SAS-反復測定分析

反復測定分析は、ランダムサンプルのすべてのメンバーがさまざまな条件下で測定される場合に使用されます。サンプルが各条件に順番にさらされると、従属変数の測定が繰り返されます。この場合、標準のANOVAを使用することは、反復測定間の相関をモデル化できないため、適切ではありません。

との違いについて明確にする必要があります repeated measures design と simple multivariate design. どちらの場合も、サンプルメンバーは数回、つまり試行で測定されますが、反復測定の設計では、各試行は異なる条件下での同じ特性の測定を表します。

SASでは PROC GLM 反復測定分析を実行するために使用されます。

構文

SASでのPROCGLMの基本的な構文は次のとおりです。

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

以下は、使用されるパラメーターの説明です-

dataset データセットの名前です。
CLASS 変数に分類変数として使用される変数を与えます。
MODEL データセットから特定の変数を使用して適合するモデルを定義します。
REPEATED 仮説を検定するための各グループの反復測定の数を定義します。

例

以下の例では、2つのグループの人々が薬物の効果のテストを受けています。各人の反応時間は、テストされた4つの薬剤タイプのそれぞれについて記録されます。ここでは、4つの薬剤タイプの効果間の相関の強さを確認するために、各グループの人々に対して5つの試験が行われます。

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;

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます。