加载中…单因素方差分析sas结果解释
(2012-08-28 20:44:22)
标签：
sas杂谈 |
分类： SAS |
表 8–1： 例8.1e方差分析的输出结果
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Dependent Variable: HIGHT
Source
Model
Error
Corrected Total
Source
STRAIN
B
C
D
D
|
在表8-1中给出了几部分结果。第一部分是与输入数据相关的结果，指出分类变量是STRAIN（品系），共5个水平，在数据组中观测值的个数为25个。
第二部分是方差分析的结果，指出因变量（关于因变量的概念见课本第十章）是HIGHT（株高）。方差分析表的表头与课本上的基本是一致的，包括Source（变差来源），DF（自由度），Sum of Squares（平方和），Mean Square（均方）和F Value（F值），但最后一项与课本上的方法不一样。课本上采用的方法是：用统计量F的值与显著性水平为α的F值进行比较，当F>Fα时，P<α，差异显著。在这里，直接给出了F值的显著性概率Pr，当Pr<α时是显著的。在变差来源中出现了Model（模型）一项，它是与程序中PROC ANOVA过程的MODEL语句相呼应的。本例只考虑品系（strain）的效应，因此在方差分析表中的Model中只有STRAIN一个因素。以后学习多因素方差分析程序之后会看到，在Model项中会包括多个因素以及因素之间的交互作用。如果用STRAIN一行替代Model一行，所得到的方差分析表与课本上的方差分析表就完全一致了。表中的R-Square（R2）为相关指数，在第十章中会学到。C.V.为变异系数，误差均方的平方根（Root MSE）相当于误差的标准差，HIGHT Mean为株高的平均数。
在程序中要求对品系的平均数做两种多重比较，一种是Duncan检验，另一种是LSD检验，后者还要求输出两个平均数差的置信限。输出结果的第三部分是Duncan检验。其中Duncan分组（Duncan Grouping）的含义是，凡是字母相同的平均数之间差异是不显著的。本例的第一个品系和第二个品系的平均数，在α＝0.05水平上差异是不显著的。
第四部分是LSD检验，首先给出了最小显著差数的值为1.164 4。在其后的表中，第一列为相比较的两个品系号。以下各列分别为：这两个品系平均数差的置信下限、平均数的差、平均数差的置信上限以及差异显著性。“***”表示在α＝0.05水平上差异显著，其中只有品系1和品系2之间的差异是不显著的。
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