请教GLM广义线性模型中嵌套和交互作用的问题

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本人在处理一批数据的时候遇到了一个问题。我使用的是SAS 9.4软件，应用GLM过程对数据做方差分解。其中涉及了几个因素，我们叫它A B C D。我尝试着把A和B分别在模型中用A(B)处理，即A嵌套在B中，以及用交互作用处理A*B，所得到的方差分解结果是一样的。而且试了几组数据都是这样。

但是我记得在学习这两个模型的时候，他们是有本质区别的。A(B)意味着A因素是嵌套在B因素中，B代表不同区组，他的水平高于A。而A*B则没有区组一说了，体现在线性方程中，他就是一个参数A*B。

那么是什么原因使得这两个模型能得到一样的结果呢？希望有大神可以解答。

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关键词：方差分解 线性方程 本质区别 交互作用 组数据 SAS

SAS对分类变量需要重新进行编码，你可以理解为通常讲的设置哑变量。A*B和A(B)在sas的处理过程中，采用的编码方式是一样的，因此结果一样。在SAS中，被嵌套的效应通常不会出现在主效应中，这是嵌套与交互在模型定义时的差异，而不是书写形式上你采用A(B)或A*B