sas學(xué)習(xí)系列29. 方差分析ⅱ—anova,glm過程步

1、28.方差分析方差分析Ⅱ—ANOVAGLM過程步過程步SAS提供了ANOVA和GLM過程步進(jìn)行方差分析。ANOVA過程步主要處理均衡數(shù)據(jù)（分類變量的每個(gè)水平的觀察數(shù)是相等），該過程考慮到均衡設(shè)計(jì)的特殊構(gòu)造，處理起來(lái)速度更快更省內(nèi)存，也可以處理拉丁方設(shè)計(jì)、若干不完全的均衡區(qū)組設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)等。若試驗(yàn)設(shè)計(jì)不均衡，也不是前面幾種實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)，則應(yīng)該使用GLM過程。（一）（一）PROCANOVA過程步過程步一、基本語(yǔ)法一、基本語(yǔ)法PROCANOVAd

2、ata=數(shù)據(jù)集CLASS分類變量列表MODEL因變量=效應(yīng)變量列表E=效應(yīng)變量列表說明：（1）CLASS語(yǔ)句是必不可少的，必須放在MODEL語(yǔ)句之前，用來(lái)指定分類、區(qū)組變量（單因素方差分析只有一個(gè)變量）；（2）MODEL語(yǔ)句也是必不可少的，該語(yǔ)句用來(lái)規(guī)定因變量和自變量效應(yīng)（單因素方差分析的自變量就是分類變量）。若沒有規(guī)定差檢驗(yàn)；t|lsd——對(duì)所有主效應(yīng)均值進(jìn)行兩兩t檢驗(yàn)，它相當(dāng)于在單元觀察數(shù)相等時(shí)Fisher的最小顯著差檢驗(yàn)；tuke

3、y——對(duì)所有主效應(yīng)均值進(jìn)行Tukey的學(xué)生化極差檢驗(yàn)；waller——對(duì)所有主效應(yīng)均值進(jìn)行WallerDuncan的k比率檢驗(yàn)；……alpha=p——設(shè)置顯著水平；clm——對(duì)變量的每個(gè)水平的均值按置信區(qū)間形式輸出；e=效應(yīng)變量——指定在多重對(duì)比檢驗(yàn)中所使用的誤差均方。默認(rèn)使用殘差均方。指定的效應(yīng)變量必須是在model語(yǔ)句中出現(xiàn)過的；kratio=值——給出WallerDuncan檢驗(yàn)的類型1類型2的誤差限制比例。Kratio的合理值為