Questo tutorial fornisce un esempio passo passo di come eseguire un’ANOVA unidirezionale in SAS.<\/span><\/p>\n Supponiamo che un ricercatore recluti 30 studenti per partecipare a uno studio. Agli studenti viene assegnato in modo casuale<\/a> uno dei tre metodi di studio per prepararsi a un esame.<\/span><\/p>\n Di seguito sono riportati i risultati degli esami per ciascuno studente:<\/span> <\/p>\n Possiamo utilizzare il seguente codice per creare questo set di dati in SAS:<\/span><\/p>\n Successivamente, utilizzeremo proc ANOVA<\/strong> per eseguire l’ANOVA unidirezionale:<\/span><\/p>\n Nota<\/strong> : abbiamo utilizzato la funzione media<\/strong> per specificare che un test post-hoc di Tukey<\/a> deve essere eseguito se il valore p complessivo dell’ANOVA unidirezionale \u00e8 statisticamente significativo.<\/span><\/p>\n La prima tabella che vogliamo analizzare nei risultati \u00e8 la tabella ANOVA:<\/span> <\/p>\n Da questa tabella possiamo vedere:<\/span><\/p>\n Ricordiamo che un’ANOVA unidirezionale utilizza le seguenti ipotesi nulle e alternative:<\/span><\/p>\n Poich\u00e9 il valore p della tabella ANOVA (0,0140) \u00e8 inferiore a \u03b1 = 0,05, rifiutiamo l’ipotesi nulla.<\/span><\/p>\n Questo ci dice che il punteggio medio dell’esame non \u00e8 uguale nei tre metodi di studio.<\/span><\/p>\n Correlato:<\/strong> Come interpretare il valore F e il valore P in ANOVA<\/a><\/span><\/p>\n SAS fornisce anche boxplot<\/a> per visualizzare la distribuzione dei risultati degli esami per ciascuno dei tre metodi di studio:<\/span> <\/p>\n Dai box plot possiamo vedere che i punteggi degli esami tendono ad essere pi\u00f9 alti tra gli studenti che hanno utilizzato il metodo di studio C rispetto ai metodi B e C.<\/span><\/p>\n 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:<\/span> <\/p>\n Per scoprire quali medie di gruppo sono diverse, dobbiamo vedere quali confronti a coppie hanno stelle ( ***<\/strong> ) accanto a loro.<\/span><\/p>\n La tabella mostra che i valori medi dei gruppi A e C sono diversi in modo statisticamente significativo.<\/span><\/p>\n Possiamo anche vedere l’intervallo di confidenza del 95% per la differenza nei punteggi medi degli esami tra i gruppi A e C:<\/span><\/p>\n Intervallo di confidenza al 95% per la differenza media: [1.228, 11.522]<\/strong><\/span><\/p>\n Infine, possiamo riportare i risultati<\/a> dell\u2019ANOVA unidirezionale:<\/span><\/p>\n \u00c8 stata eseguita un’ANOVA unidirezionale per confrontare l’effetto di tre diversi metodi di studio sui risultati dell’esame.<\/span><\/p>\n 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).<\/span><\/p>\n 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]).<\/span><\/p>\n Non \u00e8 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.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n Le esercitazioni seguenti forniscono informazioni aggiuntive sugli ANOVA unidirezionali:<\/span><\/p>\n Introduzione all’ANOVA unidirezionale<\/a> Un’ANOVA unidirezionale viene utilizzata per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le medie di tre o pi\u00f9 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 […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Passaggio 1: creare i dati<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovasas1.jpg\")
<\/p>\n \/*create dataset*\/\n<\/span>data<\/span> my_data;\n input<\/span> Method $Score;\n datalines<\/span> ;\nAt 78\nAt 81\nAt 82\nAt 82\nAt 85\nAt 88\nAt 88\nAt 90\nB 81\nB 83\nB 83\nB85\nB 86\nB 88\nB90\nB91\nC 84\nC 88\nC 88\nC 89\nC 90\nC 93\nC 95\nC 98\n;\nrun<\/span> ;\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Passaggio 2: eseguire l’ANOVA unidirezionale<\/strong><\/span><\/h3>\n
\/*perform one-way ANOVA*\/\n<\/span>proc ANOVA<\/span> data<\/span> =my_data;\nclassMethod<\/span> ;\nmodelScore<\/span> = Method;\nmeans<\/span> Method \/ tukey<\/span> cldiff<\/span> ;\nrun<\/span> ;<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n Passaggio 3: interpretare i risultati<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"ANOVA](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovasas2.jpg\")
<\/p>\n\n
\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovasas3.jpg\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovasas4.jpg\")
<\/p>\n Passaggio 4: segnalare i risultati<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Calcolatore ANOVA unidirezionale<\/a>
Come eseguire manualmente un’ANOVA unidirezionale<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"