Dieses Skript veranschaulicht die Verwendung des GLM-Verfahrens zur Analyse von Daten, bei denen die Probanden wiederholt (Zeitfaktor) über mehrere Antwortvariablen hinweg gemessen werden. Es demonstriert die Verwendung der REPEATED-Anweisung zur Definition von Innersubjektfaktoren (Response und Time) und die Alternative mit der MANOVA-Anweisung zur spezifischen Prüfung der Haupteffekte der Zeit mittels Kontrasten.
Datenanalyse
Type : CREATION_INTERNE
Die Daten werden über einen DATA-Schritt 'Trial' erstellt, der im Skript enthaltene Datenzeilen (datalines) verwendet.
1 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung :
Erstellung des Datensatzes 'Trial', der Behandlungen und wiederholte Messungen (Pre, Post, Follow) für zwei Antwortvariablen (Y1, Y2) enthält.
Erstellung des Datensatzes 'Trial', der Behandlungen und wiederholte Messungen (Pre, Post, Follow) für zwei Antwortvariablen (Y1, Y2) enthält.
Kopiert!
| 1 | DATA Trial; |
| 2 | INPUT Treatment $ Repetition PreY1 PostY1 FollowY1 |
| 3 | PreY2 PostY2 FollowY2; |
| 4 | DATALINES; |
| 5 | A 1 3 13 9 0 0 9 |
| 6 | A 2 0 14 10 6 6 3 |
| 7 | A 3 4 6 17 8 2 6 |
| 8 | A 4 7 7 13 7 6 4 |
| 9 | A 5 3 12 11 6 12 6 |
| 10 | A 6 10 14 8 13 3 8 |
| 11 | B 1 9 11 17 8 11 27 |
| 12 | B 2 4 16 13 9 3 26 |
| 13 | B 3 8 10 9 12 0 18 |
| 14 | B 4 5 9 13 3 0 14 |
| 15 | B 5 0 15 11 3 0 25 |
| 16 | B 6 4 11 14 4 2 9 |
| 17 | Control 1 10 12 15 4 3 7 |
| 18 | Control 2 2 8 12 8 7 20 |
| 19 | Control 3 4 9 10 2 0 10 |
| 20 | Control 4 10 8 8 5 8 14 |
| 21 | Control 5 11 11 11 1 0 11 |
| 22 | Control 6 1 5 15 8 9 10 |
| 23 | ; |
2 Codeblock
PROC GLM
Erklärung :
Ausführung von PROC GLM mit der REPEATED-Anweisung zur Analyse der Innersubjektfaktoren. 'Response' hat 2 Stufen (Y1, Y2) und 'Time' hat 3 Stufen (Pre, Post, Follow). Die Option 'nouni' unterdrückt individuelle univariate Analysen.
Ausführung von PROC GLM mit der REPEATED-Anweisung zur Analyse der Innersubjektfaktoren. 'Response' hat 2 Stufen (Y1, Y2) und 'Time' hat 3 Stufen (Pre, Post, Follow). Die Option 'nouni' unterdrückt individuelle univariate Analysen.
Kopiert!
| 1 | PROC GLM DATA=Trial; |
| 2 | class Treatment; |
| 3 | model PreY1 PostY1 FollowY1 |
| 4 | PreY2 PostY2 FollowY2 = Treatment / nouni; |
| 5 | repeated Response 2 identity, Time 3; |
| 6 | RUN; |
3 Codeblock
PROC GLM
Erklärung :
Verwendung der MANOVA-Anweisung zur globalen Prüfung des Haupteffekts der Zeit (Intercept im transformierten M-Raum). Die M-Transformationen berechnen die Unterschiede zwischen den Zeitpunkten für jede Antwortvariable.
Verwendung der MANOVA-Anweisung zur globalen Prüfung des Haupteffekts der Zeit (Intercept im transformierten M-Raum). Die M-Transformationen berechnen die Unterschiede zwischen den Zeitpunkten für jede Antwortvariable.
Kopiert!
| 1 | PROC GLM DATA=Trial; |
| 2 | class Treatment; |
| 3 | model PreY1 PostY1 FollowY1 |
| 4 | PreY2 PostY2 FollowY2 = Treatment / nouni; |
| 5 | manova h=intercept m=prey1 - posty1, |
| 6 | prey1 - followy1, |
| 7 | prey2 - posty2, |
| 8 | prey2 - followy2 / summary; |
| 9 | RUN; |
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
