Диалоговое окно Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями

Входной интервал  Введите ссылку на диапазон, содержащий анализируемые данные. Ссылка должна состоять не менее чем из двух смежных диапазонов данных, в которых данные расположены по строкам или столбцам.

Число строк для выборки  Введите число строк, содержащихся в одной выборке. Поскольку каждая строка представляет повторение данных, каждая выборка должна содержать одинаковое количество строк.

Альфа  Введите уровень значимости, необходимый для оценки критических параметров F-статистики. Уровень «альфа» связан с вероятностью возникновения ошибки типа I (опровержение верной гипотезы).

Выходной интервал  Введите ссылку на левую верхнюю ячейку выходной таблицы. Размеры выходной области будут рассчитаны автоматически, и соответствующее сообщение появится на экране в том случае, если выходной диапазон занимает место существующих данных или его размеры превышают размеры листа.

Новый рабочий лист  Установите переключатель в это положение, чтобы открыть новый лист в книге и вставить результаты анализа, начиная с ячейки A1. При необходимости введите имя для нового листа в поле, расположенном напротив соответствующего положения переключателя.

Новая рабочая книга  Установите переключатель в это положение для создания новой книги, в которой результаты будут добавлены в новый лист.

Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений

Этот инструмент анализа применяется, если данные можно систематизировать по двум параметрам, как в случае двухфакторного дисперсионного анализа с повторениями. Однако в таком анализе предполагается, что для каждой пары параметров есть только одно измерение (например, для каждой пары параметров {удобрение, температура} из предыдущего примера).

Диалоговое окно Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений

Входной интервал  Введите ссылку на диапазон, содержащий анализируемые данные. Ссылка должна состоять из двух или более смежных диапазонов данных, в которых данные расположены по строкам или столбцам.

Метки  Этот флажок снят, если метки во входном диапазоне отсутствуют; в этом случае заголовки для данных выходной таблицы будут созданы автоматически.

Альфа  Введите уровень значимости, необходимый для оценки критических параметров F-статистики. Уровень «альфа» связан с вероятностью возникновения ошибки типа I (опровержение верной гипотезы).

Выходной интервал  Введите ссылку на левую верхнюю ячейку выходной таблицы. Размеры выходной области будут рассчитаны автоматически, и соответствующее сообщение появится на экране в том случае, если выходной диапазон занимает место существующих данных или его размеры превышают размеры листа.

Новый рабочий лист  Установите переключатель в это положение, чтобы открыть новый лист в книге и вставить результаты анализа, начиная с ячейки A1. При необходимости введите имя для нового листа в поле, расположенном напротив соответствующего положения переключателя.

Новая рабочая книга  Установите переключатель в это положение для создания новой книги, в которой результаты будут добавлены в новый лист.

Корреляция

Функции КОРРЕЛ и ПИРСОН вычисляют коэффициент корреляции между двумя переменными измерений, когда для каждой переменной измерение наблюдается для каждого субъекта N (пропуск наблюдения для субъекта приводит к игнорированию субъекта в анализе). Корреляционный анализ иногда применяется, если для каждого субъекта N есть более двух переменных измерений. В результате выводится таблица, корреляционная матрица, показывающая значение функции КОРРЕЛ (или ПИРСОН) для каждой возможной пары переменных измерений.

Коэффициент корреляции, как и ковариационный анализ, характеризует степень, в которой два измерения «изменяются вместе». В отличие от ковариационного анализа коэффициент корреляции масштабируется таким образом, что его значение не зависит от единиц, в которых выражены переменные двух измерений (например, если вес и высота являются двумя измерениями, значение коэффициента корреляции не изменится после перевода веса из фунтов в килограммы). Любое значение коэффициента корреляции должно находиться в диапазоне от -1 до +1 включительно.

Корреляционный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине, т. е. большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная корреляция) или наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная корреляция), или данные двух диапазонов никак не связаны (нулевая корреляция).