使用一般线性模型命令对平衡数据或不平衡数据执行方差分析 (ANOVA)、协方差分析以及回归分析。

使用一般线性模型过程执行方差分析，可检验“多个总体的均值相等”这一假设。在此情况下，一般线性模型具有以下要求：

·    从取样单位获得响应或测量数据。

·    一个或多个因子。

一般线性模型的因子可以是以下两种类型之一：

·    固定 - 固定因子是已系统地更改了的离散变量。

·    随机 - 随机因子是指从值的较大总体中随机选择其值的离散变量。

表示每个因子变量的各个不同值称为因子水平。分析中每个因子水平都对应一个较大的总体及其均值。样本均值是对整个总体水平均值的估计值。

·    对于固定因子，方差分析检查因子水平均值是否相同。

·    对于随机因子，方差分析检查因子方差是否为零。

除了帮助评估是否所有水平均值都相同之外，Minitab 还提供输出以帮助确定存在差异时哪些水平均值不同。

社会学家从某一大型都市大学教夜大课程的教授中随机抽取 45 名教授作为样本。收集的数据包括：

·    学科 - 课程主题：人文学科 (1)、社会科学 (2)、工程学 (3)、管理 (4)

·    学历 - 该名教授所持有的最高学历：学士 (1)、硕士 (2)、博士 (3)

·    薪金 - 教授此课程所获得的收入金额（单位：千美元）。

社会学家希望得出学历和学科对薪金的效应。数据是不平衡数据，因此该社会学家使用一般线性模型 (GLM) 过程来对这些数据进行分析。

数据： 教授.MTW （在样本数据文件夹中）