以人均GDP（x）作为协变量来衡量社会经济发展水平，选用生育率（y）为因变量来衡量各省市的生育水平。笔者选取了我国15个省级行政区，根据发展水平的高低划分为高、中、低三个水平，每个水平有5个代表行政区。通过协方差分析方法，检验在消除经济发展对生育率的影响后，不同发展水平地区的生育率是否存在显著差异。数据如表2-8所示。
表2-8 2005年人均GDP及生育率
注：原始数据源来源于《中国卫生健康统计年鉴》（2006年）。
本节数据集命名为exe2＿4，在SAS程序中导入数据集。涉及的变量有：
因变量：
y：表示生育率（‰）
协变量：
x：表示人均GDP（元）
控制变量：
area：地区发展程度（1＝发展高水平地区，2＝发展中等水平地区，3＝发展低水平地区）
SAS程序：
data exe2＿4；set work.exe2＿4；
proc sort；
by area；
run；
proc univariate normal；
var y；
by area；
run；
proc discrim pool＝test；
class area；
var y；
run；
proc sort；
by area；
run；
proc reg；
model y＝x；(www.xing528.com)
by area；
run；
proc glm；
class area；
model y＝x area；
run；
SAS程序解释：
proc univariate normal过程步检验在效应因子的每一个水平上，因变量y是否服从正态分布，proc discrim pool过程步（g＞2）做方差齐性检验。proc reg过程步检验在效应因子的每一个水平上，因变量y和自变量x是否呈线性关系。proc glm调用glm过程做协方差分析，class c定义分组变量为area，model y＝x c定义模型，分析area和x对y的影响。
SAS结果：
SAS结果如下：
图2-7（a） 发展高水平地区数据正态性检验结果
图2-7（b） 发展中等水平地区数据正态性检验结果
图2-7（c） 发展低水平地区数据正态性检验结果
图2-8（a） 方差齐性检验结果
图2-8（b） 方差齐性检验结果
图2-8（c） 方差齐性检验结果
图2-8（d） 方差齐性检验结果
SAS结果解释：
图2-7（a）到图2-7（c）说明三组数据正态性检验结果均服从正态分布，图2-8（a）显示方差齐性检验结果符合方差齐性（F＝0.3198、p＝0.8522）。
图2-8（b）显示总体方差检验得到F＝12.69，p＜0.05，可以认为三个地区之间生育率存在显著差异。根据Type III SS定义，检验模型中每一个自变量时，都校正模型中的其他自变量对y的影响。图2-8（d）表明，在校正了人均GDP对生育率的影响之后，不同发展水平地区生育率没有显著性差异（p＝0.6058）。
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