統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)－－SAS簡(jiǎn)介3

1、統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)SAS6、方差分析概述對(duì)于兩個(gè)平均數(shù)的假設(shè)測(cè)驗(yàn)，一般可以采用t測(cè)驗(yàn)的方法完成。對(duì)于多個(gè)平均數(shù)的假設(shè)測(cè)驗(yàn)，由于測(cè)驗(yàn)程序繁雜、誤差估計(jì)不精確，尤其是犯第一類(lèi)錯(cuò)誤的概率增加等原因，一般不再利用t測(cè)驗(yàn)兩兩進(jìn)行，而采用一種新的統(tǒng)計(jì)方法方差分析法（ANALYSIS OF VARIANCE，簡(jiǎn)計(jì)為ANOVA）。6.1 概述概述方差分析的基本思想是將所有觀(guān)察值的總變異分解成不同的變異來(lái)源，即對(duì)總變異的自由度和平方和進(jìn)行分解，進(jìn)而獲得不同變異來(lái)源的總體方差的估值。通過(guò)構(gòu)建適當(dāng)?shù)腇值，進(jìn)行F測(cè)驗(yàn)，完成多個(gè)樣本平均數(shù)之間差異顯著性測(cè)驗(yàn)。當(dāng)處理效應(yīng)為固定效應(yīng)時(shí)，尚可對(duì)各個(gè)平均數(shù)進(jìn)行多重比較。當(dāng)處理效應(yīng)為隨

2、機(jī)效應(yīng)時(shí)，進(jìn)行方差分量的估計(jì)。6.1 概述概述方差分析是生物領(lǐng)域中應(yīng)用最為廣泛的統(tǒng)計(jì)方法之一，在科學(xué)研究和生產(chǎn)實(shí)踐中有著極其重要的用途。在SAS中用于方差分析的主要過(guò)程有方差分析（ANOVA）和廣義線(xiàn)性模型（GLM）。對(duì)于平衡資料（數(shù)據(jù)均衡，沒(méi)有發(fā)生缺?。话銘?yīng)用ANOVA過(guò)程。對(duì)于非平衡資料，應(yīng)采用GLM過(guò)程。6.2 常用過(guò)程的使用方法1. ANOVA過(guò)程過(guò)程格式Proc anova 選項(xiàng);Class 變量表;Model 依變量效應(yīng)表/選項(xiàng);Means 效應(yīng)表/選項(xiàng);Freq 變量;Run;6.2 常用過(guò)程的使用方法語(yǔ)句說(shuō)明：PROC ANOVA 選項(xiàng)DATA輸入數(shù)據(jù)集OUTSTAT輸出數(shù)

3、據(jù)集用于存儲(chǔ)方差分析結(jié)果CLASS語(yǔ)句用于指明分類(lèi)變量。此語(yǔ)句一定要設(shè)定，并且應(yīng)出現(xiàn)在model語(yǔ)句之前。MODEL 語(yǔ)句定義分析所用的線(xiàn)性數(shù)學(xué)模型。6.2 常用過(guò)程的使用方法Means語(yǔ)句計(jì)算效應(yīng)平均數(shù)。選項(xiàng)用于設(shè)定多重比較方法等。多重比較方法選擇有T或LSD（配對(duì)t測(cè)驗(yàn)或Fisher氏最小顯著差數(shù)法），DUNCAN（Duncan氏新復(fù)極差測(cè)驗(yàn)法），TUCKY（Tukey氏固定極差測(cè)驗(yàn)法）和DUNNETT（Dunnett氏新復(fù)極差測(cè)驗(yàn)法）等。顯著水平的確定采用ALPHA設(shè)定，例如ALPHA0.01，將顯著水平設(shè)定為0.01，缺省時(shí)為0.05。6.2 常用過(guò)程的使用方法線(xiàn)性數(shù)學(xué)模型上述語(yǔ)句中，

4、關(guān)鍵語(yǔ)句在于定義線(xiàn)性數(shù)學(xué)模型。同一試驗(yàn)資料，分析結(jié)果依模型不同而異。因而應(yīng)依據(jù)試驗(yàn)設(shè)計(jì)，給出正確的線(xiàn)性數(shù)學(xué)模型。model y=a; 單因素方差分析。Model y=a b; 兩因素主效模型。Model y=a b a*b; 兩因素帶互作模型。Model y=a b(a)；嵌套（nested）模型，用于系統(tǒng)分組資料。模型定義中可用|和n簡(jiǎn)化表達(dá)方法ANOVA模型的應(yīng)用實(shí)例6.2 常用過(guò)程的使用方法2、GLM過(guò)程GLM過(guò)程的應(yīng)用范圍較廣，除了用于方差分析外，還可用于回歸分析、協(xié)方差分析等。當(dāng)用于方差分析時(shí)，主要處理非平衡資料，可進(jìn)行多個(gè)變量的對(duì)比檢驗(yàn)。與ANOVA過(guò)程相比，GLM過(guò)程運(yùn)行時(shí)一般占

5、用較多的計(jì)算機(jī)內(nèi)存和時(shí)間。2、GLM過(guò)程GLM過(guò)程格式Proc glm 選項(xiàng);Class 變量表;Model 依變量效應(yīng)表/選項(xiàng);Means 效應(yīng)表/選項(xiàng);Random 效應(yīng)表/選項(xiàng);Run;2、GLM過(guò)程語(yǔ)句說(shuō)明Proc glm語(yǔ)句設(shè)定分析數(shù)據(jù)集和輸出數(shù)據(jù)集等。Class語(yǔ)句指定分類(lèi)變量，此語(yǔ)句必須設(shè)定，并且應(yīng)出現(xiàn)在model語(yǔ)句之前。Model語(yǔ)句用于定義數(shù)學(xué)模型和結(jié)果輸出項(xiàng)。2、GLM過(guò)程語(yǔ)句說(shuō)明：Means語(yǔ)句計(jì)算平均數(shù)，并可選用多種方法進(jìn)行多重比較。Random語(yǔ)句指定模型中的隨機(jī)效應(yīng)。在SAS中，數(shù)據(jù)行中的小數(shù)點(diǎn)“.”代表缺失數(shù)據(jù)。GLM過(guò)程應(yīng)用實(shí)例6.3應(yīng)用舉例兩向分組資料的方差

6、分析2.4.2 兩向分組資料的方差分析6.3 應(yīng)用舉例兩向分組資料的方差分析（ANOVA過(guò)程）二因素又重復(fù)資料的方差分析二因素又重復(fù)資料的方差分析二因素有重復(fù)資料的方差分析（ANOVA過(guò)程）單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)二因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)資料的方差分析協(xié)方差分析協(xié)方差分析解決的典型問(wèn)題如不同施肥量對(duì)果樹(shù)增產(chǎn)效果的影響的研究。通常情況下，果樹(shù)的基礎(chǔ)生產(chǎn)力（x，可用上一年的產(chǎn)量表示）不同，因而試驗(yàn)結(jié)果（y，果樹(shù)的產(chǎn)量）除了有肥料效應(yīng)之外，一般還包含有每棵果樹(shù)的基礎(chǔ)生產(chǎn)力x不同造成的差異。要真正反映施肥量的效應(yīng)，應(yīng)先將變量x對(duì)變量y的影響剔除，再進(jìn)行方差分析，這種分析即是協(xié)方差分析。協(xié)方差分析類(lèi)似于方差分析中總

7、變異自由度和平方和的分解，協(xié)方差分析將總協(xié)方同樣分解，即分解為不同變異來(lái)源的乘積和與自由度，利用回歸分析的原理分析變量y與變量x之間的關(guān)系，從而將方差分析和相關(guān)、回歸分析結(jié)合起來(lái)。協(xié)方差分析的SAS過(guò)程為廣義線(xiàn)性模型（GLM）。協(xié)方差分析協(xié)方差分析分析方法先對(duì)x、y進(jìn)行方差分析，檢驗(yàn)其差異顯著性，然后對(duì)處理內(nèi)項(xiàng)（誤差）做回歸分析，測(cè)驗(yàn)x與y是否存在線(xiàn)性關(guān)系。若無(wú)，表明x對(duì)y無(wú)影響，對(duì)y作方差分析的結(jié)果即能說(shuō)明3中肥料對(duì)蘋(píng)果樹(shù)茶兩的實(shí)際效應(yīng)。若x和y之間存在線(xiàn)性關(guān)系，說(shuō)明基礎(chǔ)生產(chǎn)力對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果有影響，因此不能用原有的y值進(jìn)行方差分析，必須消去x的不同對(duì)y帶來(lái)的影響，即通過(guò)求y依x的線(xiàn)性回歸方程，將

8、各處理的yi都矯正到x在同意水平時(shí)的值。最后對(duì)矯正平均數(shù)做方差分析，比較3種肥料對(duì)蘋(píng)果樹(shù)產(chǎn)量的影響有無(wú)顯著差異。協(xié)方差分析GLM過(guò)程過(guò)程格式PROC GLM 選項(xiàng)；CLASS 變量表；MODEL 依變量=效應(yīng)/選項(xiàng)；MEANS 效應(yīng)/選項(xiàng)；LSMEANS 效應(yīng)/選項(xiàng)；RUN；協(xié)方差分析語(yǔ)句說(shuō)明PROC GLM語(yǔ)句選項(xiàng)為可設(shè)定分析數(shù)據(jù)集等。CLASS 語(yǔ)句指明分類(lèi)變量，協(xié)方差分析時(shí)必須設(shè)立，且必須出現(xiàn)在MODEL語(yǔ)句之前。MODEL 語(yǔ)句定義協(xié)方差分析的線(xiàn)性數(shù)學(xué)模型。例如：MODEL y=a t；選項(xiàng)SOLUTION給出參數(shù)的估計(jì)值。MEANS 語(yǔ)句用于計(jì)算依變量的平均數(shù)。選項(xiàng)用于多重比較。LSMEANS 語(yǔ)句計(jì)算效應(yīng)的最小二乘估