单因素方差分析的应用实例.doc

单因素方差分析的应用实例
PROC ANOVA [DATA= <数据集名> MANOVA 按多元分析的要求略去有任一缺失值的记录 OUTSTAT= <数据集名>] ; 指定统计结果输出的数据集名 CLASS <处理因素名列>; 必需,指定要分析的处理因素
MODEL <应变量名=处理因素名列> / [选项]; 必需,给出分析用的方差分析模型 MEANS <变量名列> / [选项] ; 指定要两两比较的因素及比较方法 BY <变量名列>; FREQ <变量名>;
MANOVA H= 效应 E= 效应 M= 公式...; 指定多元方差分析的选项
例1:研究6种氮肥施用法对小麦的效应,每种施肥法种5盆小麦,完全随机设计。最后测定它们的含氮量(mg),试作方差分析施氮法
SAS程序
data exam1;
input g x @@; cards;
1 2
3 4 5 6
1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6
;
procanova data=exam1;
class g;
model x=g ;
run;
data exam2;
input x1 g j @@;
cards; 60 1 1 62 2 1 61 3 1 60 4 1 65 1 2 65 2 2 68 3 2 65 4 2 63 1 3 61 2 3 61 3 3 60 4 3 64 1 4 67 2 4 63 3 4 61 4 4 62 1 5 65 2 5 62 3 5 64 4 5 61 1 6 62 2 6 62 3 6 65 4 6 ;
procanovadata=exam2;
class g j;
model x1=g j;
run;
例2:对某地区农村的6名2周岁男婴的身高、胸围、上半臂围进行测量,得样本数据如下表。根据以往资料,该地区城市2周岁男婴的这三个指标的均值
现欲在多元正态性假定下检验该地区农村2周岁男婴是否与城市2周岁男婴有相同的均值。取
data exam4_2_1;
input id x1 x2 x3;
cards;
1 78
2 76
3 92
4 81
5 81
6 84
;
orrnoprintcov output=new; var x1 x2 x3;
run;
prociml;
use new;
read all where( _TYPE_='COV' ) into S; read all where( _TYPE_='MEAN' ) into xm; read all var{x1} where( _TYPE_='N' ) into n; mu0 = {90, 58, 16};
xm = xm` ;
p = ncol(S);
T2 = n*(xm-mu0)`*inv(S)*(xm-mu0); T2a = p*(n-1)*finv(,p,n-p)/(n-p); print T2 T2a ;
if T2 >= T2a then print '拒绝原假设H0'; else print '接受原假设H0'; input id x1 x2 x3;
y1=x1-90;
y2=x2-58;
y3=x3-16;
cards;
1 78
2 76
3 92
4 81
5 81
6 84
;
procanova;
model y1 y2 y3=/nouni;
manova h=intercept; 题目:,选取了条件基本相同的鱼16尾,随机分成四组,投喂不同饲料,经一个月试验以后,各组鱼的增重结果列于下表。
试