57 第六章 方差分析 方差分析(Analy sis of Variance,ANOVA)是将待分析资料的总变异剖分为不同的变异来源,以获得不同变异来源的总体方差的估计值
通过F检验,完成多个样本平均数之间的差异显著性检验(即多重比较),若处理效应为随机模型时,则进行方差组分的估计
1 方差分析的SAS过程 用于方差分析的主要过程有方差分析(ANOVA)和广义线性模型(GLM)
对于无缺省(缺值、缺组等)资料,或称平衡资料,一般采用(ANOVA)过程,对缺省资料(非平衡资料)应采用(GLM)过程
事实上根据效应模型的不同,还有VARCOME(方差组分)过程,MIXED(混合模型)过程等
1 ANOVA过程 1
名词解释 自变量与依变量 在方差分析中,自变量可称为独立变量、定性变量(Qu alitativ e Variale)、分类变量(Classiflcation Variable)或类别变量(Categorcal Variable),相当于因素处理、水平变量
依变量又称反应变量(Response Variable),相当于观察值变量
实验效应 方差分析的目的是找出对依变量产生的实验效应,这种效应可分为3种:主效应,常以自变量的英文字母表示,如A、B等
互作效应,常以星号联接自变量表示,如A*B
嵌套效应,以小括号表示,如A(B)表示A效应嵌套在B效应之内
2 过程格式: PROC ANOVA CLASS MODEL MEANS FREQ TEST MANOVA BY 选项串; 变量名称串; 依变量名称串=效应串/选项串; 效应名称串/选项串; 变量名称; H=效应名称 E=效应名称 H=效应名称 E=效应名称 M=变量的转换式; PREFIX=新变量的名称代号; MNAMES=新变量的名称串/选项串; 变量名称串 语句说明: CLASS指令必须出现在