Anova online
Un’ANOVA a due vie (“analisi della varianza”) viene utilizzata per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le medie di tre o più gruppi indipendenti che sono stati suddivisi su due fattori.
Un botanico vuole sapere se la crescita delle piante è influenzata dall’esposizione alla luce solare e dalla frequenza delle innaffiature. Pianta 40 semi e li lascia crescere per due mesi in condizioni diverse di esposizione alla luce solare e frequenza di irrigazione. Dopo due mesi, registra l’altezza di ogni pianta. I risultati sono mostrati di seguito:
Nella tabella precedente, vediamo che sono cresciute cinque piante per ogni combinazione di condizioni. Ad esempio, sono state coltivate cinque piante con irrigazione giornaliera e assenza di luce solare e le loro altezze dopo due mesi erano di 4,8 pollici, 4,4 pollici, 3,2 pollici, 3,9 pollici e 4,4 pollici:
In questo contesto, per “replicazione” si intende la presenza di più osservazioni in ciascun gruppo. Ad esempio, sono state coltivate più piante senza esposizione alla luce solare e con irrigazione quotidiana. Se invece avessimo coltivato una sola pianta in ogni combinazione di condizioni, avremmo usato “senza repliche”, ma la dimensione del campione sarebbe stata molto più piccola.
Come interpretare i risultati dell’anova in excel
Immaginate di produrre sacchetti di carta e di volerne migliorare la resistenza alla trazione. Sospettate che la variazione della concentrazione di legno duro nel sacchetto modifichi la resistenza alla trazione. Misurate la resistenza alla trazione in libbre per pollice quadrato (PSI). Decidete quindi di effettuare il test a livelli di concentrazione di legno duro del 5%, 10%, 15% e 20%. Questi “livelli” sono chiamati anche “trattamenti”.
La resistenza media alla trazione aumenta, ma non possiamo dire con certezza quali mezzi differiscano. La varianza al livello del 15% sembra sostanzialmente inferiore rispetto agli altri livelli. Potrebbe essere necessario effettuare ulteriori analisi.
Il valore P (0,349) è superiore al livello di significatività (0,05), quindi “non possiamo rifiutare l’ipotesi nulla (accettare l’ipotesi nulla)” che i mezzi siano equivalenti. E F (0,963855) è inferiore al criterio F (4,964603), quindi “non possiamo rifiutare l’ipotesi nulla (accettare l’ipotesi nulla)”.
Bonferroni excel
Vi siete mai trovati in una situazione in cui dovete scegliere un elemento tra molte alternative? Se sì, allora saprete quanto sia complicato. In una situazione del genere, è necessario sapere come eseguire un test ANOVA a fattore singolo, noto come test ANOVA a una via (Analisi della varianza).
Il test ANOVA a una via è particolarmente importante quando ci troviamo di fronte a molti elementi tra i quali vogliamo selezionarne uno solo. In questo caso, si hanno molte opzioni simili e l’unico modo per conoscere l’alternativa migliore è eseguire l’ANOVA.
Sapere come eseguire l’ANOVA ci aiuterà a prendere una decisione sicura e affidabile. Questo perché il test ANOVA a una via ci presenta le prove a sostegno delle decisioni che prendiamo. Ma come si calcola l’ANOVA? Questo post vi illustrerà i passaggi necessari per eseguire l’ANOVA.
Ma dobbiamo essere consapevoli che non tutti gli MS Excel hanno il pulsante Analisi dei dati. Se il vostro non ce l’ha, sarà piuttosto difficile provare l’ANOVA con Excel senza prima caricarlo. È necessario caricare il componente aggiuntivo Analysis ToolPak prima di procedere con questo passaggio.
Anova a misure ripetute excel
Questo esempio insegna come eseguire un’ANOVA (analisi della varianza) a fattore singolo in Excel. Un’ANOVA a fattore singolo o a una via viene utilizzata per verificare l’ipotesi nulla che le medie di diverse popolazioni siano tutte uguali.
Conclusione: se F > F crit, rifiutiamo l’ipotesi nulla. In questo caso, 15,196 > 3,443. Pertanto, rifiutiamo l’ipotesi nulla. Le medie delle tre popolazioni non sono tutte uguali. Almeno una delle medie è diversa. Tuttavia, l’ANOVA non ci dice dove si trova questa differenza. È necessario un test t per verificare ogni coppia di medie.