এক্সেলে ANOVA টেবিল তৈরি: সঠিক বিশ্লেষণের জন্য ৩টি সহজ পদ্ধতি

এই নিবন্ধটি এক্সেলে ANOVA টেবিল তৈরি করার পদ্ধতি ব্যাখ্যা করে। একটি ANOVA টেবিল একটি ডেটাসেটের জন্য Null Hypothesis গ্রহণ বা প্রত্যাখ্যান করার সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে। আপনি এক্সেলের Data Analysis টুল ব্যবহার করে সহজে একটি Anova টেবিল তৈরি করতে পারেন। আপনার ডেটাসেটের সাথে অ্যানালিসিস টুল ব্যবহার করতে নিবন্ধটি অনুসরণ করুন।

নিচের ডাউনলোড বাটন থেকে প্র্যাকটিস ওয়ার্কবুক ডাউনলোড করতে পারেন।

এক্সেলে ANOVA-র পরিচিতি

ANOVA হলো Analysis of Variance-র সংক্ষিপ্ত রূপ। এক্সেলে এটি Null Hypothesis টেস্ট করার জন্য প্রয়োজনীয় মান পাওয়ার একটি পদ্ধতি। এক্সেল আমাদের এই পদ্ধতিটি নিচের তিনটি আলাদা কেসে প্রয়োগ করার অনুমতি দেয়।

• ANOVA: Single Factor
• ANOVA: Two-Factor With Replication
• ANOVA: Two-Factor Without Replication

Single Factor প্রয়োগ করা হয় যখন একাধিক ডেটা স্যাম্পল থাকে এবং আপনাকে শুধু সেই স্যাম্পলগুলোর মধ্যে পার্থক্যের জন্য হাইপোথিসিস টেস্ট করতে হয়। Two-Factor With Replication প্রয়োগ করা হয় যখন প্রতিটি স্যাম্পল ডেটা একই গ্রুপে ভাগ থাকে এবং আপনাকে সেই গ্রুপগুলোর মধ্যে এবং ভিন্ন স্যাম্পলগুলোর মধ্যে পার্থক্যের জন্য হাইপোথিসিস টেস্ট করতে হয়। Two-Factor Without Replication প্রয়োগ করা হয় যখন আপনাকে প্রতিটি স্যাম্পলের মধ্যে এবং ভিন্ন স্যাম্পলগুলোর মধ্যে পার্থক্যের জন্য হাইপোথিসিস টেস্ট করতে হয়।

এক্সেলে ANOVA টেবিল তৈরির ৩টি উপায়

আপনি এক্সেলের Data Analysis টুল ব্যবহার করে Anova টেবিল তৈরি করতে পারেন। কিন্তু আপনাকে টুলটি এক্সেস করতে সক্ষম করতে হতে পারে। নিচের ধাপগুলো এজন্য পর্যাপ্ত।

• File>>Options-এ যান অথবা ALT+F+T চাপুন।
• Add-ins ট্যাব সিলেক্ট করুন >> Manage Excel Add-ins >> Go।
• Analysis ToolPak চেকবক্সটি চেক করুন >> OK ক্লিক করুন।

এরপর আপনি Data ট্যাব থেকে Data Analysis টুল এক্সেস করতে পারবেন নিচের ছবির মতো।

১. ‘ANOVA: Single Factor’ অপশন ব্যবহার করা

ধরুন আপনার কাছে একটি ডেটাসেট আছে যেটিতে একটি গ্রুপ ছাত্রদের দুটি ভিন্ন টেস্টে প্রাপ্ত নম্বর আছে। এখন আপনি ডেটাসেটটি অ্যানালাইজ করতে চান টেস্ট রেজাল্টগুলোর মধ্যে কোনো উল্লেখযোগ্য পার্থক্য আছে কিনা তা জানতে।

নিচের ধাপগুলো অনুসরণ করে এক্সেলে ডেটাসেটে one-way বা single-factor Anova পারফর্ম করুন।

📌Steps:

• প্রথমে Data>>Data Analysis সিলেক্ট করুন। তারপর অ্যানালিসিস টুলবক্স থেকে Anova: Single Factor বেছে নিয়ে OK ক্লিক করুন।

• পরবর্তী, আপনি Anova: Single Factor ডায়ালগ বক্স দেখবেন। এখন পুরো ডেটাসেট লেবেলসহ (B4:C12) Input Range-এ সিলেক্ট করুন। তারপর Grouped By অপশনের পাশে Columns রেডিও বাটন মার্ক করুন কারণ এই ডেটাসেটে ডেটা কলাম অনুযায়ী গ্রুপ করা। এরপর Labels in first row চেক করুন। Alpha মান 0.05-এ রাখুন। তারপর Output Range রেডিও বাটন মার্ক করুন, আউটপুট লোকেশনের সেল রেফারেন্স দিন, এবং OK ক্লিক করুন।

• শেষে, আপনি নির্দিষ্ট আউটপুট লোকেশনে নিচের টেবিলটি দেখতে পাবেন।

আরও পড়ুন: এক্সেলে ANOVA Single Factor রেজাল্ট ইন্টারপ্রেট করা

২. ‘Anova: Two-Factor With Replication’ অপশন ব্যবহার করা

ধরুন আপনার কাছে একটি সাদৃশ্য ডেটাসেট আছে যেখানে ছাত্ররা দুটি ভিন্ন গ্রুপে বিভক্ত। এখন আপনি দেখতে চান দুটি গ্রুপের পারফরম্যান্সে কোনো উল্লেখযোগ্য পার্থক্য আছে কিনা।

নিচের ধাপগুলো অনুসরণ করে এক্সেলে ডেটাসেটে two-way বা two-factor Anova with replication পারফর্ম করুন।

📌Steps:

• প্রথমে Data>>Data Analysis সিলেক্ট করুন। তারপর অ্যানালিসিস টুলবক্স থেকে Anova: Two-Factor With Replication বেছে নিয়ে OK ক্লিক করুন।

• পরবর্তী, আপনি Anova: Two-Factor With Replication ডায়ালগ বক্স দেখবেন। এখন পুরো ডেটাসেট লেবেলসহ (B4:D12) Input Range-এ সিলেক্ট করুন। তারপর Rows per sample ফিল্ডে ৪ দিন কারণ প্রতিটি গ্রুপে ৪ জন ছাত্র। Alpha মান 0.05-এ রাখুন। এরপর Output Range রেডিও বাটন মার্ক করুন, আউটপুট লোকেশনের সেল রেফারেন্স দিন, এবং OK ক্লিক করুন।

• শেষে, আপনি নির্দিষ্ট আউটপুট লোকেশনে নিচের টেবিলটি দেখতে পাবেন।

আরও পড়ুন: অসমান স্যাম্পল সাইজ সহ এক্সেলে Two Way ANOVA (২ উদাহরণ)

৩. ‘Anova: Two-Factor Without Replication’ অপশন ব্যবহার করা

ধরুন আপনার কাছে নিচের মতো একটি সাদৃশ্য ডেটাসেট আছে এবং আপনি জানতে চান ব্যক্তিগত পারফরম্যান্সের পাশাপাশি টেস্ট-ওয়াইজ পারফরম্যান্সে কোনো উল্লেখযোগ্য পার্থক্য আছে কিনা।

নিচের ধাপগুলো অনুসরণ করে এক্সেলে ডেটাসেটে two-way বা two-factor Anova without replication পারফর্ম করুন।

📌Steps:

• প্রথমে Data>>Data Analysis সিলেক্ট করুন। তারপর অ্যানালিসিস টুলবক্স থেকে Anova: Two-Factor Without Replication বেছে নিয়ে OK ক্লিক করুন।

• পরবর্তী, আপনি Anova: Two-Factor Without Replication ডায়ালগ বক্স দেখবেন। এখন পুরো ডেটাসেট লেবেলসহ (B4:D12) Input Range-এ সিলেক্ট করুন। তারপর Labels চেক করুন। Alpha মান 0.05-এ রাখুন। এরপর Output Range রেডিও বাটন মার্ক করুন, আউটপুট লোকেশনের সেল রেফারেন্স দিন, এবং OK ক্লিক করুন।

• শেষে, আপনি নির্দিষ্ট আউটপুট লোকেশনে নিচের টেবিলটি দেখতে পাবেন।

এক্সেলে ANOVA টেবিল ইন্টারপ্রেট করা

আমরা ভ্যারিয়েন্স অ্যানালাইসিস করি Null Hypothesis কি একটি ডেটাসেটের জন্য সত্য সেটি জানতে। Null Hypothesis సూচিত করে যে দুটি সেট ডেটা একই এবং তাদের মধ্যে পার্থক্য নগণ্য বা কেবল সুযোগে হয়েছে। আমরা Anova টেবিল ব্যবহার করে এই হাইপোথিসিস কি সত্য অথবা মিথ্যা সেটি একটি ডেটাসেটের জন্য সিদ্ধান্ত নিতে পারি।

Anova টেবিলের নিচের তিনটি বৈশিষ্ট্য আমাদের এতে সাহায্য করবে।

• F-value
• F crit-value
• P-value

প্রথমে আমাদের চেক করতে হবে F-value কি F critical value-এর চেয়ে বেশি নাকি কম। F > F crit Null Hypothesis প্রত্যাখ্যান করে এবং নির্দেশ করে যে দুটি সম্ভাবনা একই নয়। তাই দুটি ডেটা সেটের মধ্যে পার্থক্য আছে। P-value<Alpha (0.05) Null Hypothesis প্রত্যাখ্যান করে এবং নির্দেশ করে যে দুটি ডেটা সেটের মধ্যে পার্থক্য স্ট্যাটিস্টিক্যালি সিগনিফিক্যান্ট।

১. Single Factor Analysis রেজাল্ট পড়া

Single Factor Anova টেস্ট থেকে প্রাপ্ত Anova টেবিলটি পর্যবেক্ষণ করুন।

• F(4.793823)>F crit(4.60011) নির্দেশ করে যে ব্যক্তিগত পারফরম্যান্সে পার্থক্য আছে। P-value<0.05 নির্দেশ করে যে ব্যক্তিগত পারফরম্যান্সের পার্থক্য স্ট্যাটিস্টিক্যালি সিগনিফিক্যান্ট।

আরও পড়ুন: এক্সেলে ANOVA-এ P Value ক্যালকুলেট (৩ উপযুক্ত উদাহরণ)

২. Two-Factor With Replication Analysis রেজাল্ট পড়া

Two-Factor With Replication Anova টেস্ট থেকে প্রাপ্ত Anova টেবিলটি পর্যবেক্ষণ করুন।

• F(2.321302)<F crit(4.747225) Sample-এর জন্য Null Hypothesis গ্রহণ করে এবং নির্দেশ করে যে গ্রুপ পারফরম্যান্স একই। P-value>>0.05 Null Hypothesis গ্রহণ করে এবং নির্দেশ করে যে গ্রুপ পারফরম্যান্সের পার্থক্য স্ট্যাটিস্টিক্যালি ইনসিগনিফিক্যান্ট।
• F(1.957783)<F crit(4.747225) Columns-এর জন্য Null Hypothesis গ্রহণ করে এবং নির্দেশ করে যে দুটি টেস্ট (Math & Science)-এর মধ্যে গ্রুপ পারফরম্যান্স একই। P-value<<0.05 নির্দেশ করে যে দুটি টেস্টের মধ্যে গ্রুপ পারফরম্যান্সের পার্থক্য স্ট্যাটিস্টিক্যালি ইনসিগনিফিক্যান্ট।

আরও পড়ুন: এক্সেলে Two-Way ANOVA রেজাল্ট ইন্টারপ্রেট করা

৩. Two-Factor Without Replication Analysis আউটপুট ইন্টারপ্রেট করা

Two-Factor With Replication Anova টেস্ট থেকে প্রাপ্ত Anova টেবিলটি পর্যবেক্ষণ করুন।

• F(7.895361)>F crit(3.787044) Rows-এর জন্য নির্দেশ করে যে ব্যক্তিগত পারফরম্যান্সে পার্থক্য আছে। P-value<<0.05 নির্দেশ করে যে ব্যক্তিগত পারফরম্যান্সের পার্থক্য স্ট্যাটিস্টিক্যালি সিগনিফিক্যান্ট।
• F(19.64078)>>F crit(5.591448) Columns-এর জন্য নির্দেশ করে যে দুটি টেস্ট (Math & Science)-এর মধ্যে পারফরম্যান্সে বড় পার্থক্য আছে। P-value<<0.05 নির্দেশ করে যে দুটি টেস্টের মধ্যে পারফরম্যান্সের পার্থক্য স্ট্যাটিস্টিক্যালি সিগনিফিক্যান্ট।

আরও পড়ুন: এক্সেলে ANOVA রেজাল্ট ইন্টারপ্রেট (৩ উপায়)

মনে রাখার বিষয়সমূহ

• Data Analysis টুল এক্সেস করতে Analysis ToolPak অ্যাড-ইন অবশ্যই ইनेবল করতে হবে।
• অ্যানালাইসিস করার আগে ডেটাসেটটি প্রয়োজন অনুযায়ী অর্গানাইজ করা ভুলবেন না।

উপসংহার

এখন আপনি জানেন তিন ধরনের ডেটাসেটের জন্য এক্সেলে Anova টেবিল তৈরির পদ্ধতি এবং সেগুলো কীভাবে পড়া বা ইন্টারপ্রেট করতে হয়। আপনার আরও কোনো প্রশ্ন বা পরামর্শ আছে কি? কমেন্ট সেকশনে জানাতে পারেন। আপনি আমাদের ExcelDemy ব্লগেও ভিজিট করে এক্সেল সম্পর্কে আরও জানতে পারেন। আমাদের সাথে থাকুন এবং শিখতে থাকুন।

সম্পর্কিত নিবন্ধ

• এক্সেলে Randomized Block Design ANOVA (সহজ ধাপে)
• এক্সেলে রিগ্রেশন পারফর্ম এবং ANOVA ইন্টারপ্রিটেশন
• এক্সেলে Graph Anova Results (৩ উপযুক্ত উদাহরণ)
• এক্সেলে Repeated Measures ANOVA (সহজ ধাপে)