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創(chuàng)新互聯(lián)SAS教程：SAS單因素方差分析
ANOVA代表方差分析。 在SAS中，它使用PROC ANOVA完成。 它執(zhí)行從各種各樣的實驗設(shè)計的數(shù)據(jù)的分析。 在這個過程中，在被稱為獨立變量的分類變量識別的實驗條件下測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，其中隨機誤差考慮了剩余變化。
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語法
在SAS中應(yīng)用PROC ANOVA的基本語法是：
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_1和Variable_2是分析中使用的數(shù)據(jù)集的變量名稱。
- MEANS定義計算的類型和均值的比較。
運用單因素方差分析
例
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。 因為car類型是一個帶有分類值的變量，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
例
我們還可以通過應(yīng)用MEANS語句來擴展模型，其中我們使用土耳其的Studentized方法來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：
本文名稱：創(chuàng)新互聯(lián)SAS教程：SAS單因素方差分析
本文來源：http://fisionsoft.com.cn/article/dhsddch.html
