EXCEL 方差分析

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1、方差分析从文中介绍的分析过程可以看到，进行方差分析需要大量的计算工作，用手工计算是非常烦琐的。不过这些计算工作可以由计算机完成。Excel里有现成的方差分析程序，可以进行单因素方差分析、双因素无重复试验的方差分析和双因素等重复试验的方差分析。下面结合具体实例介绍用Excel进行方差分析的方法。1、单因素方差分析例1：一家管理咨询公司为不同的客户进行人力资源管理讲座。每次讲座的内容基本上是一样的，但讲座的听课者有时是高级管理者，有时是中级管理者，有时是低级管理者。该咨询公司认为，不同层次的管理者对讲座的满意度是不同的。听

2、完讲座后随机抽取的不同层次管理者的满意度评分如下表9-1所示（评分标准从1~10，10代表非常满意）。表9-1管理者的评分高级管理者中级管理者低级管理者78579688571079941088取显著性水平α=0.05，检验管理者的水平不同是否会导致评分的显著性差异？首先提出假设H0：管理者的水平对评分没有显著影响。操作步骤：①输入数据，如图9-1所示：②在菜单中，选取【工具】→【数据分析】，选定【方差分析：单因素方差分析】，点击【确定】，显示【单因素方差分析】对话框，如图9-2。图9-1管理者的评分数据图9-2单因素方

3、差分析对话框③在“输入区域”框输入数据矩阵（首坐标：尾坐标），可选为“A1：C8”，点选“标志位于第一行”，在“分组方式”框选定“列”，指定显著水平α＝0.05，输出选项的输出区域可为工作表的任何位置，本例选择在I4处。④点击【确定】，则得输出结果，如下图9-3所示。图9-3单因素方差分析结果图9-3是一个单因素方差分析结果的报告。第一个表是有关各样本的一些描述统计量，它可以作为方差分析的参考信息。第二个表是方差分析结果。其中SS表示平方和，df为自由度，MS表示均方，F为检验的统计量，P-value为用于检验的P值，

4、Fcrit为给定α水平下的临界值。从方差分析表可以看到，由于，所以拒绝原假设，即管理者的水平对评分的影响是显著的。在进行决策时，可以直接利用方差分析表中的P值与显著性水平α的值进行比较，若P＜α，则拒绝原假设；若P＞α，则不能拒绝原假设。在本例中，P=0.000849＜α=0.05，所以拒绝原假设。2、双因素无重复试验的方差分析例2：有4个品牌的洗衣机在5个地区销售，为分析洗衣机的品牌和销售地区对销售量的影响，对每个品牌在各地区的销售量取得以下数据（单位：台）。试分析品牌和销售地区对洗衣机的销售量是否有显著影响？（α＝

5、0.05）首先对行因素和列因素分别提出假设：H01：品牌因素对洗衣机销售量没有显著影响H02：地区因素对洗衣机销售量没有显著影响地区1地区2地区3地区4地区5品牌1365350343340323品牌2345368363330333品牌3358332353343308品牌4288280298260298操作步骤：①在Excel中输入数据。②在菜单中选取【工具】→【数据分析】，选定【方差分析：无重复双因素分析】选项，点击【确定】，显示【方差分析：无重复双因素分析】对话框。③在【输入区域】框输入A1:F5，选择“标志”，指定

6、显著水平α＝0.05，选择输出区域。如图9-4所示。④点击【确定】，得到图9-5所示结果。图9-4无重复双因素方差分析对话框图9-5无重复双因素方差分析结果图9-5中的“行”指行因素，即品牌因素；“列”指列因素，即地区因素。根据方差分析表的计算结果得出以下结论：由于，所以拒绝原假设，表明四种品牌洗衣机的销售量的平均值之间的差异是显著的，这说明品牌对销售量有显著影响。由于，所以不拒绝原假设，表明五个地区洗衣机的销售量平均值之间的差异不显著，不能认为地区对销售量有显著影响。直接用P值进行分析，结论也是一样。用于检验行因素的

7、P=9.46E-05<α=0.05，所以拒绝假设“品牌对销售量没有显著影响”，即认为品牌对销售量有显著影响；用于检验列因素的P=0.143665>α=0.05，所以不能拒绝假设“地区对销售量没有显著影响”，即认为地区对销售量没有显著影响。3、双因素等重复试验方差分析例3：一家超市连锁店进行一周研究，确定超市所在的位置和竞争者的数量对销售额是否有显著影响。下面是获得的月销售额数据（单位：万元）。表9-2超市的销售额数据超市位置竞争者数量0123个以上位于市内居民小区413859473031484045395139位于写字

8、楼252944433135484222305053位于郊区182229242917282733252632取显著性水平α=0.01，检验：（1）竞争者的数量对销售额是否有显著影响？（2）超市的位置对销售额是否有显著影响？（3）竞争者的数量和超市的位置对销售额是否有交互影响？首先对行因素、列因素和两者的交互作用分别提出假设：H01：