食品感官评价课件 10-SAS90

实验数据分析统计本节学习内容：

1.t-test

2.单因素方差分析(ANOVA)SAS有关参考书籍：上学校图书馆主页的超星数字图书馆查找,阅读其电子书籍需要下载安装免费的超星阅览器Ssreader.exe的最新版本，在其主页上有。 在只有两组均数比较时，只要做一个t-检验就足够了；无须再做其它。 如果有两组以上的均数比较，就要先做F-检验，确定总体有显著性差异，然后再进一步做两两比较。一般的F-检验已经包含在ANOVA过程中了。 在样本数不足时，要求进行估计检验的效能。在科研设计时检验效能一般不能低于75%，否则得不到可靠的结论。T-test分析EXCELORIGINSAS应用Excel进行T-test分析点击“工具”，启动“数据分析”功能应用Excel进行T-test分析应用Excel进行T-test分析应用Excel进行T-test分析应用Excel进行T-test分析应用Excel进行T-test分析“treatment”，变量1区；“control”，变量2区excel所得的P（T<=t）值单尾显著水平为0.055，临界值2.3533，因此没有显著差异。由于不同软件的计算方法不同，所得的P值有一定的差异。用同样的方法可以进行双样本等方差假设的t-test。两种方法具体原理区别大家可参考相应统计学教材。所得的P值是有一定的差异的，有时会导致统计结果的不同。因此大家一定要注意根据自己的研究目的选择合适的统计学方法。Excel中集成了几种不同的统计方法，大家感兴趣可以课后自学。应用Origin7.5进行T-test分析OriginLab启动后的界面数据表数据表或图表名称分析计算结果区应用Origin7.5进行T-test分析添加新列新列C出现。右键单击新列C的灰色区域可以删除列双击灰色框，即可修改列的名称选定数据或不选定数据都可以。选择菜单中的统计（statistics)---假设检验(HypothesisTesting)---双样本t检验(TwoSamplet-Testing)出现对话框。分别下拉样本1或2的右边的下拉箭头，选择数据列分别为A及B其中样本一选择A列；样本2选择B列。零假设选择两样本平均值的差为0，即假设两样本的均值相等。显著性水平选择0.05或不选，计算出的P值分别与0.05，0.01，0.001相比较就可以。所以实质上计算出P值就可得到统计结果。但是，出现错误信息，说是没有可分析的数据。因为在excel中的数据格式设的是百分比，粘贴到originlab中后变成了文本格式，因此originlab不知如何分析了。即使在originlab中重新设置成数据格式也不行。在excel中选定数据区域，重新设置数据格式为数值型再次粘贴到originlab中即可分析分别下拉样本1或2的右边的下拉箭头，选择数据列分别为A及B选择完毕，点下面的compute。结果即出现在下面窗口。平时此窗口较小，通过拉动上部与左部的边可以拉大。下面结果中给出了重复次数4，均值，标准偏差等。零假设为两样本在0.05的显著性水平上无显著性差别。但PValue为0.04211，小于0.05，因此结果说在0.05水平上有显著性差别。但P值比0.01及0.001都小，可见在0.01和0.001水平上无显著性差别。本例如果计算出P值为0.0004211，则应该说在0.001水平上有显著性差别。仅说在0.05水平显著分析不够彻底。t(6,0.05)=1.94318Originlab的统计分析工具也可以作单因素或双因素方差分析，大家感兴趣时可以自学T-test(应用SAS进行分析)例：经过某处理后，试验样品的干物质含量发生了变化，干物质含量测定了4次，试用SAS分析其变化是否显著？在excel中建立数据表如图，并存为t-testexample.xls启动SAS主程序准备导入excel的数据选数据文件格式是excel文件，当然是其它格式就相应选择。选择刚才建立的excel数据文件名选择包含数据的excel数据表将导入到SAS后的数据文件保存成一个临时文件（只要保存在library名为work的都是临时数据文件，退出SAS后就没有了）将导入到SAS后的数据文件保存成一个导入程序文件（可用于SAS编程时再导入此数据）数据导入完毕启动SAS的analyst（分析家）模块已经存在的数据文件是上次运行SAS时的数据。打开file,准备导入刚才的数据通过文件名来找刚导入的数据刚导入的数据在work这个临时目录中，SAS中的目录叫library。选定数据文件名，按OK导入的数据出现在分析家窗口选择t-test.如果两组数据的重复次数相同，也可以选择下面的成对检验选两个变量。因为本例中，一个变量是组别，即处理组、对照组；另外一个变量是干物质含量分别从左边的窗口将两个组调入相应组中。方法是先选定treatment或control，然后选右边空格上的group1或group2按钮，再按下面的test选择置信度，95%即alfa为0.05按OK就开始统计分析了分别得到了两组数的平均值及标准偏差，后面还有标准误差。下面的0.0416就是概率P值。用它可直接与0.05、0.01、0.001比较，确定是*、**还是***。所以上面一步选不选95%都可以，主要是此处得到P值就可以得到结果了。保存统计分析的结果，以后就可以直接打开重新分析这里存成的文件其实是将刚才通过分析家模块分析的整个步骤，让SAS自动变成程序语句的程序文件，以后直接点击就可打开。单因素方差分析(ANOVA)EXCELORIGINSAS例题:某样品经过某处理后进行贮存试验，测定其硬度随时间的变化数据如表所示。分别测定了三个时间的硬度数据，不同时间测定的重复次数不同。如果重复次数相同，统计分析的方法也同上。应用EXCEL进行方差分析这是实验后的原始数据表需要修改格式，同水平的放在同一行里。应用ORIGIN进行方差分析单因素分组的均数间比较的方差分析步骤：(1)首先在excel中建立数据集，并永久保存在实验数据目录;(2)用analyst作分析。在主菜单栏单击statistics---ANOVA-one-wayANOVA;(3)单击出现对话框:选因变量如hardness进入dependent；选分类变量storagetime---进入Independent;(4)单击means按钮---进入两两比较对话框，单击comparisonmethod框右侧的向下箭头---选duncan’smultiplerangetest法单击---再在maineffects框内选分类变量---单击add---使分类变量进入effect/method框下;(5)单击OK返回上级菜单，再单击OK，得到结果。ANOVA(单因素方差分析)---SAS9应用例题:某样品经过某处理后进行贮存试验，测定其硬度随时间的变化数据如表所示。分别测定了三个时间的硬度数据，不同时间测定的重复次数不同。如果重复次数相同，统计分析的方法也同上。这是实验后的原始数据表这是符合SAS分析的实验数据表。大家不用excel也可以，可以直接将数据输入在SAS中。注意数据的格式：第一列为自变量，相当于x；第二列为因变量，相当于y。由于实验进行了重复测定，因此x值有相同。此例的重复是不等的。重复相等时分析方法基本类似。要求严格时，大家应参考相关书籍学习。启动SAS准备导入excel文件中的数据因为刚才的数据格式是excel，因此这里一定要选择相应格式利用浏览按钮打开刚才建立的excel文件利用下拉菜单选择需要分析的工作表。因此，一个excel文件可以建立多个工作表，存贮不同实验的实验数据，然后在此选择导入即可。Library相当于我们平时存放文件的目录，work目录是临时目录，如果关闭sas后，数据文件就没有了，因此分析完注意保存数据。下面给将要分析的操作起一个名字，这样在进行多个统计分析时，就可以区别开。本例起名为hardness此处起名可以与上面相同。SAS会将所有的分析操作过程自动转化为程序，存成所起名称的文件，以后直接打开此文件就可以重新进行分析。数据文件导入完成，数据被存在sas的临时工作区。这时打开solutions，选择分析家analyst进行分析（当然也可以编程进行分析）。准备调入刚才导入的数据文件刚才存入的存入的文件在work目录中名称为hardness，选中即可数据被调入，数据的标签自动设定了选择单因素统计方法anova自变量与因素量都在左边的窗口中，选中后会变蓝分别点中间窗口上方的按钮，变量会进入相应的窗口中，注意不能将自变量与因变量搞混选test按钮，在anova选项卡中选中变量分析方法，具体意义大家应该参照相应统计教程也可以选择poweranalysis，即检验分析。只有当分析完后产生的报告中检验效能大于0.75，此检验一般才有效。一般不选。点击means按钮，选择需要的比较检验方法与显著性水平。用右边的下拉箭头选择此处选择Duncan’smultiple-rangetest方法，共同14种方法可供选择。不同的方法有不同的应用，大家要参照相关书籍深入了解详细情况。选择完方法后，点击maineffects下面的storage_hours，再点击add按钮，方法即进入右下部的窗口。此步非常重要。全部设定好后，按OK全部设定完毕，选OKSas给出了最终的统计分析报告。下面向大家解释结果分析操作的时间，选用的方法，自变量水平，自变量名称，此处为1，3，6总体实验的观测数，此处为33单因素方差分析的结果。大家主要看此处的Pr小于0.05即设定的显著性水平就说明检验是有效的。方差分析也是有效的此处给出了各个自变量水平下的重复次数；平均值；标准偏差。在研究论文中，此数据可以表示成平均值±标准偏差，例如1小时的硬度可以写成7.97±0.91如此文章所示单因素方差分析的结果用字母表示出来，字母不同说明在0.05水平上显著差别这是检验效能分析的结果，其效能power等于0.999，远大于0.75，说明本次检验是有效的。分析结果可以表示为：Storagehourshardness1h7.96±0.91c3h14.77±2.05b6h34.18±3.01aMeanswiththesameletterareno