京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
b. 使用说明
PROC ANOVA 语句的选项主要有:
DATA=数据集名 指明要分析的SAS数据集,缺省时SAS将使用最近建立的
数据集.OUTSTAT=输出数据集 指定分析计算结果输出的数据集名.
CLASS语句指明分类变量,是ANOVA过程的必需语句,并且必须出现在MODEL语句之前. 分类变量可以为数值型或字符型,分类变量的个数表示方差分析的因素个数.
MODEL语句定义分析所用的效应模型,即方差分析的因变量和效应变量. 在方差分析过程中,关键在于定义线性数学模型,常用的模型定义语句有:
MODEL y=a 单因素一元方差分析
MODEL y=a b 双因素无交互作用一元方差分析
MODEL y=a b a*b 双因素有交互作用一元方差分析
MEANS语句用来计算该语句所列的每个效应所对应的因变量均值,其选项用于设定多重比较的方法.
GLM 即广义线性模型(General Liner Model)过程,对于非平衡数据,应采用GLM过程.它使用最小二乘法对数据拟合广义线性模型. 该过程功能强大,数据分析师可用于多种不同的统计分析中. GLM过程用于方差分析时,主要语句和使用格式与上述ANOVA过程类似 .
2. 应用实例
一个工厂用三种不同的工艺生产某种电池. 从三种工艺生产的电池中分别抽取5个样品,测得样品寿命的数据如下(单位小时):
|
|
工艺1 | 工艺2 | 工艺3 |
| 1 | 40 | 26 | 39 |
| 2 | 46 | 34 | 40 |
| 3 | 38 | 30 | 43 |
| 4 | 42 | 28 | 48 |
| 5 | 44 | 30 | 44 |
我们"数据分析师"要研究的指标是电池的寿命,工艺是影响寿命的一个因素,三种工艺分别是该因素的三个水平. 在试验中我们假设其它因素都处于相同的状态. 这里我们"数据分析师"希望利用上面得到的数据来考察“工艺”的不同是否对“寿命”这个指标有影响?
sas 输入过程
Data exam;
Do I=1 to 5; /*每个处理下5次重复*/
Input x@@;
Output;
End;
End;
Cards;
40 46 38 42 44
26 34 30 28 32
39 40 43 48 50
;
Procanova; /*调用方差分析过程*/
Class trt; /*定义处理为分类变量*/
Model x=trt; /*定义效应模型*/
Title '方差分析';
Run;
sas 结果输出
Analysis of Variance Procedure
Dependent Variable: X
Source DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 2 573.33333333 286.66666667 19.77 0.0002
Error 12 174.00000000 14.50000000
CT 14 747.33333333
R-Square C.V. Root MSE X Mean
0.767172 9.847982 3.80788655 38.66666667
以上结果相当于方差分析表, F值为19.77,显著性水平为0.0002,小于0.01,说明各处理间的均值差异极显著.
注:GLM过程与ANOVA应用过程类似,GLM过程中可以进行回归分析、方差分析、协方差分析、剂量反应模型分析、多元方差分析和偏相关分析等等,其功能之强大可见一斑。数据分析师培训
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09在日常办公数据分析中,Excel数据透视表是最常用的高效工具之一——它能快速对海量数据进行分类汇总、分组统计,将杂乱无章的数 ...
2026-02-09