Однофакторный дисперсионный анализ в Google Таблицах (шаг за шагом)
Однофакторный дисперсионный анализ используется для определения того, существует ли статистически значимое различие между средними значениями трех или более независимых групп.
В этом руководстве представлен пошаговый пример выполнения однофакторного дисперсионного анализа в Google Таблицах.
Шаг 1. Установите пакет инструментов анализа XMiner.
Чтобы выполнить однофакторный дисперсионный анализ в Google Таблицах, нам нужно сначала установить бесплатный пакет инструментов анализа XLMiner.
Для этого нажмите «Дополнения» > «Получить дополнения» :
Затем введите XLMiner Analysis ToolPak в строке поиска и щелкните появившийся значок:
Наконец, нажмите кнопку « Установить ».
Шаг 2: введите данные
Далее нам нужно ввести данные, которые будут использоваться для однофакторного дисперсионного анализа.
В этом примере предположим, что исследователь набирает 30 студентов для участия в исследовании. Студентам случайным образом назначают использовать один из трех методов обучения для подготовки к экзамену. Результаты экзамена для каждого студента показаны ниже:
Шаг 3. Выполните однофакторный дисперсионный анализ.
Чтобы выполнить односторонний ANOVA для этого набора данных, нажмите «Дополнения» > «XLMiner Analysis ToolPak» > «Пуск».Пакет инструментов анализа появится в правой части экрана.
Нажмите Anova: Single Factor и введите следующую информацию:
Шаг 4: интерпретируйте результаты
После того, как вы нажмете OK , результаты однофакторного дисперсионного анализа появятся, начиная с ячейки, указанной вами в Output Range.В нашем случае мы решили отображать результаты, начиная с ячейки E1:
В выводе показаны две таблицы.
В первой таблице показано количество, сумма, среднее значение и дисперсия результатов теста для каждой из трех групп.
Во второй таблице показаны результаты однофакторного дисперсионного анализа, в том числе:
- F-статистика: 2,3575
- F Критическое значение : 3,3541
- P-значение: 0,1138
Напомним, что однофакторный дисперсионный анализ имеет следующие нулевую и альтернативную гипотезы:
- H 0 (нулевая гипотеза): все средние группы равны.
- H A (альтернативная гипотеза): по крайней мере одно среднее значение группы отличаетсяот остальных.
Поскольку p-значение в таблице ANOVA (0,1138) не меньше 0,05, у нас нет достаточных доказательств, чтобы отклонить нулевую гипотезу.
Таким образом, у нас нет оснований утверждать, что три разных метода обучения приводят к разным экзаменационным баллам.
Дополнительные ресурсы
Как выполнить однофакторный дисперсионный анализ в Excel
Как выполнить однофакторный дисперсионный анализ вручную
Калькулятор однофакторного дисперсионного анализа