{"id":440,"date":"2023-07-29T22:35:10","date_gmt":"2023-07-29T22:35:10","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-excel-in-un-modo\/"},"modified":"2023-07-29T22:35:10","modified_gmt":"2023-07-29T22:35:10","slug":"anova-excel-in-un-modo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-excel-in-un-modo\/","title":{"rendered":"Come eseguire anova unidirezionale in excel"},"content":{"rendered":"

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Un’ANOVA unidirezionale<\/a> (“analisi della varianza”) viene utilizzata per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le medie di tre o pi\u00f9 gruppi indipendenti.<\/span><\/p>\n

Questo tutorial spiega come eseguire un’ANOVA unidirezionale in Excel.<\/span><\/p>\n

Esempio: ANOVA unidirezionale in Excel<\/span><\/strong><\/h3>\n

Supponiamo che un ricercatore recluti 30 studenti per partecipare a uno studio. Gli studenti vengono assegnati in modo casuale a utilizzare una delle tre tecniche di studio nelle tre settimane successive per prepararsi a un esame. Alla fine delle tre settimane, tutti gli studenti sostengono lo stesso test.<\/span><\/p>\n

I risultati dei test degli studenti sono mostrati di seguito:<\/span> <\/p>\n

\"Esempio
Il ricercatore vuole eseguire un’ANOVA unidirezionale per determinare se i punteggi medi sono gli stessi nei tre gruppi.<\/span><\/p>\n

Per eseguire ANOVA unidirezionale in Excel, vai alla scheda Dati<\/strong> , quindi fai clic sull’opzione Analisi dati<\/strong> nel gruppo Analisi<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Se non vedi l’opzione Analisi dati<\/strong><\/span> ,<\/span><\/strong> devi<\/strong> prima caricare il software gratuito Analysis ToolPak<\/a> .<\/span><\/em> <\/p>\n

\"Set<\/p>\n

Dopo aver fatto clic su di esso, verr\u00e0 visualizzata una finestra con diverse opzioni dello strumento di scansione. Selezionare Anova: Fattore singolo<\/strong> , quindi fare clic su OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n

\"ANOVA<\/p>\n

Viene visualizzata una nuova finestra che richiede un intervallo di input<\/strong> . Puoi trascinare una casella attorno ai tuoi dati o inserire manualmente l’intervallo di dati. In questo caso, i nostri dati sono nelle celle C4:E13<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Successivamente, scegli un livello Alpha<\/strong> per il test. Per impostazione predefinita, questo numero \u00e8 0,05. In questo caso, lo lascer\u00f2 a 0,05.<\/span><\/p>\n

Infine, scegli una cella per l’ Intervallo di output<\/strong> , dove verranno visualizzati i risultati ANOVA unidirezionali. In questo caso, scelgo la cella G4<\/strong> .<\/span> <\/p>\n

\"ANOVA
Dopo aver fatto clic su OK<\/strong> , verr\u00e0 visualizzato il risultato ANOVA unidirezionale:<\/span> <\/p>\n

\"Output
Interpretazione del risultato<\/span><\/strong><\/h2>\n

Nell’output vengono visualizzate due tabelle. La prima \u00e8 una tabella riepilogativa che mostra il numero di punteggi dei test in ciascun gruppo, la somma dei punteggi dei test, la media dei punteggi dei test e la varianza dei punteggi dei test.<\/span> <\/p>\n

\"Tabella<\/p>\n

Ricordiamo che un’ANOVA unidirezionale viene utilizzata per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le medie di tre o pi\u00f9 gruppi.<\/span><\/p>\n

Da questa prima tabella possiamo vedere che il punteggio medio per ciascuno dei tre gruppi \u00e8 diverso, ma per sapere se queste differenze sono statisticamente significative dobbiamo guardare la seconda tabella.<\/span><\/p>\n

La seconda tabella mostra la statistica del test F, il valore F critico e il valore p:<\/span> <\/p>\n

\"Valore
In questo caso, la statistica del test F<\/strong> \u00e8 2.3575<\/strong> e il valore critico di F<\/strong> \u00e8 3.3541<\/strong> . Poich\u00e9 la statistica del test F \u00e8 inferiore al valore critico di F, non abbiamo prove sufficienti per rifiutare l\u2019ipotesi nulla che le medie dei tre gruppi siano uguali.<\/span><\/p>\n

Ci\u00f2 significa che non abbiamo prove sufficienti per affermare che esiste una differenza nei risultati dei test tra le tre tecniche di studio.<\/span><\/p>\n

Potremmo anche usare il valore p<\/a> per raggiungere la stessa conclusione. In questo caso, il valore p<\/strong> \u00e8 0,1138<\/strong> , che \u00e8 superiore al livello alfa di 0,05<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Ci\u00f2 significa che non abbiamo prove sufficienti per rifiutare l\u2019ipotesi nulla che le medie dei tre gruppi siano uguali.<\/span><\/p>\n

Nota:<\/strong> nei casi in cui si rifiuta l’ipotesi nulla, \u00e8 possibile eseguire un test post hoc di Tukey-Kramer<\/a> per determinare esattamente quali medie di gruppo sono diverse.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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