ngongocchevy
New member
** Cách phân tích phương sai trong Excel **
Tham gia kênh Telegram của thủ thuật
## Phân tích phương sai
Bài viết này cho bạn thấy cách thực hiện ANOVA (Phân tích phương sai) trong Excel.
Chúng tôi sẽ sử dụng các dữ liệu sau đây, cho thấy mức lương của những người có bằng cấp kinh tế, y học hoặc lịch sử.
|Bằng cấp |Mức lương |
| --- | --- |
|Kinh tế |$ 50.000 |
|Y học |$ 60.000 |
|Lịch sử |$ 45.000 |
Để thực hiện phân tích phương sai, một yếu tố bạn sẽ làm theo các bước sau:
1. Trong bảng dữ liệu, chọn ** Phân tích dữ liệu **.
2. Chọn ** ANOVA: Yếu tố đơn ** và nhấp vào ** OK **.
3. Nhấp vào ** Phạm vi đầu vào ** và chọn phạm vi ô chứa dữ liệu của bạn.Trong trường hợp này, chúng tôi sẽ chọn ** A2: C10 **.
4. Nhấp vào ** Phạm vi đầu ra ** và chọn phạm vi của các ô mà bạn muốn kết quả được hiển thị.Trong trường hợp này, chúng tôi sẽ chọn ** e1 **.
5. Nhấp vào ** OK **.
Kết quả phân tích sẽ được hiển thị trong một bảng tính mới.
! [Kết quả ANOVA] ( )
Thống kê ** f là thống kê kiểm tra để phân tích phương sai.Trong trường hợp này, thống kê F là 4.28, có ý nghĩa thống kê ở mức 0,05.Điều này có nghĩa là chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết khống rằng phương tiện của ba nhóm là bằng nhau.
Giá trị ** p-giá trị ** là xác suất thu được kết quả phân tích nếu giả thuyết null là đúng.Trong trường hợp này, giá trị p là 0,04, nhỏ hơn 0,05.Điều này có nghĩa là các kết quả có ý nghĩa thống kê.
Hình vuông ** trung bình ** là độ lệch bình phương trung bình của các điểm dữ liệu từ trung bình nhóm của chúng.Trong trường hợp này, hình vuông trung bình cho nhóm ** kinh tế ** là 10.000, hình vuông trung bình cho nhóm ** y học ** là 15.000 và bình phương trung bình cho nhóm ** lịch sử ** là 7.500.
Sự khác biệt ** trung bình ** là sự khác biệt giữa trung bình của nhóm ** kinh tế ** và giá trị trung bình của nhóm ** y học **.Trong trường hợp này, chênh lệch trung bình là 10.000 - 15.000 = -5.000.
Lỗi tiêu chuẩn ** ** là căn bậc hai của lỗi bình phương trung bình.Trong trường hợp này, lỗi tiêu chuẩn là √ (10.000/3) = 1,414.
Khoảng tin cậy ** 95% ** là phạm vi của các giá trị có khả năng chứa trung bình dân số thực sự.Trong trường hợp này, khoảng tin cậy 95% là (-10.914, -314).
## Phần kết luận
Phân tích kết quả phương sai cho thấy có một sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa mức lương trung bình của những người có kinh tế, y học và bằng cấp lịch sử.Điều này có nghĩa là mức lương trung bình của những người có bằng cấp kinh tế khác biệt đáng kể so với mức lương trung bình của những người có bằng y khoa và mức lương trung bình của những người có bằng lịch sử khác biệt đáng kể so với mức lương trung bình của những người có mức độ kinh tế.
Ngoài các điều trên, bạn cũng có thể xem nhiều hướng dẫn Excel khác trên blog của chúng tôi.
** Thẻ: ** #Excel #data Phân tích #Office #Variance Phân tích
=======================================
**How to Analyze Variance in Excel**
Join the Telegram channel of Tricksmmo
Link 
TricksMMO
## Analysis of variance
This article shows you how to implement Anova (variance analysis) in Excel.
We'll use the following data, which shows the salary of people with economic, medicine or history degrees.
| Degree | Salary |
|---|---|
| Economics | $50,000 |
| Medicine | $60,000 |
| History | $45,000 |
To perform analysis of a variance, one factor you will follow the following steps:
1. In the data table, select **Data Analysis**.
2. Select **Anova: Single Factor** and click **OK**.
3. Click **Input Range** and select the range of cells that contains your data. In this case, we'll select **A2:C10**.
4. Click **Output Range** and select the range of cells where you want the results to be displayed. In this case, we'll select **E1**.
5. Click **OK**.
The results of the analysis will be displayed in a new worksheet.
The **F-statistic** is the test statistic for the analysis of variance. In this case, the F-statistic is 4.28, which is statistically significant at the 0.05 level. This means that we can reject the null hypothesis that the means of the three groups are equal.
The **p-value** is the probability of obtaining the results of the analysis if the null hypothesis is true. In this case, the p-value is 0.04, which is less than 0.05. This means that the results are statistically significant.
The **mean square** is the average squared deviation of the data points from their group mean. In this case, the mean square for the **Economics** group is 10,000, the mean square for the **Medicine** group is 15,000, and the mean square for the **History** group is 7,500.
The **mean difference** is the difference between the mean of the **Economics** group and the mean of the **Medicine** group. In this case, the mean difference is 10,000 - 15,000 = -5,000.
The **standard error** is the square root of the mean square error. In this case, the standard error is √(10,000 / 3) = 1,414.
The **95% confidence interval** is the range of values that is likely to contain the true population mean. In this case, the 95% confidence interval is (-10,914, -314).
## Conclusion
The analysis of variance results show that there is a statistically significant difference between the mean salaries of people with economics, medicine, and history degrees. This means that the mean salary of people with economics degrees is significantly different from the mean salary of people with medicine degrees, and the mean salary of people with history degrees is significantly different from the mean salary of people with economics degrees.
In addition to the above, you can also check out many other Excel tutorials on our blog.
**Tags:** #Excel #data analysis #Office #Variance analysis
Tham gia kênh Telegram của thủ thuật
## Phân tích phương sai
Bài viết này cho bạn thấy cách thực hiện ANOVA (Phân tích phương sai) trong Excel.
Chúng tôi sẽ sử dụng các dữ liệu sau đây, cho thấy mức lương của những người có bằng cấp kinh tế, y học hoặc lịch sử.
|Bằng cấp |Mức lương |
| --- | --- |
|Kinh tế |$ 50.000 |
|Y học |$ 60.000 |
|Lịch sử |$ 45.000 |
Để thực hiện phân tích phương sai, một yếu tố bạn sẽ làm theo các bước sau:
1. Trong bảng dữ liệu, chọn ** Phân tích dữ liệu **.
2. Chọn ** ANOVA: Yếu tố đơn ** và nhấp vào ** OK **.
3. Nhấp vào ** Phạm vi đầu vào ** và chọn phạm vi ô chứa dữ liệu của bạn.Trong trường hợp này, chúng tôi sẽ chọn ** A2: C10 **.
4. Nhấp vào ** Phạm vi đầu ra ** và chọn phạm vi của các ô mà bạn muốn kết quả được hiển thị.Trong trường hợp này, chúng tôi sẽ chọn ** e1 **.
5. Nhấp vào ** OK **.
Kết quả phân tích sẽ được hiển thị trong một bảng tính mới.
! [Kết quả ANOVA] ( )
Thống kê ** f là thống kê kiểm tra để phân tích phương sai.Trong trường hợp này, thống kê F là 4.28, có ý nghĩa thống kê ở mức 0,05.Điều này có nghĩa là chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết khống rằng phương tiện của ba nhóm là bằng nhau.
Giá trị ** p-giá trị ** là xác suất thu được kết quả phân tích nếu giả thuyết null là đúng.Trong trường hợp này, giá trị p là 0,04, nhỏ hơn 0,05.Điều này có nghĩa là các kết quả có ý nghĩa thống kê.
Hình vuông ** trung bình ** là độ lệch bình phương trung bình của các điểm dữ liệu từ trung bình nhóm của chúng.Trong trường hợp này, hình vuông trung bình cho nhóm ** kinh tế ** là 10.000, hình vuông trung bình cho nhóm ** y học ** là 15.000 và bình phương trung bình cho nhóm ** lịch sử ** là 7.500.
Sự khác biệt ** trung bình ** là sự khác biệt giữa trung bình của nhóm ** kinh tế ** và giá trị trung bình của nhóm ** y học **.Trong trường hợp này, chênh lệch trung bình là 10.000 - 15.000 = -5.000.
Lỗi tiêu chuẩn ** ** là căn bậc hai của lỗi bình phương trung bình.Trong trường hợp này, lỗi tiêu chuẩn là √ (10.000/3) = 1,414.
Khoảng tin cậy ** 95% ** là phạm vi của các giá trị có khả năng chứa trung bình dân số thực sự.Trong trường hợp này, khoảng tin cậy 95% là (-10.914, -314).
## Phần kết luận
Phân tích kết quả phương sai cho thấy có một sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa mức lương trung bình của những người có kinh tế, y học và bằng cấp lịch sử.Điều này có nghĩa là mức lương trung bình của những người có bằng cấp kinh tế khác biệt đáng kể so với mức lương trung bình của những người có bằng y khoa và mức lương trung bình của những người có bằng lịch sử khác biệt đáng kể so với mức lương trung bình của những người có mức độ kinh tế.
Ngoài các điều trên, bạn cũng có thể xem nhiều hướng dẫn Excel khác trên blog của chúng tôi.
** Thẻ: ** #Excel #data Phân tích #Office #Variance Phân tích
=======================================
**How to Analyze Variance in Excel**
Join the Telegram channel of Tricksmmo
Link TricksMMO## Analysis of variance
This article shows you how to implement Anova (variance analysis) in Excel.
We'll use the following data, which shows the salary of people with economic, medicine or history degrees.
| Degree | Salary |
|---|---|
| Economics | $50,000 |
| Medicine | $60,000 |
| History | $45,000 |
To perform analysis of a variance, one factor you will follow the following steps:
1. In the data table, select **Data Analysis**.
2. Select **Anova: Single Factor** and click **OK**.
3. Click **Input Range** and select the range of cells that contains your data. In this case, we'll select **A2:C10**.
4. Click **Output Range** and select the range of cells where you want the results to be displayed. In this case, we'll select **E1**.
5. Click **OK**.
The results of the analysis will be displayed in a new worksheet.
The **F-statistic** is the test statistic for the analysis of variance. In this case, the F-statistic is 4.28, which is statistically significant at the 0.05 level. This means that we can reject the null hypothesis that the means of the three groups are equal.
The **p-value** is the probability of obtaining the results of the analysis if the null hypothesis is true. In this case, the p-value is 0.04, which is less than 0.05. This means that the results are statistically significant.
The **mean square** is the average squared deviation of the data points from their group mean. In this case, the mean square for the **Economics** group is 10,000, the mean square for the **Medicine** group is 15,000, and the mean square for the **History** group is 7,500.
The **mean difference** is the difference between the mean of the **Economics** group and the mean of the **Medicine** group. In this case, the mean difference is 10,000 - 15,000 = -5,000.
The **standard error** is the square root of the mean square error. In this case, the standard error is √(10,000 / 3) = 1,414.
The **95% confidence interval** is the range of values that is likely to contain the true population mean. In this case, the 95% confidence interval is (-10,914, -314).
## Conclusion
The analysis of variance results show that there is a statistically significant difference between the mean salaries of people with economics, medicine, and history degrees. This means that the mean salary of people with economics degrees is significantly different from the mean salary of people with medicine degrees, and the mean salary of people with history degrees is significantly different from the mean salary of people with economics degrees.
In addition to the above, you can also check out many other Excel tutorials on our blog.
**Tags:** #Excel #data analysis #Office #Variance analysis
