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方差分析需进行正态性及方差相等的检验 [SAS程序]　　　　　　　　　/*Test of normality in groups*/ PROC SORT DATA=data_prg.anova_sc; BY ranliao ; RUN; PROC UNIVARIATE DATA=data_prg.anova_sc NORMAL; VAR shecheng; BY ranliao ; RUN; /* Bartletts test for H.V. */ /* H.V.=homogeneity of variance */ PROC MEANS DATA=data_prg.anova_sc NOPRINT; VAR shecheng; BY ranliao ; OUTPUT OUT=a1 N=n CSS=ss STD=s; RUN; /*[PREANOVA.SAS]*/ DATA a2; SET a1; v=n-1; /*V为自由度*/ _type_=1; buf=2*v*LOG(s); u=1/v; RUN; PROC MEANS DATA=a2 NOPRINT; VAR _type_ ss v buf u; OUTPUT OUT=a3 SUM=k t_ss t_v t1 t2; RUN; DATA _null_; FILE PRINT; SET a3; chi_sqr=LOG(t_ss/t_v)*t_v-t1; adjusted=chi_sqr/(1+1/3/(k-1)*(t2-1/t_v)); p=1-PROBCHI(adjusted,k-1); PUT @12 Chi Square @30 Adjusted Chi Square @55 ProbChi #3 @12 chi_sqr 10.4 @30 adjusted 10.4 @55 p 7.4; RUN; [PREANOVA.SAS修改指导]　程序直接调用已建立的SAS数据集ANOVA。先用SORT过程对该数据集按ranliao 进行排序,BY语句中出现的变量,排在前面的变化慢,后面的变化快。例如,假设只有2个变量出现在BY语句中,X在前,Y在后,即BY X Y;, X有2个值1和2,Y有2个值5和6,则在排完序的数据集中,X=1且Y=5的观测排在最前面,其次是X=1,Y=6,再其次是X=2,Y=5,最后是X=2,Y=6。对排完序以后的数据集调用UNIVARIATE过程进行单变量分析,加上选择项NORMAL,表示要进行正态性检验;VAR指定要进行分析的变量;BY语句指明要分组进行分析, 即对ranliao的各组都分别进行一次单变量分析。[输出结果之一]其中Tests for Normality项下的“Shapiro-Wilk W 0.823027 Pr W 0.0937”是使用了NORMAL选择项的结果,它采用的是W检验,0.937就是P值,P值越大,一般表明正态性越好。 进行Bartlette方差齐性检验,首先使用了1个MEANS过程。这个过程可以输出许多常用的统计量,如均值、总和、标准差等。NOPRINT表明不MEANS过程, 无此项则该过程要产生一些输出结果。OUTPUT语句用选择项OUT=规定1个输出数据集名A1,该数据集包含观测数的变量N,偏差平和的变量SS,标准差的变量S。在这个OUTPUT语句中,OUT=,N=, CSS=和STD=都是关键词,A1,N,SS和S是自己规定的数据集名名。BY语句指明分组变量。根据Bartlette法,MEANS过程后紧跟着一个DATA步,里面使用了自然对数函数LOG(),SAS还提供了以10为底的常用对数LOG10()和以2为底的对数函数LOG2()。DATA步之后再跟1个MEANS过程,输出1个数据集A3,它包含数据集A2中变量_TYPE_,SS,V,BUF和U的总和K,T_SS,T_V,T1和T2。最后1个DATA步使用空数据集名_NULL_,表明该数据步中不产生数据集, 这样可以节省资源也节省时间,因为在该步中只想产生一些输出。首先用FILE语句指明输出的设备,FILE后面可以跟着1个外部文件名(建立1个外部文件),也可以跟PRN:(输出到打印机),或跟1个文件名标记(作用同跟着文件名一样),本例中跟PRINT, 表示要输出到OUTPUT窗口。与FILE语句配合使用的是PUT语句,PUT语句指明要输出的内容,这些内容输出到PUT语句前面最近的1个FILE语句指明的设备。@为列指针,#为行指针,整个PUT语句的意思是说,先把指针移到12列, 输出字符串Chi Square, 接着把指针移到