SAS - Анализ повторных измерений

Анализ повторных измерений используется, когда все члены случайной выборки измеряются в ряде различных условий. Поскольку образец по очереди подвергается воздействию каждого условия, измерение зависимой переменной повторяется. Использование стандартного дисперсионного анализа в этом случае нецелесообразно, поскольку он не может смоделировать корреляцию между повторными измерениями.

Следует четко понимать разницу между repeated measures design и simple multivariate design. В обоих случаях члены выборки измеряются в нескольких случаях или в испытаниях, но в плане с повторными измерениями каждое испытание представляет собой измерение одной и той же характеристики в разных условиях.

В SAS PROC GLM используется для проведения анализа повторных измерений.

Синтаксис

Основной синтаксис для PROC GLM в SAS -

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

Ниже приводится описание используемых параметров -

dataset это имя набора данных.
CLASS дает переменным переменную, используемую в качестве переменной классификации.
MODEL определяет подходящую модель с использованием определенных переменных из набора данных.
REPEATED определяет количество повторных измерений каждой группы для проверки гипотезы.

пример

Рассмотрим приведенный ниже пример, в котором у нас есть две группы людей, подвергнутых испытанию действия лекарства. Время реакции каждого человека записывается для каждого из четырех протестированных типов наркотиков. Здесь проводится 5 испытаний для каждой группы людей, чтобы увидеть силу корреляции между действием четырех типов наркотиков.

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;

Когда приведенный выше код выполняется, мы получаем следующий результат -