Analyse de Variance (ANOVA) en R (5 / 5 étapes)

Étape 5: Interprétation des données :

Nous permet du modèle multivarié de l’étape 4.

Ici, nous essayons de décrire des Calories en ce qui concerne les sucres, les Calories provenant des lipides, protéines et leurs interactions avec les autres (sucre * CalFat, sucres * protéines, CalFat * protéines et sucres * CalFat * protéine)

Se concentrer sur la colonne : la probabilité que F est plus grande alors la valeur de la colonne précédente. Ceci est souvent appelé la valeur p. Dans la plupart des cas vous mettez la signification à l’alpha =. 05 niveau, ou nous avons besoin de la valeur de P pour être moins.05 puis à être considérés comme statistiquement significatifs.

Immédiatement, nous pouvons voir que les termes de sucres, sucres * CalFat et CalFat * protéines ne sont pas significatifs au niveau.05. Sinon, nous voyons que CalFat et sucres * CalFat * protéines sont les meilleures conditions respectivement avec les valeurs de P.05 beaucoup moins ensuite.

De là, nous pouvons conclure que, si votre but est de décrire les Calories vous devez seulement faire une régression sur le CalFat ou potentiels sucres * CalFat * protéine. Si vous prévoyez de prendre plus d’échantillons et tout ce que vous vous souciez de sa prédiction ou décrivant des Calories seulement avez maintenant à rassembler les Calories provenant des lipides et de renoncer à rassembler toutes les autres variables.

Félicitations ! Vous venez de terminé et sont désormais en mesure d’interpréter votre propre jeu de données avec le critère de l’analyse. Cet outil pratique peut sauver vous et votre entreprise des quantités incalculables de temps, efforts et argent !

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