sas系统方差分析程序

在阅读以下内容之前，请先阅读第一章"SAS软件基本 *** 作"。

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。

举个例子

data aa

input x1 x2 x3 y

cards

1.9993 11.4 4.0575 11.7161

2.0254 8.1 3.7750 6.9862

2.0010 10.7 3.3733 11.3444

2.1072 11.2 3.1352 12.4770

1.8941 9.0 3.5190 5.9618

2.0188 12.5 3.4278 11.2210

1.9362 10.1 3.8518 8.8416

2.1072 8.5 4.1373 7.9483

1.9843 8.3 4.2719 9.8014

1.9904 10.8 4.9872 11.0765

1.7836 10.7 3.0091 6.3744

1.9730 8.8 4.3073 9.3993

1.9414 10.2 4.3965 9.8420

2.0519 9.0 4.1673 8.2510

1.9626 11.1 4.0186 10.6400

1.8651 14.2 3.4175 6.6433

proc reg

model y=x1 x2 x3

run

proc format

value group 1='a' 2='b' 3='c'

run

data temp

do i=1 to 10

do g=1 to 3

input x@@

output

end

end

format g group.

cards

1 2 13

1 20 3

1 22 39

1 25 3

10 23 39

1 23

13 2 3

18 2 3

11 2 36

17 2 3

proc glm alpha=0.01

class g

model x=g

means g/snk

Run

proc glm

class g

model x=g

means g/snk

run

/*Means with the same letter are not significantly,此句意思为相同字母记号均值的差异不明显*/

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