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十四、 範 例 十四 : 兩組平均值間差異檢定 ( PROC TTEST ) 及變方分析 ( PROC ANOVA )

　

程式檔名稱  :  SAMPLE14

　
DATA TTEST; 平均值間 t 值檢定, @@
INPUT TREAT $ Y @@; 為橫向輸入處理及觀測值
CARDS; (處理僅為兩組)
A 1.94 A 3.26 A 2.70 A 3.21 A 3.30 A 2.07 A 2.10
B 1.73 B 1.94 B 1.91 B 1.69 B 2.08 B 1.77 B 2.48
;
RUN;

　

　
PROC TTEST;
CLASS TREAT;　　　　　　　　　宣告處理別欄位名稱
VAR Y;　　　　　　　　　　　　 進行兩組別間, Y 欄位資料之 t 值檢定
RUN;　　　　　　　　　　　　　 (表 14-1)
　　　　　　　　　　　　　　　  駢對式 t 值檢定
DATA PIREDT;　　　　　　　　　輸入新資料集
INPUT BEFORE AFTER;
DIFF=AFTER-BEFORE;　　　　　   BEFORE　試驗開始之心跳次數
CARDS; 　　　　　　　　　　　   AFTER 試驗結束之心跳次數
                 72      102                            DIFF 個體試驗前後之心跳次數差異
                 80        85
                 81      111
                 78      102
                 83      140
                 72        82
                 69        90
;
RUN;

　

　
PROC MEANS MEAN STDERR T PRT MAXDEC=3;              檢定試驗前、後之差異值是否為零,
VAR DIFF ; 並將差異平均值印出 (表 14-2.1)
PROC MEANS MEAN STDERR MAX MIN N MAXDEC=3; 計算試驗前、後心跳次數之平均值
VAR BEFORE AFTER;
RUN;

　

　

 (表 14-2.2)

　

　
PROC ANOVA ; 變方分析
兩組或兩組以上之平均值比較
PROC ANOVA DATA=TTEST; 變方分析 (利用原有 t 值檢定資料)
CLASS TREAT;  宣告處理欄位
MODEL Y=TREAT;  分析模式的設定
應變數(DEPENDS)=自變數(INDEPENDS)
MEANS TREAT 那些處理欄位作進一步平均值間差異比較
　　　　　　　/ DUNCAN;  選擇以 DUNCAN 方法來作比較 (ALPHA=
0.05; DEFAULTED) (表 14-3)
MEANS TREAT / LSD TUKEY 選擇以 LSD 及 TUKEY 方法來作比較, 設
　　　　　　　ALPHA=0.01 CLDIFF;  定 ALPHA=0.01 (即採納了對立擬說時,但
RUN;  其為錯誤, 此種機率需小於 0.01 你才認
定為差異顯著) 並估計信賴區間 (CLDIFF)
不同試驗設計之模式設定及 F 值檢定範例
　

　

 如 下頁所示

　
表 14-1
TTEST PROCEDURE
Variable: Y
TREAT　　N　　　　Mean　　　　Std Dev　　　　Std Error
  ------------------------------------------------------------------------------------
A　　　　 7 　　　2.65428571 　　0.61285825 　　0.23163865
B 　　　　7 　　　1.94285714 　　0.27311257 　　0.10322685
Variances 　　　T　　　DF 　　　Prob>|T|
---------------------------------------------------------
Unequal　　 2.8053 　　8.3 　　　0.0223
Equal 　　　2.8053 　  12.0             0.0159
For H0: Variances are equal, F' = 5.04 　　DF = (6,6)　　 Prob>F' = 0.0699
　

　

不同試驗設計之模式設定及 F 值檢定範例
 *********************************************************
* EXAMPLE OF RANDOMIZED COMPLETE-BLOCK DESIGN 　      *         完全逢機區集設計
* MODEL : Yijk = u + Bi + Tj + eijk                                                              *
* PROC ANOVA; 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　   *
* CLASS BLOCK TREAT; 　　　　　　　　　　　　　　　　　  *
* MODEL Y=BLOCK TREAT;                                                                     *
* MEANS BLOCK TREAT  /  DUNCAN;                                                    *
* RUN; 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　    *
* 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　  *

 *********************************************************
* EXAMPLE OF FACTORIAL EXPERIMENT                                            *         複因子試驗
* MODEL : Yijk = u + F1i + F2j + (F1*F2)ij + eijk                                        *
*-----------------------------------------------------------------------------------------  *
* PROC ANOVA;                                                                                            *
* CLASS FACT1 FACT2;                                                                                *
* MODEL Y=FACT1|FACT2;                                                                          *
* MEANS FACT1 FACT2/ DUNCAN; 　　　　　　　　　　　　　  *
* RUN; 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　  *
 *********************************************************
* EXAMPLE OF LATIN SQUARES DESIGN 　　　　　　　　　　   *         拉丁方格設計
* MODEL : Yijkl = u + Ri + Cj + Tk + eijkl 　　　　　　　　　　　     *
*-----------------------------------------------------------------------------------------   *
* PROC ANOVA; 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　  *
* CLASS ROW COLUMN TREAT; 　　　　　　　　　　　　　　    *
* MODEL Y=ROW COLUMN TREAT; 　　　　　　　　　　　　       *
* MEANS ROW COLUMN TREAT /DUNCAN;                                              *
* RUN;                                                                                                                 *
 *********************************************************
* EXAMPLE OF NESTED DESIGN                                                                 *          巢式設計
* MODEL : Yijk = u + Si + Dj(i) + eijk                                                              *
*-----------------------------------------------------------------------------------------    *
* PROC ANOVA;                                                                                             *
* CLASS SIRE DAM;                                                                                      *
* MODEL Y=SIRE DAM(SIRE);                                                                  *
* MEANS SIRE;                                                                                             *
* TEST H=SIRE E=DAM(SIRE);                                                                  *
* RUN;                                                                                                            *
 *********************************************************
* EXAMPLE OF SPLIT-PLOT DESIGN                                                     *          裂區設計
* MODEL : Yijkl = u + Bi + F1j + (B*F1)ij + F2k                                       *
*                             + (F1*F2)jk + eijkl                                                          *
*-------------------------------------------------------                                             *
* PROC ANOVA;                                                                                         *
* CLASS BLOCK FACT1 FACT2; 　　　　　　　　　　　　　　  *
* MODELY=BLOCK FACT1BLOCK*FACT1 FACT2 FACT1*FACT2; *
* TEST H=BLOCK E=BLOCK*FACT1;                                                      *
* TEST H=FACT1 E=BLOCK*FACT1;                                                       *
* MEANS FACT1 / DUNCAN E=BLOCK*FACT1;                                   *
* RUN;                                                                                                            *
*************************************************************;
　

　

　
表 14-2.1
Analysis Variable : DIFF
N  Obs　　Mean　　Std　Error　　　　T　Prob>|T|
　　7 　　25.286 　　　6.391 　　3.957 　  0.0075

　

表 14-2.2
N Obs 　Variable 　N 　　Minimum 　　Maximum 　　Mean 　　Std Error
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
　　7 　BEFORE 　7 　　69.000 　　　　83.000 　　76.429 　　　2.034
　　　   AFTER 　   7         82.000              140.000        101.714             7.492
---------------------------------------------------------------------------------------------------------

　

表 14-3
Analysis of Variance Procedure
Dependent Variable: Y
　　　　　　　　　　　　　　　　　Sum of 　　　Mean
Source 　　　　　　　　DF 　　　　Squares 　　　Square　 F Value 　　Pr > F
Model　　　　　　　　　1 　　　1.77145714 　1.77145714 　　7.87 　　0.0159
Error 　　　　　　　　　12 　　   2.70111429     0.22509286
Corrected Total                     13            4.47257143
                                  R-Square                       C.V.          Root MSE                        Y Mean
　　　　　　　　  0.396071               20.64063           0.47444                     2.2985714
Source 　　　　　　　　DF 　　　　Anova SS 　Mean Square 　F Value 　　Pr > F
TREAT 　　　　　　　　1 　　　 1.77145714 　  1.77145714 　     7.87 　　0.0159
Duncan's  Multiple  Range  Test  for  variable:  Y
NOTE: This test controls the type I comparisonwise error rate, not the
             experimentwise error rate
Alpha= 0.05 df= 12 MSE= 0.225093
Number of Means 2
Critical Range 0.551
Means with the same letter are not significantly different.
Duncan Grouping                Mean       N     TREAT
　　　　　　A 　　　　2.654 　   7 　　 A
　　　　　　B 　　　　1.943 　   7          B
.
. 略