sas學習系列29. 方差分析ⅱ—anova,glm過程步

1、28.方差分析方差分析Ⅱ—ANOVAGLM過程步過程步SAS提供了ANOVA和GLM過程步進行方差分析。ANOVA過程步主要處理均衡數據（分類變量的每個水平的觀察數是相等），該過程考慮到均衡設計的特殊構造，處理起來速度更快更省內存，也可以處理拉丁方設計、若干不完全的均衡區(qū)組設計數據等。若試驗設計不均衡，也不是前面幾種實驗設計數據，則應該使用GLM過程。（一）（一）PROCANOVA過程步過程步一、基本語法一、基本語法PROCANOVAd

2、ata=數據集CLASS分類變量列表MODEL因變量=效應變量列表E=效應變量列表說明：（1）CLASS語句是必不可少的，必須放在MODEL語句之前，用來指定分類、區(qū)組變量（單因素方差分析只有一個變量）；（2）MODEL語句也是必不可少的，該語句用來規(guī)定因變量和自變量效應（單因素方差分析的自變量就是分類變量）。若沒有規(guī)定差檢驗；t|lsd——對所有主效應均值進行兩兩t檢驗，它相當于在單元觀察數相等時Fisher的最小顯著差檢驗；tuke

3、y——對所有主效應均值進行Tukey的學生化極差檢驗；waller——對所有主效應均值進行WallerDuncan的k比率檢驗；……alpha=p——設置顯著水平；clm——對變量的每個水平的均值按置信區(qū)間形式輸出；e=效應變量——指定在多重對比檢驗中所使用的誤差均方。默認使用殘差均方。指定的效應變量必須是在model語句中出現過的；kratio=值——給出WallerDuncan檢驗的類型1類型2的誤差限制比例。Kratio的合理值為