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Comment créer une analyse de variance à une voie dans Excel

Dans Microsoft Excel, installez l'utilitaire d'analyse add-in pour accéder à une grande collection d'outils d'analyse de données, y compris des tests t et plusieurs analyses de tests de variance. La seule fonction de facteur ANOVA prend plusieurs colonnes de données comme arguments et génère l'analyse des données de la variance sur la même feuille de calcul ou un nouveau.

Installez l'utilitaire d'analyse




  • Plusieurs compléments viennent avec Excel, y compris l'utilitaire d'analyse, mais vous devez les charger à partir du menu "Options" Excel pour les rendre accessibles. Cliquez sur "Fichier", "Options" et "Add-Ins", puis sélectionnez "Excel Add-Ins" dans le menu Gérer et cliquez sur "Go". Dans le menu Add-ins, choisissez "Utilitaire d'analyse" et cliquez sur "OK". Une nouvelle section d'analyse est ajouté à l'onglet Données, et lorsque vous cliquez sur l'analyse des données, il ouvre un menu contenant plusieurs tests statistiques. Le premier test dans le menu, ANOVA Single Factor, effectue un test ANOVA à sens unique sur deux ou plusieurs ensembles d'échantillons.

Configurer une fonction One-Way ANOVA



  • Choisissez "ANOVA facteur unique" dans le menu "Analyse des données" et cliquez sur "OK". La fenêtre pop-up résultant affiche plusieurs options en entrée et en sortie sections- cliquez sur le bouton à côté de la plage d'entrée pour activer l'outil de sélection de colonne, puis à gauche, cliquez et faites glisser le curseur sur les colonnes contenant l'échantillon fixe à comparer. Inclure les noms de colonnes dans la sélection, puis activer "Etiquettes en première ligne» pour ajouter ces étiquettes à la table ANOVA résultant. Faites la même procédure pour Plage sortie, la sélection d'une plage de cellules dans laquelle placer la table ANOVA. Lorsque vous cliquez sur «OK», Excel exécute le test ANOVA et affiche la somme des carrés, des degrés de liberté, carré moyen, la valeur F, P et F valeur critique dans les colonnes de sortie choisis. Une valeur inférieure à F F critique indique que tous les ensembles d'échantillons ont la même distribution de probabilité, tandis qu'une valeur supérieure à F F critique indique une différence statistiquement significative.

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