SAS-一元配置分散分析

ANOVAはAnalysisofVarianceの略です。SASでは、PROC ANOVA。さまざまな実験計画からのデータの分析を実行します。このプロセスでは、従属変数と呼ばれる連続応答変数が、独立変数と呼ばれる分類変数によって識別される実験条件下で測定されます。応答の変動は分類の影響によるものと想定され、残りの変動はランダムエラーによって説明されます。

構文

SASでPROCANOVAを適用するための基本的な構文は次のとおりです。

PROC ANOVA dataset ;
CLASS Variable;
MODEL Variable1 = variable2 ;
MEANS ;

以下は、使用されるパラメーターの説明です-

dataset データセットの名前です。
CLASS 変数に分類変数として使用される変数を与えます。
MODEL データセットの特定の変数を使用してフィットするモデルを定義します。
Variable_1 and Variable_2 分析で使用されるデータセットの変数名です。
MEANS 計算のタイプと平均の比較を定義します。

ANOVAの適用

SASでANOVAを適用する概念を理解しましょう。

例

データセットSASHELP.CARSについて考えてみましょう。ここでは、変数の車種とその馬力の間の依存関係を調べます。車のタイプはカテゴリ値を持つ変数であるため、クラス変数と見なし、これらの変数の両方をモデルで使用します。

PROC ANOVA DATA = SASHELPS.CARS;
CLASS type;
MODEL horsepower = type;
RUN;

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます。

平均によるANOVAの適用

SASでMEANSを使用してANOVAを適用する概念を理解しましょう。

例

トルコのスチューデント化手法を使用してさまざまな車種の平均値を比較するMEANSステートメントを適用することで、モデルを拡張することもできます。車種のカテゴリは、各カテゴリの馬力の平均値と、次のようないくつかの追加値とともに一覧表示されます。誤差平均二乗など。

PROC ANOVA DATA = SASHELPS.CARS;
CLASS type;
MODEL horsepower = type;
MEANS type / tukey lines;
RUN;

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます。