December 15
analisi della varianza ad una via, o ANOVA, è un test utilizzato per determinare se la popolazione mezzi di una variabile dipendente come la frequenza cardiaca sono diversi tra loro a diversi livelli di una variabile indipendente, come la temperatura. ANOVA a due vie aggiunge un secondo fattore, come umidità e tre vie aggiunge un terzo fattore quali peso. In ciascuna prova, l'ipotesi nulla è che i mezzi di variabile dipendente sono uguali, e l'ipotesi alternativa è che sono diversi. A due e tre vie ANOVA test anche aggiungere l'interazione tra i fattori. ANOVA con la replica significa che, per ogni combinazione di variabili, avete preso due o più misurazioni. Excel può essere eseguito solo fino a due vie ANOVA; si avrebbe bisogno di un programma più avanzato come Minitab, SAS o SPSS per farlo. Tuttavia, è possibile utilizzare una equazione di regressione con tre fattori in Excel per approssimare i risultati di un test di ANOVA a tre vie con la replica.
1 Vai alla sezione successiva, se è già stato installato l'analisi dei dati add-in per Excel. In caso contrario, fare clic sul pulsante Microsoft Office in alto a sinistra della finestra per iniziare.
2 Fai clic su "add-in" e poi, dal dialogo che si apre, selezionare "Analisi ToolPack."
3 Fai clic su "OK".
4 Inserisci i tuoi dati in un nuovo foglio di calcolo, in quattro colonne, il più a sinistra per la variabile dipendente e le tre successive per le variabili predittive. li popolano con le misure di esempio scattate.
5 Fare clic sulla scheda Dati della barra multifunzione.
6 Clicca analisi dei dati e quindi di regressione.
7 Inserire i riferimenti di cella della variabile dipendente nella casella "Input Y Range" ed i riferimenti delle variabili indipendenti nella casella "Input X Range."
8 Inserire il riferimento di una cella di due o tre file sotto la vostra tabella di dati nella casella "Output Range".
9 Fai clic su "OK" per eseguire l'analisi di regressione. L'uscita conterrà una tabella ANOVA che vi permetterà di capire se l'ipotesi nulla che i mezzi di ogni popolazione sono uguali e non c'è interazione tra le variabili, proprio come si farebbe con un test ANOVA uno o due fattori.