Qu'est-ce que l'ANOVA dans Excel?
ANOVA dans Excel est un test statistique intégré utilisé pour analyser les variances. Par exemple, lorsque vous achetez un nouvel article, nous comparons généralement les alternatives disponibles, ce qui nous aide finalement à choisir la meilleure parmi toutes les alternatives disponibles. L'utilisation du test ANOVA dans Excel peut nous aider à tester les différents ensembles de données les uns par rapport aux autres pour identifier le meilleur du lot.
Supposons que vous ayez mené une enquête sur trois saveurs différentes de glaces et que vous ayez rassemblé les opinions des utilisateurs. Vous devez maintenant identifier la meilleure saveur parmi les opinions. Ici, nous avons trois saveurs différentes de glaces, appelées alternatives, donc en exécutant le test ANOVA dans Excel, nous pouvons identifier le meilleur du lot.
Où est ANOVA dans Excel?
ANOVA n'est pas une fonction d'Excel. Si vous avez déjà essayé de rechercher ANOVA dans Excel, vous devez avoir lamentablement échoué car ANOVA fait partie de l'outil «Analyse des données» d'Excel.
L'analyse des données est disponible sous l'onglet DONNÉES dans Excel.
Si vous ne parvenez pas à afficher cela dans votre Excel, suivez les étapes ci-dessous pour activer «Analyse des données» dans votre classeur Excel.
- Étape 1: Cliquez sur FICHIER et Options.
- Étape 2: Cliquez sur Compléments.
- Étape 3: Sous Compléments, sélectionnez «Compléments Excel» dans les options de gestion et cliquez sur OK.
- Étape 4: Maintenant, dans la fenêtre ci-dessous, sélectionnez "Analysis Toolpak" et cliquez sur OK pour activer "Data Analysis".
Vous devriez maintenant voir «Analyse des données» sous l'onglet «DONNÉES».
Comment faire un test ANOVA dans Excel?
Voici l'exemple pour comprendre comment faire un test ANOVA dans Excel.
Pour cet exemple, considérons l'ensemble de données ci-dessous de trois notes d'élèves dans 6 matières.
Ci-dessus, les scores des élèves A, B et C dans 6 matières. Nous devons maintenant déterminer si les scores de trois élèves sont significatifs ou non.
- Étape 1: Sous l'onglet Données, cliquez sur "Analyse des données".
- Étape 2: Dans la fenêtre «Analyse des données», sélectionnez la première option, «Anova: Single Factor».
- Étape 3: Dans la fenêtre suivante pour «Plage de saisie», sélectionnez les scores des élèves.
- Étape 4: puisque nous avons sélectionné les données avec des en-têtes, cochez la case "Libellés dans la première ligne".
- Étape 5: Sélectionnez maintenant la plage de sortie comme l'une des cellules de la même feuille de calcul.
- Étape 6: Cliquez sur Ok pour terminer le calcul. Nous allons maintenant avoir une analyse détaillée Anova: Single Factor.
Avant d'interpréter les résultats de l'ANOVA, examinons l'hypothèse de l'ANOVA. Pour comparer les résultats du test ANOVA Excel, nous pouvons formuler deux hypothèses, à savoir, «Hypothèse nulle» et «Hypothèse alternative».
L'hypothèse nulle est «il n'y a pas de différence entre les scores de trois élèves».
L'hypothèse alternative est «il y a au moins une des moyennes est différente».
Si « valeur F> valeur FCrit », alors nous pouvons rejeter l'hypothèse nulle.
Si « valeur F <valeur FCrit », alors nous ne pouvons pas rejeter l'hypothèse nulle.
Si « valeur P <valeur alpha », alors nous pouvons rejeter l'hypothèse nulle.
Si « P-value> Alpha value », alors nous ne pouvons pas rejeter l'hypothèse nulle.
Remarque: la valeur alpha est le niveau de signification.Pas de retour en arrière et de regarder le résultat de l'ANOVA.
Tout d'abord, regardez la «valeur P», c'est-à-dire 0,511, qui est supérieure à alpha ou à la valeur de signification (0,05), nous ne pouvons donc pas rejeter l'hypothèse nulle.
Ensuite, la valeur F 0,70 est inférieure à la valeur FCrit 3,68 , nous ne pouvons donc pas rejeter l'hypothèse nulle.
Nous pouvons donc conclure le test comme suit: «Les scores des élèves A, B et C ne sont pas significativement différents».
Choses dont il faut se rappeler
- Vous avez besoin de solides connaissances ANOVA pour mieux comprendre les choses.
- Encadrez toujours l'hypothèse nulle et l'hypothèse alternative.
- Si la valeur F est> valeur FCrit », alors nous pouvons rejeter l'hypothèse nulle.
- «Si la valeur F est <valeur FCrit», alors nous ne pouvons pas rejeter l'hypothèse nulle.
