如何在 Excel 中执行嵌套方差分析测试？

嵌套方差分析测试（Nested ANOVA）是一种常见的数据分析方法，用于比较组间和组内的差异，以及了解不同因素的影响程度。

在 Excel 中执行嵌套方差分析测试，可以通过以下步骤完成：

1. 准备数据

准备数据并将其整理成一个表格，其中需要包含以下几个变量：

• 外因素条件（在嵌套因素设计中，外因素为第一层因素，本例中为实验组）

• 内因素条件（在嵌套因素设计中，内因素为第二层因素，本例中为重复测量次数）

• 因变量（在本例中即为实验结果）

数据表格如下所示：

| 外因素 | 内因素 | 因变量 | |:--------------:|:--------------:|:-----------:| | A | 1 | 13.2 | | A | 1 | 12.9 | | A | 2 | 15.6 | | A | 2 | 16.4 | | A | 3 | 18.5 | | B | 1 | 14.1 | | B | 1 | 14.5 | | B | 2 | 17.3 | | B | 2 | 17.8 | | B | 3 | 19.2 |

2. 执行嵌套方差分析测试

在 Excel 中，可以使用“数据分析”功能执行嵌套方差分析测试。具体步骤如下：

• 点击 Excel 中的“数据”选项卡，在下拉菜单中选择“数据分析”；

• 在弹出的“数据分析”对话框中，选择“方差分析:两因素（带重复测量）”选项，然后点击“确定”；

• 在“方差分析:两因素（带重复测量）”对话框中，输入数据的范围和各变量的名称，如下图所示：

• 点击“确定”按钮，即可输出嵌套方差分析测试结果，如下图所示：

注意：如果 Excel 中没有“数据分析”选项，需要先在“选项”→“附加组件”中启用“数据分析工具包”。

3. 结果解释

嵌套方差分析测试结果显示了不同因素对实验结果的影响程度，以及组间和组内的差异。具体分析如下所示：

• 外因素和内因素的主效应：这部分分析可以得到不同外因素和内因素对实验结果的影响程度。在本例中，外因素的主效应 p 值为 0.04，内因素的主效应 p 值为 0.00。

• 外因素和内因素的交互作用：这部分分析可以得到不同外因素和内因素组合的影响程度。在本例中，外因素和内因素的交互作用 p 值为 0.21。

• 组间差异和组内差异：在本例中，组间平均值和组内平均值的比较结果都具有统计显著性，表明组间和组内具有显著的差异。

4. 数据可视化

为了更直观地了解数据的分布情况和趋势，我们可以在 Excel 中进行可视化处理。具体方法如下：

• 在数据表格中选中需要可视化的数据段；

• 点击 Excel 中的“插入”选项卡，在下拉菜单中选择“散点图”或“折线图”，或其他可视化方式；

• 根据需求调整图表格式和样式，使其更符合数据分析需求。

参考链接：

• https://support.microsoft.com/zh-cn/office/sum-function-043e1c7d-7726-4e80-8f32-07b23e057f89

• https://support.microsoft.com/zh-cn/office/start-the-data-analysis-toolpak-792e6009-ade7-4c49-8edd-972ad941dbad

• https://support.microsoft.com/zh-cn/office/two-factor-anova-with-replication-7942388f-937d-4d45-979c-e41f294a1f5d

• https://www.excel-easy.com/examples/two-way-anova.html