كيفية استخدام عبارة lsmeans في sas (مع مثال)

يتم استخدام ANOVA أحادي الاتجاه لتحديد ما إذا كان هناك فرق ذو دلالة إحصائية بين متوسطات ثلاث مجموعات مستقلة أو أكثر أم لا.

إذا كانت القيمة الاحتمالية الإجمالية لجدول تحليل التباين (ANOVA) أقل من مستوى معين من الأهمية، فلدينا أدلة كافية لنقول أن إحدى وسائل المجموعة على الأقل تختلف عن الوسائل الأخرى.

لمعرفة أي مجموعة من الوسائل المختلفة بالضبط، نحتاج إلى إجراء اختبار لاحق .

يمكنك استخدام عبارة LSMEANS في SAS لإجراء العديد من الاختبارات اللاحقة.

يوضح المثال التالي كيفية استخدام عبارة LSMEANS عمليًا.

مثال: كيفية استخدام عبارة LSMEANS في SAS

لنفترض أن أحد الباحثين قام بتجنيد 30 طالبًا للمشاركة في إحدى الدراسات. يتم تعيين الطلاب بشكل عشوائي لاستخدام إحدى طرق الدراسة الثلاثة للتحضير للامتحان.

وفيما يلي نتائج الامتحان لكل طالب:

يمكننا استخدام الكود التالي لإنشاء مجموعة البيانات هذه في SAS:

 /*create dataset*/
data my_data;
    input Method $Score;
    datalines ;
At 78
At 81
At 82
At 82
At 85
At 88
At 88
At 90
B 81
B 83
B 83
B85
B 86
B 88
B90
B91
C 84
C 88
C 88
C 89
C 90
C 93
C 95
C 98
;
run ;

بعد ذلك، سوف نستخدم proc ANOVA لإجراء تحليل التباين أحادي الاتجاه:

 /*perform one-way ANOVA*/
proc ANOVA data =my_data;
classMethod ;
modelScore = Method;
run ;

وينتج عن ذلك جدول ANOVA التالي:

ومن هذا الجدول يمكننا أن نرى:

• القيمة F الإجمالية: 5.26
• القيمة p المقابلة: 0.0140

تذكر أن تحليل التباين أحادي الاتجاه يستخدم الفرضيات الصفرية والبديلة التالية:

• H ₀ : جميع وسائل المجموعة متساوية.
• _HA : يختلف متوسط مجموعة واحدة على الأقل   استراحة.

بما أن القيمة p لجدول ANOVA ( 0.0140 ) أقل من α = 0.05، فإننا نرفض فرضية العدم.

وهذا يخبرنا أن متوسط درجات الامتحان ليس متساويًا عبر طرق الدراسة الثلاثة.

لتحديد وسائل المجموعة المختلفة تمامًا، يمكننا استخدام عبارة PROC GLIMMIX مع عبارة LSMEANS والخيار ADJUST=TUKEY لإجراء اختبارات Tukey اللاحقة:

 /*perform Tukey post-hoc comparisons*/
proc glimmix data =my_data;
    classMethod ;
    modelScore = Method;
    lsmeans Method / adjust =tukey alpha = .05 ;
run ;

يوضح جدول النتائج الأخير نتائج مقارنات توكي اللاحقة:

يمكننا إلقاء نظرة على عمود Adj P لعرض القيم p المعدلة للاختلاف في متوسطات المجموعة.

في هذا العمود، يمكننا أن نرى أن هناك صفًا واحدًا فقط بقيمة p معدلة أقل من 0.05: الصف الذي يقارن متوسط الفرق بين المجموعة A والمجموعة C.

وهذا يخبرنا بوجود فرق ذو دلالة إحصائية في متوسط درجات الامتحانات بين المجموعة (أ) والمجموعة (ج).

وبشكل ملموس يمكننا أن نرى:

• كان الفرق بين متوسط درجات امتحان طلاب المجموعة (أ) وطلاب المجموعة (ب) – 6.375 . (أي أن الطلاب في المجموعة أ حصلوا على متوسط درجات في الامتحان أقل بـ 6.375 نقطة من الطلاب في المجموعة ج)
• القيمة p المعدلة للفرق في الوسائل هي 0.0137 .
• فترة الثقة المعدلة 95% للفرق الحقيقي في متوسط درجات الامتحانات بين هاتين المجموعتين هي [-11.5219، -1.2281] .

لا توجد فروق ذات دلالة إحصائية بين متوسطات المجموعات الأخرى.

ملاحظة : في هذا المثال، استخدمنا ADJUST=TUKEY لإجراء مقارنات Tukey اللاحقة، ولكن يمكنك أيضًا تحديد BON و BUNNET و NELSON و SCHEFFE و SIDAK و SMM لإجراء أنواع أخرى من المقارنات اللاحقة.

ذات صلة: توكي ضد. بونفيروني ضد. شيف: ما هو الاختبار الذي يجب عليك استخدامه؟

مصادر إضافية

توفر البرامج التعليمية التالية معلومات إضافية حول نماذج ANOVA:

دليل لاستخدام اختبار ما بعد المخصص مع ANOVA
كيفية إجراء ANOVA أحادي الاتجاه في SAS
كيفية إجراء ANOVA ثنائي الاتجاه في SAS