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正文內(nèi)容

方差分析anova,glm過(guò)程(編輯修改稿)

2025-06-19 21:58 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 iS 17. 360 5 1 8. 186 7 1 2. 384 3 18. 417 6 (2S ) 單因素方差分析 (oneway anova) 分析: 數(shù)據(jù)集中應(yīng)該有兩個(gè)變量,不妨命名為bsvalue、 group。 Bsvalue記錄血糖的下降值,group取值 3,分別代表高劑量組、低劑量組、對(duì)照組。 分析數(shù)據(jù)集中變量個(gè)數(shù) (2) 例 92 為探索丹參對(duì)肢體缺血再灌注損傷的影響,將 30只 純種新西蘭實(shí)驗(yàn)用大白兔, 按窩別相同、體重相近劃分為 10個(gè)區(qū)組 。每個(gè)區(qū)組 3只大白兔 隨機(jī)采用 A、 B、 C三種處理方案 ,即在松止血帶前分別給予丹參 2ml/kg、丹參 1ml/kg、生理鹽水2ml/kg,在松止血帶前及松后 1小時(shí)分別測(cè)定血中白蛋白含量 (g/L),算出 白蛋白減少量 如下表 96所示,問(wèn) A、 B兩方案分別與 C方案的處理效果是否不同? 表 9 6 A 、 B 、 C 三種方案處理后大白兔血中白蛋白減少量 ( g/ L ) 區(qū)組 A 方案 丹參 2m l / kg B 方案 丹參 1m l / kg C 方案 生理鹽水 2m l / kg jn jX 1 3 2 3 3 3 4 3 5 3 6 3 133 7 3 8 3 9 3 10 3 33 in 10 10 10 30 ( N ) iX 8 00 60 3 .2 4 2 0 ( X ) 2iS 0. 274 3 0. 1581 0. 656 5 (2S) 兩因素方差分析 ( twoway anova) 分析: 數(shù)據(jù)集中應(yīng)該有 3個(gè)變量,不妨命名為albumin、 group、 block。 albumin記錄白蛋白的減少量; group取值 3,分別代表A,B,C三種方案; block取值為 110,代表 10個(gè)區(qū)組。 方差分析數(shù)據(jù)集的建立技巧 我們可以一個(gè)一個(gè)的輸入變量的值。 但是方差分析的數(shù)據(jù)集其變量取值有一定的規(guī)律,因此可以利用循環(huán)語(yǔ)句和判斷語(yǔ)句來(lái)簡(jiǎn)化輸入。 例 91數(shù)據(jù)的整理 一個(gè)一個(gè)的輸入變量的值,不僅麻煩,還容易出錯(cuò)。下面數(shù)據(jù)的輸入是我們書(shū)上附帶光盤(pán)的程序,錄入有個(gè)小錯(cuò)誤,你能找出么? DATA ex9_1。 INPUT x grp@@。 CARDS。 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 。 例 91數(shù)據(jù)的整理 看不出吧!很多同學(xué)錄入錯(cuò)誤了,自己發(fā)現(xiàn)不了! 舉手問(wèn)老師,哪里錯(cuò)了,你幫我找找? 暈 …………………………… ! 加個(gè) print過(guò)程,很容易看出了! DATA ex9_1。 INPUT x grp@@。 CARDS。 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 。 proc print。 Run。 例 9_1:問(wèn)治療 4周后,餐后 2小時(shí)血糖下降值的三組總體平均水平是否不同? ? 解:由于是三組做比較 , 因此要用方差分析法 。 ? 在建立數(shù)據(jù)集后可用 ANOVA過(guò)程或 GLM過(guò)程進(jìn)行分析 , 同時(shí)給出選項(xiàng)進(jìn)行各組均數(shù)的兩兩比較 (此處用SNK法 ),兩過(guò)程的輸出格式基本一致 。 ? 對(duì)于單因素的方差分析 , 在比較之前一般要考慮方差齊性的問(wèn)題 。 ? 這里可以用 GLM(anova)過(guò)程中的 HOVTEST選項(xiàng)實(shí)現(xiàn) ,實(shí)際上這也是在 SAS中做方差齊性檢驗(yàn)的唯一途徑 。 proc anova。 class group。 model bsvalue=group。
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