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楼主: ttklkl
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[原创博文] 方差分析程序 [推广有奖]

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ttklkl 发表于 2011-8-8 12:20:47 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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大家好,请教大家一个问题。我有三组数据,要做方差分析,按不同的visit 输出一些统计量及P值,trtpn是组别,dif是测量值。

1、 要输出组间差异及其95%CI;程序如下:
ods listing close;
proc mixed data=effic;
      class visit trtpn;
       by visit;
      model dif=trtpn;
      lsmeans trtpn / cl;
      estimate "group1 vs group2" trtpn 1 -1 0 /cl;
      estimate "group1 vs group3" trtpn 1 0 -1 /cl;
      estimate "group2 vs group3" trtpn 0 1 -1 /cl;
   ods output estimates=out1(keep=visit Label Estimate Lower Upper);
run;
ods listing;
该程序是否有问题?

2、 数据同上,要输出三组间比较的统计量与P值;程序如下:
ods listing close;
proc glm data=effic;
   class trtpn visit;
   by visit;
   model dif=trtpn;
     ods output overallanova=out2(where=(upcase(source)='MODEL') keep=visit FValue ProbF source);
run;
quit;
ods listing;
该程序是否有问题?

3、 数据同上,要输出两两比较的P值; 程序如下:
ods listing close;
proc glm data=effic;
   class visit trtpn;
   by visit;
   model dif=trtpn;
   means trtpn/snk;
   estimate "group1 vs group2" trtpn 1 -1 0;
      estimate "group1 vs group3" trtpn 1 0 -1;
      estimate "group2 vs group3" trtpn 0 1 -1;
   ods output estimates=out3(keep=visit Parameter Probt);
run;
quit;
ods listing;
该程序是否有问题?

望大家指教,谢谢!
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关键词:方差分析 分析程序 proc mixed Estimates Parameter visit close 程序 测量 统计

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tj0412ymy 发表于4楼  查看完整内容

In fact, if your data are sorted on *some* of your classification variables, but not all of them, you can use both BY and CLASS. This gives you the benjamins from both statements. You get the efficiency advantage of the by-processing, as well as the efficiency of the CLASS statement for unsorted variables. 需要注意的一点是:用BY之前需要对所操作的变量进行排序,而CLASS则不需要。另外,虽然 ...

本帖被以下文库推荐

tj0412ymy 发表于 2011-8-8 13:35:07 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
对LZ的提问有些不甚其解!何为“该程序是否有问题”?是语法问题?还是逻辑性问题?若是逻辑性问题,运行一下程序看能否得到想要的统计量不就OK了吗?
对SAS和统计方面感兴趣的朋友,请加SAS学习和认证讨论群:169157207。欢迎在群上讨论!

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honghejing 发表于 2011-8-8 13:50:08 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
使用by visit后,可以不用再class visit了吧

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tj0412ymy 发表于 2011-8-8 13:58:17 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
honghejing 发表于 2011-8-8 13:50
使用by visit后,可以不用再class visit了吧
In fact, if your data are sorted on *some* of your classification variables,
but not all of them, you can use both BY and CLASS.  This gives you
the benjamins from both statements.  You get the efficiency advantage
of the by-processing, as well as the efficiency of the CLASS statement
for unsorted variables.
需要注意的一点是:用BY之前需要对所操作的变量进行排序,而CLASS则不需要。另外,虽然两者输出的结果没多大差异,但是BY是分多个PAGE进行输出的,而CLASS只会输出到一个PAGE上!CLASS 和BY可以同时使用!输出的格式稍微有些不同,但结果一样!
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对SAS和统计方面感兴趣的朋友,请加SAS学习和认证讨论群:169157207。欢迎在群上讨论!

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ttklkl 发表于 2011-8-8 14:17:15 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
对不起,没把问题说清楚。因为没用过方差分析模型,对proc mixed及proc glm语句,语法和输出结果都不了解,所以请大家指导下我上面写的三种情况所输出的95%CI、统计量及P值,所写语句、语法和输出结果是否正确。
Stay Hungry. Stay Foolish.

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jingju11 发表于 2011-8-8 22:54:32 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
没有问题只有不同的意见。
为什么要用mixed而不是GLM呢?

京剧

  1.                             c
  2. run;
复制代码


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leedx 发表于 2011-8-9 09:13:22 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
学习啦~~呵呵~

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zkymath 在职认证  发表于 2011-8-9 20:13:08 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
不错! 读代码是件枯燥的事情

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honghejing 发表于 2011-8-10 10:54:36 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
jingju11 发表于 2011-8-8 22:54
没有问题只有不同的意见。
1. BY and CLASS的混用(有共同的变量)常常是不合理的(但未必是错的)。在你的 ...
GLM采用的最小二乘法估计(least squares,OLS),即参数估计须估计该模型的参数值,最大限度地减少这种差异的平方观察和预测因变量的值。这种做法产生了熟悉的方差分析表,在依赖变量(总平方和变异)分为变异由于不同来源。PROC MIXED不会产生方差分析表,PROC MIXED一般采用三种估计方法:ML (Maximum Likelihood)、REML (Restricted or Residual maximum likelihood, 默认) 和MIVQUE0 (Minimum Variance Quadratic Unbiased Estimation)。ML和REML的是基于最大似然估计方法。他们需要的假设,即因变量(误差项和随机效应分布)是正常的。 ML是只是经常最大似然法,即,参数估计,它生产的模型参数等价值最大化似然函数。 REML的方法是最大似然估计的变体; REML的估计,得到没有从整体似然函数的最大化,但只是部分是不变的固定效应线性模型的一部分。换句话说,如果y = Xb + Zu + e,那么Xb是固定效应,Zu是随机效益,e是误差项。REML参数估计是得到最大限度地发挥K'y似然函数(K是一个满秩与列正交的X矩阵,即矩阵 K'X = 0),它得到了REML的方差-协方差矩阵y的估计。

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jingju11 发表于 2011-8-10 21:37:33 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
感谢解答。
是GENERAL LINEAR MODEL(GLM)的推广。
京剧

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