El código comienza con la creación de un conjunto de datos interno llamado 'a' a través de una instrucción DATALINES, que contiene las variables 'drug', 'disease' e 'y'. Hay valores faltantes, lo que hace que el análisis esté desequilibrado. Se realizan tres ejecuciones sucesivas de PROC GLM. La primera analiza el modelo con los factores 'drug', 'disease' y su interacción, solicitando las sumas de cuadrados de tipo I, II, III y IV. La segunda ejecución es similar pero añade la solicitud de medias de mínimos cuadrados para el factor 'drug' con todas las comparaciones por pares ajustadas según el método de Tukey. La tercera ejecución activa ODS Graphics para generar un gráfico de medias con intervalos de confianza ('meanplot(cl)'), y repite el análisis de las medias de mínimos cuadrados.
Análisis de datos
Type : CREATION_INTERNE
Los datos brutos se incluyen directamente en el script SAS a través de una instrucción DATALINES dentro de un paso DATA, creando así el conjunto de datos 'a'. No hay dependencias de fuentes de datos externas o de bibliotecas SAS preexistentes como SASHELP para el conjunto de datos principal.
1 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación : Este bloque crea el conjunto de datos SAS llamado 'a'. Lee las variables 'drug' (medicamento) y 'disease' (enfermedad), luego utiliza un bucle 'do i=1 to 6' para leer seis observaciones de la variable 'y' (respuesta) por línea de entrada, creando así seis líneas para cada combinación 'drug-disease' si los datos están completos. La instrucción 'datalines' marca el inicio de los datos brutos integrados directamente en el script. La presencia de puntos ('.') indica valores faltantes, lo que hace que el diseño esté desequilibrado.
Explicación : Este bloque ejecuta el procedimiento GLM para un análisis de varianza. La instrucción 'class' declara 'drug' y 'disease' como variables categóricas. La instrucción 'model' especifica que 'y' es la variable dependiente y que 'drug', 'disease', así como su interacción 'drug*disease' son los predictores. Las opciones 'ss1', 'ss2', 'ss3', 'ss4' solicitan el cálculo de las sumas de cuadrados de Tipo I, II, III y IV, que son relevantes para modelos desequilibrados y prueban diferentes aspectos de los efectos del modelo.
¡Copiado!
proc glm;
class drug disease;
model y=drug disease drug*disease / ss1 ss2 ss3 ss4;
run;
1
PROC GLM;
2
class drug disease;
3
model y=drug disease drug*disease / ss1 ss2 ss3 ss4;
4
RUN;
3 Bloque de código
PROC GLM
Explicación : Este segundo bloque PROC GLM es similar al anterior, reafirmando el modelo ANOVA desequilibrado. Incluye además la instrucción 'lsmeans drug' que calcula las medias de mínimos cuadrados para la variable 'drug'. La opción 'pdiff=all' solicita todas las comparaciones por pares entre los niveles de 'drug', y 'adjust=tukey' aplica el ajuste de Tukey para controlar la tasa de error familiar en las comparaciones múltiples, garantizando así inferencias más robustas.
¡Copiado!
proc glm;
class drug disease;
model y=drug disease drug*disease / ss1 ss2 ss3 ss4;
lsmeans drug / pdiff=all adjust=tukey;
run;
1
PROC GLM;
2
class drug disease;
3
model y=drug disease drug*disease / ss1 ss2 ss3 ss4;
4
lsmeans drug / pdiff=all adjust=tukey;
5
RUN;
4 Bloque de código
PROC GLM
Explicación : Este tercer bloque PROC GLM activa 'ods graphics on' para generar gráficos. La opción 'plot=meanplot(cl)' en la instrucción 'proc glm' solicita un gráfico de medias con intervalos de confianza ('cl' para confidence limits) para los efectos del modelo. El modelo y las medias de mínimos cuadrados ('lsmeans') se especifican como antes. La instrucción 'ods graphics off' desactiva los gráficos ODS después de la ejecución del procedimiento. Este bloque tiene como objetivo proporcionar una visualización de los efectos del modelo además de los resultados tabulares.
¡Copiado!
ods graphics on;
proc glm plot=meanplot(cl);
class drug disease;
model y=drug disease drug*disease;
lsmeans drug / pdiff=all adjust=tukey;
run;
ods graphics off;
1
ods graphics on;
2
PROC GLM plot=meanplot(cl);
3
class drug disease;
4
model y=drug disease drug*disease;
5
lsmeans drug / pdiff=all adjust=tukey;
6
RUN;
7
ods graphics off;
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