基于正交化方法的回归分析

本文目的是介绍基于正交化方法的回归分析的概念、作用以及用软件实现计算的方法。先介绍有关的基本概念,再介绍基本原理,最后通过两个实例并基于SAS软件演示如何实施此分析方法。结果表明:(1)此法不能解决资料中存在多重共线性问题带来的坏影响;(2)此法能够很好地解决多项式回归分析问题。     

稳健回归分析

本文目的是介绍稳健回归分析的概念、作用以及用软件实现计算的方法。先介绍有关的基本概念,再介绍基本原理,最后通过两个实例并基于SAS软件演示如何实施此分析方法。结果表明:(1)此法不能解决资料中存在多重共线性问题带来的坏影响;(2)此法能够很好地解决资料中存在异常点的回归分析问题。     

如何正确运用方差分析——嵌套设计定量资料一元方差分析与SAS实现

本文目的是介绍嵌套设计及其定量资料的方差分析与SAS实现。若某项试验研究存在以下两个特点之一,则可考虑选择嵌套设计安排试验：①因素之间存在自然属性上的嵌套关系;②依据专业知识,各因素对定量观测结果的影响存在主次之分。前述第一个特点意味着与受试对象有关联的因素具备分组再分组的条件;前述第二个特点意味着各因素的地位是不平等的。因此,对定量资料进行方差分析时,需采用可变误差均方的计算公式。本文基于4个实例并借助SAS软件,实现了嵌套设计定量资料一元方差分析,并对SAS输出结果作出解释。     

如何正确运用方差分析——析因设计定量资料一元方差分析与SAS实现

本文目的是介绍析因设计及其定量资料的方差分析和SAS实现。析因设计不仅可以呈现全部试验因素的主效应大小,还可以全面反映多因素之间的各阶交互作用效应大小,但此设计所需要的样本含量较多。本文介绍了两因素析因设计定量资料方差分析的计算公式,通过两个实例,借助SAS软件实现了两因素和三因素析因设计定量资料方差分析,并对交互作用效应进行了多重比较。     

合理进行均值比较——随机区组设计定量资料多元方差分析

本文目的是介绍与随机区组设计定量资料多元方差分析有关的基本概念、计算方法、一个实例以及SAS实现。基本概念包括区组因素、如何选定区组因素、随机区组设计和不完全随机区组设计;计算方法涉及一般统计量和检验统计量;一个实例涉及“长期饲喂高锌日粮对断奶仔猪免疫机能影响的动物试验及其多元定量资料”。借助SAS实现随机区组设计定量资料的一元方差分析和多元方差分析。并讨论当区组因素对结果的影响无统计学意义时,合理的统计分析方法是不考虑区组因素,直接采用单因素多水平设计一元和多元定量资料方差分析。     

本刊关于稿件统计学的要求

应写明所用统计软件和统计学分析方法的具体名称(如成组设计资料的t检验、两因素折因设计资料的方差分析等)。(2)应说明研究设计的名称和主要做法,如前瞻性、回顾性或横断面调查研究;应交代研究对象的抽样方法。(3)资料的表达与描述。用x±s表达近似服从正态分布的定量资料,用M(QR)表达呈偏态分布的定量资料。     

试验设计类型之可以考察部分交互作用的多因素设计:裂区设计

本文旨在介绍一种多因素试验设计方法,即裂区设计。从农业、工业、医学试验研究的实际出发,呈现了三个多因素试验的实例。进而总结出裂区设计具有的两个突出特点,即"一个完整试验被整批重复"和"试验因素施加于受试对象时存在先后顺序之分"。准确辨识一个多因素试验研究定量资料是否来自裂区设计,其意义在于是否需要选择裂区设计定量资料方差模型处理资料。     

合理进行均值比较——含区组因素的两因素析因设计定量资料方差分析

本文目的是介绍与均值比较有关的6个基本概念、计算方法、一个医学试验实例及其SAS实现。基本概念包括参数检验与非参数检验、前提条件、设计类型、交互作用以及方差分析的基本思想。计算方法涉及单因素两水平设计定量资料t检验、单因素多水平设计定量资料方差分析和含区组因素的析因设计定量资料方差分析。医学试验实例涉及如何考察可待因和针刺对男性受试者术后牙痛的影响。本文给出了采用SAS处理实例中定量资料的全过程,包括单因素分析、两因素分析和三因素分析,对输出结果作出解释,并明确给出合理选择统计分析方法进行定量资料差异性分析的关键点。     

本刊关于稿件统计学的要求

应写明所用统计软件和统计学分析方法的具体名称(如成组设计资料的t检验、两因素析因设计资料的方差分析等)。(2)应说明研究设计的名称和主要做法,如前瞻性、回顾性或横断面调查研究;应交代研究对象的抽样方法。(3)资料的表达与描述。用x±s表达近似服从正态分布的定量资料,用M(QR)表达呈偏态分布的定量资料。使用相对数时,分母不宜<20,要注意区分百分率与百分比。     

变量变换回归分析(Ⅲ)——寻找理想试验点的方法

本文目的是介绍一种特殊的处理多因素试验设计一元定量资料差异性分析方法,即结合分析法。通常情况下,处理多因素试验设计一元定量资料应采用方差分析。但是,此方法无法给出各对影响因素"重要性"的评价,也无法给出因素各水平的"效用值",更无法给出"理想试验点"。本文通过对一个实例的全面解析,显示了SAS中的TRANSREG过程具有很强且多样性的变量变换能力,它集方差分析、回归分析和结合分析于一体,能够很好地处理不符合传统统计学要求的复杂资料,能够实现前述期望达到的目的。