SAS: análisis de medidas repetidas

El análisis de medidas repetidas se utiliza cuando todos los miembros de una muestra aleatoria se miden en varias condiciones diferentes. A medida que la muestra se expone a cada condición por turno, se repite la medición de la variable dependiente. El uso de un ANOVA estándar en este caso no es apropiado porque no modela la correlación entre las medidas repetidas.

Uno debe tener claro la diferencia entre un repeated measures design y un simple multivariate design. Para ambos, los miembros de la muestra se miden en varias ocasiones, o ensayos, pero en el diseño de medidas repetidas, cada ensayo representa la medición de la misma característica en una condición diferente.

En SAS PROC GLM se utiliza para realizar análisis de medidas repetidas.

Sintaxis

La sintaxis básica para PROC GLM en SAS es:

PROC GLM DATA = dataset;
   CLASS variable;
   MODEL variables = group / NOUNI;
   REPEATED TRIAL n;

A continuación se muestra la descripción de los parámetros utilizados:

• dataset es el nombre del conjunto de datos.

• CLASS da a las variables la variable utilizada como variable de clasificación.

• MODEL define el modelo que se ajustará utilizando ciertas variables del conjunto de datos.

• REPEATED define el número de medidas repetidas de cada grupo para probar la hipótesis.

Ejemplo

Considere el ejemplo siguiente en el que tenemos dos grupos de personas sometidas a la prueba del efecto de una droga. El tiempo de reacción de cada persona se registra para cada uno de los cuatro tipos de fármacos analizados. Aquí se realizan 5 ensayos para cada grupo de personas para ver la fuerza de la correlación entre el efecto de los cuatro tipos de fármacos.

DATA temp;
   INPUT person group $ r1 r2 r3 r4;
CARDS;
1 A  2  1  6  5
2 A  5  4 11  9
3 A  6 14 12 10
4 A  2  4  5  8
5 A  0  5 10  9
6 B  9 11 16 13
7 B  12 4 13 14
8 B  15 9 13  8
9 B  6  8 12  5
10 B 5  7 11  9
;
RUN;

PROC PRINT DATA = temp ;
RUN;

   PROC GLM DATA = temp;
   CLASS group;
   MODEL r1-r4 = group / NOUNI ;
   REPEATED trial 5;
RUN;

Cuando se ejecuta el código anterior, obtenemos el siguiente resultado: