proc anova data = hyper; class cell; model bp = cell; means cell=hovtest; run; 考虑所有的可能组合 这里的DF是11是因为2*3*2 - 1 =11 。或者说格子数减1是df。R^2是0.58比之前要好多了。再看每个组合,其中main effect的p value都小于0.05,二阶的只有diet*drug还算接近0.05。三阶尽管很小,但是...
The p-value obtained from this method indicates the probability of observing the data if the null hypothesis (no differences among group means) is true. 在SAS中计算p值的另一种方法是PROC ANOVA过程,该方法用于分析多个组之间的方差。该方法将总方差划分为组间和组内部分,并使用F统计量检验组均值之间...
p-value=0.22270>0.05,无法拒绝原假设,认为具有方差齐性.具有方差齐性才可使用ANOVA过程或者GLM过程进行检验。否则就要使用npar1way过程,通过Kruskal-Wallis统计量的p-value进行方差分析 proc anova; class g; model x=g; means g/snk; Run; 不满足方差齐性的情况下的方差分npar1way过程 proc npar1way data=im...
与程序SASTJFX4_10.SAS不同的是,此程序没有指定a、b、c、d 4个因素的录入位置,故可在input语句后加上“@@”来实现数据的连续录入。第2步为调用ANOVA过程对资料进行正交设计定量资料方差分析。 4.10.5 主要分析结果及解释 以下是SAS软件分析例4-10资料的结果,即程序SASTJFX4_10.SAS输出的结果。 这是输出结...
方差分析(ANOVA)又称变异数分析或F检验,其功能就是推断两组或多组资料的总体均数是否相同,检验两个或多个样本的均数的差异是否有统计学意义,比如改进工艺后与改进工艺前钢材制造产生的误差 若F远大于1 说明各组均数间的差异没有统计学意义 方差分析模型 ...
1、方差分析常用于方差分析的主要过程有ANOVA和GLM(广义线性模型),对于平衡数据资料(各水平下等重复,数据没有丢失),一般用ANOVA过程,对于非平衡数据,应采用GLM过程.1、ANOVA过程格式及使用说明过程格式:PROCANOVA选项;CLASS处理因素;MODEL因变量=效应表/选择项;MEANS效应表/选择项;过程说明:PROCANOVA语句的选项主要有...
SourceDF Anova SS Mean SquareF Value Pr > F A 3 498.00000000 166.00000000 9.22 0.0115 B 2 56.00000000 28.00000000 1.56 0.2856 输出的第一个方差分析表表明两个因子方差分析模型是显著的,F=6.16,p=0.0234;第二张表中因素A的效应平方和为498,因素B的效应平方和为56,两者的F值分别为9.22和1.56,显著性水平...
SourceDF Anova SS Mean SquareF Value Pr > F A 3 498.00000000 166.00000000 9.22 0.0115 B 2 56.00000000 28.00000000 1.56 0.2856 输出的第一个方差分析表表明两个因子方差分析模型是显著的,F=6.16,p=0.0234;第二张表中因素A的效应平方和为498,因素B的效应平方和为56,两者的F值分别为9.22和1.56,显著性水平...
You do not have any replication, there is one value for each level of FS, you cannot estimate the error, and so you get missing p-values. You do NOT have enough data. Depending on exactly what you mean by "actually measured 4 times during the experiment", this may or may not help....
进一步在第四章,还可以计算模型中每一项贡献的variance,就是下面的Anova SS。然后通过Mean Square来计算F value。但是这个Mean Square除以的是degree of freedom。并没有考虑数据的unbalanced。所以这个对于每一项计算F value的方法对于unbalanced data要改进