Dieses Skript generiert einen ausgewogenen experimentellen Datensatz (basierend auf Stroup, 1989) und führt eine Varianzanalyse mit wiederholten/gemischten Messungen durch. Es demonstriert die Basissyntax von PROC MIXED sowie die Verwendung der ESTIMATE-Anweisung zur Berechnung spezifischer angepasster Mittelwerte für feste und zufällige Effekte mit unterschiedlichen Präzisionsstufen (narrow, intermediate, broad).
Datenanalyse
Type : CREATION_INTERNE
Die Daten werden direkt im Skript über die DATALINES-Anweisung und den kontinuierlichen Leseoperator ' @@' definiert.
1 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung : Erstellung des Datensatzes 'sp', der ein ausgewogenes Split-Plot-Design darstellt. Die INPUT-Anweisung verwendet ' @@' (doppeltes nachgestelltes @), um das Lesen mehrerer aufeinanderfolgender Beobachtungen in einer Datenzeile zu ermöglichen.
INPUT Block A B Y @code_sas_json/8_SAS_Intro_ReadFile_MultiCol_@@.json;
3
DATALINES;
4
1115611241
5
1215012236
6
1313913235
7
2113021225
8
2213622228
9
2313323230
10
3113231224
11
3213132227
12
3311533219
13
4113041225
14
4213542230
15
4311743218
16
;
2 Codeblock
PROC MIXED
Erklärung : Standardausführung von PROC MIXED unter Verwendung des zuletzt erstellten Datensatzes. Sie definiert die Klassifikationsvariablen (A, B, Block), das Modell mit festen Effekten (Y = A + B + A*B) und die Zufallseffekte (Block und die Interaktion A*Block).
Kopiert!
proc mixed;
class A B Block;
model Y = A B A*B;
random Block A*Block;
run;
1
PROC MIXED;
2
class A B Block;
3
model Y = A B A*B;
4
random Block A*Block;
5
RUN;
3 Codeblock
PROC MIXED
Erklärung : Zweite Ausführung von PROC MIXED mit erweiterten ESTIMATE-Anweisungen. Diese Anweisungen berechnen lineare Schätzungen der Parameter. Der vertikale Balken '|' trennt die festen Effekte von den Zufallseffekten in der Spezifikation und verdeutlicht den Unterschied zwischen Inferenzschlüssen mit engem (narrow), mittlerem (intermediate) und breitem (broad) Umfang, je nachdem, ob die Zufallseffekte fixiert werden oder nicht.
Kopiert!
proc mixed data=sp;
class A B Block;
model Y = A B A*B;
random Block A*Block;
estimate 'a1 mean narrow'
intercept 1 A 1 B .5 .5 A*B .5 .5 |
Block .25 .25 .25 .25
A*Block .25 .25 .25 .25 0 0 0 0 0 0 0 0;
estimate 'a1 mean intermed'
intercept 1 A 1 B .5 .5 A*B .5 .5 |
Block .25 .25 .25 .25;
estimate 'a1 mean broad'
intercept 1 a 1 b .5 .5 A*B .5 .5;
run;
1
PROC MIXEDDATA=sp;
2
class A B Block;
3
model Y = A B A*B;
4
random Block A*Block;
5
estimate 'a1 mean narrow'
6
intercept 1 A 1 B .5 .5 A*B .5 .5 |
7
Block .25 .25 .25 .25
8
A*Block .25 .25 .25 .25 0 0 0 0 0 0 0 0;
9
10
estimate 'a1 mean intermed'
11
intercept 1 A 1 B .5 .5 A*B .5 .5 |
12
Block .25 .25 .25 .25;
13
estimate 'a1 mean broad'
14
intercept 1 a 1 b .5 .5 A*B .5 .5;
15
RUN;
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