如何在 sas 中执行重复测量方差分析

重复测量方差分析用于确定三个或更多组的平均值之间是否存在统计显着性差异，其中每组中出现相同的受试者。

本教程提供了如何在 SAS 中执行重复测量方差分析的分步示例。

第 1 步：创建数据

假设研究人员想知道四种不同的药物是否会导致不同的反应时间。为了测试这一点，他测量了五名患者对四种不同药物的反应时间。

反应时间如下所示：

我们可以使用以下代码在 SAS 中创建此数据集：

 /*create dataset*/
data my_data;
    input Subject Drug Value;
    datalines ;
1 1 30
1 2 28
1 3 16
1 4 34
2 1 14
2 2 18
2 3 10
2 4 22
3 1 24
3 2 20
3 3 18
3 4 30
4 1 38
4 2 34
4 3 20
4 4 44
5 1 26
5 2 28
5 3 14
5 4 30
;
run ;

第 2 步：执行重复测量方差分析

接下来，我们将使用proc glm执行重复测量方差分析：

 /*perform repeated measures ANOVA*/
proc glm data =my_data;
	class Subject Drug;
	model Value = Subject Drug;
run;

第 3 步：解释结果

我们可以对结果中的ANOVA表进行分析：

我们唯一感兴趣的值是药物的 F 值和相应的 p 值，因为我们想知道四种不同的药物是否会导致不同的反应时间。

从结果我们可以看出：

• 该药物的F值： 24.76
• 药物的 p 值： <0.0001

回想一下，重复测量方差分析使用以下原假设和备择假设：

• H ₀ ：所有组平均值相等。
• H _A :至少一组平均值不同 休息。

由于药物的 p 值 (<0.0001) 小于 α = 0.05，因此我们拒绝原假设。

这意味着我们有足够的证据表明四种不同药物之间的平均反应时间并不相同。

其他资源

以下教程提供有关重复测量方差分析的更多信息：

重复测量方差分析简介
如何手动执行重复测量方差分析
单向方差分析和重复测量方差分析：差异