Excel에서 일원 분산 분석을 수행하는 방법

일원 분산 분석 (“분산 분석”)은 3개 이상의 독립 그룹 평균 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.

이 튜토리얼에서는 Excel에서 일원 분산 분석을 수행하는 방법을 설명합니다.

예: Excel의 일원 분산 분석

한 연구자가 연구에 참여할 학생 30명을 모집한다고 가정해 보겠습니다. 학생들은 시험 준비를 위해 다음 3주 동안 세 가지 학습 방법 중 하나를 사용하도록 무작위로 배정됩니다. 3주 후에는 모든 학생들이 동일한 시험을 치릅니다.

학생 테스트 결과는 다음과 같습니다.

연구자는 일원 분산 분석을 수행하여 세 그룹의 평균 점수가 동일한지 확인하려고 합니다.

Excel에서 일원 분산 분석을 수행하려면 데이터 탭으로 이동한 다음 분석 그룹에서 데이터 분석 옵션을 클릭합니다.

데이터 분석 옵션이 표시 되지 않으면 먼저 무료 분석 도구 소프트웨어를 로드해야 합니다 .

이를 클릭하면 다양한 스캔 도구 옵션이 있는 창이 나타납니다. Anova: 단일 요인 을 선택한 다음 확인 을 클릭합니다.

입력 범위를 묻는 새 창이 나타납니다. 데이터 주위에 상자를 끌거나 데이터 범위를 수동으로 입력할 수 있습니다. 이 경우 데이터는 C4:E13 셀에 있습니다.

다음으로 테스트에 대한 알파 레벨을 선택합니다. 기본적으로 이 숫자는 0.05입니다. 이 경우에는 0.05로 두겠습니다.

마지막으로 일원 분산 분석 결과가 표시될 출력 범위 에 대한 셀을 선택합니다. 이 경우 G4 셀을 선택합니다.

확인을 클릭하면 일원 분산 분석 결과가 나타납니다.

결과 해석

두 개의 테이블이 출력에 표시됩니다. 첫 번째는 각 그룹의 시험 점수 개수, 시험 점수의 합, 시험 점수의 평균, 시험 점수의 분산을 보여주는 요약표입니다.

일원 분산 분석은 세 개 이상의 그룹 평균 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.

이 첫 번째 표에서 세 그룹 각각의 평균 점수가 다르다는 것을 알 수 있지만 이러한 차이가 통계적으로 유의한지 알아보려면 두 번째 표를 살펴봐야 합니다.

두 번째 표에는 F 검정 통계량, 임계 F 값 및 p 값이 표시됩니다.

이 경우 F 검정 통계량 은 2.3575 이고 F의 임계값 은 3.3541 입니다. F 검정 통계량이 F의 임계값보다 작기 때문에 세 그룹의 평균이 동일하다는 귀무가설을 기각할 충분한 증거가 없습니다.

이는 세 가지 연구 기법 간에 테스트 결과에 차이가 있다고 말할 만큼 충분한 증거가 없다는 것을 의미합니다.

p-값을 사용하여 동일한 결론에 도달할 수도 있습니다. 이 경우 p-값 은 0.1138 로 알파 수준인 0.05 보다 높습니다.

이는 세 그룹의 평균이 동일하다는 귀무가설을 기각할 만큼 충분한 증거가 없음을 의미합니다.

참고: 귀무 가설을 기각하는 경우 Tukey-Kramer 사후 테스트를 수행하여 정확히 어떤 그룹 평균이 다른지 확인할 수 있습니다.