单因素实验设计又称为完全随机化实验设计。该实验设计要求实验条件或实验环境的同质性很高。例如，比较a个作物品种的产量，每一品种设置n个重复，全部实验共有an次。根据完全随机化实验设计的要求，试验田中的an个试验小区的土质、肥力、含水量、小气候、田间管理等条件必须完全一致。至于哪一个品种的哪一次重复安排在哪一个小区，完全是随机的，因此得到了“完全随机化实验设计”这一名称。
例2.9 下面以课本中例8.1的数据为例，给出单因素方差分析的SAS程序。
解：先按以下输入方式建立一个称为a:\2-5data.dat的外部数据文件。
1
64.6
1
65.3
1
64.8
1
66.0
1
65.8
2
64.5
2
65.3
2
64.6
2
63.7
2
63.9
3
67.8
3
66.3
3
67.1
3
66.8
3
68.5
4
71.8
4
72.1
4
70.0
4
69.1
4
71.0
5
69.2
5
68.2
5
69.8
5
68.3
5
67.5
SAS程序如下：
options linesize=76
data wheat
infile ‘a:\2-5data.dat’
input strain hight @@
run
proc anova
class strain
model hight=strain
means strain / duncan
means strain / lsd cldiff
run
在PROC ANOVA过程中的CLASS语句（分类语句）是必须的，而且一定要放在MODEL语句之前。在方差分析中要使用的分类变量（因素），首先要在CLASS语句中说明。分类变量可以是数值型的，也可以是字符型的。MODEL语句用来规定因素对实验结果的效应，一般形式为，因变量＝因素效应。本例即为株高＝品系效应。
MEANS语句应放在MODEL语句之后，MEANS语句后列出希望得到均值的那些变量。MEANS语句有很多选项，下面列出几个与本教材有关的选项，将选项写在MEANS语句的“/”之后。
DUNCAN： 对MEANS语句列出的所有主效应均值进行DUNCAN检验。
SNK： 对MEANS语句列出的所有主效应均值进行Student-Newman-Keuls检验。
T | LSD： 对MEANS语句列出的所有主效应均值进行两两t检验，它相当于在样本含 量相同时的LSD检验。
ALPHA＝ 均值间对比检验的显著水平，缺省值是0.05。当用DUNCAN选项时只能取0.01、0.05和0.10，对于其它选项，α可取0.0001到0.9999之间的任何值。
CLDIFF： 在选项T和LSD时，过程将两个均值之差以置信区间的形式输出。
CLM： 在选项T和LSD时，过程把变量的每一水平均值以置信区间的形式输出。
方差分析应具备三个条件，有时这三个条件并不能够得到满足，这时对原始数据就要进行变换，见课本§ 9.7。对原始数据进行变换，只需加上一个赋值语句即可，可参考配对数据t检验的SAS程序。
时间序列中经常会有自相关检验，最常用的方法是D-W检验，sas/ETS模块中的proc autoreg语句可以实现：/*-- Durbin-Watson test for autocorrelation --*/
proc autoreg data=a
model y = time / dw=4 dwprob
run
另外，proc reg语句也可以：
proc reg data = a
model y =time / dw
run
(1)Data sex_f
Set sashelp.class(where=(upcase(sex)='F'))
Run
proc printrun
(2)
Data sex_nhw
Set sashelp.class
Keep name height weight
Run
proc printrun
(3)
Data sex_r
Set sashelp.class
ratio=weight/height
Run
proc printrun
(4)
Data class_f class_m
Set sashelp.class
select(upcase(sex))
when('F') output class_f
otherwise output class_m
end
Run
proc printrun
(5)
Data class_n
Set class_f class_m
Run
proc printrun
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