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ch6-方差分析II
主效应的方差分析模型
procglmdata=ozkids;
classoriginsexgradetype;
modeldays=originsexgradetype/ss1ss3;
run;
procglmdata=ozkids;
classoriginsexgradetype;
modeldays=gradesextypeorigin/ss1;
run;
procglmdata=ozkids;
classoriginsexgradetype;
modeldays=typesexorigingrade/ss1;
run;
procglmdata=ozkids;
classoriginsexgradetype;
modeldays=sexorigintypegrade/ss1;
run;
注:一类平方和与建模的因子顺序有关,三类平方和则不受影响。
注:结果显示origin和grade因子对旷课天数有显著差异影响。
注:最后因子type的一类和三类平方和结果相等。
上海财经大学统管院
含交互效应的方差分析模型
procglmdata=ozkids;
classoriginsexgradetype;
modeldays=originsexgradetypeorigin|sex|grade|type/ss1ss3;
run;
注:model语句为先做主效应,再分别进行交互效应分析。
注:结果显示SS1方法多个因子主效应和交互效应显著,但SS3方法结果无主效应显著,有少数交互效应显著,两者结果并不一致。
注:需要进一步分析,参见第九章广义线性模型的深入研究,使用旷课天数服从Poisson分布和联系函数为logistic函数的广义线性模型。进一步研究可以发现四个因子都有显著影响。
上海财经大学统管院
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