求教：实验数据怎么用SAS处理

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研究目的：A、B、C不同处理的效果比较。54只老鼠，随机分为3组，但没有基线值（其实个体差异也是比较大的），予以不同的处理A,B,C。分别于第一周，4周，8周杀死6个老鼠后进行测量，这时候用什么方法比较合适？谢
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是否随机很重要,请说明白----爱萌

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关键词：实验数据 个体差异 什么方法 测量 老鼠

说到处死，我认为串联几个干电池就很靠谱，足以电死它

个体差异大的话，不能当做重复测量来做，只能就每次处死的18只老鼠按3组方差分析分析了吧

3# angel42102209

不知道要测量老鼠的什么东西。不是很清楚这个实验是怎么做的：共有54只老鼠，随机分成3组每组18个做不同的治疗。第一个星期，从每组中抓出6个杀死然后测量；然后是第四周，第八周...

如果是这样的，重复测量好像是有些问题。即使是个体看起来差异不大，但是对药物的反应未必是一致或者是类似倾向的。同意楼上的方差分析再加上调整时间，时间和治疗可能的交叉因素等等。

基线的不存在：是不是实验之前还想不出什么因素有关联和作用啊？在吃感冒药之前，医生不问你年龄和性别的。大概齐就差不多了。

其实我感觉，这种实验的效果也未必比每组6只老鼠分三次做重复测量差（如果活老鼠允许测量的话），即使同样都是54次观察。尤其是你的实验目地是想知道药物的总体反应，而忽略个体差异。

只是这种实验方法在人身上就有些浪费了。还是老鼠命贱啊。

建议用随机区组设计（也叫双因素无重复试验设计）

将白鼠按体重相近程度分为3组，每组18只。实验时，每组随机取6只，用A处理构成为区组A；再每组取6只，用B处理构成区组B，剩下的用C处理构成区组C，
因为分别要在1W  4W 8W处死6只，所以别忘了做编号，以免当杀的没杀，后杀的给提前宰了。
我想这个方法可以最大程度避免体重差异的影响

如果是同一时段不同区组的比较：
PROC ANOVA;
CLASS treatment  block;
MODEL xi=treatment  block;
MEANS treatment  block;
RUN;
x是实验记录，i:是A B C三个处理因素。两两比较，例如用SNK法作两两比较,可写成: MEANS treatment/ SNK ALPHA=0.05;

如果同一实验因素在三个时段的不同比较则,令1W记录=Y1, 4W的记录=Y2, 8W的记录=Y3
PROC ANOVA;
CLASS treatment  block;
MODEL Y1-Y3= treatment  block;
MANOVA H = treatment E = block  / PRINTH  PRINTE;
MANOVA H = block / PRINTE;
MANOVA H =treatment   E = block  M = Y1-Y2  Y2-Y3  
PREFIX =DIFF;
RUN;
仅供参考

看到了,你的只有case没有control忽悠谁那?
实验自己设计好了,估计你需要的是怎么处理数据吧

看样子我被忽悠了，我真的被忽悠了，又变成随机分三组，
那你在实验中，体重到底是不是重要的非处理因素。

整个实验没有说清楚, 没有人会给正确的处理数据的方法,而且没有control怎么能说A,B,C一定好,这些问题都需要考虑,我估计你保留很多信息,是不是怕大家知道呀

还是爱萌见多识广，火眼金金。

请不要和我玩忽悠，我已经戒了。

5# 坐看云起时

及爱萌：

何谓block？其实在实验设计中，block差不多总被定义为nuisance 因素。是你我不敢兴趣的东西。
既是不同的时间点上的测量，如何能忽略时效性？
三种不同的处理方法，如何看出没有control组？其实即使没有control的实验也不少见，比如说golden standard。新药的实验往往比得是流行的疗法而不是和不治疗的人群做比较。人都要死了还要人不吃药做control？
而且我也没有看清楚你对treatment和block的具体定义是什么？我觉得两者有点你中有我我中有你的意思。
如果按照体重（如果体重如你认为的是潜在的影响因素）分组，何谓随机？尤其你没有基线，拿什么来调整这个因素？也或许你的block在此时会起些作用。但是如我所言，你没有明确得界定block和treatment。也就是说从你的方法，我没有看出如何从总体的变化中剔除block的影响而得到一个较为纯净的treatment effect。