多个样本均数比较的方差分析SAS分析ppt课件.ppt

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1、第六章多个样本均数比较的方差分析2021/7/271SAS9.1统计软件应用教程第一节完全随机设计资料的方差分析（掌握）第二节随机区组设计资料的方差分析（掌握）第五节析因设计资料的方差分析（了解）两因素两水平的析因分析能对SAS程序的输出结果作出合理解释2021/7/27SAS9.1统计软件应用教程2教学内容方差分析SAS常用的过程ANOVA过程(AnalysisOfVariance)GLM过程(GeneralLinearModel)。。。2021/7/27SAS9.1统计软件应用教程3anova过程anova过程适用于平衡实验设计资

2、料（各设计单元均具有相同的样本量或观察值）进行方差分析。由于anova过程在分析运算时考虑了平衡设计的数据结构因素，因而比glm过程的运行速度要快，占用的存贮空间也要小一些类型等。anova过程的一般形式procanova;classvariables;modeldependents=effects;absorbvariables;byvariables;freqvariable;manova;meanseffects

3、>;repeatedfactor-specification;teste=effect;run;procanova语句procanova语句用以调用anova过程，语句中包含若干控制选项，详见下表。选项功能与用法data=指定用于分析的输入数据集。manova要求以多变量方式除去包含缺失值的观测。如果反应变量中的任何一个为缺失值，相应观测即被排除出分析过程。multipass要求anova过程在必要时重新读入数据，而不是将数据写入某个中间文件。其作用在于以增加程序运行时间为代价而减少对磁盘空间

4、的占用，这在大样本数据处理时非常有用。namelen=为效应名称指定字符串的长度。须设置为20~200的正整数。默认设置为“namelen=20”。noprint禁止在结果窗口显示分析结果。此选项在仅需要anova过程创建输出数据集时有用。order=指定anova过程对分组变量（class变量）各水平的排序方式，此处的排序方式决定了模型中分组变量各水平所对应的参数。此选项对所有分组变量有效。可设置的值及其含义：“data”——与输入数据集中各水平的排列顺序（首次出现的顺序）相同；“formatted”——以变量的格式化值作升序排列；

5、“freq”——以包含观测数的多少降序排列；“internal”——以变量的非格式化值作升序排列。默认设置为“order=formatted”。outstat=要求创建用于存储方差分析表（包括平方和、自由度、f统计量以及p值等）的输出数据集。class语句语句形式：classvariables;class语句用来指定作为分组因素的变量，class变量可为数值型或字符型。对于anova过程，class语句是必需的（即模型中应至少包含一个分组变量），且必须位于model语句之前。class变量的水平由其格式化值所决定，因此可以通过格式化的

6、方法确定class变量的水平。manova语句语句形式：manova;当model语句定义的模型中包含多个反应变量时，使用manova语句要求anova过程执行多元方差分析的操作。语句中可设置两种形式的选项，即检验和细节选项检验选项用来定义所要检验的效应。细节选项用来指定如何执行检验过程以及给出哪些检验结果。model语句语句形式：modeldependents=effects;model语句用来指定分析模型中的应变量和自变量，并且通过特定的表达式规定自

7、变量的作用方式。如果没有指定任何自变量，则模型中仅包含常数项，此时所检验的假设是应变量的均数是否为零。model语句中指定的自变量必须是class语句中指定的分组变量，anova过程不允许自变量中有连续型变量（即必须全部为离散型的分组变量），而应变量则必须是连续型变量。model语句的模型表达式语句中以等号连接起来的变量（包括应变量和自变量）列表或组合称为模型表达式。其中“dependents”项代表应变量，可为输入数据集中的一个或多个数值型变量，多个应变量之间以空格相分隔。“effects”项为方差分析模型的效应项，是由自变量（分组

8、变量）以特定方式组合而成的表达式（自变量表达式），一个模型表达式中可以同时包含多个效应项。不同效应模型的表述方式自变量表达式可用来表达三种不同的效应模型，即主效应模型、交互效应模型、嵌套设计效应模型。主效应模型：y=ab