excel2019单因素方差分析步骤(excel单因素方差分析结果)

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1：excel单向方差分析结果解读

前言

无论是什么活动，影响产品质量和产品的因素有很多。例如，影响作物产量的因素有品种、天气、施肥量、肥料种类等。如果我们想知道这些因素中哪些对产量有显着影响，或者各因素之间的相互作用，以及对结果有显着影响的因素的最佳水平等，我们必须先进行实验，然后再进行实验。分析。做出最后的判断。

Excel中的方差分析

方差分析（简称ANOVA），又称“方差分析”，是由R.A.发明的。 Fisher 和用于检验两个或多个样本均值之间差异的显着性。由于受到多种因素的影响，研究中获得的数据呈现波动。波动的原因可分为两类，一类是不可控的随机因素，另一类是研究结果强加的可控因素。

方差分析从观测变量的方差出发，研究众多控制变量中哪些变量对观测变量有显着影响。

方差分析的基本步骤如下：

1. 建立检验假设；

H0：多个样本的总体均值相等；

H1：多个样本的总体均值不相等或不相等。

检验等级为0.05。

2.计算检验统计量F值；

3.确定P值并做出推断结果。

Excel中的方差分析工具提供了不同类型的方差分析，如下图所示，我们可以根据因子数量和待检验样本总体中的样本数量来决定使用哪一种。

单因素方差分析示例

如果认为某项实验指标只有一个因素有显着影响，则可以对该因素进行多个水平的实验结果进行比较。

单向方差分析的第一步是识别观察变量和控制变量。

单向方差分析的第二步是剖析观察变量的方差。方差分析认为：观测变量值的变化会同时受到控制变量和随机变量的影响。相应地，单向方差分析将观测变量总方差的平方和分解为两部分：组间方差平方和和组内方差平方和，用数学形式表示为：SST=SSA+SSE。

单向方差分析的第三步是通过比较观测变量总方差的比例与各部分的比例来推断控制变量对观测变量是否有显着影响。

示例应用：利用单向方差判断不同类型轮胎的制动停止距离是否存在显着差异

一、案例描述

某轮胎制造商设计了5种轮胎，需要测试这些轮胎的平均制动距离是否存在显着差异，以便为每种轮胎定价。制造商挑选了50辆相同的汽车，五种轮胎各随机抽取10辆汽车，以相同的速度进行试驾测试。各类型轮胎对应的制动距离数据如下图所示：

2、案例分析

在这种情况下，实际上需要通过实验数据来分析多个样本的平均制动距离差异的显着性，即考虑轮胎类型对制动距离是否有显着影响，因此我们采用一-这里采用方差分析。多个级别进行比较。

3、运行分析

要分析单个因素对产品的影响，可以直接使用方差分析中的单向方差分析工具，但需要注意值所表示的含义。具体操作步骤如下：

步骤1：选择分析工具。 《数据分析》——《方差分析：单向方差分析》。如下所示。

步骤2：设置相关参数。在弹出的“方差分析：单向方差分析”对话框中，将“输入区域”设置为“$B$1:$F$11”，单击“分组方法”的“列”单选按钮，选择“标记”在“First OK”中，将“”设置为“0.05”，单击“输出选项”下的“输出区域”，将区域设置为“$H$2”，然后确认。设置=0.05意味着数据有95%的置信度。

步骤3：显示单向方差分析结果。如下所示。

4. 决策分析

如上图所示，单向方差分析的结果有两部分。第一部分是SUMMARY，是各个级别样本数据的描述性统计，包括样本观测数、求和、样本均值、样本方差。第二部分是ANOVA，其中“方差来源”是方差

上述情况下，P-value=0.006740.01，F=4.066Fcrit=2.579，说明在=0.05的情况下，五种轮胎的平均制动停止距离差异显着，因此厂家可以根据制动停止距离，对这五种轮胎进行定价，距离越短，价格越高。

概括

以上就是今天主题的内容。今天，我们就来学习一下如何在Excel中进行单向方差分析。这对于数据分析非常有帮助。它可以分析不同因素对某一事物的显着影响。希望以上操作能够对您有所帮助。如果您有什么好的意见、建议，或者不同的看法，希望您留言与我们沟通讨论。

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二：wps方差分析怎么做

WPS如何F检验二样本ANOVA函数名称

在WPS表中，两样本方差分析需要T.TEST函数。具体使用如下：

1. 选择表格中的一个单元格并输入以下公式：=T.TEST(array1, array2, type, mantissa)

2、数组1和数组2分别代表两个样本的数据，可以直接输入数据范围，如A1:A10。

3. type参数为1或2，代表二样本方差分析的类型。如果两个样本的方差相等则选择1；如果两个样本的方差不相等，则选择2。

4、尾数参数为1、2、3，代表单面测试或双面测试。如果是单边测试，则选择1或2，表示左测试或右测试；如果是双面测试，则选择3。

例如，如果要对两个样本进行方差分析，并假设两个样本的方差相等，并选择双边检验，则公式为：=T.TEST(A1:A10,B1:B10,1,3) 。

对于WPS表中的二样本方差分析，可以使用以下函数：

1. VAR.S：计算总体方差，格式为“VAR.S(number1, [number2],)”，其中number1、number2等为要计算的数据范围。

2. F.INV：计算给定概率和自由度的F分布的反函数值。格式为“F.INV(probability, Degrees_freedom1, Degrees_freedom2)”，其中概率是指比较两个样本均值的置信度， Degrees_freedom1 和Degrees_freedom2 分别是两个样本的自由度。

3. F.TEST：用于比较两个样本的方差是否相等，格式为“F.TEST(array1, array2)”，其中array1和array2是要比较的两个样本范围。

4. T.INV：计算给定概率和自由度的t分布的反函数值。

5. T.TEST：用于比较两个样本的平均值是否相等，格式为“T.TEST(array1, array2, tails, type)”，其中tails表示分配给测试的尾数statistic，type指定t检验的类型。

以上是WPS表中二样本方差分析常用的函数名称。需要注意的是，在使用这些函数进行分析之前，需要导入相关数据，并保证数据的正确性和完整性。

三：擅长单向方差分析

1.按office按钮——excel选项；

2.添加数据分析插件；

3. 打开单向方差分析工具

4. 输入必要的信息

5.自动生成分析表

文章到这里就结束了，感兴趣的小伙伴可以关注并收藏无忧网，我们将为你提供更多优质内容。