SAS课件-第18讲-方差分析

课件第讲方差SAS-18-分析通过本课件了解方差分析的基本概念和应用，包括分类、模型、方ANOVA差的计算和检验等掌握如何使用语句进行方差分析F SAS什么是方差分析？方差分析是一种统计方法，用于比较不同组之间的均值差异是否具有统计显著性方差分析的分类方差分析可分为单因素方差分析和多因素方差分析，根据研究的变量个数和类型进行分类单因素方差分析单因素方差分析是指只有一个自变量的方差分析，用于比较不同组之间的均值差异的假设ANOVA在方差分析中，有三个基本假设组间均值相等、组内误差服从正态分布、组间独立模型的基本要素ANOVA因变量自变量误差项123用于衡量研究对象的特征用于区分不同组的分类变由于随机因素导致的不可或效果量或连续变量预测的变异方差分析中的平方和的概念总平方和1衡量因变量的总变异组内平方和2衡量组内误差组间平方和3衡量不同组之间的差异平均数和方差的关系方差是各观测值与平均值之差的平方和的均值方差越大，表示数据点离均值越远方差分析的检验F检验用于判断组间组内方差的差异是否具有统计显著性F检验的两种形式F单因素检验F用于比较不同组的均值差异是否具有统计显著性多因素检验F用于同时比较多个自变量对因变量均值的影响基于不同类型的变量选择不同形式的检验F方差分析中的多重比较多重比较用于在方差分析结果显著时确定哪些组之间存在显著差异方法LSD方法是一种常用的多重比较方法，用于比较两两组之间的均值差异LSD方法Bonferroni方法是一种控制多重比较中的类型错误的方法，更为保守Bonferroni I方法Tukey方法是一种常用的多重比较方法，用于比较所有组的均值Tukey方差分析使用的语句SAS语句语句PROC GLMPROC ANOVA用于进行单因素和多因素方差分析用于进行单因素方差分析分类变量和连续变量在方差分析中，自变量可以是分类变量（如性别、地区）或连续变量（如年龄、收入）。