【正文】 2022年 6月 23日 54 Analysis of Variance Procedure Dependent Variable: X Source DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr F Model 9 Error 6 Total 15 RSquare . Root MSE X Mean Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr F TUMOR 3 DOSE 3 DRUG 3 。 model x=tumor dose drug。 proc anova。 cards。 end。 input drug $ x 。 do dose=1 to 4。 run。 class date person cloth。 A B C D E B C D E A C D E A B D E A B C E A B C D 。 end。 output。 do person=1 to 5。 2022年 6月 23日 50 例 15 程序 55 data anova5。試驗(yàn)就 5種防護(hù)服對脈搏數(shù)有無作用。如 5 5拉丁方： A B C D E B C D E A C D E A B D E A B C E A B C D 2022年 6月 23日 49 如例 55， 5種防護(hù)服 (cloth)，有 5個人 (person)個在不同的5天 (date)中穿著，測定脈搏數(shù)。 亦稱三因素方差分析。 run。 model x=a b。 proc anova。 cards。 end。 input x 。 do a=1 to 4。 run。 class c。 5 279 334 303 338 198 3 229 274 310 3 210 285 117 。 end。 output。 do i=1 to n。 do c=1 to 3。 2022年 6月 23日 42 Levene39。 ⑤ 誤差均方的平方根 ,剩余標(biāo)準(zhǔn)差 Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr F C 3 2022年 6月 23日 41 SNK法兩兩比較結(jié)果 : StudentNewmanKeuls test for variable: X NOTE: This test controls the type I experimentwise error rate under the plete null hypothesis but not under partial null hypotheses. Alpha= df= 16 MSE= 誤差的均方 Number of Means 2 3 4 均數(shù)間相隔組數(shù) Critical Range 相差有無意義的臨界值 Means with the same letter are not significantly different. SNK Grouping⑥ Mean N C SNK分組標(biāo)志 均數(shù) 樣本數(shù) 分類變量值（水平數(shù)） A 5 4 B 5 3 B 5 1 B 5 2 ⑥ SNK分組標(biāo)志：相同字母代表組間差別無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。 /*對變量 c的各水平用 snk法作均數(shù)的多重比較 */ Means c/hovtest /*進(jìn)行方差齊性檢驗(yàn) */ run。 /*分組變量為 c */ model x=c。 proc anova。 cards。 end。 input x 。 do c=1 to 4。 檢驗(yàn)在 A因素的各個水平 B因素的效應(yīng)是否相同 ， 即一個因素的效應(yīng)是否依賴于交叉項(xiàng)里其他因素 。 用 *連接兩個變量以表示它們之間的交互作用 。 在 model 語句中表示為 A B 。 例 51中 ， 只有一個效應(yīng) ， 即衣料的效應(yīng) 。 例 51中 ， 因變量為十硼氫的吸附量 效應(yīng)： 方差分析模型中規(guī)定的各分組變量組合代表其相應(yīng)的效應(yīng) 。 例 51中 ， 衣料就是分類變量 ， 其取值有四個水平 。 該語句可多次使用 */ [means 分組變量 /hovtest=方法； ] /* 進(jìn) 行 方 差 齊 性 檢 驗(yàn)(homogeneity of variance test)， 常用方法為 Bartlett和 Levene’s法 ,默認(rèn)為 Levene’s法 */ [freq 變量名； ] /*規(guī)定頻數(shù)變量 */ 2022年 6月 23日 37 分組變量： 把要考察的處理因素做為分組變量 。/* 指明分組變量 , 必須放在 model語句前 */ Model 因變量 =分組變量； /* 規(guī)定按分組變量對因變量作方差分析 */ [means 分組變量 [/ 多重比較的方法 ]。 2022年 6月 23日 36 ? 方差分析 基本語句 Proc anova [data=數(shù)據(jù)集名 ]。 方差齊 。 = DF = (10,8) ProbF39。 run。 class c。 11 100 200 400 400 400 400 800 1600 1600 1600 3200 9 100 100 100 200 200 200 200 400 1600 。 end。 output。 input x 。 input n。 = 2022年 6月 23日 33 兩樣本幾何均數(shù)的比較 在 data語句中進(jìn)行對數(shù)變換： x=log10(x) 例 11：王潔貞主編 data G。 2022年 6月 23日 32 OBS C I X 1 1 1 279 2 1 2 334 3 1 3 303 4 1 4 338 5 1 5 198 6 2 1 229 7 2 2 274 8 2 3 310 9 2 4 345 10 2 5 344 TTEST PROCEDURE Variable: X C N Mean Std Dev Std Error 1 5 2 5 Variances T DF Prob|T| Unequal Equal For H0: Variances are equal, F39。 var x。 proc ttest。 279 334 303 338 198 229 274 310 345 344 。 end。 output。 do i=1 to 5。 = DF = (4,2) ProbF39。 run。 class c。 proc print。 /* c循環(huán)結(jié)束 */ cards。 */ end。 /* 輸入 x 值 ,注意 的合理使用 */ output。 /* 輸入 n值 */ do i=1 to n。 do c=1 to 2。 /* 分析變量名 */ run。 /* 過程名 */ class 變量名 。