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北京石油化工学院2026年研究生招生接收调剂公告
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石木头

新虫 (初入文坛)

[交流] 【求助】在线等待,帮助有偿

小弟写本科毕业论文,急需用SAS分析一组数据,哪位大哥大姐好心帮忙分析一下,小弟将不胜感激。数据如下,其中11、12、13为平行实验
实验编号       转化率         
11        81.37106821       四因素三水平正交实验
12        81.36947157     A            B                     C              D
13        79.65309072  温度      时间                 醇油比     催化剂
21        84.28299903   1             1                     1              1
22        84.70196725   1             2                     2              2               
23        86.03762427   1             3                     3              3
32        83.72506375   2             1                     2               3
33        83.17689044   2             2                    3                1
34        81.82686455   2             3                    1                2
41        82.06048885   3             1                    3                2
42        81.19359597   3             2                   1                 3
43        82.57420566   3             3                   2                 1
51        88.01669853
52        87.57943982
53        85.86120841
61        81.26791628
62        80.38380922
64        80.69743231
71        86.66427805
72        85.39240551
73        85.55569314
81        86.17010606
82        83.58242538
83        85.66266162
91        86.83796336
92        86.58226932
93        85.32738488

[ Last edited by dongdong3881 on 2009-12-14 at 16:18 ]
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cheshg

铜虫 (正式写手)

说的好像不清楚, 你想要什么结果 相关分析 方差分析什么的?
2楼2009-05-17 22:32:08
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snoopyzhao

至尊木虫 (职业作家)

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
zeoliters(金币+5,VIP+0):辛苦了! 5-18 01:15
石木头(金币+3,VIP+0):解答非常详细准确,谢谢 5-18 09:36
q68(金币+3,VIP+0):高手啊!欢迎常来! 5-18 16:19
首先是数据文件,假定下面的文件名为 em.csv, 存在 D:\
CODE:
run,yield,A,B,C,D
11,81.37106821,1,1,1,1
12,81.36947157,1,1,1,1
13,79.65309072,1,1,1,1
21,84.28299903,1,2,2,2
22,84.70196725,1,2,2,2
23,86.03762427,1,2,2,2
32,83.72506375,1,3,3,3
33,83.17689044,1,3,3,3
34,81.82686455,1,3,3,3
41,82.06048885,2,1,2,3
42,81.19359597,2,1,2,3
43,82.57420566,2,1,2,3
51,88.01669853,2,2,3,1
52,87.57943982,2,2,3,1
53,85.86120841,2,2,3,1
61,81.26791628,2,3,1,2
62,80.38380922,2,3,1,2
64,80.69743231,2,3,1,2
71,86.66427805,3,1,3,2
72,85.39240551,3,1,3,2
73,85.55569314,3,1,3,2
81,86.17010606,3,2,1,3
82,83.58242538,3,2,1,3
83,85.66266162,3,2,1,3
91,86.83796336,3,3,2,1
92,86.58226932,3,3,2,1
93,85.32738488,3,3,2,1

运行下面的 SAS 代码:
CODE:
PROC IMPORT DBMS = CSV DATAFILE = "D:\em.csv" OUT = em;
GETNAMES = yes;
RUN;
PROC ANOVA DATA = em;
CLASS A B C D;
MODEL yield = A B C D;
MEANS A B C D / T;
RUN;
QUIT;

会得到下面的结果:
CODE:
                                            The SAS System            22:54 Saturday, May 17, 2009   1

                                         The ANOVA Procedure

                                       Class Level Information

                                    Class         Levels    Values

                                    A                  3    1 2 3

                                    B                  3    1 2 3

                                    C                  3    1 2 3

                                    D                  3    1 2 3


                                     Number of observations    27

                                            The SAS System            22:54 Saturday, May 17, 2009   2

                                         The ANOVA Procedure

Dependent Variable: yield

                                                 Sum of
         Source                      DF         Squares     Mean Square    F Value    Pr > F

         Model                        8     140.4866115      17.5608264      20.33    <.0001

         Error                       18      15.5515597       0.8639755

         Corrected Total             26     156.0381712


                          R-Square     Coeff Var      Root MSE    yield Mean

                          0.900335      1.106768      0.929503      83.98352


         Source                      DF        Anova SS     Mean Square    F Value    Pr > F

         A                            2     42.93628978     21.46814489      24.85    <.0001
         B                            2     43.78377327     21.89188664      25.34    <.0001
         C                            2     44.78426030     22.39213015      25.92    <.0001
         D                            2      8.98228817      4.49114409       5.20    0.0165

                                            The SAS System            22:54 Saturday, May 17, 2009   3

                                         The ANOVA Procedure

                                       t Tests (LSD) for yield

  NOTE: This test controls the Type I comparisonwise error rate, not the experimentwise error rate.


                                Alpha                            0.05
                                Error Degrees of Freedom           18
                                Error Mean Square            0.863976
                                Critical Value of t           2.10092
                                Least Significant Difference   0.9206


                      Means with the same letter are not significantly different.


                           t Grouping          Mean      N    A

                                    A       85.7528      9    3

                                    B       83.2928      9    2
                                    B
                                    B       82.9050      9    1

                                            The SAS System            22:54 Saturday, May 17, 2009   4

                                         The ANOVA Procedure

                                       t Tests (LSD) for yield

  NOTE: This test controls the Type I comparisonwise error rate, not the experimentwise error rate.


                                Alpha                            0.05
                                Error Degrees of Freedom           18
                                Error Mean Square            0.863976
                                Critical Value of t           2.10092
                                Least Significant Difference   0.9206


                      Means with the same letter are not significantly different.


                           t Grouping          Mean      N    B

                                    A       85.7661      9    2

                                    B       83.3140      9    3
                                    B
                                    B       82.8705      9    1

                                            The SAS System            22:54 Saturday, May 17, 2009   5

                                         The ANOVA Procedure

                                       t Tests (LSD) for yield

  NOTE: This test controls the Type I comparisonwise error rate, not the experimentwise error rate.


                                Alpha                            0.05
                                Error Degrees of Freedom           18
                                Error Mean Square            0.863976
                                Critical Value of t           2.10092
                                Least Significant Difference   0.9206


                      Means with the same letter are not significantly different.


                           t Grouping          Mean      N    C

                                    A       85.3109      9    3
                                    A
                                    A       84.3998      9    2

                                    B       82.2398      9    1

                                            The SAS System            22:54 Saturday, May 17, 2009   6

                                         The ANOVA Procedure

                                       t Tests (LSD) for yield

  NOTE: This test controls the Type I comparisonwise error rate, not the experimentwise error rate.


                                Alpha                            0.05
                                Error Degrees of Freedom           18
                                Error Mean Square            0.863976
                                Critical Value of t           2.10092
                                Least Significant Difference   0.9206


                     Means with the same letter are not significantly different.


                             t Grouping          Mean      N    D

                                      A       84.7332      9    1
                                      A
                                 B    A       83.8871      9    2
                                 B
                                 B            83.3303      9    3

3楼2009-05-17 23:00:32
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snoopyzhao

至尊木虫 (职业作家)


fegg7502(金币+1,VIP+0):thank you very much! 12-15 01:26
引用回帖:
Originally posted by cheshg at 2009-5-17 22:32:
说的好像不清楚, 你想要什么结果 相关分析 方差分析什么的?

他这个似乎也只能用方差分析了。当然,也可以使用直观分析方法,那样可能会获得更加清晰的结果,呵呵……

另外,这个设计,不能考察因素间的交互作用……
4楼2009-05-17 23:03:34
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eaihua

铁虫 (初入文坛)

可做数据回归建模分析

★ ★
小木虫(金币+0.5):给个红包,谢谢回帖交流
fegg7502(金币+1,VIP+0):thank you very much! 12-15 01:26
可做数据回归建模分析,但需要知道a,b,c,d各水平的具体数值
5楼2009-06-15 22:12:35
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eaihua

铁虫 (初入文坛)


mingdong(金币+1,VIP+0):感谢交流! 6-16 07:26
可做数据回归建模分析,但需要知道a,b,c,d各水平的具体数值 ,需要可找我。
我网:  http://www.eaihua.com
6楼2009-06-15 22:17:24
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