使用SAS进行方差分析与多重比较

本资源主要介绍了如何在SAS软件中对转换后的数据进行方差分析，特别是针对单因素方差分析（one-way ANOVA）的应用，并涉及多重比较的方法，如SSR法和SNK法。 在进行方差分析之前，需要确保数据满足三个基本假设： 1. **独立性**：各样本是相互独立的随机样本，这意味着每个观测值不依赖于其他观测值。 2. **正态性**：各样本应来自正态分布的总体，即数据的分布接近正态曲线。 3. **方差齐性**：各组的方差相等，这是方差分析的前提，确保比较的公平性。 在SAS中，可以使用以下两个过程来执行方差分析： - **PROC ANOVA**：适用于传统的方差分析，可以处理分类变量和连续响应变量。 - **PROC GLM**：更通用的过程，不仅支持方差分析，还允许更复杂的模型，如协方差结构等。 以一个例子来说明，假设有一个临床试验，研究三种不同剂量的降糖药对2型糖尿病患者的疗效。数据集中包含两列，一列记录血糖下降值（bsvalue），另一列表示药物剂量组别（group）。使用SAS的ANOVA或GLM过程，可以进行如下分析： ```sas procanovadata=e; class g_; model x=g_; means g_/hovtest snk; run; proc glmdata=e; class g_; model x=g_; means g_/hovtest snk; run; ``` 以上代码首先定义了数据集（data=e），然后指定了分类变量（class g_）和模型（model x=g_）。`MEANS`语句用于计算组间的均值，并通过`HOVTEST`选项进行方差齐性检验，`SNK`选项用于进行SNK方法的多重比较。 SNK（Student–Newman–Keuls）方法是一种常用的多重比较方法，它通过调整显著性水平来控制总体错误率。SAS的结果会用英文字母标记，表示不同组间的比较关系。相同字母表示无显著差异，不同字母表示差异具有统计学意义。 在实际应用中，GLM过程通常与ANOVA过程具有相同的语法结构，这为用户提供了更多灵活性和便利性。在检查方差分析结果时，除了观察均值和字母标记外，还需要关注F统计量、P值以及显著性水平，以判断整体差异是否存在以及组间的具体差异。 总结来说，这个资源详细阐述了在SAS中进行方差分析的步骤，强调了方差分析的基本假设，以及如何利用SAS的PROC ANOVA和PROC GLM过程进行单因素方差分析，并进行SNK法的多重比较。这对于理解和应用SAS进行统计分析，尤其是在生物医学研究中评估不同处理效果的差异，具有重要指导价值。