Einführung in die SAS Proc GLM für MANOVA
Als ein Beispiel, erneut die Fisher Iris Daten von Projekt 2 und in iris.dat gefunden. Lassen Sie sich für jede Art nur die Kelchblatt Länge und Breite Messungen berücksichtigen. Ein einfaches Modell wäre, dass der mittlere Vektor dieser Messungen nur auf Spezies abhängt. Angenommen SAS Datensatz Kelchblatt die Variablen enthält sepallen. sepalwid. und Arten. Um zu testen, um die Hypothese der Gleichmittelvektoren für die 3 Arten verwendet werden:
Die Modell-Anweisung gibt das Modell für die 2 unabhängigen Variablen in diesem Fall nur in Abhängigkeit von Arten.
Variablen, die nicht in der Klasse Anweisung aufgeführt werden als quantitative Variablen behandelt. Multivariate lineare Regressionsmodelle können in proc GLM analysiert werden. Die unabhängigen Variablen des Regressions erscheinen im Modell wie oben, sollen aber nicht in einer Klasse Erklärung aufgeführt werden.
Beachten Sie, dass der m = Anweisung gibt die Transponierte der Matrix M in der Hypothese LBM = 0 ist.
Die Vorsilbe = Option spezifiziert eine (Familie) von Namen für die neuen Variablen, die von der M-Matrix-Transformation erstellt verwendet werden.
Die Mittel-Anweisung kann auch verwendet werden.
Eine wiederholte Messungen Design kann auch analysiert werden. Angenommen Cholesterinwerte werden in 3 verschiedenen Zeiten zu jedem Thema gemacht. In einem rein multivariate Modell könnten die 3-dimensionalen Beobachtungsvektoren für jedes Subjekt ausgegangen werden, mit unbekanntem Kovarianzmatrix eine Probe aus einer multivariaten Normalverteilung zu bilden. Die Analyse würde dann wie oben. Wenn die Kovarianzmatrix kann eine Sphärizität Bedingung zu erfüllen, eine wiederholte Messungen Analyse durchgeführt angenommen wird. Es sei angenommen, dass der Datensatz chol Datensätze mit Variablen c1-c3 hat, die die Cholesterin Ablesungen für jeden Patienten enthalten. Das Programm
werden die Daten unter der wiederholten Messungen Struktur und beschriften die wiederholten Messungen im Laufe der Zeit in der Ausgabe analysiert.
Für weitere Informationen siehe das SAS / STAT-Benutzerhandbuch. Band 2.