SAS – 单向方差分析
SAS – 单向方差分析
ANOVA 代表方差分析。在 SAS 中,它是使用PROC ANOVA完成的。它对来自各种实验设计的数据进行分析。在此过程中,连续响应变量(称为因变量)在由分类变量(称为自变量)识别的实验条件下进行测量。假设响应的变化是由于分类的影响,剩余的变化是由随机误差引起的。
句法
在 SAS 中应用 PROC ANOVA 的基本语法是 –
PROC ANOVA dataset ; CLASS Variable; MODEL Variable1 = variable2 ; MEANS ;
以下是所用参数的描述 –
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dataset是数据集的名称。
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CLASS为变量提供用作分类变量的变量。
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MODEL使用数据集中的某些变量定义要拟合的模型。
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Variable_1 和 Variable_2是分析中使用的数据集的变量名称。
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MEANS定义计算类型和均值比较。
应用方差分析
现在让我们了解在 SAS 中应用 ANOVA 的概念。
例子
让我们考虑数据集 SASHELP.CARS。在这里,我们研究变量汽车类型与其马力之间的相关性。由于汽车类型是具有分类值的变量,我们将其作为类变量并在模型中使用这两个变量。
PROC ANOVA DATA = SASHELPS.CARS; CLASS type; MODEL horsepower = type; RUN;
执行上述代码时,我们得到以下结果 –
使用 MEANS 应用方差分析
现在让我们了解在 SAS 中应用带有均值的方差分析的概念。
例子
我们还可以通过应用 MEANS 语句来扩展模型,其中我们使用土耳其的学生化方法来比较各种汽车类型的平均值。 汽车类型的类别列出了每个类别中马力的平均值以及一些附加值,例如误差均方等
PROC ANOVA DATA = SASHELPS.CARS; CLASS type; MODEL horsepower = type; MEANS type / tukey lines; RUN;
执行上述代码时,我们得到以下结果 –