Як виконати повторні вимірювання anova в excel

Дисперсійний аналіз повторних вимірювань використовується, щоб визначити, чи існує статистично значуща різниця між середніми значеннями трьох або більше груп, у яких одні й ті самі суб’єкти з’являються в кожній групі.

У цьому посібнику пояснюється, як виконати односторонній дисперсійний аналіз повторних вимірювань у Excel.

Приклад: дисперсійний аналіз повторних вимірювань у Excel

Дослідники хочуть знати, чи чотири різні препарати викликають різний час реакції. Щоб перевірити це, вони виміряли час реакції п’яти пацієнтів на чотири різні препарати. Оскільки кожен пацієнт вимірюється на кожному з чотирьох препаратів, ми будемо використовувати повторні вимірювання ANOVA, щоб визначити, чи відрізняється середній час реакції між препаратами.

Виконайте наведені нижче кроки, щоб виконати повторні вимірювання ANOVA в Excel.

Крок 1: Введіть дані.

Введіть такі дані, які показують час реакції (у секундах) п’яти пацієнтів на чотири ліки:

Крок 2: Виконайте повторні вимірювання ANOVA.

Щоб виконати повторний аналіз ANOVA, перейдіть на вкладку «Дані» та натисніть «Аналіз даних» . Якщо ви не бачите цей параметр, спершу потрібно інсталювати безкоштовне програмне забезпечення Analysis ToolPak .

Коли ви натиснете «Аналіз даних», з’явиться нове вікно. Виберіть Anova: двофакторний без реплікації та натисніть OK.

Примітка:

Пакет інструментів аналізу не має явної функції для виконання повторних вимірювань ANOVA, але Anova: двосторонній без реплікації дасть результати, які ми шукаємо, як ми побачимо в результаті.

У полі «Діапазон введення» введіть діапазон комірок, що містить час відповіді пацієнта. Не соромтеся залишити альфа-версію на 0,05, якщо не хочете використовувати інший рівень значущості. Для параметра «Діапазон результатів» виберіть комірку, у якій мають відображатися результати. Потім натисніть OK .

Результати з’являться автоматично:

У цьому випадку нас не цікавлять результати рядка, а лише стовпці, які повідомляють нам про варіацію часу відповіді залежно від препарату.

Статистика F-критерію становить 24,75887 , а відповідне значення p — 0,0000199 . Оскільки це значення p менше 0,05, ми відхиляємо нульову гіпотезу та робимо висновок, що існує статистично значуща різниця в середньому часі реакції між чотирма препаратами.

Крок 3: Повідомте про результати.

Нарешті, ми повідомимо про результати наших повторних вимірювань ANOVA. Ось приклад того, як це зробити:

Односторонній повторний аналіз ANOVA був проведений на 5 осіб, щоб дослідити вплив чотирьох різних ліків на час відповіді.

Результати показали, що тип використовуваного препарату призводив до статистично значущих відмінностей у часі відповіді (F(3, 12) = 24,75887, p <0,001).