SAS單因素方差分析

2018-12-15 16:10 更新

ANOVA代表方差分析。 在SAS中,它使用PROC ANOVA完成。 它執(zhí)行從各種各樣的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)的分析。 在這個(gè)過(guò)程中,在被稱為獨(dú)立變量的分類變量識(shí)別的實(shí)驗(yàn)條件下測(cè)量被稱為因變量的連續(xù)響應(yīng)變量。 響應(yīng)的變化被認(rèn)為是歸因于分類中的影響,其中隨機(jī)誤差考慮了剩余變化。

語(yǔ)法

在SAS中應(yīng)用PROC ANOVA的基本語(yǔ)法是:

PROC ANOVA dataset ;
CLASS Variable;
MODEL Variable1=variable2 ;
MEANS ;

以下是使用的參數(shù)的描述:

  • dataset是數(shù)據(jù)集的名稱。
  • CLASS給出變量用作分類變量的變量。
  • MODEL使用數(shù)據(jù)集中的某些變量定義要擬合的模型。
  • Variable_1Variable_2是分析中使用的數(shù)據(jù)集的變量名稱。
  • MEANS定義計(jì)算的類型和均值的比較。

運(yùn)用單因素方差分析

讓我們考慮數(shù)據(jù)集SASHELP.CARS。 在這里我們研究變量汽車類型和他們的馬力之間的依賴。 因?yàn)閏ar類型是一個(gè)帶有分類值的變量,我們把它作為類變量,并在MODEL中使用這兩個(gè)變量。

PROC ANOVA DATA = SASHELPS.CARS;
CLASS type;
MODEL horsepower = type;
RUN;

當(dāng)執(zhí)行上面的代碼中,我們得到以下結(jié)果:

應(yīng)用ANOVA與MEANS

我們還可以通過(guò)應(yīng)用MEANS語(yǔ)句來(lái)擴(kuò)展模型,其中我們使用土耳其的Studentized方法來(lái)比較各種類型的汽車的平均值。 汽車類型的類別列出了每個(gè)類別中馬力的平均值以及一些附加值,如誤差均方等。

PROC ANOVA DATA = SASHELPS.CARS;
CLASS type;
MODEL horsepower = type;
MEANS type / tukey lines;
RUN;

當(dāng)執(zhí)行上面的代碼中,我們得到以下結(jié)果:


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