분산 분석 또는 ANOVA는 유용한 분석입니다. 1918년 공정 개발 초기부터 널리 사용되었습니다. 평균과 다른 그룹 간의 통계적 차이를 보여주고 각 값의 상관 관계를 결정합니다. 중첩 ANOVA는 이러한 그룹이 개별적으로 연관되거나 연관되지 않을 수 있는 많은 그룹으로 세분화되는 곳입니다. 이 문서에서는 중첩 ANOVA의 개요와 Excel에서 분석을 수행하는 방법에 대해 설명합니다.
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ANOVA 분석이란 무엇입니까?
ANOVA는 데이터 세트 내에서 관찰된 분산을 분석하는 데 사용되는 통계적 방법입니다. 이를 수행하려면 데이터 세트를 계통 요인과 무작위 요인의 두 섹션으로 나눌 필요가 있습니다.
ANOVA를 통해 주어진 데이터 세트에 중대한 영향을 미치는 요인을 결정할 수 있습니다. 분석을 완료한 후 분석가는 일반적으로 데이터 세트의 일관성 없는 특성에 중대한 영향을 미치는 방법론적 요인에 대해 추가 분석을 수행합니다. 이 경우 ANOVA 결과를 사용하여 추정된 회귀 분석과 관련된 추가 데이터를 생성해야 합니다. ANOVA는 많은 데이터 세트를 비교하여 이들 사이에 연결이 있는지 확인합니다.
ANOVA에는 두 가지 유형이 있으며 하나는 단일 요인입니다. 다른 하나는 두 가지 요인입니다. 단일 요인에서 ANOVA는 단일 변수에 대한 한 요인의 효과를 찾습니다. 반면 두 요인 ANOVA에는 여러 종속변수가 있습니다.
중첩 ANOVA 개요
중첩 ANOVA는 이름에서 알 수 있듯이 다른 요인 안에 중첩된 요인이 하나 이상 포함되어 있습니다.
두 개의 다른 위치에 특정 조직의 두 상점이 있다고 가정해 보겠습니다. 예를 들어, 두 팀이 있습니다. 첫 번째 상점에는 A 팀과 B 팀이 있고 두 번째 상점에는 C 팀과 D 팀이 있습니다. 각 팀 내에서 할당된 판매는 상점 내에 중첩됩니다.
비유적으로는 이렇게 될 것입니다.
그림에서 알 수 있듯이 두 번째 요인은 첫 번째 요인 안에 내포되어 있습니다. 따라서 이러한 판매에 대한 ANOVA 분석은 중첩 ANOVA 범주에 속합니다.
이제 판독값 또는 데이터 항목의 데이터가 스프레드시트에서 다음과 같이 표시됩니다.
이 데이터에서 두 가지를 분석할 수 있습니다. 각 매장(요소 1)과 각 팀(요소 2)의 매출이 동일합니까?
이 데이터에 대해 ANOVA를 수행하면(나중 섹션에서 자세히 설명) 다음과 같은 항목을 찾을 수 있습니다.
여기에서 p-값은 각 요인의 중요성을 판단합니다. 이 데이터에서 매장은 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 반면 매장 내 팀은 그렇지 않다는 것을 알 수 있습니다.
이러한 계산 및 해석에 대한 자세한 내용은 다음 섹션에 있습니다.
Excel에서 중첩 ANOVA를 수행하는 방법
중첩된 Excel에서 ANOVA를 수행하는 직접적인 방법은 없습니다. 그러나 데이터 세트를 수정하고 몇 가지 수동 계산을 수행하여 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터 분석 도구를 활용합니다. 의 복제 기능이 있는 2단계 여기 기능. 데이터 분석 도구 가 없을 수도 있습니다. 기본적으로 리본에 있습니다. 방법을 보려면 여기를 클릭하십시오. 데이터 분석 도구 사용 . 결국 F.DIST.RT 함수가 필요합니다. 수동 계산용입니다.
그러나 먼저 원본 원시 데이터 세트를 약간 수정해야 합니다. 복제 2요소 를 수행할 것이기 때문에 그 위에. 이전 섹션의 원시 데이터 세트를 가져오겠습니다.
이제 다음 단계에 따라 Excel에서 중첩 ANOVA를 수행하는 단계를 확인하세요.
단계:
- 먼저 데이터세트를 다음과 같이 재정렬합니다. Excel에서 읽을 수 있도록 팀 C와 D의 판매 값을 A와 B 아래에 포함했습니다.
- 이제 데이터 로 이동합니다. 리본의 탭입니다.
- 그런 다음 데이터 분석 을 선택하십시오. 분석 에서 그룹 섹션.
- 데이터 분석 상자가 나타납니다.
- 이제 Anova:복제가 포함된 2단계 를 선택하십시오. 분석 도구 아래
- 그런 다음 확인을 클릭합니다. .
- 다음으로 Anova:복제가 포함된 2단계 상자가 나타납니다. 상자에서 다음 세부 사항을 선택하십시오.
- 먼저 B4:D12 범위를 입력합니다. 입력 범위로.
- 둘째, 4 삽입 샘플당 행 중첩된 각 요소에 대해 4개의 항목이 있으므로 필드입니다.
- 알파를 변경할 수 있습니다. 당신이 원한다면 가치도. 그러나 0으로 유지합니다. 05 지금은.
- 셋째, 출력 옵션에서 결과를 표시할 위치를 선택할 수 있습니다. .
- 이 모든 작업이 끝나면 확인을 클릭합니다. .
- 결과적으로 선택한 위치에 결과가 나타납니다. ANOVA 아래의 마지막 부분을 사용합니다. Excel의 중첩 ANOVA 분석용
- F25 셀에 있는 샘플의 p-값 이 경우 첫 번째 요인인 저장소인 표본의 중요성을 나타냅니다.
- 다른 요인의 중요성 때문에 이제 몇 가지 수동 계산을 수행해야 합니다.
- 우선 B34 셀을 선택합니다. 다음 공식을 적으세요.
=B26+B27
- 그런 다음 Enter 키를 누릅니다. .
- 이제 C34 셀에 다음 수식을 입력합니다. Enter 키를 누릅니다. .
=C26+C27
- 다음으로 D34 셀에 다음 수식을 삽입합니다. Enter 키를 누릅니다. .
=B34/C34
- 그런 다음 E34 셀에 다음 수식을 사용합니다. .
=D34/D28
- 마지막으로 F34 셀에 다음 수식을 사용합니다. 그런 다음 Enter 키를 누릅니다. .
=F.DIST.RT(E34,C34,C28)
결과 해석
ANOVA 분석에서 요인의 p-값이 0.05보다 작은 값을 산출하면 데이터에 상당한 영향을 미칩니다. 이 예에서 우리는 상점과 팀이라는 두 가지 요소를 가지고 있었고, 여기서 팀은 상점 내부에 중첩되었습니다. 이 데이터에 대한 저장소의 p-값은 F25 셀에 있습니다. 팀의 p-값은 F34 셀에 있습니다. .
결과에서 볼 수 있듯이 상점의 p-값은 0.05보다 낮은 0.011005입니다. 이는 이 요소의 매출에 상당한 영향을 미친다는 것을 나타냅니다. 반면 요인 팀의 p-값은 0.9202로 0.05보다 높습니다. 데이터나 매출에 큰 영향을 미치지는 않습니다. 따라서 이 경우에는 매장 위치가 팀의 직원 조합보다 더 중요하다는 결론을 내릴 수 있습니다.
이것이 Excel에서 중첩 ANOVA를 수행하는 방법입니다.
2 Excel에서 중첩 ANOVA의 적절한 예
중첩 ANOVA를 수행하는 일반적인 아이디어는 Excel에서 동일합니다. 이제 우리는 두 가지 다른 예에서 동일한 것을 적용하여 다른 경우에 사용법을 보여줍니다. 데이터 분석 도구 가 필요하다는 것을 기억하십시오. 리본에서 사용할 수 있습니다. 계정이 없으면 여기를 클릭하여 방법을 확인하십시오. 데이터 분석 도구 사용 .
1. 길이가 다른 저항의 분산 계산
이 첫 번째 예에서는 다음 데이터세트를 사용합니다.
여기에 두 개의 중첩이 있다고 말할 수 있습니다. 저항 값은 길이 내부에 중첩되며, 이는 차례로 다른 샘플 내부에 중첩됩니다.
그러나 기본 아이디어는 복제 기능이 있는 이중 요소 를 사용하는 것입니다. . 그래서 우리는 이런 식으로 데이터셋이 필요합니다. 그리고 이전과 마찬가지로 F.DIST.RT 함수가 필요합니다. 결국 수동 계산을 위해. Excel의 이 중첩 데이터 세트에서 ANOVA를 수행하는 방법을 보려면 단계를 따르세요.
단계:
- 먼저 데이터 로 이동합니다. 리본의 탭입니다.
- 그런 다음 데이터 분석 을 선택하십시오. 분석 에서 그룹 섹션.
- 데이터 분석 상자가 나타납니다.
- 이제 Anova:복제가 포함된 2단계 를 선택하십시오. 분석 도구 아래
- 그런 다음 확인을 클릭합니다. .
- 다음으로 Anova:복제가 포함된 2단계 상자가 나타납니다. 상자에서 다음 세부 사항을 선택하십시오.
- 먼저 B4:F12 범위를 입력합니다. 입력 범위로.
- 둘째, 4 삽입 샘플당 행 중첩된 각 요소에 대해 4개의 항목이 있으므로 필드입니다.
- 알파를 변경할 수 있습니다. 당신이 원한다면 가치도. 그러나 05로 유지합니다. 지금은.
- 셋째, 출력 옵션에서 결과를 표시할 위치를 선택할 수 있습니다. .
- 이 모든 작업이 끝나면 확인을 클릭합니다. .
- 결과적으로 선택한 위치에 결과가 나타납니다. ANOVA 아래의 마지막 부분을 사용합니다. Excel의 중첩 ANOVA 분석용
- F25 셀에 있는 샘플의 p-값 이 경우 첫 번째 요인인 표본인 표본의 중요성을 나타냅니다.
- 이제 B34 셀을 선택합니다. 다음 공식을 적으세요.
=B26+B27
- 그런 다음 Enter 키를 누릅니다. .
- 이제 C34 셀에 다음 수식을 입력합니다. Enter 키를 누릅니다. .
=C26+C27
- 다음으로 D34 셀에 다음 수식을 삽입합니다. Enter 키를 누릅니다. .
=B34/C34
- 그런 다음 E34 셀에 다음 수식을 사용합니다. .
=D34/D28
- 마지막으로 F34 셀에 다음 수식을 사용합니다. 그런 다음 Enter 키를 누릅니다. .
=F.DIST.RT(E34,C34,C28)
결과 해석
최종 결과에서 F25 셀의 p-값 길이가 다른 샘플의 중요성과 F34 셀의 값을 나타냅니다. 저항에 대한 길이의 중요성을 나타냅니다. 둘 다 알파 값 0.05 미만이므로 이 예에서는 둘 다 중요한 요소입니다.
자세히 알아보기: Excel에서 ANOVA 결과를 해석하는 방법(3가지 방법)
유사한 수치
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- How to Graph Anova Results in Excel (3 Suitable Examples)
- How to Do Repeated Measures ANOVA in Excel (With Easy Steps)
2. Analyzing Variance of Marks from Different Sections
In this second example, we will use the following dataset.
Again, this may look like a dataset for a two-way ANOVA. But this is a rearranged nested ANOVA for performing analysis in Excel. And just like before, we are gonna need the F.DIST.RT function for the manual calculation in the end.
Follow these steps to see how you can perform this nested ANOVA in Excel.
단계:
- 먼저 데이터 로 이동합니다. 리본의 탭입니다.
- Then select Data Analysis from the Analyze 그룹 섹션.
- the Data Analysis box will appear.
- Now select Anova:Two-Factor with Replication under the Analysis Tools
- Then click on OK .
- Next, Anova:Two-Factor With Replication box will appear. Select the following particulars in the box.
- First, enter the range B5:F11 as the input range.
- Second, insert 3 in the Rows per sample field, as we have three entries for each of the nested factors.
- You can change the Alpha value too if you like. But we will keep it at 05 for now.
- Third, you can select where you want your results to display under the Output options .
- When you are done with all of these, click on OK .
- As a result, the result will pop up at the location you selected. We will use the last portion under ANOVA for the nested ANOVA analysis in Excel.
- The p-value of the sample in cell F25 indicates the significance of the sample which is, in this case, the first factor, section.
- Now select cell B34 다음 공식을 적으세요.
=B26+B27
- 그런 다음 Enter 키를 누릅니다. .
- Now enter the following formula in cell C34 Enter 키를 누릅니다. .
=C26+C27
- Next, insert the following formula in cell D34 Enter 키를 누릅니다. .
=B34/C34
- After that, use the following formula in cell E34 .
=D34/D28
- Finally, use the following formula in cell F34 and then press Enter .
=F.DIST.RT(E34,C34,C28)
Interpretation of the Result
The p-value in cell F25 indicates the significance of the section on the statistics. This value is greater than the alpha value of 0.05. So this doesn’t have much significance. The cell value of F34 is the p-value of subject marks in the dataset. This, too, is higher than 0.05. So, again, this doesn’t have any significant effect on the marks on different subjects in different sections too for this dataset.
This is another example of how we can perform nested ANOVA in Excel.
자세히 알아보기: How to Calculate P Value in Excel ANOVA (3 Suitable Examples)
Things You Should Remember About Nested ANOVA
- A nested ANOVA can have more than two factors. Like the one used in the first example of the previous section, a factor can be nested into one factor. That factor can also be nested into another one on the hierarchy along with other factors of the same level.
- A nested ANOVA is different than a two-way ANOVA. A two-factor ANOVA consists of two factors. Meanwhile, a nested ANOVA must have one of those factors nested inside the other. Which isn’t the case for the two-way ANOVA.
결론
So this was the method to perform a nested ANOVA in Excel. Hopefully, you have grasped the concept of using nested ANOVA in Excel with the two-way replication feature and can use it accordingly for your datasets. 이 가이드가 도움이 되고 유익한 정보였기를 바랍니다. 질문이나 제안 사항이 있으면 아래 의견에 알려주십시오.
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