方差分析概述：

当总体个数大于/等于两个时，检验总体均值是否相等。
若不相等，即检验结果是显著的，那哪个的均值比较大呢？

适用条件

独立性 正态性 方差齐性
ps:独立性由数据背景主观判断，正态性与方差齐性需要检验。

基本语法

以均衡数据为例，不均衡用proc glm 语句；
proc anova <选项>;
class 变量名;
model 因变量=自变量;/建立方差分析的模型/
means 效应</选项>
means语句选项中的检验方法有很多，有bon法 ，t|lsd法
tukey法 ，Duncan法 hovtest法（方差齐性检验）

sas：单因素方差分析

例题：
下面是2001年证券代码为000525，000526，000527的某几天股票收盘价:
000525 19.26 17.91 18.75 18.25 18.66 19.26 19.5 19.27 19.25 19.1 19.41
000526 7.33 7.39 7.32 7.15 7.15 7.45 7.63 7.43 7.47 7.38 7.54
000527 13.4 13.4 13.22 13.34 13.29 13.64 13.6 13.64 13.64 13.43 13.82
代码如下：
data gpsgj;
input daima $ price@@;
cards;
000525 19.26 000525 17.91 000525 18.75 000525 18.25 000525 18.66 000525 19.26
000525 19.5 000525 19.27 000525 19.25 000525 19.1 000525 19.41
000526 7.33 000526 7.39 000526 7.32 000526 7.15 000526 7.15
000526 7.45 000526 7.63 000526 7.43 000526 7.47 000526 7.38 000526 7.54
000527 13.4 000527 13.4 000527 13.22 000527 13.34 000527 13.29
000527 13.64 000527 13.6 000527 13.64 000527 13.64 000527 13.43 000527 13.82
;
run;

proc univariate normal;
var price;
by daima;
run;/正态性检验/
proc anova data=gpsgj;
means daima / hovtest ;/方差齐性检验/
run;
proc npar1way wilcoxon;
class daima;
var price;
run;
proc glm data=gpsgj;
class daima;
model price=daima;
means daima / t;
run;
结果：
正态性检验：通过（都大于0.05）
方差齐性检验：不通过

用非参数检验方法npar1way进行方差分析，

用glm过程进一步分析，

sas： 双因素方差分析

例题：分析不同国家和不同产业对就业率有无显著影响( α =0.05）。

存在不懂的问题：双因素如何进行正态性以及方差齐性检验呢？是把单因素的扩展成2个因子即可吗？求大神解答 希望有代码可以看下。

标签：000525,000527,000526,方差分析,daima,sas,proc
来源： https://blog.csdn.net/weixin_45961799/article/details/110767769