• SAS中用单因素ANOVA研究不同疗法对焦虑症的有效性


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    本教程将介绍如何使用SAS进行单因素方差分析。

    我们使用的数据可以在这里下载。

    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个主题的样本:

    • 无处理(ñ1个n1 = 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:

    proc anova data=anova;  
    class treatment;  
    model anxiety = treatment; 
    means treatment / tukey;
    run;  

    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:

     

    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)。

    FFFFdf1df1df2df2dfdfp<.001p<.001μiμi

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