Cómo crear un ANOVA unidireccional en Excel

En Microsoft Excel, instalar el complemento Herramientas para análisis para obtener acceso a una gran colección de herramientas de análisis de datos, incluyendo pruebas t y varios análisis de las pruebas de varianza. La función solo factor ANOVA toma columnas varios datos como argumentos y genera análisis de datos de la varianza en la misma hoja de cálculo o una nueva.

Instalar las Herramientas para análisis

Varios complementos vienen con Excel, incluyendo las herramientas para análisis, pero hay que cargarlos desde el menú "Opciones" Excel para que sean accesibles. Haga clic en "Archivo", "Opciones" y "Complementos", a continuación, seleccione "Complementos de Excel" en el menú Administrar y haga clic en "Go". En el menú Complementos, seleccione "Herramientas para análisis" y haga clic en "Aceptar. "una nueva sección de análisis se agrega a la ficha de datos, y al hacer clic en Análisis de datos, se abre un menú que contiene varias pruebas estadísticas. La primera prueba en el menú, ANOVA de factor único, lleva a cabo una prueba de ANOVA de una sola vía en dos o más conjuntos de la muestra.

Configurar una función de ANOVA de un factor

Elija "ANOVA factor único" en el menú "Análisis de datos" y haga clic en "Aceptar". La ventana emergente resultante muestra varias opciones de las secciones de entrada y salida; haga clic en el botón situado junto a Rango de entrada para activar la herramienta de selección de columnas, a continuación, haga clic izquierdo y arrastrar el cursor sobre las columnas que contienen la muestra establece para comparar. Incluya los nombres de columna en la selección y luego permitir que "Las etiquetas en la primera fila" para añadir estas etiquetas en la tabla de ANOVA resultante. Realice el mismo procedimiento para el rango de salida, la selección de un rango de celdas en el que colocar la tabla ANOVA. Al hacer clic en "Aceptar", Excel ejecuta la prueba de ANOVA y muestra la suma de los cuadrados, los grados de libertad, medio, valor eficaz M, valor de P y F crítico en las columnas de salida elegido. Un valor inferior a F F crítico indica que todos los conjuntos de muestras tienen la misma distribución de probabilidad, mientras que un valor más alto que F F crítico indica una diferencia estadísticamente significativa.