SAS中用单因素ANOVA研究不同疗法对焦虑症的有效性

本教程将介绍如何使用SAS进行单因素方差分析。

由Kaizong Ye,Qing Li撰写

我们想研究不同疗法对焦虑症的有效性。我们收集了以下类别的75个样本:

我们想研究不同疗法对焦虑症的有效性。我们收集了以下类别的75个样本:

  • 无处理(ñ1n1 = 27)。
  • 生物反馈(ñ2n2 = 24)。
  • 认知行为治疗(n3n3 = 24)。

因变量是焦虑水平。零假设是所有三个均值均相等。

  • H0H0:μ1=μ2=μ3μ1=μ2=μ3
  • HAHA:至少有两个μiμi的是不同

如果甚至两种方法均存在显着差异,我们将拒绝原假设。

SAS中的单因素ANOVA

我们可以使用条形图将数据可视化,以检查组之间方差的正态性和均等性。当我们运行ANOVA时,SAS会自动打印。

我们可以进行方差分析并查看以下结果:

class声明告诉SAS处理是一个类别变量。该means语句将提供所有成对比较,并使用Tukey方法调整p值。

这将为我们提供下图:


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常态看起来不错。方差齐次性假设似乎令人怀疑(可以测试)。我们还将获得以下输出:

前两个表给出了类别级别变量(处理)及其可能的级别(1、2或3),以及所使用的观察次数(n=75n=75)。

FFFFdf1 df2 df p<.001 p<.001μi


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关于作者

Kaizong Ye拓端研究室(TRL)的研究员。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。



 
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