So zeichnen sie anova-ergebnisse in excel grafisch auf

Eine einfaktorielle ANOVA wird verwendet, um zu bestimmen, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr unabhängigen Gruppen besteht.

Bei der Interpretation der Ergebnisse einer einfaktoriellen ANOVA kann es hilfreich sein, ein Diagramm zu erstellen, um die Differenz zwischen den Gruppenmittelwerten zu visualisieren.

Das folgende Beispiel zeigt, wie eine einfaktorielle ANOVA durchgeführt und die Ergebnisse in Excel grafisch dargestellt werden.

Beispiel: Wie man ANOVA-Ergebnisse in Excel grafisch darstellt

Angenommen, ein Professor bittet zufällig 30 Studenten seiner Klasse, eine von drei Lernmethoden anzuwenden, um sich auf eine Prüfung vorzubereiten.

Der folgende Screenshot zeigt die Ergebnisse der Schüler basierend auf der von ihnen verwendeten Methode:

Angenommen, der Professor möchte eine einfache ANOVA durchführen, um festzustellen, ob die Durchschnittswerte in den drei Gruppen gleich sind.

Um eine einfaktorielle ANOVA in Excel durchzuführen, klicken Sie im oberen Menüband auf die Registerkarte „Daten “ und dann in der Gruppe „Analysieren“ auf „Datenanalyse“ .

Wenn die Option „Datenanalyse“ nicht angezeigt wird , müssen Sie zunächst die kostenlose Analysis ToolPak- Software laden.

Klicken Sie im neuen Fenster, das angezeigt wird, auf Anova: Single Factor und dann auf OK .

Geben Sie im neuen Fenster, das erscheint, die folgenden Informationen ein:

Sobald Sie auf „OK“ klicken, werden die Ergebnisse der einfaktoriellen ANOVA angezeigt:

Der größte Wert in der Ausgabe ist der p-Wert , der 0,002266 beträgt.

Denken Sie daran, dass eine einfaktorielle ANOVA die folgenden Null- und Alternativhypothesen verwendet:

• H ₀ : Alle Gruppenmittelwerte sind gleich.
• H _A : Nicht alle Gruppendurchschnitte sind gleich.

Da der p-Wert kleiner als α = 0,05 ist, lehnen wir die Nullhypothese ab und kommen zu dem Schluss, dass nicht alle Gruppenmittelwerte gleich sind.

Das bedeutet, dass nicht alle drei Studienmethoden zu den gleichen durchschnittlichen Prüfungsnoten führen.

Um diese ANOVA-Ergebnisse zu visualisieren, können wir gruppierte Boxplots erstellen, die die Verteilung der Prüfungsergebnisse für jede Untersuchungsmethode zeigen.

Markieren Sie dazu den Zellbereich A2:C11 , klicken Sie dann auf die Registerkarte „Einfügen“ im oberen Menüband und dann auf das Symbol „Box und Whisker“ in der Gruppe „Diagramme“ :

Die folgende Tabelle wird angezeigt:

Sie können den Bereich der Y-Achse jederzeit ändern und eine Legende hinzufügen, um die Lesbarkeit dieses Diagramms zu verbessern:

Jedes der Boxplots zeigt die Verteilung der Untersuchungsergebnisse für jede Untersuchungsmethode.

Die Linie in der Mitte jedes Boxplots stellt die mittlere Prüfungspunktzahl für jede Lernmethode dar und das kleine „x“ stellt die durchschnittliche Prüfungspunktzahl dar.

Ohne einen Blick auf die Ergebnisse der ANOVA-Tabelle zu werfen, können wir erkennen, dass die durchschnittliche Prüfungspunktzahl für Studienmethode 3 deutlich höher ist als für die anderen beiden Studienmethoden.

Wir können auch erkennen, warum der p-Wert in der ANOVA-Tabelle statistisch signifikant war: Die drei Untersuchungsmethoden haben eindeutig nicht den gleichen Mittelwert.

Durch die Erstellung dieser drei Boxplots können wir die Ergebnisse unserer einfaktoriellen ANOVA besser verstehen.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere gängige Vorgänge in Excel ausführen:

So führen Sie eine einfaktorielle ANOVA in Excel durch
So führen Sie eine zweifaktorielle ANOVA in Excel durch
So führen Sie eine ANOVA mit wiederholten Messungen in Excel durch
So führen Sie einen Tukey-Kramer-Post-Hoc-Test in Excel durch