Running a Fisher's F-test in XLSTAT to assess the equality of variance of 2 samples
Conjunto de datos para Pruebas para la comparación de las variancias de 2 muestras XLS184 KB
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Pro Software estadístico básico
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Configuración del sistema
- Windows:
- Versiones: 9x/Me/NT/2000/XP/Vista/Win 7
- Excel: 97 o superior
- Procesador: 32 o 64 bits
- Disco duro: 150 Mb
- Mac OS X:
- OS: OS X
- Excel: X, 2004 y 2011
- Disco duro: 150 Mb
- Windows:
Ventajas
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Sencillo y dirigido a los usuarios
Sencillo y dirigido a los usuarios XLSTAT es un software que se integra de forma transparente con Microsoft Excel, que es la hoja de cálculo más difundida del mundo. Esta integración hace que sea una de las herramientas más sencillas para trabajar ya que utiliza la misma filosofía que Microsoft Excel. El programa está disponible en una ficha de XLSTAT. Los análisis se agrupan en menús funcionales. Los cuadros de diálogo están dirigidos a los usuarios, por lo que la preparación de los análisis es tarea sencilla.
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Resultados y datos compartidos sin dificultad
Resultados y datos compartidos sin dificultad Una de las mayores ventajas de XLSTAT es la forma transparente con la que se pueden compartir los datos y los resultados. Los resultados se almacenan en Microsoft Excel de modo que cualquier usuario puede acceder a ellos. No es necesario que el destinatario tenga una licencia de XLSTAT o cualquier visor adicional, lo que facilita y rentabiliza el trabajo en equipo. Del mismo modo, es fácil integrar los resultados en otras aplicaciones de Microsoft Office, como PowerPoint, por lo que se pueden crear estupendas presentaciones en cuestión de minutos.
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Modular
Modular XLSTAT es un producto modular. XLSTAT-Pro es un módulo principal de estadística de XLSTAT, que incluye todas las funcionalidades dominantes en el análisis estadístico y multivariado. Es posible añadir funciones más avanzadas por medio de módulos complementarios para aplicaciones específicas. De este modo es posible adaptar el software a sus necesidades, aumentando la rentabilidad.
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Didáctico
Didáctico Los resultados de XLSTAT están organizados por análisis y es fácil desplazarse por ellos. La información útil se proporciona junto con los resultados para ayudarle en su interpretación.
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Asequible
Asequible XLSTAT es una solución completa y modular que se puede ajustar a cualquier necesidad de análisis comercial. Tiene un precio muy razonable, por lo que el retorno de su inversión es casi inmediato. Todas las licencias de XLSTAT incluyen también un servicio de asistencia de la mayor calidad.
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Accesible: disponible en muchos idiomas
Accesible: disponible en muchos idiomas Nos hemos asegurado de que XLSTAT sea accesible para todos traduciendo el programa a muchos idiomas, incluyendo chino, inglés, alemán, italiano, japonés, polaco, portugués y español.
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Automatizable y personalizable
Automatizable y personalizable La mayoría de las funciones estadísticas disponibles en XLSTAT pueden llamarse directamente desde la ventana Visual Basic de Microsoft Excel. Pueden modificarse e integrarse en código fuente adicional para ajustarse a sus necesidades. Añadir tablas y trazados, así como modificar los resultados existentes se convierte en tarea sencilla. Además, XLSTAT incluye algunas herramientas especiales en los cuadros de diálogo para generar automáticamente el código fuente VBA para reproducir su análisis empleando el editor de VBA o simplemente cargar ajustes predeterminados. Esta automatización de análisis rutinarios sin esfuerzo le ahorrará gran cantidad de tiempo.
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.
