SAS-单向方差分析

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数据进行分析。在此过程中，连续响应变量（称为因变量）是在分类变量（称为自变量）确定的实验条件下测量的。假设响应的变化是由于分类的影响造成的，随机误差解释了剩余的变化。

句法

在 SAS 中应用 PROC ANOVA 的基本语法是 -

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

以下是所使用参数的描述 -

  • dataset是数据集的名称。

  • CLASS给出了用作分类变量的变量。

  • MODEL定义要使用数据集中的某些变量进行拟合的模型。

  • Variable_1和Variable_2是分析中使用的数据集的变量名称。

  • MEANS定义了平均值的计算和比较类型。

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，因此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;

执行上述代码时，我们得到以下结果 -

方差分析_1

将方差分析与均值一起应用

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，其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。汽车类型的类别列出了每个类别中马力的平均值以及一些附加值，例如均方误差等

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

执行上述代码时，我们得到以下结果 -

方差分析_3