sas的glm和anova基礎(chǔ)

1、多組資料均數(shù)比較我們一般采用方差分析的方法，SAS中方差分析的功能非常全面，能實(shí)現(xiàn)方差分析功能的過程有anova過程和glm過程。一、anova過程和glm過程簡介1anova過程anova過程存在于stat模塊，主要的功能就是進(jìn)行方差分析。anova過程用以對(duì)平衡實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)資料（各分組因素各水平的所有組合具有相同的樣本量或觀察值）進(jìn)行分析，不能用于對(duì)非平衡實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)資料的方差分析。它比glm過程的運(yùn)行速度要快，要求的存貯空間也要小一些。a

2、nova過程的一般格式如下：PROCANOVA＜選項(xiàng)列表＞；CLASS變量名列表；MODEL應(yīng)變量＝自變量表達(dá)式＜選項(xiàng)列表＞；ABSB變量列表；BY變量名；FREQ變量名；MANOVA＜檢驗(yàn)選項(xiàng)＞＜詳細(xì)選項(xiàng)＞；MEANS自變量表達(dá)式＜選項(xiàng)＞；REPEATED變量名水平數(shù)＜（各水平值）＞＜選項(xiàng)＞；TEST＜H＝變量表達(dá)式＞E＝變量表達(dá)式；procanova語句啟動(dòng)anova過程的運(yùn)行，其后的選項(xiàng)列表可含有以下項(xiàng)目：DATA＝數(shù)據(jù)集名MAN

3、OVAmeans語句：指定anova過程計(jì)算指定變量各水平下反應(yīng)變量的均值、標(biāo)準(zhǔn)差，并進(jìn)行組間的多重比較。repeated語句：如果反應(yīng)變量為重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)，此語句用以指定anova過程進(jìn)入重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)方差分析模式。其中的變量名代表重復(fù)測(cè)量因素（如測(cè)量時(shí)間等），其后水平數(shù)代表重復(fù)測(cè)量的次數(shù)，如果需指定重復(fù)測(cè)量各次的具體標(biāo)識(shí)，可在其后按順序列出，并用圓括號(hào)括起來。test語句：用以進(jìn)行其他類型的f檢驗(yàn)，這種檢驗(yàn)不同于通常方差分析中以誤差均方

4、為分母的f檢驗(yàn)，其中的選項(xiàng)“h＝”用以指定作為分子的變量表達(dá)式（必須在model語句中出現(xiàn)過），“e＝”用以指定一個(gè)作為分母的變量。2glm過程glm過程也存在于stat模塊中，它執(zhí)行以最小二乘法進(jìn)行模型擬合的功能。以此過程可以實(shí)現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法有回歸分析、方差分析、協(xié)方差分析、多元方差分析以及偏相關(guān)分析。glm過程對(duì)數(shù)據(jù)的分析處理均在一般線性模型的框架下進(jìn)行，反應(yīng)變量可以為一個(gè)或多個(gè)連續(xù)型變量，自變量可為連續(xù)型也可為離散型。glm過程的