本文關(guān)鍵詞：用mixed模型解決單因素方差分析中方差不齊時(shí)的隨機(jī)模擬及SAS實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：,目的用mixed模型處理完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的三組資料方差不齊時(shí)的I類錯(cuò)誤率和對各組總體均值的估計(jì),并與Kruskal-Wallis秩和檢驗(yàn)和ANOVA方法比較檢驗(yàn)的把握度。方法利用SAS9.3產(chǎn)生模擬數(shù)據(jù),并分別用proc mixed過程、proc npar1way過程和proc glm過程進(jìn)行mixed模型參數(shù)估計(jì)、Kruskal-Wallis秩和檢驗(yàn)和one-way ANOVA分析。模擬試驗(yàn)重復(fù)1000次。結(jié)果方差不齊時(shí),對不均衡資料,mixed法的檢驗(yàn)把握度要高于Kruskal-Wallis秩和檢驗(yàn)和one-way ANOVA法。對均衡資料,三種方法的檢驗(yàn)效能接近,但后兩者的Power受方差不齊的影響較大。結(jié)論研究設(shè)計(jì)時(shí)盡量使各組樣本均衡或接近則三種方法的I類錯(cuò)誤率最小,Power達(dá)到最大。對不均衡資料方差不齊時(shí),mixed法的檢驗(yàn)把握度要高于Kruskal-Wallis秩和檢驗(yàn)和one-way ANOVA法,且其I類錯(cuò)誤率能得到控制。
【作者單位】： 復(fù)旦大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)與社會(huì)醫(yī)學(xué)教研室公共安全教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 方差不齊 mixed模型 Kruskal-Wallis秩和檢驗(yàn) 把握度
【基金】：國家自然科學(xué)基金(81273187)
【分類號(hào)】：R311
【正文快照】： 在一般的醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)教科書中,當(dāng)各組資料滿足獨(dú)立、正態(tài)和方差齊性時(shí)采用的是方差分析;當(dāng)資料不服從正態(tài)分布或組間方差不齊時(shí),通�？紤]非參數(shù)的檢驗(yàn)方法,如Kruskal-Wallis秩和檢驗(yàn)(以下簡稱K-W法)。本文的研究是基于完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的三組資料進(jìn)行均數(shù)間差異的比較,在滿足了各組資

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1066481