Das Skript erstellt zunächst einen Datensatz 'DrugTest', der die Wirkung von drei Medikamenten (A, D, F) enthält. Anschließend wird PROC GLM verwendet, um die Wirkung des Medikaments und der Vorbehandlungsmessung auf die Nachbehandlungsmessung zu modellieren. Die Kleinste-Quadrate-Mittelwerte (lsmeans) werden berechnet, um die Medikamentenwirkungen zu vergleichen und in der Tabelle 'adjmeans' gespeichert, die anschließend angezeigt wird. Schließlich verwendet das Skript ODS Graphics und einen zweiten Durchlauf von PROC GLM, um das angepasste Kovarianzanalysemodell zu visualisieren, einschließlich eines Diagramms der Mittelwerte mit Konfidenzgrenzen.
Datenanalyse
Type : CREATION_INTERNE
Die Daten werden direkt im Skript mithilfe einer DATA-Anweisung und 'datalines' erstellt.
1 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung : Dieser Block erstellt den Datensatz 'DrugTest', indem er die integrierten Daten über 'datalines' liest. Er definiert drei Variablen: 'Drug' (Zeichen), 'PreTreatment' (numerisch) und 'PostTreatment' (numerisch).
Kopiert!
data DrugTest;
input Drug $ PreTreatment PostTreatment;
datalines;
A 11 6 A 8 0 A 5 2 A 14 8 A 19 11
A 6 4 A 10 13 A 6 1 A 11 8 A 3 0
D 6 0 D 6 2 D 7 3 D 8 1 D 18 18
D 8 4 D 19 14 D 8 9 D 5 1 D 15 9
F 16 13 F 13 10 F 11 18 F 9 5 F 21 23
F 16 12 F 12 5 F 12 16 F 7 1 F 12 20
;
run;
1
DATA DrugTest;
2
INPUT Drug $ PreTreatment PostTreatment;
3
DATALINES;
4
A 116 A 8 0 A 52 A 148 A 1911
5
A 64 A 1013 A 61 A 118 A 3 0
6
D 6 0 D 62 D 73 D 81 D 1818
7
D 84 D 1914 D 89 D 51 D 159
8
F 1613 F 1310 F 1118 F 95 F 2123
9
F 1612 F 125 F 1216 F 71 F 1220
10
;
11
RUN;
2 Codeblock
PROC GLM Data
Erklärung : Diese Prozedur des verallgemeinerten linearen Modells (GLM) führt eine Kovarianzanalyse durch. 'PostTreatment' ist die abhängige Variable, modelliert durch die Wirkung von 'Drug' (Klassenvariable) und 'PreTreatment' (Kovariate). Die Option 'solution' fordert die Anzeige der Parameterschätzungen an. Die Anweisung 'lsmeans' berechnet die angepassten Mittelwerte für jede Stufe von 'Drug', mit Standardfehlern, p-Werten für die Unterschiede, der Kovarianzmatrix, und speichert die Ergebnisse in einem neuen Datensatz namens 'adjmeans'.
Kopiert!
proc glm data=DrugTest;
class Drug;
model PostTreatment = Drug PreTreatment / solution;
lsmeans Drug / stderr pdiff cov out=adjmeans;
run;
1
PROC GLMDATA=DrugTest;
2
class Drug;
3
model PostTreatment = Drug PreTreatment / solution;
4
lsmeans Drug / stderr pdiff cov out=adjmeans;
5
RUN;
3 Codeblock
PROC PRINT
Erklärung : Dieser Codeblock zeigt den Inhalt des Datensatzes 'adjmeans', der durch die 'lsmeans'-Anweisung im vorherigen PROC GLM-Schritt erstellt wurde.
Kopiert!
proc print data=adjmeans;
run;
1
PROC PRINTDATA=adjmeans;
2
RUN;
4 Codeblock
PROC GLM
Erklärung : Dieser Block aktiviert die ODS-Grafikausgabe, um die Ergebnisse zu visualisieren. Die GLM-Prozedur wird erneut aufgerufen, diesmal mit der Option 'plot=meanplot(cl)', um ein Diagramm der angepassten Mittelwerte mit Konfidenzgrenzen für die Variable 'Drug' zu erstellen. Die Anweisung 'lsmeans' mit der Option 'pdiff' berechnet die paarweisen Unterschiede zwischen den Kleinste-Quadrate-Mittelwerten. ODS Graphics wird anschließend deaktiviert.
Kopiert!
ods graphics on;
proc glm data=DrugTest plot=meanplot(cl);
class Drug;
model PostTreatment = Drug PreTreatment;
lsmeans Drug / pdiff;
run;
ods graphics off;
1
ods graphics on;
2
3
PROC GLMDATA=DrugTest plot=meanplot(cl);
4
class Drug;
5
model PostTreatment = Drug PreTreatment;
6
lsmeans Drug / pdiff;
7
RUN;
8
9
ods graphics off;
Dieses Material wird von We Are Cas "wie besehen" zur Verfügung gestellt. Es gibt keine ausdrücklichen oder stillschweigenden Garantien hinsichtlich der Marktgängigkeit oder Eignung für einen bestimmten Zweck in Bezug auf die hierin enthaltenen Materialien oder Codes. We Are Cas ist nicht verantwortlich für Fehler in diesem Material, wie es jetzt existiert oder existieren wird, noch bietet We Are Cas technischen Support dafür an.
Urheberrechtsinformationen : S A S S A M P L E L I B R A R Y
SAS und alle anderen Produkt- oder Dienstleistungsnamen von SAS Institute Inc. sind eingetragene Marken oder Marken von SAS Institute Inc. in den USA und anderen Ländern. ® zeigt die Registrierung in den USA an. WeAreCAS ist eine unabhängige Community-Site und nicht mit SAS Institute Inc. verbunden.
Diese Website verwendet technische und analytische Cookies, um Ihre Erfahrung zu verbessern.
Mehr erfahren.