{"id":2541,"date":"2023-07-21T20:06:55","date_gmt":"2023-07-21T20:06:55","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/misurazioni-ripetute-anova-en-sas\/"},"modified":"2023-07-21T20:06:55","modified_gmt":"2023-07-21T20:06:55","slug":"misurazioni-ripetute-anova-en-sas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/misurazioni-ripetute-anova-en-sas\/","title":{"rendered":"Come eseguire misure ripetute anova in sas"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-misurazioni-ripetute\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Un&#8217;ANOVA a misure ripetute<\/a> viene utilizzata per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le medie di tre o pi\u00f9 gruppi in cui compaiono gli stessi soggetti in ciascun gruppo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial fornisce un esempio passo passo di come eseguire un&#8217;ANOVA a misure ripetute in SAS.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: creare i dati<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo che un ricercatore voglia sapere se quattro farmaci diversi causano tempi di reazione diversi. Per testarlo, ha misurato i tempi di reazione di cinque pazienti a quattro diversi farmaci.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I tempi di reazione sono mostrati di seguito:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-22570 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/repetersas1.jpg\" alt=\"\" width=\"345\" height=\"151\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo utilizzare il seguente codice per creare questo set di dati in SAS:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008000;\">\/*create dataset*\/\n<\/span><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #800080;\">data<\/span> my_data;\n    <span style=\"color: #3366ff;\">input<\/span> Subject Drug Value;\n    <span style=\"color: #3366ff;\">datalines<\/span> ;\n1 1 30\n1 2 28\n1 3 16\n1 4 34\n2 1 14\n2 2 18\n2 3 10\n2 4 22\n3 1 24\n3 2 20\n3 3 18\n3 4 30\n4 1 38\n4 2 34\n4 3 20\n4 4 44\n5 1 26\n5 2 28\n5 3 14\n5 4 30\n;\n<span style=\"color: #800080;\">run<\/span> ;\n<\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: eseguire l&#8217;ANOVA a misure ripetute<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, utilizzeremo <strong>proc glm<\/strong> per eseguire le misure ANOVA ripetute:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #800080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">\/*perform repeated measures ANOVA*\/\n<\/span><span style=\"color: #800080;\">proc glm<\/span> <span style=\"color: #3366ff;\">data<\/span> =my_data;\n\t<span style=\"color: #3366ff;\">class<\/span> Subject Drug;\n\t<span style=\"color: #3366ff;\">model<\/span> Value = Subject Drug;<\/span>\nrun;<\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: interpretare i risultati<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo analizzare la tabella ANOVA nel risultato:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-22571 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/repetersas2.jpg\" alt=\"\" width=\"450\" height=\"420\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;unico valore che ci interessa \u00e8 il valore F e il corrispondente valore p del farmaco, perch\u00e9 vogliamo sapere se i quattro diversi farmaci causano tempi di reazione diversi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dal risultato possiamo vedere:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Il valore F del farmaco: <strong>24,76<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Il valore p del farmaco: <strong>&lt;0,0001<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ricordiamo che un&#8217;ANOVA a misure ripetute utilizza le seguenti ipotesi nulle e alternative:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>0<\/sub> :<\/strong> tutte le medie dei gruppi sono uguali.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>A<\/sub> :<\/strong> Almeno una media del gruppo \u00e8 diversa <sub>&nbsp;<\/sub> riposo.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 il valore p del farmaco (&lt;0,0001) \u00e8 inferiore a \u03b1 = 0,05, rifiutiamo l&#8217;ipotesi nulla.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 significa che abbiamo prove sufficienti per affermare che il tempo medio di risposta non \u00e8 lo stesso tra i quattro diversi farmaci.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Le esercitazioni seguenti forniscono informazioni aggiuntive sulle ANOVA a misure ripetute:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-misurazioni-ripetute\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Introduzione all&#8217;ANOVA a misure ripetute<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-ha-ripetuto-le-misurazioni-manualmente\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come eseguire manualmente un&#8217;ANOVA di misure ripetute<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-unidirezionale-vs-misurazioni-ripetute-anova\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ANOVA a una via e ANOVA a misure ripetute: la differenza<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un&#8217;ANOVA a misure ripetute viene utilizzata per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le medie di tre o pi\u00f9 gruppi in cui compaiono gli stessi soggetti in ciascun gruppo. 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