Au-delà de l’ANOVA simple : L'astuce SAS pour modéliser des interactions temps-réponse complexes
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L'analyse de mesures répétées "doublement multivariées" est l'un des défis les plus complexes en biostatistique : elle traite des cas où plusieurs variables dépendantes (ex: $Y1, Y2$) sont suivies simultanément à travers le temps. La puissance de PROC GLM réside dans sa capacité à structurer ces dimensions via l'instruction REPEATED. En définissant à la fois un facteur pour les réponses (Response) et un pour le temps (Time), vous permettez à SAS de tester non seulement les effets principaux, mais aussi l'interaction cruciale "Réponse * Temps". Si votre objectif est d'isoler des évolutions spécifiques entre deux moments précis, l'alternative via l'instruction MANOVA avec des contrastes personnalisés reste la méthode la plus rigoureuse pour décomposer la variance intra-sujet.
Type : CREATION_INTERNE
Les données sont créées via un pas DATA 'Trial' utilisant des lignes de données (datalines) incluses dans le script.
| 1 | DATA Trial; |
| 2 | INPUT Treatment $ Repetition PreY1 PostY1 FollowY1 |
| 3 | PreY2 PostY2 FollowY2; |
| 4 | DATALINES; |
| 5 | A 1 3 13 9 0 0 9 |
| 6 | A 2 0 14 10 6 6 3 |
| 7 | A 3 4 6 17 8 2 6 |
| 8 | A 4 7 7 13 7 6 4 |
| 9 | A 5 3 12 11 6 12 6 |
| 10 | A 6 10 14 8 13 3 8 |
| 11 | B 1 9 11 17 8 11 27 |
| 12 | B 2 4 16 13 9 3 26 |
| 13 | B 3 8 10 9 12 0 18 |
| 14 | B 4 5 9 13 3 0 14 |
| 15 | B 5 0 15 11 3 0 25 |
| 16 | B 6 4 11 14 4 2 9 |
| 17 | Control 1 10 12 15 4 3 7 |
| 18 | Control 2 2 8 12 8 7 20 |
| 19 | Control 3 4 9 10 2 0 10 |
| 20 | Control 4 10 8 8 5 8 14 |
| 21 | Control 5 11 11 11 1 0 11 |
| 22 | Control 6 1 5 15 8 9 10 |
| 23 | ; |
| 1 | PROC GLM DATA=Trial; |
| 2 | class Treatment; |
| 3 | model PreY1 PostY1 FollowY1 |
| 4 | PreY2 PostY2 FollowY2 = Treatment / nouni; |
| 5 | repeated Response 2 identity, Time 3; |
| 6 | RUN; |
| 1 | PROC GLM DATA=Trial; |
| 2 | class Treatment; |
| 3 | model PreY1 PostY1 FollowY1 |
| 4 | PreY2 PostY2 FollowY2 = Treatment / nouni; |
| 5 | manova h=intercept m=prey1 - posty1, |
| 6 | prey1 - followy1, |
| 7 | prey2 - posty2, |
| 8 | prey2 - followy2 / summary; |
| 9 | RUN; |