分析结果
方法三：在Excel中翻译双因素无复制分析的方差分析结果
当两个因素或变量都影响因变量时，用户通常会执行 方差分析：双因素无复制性分析 假设我们使用后者的数据来进行这样的分析。
没有复制的双因素分析的结果看起来与下面类似。
结果解释
参数：无复制性的双因素方差分析 具有与单因素类似的参数 方差分析 .
检验统计学（F）与临界值（F 准则 ): 对于这两个变量来说， 统计资料 价值( F= 1.064, 3.234 ) < 临界统计学 ( F 准则 =6.944, 6.944 )。 结果是，数据模型不能拒绝 无效假设 所以，这些手段是相等的。
P值与显著性水平（a）。 现在，在 方差分析 的结果是， P值 ( 0.426, 0.146 )>。 显著性水平 ( a = 0.05 在这种情况下，你可以说手段是相同的，并接受 无效假设 .
阅读更多。 如何在Excel中进行双向方差分析（简易步骤）？
总结
在这篇文章中，我们描述了以下类型 ANOVA分析 并演示如何解释 方差分析 我们希望这篇文章能帮助你了解结果，并让你在选择各自的产品时占得先机。 ANOVA分析 如果你有进一步的询问或有任何补充，请评论。
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