Дисперсійний аналіз повторних вимірювань у google таблицях (покроково)


Дисперсійний аналіз із повторними вимірюваннями використовується для визначення того, чи існує статистично значуща різниця між середніми значеннями трьох або більше груп, у кожній з яких є ті самі суб’єкти.

У цьому підручнику наведено покроковий приклад виконання дисперсійного аналізу повторних вимірювань у Google Таблицях.

Крок 1: інсталюйте XLMiner Analysis ToolPak

Щоб виконати односторонній дисперсійний аналіз у Google Таблицях, спочатку потрібно встановити безкоштовний XLMiner Analysis Toolpak.

Для цього натисніть «Додатки» > «Отримати додатки» :

Далі введіть XLMiner Analysis ToolPak у пошуковому рядку та натисніть піктограму, що з’явиться:

Установіть XLMiner Analytics Tool Pack у Google Sheets

Нарешті натисніть кнопку «Встановити» .

XLMiner Analysis Toolpak у Google Таблицях

Крок 2: Введіть дані

Далі нам потрібно ввести дані для використання для повторних вимірювань ANOVA.

Для цього прикладу, скажімо, 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.

Час реакції показано нижче:

Крок 3: Виконайте повторні вимірювання ANOVA

Щоб виконати дисперсійний аналіз повторних вимірювань для цього набору даних, клацніть Add-ons > XLMiner Analysis ToolPak > Start . Праворуч на екрані з’явиться пакет аналізу.

Натисніть Anova: двофакторний без реплікації та заповніть таку інформацію:

Дисперсійний аналіз повторних вимірювань у Google Таблицях

Крок 4: Інтерпретація результатів

Після натискання кнопки OK результати повторного вимірювання дисперсійного аналізу з’являться, починаючи з клітинки, яку ви вказали у вихідному діапазоні . У нашому випадку ми вирішили відображати результати, починаючи з клітинки A8:

Результат повторних вимірювань ANOVA в Google Таблицях

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

З результату ми бачимо, що статистика F-тесту становить 24,75887 , а відповідне значення p — 0,0000199 .

Оскільки це p-значення менше 0,05, ми відхиляємо нульову гіпотезу та робимо висновок, що існує статистично значуща різниця в середньому часі реакції між чотирма препаратами.

Додаткові ресурси

Як виконати дисперсійний аналіз повторних вимірювань у Excel
Як вручну виконати повторний аналіз ANOVA
Калькулятор одностороннього повторного вимірювання ANOVA

Додати коментар

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *