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Estadístico CREATION_INTERNE

Análisis ANOVA para la remolacha azucarera

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El objetivo de este script es analizar los efectos de diferentes factores sobre el rendimiento (Y) de la remolacha azucarera. Los datos están estructurados según un diseño de cuadrado latino con parcelas divididas, con los factores 'Harvest' (cosecha), 'Rep' (repetición), 'Column' (columna) y 'Variety' (variedad). El bloque DATA STEP genera las observaciones a partir de 'datalines' para construir el conjunto de datos 'Beets'. Luego, se utiliza PROC ANOVA para modelar el rendimiento en función de estos factores y para realizar pruebas específicas sobre los efectos de los factores Harvest, Rep, Column y Variety, utilizando términos de error apropiados para el diseño experimental.
Análisis de datos

Type : CREATION_INTERNE


Los datos del conjunto de datos 'Beets' se crean y rellenan directamente dentro del script SAS a través de un bloque DATALINES. Representan los resultados de un ensayo con un diseño de cuadrado latino de parcelas divididas, midiendo el rendimiento de diferentes variedades de remolacha en dos cosechas.

1 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación :
Este bloque DATA STEP es responsable de la creación del conjunto de datos 'Beets'. Utiliza bucles 'do' anidados para generar las variables 'Harvest' (1 a 2), 'Rep' (1 a 6) y 'Column' (1 a 6). La variable 'Variety' y la variable dependiente 'Y' (rendimiento) se leen secuencialmente desde el bloque DATALINES. La instrucción ' @code_sas/16.4'.sas al final de 'input' mantiene el puntero en la misma línea de datos hasta que se leen todas las observaciones para una combinación de Harvest, Rep y Column, lo cual es típico para diseños experimentales donde varias mediciones están en la misma línea física de datos. Las instrucciones 'title1' y 'title3' definen los títulos de la salida SAS.
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1title1 'Sugar Beet Varieties';
2title3 'Latin Square Split-Plot Design';
3DATA 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;
133 19.1 6 18.3 5 19.6 1 18.6 2 18.2 4 18.5
146 18.1 2 19.5 4 17.6 3 18.7 1 18.7 5 19.9
151 18.1 5 20.2 6 18.5 4 20.1 3 18.6 2 19.2
162 19.1 3 18.8 1 18.7 5 20.2 4 18.6 6 18.5
174 17.5 1 18.1 2 18.7 6 18.2 5 20.4 3 18.5
185 17.7 4 17.8 3 17.4 2 17.0 6 17.6 1 17.6
193 16.2 6 17.0 5 18.1 1 16.6 2 17.7 4 16.3
206 16.0 2 15.3 4 16.0 3 17.1 1 16.5 5 17.6
211 16.5 5 18.1 6 16.7 4 16.2 3 16.7 2 17.3
222 17.5 3 16.0 1 16.4 5 18.0 4 16.6 6 16.1
234 15.7 1 16.1 2 16.7 6 16.3 5 17.8 3 16.2
245 18.3 4 16.6 3 16.4 2 17.6 6 17.1 1 16.5
25;
2 Bloque de código
PROC ANOVA
Explicación :
Este bloque utiliza el procedimiento PROC ANOVA para realizar el análisis de varianza en el conjunto de datos 'Beets'. La instrucción 'class' declara las variables categóricas (factores) 'Column', 'Rep', 'Variety' y 'Harvest'. La instrucción 'model' especifica el modelo lineal, donde 'Y' es la variable dependiente y las otras variables son los factores y sus interacciones. Las instrucciones 'test' se utilizan para especificar los términos de error apropiados para las pruebas de hipótesis. Por ejemplo, 'test h=Rep Column Variety e=Rep*Column*Variety' indica que el efecto de 'Rep', 'Column' y 'Variety' debe probarse contra el error 'Rep*Column*Variety', lo cual es común en diseños de parcelas divididas y cuadrados latinos para los efectos de parcelas enteras. De manera similar, 'test h=Harvest e=Harvest*Rep' prueba el efecto de 'Harvest' contra su interacción con 'Rep'.
¡Copiado!
1PROC ANOVA DATA=Beets;
2 class Column Rep Variety Harvest;
3 model Y=Rep Column Variety Rep*Column*Variety
4 Harvest Harvest*Rep
5 Harvest*Variety;
6 test h=Rep Column Variety e=Rep*Column*Variety;
7 test h=Harvest e=Harvest*Rep;
8RUN;
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