SAS - One Way Anova

ANOVA sta per Analisi della varianza. In SAS si utilizzaPROC ANOVA. Esegue l'analisi dei dati da un'ampia varietà di disegni sperimentali. In questo processo, una variabile di risposta continua, nota come variabile dipendente, viene misurata in condizioni sperimentali identificate da variabili di classificazione, note come variabili indipendenti. Si presume che la variazione nella risposta sia dovuta a effetti nella classificazione, con l'errore casuale che tiene conto della variazione rimanente.

Sintassi

La sintassi di base per applicare PROC ANOVA in SAS è:

PROC ANOVA dataset ;
CLASS Variable;
MODEL Variable1 = variable2 ;
MEANS ;

Di seguito la descrizione dei parametri utilizzati:

  • dataset è il nome del set di dati.

  • CLASS attribuisce alle variabili la variabile utilizzata come variabile di classificazione.

  • MODEL definisce il modello da adattare utilizzando determinate variabili dal set di dati.

  • Variable_1 and Variable_2 sono i nomi delle variabili del set di dati utilizzato nell'analisi.

  • MEANS definisce il tipo di calcolo e confronto delle medie.

Applicazione di ANOVA

Vediamo ora di comprendere il concetto di applicazione di ANOVA in SAS.

Esempio

Consideriamo il set di dati SASHELP.CARS. Qui studiamo la dipendenza tra le variabili tipo di automobile e la loro potenza. Poiché il tipo di automobile è una variabile con valori categoriali, la prendiamo come variabile di classe e utilizziamo entrambe queste variabili nel MODELLO.

PROC ANOVA DATA = SASHELPS.CARS;
CLASS type;
MODEL horsepower = type;
RUN;

Quando il codice sopra viene eseguito, otteniamo il seguente risultato:

Applicare ANOVA con MEANS

Vediamo ora il concetto di applicare ANOVA con MEANS in SAS.

Esempio

Possiamo anche estendere il modello applicando la dichiarazione MEANS in cui utilizziamo il metodo Studentized della Turchia per confrontare i valori medi di vari tipi di auto.Le categorie di tipi di auto sono elencate con il valore medio della potenza in ciascuna categoria insieme ad alcuni valori aggiuntivi come errore medio quadrato ecc.

PROC ANOVA DATA = SASHELPS.CARS;
CLASS type;
MODEL horsepower = type;
MEANS type / tukey lines;
RUN;

Quando il codice sopra viene eseguito, otteniamo il seguente risultato: