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方差分析sas實(shí)現(xiàn)過(guò)程 方差分析兩兩比較
2014-11-01
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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(guò)程說(shuō)明
 1.1 ANOVA過(guò)程格式及使用說(shuō)明
 a. 過(guò)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(shuō)明
  • PROC ANOVA  語(yǔ)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(yǔ)句指明分類變量，是ANOVA過(guò)程的必需語(yǔ)句，并且必須出現(xiàn)在MODEL語(yǔ)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(yǔ)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(guò)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(yǔ)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(yǔ)句用來(lái)計(jì)算該語(yǔ)句所列的每個(gè)效應(yīng)所對(duì)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(guò)程中的比較方法有 snk 和bon ，glm過(guò)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(guò)程格式及使用說(shuō)明

         GLM 即廣義線性模型（General Liner Model）過(guò)程，對(duì)于非平衡數(shù)據(jù)，應(yīng)采用GLM過(guò)程.它使用最小二乘法對(duì)數(shù)據(jù)擬合廣義線性模型. 該過(guò)程功能強(qiáng)大，可用于多種不同的統(tǒng)計(jì)分析中. GLM過(guò)程用于方差分析時(shí)，主要語(yǔ)句和使用格式與上述ANOVA過(guò)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(cè)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(lái)考察“工藝”的不同是否對(duì)“壽命”這個(gè)指標(biāo)有影響？

sas 輸入過(guò)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(guò)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(shuō)明各處理間的均值差異極顯著. 

注：GLM過(guò)程與ANOVA應(yīng)用過(guò)程類似，GLM過(guò)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(jiàn)一斑。

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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn)：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }