This table shows various statistics

This table shows various statistics for Col_2 for each of the 9 levels of Col_1. The one-way analysis of variance is primarily intended to compare the means of the different levels, listed here under the Average column. Select Means Plot from the list of Graphical Options to display the means graphically.

WARNING: There is more than a 3 to 1 difference between the smallest standard deviation and the largest. This may cause problems since the analysis of variance assumes that the standard deviations at all levels are equal. Select Variance Check from the list of Tabular Options to run a formal statistical test for differences among the sigmas. You may want to consider transforming the values of Col_2 to remove any dependence of the standard deviation on the mean.
This procedure performs a one-way analysis of variance for Col_2. It constructs various tests and graphs to compare the mean values of Col_2 for the 9 different levels of Col_1. The F-test in the ANOVA table will test whether there are any significant differences amongst the means. If there are, the Multiple Range Tests will tell you which means are significantly different from which others. If you are worried about the presence of outliers, choose the Kruskal-Wallis Test which compares medians instead of means. The various plots will help you judge the practical significance of the results, as well as allow you to look for possible violations of the assumptions underlying the analysis of variance.
The ANOVA table decomposes the variance of Col_2 into two components: a between-group component and a within-group component. The F-ratio, which in this case equals ,714203, is a ratio of the between-group estimate to the within-group estimate. Since the P-value of the F-test is greater than or equal to ,05, there is not a statistically significant difference between the mean Col_2 from one level of Col_1 to another at the 95,0% confidence level.

Results (Vietnamese) 1:

Bảng này cho thấy số liệu thống kê khác nhau cho Col_2 cho mỗi của 9 cấp độ của Col_1. Một cách phân tích các phương sai chủ yếu nhằm mục đích so sánh phương tiện của các cấp độ khác nhau, được liệt kê ở đây trong cột trung bình. Chọn có nghĩa là nội dung từ danh sách các tùy chọn đồ họa để hiển thị các phương tiện bằng đồ hoạ. Cảnh BÁO: Có nhiều hơn một sự khác biệt 3-1 giữa độ lệch chuẩn nhỏ nhất và lớn nhất. Điều này có thể gây ra vấn đề kể từ khi phân tích các phương sai giả định rằng các độ lệch chuẩn ở mọi cấp độ đều được bình đẳng. Chọn phương sai kiểm tra danh sách các tùy chọn bảng để chạy một thử nghiệm thống kê chính thức cho sự khác biệt giữa các sigmas. Bạn có thể muốn xem xét việc chuyển đổi các giá trị của Col_2 để loại bỏ bất kỳ sự phụ thuộc của độ lệch chuẩn trên trung bình.Thủ tục này thực hiện một phân tích các phương sai 1 chiều cho Col_2. Khách sạn xây dựng với các xét nghiệm và các đồ thị để so sánh các giá trị trung bình của Col_2 cho 9 cấp độ khác nhau của Col_1. F-test trong bảng ANOVA sẽ kiểm tra xem có bất kỳ sự khác biệt đáng kể giữa các phương tiện. Nếu có, các bài kiểm tra phạm vi nhiều sẽ cho bạn biết có nghĩa là đáng kể khác nhau từ những người khác. Nếu bạn đang lo lắng về sự hiện diện của outliers, chọn thử nghiệm Kruskal-Wallis so sánh số trung vị thay vì phương tiện. Lô khác nhau sẽ giúp bạn thẩm phán ý nghĩa thiết thực của các kết quả, cũng như cho phép bạn tìm kiếm các hành vi vi phạm có thể giả định cơ bản phân tích các phương sai. Bảng ANOVA phân hủy phương sai của Col_2 vào hai thành phần: một thành phần giữa các nhóm và một thành phần trong nhóm. F-ratio, tương đương trong trường hợp này, 714203, là một tỷ lệ xấp xỉ giữa nhóm để ước lượng trong nhóm. Kể từ khi giá trị P của kiểm tra F là lớn hơn hoặc bằng, 05, đó không phải là một sự khác biệt ý nghĩa thống kê giữa Col_2 có nghĩa là từ một mức độ Col_1 khác ở cấp độ 95,0% tự tin.

Results (Vietnamese) 2:

Bảng này cho thấy số liệu thống kê khác nhau cho col_2 cho mỗi 9 cấp độ của col_1. Các phân tích một cách đúng chủ yếu được dùng để so sánh các phương tiện của các cấp độ khác nhau, được liệt kê ở đây theo cột trung bình. Chọn phương tiện Lô đất từ danh sách các đồ họa tùy chọn để hiển thị các phương tiện đồ họa.

CẢNH BÁO: Có nhiều hơn một 3-1 sự khác biệt giữa độ lệch chuẩn nhỏ nhất và lớn nhất. Điều này có thể gây ra các vấn đề kể từ khi phân tích phương sai giả định rằng độ lệch chuẩn ở tất cả các cấp đều bình đẳng. Chọn phương sai Kiểm tra từ danh sách các dạng bảng tùy chọn để chạy một kiểm tra thống kê chính thức cho sự khác biệt giữa các sigmas. Bạn có thể muốn xem xét việc chuyển các giá trị của col_2 để loại bỏ bất kỳ sự phụ thuộc của độ lệch chuẩn trên trung bình.
Thủ tục này thực hiện một phân tích một cách đúng cho col_2. Nó xây dựng các bài kiểm tra khác nhau và đồ thị để so sánh các giá trị trung bình của col_2 cho 9 cấp độ khác nhau của col_1. Chiếc F-test trong bảng ANOVA sẽ kiểm tra xem có bất kỳ sự khác biệt đáng kể giữa các phương tiện. Nếu có, các xét nghiệm Nhiều Phạm vi sẽ cho bạn biết các phương tiện khác nhau đáng kể từ đó những người khác. Nếu bạn đang lo lắng về sự hiện diện của kẻ xuất, chọn Test Kruskal-Wallis mà so sánh trung vị thay vì phương tiện. Các lô khác nhau sẽ giúp bạn đánh giá ý nghĩa thiết thực của các kết quả, cũng như cho phép bạn tìm kiếm các hành vi vi phạm có thể có của các giả định cơ bản phân tích phương sai.
Bảng ANOVA phân hủy các phương sai của col_2 thành hai thành phần: thành phần giữa các nhóm và một thành phần trong nhóm. Chiếc F-tỷ lệ, mà trong trường hợp này bằng, 714.203, là một tỷ lệ dự toán giữa các nhóm ước tính trong nhóm. Kể từ khi P-giá trị của F-test là lớn hơn hoặc bằng, 05, không có một sự khác biệt đáng kể về mặt thống kê giữa các trung bình col_2 từ một mức col_1 khác ở mức độ tin cậy 95,0%.