方差分析anova,glm過程-展示頁
2025-05-26 21:58本頁面
【正文】 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 。 input x g 。 （ 2） 嚴(yán)重 ? 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 ? 非參數(shù)統(tǒng)計(jì) 三、常用兩兩比較方法： ? SNK法 ? Bonfferoni法 ? Dunt法 四、方差齊性檢驗(yàn) ? F檢驗(yàn)：適用于正態(tài)分布資料 兩個(gè)總體方差的齊性檢驗(yàn) ? Bartlett ?2檢驗(yàn) ：適用于正態(tài)分布資料 ? Levene檢驗(yàn) ： 適用于 任何分布資料 五、方差分析所用的過程 ? ANOVA過程 (Analysis Of Variance) ? GLM過程 (General Linear Model) 例 1： 以小鼠研究正常肝核糖核酸（ RNA） 對癌細(xì)胞的生物學(xué)作用，試驗(yàn)分為 對照組 （生理鹽水）、 水層 RNA組 和酚層 RNA組 ，分別用此三種不同處理誘導(dǎo)肝細(xì)胞的 FDP酶活力 ，得數(shù)據(jù)如下。 ? 方差齊性 : 各總體方差相等 。 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的方差分析表 變異來源 SS df MS F 組間 (處理組間 ) SS組間 k1 SS組間 /v組間 MS組間 / MS組內(nèi) 組內(nèi) (誤差 ) SS組內(nèi) Nk SS組內(nèi) /v組內(nèi) 總 SS總 N1 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析表 變異來源 SS df MS F 處理組 SS處理 k1 SS處理 / k1 MS處理 / MS誤差 區(qū)組 SS區(qū)組 b1 SS區(qū)組 / b1 MS區(qū)組 / MS誤差 誤差 SS誤差 Nk b+1 SS誤差 /v誤差 總 SS總 N1 二、 應(yīng)用條件 ? 獨(dú)立 性 : 各樣本是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本 。本章將首先介紹方差分析所用數(shù)據(jù)集的建立技巧，然后重點(diǎn)介紹這兩個(gè)程序步。實(shí)驗(yàn)六 方差分析 目的與要求： （一）掌握內(nèi)容 1. anova和 glm過程的格式 2．利用 anova過程或 glm過程進(jìn)行完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的方差分析 3. 利用 anova過程或 glm過程進(jìn)行隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析 4. 能對 SAS程序的輸出結(jié)果作出合理解釋 （二）熟悉內(nèi)容 snk、 Dunt、 Bonfferoni等多重比較方法在 SAS中的實(shí)現(xiàn) 本次課程幻燈片下載 下載郵箱： 密 碼 ： 987654321 授課教師： 張 敏 辦公地點(diǎn)：公衛(wèi)樓 431（周二－周五） 聯(lián)系方式： 13824429316 郵 箱 ： 過程簡介 方差分析在 SAS系統(tǒng)中由 SAS/STAT模塊來完成，其中我們常用的有 ANOVA過程和GLM過程。前者運(yùn)算速度較快，但功能較為有限；后者運(yùn)算速度較慢，但功能強(qiáng)大。 一、方差分析的基本思想 根據(jù)資料的設(shè)計(jì)類型和研究目的 ， 把全部觀察值的變異（總變異）分解為兩個(gè)或多個(gè)部分，每部分可以用某因素的作用來解釋，將某因素解釋的變異和誤差變異進(jìn)行比較，作出某因素是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的結(jié)論。 ? 正態(tài)性 : 各樣本來自正態(tài)總體 。 不滿足條件的處理 （ 1） 輕微 ? 允許 應(yīng)用 t檢驗(yàn)、方差分析來作分析 。該三組資料均服從正態(tài)分布 ，試比較三組均數(shù)有無差別 ? 表 6 . 1 三組小鼠的 F D P 酶活力 對照組 水層 RNA 組 酚層 RNA 組 2 . 7 9 3 . 8 3 5 . 4 1 2 . 6 9 3 . 1 5 3 . 4 7 3 . 1 1 4 . 7 0 4 . 9 2 3 . 4 7 3 . 9 7 4 . 0 7 1 . 7 7 2 . 0 3 2 . 1 8 2 . 4 4 2 . 8 7 3 . 1 3 2 . 8 3 3 . 6 5 3 . 7 7 2 . 5 2 5 . 0 9 4 . 2 6 proc anova 表 6 . 2 資料數(shù)據(jù)格式 X g X g X g 2 . 7 9 1 3 . 8 3 2 5 . 4 1 3 2 . 6 9 1 3 . 1 5 2 3 . 4 7 3 3 . 1 1 1 4 . 7 0 2 4 . 9 2 3 3 . 4 7 1 3 . 9 7 2 4 . 0 7 3
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