Running a Fisher's F-test in XLSTAT to assess the equality of variance of 2 samples
Datensatz für Vergleich der Varianzen für 2 Stichproben XLS184 KB
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Voraussetzungen
- Windows:
- Versionen: 9x/Me/NT/2000/XP/Vista/Win 7
- Excel: 97 oder höher
- Prozessor: 32 oder 64 bit
- Festplattenspeicher: 150 MB
- Mac OS X:
- OS: OS X
- Excel: X, 2004 und 2011
- Festplattenspeicher: 150 MB
- Windows:
Vorteile von XLSTAT
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Praktisch und einfache Benutzung
Praktisch und einfache Benutzung XLSTAT ist perfekt in Microsoft Excel integriert, das das am meisten benutzte Tabellenkalkulationsprogramm ist. Dank dieser Integration und der gleichen Philosophie wie Excel, ist die Benutzung von XLSTAT leicht. Die Software ist in einem speziellen Reiter verfügbar, der das Menu der XLSTAT-Module enthält. Die verfügbaren Analysen sind in Gruppen ähnlicher Funktion zusammengefasst. Die Dialogfenster sind einfach und Ihre Einstellungen verständlich.
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Einfaches Mitteilen der Daten und Ergebnisse
Einfaches Mitteilen der Daten und Ergebnisse Einer der größten Vorteile von XLSTAT ist die Tatsache, das die Daten und Ergebnisse ohne Einschränkung kommuniziert werden können. Denn die Daten und Ergebnisse werden in Microsoft Excel gespeichert und sind daher allen zugänglich. Eine XLSTAT Lizenz oder ein Programm zur Ansicht ist nicht erforderlich, um die Daten und Ergebnisse zu empfangen und anzusehen. Darüber hinaus sind die Ergebnisse leicht in andere Programme von Microsoft Office, wie PowerPoint kopierbar, was Ihnen das Erstellen von Präsentationen mit ausgezeichneten Diagrammen in wenigen Minuten erlaubt.
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Modular
Modular XLSTAT ist ein modulares Produkt um XLSTAT-Pro herum, das die Basissoftware von XLSTAT darstellt. XLSTAT-Pro schließt bereits alle verbreiteten statistischen Funktionen und multivariaten Datenanalysen ein. Die fortgeschrittenen Funktionen sind ebenfalls in zusätzlichen Modulen verfügbar, die speziellen Anforderungen gerecht werden. So können Sie Ihre Software an Ihre eigenen Anforderungen anpassen, was sie attraktiver werden lässt.
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Didaktisch
Didaktisch Die XLSTAT Ergebnisse sind nach Analysen aufgebaut und einfach durchzublättern. Darüber hinaus sind den Ergebnissen nützliche Informationen hinzugefügt, um die Interpretation zu erleichtern.
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Preiswert
Preiswert XLSTAT ist eine modulare, komplette Statistik- und Datenanalysesoftware, die sich an alle Ihre analytischen Anforderungen Ihrer Organisation anpasst. Der Preis ist sehr gering, was Ihnen eine quasi sofortige Amortisierung erlaubt. Alle XLSTAT Lizenzen schließen ein Support und eine Unterstützung hervorragender Qualität ein.
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Zugänglich
Zugänglich Wir setzen uns ein, XLSTAT so vielen Personen wie möglich durch eine Benutzerschnittstelle in vielen Sprachen darunter Deutsch, englisch, französisch, spanisch, italienisch, portugiesisch, polnisch, chinesisch und japanisch zugänglich zu machen.
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Automatisierbar und personalisierbar
Automatisierbar und personalisierbar Die Mehrzahl der in XLSTAT verfügbaren Funktionen können direkt aus Visual Basic for Applications von Microsoft Excel heraus aufgerufen werden. Sie können in Ihre Routinen integriert werden, um Ihren Anforderungen einer speziellen Anwendung gerecht zu werden. Das Hinzufügen von Ergebnistabellen, Diagrammen, oder das Verändern bereits existierender ist vereinfacht. Darüber hinaus schließt XLSTAT die Werkzeuge zur Erzeugen des VBA Kodes für die Dialogfenster ein, so dass Sie Ihre Analysen vom VBA Editor heraus einfach reproduzieren können, indem Sie die Einstellungen automatisch laden. Diese Automatisierung der Analysen wird Ihnen viel Zeit einsparen.
Dataset for running a Fisher's F-test in XLSTAT to assess the equality of variance of 2 samples
An Excel sheet with both the data and the results can be downloaded by clicking here.
The data are from [Fisher M. (1936). The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems. Annals of Eugenics, 7, 179 -188] and correspond to the sepal characteristics of 100 Iris flowers described by two variables (sepal length, sepal width). There are two different species included in this example: setosa and versicolor.
Goal of tis tutorial
Our goal is to assess if there is a difference between the species for the sepal length and sepal width. We will then compare the distribution of these variables for the 2 samples.
Testing the Normality of the samples
The first thing to do is to assess if the samples follow a Normal distribution as the Fisher F-test is sensitive to data that do not follow a normal distribution.
You will find those statistics computed in the Excel sheet. All 4 samples (Versicolor-Sepal length, Versicolor-Sepal width, Setosa-Sepal length, Setosa-Sepal width) follow a normal distribution.
Setting up a Fisher's F-test in XLSTAT to assess the equality of variance of 2 samples
Then we do a F-test to know if the variance are equal. If the variances are equal we can do a test to compare the averages.
To realize a two-sample comparison of variances test go to the menu bar Parametric Tests / Two-sample comparison of variances.
In the Two-sample comparison of variances dialog box, in the tab General select the data for the sample 1 and 2. For Sample 1 select the column B containing the sepal length for the variety Versicolor and for the Sample 2 the column E corresponding to the sepal length for the Setosa samples.
The Data format is One column per sample as each column corresponds to one of the samples.
We select the option Sheet to get the results in a new sheet of the workbook.
As the columns have a label the option Column labels should be enabled.
The test we decide to run is the Fisher’s F-test.
Once all these options are set we can move on to the tab Options.
We want to test the equality of variance which means that we need to test the alternative hypothesis: Variance 1 / Variance 2 ≠ R where R is 1.
The default significance level of 5% is to be kept.
We don’t have missing data so we can go directly to the tab Outputs and enable the only available option: Descriptive statistics.
Press OK, when everything is set.
Results of a Fisher's F-test in XLSTAT to assess the equality of variance of 2 samples
The results that appear in a new sheet show that the H0 hypothesis should be rejected as the p-value 0.009 is inferior to our limit of 5%. Hence the variances cannot be considered as equal. The two populations -Versicolor and Setosa - sepal length do not follow the same distribution.
We are now going to do the same thing but for the sepal width.
The only change in the procedure described above is the data selection. For Sample 1 enlighten the column C and for Sample 2 choose the column F.
This time the variances can be considered as equal as the p-value of the test (0.189) is superior to 0.05.
As the equality of variance or homoscedasticity is assumed we can run a test of comparison of mean.
You can notice in the Descriptive statistic table that the mean of the sepal width for Versicolor is inferior to the mean of Setosa for the same characteristic. Therefore we can run a one-tailed test for the test on the average.
Go to the menu Parametric tests / Two-sample t-test and z-test
In the general tab do the same sample selection as previously for the sepal width.
Select the option Student’s test as we do not know the true variances of the populations.
In the Options tab elect the alternative Mean 1 – Mean 2 < D where D is 0.
We can Assume equality for the variances as we just computed the test before.
Click on OK.
As can be seen in the results of this test, we conclude that there is significant difference between the two means, the sepal width of Versicolor iris being smaller than the sepal width of the Setosa iris. The two populations -Versicolor and Setosa - sepal width do not follow the same distribution.
