什么是預測效應檢驗？

僅當模型中包含固定效應時，“效應檢驗”報表才顯示。給定效應的效應檢驗用來檢驗以下原假設：與該效應關聯的所有參數均為零。對于單個連續解釋變量，一個效應可能只有一個參數。在這種情況下，該檢驗等價于“參數估計值”報表中該項的 t 檢驗。根據名義型或有序型效應的水平數，此類效應可有若干關聯參數。此類效應的效應檢驗用于檢驗所有關聯參數是否均為零。

請注意以下事項：

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對于項涉及線性相依性的效應，會盡量執行效應檢驗。詳細信息，請參見模型項之間具有線性相依性的模型。

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參數化和奇異性處理不同于 SAS GLM 過程。有關參數化和奇異性處理的詳細信息，請參見因子模型。

“效應檢驗”報表包含以下列：

源

模型中的效應。

參數數目

與效應關聯的參數數目。連續效應有一個參數。名義型或有序型效應的參數個數為其水平數減 1。一個交叉效應的參數個數是每個單獨效應的參數個數的乘積。

自由度

效應檢驗的自由度。通常，“參數數目”和“自由度”是相同的。若預測變量間存在線性相依性，這兩個值可能不同。在這種情況下，“自由度”可能小于“參數數目”，指示至少有一個與效應關聯的參數無法檢驗。只要“自由度”小于“參數數目”，注釋“損失自由度”即顯示在報表中該行的右側。若存在誤差自由度，則會執行該檢驗。詳細信息，請參見“效應檢驗”報表。

平方和

效應為零假設下的平方和。

F 比

用于檢驗效應為零的 F 統計量。F 比是效應均方與誤差均方之比。效應均方是效應平方和除以效應自由度的結果。

概率>F

效應檢驗的 p 值。

均方

效應均方，它是效應平方和除以效應自由度的結果