SAS 单向方差分析

ANOVA 代表方差分析。在 SAS 中使用 方差分析 .它对来自各种实验设计的数据进行分析。在此过程中，连续响应变量(称为因变量)在由分类变量(称为自变量)标识的实验条件下测量。假设响应的变化是由于分类的影响，随机误差解释了剩余的变化。

语法

在 SAS 中应用 PROC ANOVA 的基本语法是：

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

以下是使用的参数说明：

• dataset 是数据集的名称。

• CLASS 为变量提供用作分类变量的变量.

• MODEL 使用数据集中的某些变量定义要拟合的模型。

• 变量_1 和变量_2 是分析中使用的数据集的变量名称。

• MEANS 定义计算类型和均值比较。

应用方差分析

现在让我们了解在 SAS 中应用方差分析的概念。

例子

让我们考虑数据集 SASHELP.CARS。在这里，我们研究变量汽车类型与其马力之间的依赖性。由于汽车类型是具有分类值的变量，我们将其作为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;

当上面的代码执行时，我们得到如下结果：

使用 MEANS 应用方差分析

现在让我们了解在 SAS 中应用 ANOVA 和 MEANS 的概念。

例子

我们还可以通过应用 MEANS 语句来扩展模型，在该语句中，我们使用土耳其的 Studentized 方法来比较各种汽车类型的平均值。列出汽车类型的类别以及每个类别中马力的平均值以及一些附加值，例如误差均方等

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

当上面的代码执行时，我们得到如下结果：