sas方差分析实验报告

《统计计算》第二次上机练习

10 统计1 何斌

一、由SAS函数产生正态分布N（3，9）的观察值500个，并画直方图。 SAS程序如下所示 data norm_rand; do i=1 to 500; k=rannor(0); r=3*k+3; output; end;

proc print data=norm_rand; proc gchart data=norm_rand; vbar r; run;

FREQUENCY1009080706050403020100-6.0-4.5-3.0-1.50.01.53.04.56.07.59.010.5r MIDPOINT

二、考察的因子有水稻品种A和施肥量B；考察的指标为水稻的产量Y。设因子A有三个水平：A1（窄叶青），A2（珍珠矮）和A3（江二矮）；因子B有四个水平：B1（无肥），B2（低肥），B3（中肥）和B4（高肥）。对这12种搭配的每一种，在两块试验田上做试验。每一块试验田分为12块面积相同小田，随机地安排12种搭配条件进行试验。得数据如下表（小田的产量）：

因子B 因子A A1（窄叶青） A2（珍珠矮） A3（江二矮） B1（无肥） 19.

方差分析

常用于方差分析的主要过程有ANOVA和GLM（广义线性模

型），对于平衡数据资料（各水平下等重复，数据没有丢失），一般用ANOVA过程，对于非平衡数据，应采用GLM过程. 1、

ANOVA过程格式及使用说明

过程格式：

PROC ANOVA [选项]； CLASS 处理因素； MODEL 因变量=效应表[/选择项]； MEANS 效应表 [/选择项]； 过程说明：

◆ 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 ◆CLASS

指定分析计算结果输出的数据集名.

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

第二十五课 方差分析

当影响观察结果的影响因素（原因变量或分组变量）的水平数大于2或原因变量的个数大于1个，一元时常用F检验（也称一元方差分析），多元时用多元方差分析（最常用Wilks’∧检验）。

一、 方差分析概述

方差分析（analysis of variance）又称变异数分析，可简记为ANOVA，主要用于检验计量资料中的两个或两个以上均值间差别显著性的方法。当欲比较几组均值时，理论上抽得的几个样本，都假定来自正态总体，且有一个相同的方差，仅仅均值可以不相同。还需假定每一个观察值都由若干部分累加而成，也即总的效果可分成若干部分，而每一部分都有一个特定的含义，称之谓效应的可加性。所谓的方差是离均差平方和除以自由度，在方差分析中常简称为均方MS（mean square）。 1. 方差分析的基本思想

根据效应的可加性，将总的离均差平方和分解成若干部分，每一部分都与某一种效应相对应，总自由度也被分成相应的各个部分，各部分的离均差平方除以相应部分的自由度得出各部分的均方，然后列出方差分析表算出F值，作出统计推断。

方差分析的关键是总离均差平方和的分解，分解越细致，各部分的含义就越明确，对各种效应的作用就越了解，统计推断就越准确。方差分析表的一般

[实验项目]

实验三 方差分析 [教学时数] 2课时。

[实验目的与要求]

掌握使用Excel电子表格和统计分析软件进行方差分析的方法。 [实验材料与设备]

计算机；有关数据资料。 [实验内容]

1、掌握用Excel中的数据分析工具进行方差分析的方法。 2、学习用统计分析软件进行方差分析的方法。 [实验方法]

1、用Excel中的数据分析工具进行方差分析的方法。 （1）工具的安装。

（2）工具的使用。①单因子方差分析。②两因子无重复资料的方差分析。③两因子有重复资料的方差分析。④两因子系统资料的方差分析。⑤多因子方差分析。

2、用统计分析软件进行方差分析的方法。 （1）单因子方差分析 （2）两因子方差分析

（3）两因子系统资料的方差分析 （4）多因子方差分析 [指导与训练方案]

1、将本次实验内容整理成实验报告。 2、练习：

1、在同样饲养管理条件下，三个品种猪的增重如下表，试对三个品种增重差异是否显著进行检验。

品种 A1 A2 A3

16 10 11

12 13 8

18 11 13

18 9 6

增 重xij(kg)

13 16 7

11 14 15

15 8 9

10 15 12

17 13 10

18 8 11

数据分析课程实验报告

实验名称 方差分析

班级 信息0802 学号 实验地点 教七五楼机房 任课教师 马建新 200810010227 实验时间 评分 姓名 周振 习题3 3.5 为了了解生产某种电子设备的公司在过去三年中的科研经费投入（分位低、中、高三档）对当年生产能力提高的影响，调查了共计27家生产该设备的公司，对当年生产能力较之三年前的提高量作评估，的数据如下表所示： 假定生产能力提高量服从方差分析模型。 （1）建立方差分析表，在显著水平??0.05下检验过去三年科研经费投入的不同是否对当年生产力的提高有显著影响。 （2）分别以?L、?M、?H记在过去三年科研经费投入为低、中、高情况下当年生产能力提高量的均值，分别给出?L、?M、?H的置信度为95%的置信区间以及差值?L??M、?L??H、?M??H的置信度不小于95%的Bonferroni同时置信区间.是否过去三年科研经费投入越高，当年生产能力的改善越显著？ 3.6 为研究两种形式的铁离子（Fe，Fe）在不同剂量下在动物体内的存留量是否有显著不同，进行了如下试验：将108只小白鼠随机地分为6组，每组均为18只，其中3组

实验二 方差分析

一、实验目的

1、学会应用SPSS软件进行数据整理与分析； 2、能够应用SPSS软件对相关数据作出方差分析； 3、掌握SPSS软件功能及正确分析实验结果的能力。

二、实验内容

为比较四种饲料对仔猪增重效果的好坏，随机选取性别、年龄相同，体重相近，

无亲缘关系的24头猪，随机分为4组，每组6头，分别饲喂四种饲料，所得增重数据如下表，试比较4种饲料对仔猪增重有无差异。

饲料 1 2 3 4

47 33 23 28

47 39 25 24

44 41 23 25

体重/kg

42 33 29 22

42 34 28 20

50 35 20 23

三、实验步骤

（一）、数据输入

启动SPSS，进入【变量视图】，在【Name】框中设置：“饲料”和“体重”的参数，点击工作表下方的【数据视图】，录入数据。

（二）、操作步骤 （1）、【分析→一般线性模型→单变量】 （2）、因变量：体重；固定因子：饲料。 （3）、对比：选“简单”，更改，参考类别：“最后一个”。 （4）、绘图：水平轴（H）输入饲料。 （5）、选项：显示均值导入饲料输出：描述性统计和方差齐性检验选定。 （6）、两两比较:选择LSD或者Duncan等。 （7）、确定。

四、结

一、单因素方差分析

1．完全窗口介绍

单因素方差分析的完全窗口管理通过Analyze菜单中的Compare Means由One-Way ANOVA菜单项调用。 （1）主对话框

按Analyze → Compared Means → One-Way Anova的顺序单击。就可以打开“单因素方差分析”主对话框，如图1所示。

图1 “单因素方差分析”对话框

（2）因变量框

在主对话框中可以看到因变量框（Dependent List），该框中列出主要分析的所有因变量。要从左源变量框中选取变量进入该框，只需选中所要选取的变量，然后按向右的箭头即可。可以有多个因变量。 （3）因素框

在主对话框中可以看到因素框（Factor），该框中列出了因素。要从左边源变量框中选取变量进入该框，只需选中所要选取的变量，然后按向右的箭头即可。因素同样也是分组变量，必须满足只取有限个水平的条件。 （4）Contrast对话框

在主对话框中单击【Contrast】键，即可打开“Contrast”对话框，如图2所示。在该框中指定一种要用t检验来检验的priori对比，可以进行均值的多项式比较。

图2 多项式比较对话框

该框中各项意义如下： ① Polynomial复选框 选

北京大学医学部

第五章多组数值变量比较王洪源

北京大学医学部

假设检验

两组数值变量比较

正态性、等方差假设

t-检验 正态性假设成立、不等方差 调整的t-检验 正态性、等方差假设不成立 Wilcoxon秩和检验 在正态性、等方差假设成立时t-检验的效 率是好的。

北京大学医学部

假设检验

多组数值变量比较

正态性、等方差假设 方差分析 正态性、等方差假设不成立 Kruskal-Wallis秩和检验

北京大学医学部

为研究铅对儿童神经行为的影 响，研究者在某铅矿区对儿童的血铅水平及 神经行为评价指标手指敲击测验进行了测定， 第一年和第二年儿童的血铅水平均大于等于 40 mg/dl的17名，为暴露组(group=2),第一 年儿童的血铅水平均大于等于40mg/dl、第 二年儿童的血铅水平小于40mg/dl的15名， 为既往暴露组(group=3),第一年和第二年儿 童的血铅水平均小于40mg/dl的15名，为对 照组(group=1),神经行为评价指标为第二年 的手指敲击测验得分。

例9.1

北京大学医学部

表 9.1 某铅矿区儿童不同铅表露水平的手指敲击测验结果 对照组 手指敲击 No 1 2 3 4 16 17 18 19 group 1 1

第二十五课 方差分析

当影响观察结果的影响因素（原因变量或分组变量）的水平数大于2或原因变量的个数大于1个，一元时常用F检验（也称一元方差分析），多元时用多元方差分析（最常用Wilks’∧检验）。

一、 方差分析概述

方差分析（analysis of variance）又称变异数分析，可简记为ANOVA，主要用于检验计量资料中的两个或两个以上均值间差别显著性的方法。当欲比较几组均值时，理论上抽得的几个样本，都假定来自正态总体，且有一个相同的方差，仅仅均值可以不相同。还需假定每一个观察值都由若干部分累加而成，也即总的效果可分成若干部分，而每一部分都有一个特定的含义，称之谓效应的可加性。所谓的方差是离均差平方和除以自由度，在方差分析中常简称为均方MS（mean square）。 1. 方差分析的基本思想

根据效应的可加性，将总的离均差平方和分解成若干部分，每一部分都与某一种效应相对应，总自由度也被分成相应的各个部分，各部分的离均差平方除以相应部分的自由度得出各部分的均方，然后列出方差分析表算出F值，作出统计推断。

方差分析的关键是总离均差平方和的分解，分解越细致，各部分的含义就越明确，对各种效应的作用就越了解，统计推断就越准确。方差分析表的一般

方差分析

5.1.1评价不同行业的服务质量，消费者协会分别在零售业、旅游业、航空公司、家电制造业抽取了不同的企业作为样本，其中零售业7家，旅游业6家，航空公司5家，家电制造业5家，然后统计出近期消费者对这23家企业的投诉次数，试分析4个行业之间的服务质量是否存在显著差异？（基本数据见5-1.sav，资料来源：赖国毅等编著，SPSS17.0常用功能与应用，电子工业出版社）。

5.1.2.某企业有4条生产线生产同一中型号的产品，对每条生产线观测其一周的日产量，要求判断不同生产线的日产量是否有显著的差异(基本数据见5-2.sav)。

5.2.1.某商家有商品销售的数据资料，分析销售额是否受到促销方式和售后服务的影响。用变量“促销”对促销方式进行区分，取值为0表示无促销，取值为1表示被动促销，取值为2表示主动促销。变量“售后”对所采取的售后服务进行刻画，取值为0表示没有售后服务，取值为l表示有售后服务(基本数据见5-4.sav，资料来源：徐秋艳等，SPSS统计分析方法与应用实验教程，中国水利水电出版社，2011)。

5.3.1. 政府为了帮助年轻人提高工作技能，进行了一系列有针对性的就业能力和工作技能培训项目，为检验培训工作的成效，对1000