[理學]第二章-方差分析-資料下載頁
2024-10-16 21:28本頁面
【正文】 22 有交互因素方差分析 SAS程序的輸入： 23 有交互因素方差分析 SAS程序輸出結果： 結論： 因 F=, P=,故總體有非常顯著的差異， 因素 A、 B、A*B都對紅細胞增加數(shù)有非常大的影響。 24 非平衡數(shù)據(jù)的方差分析（ GLM過程） 在 SAS/STAT中 GLM（ General Linear Models)過程分析功能最多。包括： 簡單回歸（一元） 加權回歸 多重回歸及多元回歸 多項式回歸 方差分析（尤其不平衡分析） 偏相關分析 協(xié)方差分析 多元方差分析 反應面模型分析 重復測量方差分析 25 GLM過程在方差分析中的應用： MODEL語句反映因變量與自變量的模型，其形式： 模型說明 模型類型 MODEL Y=A BＣ； 主效應 Ｍ ODEL Y=A B A*B； 交互效應 MODEL Y=A B A(B)； 嵌套效應 Ｍ ODEL Y1 Y2=A B； 多元方差分析 MODEL Y=A X； 協(xié)方差分析 Ａ，Ｂ，Ｃ是分類變量，Ｘ，Ｙ是連續(xù)型變量。 26 １、不平衡單因素方差分析 例：健康男子各年齡組淋巴細胞轉(zhuǎn)化率（％）如表，問各組淋巴細胞轉(zhuǎn)化率的均數(shù)之間的差異是否顯著？ 健康男子各年齡組淋巴細胞轉(zhuǎn)化率（％） 1120歲 58 61 61 62 63 68 70 70 74 78 4150歲 54 57 57 58 60 60 63 64 66 6175歲 43 52 55 56 60 27 不平衡單因素方差分析 SAS程序的輸入： 28 不平衡單因素方差分析 SAS程序輸出結果： 29 不平衡二因素方差別分析 假設如下數(shù)據(jù)作二因素方差分析 因素Ｂ b1 b2 b3 因素Ａ a1 a2 30 不平衡二因素方差分析 SAS程序的輸入： 31 不平衡二因素方差分析 SAS程序輸出結果： 結論： GLM按兩種方法輸出 按有交互作用輸出 按主效應輸出。
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