DATA=数据集名 指明要分析的SAS数据集,缺省时SAS将使用最近建立的
数据集.OUTSTAT=输出数据集 指定分析计算结果输出的数据集名.
MODEL y=a 单因素一元方差分析
MODEL y=a b 双因素无交互作用一元方差分析
MODEL y=a b a*b 双因素有交互作用一元方差分析
GLM 即广义线性模型(General Liner Model)过程,对于非平衡数据,应采用GLM过程.它使用最小二乘法对数据拟合广义线性模型. 该过程功能强大,可用于多种不同的统计分析中. GLM过程用于方差分析时,主要语句和使用格式与上述ANOVA过程类似 .
2. 应用实例
一个工厂用三种不同的工艺生产某种电池. 从三种工艺生产的电池中分别抽取5个样品,测得样品寿命的数据如下(单位小时):
|
工艺1 | 工艺2 | 工艺3 |
1 | 40 | 26 | 39 |
2 | 46 | 34 | 40 |
3 | 38 | 30 | 43 |
4 | 42 | 28 | 48 |
5 | 44 | 30 | 44 |
我们要研究的指标是电池的寿命,工艺是影响寿命的一个因素,三种工艺分别是该因素的三个水平. 在试验中我们假设其它因素都处于相同的状态. 这里我们希望利用上面得到的数据来考察“工艺”的不同是否对“寿命”这个指标有影响?
sas 输入过程
Data exam;
Do I=1 to 5; /*每个处理下5次重复*/
Input x@@;
Output;
End;
End;
Cards;
40 46 38 42 44
26 34 30 28 32
39 40 43 48 50
;
Procanova; /*调用方差分析过程*/
Class trt; /*定义处理为分类变量*/
Model x=trt; /*定义效应模型*/
Title '方差分析';
Run;
sas 结果输出
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
以上结果相当于方差分析表, F值为19.77,显著性水平为0.0002,小于0.01,说明各处理间的均值差异极显著.
注:GLM过程与ANOVA应用过程类似,GLM过程中可以进行回归分析、方差分析、协方差分析、剂量反应模型分析、多元方差分析和偏相关分析等等,其功能之强大可见一斑。
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