SAS/STAT PROC GLM程序。使用滋扰因子

SAS/STAT PROC GLM程序。使用滋扰因子,sas,linear-regression,Sas,Linear Regression,我试图通过EG了解SAS中的统计过程。因为我不确定这些天建模离EG本身有多远 在PROC GLM中,使用分类变量供应商名称比较多个样本。我在比较不同咨询公司的平均小时账单费率。在95%的置信水平下,平均值没有太大差异。但是,当我把技术/技能集看作另一个分类变量时,P值就低于0.05。我只是在PROC GLM的class和model语句中包含了skill_集 这是真正的统计分析吗?当我包括分类变量供应商名称和技能集合时,每个样本的SGPLOT图都遵循正态分布 但由于我包括两个分类变量,被告变量bi

我试图通过EG了解SAS中的统计过程。因为我不确定这些天建模离EG本身有多远

在PROC GLM中,使用分类变量供应商名称比较多个样本。我在比较不同咨询公司的平均小时账单费率。在95%的置信水平下,平均值没有太大差异。但是,当我把技术/技能集看作另一个分类变量时,P值就低于0.05。我只是在PROC GLM的class和model语句中包含了skill_集

这是真正的统计分析吗?当我包括分类变量供应商名称和技能集合时,每个样本的SGPLOT图都遵循正态分布


但由于我包括两个分类变量,被告变量bill_rate并不独立于每个分类变量。另外,我不确定我是否可以把SkyLySt看作是一个讨厌的因素。 是的,这很好。只要它满足简单线性回归的假设,你的分析就有效。这里我没有在样本中使用随机设计。无论如何,引入第二个类别变量后,错误减少了