SAS軟件正確使用復(fù)雜設(shè)計(jì)方差分析

1、 SAS軟件正確使用復(fù)雜設(shè)計(jì)方差分析 SAS實(shí)習(xí)六 復(fù)雜設(shè)計(jì)方差分析析因設(shè)計(jì)（ Factorial Design）ANOVA重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)( Repeated Measurement Design) ANOVA協(xié)方差分析析因設(shè)計(jì)例：將20只家兔隨機(jī)等分4組，每組5只，進(jìn)行神經(jīng)損傷后的縫合實(shí)驗(yàn)。處理由兩個(gè)因素組合而成。A因素為縫合方法：外膜縫合和束膜縫合；B因素為縫合后時(shí)間：縫合后1月和縫合后2月。實(shí)驗(yàn)結(jié)果為家兔神經(jīng)縫合后的軸突通過(guò)率（）。試分析不同縫合方法及縫合后時(shí)間對(duì)軸突通過(guò)率的影響。22析因設(shè)計(jì)家兔神經(jīng)縫合后的軸突通過(guò)率() 外膜縫合（A1） 束膜縫合（A2）1月（B1）2月（B2）1月（B

2、1）2月（B2）1010405010303070603010203050305050706030均數(shù)24442852析因設(shè)計(jì)特點(diǎn)各因素各水平的全面組合分組。析因?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)不僅可以作每個(gè)因素各水平的比較，而且可分析交互作用，還可以從各因素各水平的全面組合中挑選出最優(yōu)實(shí)驗(yàn)條件或最優(yōu)實(shí)驗(yàn)條件的方向。完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的析因?qū)嶒?yàn)中要求各組例數(shù)相等，且每組例數(shù)不少于2例，否則無(wú)法分析因素間的交互作用?；靖拍顔为?dú)效應(yīng)（simple effect）：指其他因素的水平固定時(shí)，某一因素不同水平間的差別。外膜縫合：不同縫合時(shí)間間的差別44-2420外膜縫合2月與1月相比，神經(jīng)軸突通過(guò)率提高了20。束膜縫合：不同縫合時(shí)間

3、間的差別52-2824束膜縫合2月與1月相比，神經(jīng)軸突通過(guò)率提高了24。1月縫合：不同縫合方法間的差別28-2441月縫合束膜縫合與外膜縫合相比，神經(jīng)軸突通過(guò)率提高了4。2月縫合：不同縫合方法間的差別52-4482月縫合束膜縫合與外膜縫合相比，神經(jīng)軸突通過(guò)率提高了8。主效應(yīng)（main effect）：指某一因素各水平間的平均差別(即單獨(dú)效應(yīng)的平均)?？p合時(shí)間主效應(yīng)： (20+24)/2=22縫合后2月與1月相比（不考慮縫合方法），神經(jīng)軸突通過(guò)率提高了22。縫合方法主效應(yīng)：(4+8)/2=6束膜縫合與外膜縫合相比（不考慮縫合時(shí)間），神經(jīng)軸突通過(guò)率提高了6。交互作用（interaction）：當(dāng)某

4、因素的各個(gè)水平單獨(dú)效應(yīng)隨另一因素水平的變化而變化時(shí)，稱(chēng)這兩個(gè)因素間存在交互作用。縫合方法與縫合時(shí)間的交互作用：（8-4）/2=2或（24-20）/2=2無(wú)交互作用示意圖24縫合2月縫合1月外膜縫合束膜縫合軸突通過(guò)率20有交互作用示意圖縫合2月縫合1月外膜縫合束膜縫合軸突通過(guò)率3010變異分解總變異（Corrected Total）處理組間（Model） A因素主效應(yīng) B因素主效應(yīng) AB交互作用誤差（ Error ）H0:不同縫合方法神經(jīng)軸突通過(guò)率相等H1:不同縫合方法神經(jīng)軸突通過(guò)率不等H0:不同縫合時(shí)間神經(jīng)軸突通過(guò)率相等H1:不同縫合時(shí)間神經(jīng)軸突通過(guò)率不等H0:不同縫合方法與不同縫合時(shí)間之間無(wú)

5、交互作用H1:不同縫合方法與不同縫合時(shí)間之間有交互作用/* factorial design ANOVA, example 11-1 */data ex11_1; input x method $ time $ ;cards;10 a1 b1 10 a1 b1 40 a1 b150 a1 b1 10 a1 b130 a1 b2 30 a1 b2 70 a1 b260 a1 b2 30 a1 b210 a2 b1 20 a2 b1 30 a2 b150 a2 b1 30 a2 b150 a2 b2 50 a2 b2 70 a2 b260 a2 b2 30 a2 b2;proc anova; cl

6、ass method time; 在MODEL語(yǔ)句前指定分類(lèi)變量 model x=method time method*time; 指定模型的主效應(yīng)和交互效應(yīng) means method*time; 輸出兩因素組合下的均數(shù)proc glm; class method time; model x=method time method*time; means method*time;20%24%4%8%注意：若兩因素交互作用不存在，說(shuō)明兩因素的作用相互獨(dú)立，分析各因素的主效應(yīng)即可。若兩因素交互作用存在，在統(tǒng)計(jì)分析時(shí)須逐一分析各因素的單獨(dú)效應(yīng)。即固定另一因素的水平，分析某因素不同水平間的差別。組間比較

7、采用方差分析，誤差均方及其自由度均按析因設(shè)計(jì)總方差分析中誤差的均方與其自由度計(jì)算。/* factorial design ANOVA, example 11-2 */data ex11_2; input x a $ b $ ;cards;105 1.0mg 5ug 80 1.0mg 5ug 65 1.0mg 5ug 75 2.5mg 5ug115 2.5mg 5ug 80 2.5mg 5ug 85 5.0mg 5ug 120 5.0mg 5ug125 5.0mg 5ug 115 1.0mg 15ug105 1.0mg 15ug 80 1.0mg 15ug125 2.5mg 15ug 130 2

8、.5mg 15ug 90 2.5mg 15ug 65 5.0mg 15ug120 5.0mg 15ug 100 5.0mg 15ug 75 1.0mg 30ug 95 1.0mg 30ug 85 1.0mg 30ug 135 2.5mg 30ug120 2.5mg 30ug 150 2.5mg 30ug180 5.0mg 30ug 190 5.0mg 30ug160 5.0mg 30ug;proc anova; class a b; model x=a b a*b; means a*b;run;proc glm; class a b; model x=a b a*b; means a*b; l

9、smeans a*b/tdiff; 進(jìn)行每?jī)山M均數(shù)比較，輸出t和P。run;例 為研究減肥新藥鹽酸西布曲明片和鹽酸西布曲明膠囊的減肥效果是否不同，以及肥胖患者服藥后不同時(shí)間的體重隨時(shí)間的變化情況。采用雙盲雙模擬隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)，將體重指數(shù)BMI27的肥胖患者40名隨機(jī)等分成兩組，一組給予鹽酸西布曲明片+模擬鹽酸西布曲明膠囊，另一組給予鹽酸西布曲明膠囊+模擬鹽酸西布曲明片。所有患者每天堅(jiān)持服藥，共服藥6個(gè)月(24周) 受試期間禁用任何影響體重的藥物，而且受試對(duì)象行為、飲食及其及運(yùn)動(dòng)與服藥前的平衡期均保持一致。分別于平衡期、服藥后的8周、16周24周測(cè)定肥胖患者的體重(kg)得下表資料。 重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)

10、重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)對(duì)同一個(gè)受試對(duì)象（如人、動(dòng)物、儀器等）的同一觀察指標(biāo)（變量）在不同時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行多次測(cè)量（觀察），這種對(duì)同一個(gè)對(duì)象的多次觀察的記錄資料稱(chēng)為重復(fù)測(cè)量的資料。特點(diǎn)：同一個(gè)觀察對(duì)象的不同測(cè)量間往往存在相關(guān)性，即不滿(mǎn)足普通方差分析的獨(dú)立性條件。重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)適用場(chǎng)合通常用于受試對(duì)象接受某種處理后，觀察與處理因素相對(duì)應(yīng)的某些指標(biāo)隨時(shí)間推移的動(dòng)態(tài)變化情況。將手術(shù)要求基本相同的15名患者隨機(jī)分3組，在手術(shù)過(guò)程中分別采用A，B，C三種麻醉誘導(dǎo)方法，在T0（誘導(dǎo)前）、T1、T2、T3、T4， 五個(gè)時(shí)相測(cè)量患者的收縮壓，數(shù)據(jù)記錄見(jiàn)下表。試進(jìn)行方差分析。/* repeated measurement desi

11、gn ANOVA :example 12-3 */data ex12_3; input t0 t1 t2 t3 t4 group $ ;cards;120 108 112 120 117 A118 109 115 126 123 A119 112 119 124 118 A121 112 119 126 120 A127 121 127 133 126 A121 120 118 131 137 B122 121 119 129 133 B128 129 126 135 142 B117 115 111 123 131 B118 114 116 123 133 B131 119 118 135

12、129 C129 128 121 148 132 C123 123 120 143 136 C123 121 116 145 126 C125 124 118 142 130 C;proc glm; class group; model t0 t1 t2 t3 t4=group; repeated time 5 contrast(1); lsmeans group/tdiff; 進(jìn)行每?jī)山M均數(shù)比較，輸出t和P。run;協(xié)方差分析（GLM過(guò)程）方差分析用于比較兩組或兩組以上均數(shù)間差別。協(xié)方差分析用于比較兩組或兩組以上均數(shù)間差別的同時(shí)扣除或均衡某些不可控制的定量因素的影響。完全隨機(jī)設(shè)計(jì)方差分析過(guò)程協(xié)方差分析過(guò)程proc anova；class 分組變量；model 分析變量=分組變量；means 分組變量/多重比較選項(xiàng)；proc glm；class 分組變量；model 分析變量=協(xié)變量 分組變量；lsmeans 分組變量/多重比較選項(xiàng)；完全隨機(jī)設(shè)計(jì)方差分析過(guò)程協(xié)方差分析過(guò)程proc anova；class group；model y=group；means group/snk；proc glm；class gr