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对于连续变量重复测量的分析方法已解释的较为清楚,很多文献都有介绍。对于分类变量重复测量的分析方法研究的较少。本例题主要为利用最小二乘法对重复测量数据分析进行介绍。
例题:设某种药物对50例某种病人每周应用一次,共用3次,反应变量为是否有效,数据如下:
假设检验:
H0:3次观察疗效的检验边际性齐(边际齐是指各次的总体有效率相同)
H1:3次观察疗效的检验边际性不齐(各次总体有效率不同)
程序:
01 data time;(定义临时数据time)
02 input time1$ time2 $ time3 $ count;(定义输入数据为字符型)
03 cards;(如下开始输入数据)
04 y y y 10
05 y y n 18
06 y n y 3
07 y n n 2
08 n y y 4
09 n y n 3
10 n n y 2
11 n n n 8
12 ;
13 proc catmod order= data;(数据采用cotmod计算。用order=data保证按照数据排列顺序计算)
14 weight count;(说明变量count表示各水平的频数)
15 response marginals;(说明以边际比例也就是有效率作为反应变量进行检验)
16 model time1 * time2 * time3 = _response_/oneway cov;()
17 repeated time 3/_response_ = time;(用来指定重复因素和重复次数)
18 run;
我们来看看运算以后得出的结果
首先看到oneway选项输出重复测量的变量的频数,
其次是SAS输出一个列表,本次测定结果共有8种情况。
下面是反应函数和协方差矩阵
我们主要看Analysis of Variance中的结果,其中time一行Chi-Squares=12.68,P=0.0018说明各次测定指尖差别有统计学意义。这只是一个总的结论,进一步两两比较就需要一定的高等数学知识(能看懂矩阵),如果有同学需要了解那么我在后面可以继续讲。(未完待续,后面继续讲解2因素多水平的计算方法)
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