Une clé pour comprendre une analyse de variance ou ANOVA, est de comprendre hypothèse de base et les tests de signification, dans lequel un chercheur teste les moyennes de deux groupes pour déterminer si la différence entre eux est statistiquement significative. ANOVA étend simplement cette procédure en comparant les moyens de plus de deux groupes sur un résultat ou variable d'intérêt.
Obtenez une expérience pratique sur la procédure en exécutant une analyse de la variance dans Microsoft Excel. Ouvrir un fichier de données, puis cliquez sur le "Outils" menu et sélectionnez "L'Analyse Des Données." Si "Analyse des données" ne semble pas, vous devrez extraire des add-ins. Sélectionner "Add-Ins" sous le "Outils" menu. Cela va ouvrir une fenêtre avec une série d'options. Cliquez sur la case à côté "Utilitaire d'analyse" et cliquez sur "D'ACCORD." L'outil d'analyse des données devrait apparaître sur le "Outils" menu, prêt à l'emploi.
Sélectionner "L'Analyse Des Données," qui ouvre une nouvelle fenêtre, l'affichage d'un ensemble de procédures d'analyse. Sélectionner "ANOVA: Single Factor" et cliquez sur "D'ACCORD."
Utilisez la fonction cliquer-glisser dans Excel pour cliquer sur les cellules dans votre feuille de calcul que vous souhaitez analyser. Par exemple, supposons que vous voulez comparer les scores moyens en mathématiques chez les élèves dans trois écoles secondaires différentes. Dans ce cas, sélectionnez la colonne qui affiche le score de test de mathématiques de chaque élève. Après avoir spécifié les données à analyser, cliquez sur "D'ACCORD." Excel va exécuter la procédure et d'afficher vos résultats.
Imprimer la sortie de votre procédure ANOVA et l'examiner, en gardant votre manuel de statistiques à proximité pour référence. La sortie exacte varie selon le programme, mais en général, vous aurez l'air à deux tables.
Observez la première table, généralement étiquetée "Descriptives" ou "Statistiques Descriptives." Cette affiche les moyennes (en moyenne) des valeurs pour les trois groupes que vous êtes 'analyse, comme les trois écoles secondaires. Dans cet exemple, le premier tableau affiche le score moyen en mathématiques pour chacune des trois écoles secondaires de l'ensemble de données.
Notez la différence dans les moyens entre les groupes. Le tableau descriptif affichera les moyens, avec les écarts-types, qui indiquent la quantité de dispersion dans la gamme des scores aux tests. Une analyse de la variance permettra de déterminer si ces moyens sont statistiquement significatifs, ce qui signifie que les différences ne sont probablement pas par hasard occurrence. La deuxième table dans votre sortie affichera les résultats d'analyse de variance.
Examinez le deuxième tableau, marqué "ANOVA," dans votre sortie imprimée. Les chiffres clés de ce tableau sont à considérer la note F et le niveau de signification.
Analyser les chiffres. Le Score F est la statistique de test réel, qui est le rapport de la variance expliquée à la variance inexpliquée. Le niveau de signification (étiqueté "Sig.") Interprète cela. Un niveau de 0,05 ou moins d'importance indique des différences statistiquement significatives entre les moyens. Un niveau de signification de 0,05 signifie une certitude de 95 pour cent (la norme parmi les statisticiens) que les différences entre les moyens sont significatives et pas le résultat du hasard. Un niveau de signification de 0,06 au 0,99 indique pas de signification statistique et que les différences peuvent être dues qu'au hasard.