武汉大学-SAS教案-第六讲-方差分析PPT课件

.,1,第五讲方差分析与卡方检验,28.04.2020,.,2,方差分析,应用：两个或两个以上组均数的比较几个概念：分类变量：把要考察的处理因素做为分类变量，即自变量。它的取值即为分类变量的水平，可以是数值型，也可是字符型因变量：也称响应变量，为连续的数值型变量。效应：方差分析模型中规定的各分类变量组合代表其相应的效应,.,3,方差分析,主效应：由分类变量本身引起，不考虑其他因素的影响，可以用分类变量本身表示。Y=abc;其中abc是主效应交叉效应：即交互作用。用*连接两个变量以表示它们之间的交互作用，检验在A因素的各个水平B因素的效应是否相同，即一个因素的效应是否依赖于交叉项里其他因素Y=abca*ba*ca*b*c;其中a*ba*ca*b*c是交互效应把Y称为因变量，abc称为自变量。因变量的个数反映出是一元或多元方差分析，自变量的个数反映的是方差分析的因素的个数,.,4,一、多组比较的假设检验,例：比较5种品牌木板的耐久性。,.,5,基本思想：总变差=组间差别+组内误差,不同的条件构成的差异,测量条件造成的误差,.,6,总变差=组间差别+组内误差,因为检验的是分析数据中的变差，故称为方差分析（AnalysisofVariance)ANOVAANOVA在只考虑组间变差和误差变差时称为单向方差分析（One-WayANOVA）ANOVA判断由各组间的不同引起的变差L组是否比纯粹由机会引起的变差L误要大如果L组L误，各组均值很可能是不同的。,.,7,1、单向方差分析,（1）假定观测是独立的。对一个个体的测量不影响另一个个体的测量样本为正态分布。如果存在组间差异，则每组有不同的正态分布。各组的方差相等,.,8,1、单向方差分析,（2）数据集的建立DATAANOVA1;INPUTBRAND$W;CARDS;X12.3X12.1X12.4X12.5X22.2X22.3X22.4X22.6X32.2X32.0X31.9X32.1X42.4X42.7X42.6X42.7X52.3X52.5X53.3X53.4RUN;,.,9,1、单向方差分析,（3）用程序分析PROCANOVAdata=anova1;CLASSBRAND;MODELW=BRAND;RUN;其中，CLASS语句指出分组变量MODEL语句指出效应模式，即：MODEL因变量=效应变量,.,10,1、单向方差分析,（4）结果分析输出的第一部分：给出了把数据分组的变量的名字（BRAND），此变量所取的水平、此变量的各个值和数据集中的观测数。输出的第二部分：标有BRAND的一行PrF一列中给出了比较各组的P值，此例中为0.0112。得出各个品牌的平均磨损有显著的差异,.,11,关于多重比较：,以上的方差分析只能发现各组间有显著差异,但无法知道哪些均值不同若想具体知道哪些组之间的均值差异显著,则要进行多重比较两两比较常用的方法SNKDUNCAN等相应的选项分别为SNK和DUNCAN；,.,12,用菜单实现,Solutions/Analysis/Analyst打开数据集Statistics/ANOVA/One-WayANOVAwDependentbrandIndependentMeans/brands/snk/okOK结论：X3品牌的耐久性较其余品牌的好,.,13,用程序实现,PROCANOVA;CLASSBRAND;MODELW=BRAND;Meansbrand/snk;RUN;其中，means语句请求进行组间均值的两两比较,.,14,2、单向方差分析的非参数检验,（1）假定正态性的假定不满足（2）数据集的建立同上,.,15,2、单向方差分析的非参数检验,（3）用程序分析PROCNPAR1WAYdata=anova1;CLASSBRAND;VARW;RUN;,.,16,2、单向方差分析的非参数检验,（3）用菜单分析Solutions/Analysis/Analyst打开数据集Statistics/ANOVA/NonparametricOne-WayANOVAwDependentbrandIndependentOK,.,17,2、单向方差分析的非参数检验,（4）结果分析看ProbCHISQ右边的数字0.0175结论：各品牌的平均磨损有显著的差异,.,18,3、二因素方差分析,例：用4种不同的方法治疗8名患者，其血浆凝固时间的资料如下，试分析影响血浆凝固的因素,.,19,3、二因素方差分析,.,20,数据集的格式,.,21,菜单,Solutions/Analysis/Analyst打开数据集Statistics/ANOVA/FactorialANOVAXDependenta,bIndependentMeans/a/snk/okOK,.,22,结果,总体有非常显著的差异A因素：P0.0025，A因素（治疗方法）对血浆凝固时间影响很大B因素：P0.0001，B因素（不同患者）血浆凝固时间差异很大组间两两比较结果：第4组与其余3组均值间差异显著,.,23,非平衡数据的方差分析,例健康男子各年龄组淋巴细胞转换率之间的差异是否显著？（单因素）10-20岁5861616263687070747841-50岁54575758606063646661-75岁4352555660,.,24,数据集,.,25,程序,Procglmdata=temp.an;Classa;Modelx=a;Run;,.,26,非平衡数据的方差分析,用菜单实现：Solutions/Analysis/Analyst,并打开数据集Statistics/Anova/LinearModelsXDependentaclassOk结果：p=0.001总体或A因素各水平间有非常显著的差异,.,27,非平衡数据的方差分析,例二因素非平衡数据的方差分析,.,28,数据集,.,29,非平衡数据的方差分析,用菜单实现：Solutions/Analysis/Analyst,并打开数据集Statistics/Anova/LinearModelsXDependenta,BclassMODEL/STANDARDMODELS/Effectsupto2-wayinteractions(考虑交互效应)Ok结果：交互效应不显著，修改上述参数再作一次，则两因素对分析指标都有显著影响,.,30,卡方检验,例对独身子女政策的调查,.,31,数据集的建立,Datachisq;Inputliberty$onechild$count;Cards;Agreeyes98Agreeno22Disagreeyes0Disagreeno80Procfreq;Weightcount;Tablesliberty*onechild/chisq;Run;,.,32,数据集,.,33,卡方检验,用assist分析Solutions/assistElementary/frequencytables/generaten-waycrosstabulationtable在table处选数据集:选liberty,onechild:选liberty*onechildAdditionaloptions:选weightcolumn-count选statistics中的分析方法/OK,.,34,卡方检验,结果：有非常显著的差异表明赞成妇女解放的受试者也支持独身子女政策表明不赞成妇女解放的受试者不支持独身子女政策,.,35,SAS实习,一.用二氧化硅50mg对大鼠染尘后，不同时期全肺湿重的变化如下。1月3月6月3.34.43.63.64.44.44.33.45.14.14.25.04.24.75.53.34.24.7试比较染尘后1月、3月、6月三个时期的全肺湿重有无差别。将方差分析的输出结果以ANOVA1.TXT为名存入D盘你的文件夹中。你的结论：,.,36,二.为研究火箭的射程在其他条件基本相同时，与燃料种类及推进器型号的关系，对4种不同的燃料及3种不同的推进器进行搭配，每种搭配各发射了火箭2次，测得射程数据如下：,推进器1推进器2推进器3燃料158.252.656.241.265.360.8燃料249.142.854.150.551.648.4燃料360.158.370.973.239.240.7燃料475.871.558.251.048.741.4,试检验燃料种类、推进器型号及他们之间的交互作用是否对射程有显著影响。将方差分析的