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ANOVA代表方差分析。 在SAS中，它使用PROC ANOVA完成。 它執(zhí)行從各種各樣的實驗設計的數據的分析。 在這個過程中，在被稱為獨立變量的分類變量識別的實驗條件下測量被稱為因變量的連續(xù)響應變量。 響應的變化被認為是歸因于分類中的影響，其中隨機誤差考慮了剩余變化。

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語法

在SAS中應用PROC ANOVA的基本語法是：

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

以下是使用的參數的描述：

• dataset是數據集的名稱。
• CLASS給出變量用作分類變量的變量。
• MODEL使用數據集中的某些變量定義要擬合的模型。
• Variable_1和Variable_2是分析中使用的數據集的變量名稱。
• MEANS定義計算的類型和均值的比較。

運用單因素方差分析

例

讓我們考慮數據集SASHELP.CARS。 在這里我們研究變量汽車類型和他們的馬力之間的依賴。 因為car類型是一個帶有分類值的變量，我們把它作為類變量，并在MODEL中使用這兩個變量。

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

當執(zhí)行上面的代碼中，我們得到以下結果：

應用ANOVA與MEANS

例

我們還可以通過應用MEANS語句來擴展模型，其中我們使用土耳其的Studentized方法來比較各種類型的汽車的平均值。 汽車類型的類別列出了每個類別中馬力的平均值以及一些附加值，如誤差均方等。

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

當執(zhí)行上面的代碼中，我們得到以下結果：

網頁標題：創(chuàng)新互聯SAS教程：SAS單因素方差分析
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