Bagaimana menginterpretasi Excel ANOVA

Langkah 1

Periksa tabel data yang digunakan Excel untuk uji ANOVA. Data yang dihasilkan dari tes pengulangan berulang antara dua faktor ditunjukkan, dan juga antara dua atau lebih tingkat dari faktor-faktor ini. Setiap baris mewakili faktor uji tertentu, dan setiap kolom mewakili tes pada tingkat faktor tertentu, dengan semua kombinasi yang mungkin diwakili. Dalam kasus contoh gandum, akan ada sembilan percobaan yang berbeda, gandum 1 / pupuk 1, gandum 1 / pupuk 2, dan seterusnya, dengan setidaknya dua ulangan setiap percobaan.

Langkah 2

Periksa spreadsheet Excel yang berisi output ANOVA dan cari tabel berjudul "ANOVA".

Langkah 3

Temukan baris berlabel "Sampel", "Kolom", dan "Interaksi" di kolom di sebelah kiri tabel ANOVA. Ikuti baris ini ke kanan sampai Anda mencapai kolom dengan judul "F". Di kolom ini adalah nilai F yang dihitung terkait dengan tes asli. Akan ada nilai F untuk setiap sampel, kolom dan Interaksi. F adalah uji statistik yang dihitung Excel sesuai dengan jumlah variasi yang ada dalam kelompok data, karena semua uji coba yang menggunakan faktor yang sama, dibandingkan dengan kelompok.

Langkah 4

Lanjutkan mengikuti baris yang sama di sebelah kanan sampai Anda mencapai kolom dengan judul "F crit". Di kolom ini ada nilai kritis F untuk Sampel, Kolom, dan Interaksi. Ini adalah nilai standar yang dicari oleh Excel dalam basis data internal. Ini adalah pass / no-pass berdasarkan beberapa faktor statistik, termasuk jumlah percobaan.

Langkah 5

Bandingkan nilai F dari baris Sampel untuk nilai kritis F untuk baris yang sama. Jika nilai F lebih besar dari F kritis, ini berarti bahwa perubahan antara faktor-faktor dalam uji coba memiliki pengaruh yang signifikan secara statistik pada hasil tes tersebut. Dalam kasus contoh gandum, itu berarti bahwa jenis gandum yang digunakan mempengaruhi laju pertumbuhan yang diamati. Jika nilai F kurang dari F kritis, faktor tersebut memiliki efek tidak lebih besar dari variasi acak yang diharapkan dan tidak signifikan.

Langkah 6

Bandingkan nilai F dari baris kolom dengan nilai F kritis untuk baris itu. Kali ini, jika nilai F untuk baris ini melebihi F kritis, itu berarti bahwa variasi tingkat faktor memiliki efek yang signifikan. Dalam contoh, ini berarti bahwa pupuk khusus yang digunakan membuat perbedaan dalam tingkat pertumbuhan gandum yang dapat dibedakan dari kemungkinan variasi acak.

Langkah 7

Bandingkan nilai F dari baris Interactions dengan nilai dari baris kritis F. Jika nilai F untuk baris ini melebihi F kritis, ini memberi tahu Anda bahwa ada interaksi signifikan antara faktor dan levelnya. Ini berarti bahwa jumlah variasi yang diperoleh saat mengubah dari satu elemen ke elemen lainnya akan bergantung pada level Anda. Misalnya, gandum 2 mungkin memiliki tingkat pertumbuhan tertinggi, tetapi hanya ketika pupuk 3 digunakan.