Statistische Analysen der Einflussfaktoren auf die ...

Material und MethodenZur Überprüfung der Hypothesen werden innerhalb von SAS die Überschreitungswahrscheinlichkeiten(in SAS bezeichnet als „Pr>F“) betrachtet. Die Nullhypothesenwerden verworfen, wenn die Überschreitungswahrscheinlichkeit kleiner α ist.SAS-Syntax der ein- bzw. mehrfaktoriellen Varianzanalyse für unbalancierte DatenDas SAS-Programm 3.5 zeigt die allgemeine Syntax der zweifachen Varianzanalyse fürunbalancierte Daten.PROC GLM DATA = [Datensatzname];CLASS [Faktor A] [Faktor B];MODEL [Zielvariable] = [Faktor A] [Faktor B];MEANS [Faktor A] [Faktor B] / TUKEY CLDIFF;RUN;SAS-Programm 3.5: allgemeine SAS-Syntax der zweifachen Varianzanalyse für unbalancierteDatenDie Varianzanalyse für unbalancierte Daten wird mit der Prozedur GLM (GeneralizedLinear Model) durchgeführt. Hinter dem CLASS-Statement werden die kategoriellenEinflussvariablen mit einem Leerzeichen getrennt hintereinander angegeben. DasMODEL-Statement stellt die Modellgleichung auf, die Zielvariable steht dabei vor, dieEinflussvariablen stehen hinter dem Gleichheitszeichen. Mit dem MEANS-Statementwerden paarweise multiple Mittelwertsvergleiche nach Tukey-Kramer für dieEinflussvariablen durchgeführt. Die Mittelwerte der Zielvariablen jeder Faktorstufe derEinflussvariablen werden miteinander verglichen um festzustellen, zwischen welchenFaktorstufen Unterschiede auftreten. CLDIFF gibt die entsprechenden Konfidenzintervalleaus. Bei der einfachen Varianzanalyse geht nur der Faktor A in das Programm ein.3.3.4 Multiple lineare RegressionIn der multiplen linearen Regression werden Zusammenhänge zwischen quantitativenVariablen untersucht. Ein statistisches Modell stellt eine abhängige Variable als Funktionvon einer oder mehreren untereinander unabhängigen Variablen dar, die funktionale47