Come eseguire anova unidirezionale in sas

Un’ANOVA unidirezionale viene utilizzata per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le medie di tre o più gruppi indipendenti.

Questo tutorial fornisce un esempio passo passo di come eseguire un’ANOVA unidirezionale in SAS.

Passaggio 1: creare i dati

Supponiamo che un ricercatore recluti 30 studenti per partecipare a uno studio. Agli studenti viene assegnato in modo casuale uno dei tre metodi di studio per prepararsi a un esame.

Di seguito sono riportati i risultati degli esami per ciascuno studente:

Possiamo utilizzare il seguente codice per creare questo set di dati in 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 ;

Passaggio 2: eseguire l’ANOVA unidirezionale

Successivamente, utilizzeremo proc ANOVA per eseguire l’ANOVA unidirezionale:

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

Nota : abbiamo utilizzato la funzione media per specificare che un test post-hoc di Tukey deve essere eseguito se il valore p complessivo dell’ANOVA unidirezionale è statisticamente significativo.

Passaggio 3: interpretare i risultati

La prima tabella che vogliamo analizzare nei risultati è la tabella ANOVA:

Da questa tabella possiamo vedere:

• Valore F complessivo: 5,26
• Il valore p corrispondente: 0,0140

Ricordiamo che un’ANOVA unidirezionale utilizza le seguenti ipotesi nulle e alternative:

• H ₀ : tutte le medie dei gruppi sono uguali.
• H _A : Almeno una media del gruppo è diversa   riposo.

Poiché il valore p della tabella ANOVA (0,0140) è inferiore a α = 0,05, rifiutiamo l’ipotesi nulla.

Questo ci dice che il punteggio medio dell’esame non è uguale nei tre metodi di studio.

Correlato: Come interpretare il valore F e il valore P in ANOVA

SAS fornisce anche boxplot per visualizzare la distribuzione dei risultati degli esami per ciascuno dei tre metodi di studio:

Dai box plot possiamo vedere che i punteggi degli esami tendono ad essere più alti tra gli studenti che hanno utilizzato il metodo di studio C rispetto ai metodi B e C.

Per determinare esattamente quali medie di gruppo sono diverse, dobbiamo fare riferimento alla tabella dei risultati finali che mostra i risultati dei test post-hoc di Tukey:

Per scoprire quali medie di gruppo sono diverse, dobbiamo vedere quali confronti a coppie hanno stelle ( *** ) accanto a loro.

La tabella mostra che i valori medi dei gruppi A e C sono diversi in modo statisticamente significativo.

Possiamo anche vedere l’intervallo di confidenza del 95% per la differenza nei punteggi medi degli esami tra i gruppi A e C:

Intervallo di confidenza al 95% per la differenza media: [1.228, 11.522]

Passaggio 4: segnalare i risultati

Infine, possiamo riportare i risultati dell’ANOVA unidirezionale:

È stata eseguita un’ANOVA unidirezionale per confrontare l’effetto di tre diversi metodi di studio sui risultati dell’esame.

Un’ANOVA unidirezionale ha rivelato che c’era una differenza statisticamente significativa nel punteggio medio dell’esame tra almeno due gruppi (F (2,21) = [5,26], p = 0,014).

Il test HSD di Tukey per confronti multipli ha rivelato che il valore medio del punteggio dell’esame era significativamente diverso tra il Metodo C e il Metodo A (IC 95% = [1,228, 11,522]).

Non è stata riscontrata alcuna differenza statisticamente significativa nei punteggi medi degli esami tra il Metodo A e il Metodo B o tra il Metodo B e il Metodo C.

Risorse addizionali

Le esercitazioni seguenti forniscono informazioni aggiuntive sugli ANOVA unidirezionali:

Introduzione all’ANOVA unidirezionale
Calcolatore ANOVA unidirezionale
Come eseguire manualmente un’ANOVA unidirezionale