Une façon instruction ANOVA SAS
Par exemple, trois instructions de lecture sont donnés à 15 jubjects; puis un test de lecture est donnée lorsque le nombre de mots par minute est enregistrée pour chaque sujet. La question est de vérifier si les trois instructions font une différence au score de lecture. Le modèle que vous pouvez mettre en place pour ce problème est
nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp Nombre (en continu)
instruction (catégorique: 3 niveaux)
Le quesiton est de trouver « toute différence entre Instuction A, B et C », qui est également connu comme le test global. Après l'effet global est confirmé, le test sont nécessaires pour vérifier quelles sont les différences, i.e., « A supérieur à B ou C ». Le test est connu comme comparaison multiple. ce qui sera démontré dans la section sur cette page.
Ouvrez l'ensemble de données SAS. Ou importer avec la commande suivante.
La fonction « moyen » va générer la valeur moyenne de la variable dépendante ( « mot »); l'option « hovtest » l'option est de vérifier les hypothèses d'homogénéité des écarts et le « bombés » est d'effectuer le test de Welch lorsque les hypothèses ne sont pas remplies. Plus de détails sur la vérification de prise en charge est donnée ci-dessous.
Les moyens de trois méthodes sont également disponibles comme suit
Sur la base des données, effectuer un test d'hypothèse (avec un niveau de signification de 0,05) pour voir s'il est différent impace de trois instructions sur le résultat.
La sortie « source » indique la source des écarts sont considérés à la date où « modèle » signifie effets de toutes les variables indépendantes (dans ce cas, l'effet de la méthode). S'il y a plus d'une variable indépendante, par exemple, la méthode et le sexe, à considérer, le « modèle » doit contenir toutes les ressources d'effets, y compris l'interaction, comme indiqué ci-dessous,
nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp « mot de modèle = méthode méthode de genre * genre »
nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp "signifie méthode / hovtest Welch";
Le résultat est indiqué ci-dessous:
Comme on le voit, la valeur de p est égal à 0,0545, qui est à la ligne de frontière. Il pourrait y avoir deux solutions possibles: avec un niveau significatif de plus de 0,05, il n'y a aucune preuve de rejeter la hypothsis de Homogénéité; mais avec un niveau significatif plus grand que 0,0535 (comme 0,1), rejeter l'hypothèse d'homogénéité. A ce dernier cas, on doit faire référence au résultat du test de Welch, comme indiqué ci-dessous:
En général, les méthodes utilisées pour trouver des différences de groupe après le test global est appelé plusieurs tests de comparaison, ou post hoc essai. SAS offre une variété de tests pour étudier les différences entre les niveaux des variables indépendantes. Par exemple, le test de gamme multiple de Duncan, le « Student-Newman-Keuls de test gamme multiple, essai moins significatif différence, test de portée Tukey'sstudentized, procédure multiple de comparaison de Scheffé, et d'autres, chacun a un nom de fonction SAS (par exemple DUNCAN, SNK, LSD, TUKEY et Scheffé). pour demander un test de comparaison multiple, placez le nom de l'option SAS pour le test que vous voulez, à la suite d'une barre oblique (/) sur la déclaration « signifie ». Il est plus facile d'inclure la demande un test de comparaison multiple en même temps que le test global. Mais notez que le résultat du test multiple doit être vérifié qu'après l'effet global a été confirmé être significativement différents.
Par exemple, si l'on utilise le test de Student-Newman-Keuls (SNK), la syntaxe (avec un niveau significatif de 0,05) sont les suivants:
La lecture de la sortie de la comparaison multiple
L'interprétation du résultat de la comparaison multiple
Dans la colonne « SNK de regroupement », même lettre signifie aucun effet significatif. Par exemple, les groupes C et B ont tous deux la lettre « B » dans la colonne de regroupement et donc pas significativement différents. Groupes A a une lettre « A » et est donc significativement différent (p-valeur