求助：嵌套设计方差分析

shiyiming

各位前辈，请教一个嵌套设计的方差分析：
实验有3个因素，a、b、c, 为完全嵌套关系：a, b(a),c(b a); 因素a和b是固定因素，因素c是随机因素。
实验测定了6个变量：Y1、Y2、Y3、Y4、Y5和Y6，需要进行一个多变量方差分析（Manova），然后在对每个变量进行方差分析，并进行多重比较。
看了几本关于SAS混合模型的书还是一头雾水，因为是涉及嵌套关系，又有固定因素又有随机因素的，本人水平有限，请大虾们帮帮忙，数据如下：
a        b        c        Y1        Y2        Y3        Y4        Y5        Y6
1        1        1        3.29         2.53         2.33         8.00         0.94         0.75
1        1        1        3.30         2.56         2.33         7.70         1.14         0.71
1        1        1        3.28         2.50         2.32         8.15         1.12         0.76
1        1        2        3.29         2.59         2.29         7.91         1.00         0.77
1        1        2        3.30         2.57         2.28         8.60         0.94         0.65
1        1        2        3.28         2.62         2.29         8.09         1.04         0.76
1        2        1        3.24         2.51         2.28         7.96         0.85         0.60
1        2        1        3.25         2.48         2.30         7.83         0.82         0.66
1        2        1        3.23         2.49         2.28         7.93         0.78         0.60
1        2        2        3.24         2.57         2.24         7.90         0.83         0.55
1        2        2        3.23         2.53         2.27         7.99         0.78         0.60
1        2        2        3.25         2.60         2.27         7.81         0.89         0.65
2        1        1        3.22         2.61         2.28         6.34         0.57         0.75
2        1        1        3.23         2.63         2.29         6.26         0.54         0.65
2        1        1        3.21         2.59         2.27         6.21         0.50         0.84
2        1        2        3.25         2.64         2.26         7.09         0.43         0.70
2        1        2        3.24         2.66         2.25         7.10         0.41         0.62
2        1        2        3.23         2.63         2.24         7.28         0.43         0.84
2        2        1        3.14         2.55         2.18         6.29         0.24         0.58
2        2        1        3.15         2.54         2.23         6.03         0.23         0.49
2        2        1        3.16         2.58         2.23         6.12         0.25         0.67
2        2        2        3.16         2.57         2.18         6.79         0.29         0.44
2        2        2        3.15         2.55         2.18         6.60         0.30         0.49
2        2        2        3.17         2.59         2.21         6.73         0.26         0.55
3        1        1        3.03         2.59         2.17         4.89         0.47         0.30
3        1        1        3.02         2.60         2.16         5.06         0.44         0.25
3        1        1        3.01         2.58         2.17         4.99         0.51         0.32
3        1        2        3.07         2.58         2.16         6.92         0.37         0.31
3        1        2        3.06         2.59         2.13         6.68         0.40         0.34
3        1        2        3.08         2.60         2.14         6.83         0.42         0.28
3        2        1        2.88         2.60         2.10         4.75         0.21         0.20
3        2        1        2.89         2.61         2.12         4.66         0.19         0.25
3        2        1        2.88         2.59         2.10         4.84         0.26         0.13
3        2        2        2.92         2.58         2.11         5.78         0.27         0.23
3        2        2        2.91         2.59         2.12         5.89         0.20         0.20
3        2        2        2.90         2.60         2.10         5.57         0.30         0.19

shiyiming

data ex;
input a b c Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6;
cards;
1 1 1 3.29 2.53 2.33 8.00 0.94 0.75
1 1 1 3.30 2.56 2.33 7.70 1.14 0.71
1 1 1 3.28 2.50 2.32 8.15 1.12 0.76
1 1 2 3.29 2.59 2.29 7.91 1.00 0.77
1 1 2 3.30 2.57 2.28 8.60 0.94 0.65
1 1 2 3.28 2.62 2.29 8.09 1.04 0.76
...
;
run;
proc glm;
class a b c;
model   y1-y6=a  b(a) c(a b ) ;
Random c(a b ) ;
means a  b(a) c(a b ) /duncan;
run;

PS: 不保证上面完全正确，仅供参考。

shiyiming

谢谢您的回复！ <!-- s:D --><img src="{SMILIES_PATH}/icon_biggrin.gif" alt=":D" title="Very Happy" /><!-- s:D -->

shiyiming

根据胡良平老师的《现代统计学与SAS应用》中的程序，修改成下面的语句：
proc glm;
class a b c;
model  Y1-Y6=a b(a) c(b a)/ss1;
random c(b a);
test h=a e=b(a);
test h=b(a) e=c(b a);
means a/tukey;
run;


有人能帮我看看这对吗？

shiyiming

你看看结果把，差别不大。

你的model后面加了/ss1，表示得到结果1，一般来说如果方程平衡的话，SS1和SS3是一样的。不平衡，就不一样，不过大多看SS3。

means后面加tukey，表示多重比较时用tukey，还有LSD，DUNCAN方法等等。

ps：我现在手上没有sas，所以没有试。