文档介绍：第七章_方差分析和协方差分析第七章方差分析和协方差分析(医学统计之星)上次更新日期:方差分析和协方差分析在SAS系统中由SAS/STAT模块来完成,其中我们常用的有ANOVA过程和GLM过程。前者运算速度较快,但功能较为有限;后者运算速度较慢,但功能强大,我们做协方差分析时就要用到GLM过程。本章将首先介绍方差分析所用数据集的建立技巧,然后重点介绍这两个程序步。其实,这里的速度快慢只是相对而言,SAS的处理速度是首屈一指的。举个例子,这个暑假我做了一个有6600条记录的,9><>7因素的,交叉设计的方差分析(是不是已经有人喊头痛了?),我先是用SPSSFORWIN95<>,运行了大约10分钟才出结果。,结果用了――<>7秒!§<><>。一般来说,数据集中应至少有一个结果变量,用于记录不同处理因素水平下观察值的大小;至少有一个处理因素变量,用于记录处理因素的类型及其水平数。以单因素方差分析为例,就应有一个结果变量和一个处理因素变量;而两因素的方差分析应有一个结果变量和两个处理因素变量。例<>、可疑患者及非患者进行了用力肺活量测定,请给出数据集的结构()。解:数据集中应有两个变量,x和group。x记录肺活量的大小;group取值为1、2或3,分别代表石棉肺患者、可疑患者及非患者。例<>***作业工人工前、工中及工后4小时的尿***浓度,请给出数据集的结构()。解:数据集中应有三个变量,x、group和worker。x记录尿***浓度;group取值为1、2或3,分别代表工前、工中及工后;worker取值为1到10,分别代表10名工人。<>,因此可以利用循环语句和判断语句来简化输入。例<>。解:我们可以一个一个的输入变量group的值,但这里给出一种更酷的建立方法。 libnamea&#039;c:\user&#039;; ; group=1; if_n_&gt;11then 此处的_n_为SAS系统变量,表明读入的数据为第几条记录,由于石棉肺患者只有11人,因此第12条记录只能是可疑患者的记录,同理,从第20条记录开始的只能是非患者的记录。这里利用判断语句来完成从_n_到group的转换。 if_n_&gt;20thengroup=3; elsegroup=2; ; inputvalue@@; cards; ...... ; procprint; run;例<><>。解:此例中数据较有规律,各组的例数均相等,这可正是循环语句大显身手的时候。 libnamea&#039;c:\user&#039;; ; dogroup=1to3; 这里的SAS语句非常类似于Foxbase语句,两个循环分别控制了group和worker的取值,这在输入数据时是常见的一种技巧。 doworker=1to10; inputvalue@@; output; 两个变量只是循环变量,因此要用output语句写入数据集中。 end; end; cards; <><>7...? ...<> 请注意x变量和处理因素变量的对应关系,不要改变数据块的次序,否则建立的数据集是错的。; procprint; run;§<><><>?解:由于是三组做比较,因此要用方差分析法。在建立数据集后可用ANOVA过程或GLM过程进行分析,同时给出选项进行各组均数的两两比较(此处用SNK法),两过程的输出格式基本一致。对于单因素的方差分析,在比较之前一般要考虑方差齐性的问题。这里可以用GLM过程中的HOVTEST选项实现,实际上这也是在SAS中做方差齐性检验的唯一途径。①设定数据库环境:LIBNAMEA&#039;C:\USER&#039;;②数据步,建立数据集(略):③ANOVA或GLM过程,进行方差分析并同时做两两比较(SNK法): PROCANOVADATA=; PROCGLMDATA=; CLASSGROUP; CLASSGROUP; MODELVALUE=GROUP; MODELVALUE=GROUP/SS1; MEANGROUP/