Excel ANOVAの解釈方法

ステップ1

ExcelがANOVAテストに使用したデータテーブルを確認します。 2つの要因間、およびこれらの要因の2つ以上のレベル間での繰り返し切り替えテストの結果のデータが表示されます。 各行は特定のテスト要因を表し、各列は特定のレベルの要因でのテストを表し、考えられるすべての組み合わせが表されます。 小麦の例の場合、小麦1 /肥料1、小麦1 /肥料2などの9つの異なる試行があり、各試行が少なくとも2回繰り返されます。

ステップ2

ANOVA出力を含むExcelスプレッドシートを確認し、「ANOVA」というタイトルのテーブルを探します。

ステップ3

ANOVAテーブルの左端の列で、「Sample」、「Columns」、および「Interaction」というラベルの付いた行を見つけます。 タイトルが「F」の列に到達するまで、これらの行を右に進みます。 この列には、元のテストに関連付けられた計算されたF値が含まれます。 各サンプル、列、および相互作用に対してFの値があります。 Fは、同じ要因を使用するすべての試行と同様に、グループと比較したデータグループの変動量に基づいてExcelが計算する統計的検定です。

ステップ4

「F crit」というタイトルの列に到達するまで、右側の同じ行を続けます。 この列には、サンプル、列、および相互作用のFの重要な値があります。 これは、Excelが内部データベースで検索する標準値です。 これは、試行回数を含むいくつかの統計的要因に基づいた合格/不合格です。

ステップ5

行SampleのF値を、同じ行のクリティカル値Fと比較します。 Fの値が臨界Fよりも大きい場合、これは、試験の要因間の変化がこれらのテストの結果に統計的に有意な影響を与えたことを意味します。 小麦の例の場合、使用された小麦の種類が観察された成長率に影響したことを意味します。 Fの値が臨界Fよりも低かった場合、この因子は予想されるランダムな変動以下の効果があり、有意ではありませんでした。

ステップ6

列の行のF値を、その行の重要なF値と比較します。 今回、この行のF値がクリティカルFを超える場合、因子レベルの変動が大きな影響を与えたことを意味します。 例では、これは、使用された特定の肥料が小麦の成長速度に違いをもたらし、それがランダムな変動の可能性と区別できることを意味します。

ステップ7

Interactions行のF値をcritical F行の値と比較します。 この行のFの値がクリティカルFを超える場合、因子とそのレベルの間に重要な相互作用があったことがわかります。 つまり、ある要素から別の要素に変更するときに得られる変動の量は、あなたがどのレベルであるかによって異なります。 たとえば、小麦2の成長率が最も高い場合がありますが、肥料3が使用されている場合のみです。

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