ANOVA-Analyse für Zuckerrüben

Ziel dieses Skripts ist es, die Auswirkungen verschiedener Faktoren auf den Ertrag (Y) von Zuckerrüben zu analysieren. Die Daten sind nach einem Split-Plot-Design mit Lateinischem Quadrat strukturiert, mit den Faktoren 'Harvest' (Ernte), 'Rep' (Wiederholung), 'Column' (Spalte) und 'Variety' (Sorte). Der DATA STEP-Block generiert die Beobachtungen aus 'datalines', um den Datensatz 'Beets' zu erstellen. Anschließend wird PROC ANOVA verwendet, um den Ertrag als Funktion dieser Faktoren zu modellieren und spezifische Tests zu den Auswirkungen der Faktoren Harvest, Rep, Column und Variety durchzuführen, unter Verwendung geeigneter Fehlerterme für das experimentelle Design.

Datenanalyse

Type : CREATION_INTERNE

Die Daten des Datensatzes 'Beets' werden direkt innerhalb des SAS-Skripts über einen DATALINES-Block erstellt und ausgefüllt. Sie stellen die Ergebnisse eines Versuchs mit einem Split-Plot-Design mit Lateinischem Quadrat dar, der den Ertrag verschiedener Rübensorten über zwei Ernten misst.

1 Codeblock

DATA STEP Data

Erklärung :
Dieser DATA STEP-Block ist für die Erstellung des Datensatzes 'Beets' verantwortlich. Er verwendet verschachtelte 'do'-Schleifen, um die Variablen 'Harvest' (1 bis 2), 'Rep' (1 bis 6) und 'Column' (1 bis 6) zu generieren. Die Variable 'Variety' und die abhängige Variable 'Y' (Ertrag) werden sequentiell aus dem DATALINES-Block gelesen. Die Anweisung ' @code_sas/16.4'.sas am Ende von 'input' hält den Zeiger auf derselben Datenzeile, bis alle Beobachtungen für eine Kombination von Harvest, Rep und Column gelesen wurden, was typisch für experimentelle Designs ist, bei denen mehrere Messungen auf derselben physischen Datenzeile stehen. Die Anweisungen 'title1' und 'title3' definieren die Titel der SAS-Ausgabe.

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1	title1 'Sugar Beet Varieties';
2	title3 'Latin Square Split-Plot Design';
3	DATA Beets;
4	DO Harvest=1 to 2;
5	DO Rep=1 to 6;
6	DO Column=1 to 6;
7	INPUT Variety Y @;
8	OUTPUT;
9	END;
10	END;
11	END;
12	DATALINES;
13	3 19.1 6 18.3 5 19.6 1 18.6 2 18.2 4 18.5
14	6 18.1 2 19.5 4 17.6 3 18.7 1 18.7 5 19.9
15	1 18.1 5 20.2 6 18.5 4 20.1 3 18.6 2 19.2
16	2 19.1 3 18.8 1 18.7 5 20.2 4 18.6 6 18.5
17	4 17.5 1 18.1 2 18.7 6 18.2 5 20.4 3 18.5
18	5 17.7 4 17.8 3 17.4 2 17.0 6 17.6 1 17.6
19	3 16.2 6 17.0 5 18.1 1 16.6 2 17.7 4 16.3
20	6 16.0 2 15.3 4 16.0 3 17.1 1 16.5 5 17.6
21	1 16.5 5 18.1 6 16.7 4 16.2 3 16.7 2 17.3
22	2 17.5 3 16.0 1 16.4 5 18.0 4 16.6 6 16.1
23	4 15.7 1 16.1 2 16.7 6 16.3 5 17.8 3 16.2
24	5 18.3 4 16.6 3 16.4 2 17.6 6 17.1 1 16.5
25	;

2 Codeblock

PROC ANOVA

Erklärung :
Dieser Block verwendet das PROC ANOVA-Verfahren, um die Varianzanalyse für den Datensatz 'Beets' durchzuführen. Die 'class'-Anweisung deklariert die kategorialen Variablen (Faktoren) 'Column', 'Rep', 'Variety' und 'Harvest'. Die 'model'-Anweisung spezifiziert das lineare Modell, wobei 'Y' die abhängige Variable ist und die anderen Variablen die Faktoren und deren Interaktionen sind. Die 'test'-Anweisungen werden verwendet, um die geeigneten Fehlerterme für die Hypothesentests anzugeben. Zum Beispiel zeigt 'test h=Rep Column Variety e=Rep*Column*Variety' an, dass der Effekt von 'Rep', 'Column' und 'Variety' gegen den Fehler 'Rep*Column*Variety' getestet werden soll, was bei Split-Plot- und Lateinischen Quadrat-Designs für Whole-Plot-Effekte üblich ist. Ähnlich testet 'test h=Harvest e=Harvest*Rep' den Effekt von 'Harvest' gegen seine Interaktion mit 'Rep'.

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1	PROC ANOVA DATA=Beets;
2	class Column Rep Variety Harvest;
3	model Y=Rep Column Variety RepColumnVariety
4	Harvest Harvest*Rep
5	Harvest*Variety;
6	test h=Rep Column Variety e=RepColumnVariety;
7	test h=Harvest e=Harvest*Rep;
8	RUN;

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