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统计软件SAS8.2教程:方差分析和协方差分析
作者:Admin  更新时间:2011-02-18  来源 统计家园 本条信息浏览人次共有
以上所提到的各种分析均可归入广义线形模型的范畴,因此均可用GLM过程来分析。
 
7.4.1语法格式
 
非常走运,在我们所用到的范围里,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!
 
7.4.2结果解释
 
这次我们仍然很走运,GLM过程的结果和ANOVA过程是雷同的――注意是雷同而不是相同。在处理因素、协变量及交互作用的检验结果部分,GLM过程会给出两种结果(Ⅰ类和Ⅲ类结果)。在我们用到的范围里,两种结果是完全相同的,所以用哪一种都可以。
 
7.4.3应用实例
 
例7.7 今用A、B两药治疗12名贫血病人,测得治疗一个月时的红细胞增加数(百万/mm3),问两药的治疗效果如何,两药同时使用的效果如何(医统第二版P92 例5.5)?
解:该实验的设计为析因设计,在分析时要将交互作用考虑在内。程序如下:
data a.ytli5_5;
 do b=1 to 0 by -1;
  do a=1 to 0 by -1;
   do tmpvar=1 to 3;
 tmpvar为临时变量,使一个格子里有3个观测值
    input x@@;
    output;
   end;
  end;
 end;
 drop tmpvar;
 删除临时变量tmpvar
 cards;
 2.1 2.2 2.0 0.9 1.1 1.0
 1.3 1.2 1.1 0.8 0.9 0.7
;
proc glm data=a.ytli3_4;
 class a b;
 model x=a b a*b;
 a*b表示a、b的交互作用
run;
例7.8 请给出《医学统计学》第一版108页例6.1的分析程序。
解:协方差分析的关键步骤是分析资料是否满足协方差分析的应用条件,程序如下:
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;
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