《医学统计学》课程教学资源（SAS相关材料）4 方差分析

变 方差分析 Analysis of Variance SSaS彭城 Slide I

彭斌 Slide 1 方差分析 Analysis of Variance

坐 一、方差分析的数据格式要求 > 统计软件对方差分析的数据格式要求与对两个样本均 数比较的t检验的要求是完全相同的：应变量Y)和不同 的处理因素(Factors)均应以单独的变量(Variables)在数 据集中体现，某个处理因素的各个水平就是其对应变 量的取值。 >例如：考查3种解毒药A、B、C的效果，同时设立一个 空白对照D。每组6只大白鼠，用药一段时间后测定其 血中胆碱酯酶含量(Y)。(《医学统计学》余松林主编， p92) 此例方差分析的数据结构是怎样的？ SSaS彭w Slide 2

彭斌 Slide 2 一、方差分析的数据格式要求  统计软件对方差分析的数据格式要求与对两个样本均 数比较的t检验的要求是完全相同的：应变量(Y)和不同 的处理因素(Factors)均应以单独的变量(Variables)在数 据集中体现，某个处理因素的各个水平就是其对应变 量的取值。  例如：考查3种解毒药A、B、C的效果，同时设立一个 空白对照D。每组6只大白鼠，用药一段时间后测定其 血中胆碱酯酶含量(Y)。（《医学统计学》余松林主编， p92） 此例方差分析的数据结构是怎样的？

组别(GD胆碱酯酶含量YO 如果只有两组， 23 就是t检验的格 12 式 18 16 >A组，6个数据 28 14 B 28 B 31 B 23 B 24 B组，6个数据 B 28 B 34 C 14 24 17 19 C组，6个数据 16 C 22 D 8 D 12 D 21 D 19 D组，个数据 D 14 D 15 SSaS彭城 Slide 3

彭斌 Slide 3 组别(Grp) 胆碱酯酶含量(Y) A 23 A 12 A 18 A 16 A 28 A 14 B 28 B 31 B 23 B 24 B 28 B 34 C 14 C 24 C 17 C 19 C 16 C 22 D 8 D 12 D 21 D 19 D 14 D 15 A组，6个数据 B组，6个数据 C组，6个数据 D组，6个数据 如果只有两组， 就是t检验的格 式

坐 二、方差分析的SAS过程 >方差分析由SAS/STAT模块来完成，常用的有ANOVA2过程 和GLM过程。前者运算速度较快，但主要运用于平衡数 据，即每个组内的非缺失观测值数日应相同；后者运 算速度较慢，但功能强大，既可用于平衡数据也可用 于非平衡数据。 > ANOVA与GLM的常规用法几乎完全相同，因此，这里就 合并介绍。 提示：要深入了解它们，请自行参阅SAS的帮助或相 关参考文献。 SSaS.影w Slide 4

彭斌 Slide 4 二、方差分析的SAS过程  方差分析由SAS/STAT模块来完成，常用的有ANOVA过程 和GLM过程。前者运算速度较快，但主要运用于平衡数 据，即每个组内的非缺失观测值数目应相同；后者运 算速度较慢，但功能强大，既可用于平衡数据也可用 于非平衡数据。  ANOVA与GLM的常规用法几乎完全相同，因此，这里就 合并介绍。 提示：要深入了解它们，请自行参阅SAS的帮助或相 关参考文献

ANOVA、GLM过程的常用语句： PROC ANOVA options>; PROC GLM ; CLASS variables CLASS variables MODEL dependents=effects ; MODEL dependents=effects ; MEANS effects ; MEANS effects ; 以上两个过程中带下划线的语句是必需的，其余语句是可选的。 注：此处仅仅列出了这两个过程的常用语句，其它所有相关语句请参阅 SAS帮助及相关文献。 SSaS彭城 Slide 5

彭斌 Slide 5 ANOVA、GLM过程的常用语句： PROC ANOVA ; CLASS variables ; MODEL dependents=effects ; MEANS effects ; PROC GLM ; CLASS variables ; MODEL dependents= effects ; MEANS effects ; 以上两个过程中带下划线的语句是必需的，其余语句是可选的。 注：此处仅仅列出了这两个过程的常用语句，其它所有相关语句请参阅 SAS帮助及相关文献

变 1、CLASS语句 CLASS语句指明需要在MODEL语句中使用的“考查因素”，主要是 处理因素，其类型应是分类变量；CLASS语句应该出现在 MODEL语句之前。 2、MODEL语句 MODEL语句指定分析的模型，是方差分析中至关重要的一条语句， 指定模型方式为：“结果变量=考查因素”，注意它们都是变量 名。 例如： CLASS grp, MODEL y=grp;考查一个因素grp对y的影响 CLASS a b,两个分类变量（考查因素） MODEL y=aba*b;模型中包含三部份：a因素对y的影响；b 因素对y的影响；a与b两个因素在y上面的交互作用。 SSaS彭摊 Slide 6

彭斌 Slide 6 1、CLASS语句 CLASS语句指明需要在MODEL语句中使用的“考查因素”，主要是 处理因素，其类型应是分类变量；CLASS语句应该出现在 MODEL语句之前。 2、 MODEL语句 MODEL语句指定分析的模型，是方差分析中至关重要的一条语句， 指定模型方式为：“结果变量=考查因素”，注意它们都是变量 名。 例如： CLASS grp ; MODEL y=grp; 考查一个因素grp对y的影响 CLASS a b; 两个分类变量（考查因素） MODEL y=a b a*b; 模型中包含三部份：a因素对y的影响；b 因素对y的影响；a与b两个因素在y上面的交互作用

3、EANS语句 MEANS语句指定要进行多重比较的考查因素及比较方法 多重比较的方法有： BON(Bonferroni检验)、DUNCAN(新复极差法) DUNNETT、GABRIEL、LSD(最小显著差法)、SCHEFFE、SIDAK、 SNK(q检验)、TUKEY、WALLER 最为常用的有两个： SNK (Student-Newman-Keuls multiple range test) DUNNETT:多个试验组与一个共用对照组的比较，使用时 需指明对照组是谁。 例如： MEANS grp /SNK;/*grp是要进行多重比较的因素，方法SNK*/ MEANS grp/DUNNETT('Control');/*Control是对照的取值*/ MEANS grp/DUNNETT(1');/÷1是对照的取值*/ SSaS彭城 Slide 7

彭斌 Slide 7 3、 MEANS语句 MEANS语句指定要进行多重比较的考查因素及比较方法 多重比较的方法有： BON（Bonferroni检验）、DUNCAN（新复极差法）、 DUNNETT、GABRIEL、LSD（最小显著差法）、SCHEFFE、SIDAK 、 SNK（q检验）、TUKEY 、WALLER 最为常用的有两个： SNK法（Student-Newman-Keuls multiple range test） DUNNETT：多个试验组与一个共用对照组的比较，使用时 需指明对照组是谁。 例如： MEANS grp /SNK; /*grp是要进行多重比较的因素，方法SNK*/ MEANS grp /DUNNETT(‘Control’);/* Control是对照的取值 */ MEANS grp /DUNNETT(‘1’);/* 1是对照的取值 */

要 三、不同设计类型资料的方差分析 (一)完全随机设计资料的方差分析 >例6-1：考查3种解毒药A、B、C的效果，同时设立一 个空白对照D。每组6只大白鼠，用药一段时间后测定 其血中胆碱酯酶含量(Y),结果如下表。(《医学统计 学》余松林主编，p92) 试问不同解毒药的效果有没有差异？ 组别(Grp) 胆碱酯酶含量(Y) A 23 12 18 16 28 14 B 28 31 23 24 28 34 C 14 24 17 19 16 22 D 8 12 21 19 14 15 SSaS彭w Slide 8

彭斌 Slide 8 三、不同设计类型资料的方差分析  例6-1：考查3种解毒药A、B、C的效果，同时设立一 个空白对照D。每组6只大白鼠，用药一段时间后测定 其血中胆碱酯酶含量(Y)，结果如下表。（《医学统计 学》余松林主编，p92） 试问不同解毒药的效果有没有差异？ 组别(Grp) A 23 12 18 16 28 14 B 28 31 23 24 28 34 C 14 24 17 19 16 22 D 8 12 21 19 14 15 胆碱酯酶含量(Y) （一）完全随机设计资料的方差分析

首先建立SAS数据集 >建立数据集的方式比较灵活，建议选择熟悉的一种。 以下程序供参考 data ex61b; 数据中没有分组标识，需要用程序产生 input y @ data ex6la; grp=int((n-1)/6); input grps @@ cards; do i=1 to 6; 231218162814 283123242834 input y @e; 142417191622 output; 8 1221191415 end; 每一个数据都有分组标识 cards; run; data ex61c; A231218162814 input y grps @@ B283123242834 cards; C142417191622 23A12A18A16A28A14A D81221191415 28B31B23B24B28B34B 14C24C17C19C16C22C run; 8D12D21D19D14D15D 一行数据中有一个分组标识 SSaS彭城 run; Slide 9

彭斌 Slide 9 首先建立SAS数据集  建立数据集的方式比较灵活，建议选择熟悉的一种。 以下程序供参考 data ex61a; input grp$ @@; do i=1 to 6; input y @@; output; end; cards; A 23 12 18 16 28 14 B 28 31 23 24 28 34 C 14 24 17 19 16 22 D 8 12 21 19 14 15 ; run; data ex61b; input y @@; grp=int((_n_-1)/6); cards; 23 12 18 16 28 14 28 31 23 24 28 34 14 24 17 19 16 22 8 12 21 19 14 15 ; run; data ex61c; input y grp$ @@; cards; 23 A 12 A 18 A 16 A 28 A 14 A 28 B 31 B 23 B 24 B 28 B 34 B 14 C 24 C 17 C 19 C 16 C 22 C 8 D 12 D 21 D 19 D 14 D 15 D ; run; 一行数据中有一个分组标识 数据中没有分组标识，需要用程序产生 每一个数据都有分组标识

变 调用GLM过程进行方差分析 分析：此处需要分析的变量（应变量、结果变量）是y,处理 因素（干预因素、考查因素）为分组变量gp,因而方差分析 的模型为：y=grp。据此编制SAS程序如下： PROC GLM DATA=ex61a; CLASS grp; /*处理因素*/ MODEL y=grp;/*一个处理因素对Y的影响*/ RUN; QUIT; /*退出G工M过程，否则处于运行状态*/ 输出结果如下： SSaS彭w Slide 10

彭斌 Slide 10 调用GLM过程进行方差分析 PROC GLM DATA=ex61a; CLASS grp; /*处理因素*/ MODEL y=grp; /*一个处理因素对Y的影响*/ RUN; QUIT; /*退出GLM过程，否则处于运行状态*/ 输出结果如下： 分析：此处需要分析的变量（应变量、结果变量）是y，处理 因素（干预因素、考查因素）为分组变量grp，因而方差分析 的模型为：y=grp。据此编制SAS程序如下：