常用生物統(tǒng)計方法的sas程序(編輯修改稿)
2025-01-19 04:10 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 C? 嵌套效應(yīng)模型? Y=A B (A) 方差分析 SAS過程 對于一般的方差分析（平衡資料，即各處理重復(fù)數(shù)相等）可用ANOVA過程；對于非平衡資料（各處理重復(fù)數(shù)不等）的方差分析可用GLM過程。ANOVA過程調(diào)用格式? PROC ANOVA ；? CLASS 效應(yīng)名 ；? MODEL 因變量名 =效應(yīng)名；? MEANS 效應(yīng)列表 /選項； LSD 最小顯著差數(shù)法SNK 最小顯著極差法DUNCN 鄧肯氏均數(shù)比較檢驗T 兩兩 T檢驗ALPHA= 檢驗顯著水平GLM過程調(diào)用格式? PROC GLM ；? CLASS 效應(yīng)名 ；? MODEL 因變量名 =效應(yīng)名；? MEANS 效應(yīng)表 /選項 。? LSMEANS 效應(yīng)表 /選項；? RANDOM； STDERR 最小二乘均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤TDIFF最小二乘均數(shù)差異顯著性檢驗1. 單因素試驗（各處理重復(fù)數(shù)相等）DATA E。INPUT TR$ y。cards。 A1 15 A1 16 A1 15 A1 17 A1 18 A2 45 A2 42 A2 50 A2 38 A2 39 A3 30 A3 35 A3 29 A3 31 A3 35 A4 31 A4 28 A4 20 A4 25 A4 30 A5 40 A5 35 A5 31 A5 32 A5 30。 PROC anova。 CLASS TR。 model y=TR。 MEANS TR/T。RUN。? Class Levels Values? TR 5 A1 A2 A3 A4 A5? Number of observations 25? Dependent Variable: y? Sum of? Source DF Squares Mean Square F Value Pr F? Model 4 .0001? Error 20 ? Corrected Total 24 ? RSquare Coeff Var Root MSE y Mean? ? Source F Anova SS Mean Square F Value Pr F? TR 4 .0001? t Tests (LSD) for y? NOTE: This test controls the Type I parisonwise error rate, not the experimentwise error rate.? Alpha ? Error Degrees of Freedom 20? Error Mean Square ? Critical Value of t ? Least Significant Difference ? Means with the same letter are not significantly different.? Grouping Mean N TR? A 5 A2? B 5 A5? B? B 5 A3? C 5 A4? D 5 A1 DATA F。INPUT BREED$ y。cards。 B1 B1 B1 B1 B1 B1 B2 B2 B2 B2 B2 B2 B3 B3 B3 B3 B3 B4 B4 B4 B4 B5 B5 B5 B5 。 PROC GLM。 CLASS BREED。 model y=BREED。 MEANS BREED/T。 RUN。2. 單因素試驗（各處理重復(fù)數(shù)不等）? Class Levels Values? BREED 5 B1 B2 B3 B4 B5? Number of observations 25? Dependent Variable: y? Sum of? Source DF Squares Mean Square F Value Pr F? Model 4 ? Error 20 ? Corrected Tot
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