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六、统计推断Ⅱ（方差分析——多个平均数的比较）（3）
发布：admin 时间：2006-8-26
(四) 单因素试验的分析
1．完全随机试验设计
参见前面单向分组资料的分析方法。
2．随机区组试验设计。
与两向分组资料组合内无重复观察值的分析方法一样。 [例15] 以P228例12.3为例。 DATA tb123; DO v=1 TO 8;
DO blk=1 TO 3; INPUT y @@; OUTPUT; END; END; CARDS;
10.9 9.1 12.2 10.8 12.3 14.0 11.1 12.5 10.5 9.1 10.7 10.1 11.8 13.9 16.8 10.1 10.6 11.8 10.0 11.5 14.1 9.3 10.4 14.4 ;
PROC ANOVA;
CLASS v blk; MODEL y=blk v;
MEANS v / T alpha=0.01; MEANS v/ DUNCAN; RUN;
对品种平均数的多重比较采用LSD法和新复极差法，其中前者采用显著水平。 3．随机区组试验有缺区时的分析
当出现缺区时，可以先进行缺区估计，再应用ANOVA过程，但更好的方法是直接应用GLM过程。
[例16] 以P233例12.4为例。 DATA tb129;
DO trt=1 TO 6; DO blk=1 TO 4; INPUT y @@; OUTPUT; END; END;
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CARDS;
27.8 27.3 28.5 38.5 30.6 28.8 . 39.5 27.7 22.7 34.9 36.8 16.2 15.0 14.1 19.6 16.2 17.0 17.7 15.4 24.9 22.5 22.7 26.3 ;
PROC ANOVA;
CLASS trt blk; MODEL y=trt blk; RUN;
PROC GLM;
CLASS trt blk; MODEL y=trt blk; MEANS trt / T; RUN;
缺失区组的数据以小数点“.”代替，采用GLM过程。注意在有缺失数据时如仍用ANOVA过程则结果会有偏。教材P234例12.5可以通过同样的方法进行分析。需要注意的是如果试验的缺失数据太多，则宜将试验作废，否则即使能分析，其结论的可靠性会受到影响。
4．拉丁方试验的统计分析
[例17] 以教材P236例12.6为例。 DATA tb1215; DO r=1 TO 5; DO c=1 TO 5;
INPUT v $ y @@; OUTPUT; END; END; CARDS;
D 37 A 38 C 38 B 44 E 38 B 48 E 40 D 36 C 32 A 35 C 27 B 32 A 32 E 30 D 26
E 28 D 37 B 43 A 38 C 41 A 34 C 30 E 27 D 30 B 41 ;
PROC ANOVA;
CLASS r c v; MODEL y=r c v; MEANS v / T;
MEANS v / DUNCAN; RUN;
模型中包括行效应，列效应及品种（处理）效应。
[例18] 有缺区的拉丁方试验的分析，以教材P239例12.7为例。 DATA tb1222; DO r=1 TO 5;
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DO c=1 TO 5;
INPUT v$ y @@; OUTPUT; END; END; CARDS;
A 14 E 22 D 20 C 18 D 19 B 21 A 16 E 23 B 23 A 15 C 20 D 18 C 21 D . E 24 B 21 E 23 C 16 B 23 A 17 ;
PROC GLM;
CLASS r c v; MODEL y=r c v; MEANS v / T; RUN;
B C E A D 25 18 23 17 20
5．试验处理的合并比较（单一自由比较） [例19] 以教材P242例12.8为例。 DATA tb611;
DO trt=”A”,”B”,”C”,”D”,”E”; DO r=1 TO 4; INPUT y @@; OUTPUT; END; END; CARDS;
24 30 28 26 27 24 21 26 31 28 25 30 32 33 33 28 21 22 16 21 ;
PROC GLM;
CLASS trt; MODEL y=trt;
CONTRAST ”A+B+C+D vs trt 1 1 1 1 -4;
CONTRAST
E”
”A+B vs C+D”
”A vs B” ”C vs D”
trt 1 1 -1 -1 0;
CONTRAST trt 1 -1 0 0 0; CONTRAST trt 0 0 1 -1 0;
RUN;
GLM过程中的CONTRAST语句用于进行试验处理的合并比较，其格式为：CONTRAST”对比说明” 效应 对比向量（即正交系数）。
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七、统计推断Ⅱ（方差分析——多个平均数的比较）（4）
发布：admin 时间：2006-8-26
(五) 多因素试验的分析
1．二因素随机区组试验
[例20] 以教材P249例13.1为例。 DATA tb132; DO a=1 TO 3; DO b=1 TO 3;
DO blk=1 TO 3; INPUT y @@; OUTPUT; END; END; END; CARDS;
8 8 8 7 7 6 6 5 6 9 9 8 7 9 6 8 7 6 7 7 6 8 7 8 10 9 9 ;
PROC ANOVA;
CLASS a b blk;
MODEL y=blk a b a*b; MEANS a b a*b / DUNCAN; RUN;
2．三因素试验的统计分析 （1）三因素完全随机试验
[例21] 以教材P253例13.2为例。 DATA tb139; DO a=1 TO 3; DO b=1 TO 2; DO c=1 TO 2; DO r=1 TO 5; INPUT y @@; OUTPUT; END; END; END; END; CARDS;
16.3 19.6 20.4 18.3 19.6
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15.5 17.6 17.3 18.7 19.1 30.9 35.6 33.2 32.6 36.6 28.4 23.9 26.0 24.0 29.2 18.7 18.4 15.1 17.9 17.4 15.6 15.6 17.8 17.7 16.7 28.2 34.3 32.1 26.2 29.0 27.7 27.2 22.3 18.0 20.3 18.9 17.7 18.0 15.9 15.6 16.1 10.8 14.7 15.2 12.6 40.8 38.7 35.1 41.0 42.9 27.2 31.3 27.1 29.1 25.0 ;
PROC ANOVA;
CLASS a b c r; MODEL y=a | b | c;
MEANS a b c a*b a*c b*c / T; RUN;
（2）三因素随机区组试验
[例22] 以教材P256例13.3为例。 DATA tb1317; DO a=1 TO 2; DO b=1 TO 2; DO c=1 TO 3;
DO blk=1 TO 3; INPUT y @@; OUTPUT; END; END; END; END; CARDS;
12 14 13 12 11 11 10 9 9 10 9 9 9 9 8 6 6 7 3 2 4 4 3 4 7 6 7 2 2 3 3 4 5 5 7 7 ;
PROC ANOVA;
CLASS a b c blk; MODEL y=blk a | b | c; MEANS a b c / T;
MEANS a*b a*c b*c / T; RUN;
从MODEL语句可以看出三因素随机区组试验只是在三因素完全随机试验基础上通过设置区组将可能存在的区组效应（blk）从误差中分离出来。
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SAS-方差分析报告
