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协方差分析的SAS程序
作者:tjstat  更新时间:2010-08-17 本条信息浏览人次共有

GLM过程的语法结构和ANOVA过程完全相同,这可大大的方便了我们的学习。这里我们只解释协方差分析的做法:由于协变量并非我们研究的处理因素,因此在CLASS语句中可不能有它的位置;但是,另一方面协变量要影响结果变量的取值,因此必须在模型中引入,怎么办?只要在MODEL语句中将其写入即可(写在分析变量的首位)。瞧,就这么简单!

data a.ytli6_1;

 group=1;

 if _n_>13 then group=2;

 input y x@@;

 cards;

 3.7 15.73 2.35 11.7 ...

 ... 21.43 9.62 1.3 6.89

;

proc gplot;

做散点图,比较两组的相关趋势

 plot y*x=group ;

group变量分组绘图

 symbol1 i=rl v=star;

在散点图上加回归线

 symbol2 i=rl v=plus;

 

proc reg;

xy的回归分析

 model y=x;

 by group;

proc glm data=a.ytli6_1;

 class group;

 model y= x group;

x为协变量

run;

data a.ytli6_1;

 group=1;

 if _n_>13 then group=2;

 input y x@@;

 cards;

 3.7 15.73 2.35 11.7 ...

 ... 21.43 9.62 1.3 6.89

;

proc gplot;

做散点图,比较两组的相关趋势

 plot y*x=group ;

group变量分组绘图

 symbol1 i=rl v=star;

在散点图上加回归线

 symbol2 i=rl v=plus;

 

proc reg;

xy的回归分析

 model y=x;

 by group;

proc glm data=a.ytli6_1;

 class group;

 model y= x group;

x为协变量

run;

data a.ytli6_1;
 
 group=1;
 
 if _n_>13 then group=2;
 
 input y x@@;
 
 cards;
 
 3.7 15.73 2.35 11.7 ...
 
 ... 21.43 9.62 1.3 6.89
 
;
 
proc gplot;
 做散点图,比较两组的相关趋势
 
 plot y*x=group ;
 按group变量分组绘图
 
 symbol1 i=rl v=star;
 在散点图上加回归线
 
 symbol2 i=rl v=plus;
  
proc reg;
 做x、y的回归分析
 
 model y=x;
 
 by group;
 
proc glm data=a.ytli6_1;
 
 class group;
 
 model y= x group;
 x为协变量
 
run;

data a.ytli6_1;

 group=1;

 if _n_>13 then group=2;

 input y x@@;

 cards;

 3.7 15.73 2.35 11.7 ...

 ... 21.43 9.62 1.3 6.89

;

proc gplot;

做散点图,比较两组的相关趋势

 plot y*x=group ;

group变量分组绘图

 symbol1 i=rl v=star;

在散点图上加回归线

 symbol2 i=rl v=plus;

 

proc reg;

xy的回归分析

 model y=x;

 by group;

proc glm data=a.ytli6_1;

 class group;

 model y= x group;

x为协变量

run;

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