比较SPSS和SAS处理方差分析 SAS，Stata与SPSS哪个最好
spss\uff0cstata\uff0cSAS\u6bd4\u8f83\uff0c\u54ea\u4e2a\u597d\u5f88\u591a\u4eba\u66fe\u95ee\u53caSPSS\uff0cStata \u548cSAS\u4e4b\u95f4\u7684\u4e0d\u540c\uff0c\u5b83\u4eec\u4e4b\u4e2d\u54ea\u4e2a\u662f\u6700\u597d\u7684\u3002\u53ef\u4ee5\u60f3\u5230\uff0c\u6bcf\u4e2a\u8f6f\u4ef6\u90fd\u6709\u81ea\u5df1\u72ec\u7279\u7684\u98ce\u683c\uff0c\u6709\u81ea\u5df1\u7684\u4f18\u7f3a\u70b9\u3002\u672c\u6587\u5bf9\u6b64\u505a\u4e86\u6982\u8ff0\uff0c\u4f46\u5e76\u4e0d\u662f\u4e00\u4e2a\u7efc\u5408\u7684\u6bd4\u8f83\u3002\u4eba\u4eec\u65f6\u5e38\u4f1a\u5bf9\u81ea\u5df1\u6240\u4f7f\u7528\u7684\u7edf\u8ba1\u8f6f\u4ef6\u6709\u7279\u522b\u7684\u504f\u597d\uff0c\u5e0c\u671b\u5927\u591a\u6570\u4eba\u90fd\u80fd\u8ba4\u540c\u8fd9\u662f\u5bf9\u8fd9\u4e9b\u8f6f\u4ef6\u771f\u5b9e\u800c\u516c\u5141\u7684\u4e00\u4e2a\u5bf9\u6bd4\u5206\u6790\u3002
SPSS
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SPSS \u8f6f\u4ef6\u89c6\u9891\u6559\u7a0b
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Stata
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Stata \u8f6f\u4ef6\u89c6\u9891\u6559\u7a0b
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SAS
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\u3000\u3000\u6bcf\u4e2a\u8f6f\u4ef6\u90fd\u6709\u5176\u72ec\u5230\u4e4b\u5904\uff0c\u4e5f\u96be\u514d\u6709\u5176\u8f6f\u808b\u6240\u5728\u3002\u603b\u7684\u6765\u8bf4\uff0cSAS\uff0cStata\u548cSPSS\u662f\u80fd\u591f\u7528\u4e8e\u591a\u79cd\u7edf\u8ba1\u5206\u6790\u7684\u4e00\u7ec4\u5de5\u5177\u3002\u901a\u8fc7Stat/Transfer\u53ef\u4ee5\u5728\u6570\u79d2\u6216\u6570\u5206\u949f\u5185\u5b9e\u73b0\u4e0d\u540c\u6570\u636e\u6587\u4ef6\u7684\u8f6c\u6362\u3002\u56e0\u6b64\uff0c\u53ef\u4ee5\u6839\u636e\u4f60\u6240\u5904\u7406\u95ee\u9898\u7684\u6027\u8d28\u6765\u9009\u62e9\u4e0d\u540c\u7684\u8f6f\u4ef6\u3002\u4e3e\u4f8b\u6765\u8bf4\uff0c\u5982\u679c\u4f60\u60f3\u901a\u8fc7\u6df7\u5408\u6a21\u578b\u6765\u8fdb\u884c\u5206\u6790\uff0c\u4f60\u53ef\u4ee5\u9009\u62e9SAS\uff1b\u8fdb\u884clogistic\u56de\u5f52\u5219\u9009\u62e9Stata\uff1b\u82e5\u662f\u8981\u8fdb\u884c\u65b9\u5dee\u5206\u6790\uff0c\u6700\u4f73\u7684\u9009\u62e9\u5f53\u7136\u662fSPSS\u3002\u5047\u5982\u4f60\u7ecf\u5e38\u4ece\u4e8b\u7edf\u8ba1\u5206\u6790\uff0c\u5f3a\u70c8\u5efa\u8bae\u60a8\u628a\u4e0a\u8ff0\u8f6f\u4ef6\u6536\u96c6\u5230\u4f60\u7684\u5de5\u5177\u5305\u4ee5\u4fbf\u4e8e\u6570\u636e\u5904\u7406\u3002
方差分析研究多因素对观测变量影响，通过构造F统计量来判定各个因素的均数间有无统计学上的差异。进行方差分析，需要满足可比性、正态性、以及方差齐性的条件，最关键的地方是F统计量的构造。方差分析的基本原理是设有n个总体，各总体分别服从正态分布，假定各总体方差相等。现从各总体随机抽取样本。透过各总体的样本数据推断n个总体的均值是否相等。
曾粗略地讨论SAS进行方差分析的代码，这里对比使用SAS和SPSS两种软件更深入地学习方差分析。
一、单因素的方差分析(一种因素的不同水平是否对观测变量是否有影响)
sas代码：
proc anova data=yuyu;
class a; /*因素a，有不同的水平*/
model y=a;
run;
如果该检验发现a因素的不同水平有显著性差异，那么可以继续进行多重比较，利用proc npar1way可以进行Kruskal-Wallis检验得到结果。
spss操作：Analyze — Compare Mean — One-Way ANOVA，利用Post Hoc选项可以实现多重比较。二、多因素方差分析（两个或两个以上的因素对观测变量是否有影响）,以两因素为例。sas代码：proc anova data=yuyu;class a b; /*存在a b两个因素*/model y=a b a*b; /*考虑ab交互作用*/means a b a*b; /*考虑因素对应的均值比较*/run; 更多的选项，可以参考文档。spss操作： Analyze— General Linear Model — Univariate ，然后在相应的选项下操作。对应sas代码，如果考虑交互作用，需要选择饱和模型选项。三、多元方差分析（某几个因素的不同水平对观测变量是否有影响）spss操作：Analyze— General Linear Model — Multivariate ，进而进行相关选项的操作。
绛旓細瀵瑰簲sas浠ｇ爜锛屽鏋滆冭檻浜や簰浣滅敤锛岄渶瑕侀夋嫨楗卞拰妯″瀷閫夐」銆備笁銆佸鍏鏂瑰樊鍒嗘瀽锛堟煇鍑犱釜鍥犵礌鐨勪笉鍚屾按骞冲瑙傛祴鍙橀噺鏄惁鏈夊奖鍝嶏級spss鎿嶄綔锛欰nalyze鈥 General Linear Model 鈥 Multivariate 锛岃繘鑰岃繘琛岀浉鍏抽夐」鐨勬搷浣溿
绛旓細涓句緥鏉ヨ锛屽鏋滀綘鎯抽氳繃娣峰悎妯″瀷鏉ヨ繘琛屽垎鏋愶紝浣犲彲浠ラ夋嫨SAS锛涜繘琛宭ogistic鍥炲綊鍒欓夋嫨Stata锛涜嫢鏄杩涜鏂瑰樊鍒嗘瀽锛屾渶浣崇殑閫夋嫨褰撶劧鏄SPSS銆傚亣濡備綘缁忓父浠庝簨缁熻鍒嗘瀽锛屽己鐑堝缓璁偍鎶婁笂杩拌蒋浠舵敹闆嗗埌浣犵殑宸ュ叿鍖呬互渚夸簬鏁版嵁澶勭悊銆
绛旓細鐒惰岋紝SAS鍙互鍚屾椂澶勭悊澶氫釜鏁版嵁鏂囦欢锛屼娇杩欓」宸ヤ綔鍙樺緱瀹规槗銆傚畠鍙互澶勭悊鐨勫彉閲忚兘澶熻揪鍒32,768涓紝浠ュ強浣犵殑纭洏绌洪棿鎵鍏佽鐨勬渶澶ф暟閲忕殑璁板綍鏉℃暟銆 缁熻鍒嗘瀽銆係AS鑳藉杩涜澶у鏁扮粺璁″垎鏋愶紙鍥炲綊鍒嗘瀽锛宭ogistic鍥炲綊锛岀敓瀛樺垎鏋愶紝鏂瑰樊鍒嗘瀽锛屽洜瀛愬垎鏋愶紝澶氬彉閲忓垎鏋愶級銆係AS鐨勬渶浼樹箣澶勫彲鑳藉湪浜庡畠鐨勬柟宸垎鏋愶紝娣峰悎妯″瀷鍒嗘瀽...
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