求助~重复测量资料的样本量估计

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data Pain;   input Treatment $ PainMem0 PainMem1Wk PainMem6Mo PainMem12Mo;   datalines;      SensoryFocus    2.40  2.38  2.05  1.90      StandardOfCare  2.40  2.39  2.36  2.30;proc glmpower data=Pain;
   class Treatment;
   model PainMem0 PainMem1Wk PainMem6Mo PainMem12Mo = Treatment;
   repeated Time contrast;
   power
      mtest = hlt
      alpha = 0.01
      power = .9
      ntotal = .
      stddev = 0.92 1.04
      matrix ("PainCorr") = lear(0.6, 0.8, 4, 0 1 26 52)
      corrmat = "PainCorr";
   plot y=power min=0.05 max=0.99 yopts=(ref=0.9)
      vary (linestyle by stddev, symbol by dependent source);
run;
这是sas help里面一个重复测量资料的例子，
其中我对mtest=hlt，  matrix ("PainCorr") = lear(0.6, 0.8, 4, 0 1 26 52)，corrmat = "PainCorr";这三个语句的作用不太清楚。

例子中还给出一个推测相关矩阵，请问在别的资料中怎么计算出这个矩阵，又怎么通过这个矩阵的数据得到matrix=lear（）里面的参数呢？

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关键词：重复测量资料 重复测量 样本量 treatment Dependent

Table 47.14: Conjectured Correlation Matrix
     0  ， 1  ， 26   ， 52


0   1 ，0.6 ，0.491 ，0.399


1   0.6， 1， 0.495， 0.402


26 0.491， 0.495 ，1 ，0.491


52 0.399 ，0.402 ，0.491 ，1
这是推测相关矩阵的数据，不知道为什么发不了截图

其中行和列是以星期数为单位的