實驗報告6-SAS方差分析

實驗報告實驗項目名稱方差分析所屬課程名稱現(xiàn)代統(tǒng)計軟件實驗類型驗證性實驗實驗日期2014-10-11班級學(xué)號姓名成績實驗概述：【實驗?zāi)康募耙蟆空莆帐褂肧AS進行單因素方差分析和雙（多）因素方差分析的方法。【實驗原理】SAS軟件的操作方法及原理【實驗環(huán)境】（使用的軟件）SAS9.1實驗內(nèi)容：【實驗方案設(shè)計】一、用INSIGHT作方差分析二、用“分析家”作方差分析三、用ANOVA過程和GLM過程進行方差分析【實驗過程】（實驗步驟、記錄、數(shù)據(jù)、分析）【練習(xí)6-1】某公司研制出了A、B、C、D四種新型生產(chǎn)設(shè)備，讓6個工人分別操作相同的時間，統(tǒng)計他們生產(chǎn)的零件的數(shù)量如表6-3（lx6_1.xls）所示。試在0.01的顯著水平下檢驗這四種設(shè)備在單位時間生產(chǎn)的零件數(shù)量是否存在顯著差異。表6-3四種新型生產(chǎn)設(shè)備生產(chǎn)的零件的數(shù)量A754650567348B475065724649C485052464965D684849635170結(jié)果中顯示了不同生產(chǎn)設(shè)備的盒形圖。可以看出，B和D標(biāo)準(zhǔn)差的差異不顯著（菱形的高度差異不大），A和C標(biāo)準(zhǔn)差的差異顯著,四者的均值間有一定的差異，但此差異是否顯著則需進一步的方差分析。擬合模型的一般信息列名型變量信息，即type為列名型的，有4個水平，提供參數(shù)信息，并且約定，P_2、P_3、P_4、P_5分別為A、B、C、D的標(biāo)識變量（也稱啞變量）。給出響應(yīng)變量均值關(guān)于自變量不同水平的模型方程，其中，標(biāo)識變量取值：根據(jù)標(biāo)識變量的取值，容易求出各農(nóng)田的平均產(chǎn)量：給出模型擬合的匯總信息，其中：(1)響應(yīng)變量type的均值=55.6667；(2)根均方誤差=10.3755；(3)判定系數(shù)R2=0.0733，較小。其值越大，說明自變量的信息對說明因變量信息的貢獻越大，即分類變量取不同的值對因變量的影響越顯著。方差分析表從方差分析表可以看出，p值大于0.05（顯著水平），所以不能拒絕原假設(shè)，即不同設(shè)備的產(chǎn)量無顯著差異，也即四種新型設(shè)備的產(chǎn)量無顯著差異。II型檢驗，它是方差分析表的細化，因為本例是單因素的，所以這一行與上圖的“Model”一行相同。參數(shù)估計表，其中有關(guān)于不同設(shè)備產(chǎn)量差異的估計和檢驗：(1)根據(jù)標(biāo)識變量規(guī)定的方法，Intercept后的估計58.1667是對應(yīng)設(shè)備D的產(chǎn)量的樣本均值，其后的t檢驗是檢驗總體均值是否為0。這里p值<0.0001<0.01=α，故總體均值顯著非0。(2)設(shè)備A后的估計-0.1667是設(shè)備A與設(shè)備D的產(chǎn)量均值之差的估計值，其后的t檢驗也是檢驗這三個產(chǎn)量均值之差是否為0。由于p值的絕對值為0.9781>0.01，所以設(shè)備A與設(shè)備D的產(chǎn)量沒有顯著差異，即設(shè)備A與設(shè)備D的產(chǎn)量無顯著差異。(3)設(shè)備B后的估計-3.3333是設(shè)備B與設(shè)備D的產(chǎn)量均值之差的估計值，其后的t檢驗也是檢驗這兩個產(chǎn)量均值之差是否為0。由于p值的絕對值為0.5841>0.01，所以設(shè)備B與設(shè)備D的產(chǎn)量沒有顯著差異，即設(shè)備B與設(shè)備D的產(chǎn)量無顯著差異。(3)設(shè)備C后的估計-6.5000是設(shè)備C與設(shè)備D的產(chǎn)量均值之差的估計值，其后的t檢驗也是檢驗這兩個產(chǎn)量均值之差是否為0。由于p值的絕對值為0.2908>0.01，所以設(shè)備V與設(shè)備D的產(chǎn)量沒有顯著差異，即設(shè)備C與設(shè)備D的產(chǎn)量無顯著差異。殘差和預(yù)測值的散點圖，這個圖可以幫助校驗?zāi)Ｐ偷募俣ā膱D中看出，殘差有大體相同的散布，它表明等方差的假設(shè)沒有問題。p值大于0.01，不能拒絕原假設(shè)，表明可以認為殘差是正態(tài)分布的【練習(xí)6-2】某學(xué)校對大一到大四的學(xué)生身高進行調(diào)查，分別在各系取男生和女生各8人，調(diào)查結(jié)果如表6-4所示(lx6_2.xls)所示。年級和性別之間無交互作用，試在0.01的顯著水平下判斷:(1)不同年級的學(xué)生平均身高是否有顯著差異;(2)男生和女生的平均身高是否有顯著差異.表6-4學(xué)生身高數(shù)據(jù)年級性別身高大一男生175169173182165172175176女生165164160167158172162165大二男生168175179185169172174176女生163156162173180163168164大三男生172183172170169167173168女生162165158156163170162166大四男生182175168173175172168180女生156158165164168173167162(1)結(jié)果中顯示了不同年紀(jì)的盒形圖。可以看出，大三、大四和大一標(biāo)準(zhǔn)差的差異不顯著（菱形的高度差異不大），四者的均值間有一定的差異，但此差異是否顯著則需進一步的方差分析。擬合模型的一般信息列名型變量信息，即grade為列名型的，有4個水平，提供參數(shù)信息，并且約定，P_2、P_3、P_4、P_5分別為大二、大三、大四、大一的標(biāo)識變量（也稱啞變量）。給出響應(yīng)變量均值關(guān)于自變量不同水平的模型方程，其中，標(biāo)識變量取值：根據(jù)標(biāo)識變量的取值，容易求出各年紀(jì)的平均身高：給出模型擬合的匯總信息，其中：(1)響應(yīng)變量grade的均值=168.8906；(2)根均方誤差=7.0400；(3)判定系數(shù)R2=0.0270，較小。其值越大，說明自變量的信息對說明因變量信息的貢獻越大，即分類變量取不同的值對因變量的影響越顯著。方差分析表從方差分析表可以看出，p值大于0.01（顯著水平），所以不能拒絕原假設(shè)，即不同年紀(jì)的身高無顯著差異，也即四個年紀(jì)的學(xué)生身高無顯著差異。II型檢驗，它是方差分析表的細化，因為本例是單因素的，所以這一行與上圖的“Model”一行相同。參數(shù)估計表，其中有關(guān)于不同農(nóng)田產(chǎn)量差異的估計和檢驗：(1)根據(jù)標(biāo)識變量規(guī)定的方法，Intercept后的估計168.7500是對應(yīng)大一的身高的樣本均值，其后的t檢驗是檢驗總體均值是否為0。這里p值<0.0001<0.01=α，故總體均值顯著非0。(2)大二后的估計1.6875是大二與大一的身高均值之差的估計值，其后的t檢驗也是檢驗這三個產(chǎn)量均值之差是否為0。由于p值的絕對值為0.5004>0.01，所以大二與大一的產(chǎn)量沒有顯著差異，即大二與大一的學(xué)生身高無顯著差異。(3)大三后的估計-1.5000是大三與大一的身高均值之差的估計值，其后的t檢驗也是檢驗這兩個產(chǎn)量均值之差是否為0。由于p值的絕對值為0.5490>0.01，所以大三與大一的身高沒有顯著差異，即大三與大一的身高無顯著差異。(3)大四后的估計0.3750是大四與大一的身高均值之差的估計值，其后的t檢驗也是檢驗這兩個產(chǎn)量均值之差是否為0。由于p值的絕對值為0.8807>0.01，所以大四與大一的身高沒有顯著差異，即大四與大一的身高無顯著差異。殘差和預(yù)測值的散點圖，這個圖可以幫助校驗?zāi)Ｐ偷募俣ā膱D中看出，殘差有大體相同的散布，它表明等方差的假設(shè)沒有問題。p值大于0.01，不能拒絕原假設(shè)，表明可以認為殘差是正態(tài)分布的（2）結(jié)果中顯示了不同年紀(jì)的盒形圖?？梢钥闯觯猩团鷺?biāo)準(zhǔn)差的差異不顯著（菱形的高度差異不大），兩者的均值間有一定的差異，但此差異是否顯著則需進一步的方差分析。擬合模型的一般信息列名型變量信息，即sex為列名型的，有2個水平，提供參數(shù)信息，并且約定，P_2、P_3分別為男生和女生的標(biāo)識變量（也稱啞變量）。給出響應(yīng)變量均值關(guān)于自變量不同水平的模型方程，其中，標(biāo)識變量取值：根據(jù)標(biāo)識變量的取值，容易求出各性別的平均身高：給出模型擬合的匯總信息，其中：(1)響應(yīng)變量sex的均值=168.8906；(2)根均方誤差=5.2309；(3)判定系數(shù)R2=0.44494，較小。其值越大，說明自變量的信息對說明因變量信息的貢獻越大，即分類變量取不同的值對因變量的影響越顯著。方差分析表從方差分析表可以看出，p值小于0.01（顯著水平），所以拒絕原假設(shè)，即不同性別的身高有顯著差異II型檢驗，它是方差分析表的細化，因為本例是單因素的，所以這一行與上圖的“Model”一行相同。參數(shù)估計表，其中有關(guān)于不同性別身高差異的估計和檢驗：(1)根據(jù)標(biāo)識變量規(guī)定的方法，Intercept后的估計164.2813是對應(yīng)女生的身高的樣本均值，其后的t檢驗是檢驗總體均值是否為0。這里p值<0.0001<0.01=α，故總體均值顯著非0。(2)男生后的估計1.6875是男生與女生的身高均值之差的估計值，其后的t檢驗也是檢驗這三個產(chǎn)量均值之差是否為0。由于p值的絕對值為<0.01，所以男生與女生的身高有顯著差異殘差和預(yù)測值的散點圖，這個圖可以幫助校驗?zāi)Ｐ偷募俣?。從圖中看出，殘差有大體相同的散布，它表明等方差的假設(shè)沒有問題。p值大于0.01，不能拒絕原假設(shè)，表明可以認為殘差是正態(tài)分布的【練習(xí)6-3】某家上市公司有若干下屬子公司，公司主要經(jīng)營三種業(yè)務(wù)。公司總裁為了解下屬公司的經(jīng)營狀況，從下屬公司中隨機抽出了四家公司，并調(diào)查了每家公司在這三種主營業(yè)務(wù)上的連續(xù)兩個季度的利潤率，調(diào)查結(jié)果如表6-5（lx6_3.xls）所示。表6-5四家子公司的主營業(yè)務(wù)利潤率(％)公司1公司2公司3公司4主營業(yè)務(wù)1季度110.35-2.89-5.045.29季度24.470.302.61-3.44主營業(yè)務(wù)2季度111.254.851.829.76季度27.925.120.561.93主營業(yè)務(wù)3季度1-6.55-9.06-9.67-2.81季度2-4.32-3.48-12.43-4.08試進行用雙因素方差分析并回答以下問題：(1)各子公司的利潤率是否有顯著的差異(2)各主營業(yè)務(wù)的利潤率是否有顯著的差異(3)不同子公司在各主營業(yè)務(wù)上的利潤率是否有所差別datazy3;keepWorkComponyProfit;doWork='主營業(yè)務(wù)1','主營業(yè)務(wù)2','主營業(yè)務(wù)3';doCompony='公司1','公司2','公司3','公司4';doC='1','2';inputProfit@;output;end;end;end;cards;10.354.47-2.890.30-5.042.615.29-3.44 11.257.924.855.121.820.569.761.93 -6.55-4.32-9.06-3.48-9.67-12.43-2.81-4.08;run;進行有交互作用的雙因子方差分析：procglmdata=zy3;classWorkCompony;modelProfit=WorkComponyWork*Compony;run;（1）由上圖可知，因素Work的p值<0.0001<0.05，因此有顯著性差異，所以各子公司的利潤率有顯著的差異（2）因素Compony的p值<0.05，因此有顯著性差異。所以各主營業(yè)務(wù)的利潤率有顯著的差異。（3）因素A與B的交互作用(Work*Compony)的p值>0.05，因此沒有顯著性差異，所以不同子公司在各主營業(yè)務(wù)上的利潤率沒有差別【小結(jié)】了解使用SAS進行單因素方差分析和雙（多）因素方差分析的方法。主要包括用INSIGHT作方差分析、用“分析家”作方差分析、用ANOVA過程和GLM過程進行方差分析。指導(dǎo)教師評語及成績：評語：成績：指導(dǎo)教師簽名：批閱日期：實驗報告說明1．實驗項目名稱：要用最簡練的語言反映實驗的內(nèi)容。要求與實驗指導(dǎo)書中相一致。2．實驗類型：一般需說明是驗證型實驗還是設(shè)計型實驗，是創(chuàng)新型實驗還是綜合型實驗。3．實驗?zāi)康呐c要求：目的要明確，要抓住重點，符合實驗指導(dǎo)書中的要求。4．實驗原理：簡要說明本實驗項目所涉及的理論知識。5．實驗環(huán)境：實驗用的軟硬件環(huán)境（配置）。6．實驗方案設(shè)計（思路、步驟和方法等）：這是實驗報告極其重要的內(nèi)容。概括整個實驗過程。對于操作型實驗，要寫明依據(jù)何種原理、操作方法進行實驗，要寫明需要經(jīng)過哪幾個步驟來實現(xiàn)其操作。對于設(shè)計型和綜合型實驗，在上述內(nèi)容基礎(chǔ)上還應(yīng)該畫出流程圖、設(shè)計思路和設(shè)計方法，再配以相應(yīng)的文字說明。對于創(chuàng)新型實驗，還應(yīng)注明其創(chuàng)新點、特色。7．實驗過程（實驗中涉及的記錄、數(shù)據(jù)、分析）：寫明上述實驗方案的具體實施，包括實驗過程中的記錄、數(shù)據(jù)和相應(yīng)的分析（原程序、程序運行結(jié)果、結(jié)果分析解釋）。8．