Sas တွင် lsmeans ကြေညာချက်ကိုအသုံးပြုနည်း (ဥပမာနှင့်အတူ)

တစ်လမ်းသွား ANOVA ကို သုံးသော သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော လွတ်လပ်သော အုပ်စုများကြားတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ခြားနားမှု ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။

ANOVA ဇယား၏ စုစုပေါင်း p-value သည် အချို့သော အရေးပါမှုအဆင့်အောက်တွင် ရှိနေပါက၊ အနည်းဆုံး အုပ်စု၏ ဆိုလိုရင်းမှာ အခြားနည်းများနှင့် ကွဲပြားသည်ဟု ဆိုရန် လုံလောက်သော အထောက်အထားရှိသည်။

မည်သည့်အဖွဲ့၏ အဓိပ္ပါယ်များ ကွဲပြားသည်ကို အတိအကျ သိရှိရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် post hoc test ပြုလုပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။

အမျိုးမျိုးသော post-hoc စာမေးပွဲများလုပ်ဆောင်ရန် SAS တွင် LSMEANS ကြေညာချက်ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်။

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် LSMEANS ကြေညာချက်ကို လက်တွေ့တွင် အသုံးပြုနည်းကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- SAS တွင် LSMEANS ထုတ်ပြန်ချက်ကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။

သုတေသီတစ်ဦးသည် လေ့လာမှုတစ်ခုတွင် ပါဝင်ရန် ကျောင်းသား 30 ကို ခေါ်ယူသည်ဆိုပါစို့။ ကျောင်းသားများကို စာမေးပွဲအတွက် ပြင်ဆင်ရန် လေ့လာမှုနည်းလမ်း သုံးခုအနက်မှ တစ်ခုကို အသုံးပြုရန် ကျပန်းသတ်မှတ်ထားသည် ။

ကျောင်းသားတစ်ဦးစီအတွက် စာမေးပွဲရလဒ်များကို အောက်တွင် ဖော်ပြထားသည်။

SAS တွင် ဤဒေတာအတွဲကို ဖန်တီးရန် အောက်ပါကုဒ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 /*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 ;

ထို့နောက် တစ်လမ်းမောင်း ANOVA လုပ်ဆောင်ရန် proc ANOVA ကို အသုံးပြုပါမည်။

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

၎င်းသည် အောက်ပါ ANOVA ဇယားကို ထုတ်လုပ်သည်။

ဤဇယားမှ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်-

• စုစုပေါင်း F-တန်ဖိုး- 5.26
• သက်ဆိုင်ရာ p-တန်ဖိုး- 0.0140

တစ်လမ်းသွား ANOVA သည် အောက်ပါ null နှင့် အခြားအခြားသော အယူအဆများကို အသုံးပြုကြောင်း သတိရပါ။

• H ₀ : အုပ်စုဟူသည် အားလုံး ညီတူညီမျှဖြစ်သည်။
• H _A : အနည်းဆုံး အုပ်စုတစ်ခု၏ ပျမ်းမျှသည် မတူညီပါ။   အနားယူပါ။

ANOVA ဇယား၏ p-တန်ဖိုး ( 0.0140 ) သည် α = 0.05 ထက်နည်းသောကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ပါသည်။

၎င်းသည် လေ့လာမှုနည်းလမ်းသုံးခုတွင် ပျမ်းမျှစာမေးပွဲရမှတ်သည် မညီမျှကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ကိုပြောပြသည်။

မည်သည့်အဖွဲ့၏ အဓိပ္ပါယ်သည် ကွဲပြားသည်ကို အတိအကျ ဆုံးဖြတ်ရန်၊ Tukey ၏ post-hoc စမ်းသပ်မှုများကို လုပ်ဆောင်ရန် LSMEANS ကြေညာချက်နှင့် ADJUST=TUKEY ရွေးချယ်မှုတို့နှင့်အတူ PROC GLIMMIX ထုတ်ပြန်ချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

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

နောက်ဆုံးရလဒ်ဇယားသည် Tukey ၏လွန်ကဲသောနှိုင်းယှဉ်မှုများ၏ရလဒ်များကိုပြသသည်-

အုပ်စုဟူသည် ခြားနားမှုအတွက် ချိန်ညှိထားသော p-တန်ဖိုးများကို ကြည့်ရှုရန် Adj P ကော်လံကို ကြည့်ရှုနိုင်သည်။

ဤကော်လံတွင်၊ ချိန်ညှိထားသော p-တန်ဖိုး 0.05 ထက်နည်းသော အတန်းတစ်ခုသာရှိသည်ကို တွေ့နိုင်သည်- အုပ်စု A နှင့် အုပ်စု C အကြား ပျမ်းမျှကွာခြားချက်ကို နှိုင်းယှဉ်သည့်အတန်း။

၎င်းသည် Group A နှင့် Group C အကြား ပျမ်းမျှ စာမေးပွဲရမှတ်များတွင် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလတ် သိသိသာသာ ကွာခြားမှုရှိကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ကို ပြောပြသည်။

အတိအကျ၊ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်-

• အုပ်စု A ကျောင်းသားများနှင့် အုပ်စု B ကျောင်းသားများ၏ ပျမ်းမျှ စာမေးပွဲရမှတ်များအကြား ကွာခြားချက်မှာ – 6.375 ဖြစ်သည်။ (ဆိုလိုသည်မှာ အုပ်စု A မှ ကျောင်းသားများသည် အုပ်စု C မှ ကျောင်းသားများထက် ပျမ်းမျှ စာမေးပွဲရမှတ် 6.375 မှတ် ရှိသည်)
• ခြားနားချက်အတွက် ချိန်ညှိထားသော p-တန်ဖိုးသည် 0.0137 ဖြစ်သည်။
• ဤအုပ်စုနှစ်ခုကြားရှိ ပျမ်းမျှစာမေးပွဲရမှတ်များ၏ စစ်မှန်သောကွာခြားချက်အတွက် ချိန်ညှိထားသော 95% ယုံကြည်မှုကြားကာလမှာ [-11.5219၊ -1.2281] ဖြစ်သည်။

အခြားအုပ်စုများ၏ နည်းလမ်းများကြားတွင် ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားသော ကွာခြားချက်မရှိပါ။

မှတ်ချက် – ဤဥပမာတွင်၊ Tukey post-hoc နှိုင်းယှဉ်မှုများကို လုပ်ဆောင်ရန် ADJUST=TUKEY ကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုခဲ့သည်၊ သို့သော် အခြားသော post-hoc နှိုင်းယှဉ်မှုများကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် BON ၊ BUNNET ၊ NELSON ၊ SCHEFFE ၊ SIDAK နှင့် SMM တို့ကိုလည်း သင်သတ်မှတ်နိုင်ပါသည်။

ဆက်စပ်- Tukey vs. ဘွန်ဖာရိုနီ vs. Scheffe – ဘယ်စမ်းသပ်မှုကို သင်အသုံးပြုသင့်သလဲ။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ပါသင်ခန်းစာများသည် ANOVA မော်ဒယ်များအကြောင်း နောက်ထပ်အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်သည်-

ANOVA ဖြင့် Post-Hoc Testing ကိုအသုံးပြုခြင်းလမ်းညွှန်
SAS တွင် one-way ANOVA လုပ်ဆောင်နည်း
SAS တွင် နှစ်လမ်းသွား ANOVA လုပ်ဆောင်နည်း