求助：重复性测量方差分析中两两比较用哪种方法？

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各位好，我做的是农业方面的课题，3个棉花品种（breed), 3个小区（block)(相当于3次重复），调查日期从6月1日至9月7日，5天一次，调查棉花上的某种害虫种群数量。我想比较3个品种间是否有差异，参考的是胡良平先生主编的《Windows SAS 6.12 & 8.0实用统计分析教程》里面“15.12   重复测量设计资料的统计分析”。程序里面 最后两两比较 系统写的是  Differences of Least Squares Means,我查了查这个叫“最小误差平方和法”，输出结果后面显示的有 t value    p value, 请问显示 t 值的是
t测验吗？这个Least squares means 方法和LSD法有什么区别？如果想用LSD法，过程步中应该如何写代码？
程序如下：
data mangchun07_1;
do breed=1 to 3;
do block=1 to 3;
do time=601,606,611,618,623,627,702,707,712,717,722,727,801,806,811,819,824,829,907;
input Y @@; T1=time; output;
end;end;end;
cards;
0 0 0 0 2 2 0 18 23 28 16 20 8 42 40 52 34 18 6
0 0 2 0 0 0 0 16 18 25 12 4 18 6 28 32 22 22 10
0 0 2 0 0 0 4 6 19 30 12 2 26 8 38 54 34 18 7
0 0 0 4 0 2 0 6 28 26 8 0 10 10 12 42 6 10 2
0 0 0 0 0 4 0 22 22 28 10 4 12 12 28 32 16 20 4
0 0 0 2 0 0 0 4 6 20 14 2 14 6 26 68 22 16 0
0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 0 0 3 3 5 10 0 4 3
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 5 8 24 4 6 1
0 0 0 0 0 0 0 0 2 8 0 1 1 0 5 11 1 8 0
;
proc mixed;
class breed block time;
model Y=breed time breed*time  /ddfm=satterth;
repeated /type=SP(POW) (T1) SUB=block(breed);
lsmeans breed*time breed time / tdiff pdiff;
run;

敬请各位大侠不吝赐教！谢谢！急用。

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关键词：方差分析 重复性 differences difference proc mixed Windows 测量 程序 害虫 农业

一个建议，你的time最好改成DAP（day after planting），然后以播种日为0，将某月某日改成对应的种植后天数。
我怀疑你的SP（POW）是否做了正确的估算。显然6.27与7.02相差少于7天，但是SAS会计算距离为702-627 = 75。这个差距太大了。
另外一个方式是使用ARH或TOEPH。查询一下SAS的帮助文档。

LSMEANS比较的是任意两个Group的means，可以指定ADJUST = XXX，例如Tukey。LSMEANS允许非平衡数据，因此SE可以不同。GLM中的LSD计算的时候是只用一个SE的，然后根据SE求出最小的区分值。比如LSD = 5， 你的两组Mean插值如果大于5则是显著的否则不显著。

有问题欢迎发email给我：realameko AT yahoo.com。本人也做棉花研究。共同探讨共同进步：）

感谢realameko的热心帮助，近日看到《SAS for Mixed Models》这本书中
"Chapter 5    Analysis of Repeated Measures Data"，我对于Mixed model的应用背景仍不甚明白。
胡良平先生在《Windows SAS 6.12&8.0实用统计分析教程》一书，针对重复性测量数据的方差分析，先计算常用的5种协方差结构模型：TYPE=VC （方差分量型模型）， TYPE=CS（复合对称型模型），TYPE=UN（无结构型模型），TYPE=AR(1)（一阶自回归模型），TYPE=SP(POW) （空间幂型模型），从这5种方法里挑出合适的一种，再用lsmeans 语句进行两两比较。
很多资料说重复测量性质的数据应该用球型检验来做，这个Mixed model 和球型检验有什么区别呢？
本人邮箱 diou1945@126.com 欢迎指导交流。

球形检验是在GLM中使用的，因为Repeated Measure可以看作是Multiariate （多因变量）形式的数据，只不过差别在于这些因变量之间可能有相关。用球形检验可以检查这些变量相关是否显著。如果不显著的话可以逐一分析，但如果显著，则需要考虑其他方法，因为对于每一个因变量做ANOVA是不能解释所有信息的。

好的，谢谢，还有个问题，做Mixed models 的数据是不是也要符合正态分布才行？如果不符合，是否也要对数据进行标准化转化？