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Estadística CREATION_INTERNE

Ejemplo 5 para PROC ANOVA

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El script inicializa un conjunto de datos llamado 'Barley' utilizando datos en línea (datalines), simulando un experimento de diseño de parcelas divididas en franjas replicado cuatro veces. Los factores estudiados son la Replicación (Rep), el Tipo de Suelo (Soil, 3 niveles), el Tipo de Fertilizante (Fertilizer, 4 niveles) y la presencia/ausencia de Calcio (Calcium, 2 niveles). Luego, el procedimiento PROC ANOVA se utiliza para modelar el rendimiento ('Yield') en función de estos factores, incluyendo las interacciones y los términos de replicación apropiados para un análisis de diseño de parcelas divididas en franjas. Se definen varias pruebas de hipótesis específicas para evaluar los efectos de los diferentes factores y sus interacciones, utilizando los términos de error correctos. Finalmente, se calculan y muestran las medias para diferentes combinaciones de factores.
Análisis de datos

Type : CREATION_INTERNE


El conjunto de datos 'Barley' se crea directamente en el script SAS utilizando un paso DATA y la instrucción DATALINES. Los datos representan los rendimientos medidos para varias combinaciones de replicaciones, tipos de suelo, tipos de fertilizantes y niveles de calcio, estructurados para un diseño experimental de parcelas divididas en franjas.

1 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación :
Este bloque utiliza un paso DATA para crear el conjunto de datos 'Barley'. Genera un esquema experimental iterando sobre las variables Rep (replicación), Soil (suelo), Fertilizer (fertilizante) y Calcium (calcio). La instrucción `input Yield @;` lee secuencialmente los valores de rendimiento de la instrucción DATALINES, y la instrucción `output;` escribe una observación para cada combinación de factores. El título 'Strip-split Plot' se añade a las salidas de SAS.
¡Copiado!
1title1 'Strip-split Plot';
2DATA Barley;
3 DO Rep=1 to 4;
4 DO Soil=1 to 3; /* 1=d 2=h 3=p */
5 DO Fertilizer=0 to 3;
6 DO Calcium=0,1;
7 INPUT Yield @;
8 OUTPUT;
9 END;
10 END;
11 END;
12 END;
13 DATALINES;
144.91 4.63 4.76 5.04 5.38 6.21 5.60 5.08
154.94 3.98 4.64 5.26 5.28 5.01 5.45 5.62
165.20 4.45 5.05 5.03 5.01 4.63 5.80 5.90
176.00 5.39 4.95 5.39 6.18 5.94 6.58 6.25
185.86 5.41 5.54 5.41 5.28 6.67 6.65 5.94
195.45 5.12 4.73 4.62 5.06 5.75 6.39 5.62
204.96 5.63 5.47 5.31 6.18 6.31 5.95 6.14
215.71 5.37 6.21 5.83 6.28 6.55 6.39 5.57
224.60 4.90 4.88 4.73 5.89 6.20 5.68 5.72
235.79 5.33 5.13 5.18 5.86 5.98 5.55 4.32
245.61 5.15 4.82 5.06 5.67 5.54 5.19 4.46
255.13 4.90 4.88 5.18 5.45 5.80 5.12 4.42
26;
2 Bloque de código
PROC ANOVA
Explicación :
Este bloque ejecuta un análisis de varianza univariado utilizando el procedimiento PROC ANOVA en el conjunto de datos 'Barley'. La declaración `CLASS` identifica las variables categóricas (Rep, Soil, Calcium, Fertilizer). La declaración `MODEL` especifica el modelo lineal para la variable dependiente 'Yield' en función de los efectos principales, las interacciones y los términos de error de replicación, estructurado para un diseño de parcelas divididas en franjas. Varias declaraciones `TEST` realizan pruebas de hipótesis específicas para los diferentes efectos (Fertilizer, Calcium, Soil y sus interacciones) utilizando los términos de error apropiados para el diseño factorial. Finalmente, la declaración `MEANS` calcula y muestra las medias para los factores e interacciones especificados (Fertilizer, Calcium, Soil, Calcium*Fertilizer).
¡Copiado!
1PROC ANOVA DATA=Barley;
2 class Rep Soil Calcium Fertilizer;
3 model Yield =
4 Rep
5 Fertilizer Fertilizer*Rep
6 Calcium Calcium*Fertilizer Calcium*Rep(Fertilizer)
7 Soil Soil*Rep
8 Soil*Fertilizer Soil*Rep*Fertilizer
9 Soil*Calcium Soil*Fertilizer*Calcium
10 Soil*Calcium*Rep(Fertilizer);
11 test h=Fertilizer e=Fertilizer*Rep;
12 test h=Calcium calcium*fertilizer e=Calcium*Rep(Fertilizer);
13 test h=Soil e=Soil*Rep;
14 test h=Soil*Fertilizer e=Soil*Rep*Fertilizer;
15 test h=Soil*Calcium
16 Soil*Fertilizer*Calcium e=Soil*Calcium*Rep(Fertilizer);
17 means Fertilizer Calcium Soil Calcium*Fertilizer;
18RUN;
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