Excelによる分散分析〜一元配置
例えば，このようなデータを分析してみましょう．これは男女100人の身長，体重のデータ（仮想）です．以下の様にExcelの表の上にデータが並んでいたとします．
※データはこの後にもならんでいます．
データは，性別，国籍，身長，父親の身長の順にならんでいます．ここでは国籍（つまり民族）の違いによって身長には違いがあるかを調べてみましょう．
ただし，このままのデータの並びでは分散分析に適さないので，以下のように並び替えをします．メニューバーの「データ(D)」→「並べ替え」などを使って国毎にソートすると良いでしょう．
でもっていよいよ分散分析を行ないます．今回は一元配置の分散分析を行ないます．
【手順】
- メニューバーの「ツール(O)」
- 「分析ツール(D)」
- 「一元配置の分散分析」
- 棄却域の確率（α(A)）は5％（0.05）となっています．
- 平均値の検定と異なり，帰無仮説を設定する項目（平均値の差）がありません．分散分析では，常に各グループの平均が等しいことが帰無仮説となります．
（出力結果）
実行すると以下の分析結果が出力されます．
「概要」ではそれぞれのグループ毎に平均と分散が計算されます．「分散分析表」では，グループ間，グループ内の自由度，分散が出力されます．「観測された分散比」というのがいわゆる「F値」になります．
| (1) | P値＜実験者が設定する棄却域の確率 | 帰無仮説を棄却 |
| (2) | F 境界値＜観測された分散比 | 帰無仮説を棄却 |
この分析における帰無仮説は「国籍にかかわらず身長の平均は等しい」という内容です．検定結果の解釈は，
- P値「3E-6」は1％や5％といった棄却域と比較して十分小さいです．
- 観測された分散比「14.54」という数値と「F境界値」（5％）を比べると分散比(F値)が上回っています．
Excelによる分散分析〜ニ元配置
ここでは，身長に影響を与える要因を性別と父親の身長の2つを考えます．2つの要因の組み合わせごとに得られた測定値の数を「繰り返し」の数と呼びます．
この例では，性別（2種），父親の身長（2種）の4つの条件でデータを分類します．残念ながらExcelでは，繰り返しの数が等しいデータ（バランスデータ）による2元配置の分散分析しか対応していません．そこで，サンプルデータを上記の4分類についてそれぞれ15人ずつ選びました．
- 元データを父親の身長（昇順）でソートし，父親の身長によりサンプルを2分割し，それぞれ１（低いほう），２（高いほう）とラベルを付ける．
- 性別と父親の身長により，以下のように15人ずつの身長を取り出してデータセットを作成する．
女性 男性 低い データ データ 高い データ データ
画面にもあるように，グループを識別するラベルも必要になります．わざと色を付けたのですが，各グループの並び方が分かるでしょうか？
【手順】
- メニューバーの「ツール(O)」
- 「分析ツール(D)」
- 「繰り返しのある二元配置」
（出力結果）
分散比，P値の見方は1元配置と同じです．標本は父親の身長による効果，列は性別による効果，交互作用は両者による効果になります．結果からはどちらの分類でも差が出ていることが分かります．
Excelの関数で算出する分散分析
上記のように「分析ツール」を使っても良いのですが，算出した統計量をさらに次の分析に移したいときや，マクロを書くときなどには「分析ツール」よりも関数を用いたほうが便利です．
| Ｆ分布に従う確率 | ftest(配列１,配列２) |
| Ｆ分布の値 | fdist(値,自由度１,自由度２) |
| Ｆ分布の逆関数の値 | finv(確率,自由度１,自由度２) |
■ ftest関数は検定結果として帰無仮説が棄却できる確率（Ｐ値）を算出します．けど，これだと２つのグループに対してしか機能しないような気がします．＞MS社様
■ fdist関数はＦ分布表の代わりに用います．算式通りに計算して得られたＦ値を指定することで帰無仮説が棄却できる確率（Ｐ値）を求めることができます．
自由度１は分子，自由度２には分母のものを入力します．
■ finv関数もＦ分布表の代わりに用います．棄却域（何％の有意水準で…というときの数値）と自由度を指定することで，そのときのＦ値（境界値）を求めることができます．
自由度１は分子，自由度２には分母のものを入力します．