Cum se interpretează Excel ANOVA

Pasul 1

Verificați tabelul de date pe care Excel la folosit pentru testul ANOVA. Datele rezultate din testele de comutare repetate între cei doi factori sunt arătate și, de asemenea, între două sau mai multe nivele ale acestor factori. Fiecare rând reprezintă un anumit factor de testare, iar fiecare coloană reprezintă testele la un anumit nivel de factor, cu toate combinațiile posibile reprezentate. În cazul exemplului de grâu, s-ar efectua nouă studii diferite, grâul 1 / îngrășământ 1, grâul 1 / îngrășământ 2 și așa mai departe, cu cel puțin două replici ale fiecărui proces.

Pasul 2

Verificați foaia de calcul Excel care conține ieșirea ANOVA și căutați tabelul intitulat "ANOVA".

Pasul 3

Găsiți rândurile etichetate "Eșantion", "Coloane" și "Interacțiune" în coloana din stânga tabelului ANOVA. Urmați aceste rânduri spre dreapta până când ajungeți la coloana cu titlul "F". În această coloană sunt valorile F calculate asociate testelor originale. Va exista o valoare de F pentru fiecare mostră, coloane și interacțiuni. F este un test statistic pe care Excel îl calculează în funcție de cantitatea de variație care există în grupurile de date, ca toate încercările care utilizează același factor, comparativ cu grupurile.

Pasul 4

Continuați să urmați aceleași rânduri din dreapta până când ajungeți la coloana cu titlul "F crit". În această coloană sunt valorile critice ale F pentru eșantion, coloană și interacțiuni. Aceasta este o valoare standard pe care o caută Excel într-o bază de date internă. Este o trecere / trecere pe baza mai multor factori statistici, inclusiv a numărului de încercări.

Pasul 5

Comparați valoarea F a rândului de mostre pentru valoarea critică F pentru același rând. Dacă valoarea lui F este mai mare decât valoarea critică F, aceasta înseamnă că schimbările dintre factorii din studii au avut un efect statistic semnificativ asupra rezultatelor acestor teste. În cazul exemplului de grâu, ar însemna că tipul de grâu folosit a afectat rata de creștere observată. Dacă valoarea F este mai mică decât valoarea critică F, factorul nu a avut un efect mai mare decât variația aleatorie estimată și nu a fost semnificativ.

Pasul 6

Comparați valoarea F a rândului din coloană cu valoarea F critică pentru rândul respectiv. De data aceasta, dacă valoarea F pentru acest rând depășește valoarea critică F, înseamnă că variația nivelurilor de factori a avut un efect semnificativ. În exemplu, acest lucru ar însemna că îngrășământul special folosit a făcut o diferență în rata de creștere a grâului care ar putea fi diferențiată de posibilitatea de variație aleatorie.

Pasul 7

Comparați valoarea F a rândului Interacțiuni cu valoarea rândului critic F. Dacă valoarea F pentru acest rând depășește valoarea critică F, acesta vă spune că au existat interacțiuni semnificative între factori și nivelurile lor. Aceasta înseamnă că cantitatea de variație obținută la trecerea de la un element la altul va depinde de nivelul dvs. De exemplu, grâul 2 poate avea cea mai mare rată de creștere, dar numai atunci când se utilizează îngrășământul 3.