实验报告五-SAS方差分析
方差分析的实验报告
方差分析的实验报告方差分析的实验报告引言：方差分析是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个组之间的均值差异是否显著。
在本次实验中，我们将运用方差分析来研究三种不同肥料对植物生长的影响。
通过对不同处理组的生长情况进行观察和数据分析，我们旨在探究不同肥料对植物生长的影响是否存在显著差异。
实验设计与方法：本实验采用了完全随机设计，共设置了四个处理组，分别为对照组和三个不同肥料处理组。
每个处理组设置了十个重复样本。
实验的主要步骤如下：1. 准备工作：选取相同品种的植物作为实验材料，并确保它们具有相似的生长状态和健康状况。
同时，为了消除外界因素的干扰，我们将植物放置在相同的环境条件下。
2. 分组处理：将植物随机分为四组，其中一组作为对照组，不施加任何肥料，另外三组分别施加三种不同的肥料。
3. 数据收集：在实验开始后的每个固定时间点，我们测量每个植物的生长指标，如株高、叶片数、根长等，并记录下来。
这些数据将用于后续的方差分析。
数据分析与结果：在实验结束后，我们对收集到的数据进行了方差分析。
通过计算各组的平均值、方差和标准差，我们得到了以下结果：1. 株高：对照组的平均株高为30cm，标准差为2cm；肥料A组的平均株高为35cm，标准差为3cm；肥料B组的平均株高为32cm，标准差为2.5cm；肥料C组的平均株高为33cm，标准差为2.8cm。
方差分析结果显示，不同处理组之间的株高差异是显著的（F=4.56, p<0.05）。
2. 叶片数：对照组的平均叶片数为15片，标准差为2片；肥料A组的平均叶片数为18片，标准差为3片；肥料B组的平均叶片数为16片，标准差为2.5片；肥料C组的平均叶片数为17片，标准差为2.8片。
方差分析结果显示，不同处理组之间的叶片数差异是显著的（F=3.21, p<0.05）。
3. 根长：对照组的平均根长为25cm，标准差为2cm；肥料A组的平均根长为28cm，标准差为3cm；肥料B组的平均根长为26cm，标准差为2.5cm；肥料C组的平均根长为27cm，标准差为2.8cm。
SPSS的方差分析实验报告
实验报告
2 选择菜单：【Analyze】→【Compare Means】→【One-Way ANOVA】,将“月销售额”作为观测变量选入【Dependent List】,将“促销方式”作为控制变量选入【Factor】,选择按钮“Option”,打开对话框，选择方差齐性检验，观测变量的基本统计量，选择输出个水平下观测变量均值的折线图
3 选择“Post Hoc”按钮，选择方差相同和方差不同情况下的多重比较的检验方法，如图所示第三题：
1 根据题目建立某商品在不同地区和不同日期的销售数据的文件,如图
2 选择菜单：【Analyze】→【General Linear Model】→【Univariate】,将“销售量”选入【Dependent Variable】,将“地区和日期”选入【Fixed Factor（s）】,选择“Options”，在【Display】中选择“Homogeneity tests”。
如图所示
四、实验结果及分析（最好有截图）：
第一题：
(1) 0.000<0.005拒绝原假设.说明不同的促销方式是对该类商品销售量的增长有显著影响
(2) 特价销售的促销方式好
(3)
第三题：
(1) 建立数据文件如图
(2)地区0.313>0.05,接受原假设。
地区对销售量没有显著性影响
日期0.254>0.05,接受原假设。
日期对销售量没有显著性影响
地区和日期0.000<0.05,拒绝原假设。
地区和日期的交互作用对销售量有显著性影响。
spss 方差分析(多因素方差分析)实验报告
大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称：统计软件及应用专业工商管理班级学号姓名成绩实验地点实验性质：演示性 验证性综合性设计性实验项目名称方差分析（多因素方差分析）指导教师一、实验目的掌握利用SPSS 进行单因素方差分析、多因素方差分析的基本方法，并能够解释软件运行结果。
二、实验内容及步骤(包括实验案例及基本操作步骤)实验案例：为研究某商品在不同地区和不同日期的销售差异性，调查收集了以下日平均销售量数据。
销售量日期周一至周三周四至周五周末地区一5000 6000 4000 6000 8000 3000 4000 7000 5000地区二700080008000500050006000500060004000地区三300020004000600060005000800090006000（1）选择恰当的数据组织方式建立关于上述数据的SPSS数据文件。
在SPSS输入数据。
（2）利用多因素方差分析法，分析不同地区和不同日期对该商品的销售是否产生了显著影响。
1. 选择菜单Analyze，General Linear Model，Univariate;2. 指定观测变量销售额到Dependant Variable框中；3. 指定固定效应的控制变量到Fixed Factors框中，4. OK，得到分析结果。
（3）地区和日期是否对该商品的销售产生了交互影响？若没有显著的交互影响，则试建立非饱和模型进行分析，并与饱和模型进行对比。
三、实验结论(包括SPSS输出结果及分析解释)SPSS输出的多因素方差分析的饱和模型分析：表的第一列是对观测变量总变差分解的说明；第二列是观测变量变差分解的结果；第三列是自由度；第四列是方差；第五列是F检验统计量的观测值；第六列是检验统计量的概率P-值。
F日期，，F地区，F日期*地区概率P-值分别为0.254,0.313，0.000。
如果显著性水平α为0.05，由于F日期、，F地区大于显著性水平α，所以不应拒绝原假设，不同地区和不同日期对该商品没有显著性影响。
【免费阅读】SAS方差分析
,则，拒绝原假设，说明拒绝这个效应项的效应为0的原假设，也即这个αF F ≥α≤P 0H 效应项是很可能对总变异有实质影响的。
2.方差分析的试验设计为了确定方差分析表中各个有关效应项，需要在试验设计阶段就作出安排，再根据设计要求进行试验，得出原始观察值，按原来设计方案算出方差分析表中的各项。
在试验设计阶段常需要作主要四个方面的考虑：1)研究的主要变量方差分析的主要变量，也称响应变量或因变量（dependent variable ），它是我们试验所要观察的主要指标。
一次试验时可以有多个观察指标，方差分析时也可以同时对多个因变量进行分析。
2)因素和水平试验的因素（factor ）可以是品种、人员、方法、时间、地区等等，因素所处的状态叫水平（level ）。
在每一个因素下面可以分成若干水平。
例如，某工厂的原料来自四个不同地区，那么用不同地区的原料生产的产品质量是否一致呢？所要比较的地区就是因素，四个地区便是地区这一因素的四个水平。
当某个主要因素的各个水平间的主要因变量的均值呈现统计显著性时，必要时可作两两水平间的比较，称为均值间的两两比较。
3)因素间的交互影响多因素的试验设计，有时需要分析因素间的交互影响（interaction ），2个因素间的交互影响称为一级交互影响，例如因素A 与因素B 的一级交互影响可记为A ×B ，3个因素间的交互影响称为二级交互影响，例如因素A 与因素B 与因素C 的二级交互影响可记为A ×B ×C 。
当交互影响项呈现统计不显著时，表明各个因素独立，当呈现统计显著时，就需要列出这个交互影响项的效应，以助于作出正确的统计推断。
二、单因素方差分析单因素方差分析（one factor ANOVA 或one-way ANOVA ）或称为完全随机设计的方差分析（completely random design ANOVA ）。
试验设计时按受试对象的抽取或分组的随机程度不同可细分为以下两类：● 完全随机设计——从符合条件的总体中完全随机地抽取所需数目的受试对象，再将全部受试对象完全随机地分配到k 组中去。
用sas做方差分析
5 回归分析过程REG
data REG; input x y @@; cards; 5 1.0029 10 1.0013 15 1.0001 25 0.9981 30 0.9979 35 0.9978 40 0.9981 45 0.9987 50 0.9996 ; proc REG; model y=x; run;
5 6
I
60 65 63
II
62 65 61
III
61 68 61
IV62 61
67
65 62
63
62 62
61
64 65
3.3 两因素完全随机设计资料ANOVA3
data ANOVA3; do fert = 1 to 3; （第1个因素） do rep = 1 to 3; （重复） do soil = 1 to 3; （第2个因素） input y @; output; （赋值） end; end; end; cards; 21.4 19.6 17.6 21.2 18.8 16.6 20.1 16.4 17.5 12.0 13.0 13.3 14.2 13.7 14.0 12.1 12.0 13.9 12.8 14.2 12.0 13.8 13.6 14.6 13.7 13.3 14.0 ； proc ANOVA; class fert soil; model y = fert soil fert*soil; means fert soil fert*soil/DUNCAN; run;
实验4 统计分析软件SAS的应用 一．目的
1. 掌握SAS的统计分析 2. 掌握SAS程序运行结果的处理。
二．实验内容和步骤 （1）MEANS过程
（2）TTEST过程
（3）ANOVA过程
SAS方差分析(区组)
模型拟合度检验
残差分析
01
通过观察残差的正态性、同方差性和无趋势性等特征，评估模
型的拟合效果。
拟合优度检验
02
使用卡方检验、F检验等方法检验模型的拟合优度，以判断模型
是否能够解释数据中的变异。
诊断图
பைடு நூலகம்
03
通过观察残差与预测值的关系图、杠杆值图等诊断图，评估模
型是否存在异常值、强影响点等问题。
效应检验
主效应检验
检验自变量对因变量的独立影响， 判断自变量是否对因变量有显著 影响。
交互效应检验
检验自变量之间的交互作用对因变 量的影响，判断交互项是否显著。
区块效应检验
在区组设计中，检验区组变量对因 变量的影响，判断区组变量是否显 著。
04 区组设计在SAS中的实现
区组设计在数据准备阶段的考虑
数据收集
为了克服方差分析的局限性，未来发展方向包括研究更加稳健和灵活的统计分析方法、探讨不同数据类型和复杂实验设计下 的方差分析应用、以及开发适用于大数据和复杂样本的方差分析算法等。同时，也需要加强方差分析在实际应用中的可解释 性和可视化呈现，以提高统计分析结果的可理解性和可用性。
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区组设计介绍
区组设计是一种实验设计方法，将实验对象按 照某些特征或属性进行分组，以控制潜在的干 扰因素，提高实验的准确性和可靠性。
在区组设计中，每个区组内的实验对象应具有 相似的特性或背景，以便更好地比较不同区组 之间的差异。
区组设计常用于农业、生物学、医学等领域的 研究，以分析不同处理或因素对实验对象的影 响。
数据准备
收集数据，确定样本量、分组 和变量。
检验假设
spss实验报告---方差分析
实验报告——（方差分析）一、实验目的熟练使用SPSS软件进行方差分析。
学会通过方差分析分析不同水平的控制变量是否对结果产生显著影响。
二、实验内容1、某职业病防治院对31名石棉矿工中的石棉肺患者、可疑患者及非患者进行了用力肺活量（L）测定，问三组石棉矿工的用力肺活量有无差别?（自建数据集）石棉肺患者可疑患者非患者1.82.3 2.91.42.13.21.52.1 2.72.1 2.1 2.81.92.6 2.71.72.53.01.82.33.41.92.43.01.82.43.41.8 3.32.03.5SPSS计算结果：在建立数据集时定义group1为石棉肺患者，group2为可疑患者，group3为非患者。
零假设：各水平下总体方差没有显著差异。
相伴概率为0.075，大于0.05，可以认为各个组的方差是相等的，可以进行方差检验。
从上表可以看出3个组之间的相伴概率都小于显著性水平0.05，拒绝零假设，说明3个组之间都存在显著差别。
2、某汽车经销商在不同城市进行调查汽车的销售量数据分析工作，每个城市分别处于不同的区域：东部、西部和中部，而且汽车经销商在不同城市投放不同类型的广告，调查数据放置于附件中数据文件“汽车销量调查.sav”。
（1）试分析不同区域与不同广告类型是否对汽车的销量产生显著性的影响？（2）如果考虑到不同城市人均收入具有差异度时，再思考不同区域和不同广告类型对汽车销量产生的影响差异是否改变，这说明什么问题？SPSS计算结果：（1）此为多因素方差分析相伴概率为0.054大于0.05，可以认为各个组总体方差相等可以进行方差检验。
不同地区贡献的离差平方和为7149.781，均方为3574.891；不同广告贡献的离差平方和为7625.708，均方为3812.854。
说明不同广告和不同地区对汽车销量都有显著性影响。
广告对于销量的影响略大于地区对销量的影响。
从地区这个变量比较：第一组和第三组的相伴概率为0.000，低于显著性水平，一、三组均值差异显著；第二组和第三组的相伴概率为0.028，低于显著性水平，二、三组均值差异显著。
方差分析实验报告
实验报告方差分析学院:参赛队员:参赛队员: 参赛队员: 指导老师:目录一、实验目的 (6)1.了解方差分析的基本容； (6)2.了解单因素方差分析； (6)3.了解多因素方差分析； (6)4.学会运用spss软件求解问题； (6)5.加深理论与实践相结合的能力。
(6)二、实验环境 (6)三、实验方法 (7)1. 单因素方差分析； (7)2. 多因素方差分析。
(7)四、实验过程 (7)问题一： (7)1.1实验过程 (7)1.1.1输入数据，数据处理； (7)1.1.2单因素方差分析 (8)1.2输出结果 (9)1.3结果分析 (10)1.3.1描述 (10)1.3.2方差性检验 (10)1.3.3单因素方差分析 (10)问题二： (10)2.1实验步骤 (11)2.1.1命名变量 (11)2.1.2导入数据 (11)2.1.3单因素方差分析 (12)2.1.4输出结果 (14)2.2结果分析 (15)2.2.1描述 (15)2.2.2方差性检验 (15)2.2.3单因素方差分析 (15)问题三： (15)3.1提出假设 (16)3.2实验步骤 (16)3.2.1数据分组编号 (16)3.2.2多因素方差分析 (17)3.2.3输出结果 (22)3.3结果分析 (23)五、实验总结 (23)方差分析一、实验目的1.了解方差分析的基本容；2.了解单因素方差分析；3.了解多因素方差分析；4.学会运用spss软件求解问题；5.加深理论与实践相结合的能力。
二、实验环境Spss、office三、实验方法1. 单因素方差分析；2. 多因素方差分析。
四、实验过程问题一：用二氧化硒50mg对大鼠染尘后不同时期全肺湿重的变化见下表，试比较染尘后1个月，3个月，6个月，三个时期的全肺湿重有无差别。
1个月3个月6个月3.4 3.4 3.63.64.4 4.44.3 3.45.14.1 4.2 54.2 4.75.53.34.2 4.71.1实验过程1.1.1输入数据，数据处理；1.1.2单因素方差分析选择：分析比较均值单因素AVONA；将变量大鼠全肺湿重放置因变量列表栏中，月份放置因子栏中；两两比较中，勾选最小显著差异法；选项中，勾选描述性，方差同质性检验，welch;1.3.1描述由描述可知，一月份的均值为3.817，标准差为0.4355，三月份的均值为4.050，标准差为0.5357，六月份的均值为4.717，标准差为0.66161.3.2方差性检验由方差齐性检验可知，Sig值＝0.826>0.05，说明各组的方差在α=0.05水平上没有显著性差异，即方差具有齐次性1.3.3单因素方差分析根据输出的p值为0.034可以看出，小于0.05，大于0.01，因此拒绝原假设，染尘后1个月，3个月，6个月，三个时期的全肺湿重有无差别有显著性意义，结论是染尘后1个月，3个月，6个月，三个时期的全肺湿重有差别，一个月大鼠的全肺湿重最小，三个月其次，六个月大鼠的全肺湿重最大。
实验报告五-SAS方差分析
实验报告实验项目名称方差分析所属课程名称统计分析及SAS实现实验类型验证性实验实验日期2016-11-12班级数学与应用数学学号姓名成绩libname Lmf "E:\sas homework\lmf";data Lmf.p51;input Yield Project$@@;cards;5.73 113.49 10.22 12.08 10.49 10.26 11.51 213.27 26.11 23.68 22.46 24.28 28.95 314.38 312.95 30.68 33.29 35.15 3;run;利用INSIGHT模块实现单因素方差分析：步骤如下：结果：表5.1：Yield = ProjectResponse Distribution: NormalLink Function: Identity由表5.1拟合模型的信息知，这个分析是以Yield为响应变量、Project为自变量的线性模型；相应变量的分布（Response Distribution）为正态分布值之差的估计值，其后的t检验是检验这一均值之差是否为0，因p=0.4292>0.05，因此不拒绝均值之差为0的原假设，因此项目2、3的效益率无显著差异。
图5.1 Residual-Predict散点图图5.1残差预测值的散点图可以帮助校验模型的假定。
从图中看出，残差有大体相同的散布，它表明等方差的假设没有问题。
为了验证残差为正态分布的假定，回到数据窗口。
下面利用INSIGHT模块进行残差的正态性检验：结果：表5.8 Tests for DistributionCurve Distribution Mean/Theta Sigma Kolmogorov D Pr > DNormal -0.0000 0.0470 0.1902 0.0841由表5.8残差的正态性检验（Tests for Distribution）得知，p值为0.0841>0.05，因此不拒绝残差是正态分布的原假设。
SAS 协方差分析
致以到达均衡或可比，使试验误差的估计降到最低限度，从而可以准确地获得处理因
素的试验效应。 • • 但是有时，这些变量难以控制，或者根本不能控制。 为此需要在试验中同时记录这些变量的值，把这些变量看作自变量，或称协变量 （covariate），建立因变量y随协变量变化的回归方程，这样就可以利用回归分析把因 变量y中受协变量影响的因素扣除掉，从而，能够较合理地比较定性的影响因素处在不 同水平下，经过回归分析手段修正以后的因变量的总体均值之间是否有显著性的差别。 • 简单地说，协方差分析是扣除协变量的影响，或者将这些协变量处理成相等，再对修 正的y的均值作方差分析。
结果分析：对分组变量trt的方差分析表明，即使当初始体重x不考虑， 各分组最后体重均值的区别也统计显著（0.0122<0.05），其中分组变量
trt的平方和为198.40700000。
结果分析
• • • • • • • • • • • • • • • Source trt x Source trt x The GLM Procedure Dependent Variable: y Source Model Error Corrected Total R-Square 0.988228 DF 4 1 DF 4 1 Sum of DF Squares Mean Square 5 354.4471767 70.8894353 14 4.2223233 0.3015945 19 358.6695000 Coeff Var 1.780438 Root MSE 0.549176 F Value 235.05 Pr > F <.0001
SAS方差分析范文
SAS方差分析范文SAS方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）是一种统计方法，用于比较两个或更多个组之间的平均值是否存在显著差异。
在SAS软件中，通过使用PROC ANOVA过程可以进行方差分析。
方差分析的基本原理是将总体方差分解为组内方差和组间方差，通过比较组间方差和组内方差的大小来判断组之间的平均值是否存在显著差异。
如果组间方差大于组内方差，即存在显著的组间差异，我们可以认为不同组之间的平均值是存在差异的。
在SAS中进行方差分析的步骤如下：1.数据准备：首先需要准备好要进行方差分析的数据集，确保数据的格式正确。
2.运行PROCANOVA：在SAS的程序窗口中输入PROCANOVA语句，并指定要进行分析的变量。
3.指定CLASS语句：在PROCANOVA语句中，使用CLASS语句指定用于分组的变量。
4.指定MODEL语句：在PROCANOVA语句中，使用MODEL语句指定要进行分析的因变量。
5.运行PROCANOVA：在程序窗口中执行PROCANOVA语句，SAS将会计算组间方差和组内方差，并给出相应的统计结果。
6.解读结果：根据分析结果，判断组间方差和组内方差的大小，以及是否存在显著差异。
如果组间方差显著大于组内方差，并且p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以认为不同组之间的平均值存在显著差异。
除了基本的单因素方差分析，SAS还提供了多种类型和方法的方差分析，例如，多因素方差分析、重复测量方差分析等。
这些方法可以通过在PROCANOVA语句中指定不同的选项来进行。
在进行方差分析时，还需要注意一些前提条件，例如，数据的独立性、正态性等。
如果数据不满足这些前提条件，可以考虑对数据进行转换或者使用非参数方法进行分析。
总之，SAS方差分析是一种有效的统计方法，可以用于比较两个或更多个组之间的平均值是否存在显著差异。
通过使用PROCANOVA过程，可以方便地进行方差分析，并得到相应的统计结果。
sas 方差分析
proc anova 选择项1; class 变量； model 因变量=效应变量/选择项2； manova h=效应变量 e=效应变量； by 变量； means 效应变量/选择项3； run; （1）选项1：
data=数据集名 例如： proc anova data= data l3.anova1 Manova 删除含有丢失数据的观测 例如：proc anova data= data
data l3.anova1; do s=1 to 4; do z=1 to 3; input y @@; output; end; end; cards; 32.6 42.7 35.3 45.6 36.2 ;
36.4
47.1
40.1
29.5
32.9
33.6 30.7
proc anova data=l3.anova1 manova outstat=l3.anova11; class S Z; model y= S Z;
[2]交互效应模型： proc anvoa; class a b c; model y=a b c a*b a*c b*c a*b*c; [3]嵌套设计模型：proc anvoa; class a b c; model y=a b c(a b); 或model y=a b(a) c(a) b*c(a)14 其中c因素为a、b两因素各种组合下的二级因素。 model语句末尾的选项有“intercept”和“nouni”两项，分别 指定SAS进行关于常数项的假设检验和在多变量方差分析 （或重复测量资料方差分析）时禁止单变量统计结果的输出 。例如：model y=a b c / intercept nouni
Means S Z / bon;
run;
统计学方差分析实训报告
一、实训背景随着社会经济的快速发展，统计学在各个领域都发挥着越来越重要的作用。
方差分析作为统计学中一种重要的推断方法，主要用于比较多个总体均值是否存在显著差异。
本次实训旨在通过实际操作，加深对方差分析理论的理解，并掌握其实际应用。
二、实训目的1. 理解方差分析的基本原理和方法。
2. 学会运用SPSS软件进行方差分析。
3. 分析实际数据，验证方差分析结果的可靠性。
三、实训内容本次实训主要分为以下三个部分：1. 方差分析基本原理- 了解方差分析的定义、假设和适用条件。
- 熟悉单因素方差分析、双因素方差分析等基本类型。
- 掌握方差分析的计算公式和结果解释。
2. SPSS软件操作- 学习SPSS软件的基本操作，包括数据录入、数据管理、统计分析等。
- 掌握SPSS中方差分析模块的使用方法，包括选择数据、设置分析参数、查看结果等。
3. 实际数据分析- 收集实际数据，如某班级学生不同科目的成绩、某地区不同年龄段居民收入等。
- 运用SPSS软件进行方差分析，比较不同组别之间的均值差异。
- 分析方差分析结果，得出结论并解释原因。
四、实训过程1. 数据准备- 收集某班级学生语文、数学、英语三门课程的成绩数据。
- 将数据整理成Excel表格，并保存为SPSS兼容格式。
2. SPSS操作- 打开SPSS软件，导入数据。
- 选择“分析”菜单下的“比较均值”选项，再选择“单因素方差分析”。
- 将语文、数学、英语三门课程的成绩分别设置为因变量，班级设置为分组变量。
- 设置显著性水平为0.05，点击“确定”进行方差分析。
3. 结果分析- 观察SPSS输出结果，包括描述性统计、Levene检验、方差分析表等。
- 分析F值、Sig.值等指标，判断不同科目成绩是否存在显著差异。
- 根据分析结果，得出结论并解释原因。
五、实训结果1. 描述性统计- 语文成绩：平均分85分，标准差10分。
- 数学成绩：平均分90分，标准差8分。
- 英语成绩：平均分80分，标准差9分。
sas实验教案-方差分析
实验四方差分析（2学时）一、实验重点用SAS软件进行方差分析，并掌握其分析步骤。
二、实验难点掌握Anova过程过程和GLM过程的应用，以及结果的分析。
三、两组均值比较的总结1、SAS过程的选择：均衡设计、拉丁方设计、正交设计等的一元、多元方差分析和重复测量的方差分析用Anova过程；不能用Anova过程分析的数据就用GLM过程；另外，若需要对各因素间的各水平进行两两比较，则也用GLM过程。
2、结果分析的方法：i) 、单因素的方差分析：先看该因素是否是显著的，若是则看看哪些水平是有显著性差异的，有必要的话还应该找出一个最有利的水平。
ii) 、双因素或多因素的方差分析：先看交互作用是否是显著的，若是则找出一个最有利的组合；若交互作用不显著，但存在主效应是显著的，则可以对显著的主效应分别按单因素的方法去分析。
四、实验举例：五、实验举例例1、2002年12月进行的青贮实验，数据为7个不同品种青贮之间的可溶性有机物含量。
玉米的7个不同品种variety分别为：a1高油玉米647a、a2高油玉米115a、a3高油玉米601、a4高油玉米289、a5农大80、a6玉米3138、a7特种玉米。
每个品种有两个重复，实验数据一共有14个观测值。
分析品种玉米青解：程序如下（其中数据集为L3.anova5_1）：主要输出结果如下：(图4.1)（图4.2）（图4.3）（图4.4）（图4.5）结果分析：(1) 用过程univariate判断正态性从图4.1知，Pr < W 的p值为0.1694，可判断wsc服从正态分布．(2)用过程ANOV A ，检验是否存在显著性差异从图4.2知，p <.0001, 可判断存在显著性差异(3) 用MEANS variety /duncan，可具体的看哪些水平存在差异．从图4.3知，(a2, a5), a6, a1, (a4,a7), a3 它们之间存在差异。
(4) 用MEANS variety /Dunnett ('a1')，可分析它们与对照组‘a1’的差异是否显著。
方差分析的实验报告
方差分析的实验报告方差分析的实验报告引言：方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个样本均值之间的差异。
它可以帮助我们确定某个因素对于观测值的影响是否显著。
本实验旨在通过方差分析方法，探究不同肥料对植物生长的影响。
实验设计：本次实验选取了20个植物作为样本，将它们随机分成四组，每组5个植物。
接下来，每组植物分别施用不同种类的肥料：A、B、C和D。
在施肥后的一段时间内，记录植物的生长情况，包括高度、叶片数和根系长度。
通过方差分析，我们可以比较不同肥料对植物生长的影响是否显著。
结果分析：在进行方差分析之前，我们首先需要检验数据的正态性和方差齐性。
通过对数据进行正态性检验，我们发现所有的变量都满足正态分布的假设，因此我们可以继续进行方差分析。
而方差齐性检验结果显示，高度和叶片数的方差齐性假设成立，但根系长度的方差齐性假设不成立。
因此，在进行方差分析时，我们需要注意根系长度的结果。
接下来，我们进行方差分析。
对于高度和叶片数这两个变量，我们使用单因素方差分析；对于根系长度这个变量，由于方差齐性假设不成立，我们使用Welch的方差分析方法。
对于高度和叶片数，我们发现不同肥料对植物的生长有显著影响（F(3, 16) =5.67, p < 0.05）。
通过进一步的事后比较，我们发现使用肥料A和B的植物的生长显著高于使用肥料C和D的植物。
对于根系长度，我们同样发现不同肥料对植物的生长有显著影响（F(3, 7.38) = 3.42, p < 0.05）。
通过事后比较，我们发现使用肥料A的植物的根系长度显著高于使用肥料C和D的植物，而使用肥料B的植物的根系长度也显著高于使用肥料D的植物。
讨论：通过本次实验，我们可以得出结论：不同肥料对植物的生长有显著影响。
肥料A和B对植物的生长效果最好，而肥料C和D的效果相对较差。
这可能是因为肥料A和B中含有更多的营养物质，能够更好地满足植物的生长需求。
计算机SAS方差分析-40页PPT资料
一、组内观察值数目相等的单向分组资料的方差分析
这是在k组处理中，每处理皆含有n个供试单位的资料如表6.1。 在作方差分析时，其任一观察值的线性模型皆由
yiji ij表示，方差分析如表6.10。
表6.10 组内观察值数目相等的单向分组资料的方差分析
变 异 自由度 平方和 均 方
期望均方EMS
确定多重比较方法
方差分析结果
多重比较结果
调用Sulutionns→Analysis →Analyst
进入表格输入数据（教材P25表27）
Statistics→Descriptive→Summary Statistics…
描述性统计分析
产量点如Analysis,因素点入class 选择统计方法
BC
c
C
推断：根据表6.14多重比较结果可知，施用氮肥(A、B、
C和D)与不施氮肥有显著差异，且施用尿素、碳酸氢铵、
氨水1与不施氮肥均有极显著差异；尿素与碳酸氢铵、碳酸
氢铵与氨水1、氨水1与氨水2处理间均无显著差异。
输入数据
保存数据
运行程序
调用Sulutionns→Analysis →Analyst
(2) F测验 将上述结果录入表6.12
表6.12 表6.11资料的方差分析
变异来源
DF
处理间
4
处理内(试验误差) 15
SS MS
F
F0.05 F0.01
301.2 75.30 11.19** 3.06 4.89
101.0 6.73
总变异
19 402.2
假设H0: AB E，HA: A、 B、 、 E
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实验报告6——SAS方差分析
实验报告实验项目名称方差分析所属课程名称现代统计软件实验类型验证性实验实验日期2014-10-11班级学号姓名成绩实验概述：【实验目的及要求】掌握使用SAS进行单因素方差分析和双（多）因素方差分析的方法。
【实验原理】SAS软件的操作方法及原理【实验环境】（使用的软件）SAS实验内容：【实验方案设计】一、用INSIGHT作方差分析二、用“分析家”作方差分析三、用ANOV A过程和GLM过程进行方差分析【实验过程】（实验步骤、记录、数据、分析）【练习6-1】某公司研制出了A、B、C、D四种新型生产设备，让6个工人分别操作相同的时间，统计他们生产的零件的数量如表6-3（）所示。
试在的显著水平下检验这四种设备在单位时间生产的零件数量是否存在显著差异。
表6-3 四种新型生产设备生产的零件的数量A 75 46 50 56 73 48B 47 50 65 72 46 49C 48 50 52 46 49 65D 68 48 49 63 51 70结果中显示了不同生产设备的盒形图。
可以看出，B和D标准差的差异不显著（菱形的高度差异不大），A和C标准差的差异显著,四者的均值间有一定的差异，但此差异是否显著则需进一步的方差分析。
拟合模型的一般信息列名型变量信息，即type为列名型的，有4个水平，提供参数信息，并且约定，P_2、P_3、P_4、P_5分别为A、B、C、D的标识变量（也称哑变量）。
给出响应变量均值关于自变量不同水平的模型方程，其中，标识变量取值：，其他，，⎩⎨⎧==1P_2Atype，其他，，⎩⎨⎧==1P_3Btype，其他，，⎩⎨⎧==1P_4Ctype根据标识变量的取值，容易求出各农田的平均产量：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧===-=-=DtypeCtypeBtypeAtypeV58.16676.5000-58.16673333.31667.581667.01667.58的均值给出模型拟合的汇总信息，其中：(1) 响应变量type的均值= ；(2) 根均方误差= ；(3) 判定系数R2= ，较小。
sas 方差分析(完全随机)
Shapiro-Wilk W 0.965872 Pr < W 0.8638
g=2
Tests for Normality
Test
பைடு நூலகம்
--Statistic--- -----p Value------
Shapiro-Wilk W 0.983036 Pr < W 0.9763
g=3
Test
--Statistic--- -----p Value------
Sum of Mean DF Squares Square F Value Pr > F
g Error
2 2.3190 1.1595 1.45 0.2567 21 16.7729 0.7987
F=1.45，P=0.2567 >0.05，方差齐
F=4.28，P=0T.0h2e7A5N，OV拒A绝PrHoc0e,d差ur别e 有统计学 意义，三组小鼠FDP酶活力不全相等。
• Bartlett 2检验 ：适用于正态分布资料
• Levene检验：适用于任何分布资料
五、方差分析所用的过程
➢ANOVA过程(Analysis Of Variance) ➢GLM过程(General Linear Model)
PROC ANOVA的过程格式
PROC ANOVA； CLASS 变量表； MODEL 因变量表＝效应； MEANS 效应〈/选择项〉；
PROC GLM的过程格式
PROC GLM； CLASS 变量表； MODEL 因变量表＝效应； MEANS 效应〈/选择项〉；
例1：
以小鼠研究正常肝核糖核酸（RNA）对癌细胞的生 物学作用，试验分为对照组（生理盐水）、水层 RNA组和酚层RNA组，分别用此三种不同处理诱导肝 细胞的FDP酶活力，得数据如下。该三组资料均服 从正态分布，试比较三组均数有无差别?
方差分析实验报告
《SPSS课程实验》报告学生：XXX专业：xxx班级：xxxxx学号：12345678900方差分析实验报告方差分析：根据多个组间样本均值的差别推断总体均数是否存在差别。
一、分析目的：通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平。
检验。
案例：超市规模、货架位置与销量之间的关系按照超市的规模大小（1，2，3）、摆放位置（A,B,C,D）记录其该货物同一周的销量，具体数据如下表所示。
表1 规模大小、摆放位置数据图货物摆放位置超市规模A B C D小型45.50 56.63 65.71 48.53 中型57.65 69.78 73.80 60.57 大型70.78 75.82 82,89 71.75二、步骤：（1）初步拟合模型（2）进一步简化模型（3）残差图对模型拟合的观察（4）拟合劣度检验三、过程与分析（1）表2Levene's Test of Equality of Error Variances aDependent Variable:周销售量F df1 df2 Sig.. 11 12 .Tests the null hypothesis that the error variance of thedependent variable is equal across groups.a. Design: Intercept + size + position + size * position上表2为方差齐性检验的输出结果。
可见P=0，无法判断，无法进行计算。
因此这里无法得到分析结果。
表3Tests of Between-Subjects EffectsDependent Variable:周销售量Source Type III Sum ofSquares df Mean Square F Sig.Corrected Model 3019.333a11 274.485 12.767 .000 Intercept 108272.667 1 108272.667 5.036E3 .000 size 1828.083 2 914.042 42.514 .000 position 1102.333 3 367.444 17.090 .000 size * position 88.917 6 14.819 .689 .663 Error 258.000 12 21.500Total 111550.000 24Corrected Total 3277.333 23a. R Squared = .921 (Adjusted R Squared = .849)上表3为总的方差分析表，第一行即校正模型，是对所用方差分析模型的检验。
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实验报告实验项目名称方差分析所属课程名称统计分析及SAS实现实验类型验证性实验实验日期2016-11-12班级数学与应用数学学号姓名成绩libname Lmf "E:\sas homework\lmf";data Lmf.p51;input Yield Project$@@;cards;5.73 113.49 10.22 12.08 10.49 10.26 11.51 213.27 26.11 23.68 22.46 24.28 28.95 314.38 312.95 30.68 33.29 35.15 3;run;利用INSIGHT模块实现单因素方差分析：步骤如下：结果：表5.1：Yield = ProjectResponse Distribution: NormalLink Function: Identity由表5.1拟合模型的信息知，这个分析是以Yield为响应变量、Project为自变量的线性模型；相应变量的分布（Response Distribution）为正态分布值之差的估计值，其后的t检验是检验这一均值之差是否为0，因p=0.4292>0.05，因此不拒绝均值之差为0的原假设，因此项目2、3的效益率无显著差异。
图5.1 Residual-Predict散点图图5.1残差预测值的散点图可以帮助校验模型的假定。
从图中看出，残差有大体相同的散布，它表明等方差的假设没有问题。
为了验证残差为正态分布的假定，回到数据窗口。
下面利用INSIGHT模块进行残差的正态性检验：结果：表5.8 Tests for DistributionCurve Distribution Mean/Theta Sigma Kolmogorov D Pr > DNormal -0.0000 0.0470 0.1902 0.0841由表5.8残差的正态性检验（Tests for Distribution）得知，p值为0.0841>0.05，因此不拒绝残差是正态分布的原假设。
综上，用单因子方分析检验这三个项目的收益率不存在明显的差异。
99 Bachelor40 Bachelor24 Bachelor20 Bachelor;run;利用“分析家”实现单因素方差分析：结果：The ANOVA Procedure表5.9 Class Level InformationClass Levels Valuesdegree 4 Bachelor College High Middle由表5.9因素水平信息（Class Level Information）得知变量学历（degree）下由4个水平，分别为大学学历（Bachelor）、大专学历（College）、高中学历（High）、初中学历（Middle）。
表5.10：Source DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr>FModel 3 7008.33333 2336.11111 4.97 0.0097Error 20 9395.00000 469.75000Corrected Total 23 16403.3333311.8659176、25.1190499。
图5.2 各水平盒形图由图5.2看出，从左到右依次为本科、初中、大专、高中的盒形图，可以从中对不同水平下均值的差异以及方差的差异有一个直观的了解。
综上，利用单因子方差分析，不同学历的购房者对房价不是有一致的看法。
【练习5-3】工厂订单的多少直接反映了工厂生产的产品的畅销程度，因此工厂订单数目的增减是经营者所关心的。
经营者为了研究产品的外形设计及销售地区对月订单数目的影响，记录了一个月中不同外形设计的该类产品在不同地区的订单数据。
District1 2 3DistrictDesign1 700 450 5602 397 357 4203 697 552 7204 543 302 515试用双因子方差分析检验该产品的外形设计与销售地区是否对订单的数量有所影响。
【解答】利用data数据步实现题目数据：data Lmf.p53;output;end;end;end;cards;652 521 67 486711 548 59 338481 521 50 391509 425 55 348397 561 28 147314 570 24 184157 138 8 96164 194 5 57217 499 5 147145 492 8 108;run;利用“分析家”实现存在交互作用的双因素方差分析：结果：The GLM Procedure表5.19 Class Level InformationClass Levels ValuesDist 5 1 2 3 4 5Type 4 1 2 3 4由表5.19多因素水平信息得知地区（Dist）有5个水平，房型（Type）有四个水平。
图5.3 双因素不同水平下因变量均值差异的连线图由图5.3得出，在因素地区（Dist）的5个水平位置上（朝阳区、海淀区、大兴区、通州区、其他）有5条竖线，对应于因素房型（Type）的四个水平（三室两厅、两室两厅、复式房型、其他）有4条不同颜色的连线。
每条连线与竖线的交点纵坐标是在两因素相应水平下因变量销量（Sale）的均值。
从因素房型（Type）的四个水平对应的连线可以看出：复式房型的销售量最低，且与所在地区关系不大；两室两厅的销售量比较均衡，需求量较多；三室两厅与其它房型的销量则与所在地区密切相关，在朝阳区、海淀区的销量较高，在大兴、通州及其他地区的销量则较低。
从因素地区（Dist）来看，通州区各种房型的销量都较低。
在市区销量最好的房型为三室两厅，在郊区销量最好的房型是两室两厅。
从两室两厅的连线与其他三条连线的交叉可直观地看出地区（Dist）与房型（Type）有交互作用。
表5.20 Analysis of VarianceSource DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr > FModel 19 1789228.275 94169.909 65.07 <.0001Error 20 28942.500 1447.125Corrected Total 39 1818170.775由表5.20方差分析得知，双因素考虑交互作用的方差分析模型是显著的，其中F统计量的值为65.07，对应的p值小于0.0001。
表5.21 Summary of fitR-Square Coeff Var Root MSE Sale Mean0.984082 14.05416 38.04110 270.6750input Prof@@;output;end;end;end;cards;0.1035 -0.0289 -0.0504 0.05290.0447 0.003 0.0261 -0.03440.1125 0.0485 0.0182 0.09760.0792 0.0512 0.0056 0.0193-0.0655 -0.0906 -0.0967 -0.0281-0.0432 -0.0348 -0.1243 -0.0408;run;①利用INSIGHT模块实现单因素各公司（Comp）方差分析：结果：表5.23：Prof = CompResponse Distribution: NormalLink Function: Identity由表5.23拟合模型的信息知，这个分析是以Prof为响应变量、Comp为自变量的线性模型；相应变量的分布（Response Distribution）为正态分布（Normal）；关联函数（Link Function）是恒等函数（Identity）。
表5.24 Nominal Variable InformationLevel Comp1 12 23 3之差的估计值，其后的t检验是检验这一均值之差是否为0，因p=0.4595>0.05，因此不拒绝均值之差为0的原假设，因此公司1、4的利润率无显著差异。
同理子公司1、2、3、4的利润率无显著差异。
②利用“分析家”实现单因素（主营业务）方差分析：结果：The ANOVA Procedure表5.31 Class Level InformationClass Level InformationClass Levels ValuesWork 3 1 2 3由表5.31因素水平信息（Class Level Information）得知变量Work（主营业务）下由3个水平，分别为1、2、3。
表5.32 Analysis of VarianceSource DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr > FModel 2 0.05933212 0.02966606 16.23 <.0001Error 21 0.03839531 0.00182835Corrected Total 23 0.09772742由表5.32方差分析表可知，经过F检验，F统计量的值为16.23，对应的p图5.4 各水平盒形图由图5.4看出，从左到右依次为主营业务1、2、3的盒形图，可以从中对不同水平下均值的差异以及方差的差异有一个直观的了解。
综上，利用单因子方差分析，各主营业务的利润率有显著差异。
③利用proc glm过程步实现双因素方差分析：proc glm data=Lmf.p55;class Work Comp;model prof=Work Comp;run;结果：The GLM Procedure表5.37 Class Level InformationClass Levels ValuesWork 3 1 2 3Comp 4 1 2 3 4由表5.37多因素水平信息得知主营业务（Work）有三个水平，子公司（Comp）有四个水平。
表5.38 Analysis of VarianceSource DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr > FModel 5 0.07757365 0.01551473 13.86 <.0001Error 18 0.02015377 0.00111965Corrected Total 23 0.09772742由表5.38方差分析得知，F统计量的值为13.86，对应的p值小于0.0001，因此拒绝两因素主营业务（Work）与子公司（Comp）对利润率无影响的原假设。