¿Qué es ANOVA en Excel?
ANOVA en Excel es una prueba estadística incorporada que se utiliza para analizar las variaciones. Por ejemplo, cuando compra un artículo nuevo, generalmente comparamos las alternativas disponibles, lo que eventualmente nos ayuda a elegir la mejor entre todas las alternativas disponibles. El uso de la prueba ANOVA en Excel puede ayudarnos a comparar los diferentes conjuntos de datos entre sí para identificar lo mejor del lote.
Suponga que realizó una encuesta sobre tres sabores diferentes de helados y que recopiló las opiniones de los usuarios. Ahora necesitas identificar qué sabor es mejor entre las opiniones. Aquí tenemos tres sabores diferentes de helados, y estos se llaman alternativas, por lo que al ejecutar la prueba ANOVA en Excel, podemos identificar el mejor del lote.
¿Dónde está ANOVA en Excel?
ANOVA no es una función en Excel. Si ya ha intentado buscar ANOVA en Excel, debe haber fallado estrepitosamente porque ANOVA es parte de la herramienta "Análisis de datos" en Excel.
El análisis de datos está disponible en la pestaña DATOS en Excel.
Si no puede ver esto en su Excel, siga los pasos a continuación para habilitar el "Análisis de datos" en su libro de Excel.
- Paso 1: haga clic en ARCHIVO y Opciones.
- Paso 2: haga clic en Complementos.
- Paso 3: en Complementos, seleccione "Complementos de Excel" de las opciones de administración y haga clic en Aceptar.
- Paso 4: Ahora, en la ventana de abajo, seleccione "Paquete de herramientas de análisis" y haga clic en Aceptar para habilitar "Análisis de datos".
Ahora debería ver "Análisis de datos" en la pestaña "DATOS".
¿Cómo hacer la prueba ANOVA en Excel?
A continuación se muestra el ejemplo para comprender cómo hacer una prueba ANOVA en Excel.
Para este ejemplo, considere el siguiente conjunto de datos de las calificaciones de tres estudiantes en 6 materias.
Arriba están los puntajes de los estudiantes A, B y C en 6 materias. Ahora necesitamos identificar si las puntuaciones de tres estudiantes son significativas o no.
- Paso 1: en la pestaña Datos, haga clic en "Análisis de datos".
- Paso 2: en la ventana "Análisis de datos", seleccione la primera opción, "Anova: Factor único".
- Paso 3: En la siguiente ventana de "Rango de entrada", seleccione las puntuaciones de los estudiantes.
- Paso 4: dado que hemos seleccionado los datos con encabezados, marque la casilla "Etiquetas en la primera fila".
- Paso 5: Ahora seleccione el rango de salida como una de las celdas en la misma hoja de trabajo.
- Paso 6: Haga clic en Aceptar para completar el cálculo. Ahora tendremos Anova detallado: análisis de factor único.
Antes de interpretar los resultados de ANOVA, veamos la hipótesis de ANOVA. Para comparar los resultados de la prueba ANOVA de Excel, podemos enmarcar dos hipótesis, es decir, "Hipótesis nula" e "Hipótesis alternativa".
La hipótesis nula es que "no hay diferencia entre las puntuaciones de tres estudiantes".
La hipótesis alternativa es "hay al menos una de las medias es diferente".
Si " valor F> valor FCrit " , entonces podemos rechazar la hipótesis nula.
Si " valor F <valor FCrit " , entonces no podemos rechazar la hipótesis nula.
Si “ valor P <valor alfa ”, entonces podemos rechazar la hipótesis nula.
Si “ valor P> valor alfa ” , entonces no podemos rechazar la hipótesis nula.
Nota: El valor alfa es el nivel de significancia.No regrese y observe el resultado de ANOVA.
Primero, observe el “Valor P”, es decir, 0.511, que es mayor que el valor alfa o de significancia (0.05), por lo que no podemos rechazar la hipótesis nula.
A continuación, el valor de F 0,70 es menor que el valor de FCrit 3,68 , por lo que no podemos rechazar la hipótesis nula.
Entonces, podemos concluir la prueba como "Las puntuaciones de los estudiantes A, B y C no son significativamente diferentes".
Cosas para recordar
- Necesita un sólido conocimiento de ANOVA para comprender mejor las cosas.
- Encuadre siempre la hipótesis nula y la hipótesis alternativa.
- Si el valor F es> valor FCrit ”, entonces podemos rechazar la hipótesis nula.
- "Si el valor de F es <valor de FCrit", entonces no podemos rechazar la hipótesis nula.
