Analyse ANOVA pour la betterave sucrière

L'objectif de ce script est d'analyser les effets de différents facteurs sur le rendement (Y) des betteraves sucrières. Les données sont structurées selon un plan en carré latin à parcelles divisées, avec les facteurs 'Harvest' (récolte), 'Rep' (répétition), 'Column' (colonne) et 'Variety' (variété). Le bloc DATA STEP génère les observations à partir de 'datalines' pour construire le jeu de données 'Beets'. Ensuite, la PROC ANOVA est utilisée pour modéliser le rendement en fonction de ces facteurs et pour effectuer des tests spécifiques sur les effets des facteurs Harvest, Rep, Column et Variety, en utilisant des termes d'erreur appropriés pour le plan expérimental.

Analyse des données

Type : CREATION_INTERNE

Les données du jeu de données 'Beets' sont directement créées et renseignées au sein du script SAS via un bloc DATALINES. Elles représentent les résultats d'un essai avec un plan en carré latin à parcelles divisées, mesurant le rendement de différentes variétés de betteraves sur deux récoltes.

1 Bloc de code

DATA STEP Data

Explication :
Ce bloc DATA STEP est responsable de la création du jeu de données 'Beets'. Il utilise des boucles 'do' imbriquées pour générer les variables 'Harvest' (1 à 2), 'Rep' (1 à 6) et 'Column' (1 à 6). La variable 'Variety' et la variable dépendante 'Y' (rendement) sont lues séquentiellement à partir du bloc DATALINES. L'instruction '@' à la fin de 'input' maintient le pointeur sur la même ligne de données jusqu'à ce que toutes les observations pour une combinaison de Harvest, Rep et Column soient lues, ce qui est typique pour les designs expérimentaux où plusieurs mesures sont sur la même ligne physique de données. Les instructions 'title1' et 'title3' définissent les titres de la sortie SAS.

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1	title1 'Sugar Beet Varieties';
2	title3 'Latin Square Split-Plot Design';
3	DATA 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;
13	3 19.1 6 18.3 5 19.6 1 18.6 2 18.2 4 18.5
14	6 18.1 2 19.5 4 17.6 3 18.7 1 18.7 5 19.9
15	1 18.1 5 20.2 6 18.5 4 20.1 3 18.6 2 19.2
16	2 19.1 3 18.8 1 18.7 5 20.2 4 18.6 6 18.5
17	4 17.5 1 18.1 2 18.7 6 18.2 5 20.4 3 18.5
18	5 17.7 4 17.8 3 17.4 2 17.0 6 17.6 1 17.6
19	3 16.2 6 17.0 5 18.1 1 16.6 2 17.7 4 16.3
20	6 16.0 2 15.3 4 16.0 3 17.1 1 16.5 5 17.6
21	1 16.5 5 18.1 6 16.7 4 16.2 3 16.7 2 17.3
22	2 17.5 3 16.0 1 16.4 5 18.0 4 16.6 6 16.1
23	4 15.7 1 16.1 2 16.7 6 16.3 5 17.8 3 16.2
24	5 18.3 4 16.6 3 16.4 2 17.6 6 17.1 1 16.5
25	;

2 Bloc de code

PROC ANOVA

Explication :
Ce bloc utilise la procédure PROC ANOVA pour réaliser l'analyse de variance sur le jeu de données 'Beets'. L'instruction 'class' déclare les variables catégorielles (facteurs) 'Column', 'Rep', 'Variety' et 'Harvest'. L'instruction 'model' spécifie le modèle linéaire, où 'Y' est la variable dépendante et les autres variables sont les facteurs et leurs interactions. Les instructions 'test' sont utilisées pour spécifier les termes d'erreur appropriés pour les tests d'hypothèse. Par exemple, 'test h=Rep Column Variety e=Rep*Column*Variety' indique que l'effet de 'Rep', 'Column' et 'Variety' doit être testé contre l'erreur 'Rep*Column*Variety', ce qui est courant dans les plans à parcelles divisées et carrés latins pour les effets de parcelles entières. Similairement, 'test h=Harvest e=Harvest*Rep' teste l'effet de 'Harvest' contre son interaction avec 'Rep'.

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1	PROC ANOVA DATA=Beets;
2	class Column Rep Variety Harvest;
3	model Y=Rep Column Variety RepColumnVariety
4	Harvest Harvest*Rep
5	Harvest*Variety;
6	test h=Rep Column Variety e=RepColumnVariety;
7	test h=Harvest e=Harvest*Rep;
8	RUN;

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