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文档简介

SAS课件-第18讲-方差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、ANOVA模型、方差的计算和F检验等。掌握如何使用SAS语句进行方差分析。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。ANOVA的假设在方差分析中，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。ANOVA模型的基本要素1因变量用于衡量研究对象的特征或效果。2自变量用于区分不同组的分类变量或连续变量。3误差项由于随机因素导致的不可预测的变异。方差分析中的平方和的概念1总平方和衡量因变量的总变异。2组内平方和衡量组内误差。3组间平方和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F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检验的两种形式单因素F检验用于比较不同组的均值差异是否具有统计显著性。多因素F检验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F检验。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。LSD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。Bonferroni方法Bonferroni方法是一种控制多重比较中的类型I错误的方法，更为保守。Tukey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。方差分析使用的SAS语句PROCGLM语句用于进行单因素和多因素方差分析。PROCANOVA语句用于进行单因素方差分析。分类变量和连

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