Was ist ANOVA in Excel?
ANOVA in Excel ist ein integrierter statistischer Test, mit dem die Abweichungen analysiert werden. Wenn Sie beispielsweise einen neuen Artikel kaufen, vergleichen wir normalerweise die verfügbaren Alternativen, wodurch wir letztendlich die beste aus allen verfügbaren Alternativen auswählen können. Die Verwendung des ANOVA-Tests in Excel kann uns helfen, die verschiedenen Datensätze gegeneinander zu testen, um das Beste aus dem Los zu ermitteln.
Angenommen, Sie haben eine Umfrage zu drei verschiedenen Eissorten durchgeführt und Meinungen von Benutzern zusammengestellt. Jetzt müssen Sie herausfinden, welcher Geschmack unter den Meinungen am besten ist. Hier gibt es drei verschiedene Eissorten, die als Alternativen bezeichnet werden. Wenn wir also den ANOVA-Test in Excel durchführen, können wir das Beste aus der Partie ermitteln.
Wo ist ANOVA in Excel?
ANOVA ist keine Funktion in Excel. Wenn Sie bereits versucht haben, in Excel nach ANOVA zu suchen, müssen Sie kläglich gescheitert sein, da ANOVA Teil des Tools „Datenanalyse“ in Excel ist.
Die Datenanalyse ist auf der Registerkarte DATEN in Excel verfügbar.
Wenn Sie dies in Ihrem Excel nicht anzeigen können, führen Sie die folgenden Schritte aus, um „Datenanalyse“ in Ihrer Excel-Arbeitsmappe zu aktivieren.
- Schritt 1: Klicken Sie auf DATEI und Optionen.
- Schritt 2: Klicken Sie auf Add-Ins.
- Schritt 3: Wählen Sie unter Add-Ins unter den Verwaltungsoptionen die Option "Excel-Add-Ins" aus und klicken Sie auf "OK".
- Schritt 4: Wählen Sie nun im folgenden Fenster "Analysis Toolpak" aus und klicken Sie auf "OK", um "Data Analysis" zu aktivieren.
Jetzt sollten Sie "Datenanalyse" auf der Registerkarte "DATEN" sehen.
Wie mache ich einen ANOVA-Test in Excel?
Das folgende Beispiel zeigt, wie ein ANOVA-Test in Excel durchgeführt wird.
Betrachten Sie für dieses Beispiel den folgenden Datensatz mit drei Noten für Schüler in 6 Fächern.
Oben sind die Ergebnisse der Schüler A, B und C in 6 Fächern aufgeführt. Jetzt müssen wir herausfinden, ob die Punktzahlen von drei Schülern signifikant sind oder nicht.
- Schritt 1: Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf "Datenanalyse".
- Schritt 2: Wählen Sie im Fenster "Datenanalyse" die erste Option "Anova: Einzelfaktor".
- Schritt 3: Wählen Sie im nächsten Fenster für „Eingabebereich“ die Schülerergebnisse aus.
- Schritt 4: Da wir die Daten mit Überschriften ausgewählt haben, aktivieren Sie das Kontrollkästchen "Beschriftungen in der ersten Zeile".
- Schritt 5: Wählen Sie nun den Ausgabebereich als eine der Zellen im selben Arbeitsblatt aus.
- Schritt 6: Klicken Sie auf OK, um die Berechnung abzuschließen. Jetzt haben wir eine detaillierte Analyse von Anova: Single Factor.
Bevor wir die Ergebnisse von ANOVA interpretieren, schauen wir uns die Hypothese von ANOVA an. Um die Ergebnisse des Excel-ANOVA-Tests zu vergleichen, können wir zwei Hypothesen aufstellen, nämlich "Nullhypothese" und "Alternative Hypothese".
Die Nullhypothese lautet: „Es gibt keinen Unterschied zwischen den Punktzahlen von drei Schülern.“
Die alternative Hypothese lautet: "Es gibt mindestens einen Mittelwert, der unterschiedlich ist."
Wenn " F-Wert> FCrit-Wert ", können wir die Nullhypothese ablehnen.
Wenn " F-Wert <FCrit-Wert ", können wir die Nullhypothese nicht ablehnen.
Wenn " P-Wert <Alpha-Wert e", können wir die Nullhypothese ablehnen.
Wenn " P-Wert> Alpha-Wert ", können wir die Nullhypothese nicht ablehnen.
Hinweis: Der Alpha-Wert ist das Signifikanzniveau.Nein, gehen Sie zurück und schauen Sie sich das Ergebnis von ANOVA an.
Schauen Sie sich zunächst den „P-Wert“ an, dh 0,511, der größer als der Alpha-Wert oder der Signifikanzwert (0,05) ist, damit wir die Nullhypothese nicht ablehnen können.
Als nächstes ist der F-Wert 0,70 kleiner als der FCrit-Wert 3,68 , sodass wir die Nullhypothese nicht ablehnen können.
Wir können den Test also als „Abschluss der Schüler A, B und C unterscheiden sich nicht signifikant“ abschließen.
Dinge, an die man sich erinnern sollte
- Sie benötigen fundierte ANOVA-Kenntnisse, um die Dinge besser zu verstehen.
- Rahmen Sie immer die Nullhypothese und die Alternativhypothese ein.
- Wenn der F-Wert> FCrit-Wert ist “, können wir die Nullhypothese ablehnen.
- "Wenn der F-Wert <FCrit-Wert ist", können wir die Nullhypothese nicht ablehnen.
