SAS中方差分析.doc

日本某汽车制造会社的发动机零件由东京，大阪，神户，北海道4个地区生产，该零件是汽车中最重要的零件。若其强度差异大，将对汽车生产和质量有直接的影响。表9-4是从4个地区生产的零件中各随机抽取6个，在同一个试验条件下，按随机顺序进行强度试验所得的结果。 (表9-4) 零件的强度试验结果 OBS 东京(A1) 大阪(A2) 神户(A3) 北海道（A4） 1 41 32 35 33 2 35 37 30 27 3 48 46 24 36 4 40 53 26 35 5 45 41 28 27 6 52 43 31 25 试求： ①利用方差分析表，检验4个地区生产的汽车零件的强度是否相等。 ②利用费雪尔最小显著性差异法（LSD）和谢佛（Scheffe）法，检验对各水平之间的平均差异。 ③求东京和神户地区生产的零件强度的95%置信区间。 □SAS PROGRAM: data example1; do brand = 1 to 4; input y @@; output; end; ←①按4个地区顺序赋值 cards; 41 32 35 33 35 37 30 27 48 46 24 36 40 53 26 35 45 41 28 27 52 43 31 25 run; proc anova; ←②运行方差分析 class brand; ←③BRAND 是代表因子水平的独立变量 model y=brand; ←④表示以强度（Y）为因变量，零件的品质（BRAND）为独立变量 means brand/alpha=0.05 lsd scheffe; ←⑤利用LSD和SCHEFFE法进行检验. run; □运行结果及解释 Analysis of Variance Procedure Class Level Information Class Levels Values BRAND 4 1 2 3 4 Number of observations in data set = 24 (a)Analysis of Variance Procedure Dependent Variable: Y Source DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr F Model 3 1027 342 10.75 0.0002 Error 20 637 31Corrected Total 23 1664R-Square C.V. Root MSE Y Mean 0.617302 15.56850 5.643580 36（a）是方差分析结果。检验统计量=10.75,p-值=0.0002,比显著性水平=0.05小，因此原假设被否定。即有95%的把握肯定不同地区生产的汽车零件强度有显著性差异。因为R2=0.617302，所以该方差分析能说明情报的62%。 （b）Analysis of Variance Procedure T tests (LSD) for variable: Y Alpha= 0.05 df= 20 MSE= 31.85 Critical Value of T= 2.09 Least Significant Difference= 6.7967 Means with the same letter are not significantly different. T Grouping Mean N BRAND A 43.500 6 1 A A 42.000 6 2 B 30.500 6 4 B B 29.000 6 3 （c）