计算机SAS方差分析

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1、SAS单向分组资料的方差分析周美兰教授湖南农业大学农学院单向分组资料的方差分析单向分组资料是指观察值仅按一个方向分组的资料示。所用的试验设计为完全随机试验设计。一、组内观察值数目相等的单向分组资料的方差分析二、组内观察值数目不等的单向分组资料的方差分析三、组内又分亚组的单向分组资料的方差分析分类一、组内观察值数目相等的单向分组资料的方差分析这是在k组处理中，每处理皆含有n个供试单位的资料如表6.1。在作方差分析时，其任一观察值的线性模型皆由表示，方差分析如表6.10。表6.10组内观察值数目相等的单向分组资料的方差分析变异来源自由度DF平方和SS均方MSF期望均方EMS固

2、定模型随机模型处理间k－1MStMSt/MSe误差k(n－1)MSe总变异nk－1[例]作一水稻施肥的盆栽试验，设5个处理，A和B系分别施用两种不同工艺流程的氨水，C施碳酸氢铵，D施尿素，E不施氮肥。每处理4盆(施肥处理的施肥量每盆皆为折合纯氮1.2克)，共5×4=20盆，随机放置于同一网室中，其稻谷产量(克/盆)列于表6.11，试测验各处理平均数的差异显著性。表6.11水稻施肥盆栽试验的产量结果处理观察值(yij)(克/盆)A(氨水1)2430282610827.0B(氨水2)272421269824.5C(碳酸氢铵)3128253011428.5D(尿素)323333

3、2812631.5E(不施)212216218020.052626.3(1)自由度和平方和的分解总变异自由度DFT=nk－1=5×4－1=19处理间自由度DFt=k－1=5－1=4误差(处理内)自由度DFe=k(n－1)=5×(4－1)=15矫正数(2)F测验将上述结果录入表6.12表6.12表6.11资料的方差分析变异来源DFSSMSFF0.05F0.01处理间4301.275.3011.19**3.064.89处理内(试验误差)15101.06.73总变异19402.2假设H0:，HA:不全相等。为了测验H0，计算处理间均方对误差均方的比率，算得F=75.3/6.73

4、=11.19查F表当v1=4，v2=15时，F0.01=4.89，现实得F=11.19>F0.01，故否定H0，推断这个试验的处理平均数间是有极显著差异的。(3)各处理平均数的比较算得单个平均数的标准误根据=15，查SSR表得p=2，3，4，5时的SSR0.05与SSR0.01值，将值分别乘以SE值，即得值，列于表6.13。进而进行多重比较(表6.14)。pSSR0.05SSR0.01LSR0.05LSR0.0123.014.173.905.4133.164.374.105.6743.254.504.225.8453.314.584.295.94表6.13多重比较时的值计

5、算表6.14施肥效果的显著性(SSR测验)处理平均产量(克/盆)差异显著性5%1%尿素31.5aA碳酸氢铵28.5abAB氨水127.0bAB氨水224.0bBC不施20.0cC推断：根据表6.14多重比较结果可知，施用氮肥(A、B、C和D)与不施氮肥有显著差异，且施用尿素、碳酸氢铵、氨水1与不施氮肥均有极显著差异；尿素与碳酸氢铵、碳酸氢铵与氨水1、氨水1与氨水2处理间均无显著差异。输入数据保存数据运行程序调用Sulutionns→Analysis→Analyst也可直接输入进入数据窗口进入分析窗口→直接输入数据调用数据File→opendataBySASName→（Wo

6、rkSASUSERmap）点击WorkSASUSERmap选择数据库名Statistics→ANOVA→One-WayANOVE将处理变量点击到dependent框将数据变量点击到independent框确定多重比较方法方差分析结果多重比较结果调用Sulutionns→Analysis→Analyst进入表格输入数据（教材P25表27）Statistics→Descriptive→SummaryStatistics…描述性统计分析产量点如Analysis,因素点入class选择统计方法