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方差分析 SAS實(shí)現(xiàn)過程 (proc anova(glm))_數(shù)據(jù)分析師
2014-12-05
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方差分析 SAS實(shí)現(xiàn)過程 (proc anova(glm))_數(shù)據(jù)分析師

 



一、正態(tài)性檢驗(yàn)
proc univariate normal;
class g;
var x;
run;
二、方差分析
1. 方差分析主要過程說明
 1.1 ANOVA過程格式及使用說明
 a. 過程格式
  PROC ANOVA [選項(xiàng)];       
  CLASS  處理因素;          
  MODEL 因變量=效應(yīng)表[/選擇項(xiàng)];   
  MEANS 效應(yīng)表 [/選擇項(xiàng)];
 b. 使用說明
  • PROC ANOVA  語句的選項(xiàng)主要有:
DATA=數(shù)據(jù)集名  指明要分析的SAS數(shù)據(jù)集,缺省時(shí)SAS將使用最近建立的
數(shù)據(jù)集.

OUTSTAT=輸出數(shù)據(jù)集  指定分析計(jì)算結(jié)果輸出的數(shù)據(jù)集名.

  • CLASS語句指明分類變量,是ANOVA過程的必需語句,并且必須出現(xiàn)在MODEL語句之前. 分類變量可以為數(shù)值型或字符型,分類變量的個(gè)數(shù)表示方差分析的因素個(gè)數(shù).
  • MODEL語句定義分析所用的效應(yīng)模型,即方差分析的因變量和效應(yīng)變量. 在方差分析過程中,關(guān)鍵在于定義線性數(shù)學(xué)模型,常用的模型定義語句有:

        MODEL y=a        單因素一元方差分析

        MODEL y=a b      雙因素?zé)o交互作用一元方差分析

        MODEL y=a b a*b   雙因素有交互作用一元方差分析

  • MEANS語句用來計(jì)算該語句所列的每個(gè)效應(yīng)所對應(yīng)的因變量均值,其選項(xiàng)用于設(shè)定多重比較的方法. 
                  means 組變量:關(guān)于均值和標(biāo)準(zhǔn)差比較;
                  means 組變量/hovtest   snk  bon;方差齊性檢驗(yàn)和分組兩兩比較,其中avona 過程中的比較方法有 snk 和bon ,glm過程的比較方法有Dunnett,可以指定參照組如Dunnett('3'):第三組為參照組。
1.2 GLM過程格式及使用說明

         GLM 即廣義線性模型(General Liner Model)過程,對于非平衡數(shù)據(jù),應(yīng)采用GLM過程.它使用最小二乘法對數(shù)據(jù)擬合廣義線性模型. 該過程功能強(qiáng)大,可用于多種不同的統(tǒng)計(jì)分析中. GLM過程用于方差分析時(shí),主要語句和使用格式與上述ANOVA過程類似 .

2. 應(yīng)用實(shí)例

一個(gè)工廠用三種不同的工藝生產(chǎn)某種電池. 從三種工藝生產(chǎn)的電池中分別抽取5個(gè)樣品,測得樣品壽命的數(shù)據(jù)如下(單位小時(shí)):



 工藝1  工藝2  工藝3
 1  40  26  39
 2  46  34  40
 3  38  30  43
 4  42  28  48
 5  44  30  44

       我們要研究的指標(biāo)是電池的壽命,工藝是影響壽命的一個(gè)因素,三種工藝分別是該因素的三個(gè)水平. 在試驗(yàn)中我們假設(shè)其它因素都處于相同的狀態(tài). 這里我們希望利用上面得到的數(shù)據(jù)來考察“工藝”的不同是否對“壽命”這個(gè)指標(biāo)有影響?

sas 輸入過程

         Data  exam;            

    Do  I=1 to 5;            /*每個(gè)處理下5次重復(fù)*/

    Input x@@;

    Output;

    End;

    End;

    Cards;

    40 46 38 42 44

    26 34 30 28 32

    39 40 43 48 50

    ;

    Procanova;              /*調(diào)用方差分析過程*/

    Class trt;                /*定義處理為分類變量*/

    Model x=trt;             /*定義效應(yīng)模型*/

    Title '方差分析';

 

    Run;

sas 結(jié)果輸出

   Analysis of Variance Procedure

Dependent Variable: X

Source    DF     Sum of Squares     Mean Square      F Value    Pr > F

Model      2        573.33333333         286.66666667        19.77     0.0002

Error      12       174.00000000         14.50000000

CT          14       747.33333333

  R-Square       C.V.          Root MSE             X Mean

 

  0.767172      9.847982      3.80788655          38.66666667

以上結(jié)果相當(dāng)于方差分析表, F值為19.77,顯著性水平為0.0002,小于0.01,說明各處理間的均值差異極顯著

注:GLM過程與ANOVA應(yīng)用過程類似,GLM過程中可以進(jìn)行回歸分析、方差分析、協(xié)方差分析、劑量反應(yīng)模型分析、多元方差分析和偏相關(guān)分析等等,其功能之強(qiáng)大可見一斑。


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