ANOVA代表方差分析.在SAS中，使用 PROC ANOVA 完成.它执行来自各种实验设计的数据分析.在此过程中，连续响应变量(称为因变量)在由分类变量(称为自变量)识别的实验条件下测量.假设响应的变化是由于分类中的影响，随机误差考虑了剩余的变化.
基本在SAS中应用PROC ANOVA的语法是 :
PROC ANOVA dataset ; CLASS Variable; MODEL Variable1 = variable2 ; MEANS ;
以下是所用参数的说明及减号;
数据集是数据集的名称.
CLASS 为变量赋予变量用作分类变量.
模型使用数据集中的某些变量定义拟合的模型.
Variable_1和Variable_2 是分析中使用的数据集的变量名.
MEANS 定义计算类型和均值比较.
现在让我们理解在SAS中应用ANOVA的概念.
让我们考虑数据集SASHELP.CARS.在这里，我们研究变量车型和它们的马力之间的依赖关系.由于汽车类型是具有分类值的变量，我们将其作为类变量并在MODEL中使用这两个变量.
PROC ANOVA DATA = SASHELPS.CARS; CLASS type; MODEL horsepower = type; RUN;
执行上述代码后，我们得到以下结果 :
现在让我们了解在SAS中应用带有MEANS的ANOVA的概念.
我们还可以通过应用MEANS语句扩展模型，我们使用土耳其的学生化方法来比较各种车型的平均值.汽车类型的类别列出了每个类别的马力平均值以及一些额外的值，如误差均方等.
PROC ANOVA DATA = SASHELPS.CARS; CLASS type; MODEL horsepower = type; MEANS type / tukey lines; RUN;
执行上述代码后，我们得到以下结果 :
