单因素方差分析的SAS程序_sas单因素方差分析

单因素方差分析的SAS程序

在阅读以下内容之前，请先阅读第一章”SAS软件基本操作”。

单因素实验设计又称为完全随机化实验设计。该实验设计要求实验条件或实验环境的同质性很高。例如，比较a个作物品种的产量，每一品种设置n个重复，全部实验共有an次。根据完全随机化实验设计的要求，试验田中的an个试验小区的土质、肥力、含水量、小气候、田间管理等条件必须完全一致。至于哪一个品种的哪一次重复安排在哪一个小区，完全是随机的，因此得到了“完全随机化实验设计”这一名称。

例2.9 下面以课本中例8.1的数据为例，给出单因素方差分析的SAS程序。

解：先按以下输入方式建立一个称为a:2-5data.dat的外部数据文件。

1	64.6	1	65.3	1	64.8	1	66.0	1	65.8	2	64.5	2	65.3	2	64.6
2	63.7	2	63.9	3	67.8	3	66.3	3	67.1	3	66.8	3	68.5	4	71.8
4	72.1	4	70.0	4	69.1	4	71.0	5	69.2	5	68.2	5	69.8	5	68.3
5	67.5

SAS程序如下：

options linesize=76;

data wheat;

infile ‘a:2-5data.dat’;

input strain hight @@;

run;

proc anova;

class strain;

model hight=strain;

means strain / duncan;

means strain / lsd cldiff;

run;

在PROC ANOVA过程中的CLASS语句（分类语句）是必须的，而且一定要放在MODEL语句之前。在方差分析中要使用的分类变量（因素），首先要在CLASS语句中说明。分类变量可以是数值型的，也可以是字符型的。MODEL语句用来规定因素对实验结果的效应，一般形式为，因变量＝因素效应。本例即为株高＝品系效应。

MEANS语句应放在MODEL语句之后，MEANS语句后列出希望得到均值的那些变量。MEANS语句有很多选项，下面列出几个与本教材有关的选项，将选项写在MEANS语句的“/”之后。

DUNCAN：对MEANS语句列出的所有主效应均值进行DUNCAN检验。

SNK：对MEANS语句列出的所有主效应均值进行Student-Newman-Keuls检验。

T | LSD：对MEANS语句列出的所有主效应均值进行两两t检验，它相当于在样本含量相同时的LSD检验。

ALPHA＝均值间对比检验的显著水平，缺省值是0.05。当用DUNCAN选项时只能取0.01、0.05和0.10，对于其它选项，α可取0.0001到0.9999之间的任何值。

CLDIFF：在选项T和LSD时，过程将两个均值之差以置信区间的形式输出。

CLM：在选项T和LSD时，过程把变量的每一水平均值以置信区间的形式输出。

执行上述程序，输出结果见表2－13。

表 2－13： 例2.9方差分析输出结果

The SAS System

Analysis of Variance Procedure

Class Level Information

Class	Levels	Values
STRAIN	5	1 2 3 4 5

Number of observations in data set = 25

The SAS System

Analysis of Variance Procedure

Dependent Variable: HIGHT

		Sum of	Mean
Source	DF	Squares	Square	F Value	Pr > F

Model	4	131.740000	32.935000	42.28	0.0001
Error	20	15.580000	0.779000
Corrected Total	24	147.320000

R-Square	C.V.	Root MSE	HIGHT Mean
0.894244	1.311846	0.88261	67.2800

Source	DF	Anova SS	Mean Square	F Value	Pr > F
STRAIN	4	131.740000	32.935000	42.28	0.0001

The SAS System

Analysis of Variance Procedure

Duncan’s Multiple Range Test for variable: HIGHT

NOTE: This test controls the type I comparisonwise error rate, not

the experimentwise error rate

Alpha= 0.05 df= 20 MSE= 0.779

Number of Means	2	3	4	5
Critical Range	1.164	1.222	1.259	1.285

Means with the same letter are not significantly different.

Duncan Grouping	Mean	N	STRAIN
A	70.8000	5	4
B	68.6000	5	5
C	67.3000	5	3
D	65.3000	5	1
D	64.4000	5	2

The SAS System

Analysis of Variance Procedure

T tests (LSD) for variable: HIGHT

NOTE: This test controls the type I comparisonwise error rate not

the experimentwise error rate.

Alpha= 0.05 Confidence= 0.95 df= 20 MSE= 0.779

Critical Value of T= 2.08596

Least Significant Difference= 1.1644

Comparisons significant at the 0.05 level are indicated by ‘***’.

Lower	Difference	Upper
STRAIN	Confidence	Between	Confidence
Comparison	Limit	Means	Limit

4 – 5	1.0356	2.2000	3.3644	***
4 – 3	2.3356	3.5000	4.6644	***
4 – 1	4.3356	5.5000	6.6644	***
4 – 2	5.2356	6.4000	7.5644	***

5 – 4	-3.3644	-2.2000	-1.0356	***
5 – 3	0.1356	1.3000	2.4644	***
5 – 1	2.1356	3.3000	4.4644	***
5 – 2	3.0356	4.2000	5.3644	***

3 – 4	-4.6644	-3.5000	-2.3356	***
3 – 5	-2.4644	-1.3000	-0.1356	***
3 – 1	0.8356	2.0000	3.1644	***
3 – 2	1.7356	2.9000	4.0644	***

1 – 4	-6.6644	-5.5000	-4.3356	***
1 – 5	-4.4644	-3.3000	-2.1356	***
1 – 3	-3.1644	-2.0000	-0.8356	***
1 – 2	-0.2644	0.9000	2.0644

2 – 4	-7.5644	-6.4000	-5.2356	***
2 – 5	-5.3644	-4.2000	-3.0356	***
2 – 3	-4.0644	-2.9000	-1.7356	***
2 – 1	-2.0644	-0.9000	0.2644