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zhouwj906木虫 (小有名气)
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[求助]
SAS进行数据分析
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 请教高手如下的实验数据应该怎样用SAS进行处理：评价方法 测量对象 A B C D E F 1 * * * * * * 2 * * * * * * 3 * * * * * * 4 * * * * * * 5 * * * * * * 6 * * * * * * 我该怎样1.对评价方法结果相关性进行分析；2.对不同测量对象及6种评价方法结果方差分析：3.怎样得出多重比较分析结果。 |
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 统计软件SAS |
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9楼2010-03-11 09:22:49
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zhouwj906(金币+10):谢谢！ 2010-03-09 09:15
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利用CORR过程计算变量间相关系数的最简单的语句即： proc corr; run; 这时将给出所有变量两两间的相关系数，显著性概率和单变量有关的统计量。为了满足对数据的特殊要求，在PROC CORR中还有许多选项。几个与本教材有关的选项如下： COV 输出协方差 SSCP 输出平方和与交叉乘积和 NOPROB 不输出与相关性有关的概率 NOSIMPLE 不输出每个变量的简单描述性统计量 在PROC CORR过程中还有一些其它语句。其中常用的有VAR语句，WITH语句和PARTIAL语句等，简单介绍如下： VAR语句 列出计算相关系数的变量，例如 proc corr; var a b c; 将计算a、b、c三个变量两两间的相关系数。 WITH语句 WITH语句与VAR语句联合使用，可以计算变量间特殊组合的相关系数。例如： proc corr; var a b; with i j k; 将得到a与i、j、k和b与i、j、k间的相关系数。 PARTIAL语句 在该语句后列出固定变量的名字，则可得到在这些变量不变的情况下，两变量间的偏相关系数（关于偏相关系数的概念见课本11.2.2）。 例 2.19 表2－23给出了高粱在NaCl胁迫后的萎蔫程度（Y）与若干根中蛋白（R）、叶中蛋白（L）和脯氨酸（pro）之间的关系，计算变量间的相关系数。 表2-23 高粱在NaCl胁迫后的萎蔫程度与蛋白及脯氨酸之间的关系 萎蔫度(Y) R1 R7 R8 R15 L3 L9 脯氨酸(PRO) 0.9678 101 0 247 0 147 0 0.155 0.9661 91 0 272 0 158 0 0.119 0.9547 99 0 277 0 102 0 0.105 0.9300 79 105 155 0 0 0 0.093 1.0045 121 0 0 0 233 0 0.227 0.9856 87 0 0 0 176 0 0.217 1.0032 119 119 162 373 361 0 0.271 0.9735 136 0 0 0 0 0 0.351 1.0075 106 232 0 260 288 246 0.270 1.0186 84 335 0 248 240 257 0.282 0.9725 114 372 0 246 311 237 0.234 1.0260 188 391 0 275 259 207 0.222 1.0245 181 380 0 320 437 238 0.650 1.0364 168 408 0 313 336 212 0.407 1.0201 130 472 0 353 340 295 0.557 1.0283 146 572 0 357 210 600 0.611 解： 先建一个名为2-8data.dat的外部数据文件。SAS程序如下： options linesize=76; data protein; infile ‘a:\2-8data.dat’; input y r1 r7 r8 r15 l3 l9 pro; run; proc corr; var y r1 pro; run; proc corr cov nosimple; var y pro; partial r1 r7 r8 r15 l3 l9; run; ` proc corr sscp; var y pro; with r15 l3; run; 输出结果见表2－24。 表2－24 例2.19的相关分析 The SAS System Correlation Analysis 3 'VAR' Variables: Y R1 PRO Simple Statistics Variable N Mean Std Dev Sum Minimum Maximum Y 16 0.9950 0.0312 15.9193 0.9300 1.0364 R1 16 121.8750 34.2226 1950 79.0000 188.0000 PRO 16 0.2982 0.1749 4.7710 0.0930 0.6500 Pearson Correlation Coefficients / Prob > |R| under Ho: Rho=0 / N = 16 Y R1 PRO Y 1.00000 0.68332 0.72095 0.0 0.0035 0.0016 R1 0.68332 1.00000 0.64005 0.0035 0.0 0.0076 PRO 0.72095 0.64005 1.00000 0.0016 0.0076 0.0 The SAS System Correlation Analysis 6 'PARTIAL' Variables: R1 R7 R8 R15 L3 L9 2 'VAR' Variables: Y PRO Partial Covariance Matrix DF = 9 Y PRO Y 0.0002787855 -.0000728802 PRO -.0000728802 0.0151535322 Pearson Partial Correlation Coefficients / Prob > |R| under Ho: Partial Rho=0 / N = 16 Y PRO Y 1.00000 -0.03546 0.0 0.9225 PRO -0.03546 1.00000 0.9225 0.0 The SAS System Correlation Analysis 2 'WITH' Variables: R15 L3 2 'VAR' Variables: Y PRO Sum-of-Squares and Crossproducts Y PRO R15 2789.573000 1109.972000 L3 3623.478500 1255.415000 Simple Statistics Variable N Mean Std Dev Sum Minimum Maximum R15 16 171.5625 160.3874 2745 0 373.0000 L3 16 224.8750 124.1971 3598 0 437.0000 Y 16 0.9950 0.0312 15.9193 0.9300 1.0364 PRO 16 0.2982 0.1749 4.7710 0.0930 0.6500 Pearson Correlation Coefficients / Prob > |R| under Ho: Rho=0 / N = 16 Y PRO R15 0.77736 0.69279 0.0004 0.0029 L3 0.74969 0.56034 0.0008 0.0240 |
2楼2010-03-08 21:02:08
zhouwj906
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您求的是（Y）与（R）、（L）和（pro）之间的关系，R包括R1、R7、R8、R15；L包括L3、L9；PRO。Y是一个随R、L、pro的变化而变化的量。 那如果我是想分析这样一种数据呢： C仪器测z B仪器测z A仪器测x B仪器测x A仪器测y B仪器测y 样品1 * * * * * * 样品2 * * * * * * 样品3 * * * * * * 样品4 * * * * * * 样品5 * * * * * * 样品6 * * * * * * 其中x、y、z类似于对ABTS+、DPPH.TEMPO的清除率，通过x、y、z来说明样品的抗氧化水平的。 这样的话我希望是可以进行一下分析： 1.C与B仪器测z的相关性；A与B仪器测量x的相关性；A与B仪器测量y的相关性； 2.总抗氧化水平与x、y、z之间的相关性； 3.仪器A检测x、y之间的相关性；仪器B检测x、y之间的相关性； 4.比较用C仪器测z、B仪器测z 、A仪器测x、 B仪器测x 、A仪器测y、B仪器测y来衡量抗氧化水平更有利； 5.样品1、2、3、4、5、6的抗氧化水平是有差别的。 还请高手能多多指教，我该如何进行以上分析呢？ 在此不胜感激！ |
4楼2010-03-09 09:38:49
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。。关系还是蛮交错的，难怪媳妇儿很闹心。。。 
5楼2010-03-09 12:24:22
