(参考资料)嵌套方差分析

数据步程序如下：
DATA sasuser.c11_08; DO i=1 TO 4; DO dad="A","B","C","D"; DO son=1 TO 3;
/* i 为亚组内观察值数 */ /* dad 为组 */
/* son 为亚组 */
INPUT y@@;
OUTPUT;
END;END;END;
MEANS dad/DUNCAN E=son(dad) ALPHA=0.05; /* 采用 DUNCAN 法进行均值比较，ALPHA=0.05 */
MEANS dad/DUNCAN E=son(dad) ALPHA=0.01; /* 采用 DUNCAN 法进行均值比较，ALPHA=0.01 */
RUN;
DATALINES;
50 35 45 50 55 55 85 65 70 60 60 65
55 35 40 45 60 45 60 70 70 55 85 65
40 30 40 50 50 65 90 80 70 35 45 85
35 40 50 45 50 55 85 65 70 70 75 75
PROC NESTED DATA=数据集; CLASS 变量表; VAR 变量表; BY 变量表;
对于本例，过程步程序 3（c11_08_2.sas）： PROC SORT DATA=sasuser.c11_08; /* NESTED 过程要求必须事先按因素主次排序 */ BY dad son i; RUN; PROC NESTED DATA=sasuser.c11_08; CLASS dad son i; VAR y; RUN;
TEST H=son(dad) E=i(dad son); /* 指明亚组效应采用亚组内重复观察值间的均方作误差项*/
MEANS dad/DUNCAN E=son(dad);
/* 指定采用 DUNCAN 法进行均值比较，ALPHA=0.05 */
MEANS dad/DUNCAN E=son(dad) ALPHA=0.01; /* 指定采用 DUNCAN 法进行均值比较，ALPHA=0.01 */
;
RUN;
过程步程序 1（c11_08.sas）：
PROC ANOVA DATA=sasuser.c11_08;
CLASS dad son;
MODEL y=dad son(dad);
/* 定义嵌套模型，用于系统分组资料 */
TEST H=dad E=son(dad);
/* 指明组效应采用亚组效应 son(dad)均方作误差项*/
过程步程序 2（c11_08_1.sas）：
PROC ANOVA DATA=sasuser.c11_08;
CLASS dad son i;
MODEL y=dad son(dad) i(dad son);/* 定义嵌套模型，用于系统分组资料 */
TEST H=dad E=son(dad);
/* 指明组效应采用亚组效应 son(dad)均方作误差项*/
RUN;
两程序结果一致。数据步程序 2 与 1 相比，在模型定义时，增加一项 i(dad son)，增加了结果的条
理性。结果分析进行课堂演示。
SAS/STAT 中提供了专门进行嵌套设计方差分析的过程 NESTED，且假设每个效应均为随机效应。用 NESTED 过程进行嵌套设计的方差分析比 ANOVA 和 GLM 更有效。不过 NESTED 过程不能进行均值比较。 NESTED 过程的格式为：
嵌套试验的方差分析
嵌套试验设计，也被称作分层设计，或巢式试验设计，嵌套试验设计资料，也 被称作系统分组资料，或组内又分亚组的单向分组资料。对于这类资料的分析， 在模型语句中必须定义嵌套效应。
例在温室内以４种培养液培养某作物，每种３盆，每盆４株，一个月后测定其株高生长量（mm），得 结果见表 11-7，试作方差分析。
表４种培养液下的株高增长量（mm）
培养液
Ａ
Ｂ
Ｃ
Ｄ
盆 号 A1 A2 A3 B1 B2 B3 C1 C2 C3 D1 D2 D3
wenku.baidu.com生长量
50 35 45 50 55 55 85 65 70 60 60 65 55 35 40 45 60 45 60 70 70 55 85 65 40 30 40 50 50 65 90 80 70 35 45 85 35 40 50 45 50 55 85 65 70 70 75 75