对以下数据SAS做多元处理

已经做过比较 dose1和dose0、 dose5和dose0.和ANOVA分析请问如何做多元比较中的post-hoc 试验？ 用SAS做的话. 而且请问这种多元比较有什么优势和不足吗？
悬赏30个币！谢谢各位大侠




day        dose        rat number        foodintake
-4        0        1        16.784
-4        0        2        16.902
-4        0        3        15.504
-4        0        4        17.635
-4        0        5        17.086
-4        0        6        14.311
-4        0        7        13.817
-4        1        11        15.97
-4        1        12        14.767
-4        1        13        15.492
-4        1        14        17.261
-4        1        15        16.075
-4        1        16        16.821
-4        1        17        17.543
-4        1        18        10.62
-4        5        21        16.3
-4        5        22        18.369
-4        5        23        17.261
-4        5        24        15.757
-4        5        25        14.81
-4        5        26        15.006
-4        5        27        13.178
-4        5        28        15.352
2        0        1        16.139
2        0        2        16.614
2        0        3        14.29
2        0        4        15.752
2        0        5        16.424
2        0        6        17.301
2        0        7        11.643
2        1        11        14.505
2        1        12        12.899
2        1        13        16.876
2        1        14        14.921
2        1        15        16.32
2        1        16        13.401
2        1        17        12.869
2        1        18        12.108
2        5        21        11.605
2        5        22        14.63
2        5        23        13.899
2        5        24        9.394
2        5        25        13.09
2        5        26        13.285
2        5        27        12.524
2        5        28        15.351
10        0        1        14.805
10        0        2        16.513
10        0        3        12.158
10        0        4        17.465
10        0        5        16.428
10        0        6        14.295
10        0        7        15.993
10        1        11        15.37
10        1        12        15.425
10        1        13        17.87
10        1        14        0
10        1        15        16.734
10        1        16        15.245
10        1        17        16.241
10        1        16        13.825
10        5        21        15.498
10        5        22        18.901
10        5        23        17.425
10        5        24        18.078
10        5        25        18.04
10        5        26        18.903
10        5        27        16.789
10        5        28        18.314

zcyijia 发表于 2013-1-24 20:40
newman test 的结果就是这部分  Alpha                           0.05
                               ...

方差分析的原假设是这样的
u1=u2=u3
只要有任意两组之间均值显著不等，就可以拒绝原假设。
SNK的方法：
是根据前面的字母，如果两组之间字母相同，就代表均值相等，否则则认为均值不等

post-hoc 试验?

webgu 发表于 2013-1-23 08:28
post-hoc 试验?

dui对

zcyijia 发表于 2013-1-23 09:02
dui对

哎，孤陋寡闻了。能否具体介绍下POST-HOC试验？

webgu 发表于 2013-1-23 09:08
哎，孤陋寡闻了。能否具体介绍下POST-HOC试验？

post hoc中，是对三者的均值两两比较，看是哪一组或几组是具有差异的!
各位大侠关于SAS程序做这个出出主意吧！

没理解错的话，是这样？
data ex;
input
day        dose        rat_number        foodintake;
cards;
-4        0        1        16.784
-4        0        2        16.902
-4        0        3        15.504
-4        0        4        17.635
-4        0        5        17.086
-4        0        6        14.311
-4        0        7        13.817
-4        1        11        15.97
-4        1        12        14.767
-4        1        13        15.492
-4        1        14        17.261
-4        1        15        16.075
-4        1        16        16.821
-4        1        17        17.543
-4        1        18        10.62
-4        5        21        16.3
-4        5        22        18.369
-4        5        23        17.261
-4        5        24        15.757
-4        5        25        14.81
-4        5        26        15.006
-4        5        27        13.178
-4        5        28        15.352
2        0        1        16.139
2        0        2        16.614
2        0        3        14.29
2        0        4        15.752
2        0        5        16.424
2        0        6        17.301
2        0        7        11.643
2        1        11        14.505
2        1        12        12.899
2        1        13        16.876
2        1        14        14.921
2        1        15        16.32
2        1        16        13.401
2        1        17        12.869
2        1        18        12.108
2        5        21        11.605
2        5        22        14.63
2        5        23        13.899
2        5        24        9.394
2        5        25        13.09
2        5        26        13.285
2        5        27        12.524
2        5        28        15.351
10        0        1        14.805
10        0        2        16.513
10        0        3        12.158
10        0        4        17.465
10        0        5        16.428
10        0        6        14.295
10        0        7        15.993
10        1        11        15.37
10        1        12        15.425
10        1        13        17.87
10        1        14        0
10        1        15        16.734
10        1        16        15.245
10        1        17        16.241
10        1        16        13.825
10        5        21        15.498
10        5        22        18.901
10        5        23        17.425
10        5        24        18.078
10        5        25        18.04
10        5        26        18.903
10        5        27        16.789
10        5        28        18.314
;
run;
proc glm data=ex;
class dose;
model foodintake=dose;
means dose/snk;
run;

  Source                      DF         Squares     Mean Square    F Value    Pr > F

        此处的自由度为什么是2？   2       2.2097823       1.1048912       0.26    0.7707

                         Error                       65     274.6346155       4.2251479

                         Corrected Total             67     276.8443979


                                       R-Square     Coeff Var      Root MSE    foodintake Mean

                                       0.007982      13.32745      2.055516           15.42318


                         Source                      DF       Type I SS     Mean Square    F Value    Pr > F

                         dose                         2      2.20978234      1.10489117       0.26    0.7707


                         Source                      DF     Type III SS     Mean Square    F Value    Pr > F

                         dose                         2      2.20978234      1.10489117       0.26    0.7707

                                                            The SAS System                         08:07 Wednesday, August 6, 2008  22

                                                          The GLM Procedure

                                               Student-Newman-Keuls Test for foodintake

     NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate under the complete null hypothesis but not under partial null
                                                             hypotheses.


                                                 Alpha                           0.05
                                                 Error Degrees of Freedom          65
                                                 Error Mean Square           4.225148
                                                 Harmonic Mean of Cell Sizes 22.59649

                                                   NOTE: Cell sizes are not equal.


                                            Number of Means              2              3
                                            Critical Range       1.2213032      1.4667772


                                      Means with the same letter are not significantly different.


                                         SNK Grouping          Mean      N    dose

                                                    A       15.6123     21    0
                                                    A
                                                    A       15.4900     24    5
                                                    A
                                                    A       15.1808     23    1
之后的这个Student Newmantest又怎么解释呢？

ziyenano 发表于 2013-1-23 20:33
没理解错的话，是这样？
data ex;
input

Source                      DF         Squares     Mean Square    F Value    Pr > F

        此处的自由度为什么是2？   2       2.2097823       1.1048912       0.26    0.7707

                         Error                       65     274.6346155       4.2251479

                         Corrected Total             67     276.8443979


                                       R-Square     Coeff Var      Root MSE    foodintake Mean

                                       0.007982      13.32745      2.055516           15.42318


                         Source                      DF       Type I SS     Mean Square    F Value    Pr > F

                         dose                         2      2.20978234      1.10489117       0.26    0.7707


                         Source                      DF     Type III SS     Mean Square    F Value    Pr > F

                         dose                         2      2.20978234      1.10489117       0.26    0.7707

                                                            The SAS System                         08:07 Wednesday, August 6, 2008  22

                                                          The GLM Procedure

                                               Student-Newman-Keuls Test for foodintake

     NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate under the complete null hypothesis but not under partial null
                                                             hypotheses.


                                                 Alpha                           0.05
                                                 Error Degrees of Freedom          65
                                                 Error Mean Square           4.225148
                                                 Harmonic Mean of Cell Sizes 22.59649

                                                   NOTE: Cell sizes are not equal.


                                            Number of Means              2              3
                                            Critical Range       1.2213032      1.4667772


                                      Means with the same letter are not significantly different.


                                         SNK Grouping          Mean      N    dose

                                                    A       15.6123     21    0
                                                    A
                                                    A       15.4900     24    5
                                                    A
                                                    A       15.1808     23    1
之后的这个Student Newmantest又怎么解释呢？

zcyijia 发表于 2013-1-23 21:23
Source                      DF         Squares     Mean Square    F Value    Pr > F

        此 ...

Post-hoc analysis

In the design and analysis of experiments, post-hoc analysis (from Latin post hoc, "after this") consists of looking at the data—after the experiment has concluded—for patterns that were not specified a priori. It is sometimes called by critics data dredging to evoke the sense that the more one looks the more likely something will be found. More subtly, each time a pattern in the data is considered, a statistical test is effectively performed. This greatly inflates the total number of statistical tests and necessitates the use of multiple testing procedures to compensate. However, this is difficult to do precisely and in fact most results of post-hoc analyses are reported as they are with unadjusted p-values. These p-values must be interpreted in light of the fact that they are a small and selected subset of a potentially large group of p-values. Results of post-hoc analyses should be explicitly labeled as such in reports and publications to avoid misleading readers.
In practice, post-hoc analyses are usually concerned with finding patterns and/or relationships between subgroups of sampled populations that would otherwise remain undetected and undiscovered were a scientific community to rely strictly upon a priori statistical methods.[citation needed] Post-hoc tests — also known as a posteriori tests — greatly expand the range and capability of methods that can be applied in exploratory research. Post-hoc examination strengthens induction by limiting the probability that significant effects will seem to have been discovered between subgroups of a population when none actually exist. As it is, many scientific papers are published without adequate, preventative post-hoc control of the Type I Error Rate.[1]
Post-hoc analysis is an important procedure without which multivariate hypothesis testing would greatly suffer, rendering the chances of discovering false positives unacceptably high. Ultimately, post-hoc testing creates better informed scientists who can therefore formulate better, more efficient a priori hypotheses and research designs.