Supplerende noter til "Kursus i brug af SAS" (på dansk)

More documents

Recommendations

Info

Kapitel 7 Statistiske analyser med SAS 7.1 Variansanalyse Der findes flere procedurer, som kan fremstille variansanalyser. De mest benyttede er procedurerne PROC ANOVA og PROC GLM (der st ˚ar for General Linear Model). Proceduren PROC ANOVA kan kun benyttes til beregning af variansanalyser i balancerede forsøg, mens proceduren PROC GLM desuden kan benyttes, n ˚ar data er ubalanceret samt benyttes til beregning af regressionsanalyser og kovariansanalyser. Derfor er det i det følgende kun PROC GLM der omtales. Det antages i udgangspunktet at observationerne er uafhængige, normalfordelt, alle med samme varians, og at alle effekter er systematiske (i modsætning til tilfældige). Vigtige statements i PROC GLM er: CLASS specifikation af faktorer. MODEL specifikation af responsvariabel, model og options. MEANS specifikation af ønskede gennemsnitstabeller. TEST specifikation af tests, hvor nævneren ikke skal være ”ERROR”. LSMEANS specifikation af ønskede tabeller med ”korrigerede/marginale” gennemsnitsværdier. OUTPUT Specifikationer for beregning af bl.a. predikterede værdier og residualer. 7.1.1 Monofaktorielt blokforsøg Lad os se p˚a, hvorledes vi kan f ˚a beregnet en variansanalyse for udbyttet HKG HA af sukkerroer for optagningstidspunktet op1 i datasættet ROER. N ˚ar vi kun ser p˚a data fra optagningstidspunkt op1 er det rimeligt at benytte følgende basis-model: hvor er udbyttet i parcellen med s ˚atid s i blok b, er niveauet, er effekten af blok b, er effekten af saatid s og antages normalfordelt med middelværdien 0 og konstant 38
varians . Vi benytter følgende program: TITLE ’SUKKERROER’; DATA OP1DATA; SET MSAS.ROER; IF OPTAGN EQ ’op1’ THEN OUTPUT; RUN; PROC GLM DATA=OP1DATA; CLASS BLOK SAATID; MODEL KG= BLOK SAATID ; MEANS SAATID; RUN; Dette program giver følgende udskrift: SUKKERROER 1 The GLM Procedure Class Level Information Class Levels Values BLOK 3 1 2 3 SAATID 5 saa1 saa2 saa3 saa4 saa5 Number of observations 15 Dependent Variable: KG Source DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr > F Model 6 3176.566667 529.427778 62.90 F BLOK 2 2.500000 1.250000 0.15 0.8643 SAATID 4 3174.066667 793.516667 94.28 F BLOK 2 2.500000 1.250000 0.15 0.8643 SAATID 4 3174.066667 793.516667 94.28
Page 1 and 2: Supplerende noter til ’Kursus i b
Page 3 and 4: 5.8 Øvelser . . . . . . . . . . .
Page 5 and 6: Kapitel 1 Introduktion til SAS syst
Page 7 and 8: man anvender. En specifikation som
Page 9 and 10: 11 Joyce F 11 51.3 50.5 12 Judy F 1
Page 11 and 12: Opgave 3 Udskriv datasættet ” kl
Page 13 and 14: Bemærk: Hvis regnearket stadig er
Page 15 and 16: Det anbefales at FILENAME-sætninge
Page 17 and 18: DDMMYYw. DDMMYY (dato, m ˚aned og
Page 19 and 20: LIBNAME minedata ’c:\saskursus\sa
Page 21 and 22: Kapitel 3 PROC MEANS - en udvidet l
Page 23 and 24: CLASS optagn saatid; VAR kg pct_suk
Page 25 and 26: 2. Gem (til senere brug) disse resu
Page 27 and 28: Obs John Joyce Judy Louise Mary Phi
Page 29 and 30: Ofte vil man i stedet for at lave e
Page 31 and 32: Har man brug for at f ˚a udført m
Page 33 and 34: Sætningen RETAIN bevirker at værd
Page 35 and 36: Linda 2 23 1 31 John 2 23 2 55 ; DA
Page 37 and 38: Kapitel 6 Grafik med SAS 6.1 PROC G
Page 39 and 40: GOPTIONS KEYMAP=WINANSI DEVMAP=WINA
Page 41: Med BLOCK-statement kan der dannes
Page 45 and 46: RANDOM BLOK*OPTAGN / TEST; MEANS OP
Page 47 and 48: P˚a baggrund heraf antager vi, at
Page 49 and 50: CLASS OPTAGN BLOK SAATID; MODEL KG
Page 51 and 52: 3. Beregn en lineær regressionsana
Page 53 and 54: Der kan være mange TABLE statement
Page 55 and 56: Ovenfor har vi set that celler kan
Page 57 and 58: 9.2 Oversigt over datamaterialet 9.
Page 59 and 60: Options er IKKE en del af hverken d

Supplerende noter til "Kursus i brug af SAS" (på dansk)

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?