2.4 单因素方差分析的SAS程序 在阅读以下内容之前,请先阅读第一章"SAS软件基本操作"。 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。
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。 执行上述程序,输出结果见表2-13。 表 2-13: 例2.9方差分析输出结果 The SAS System Analysis of Variance Procedure Class Level Information
Number of observations in data set = 25 The SAS System Analysis of Variance Procedure Dependent Variable: HIGHT
The SAS System Analysis of Variance Procedure Duncan's Multiple Range Test for variable: HIGHT NOTE: This test controls the type I comparisonwise error rate, not the experimentwise error rate Alpha= 0.05 df= 20 MSE= 0.779
Means with the same letter are not significantly different.
The SAS System Analysis of Variance Procedure T tests (LSD) for variable: HIGHT NOTE: This test controls the type I comparisonwise error rate not the experimentwise error rate. Alpha= 0.05 Confidence= 0.95 df= 20 MSE= 0.779 Critical Value of T= 2.08596 Least Significant Difference= 1.1644 Comparisons significant at the 0.05 level are indicated by '***'.
表中的各项内容都是很明确的,这里不再赘述。只有R2以前没有见过,请参阅课本11.2.1。 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。 |
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