SAS - 单因素方差分析

ANOVA 代表方差分析。在 SAS 中，它是使用 **PROC ANOVA** 完成的。它对来自各种实验设计的分析数据进行分析。在此过程中，一个连续的响应变量（称为因变量）在由分类变量（称为自变量）识别的实验条件下进行测量。假设响应的变化是由于分类中的效应引起的，随机误差解释了剩余的变化。

语法

在 SAS 中应用 PROC ANOVA 的基本语法为：

PROC ANOVA dataset ;
CLASS Variable;
MODEL Variable1 = variable2 ;
MEANS ;

以下是所用参数的描述：

• **数据集** 是数据集的名称。

• **CLASS** 给出用作分类变量的变量。

• **MODEL** 定义要使用数据集中的某些变量拟合的模型。

• **变量_1 和变量_2** 是分析中使用的数据集的变量名称。

• **MEANS** 定义均值的计算和比较类型。

应用 ANOVA

现在让我们了解在 SAS 中应用 ANOVA 的概念。

示例

让我们考虑数据集 SASHELP.CARS。在这里，我们研究了汽车类型及其马力之间的依赖关系。由于汽车类型是具有分类值的变量，因此我们将它作为分类变量，并在模型中使用这两个变量。

PROC ANOVA DATA = SASHELPS.CARS;
CLASS type;
MODEL horsepower = type;
RUN;

执行上述代码后，我们得到以下结果：

使用 MEANS 应用 ANOVA

现在让我们了解在 SAS 中使用 MEANS 应用 ANOVA 的概念。

示例

我们还可以通过在其中使用 Turkey 的学生化方法来比较各种汽车类型的平均值的 MEANS 语句来扩展模型。列出了汽车类型的类别以及每个类别的马力平均值，以及一些其他值，如误差均方等。

PROC ANOVA DATA = SASHELPS.CARS;
CLASS type;
MODEL horsepower = type;
MEANS type / tukey lines;
RUN;

执行上述代码后，我们得到以下结果：