এসএএস এবং আর-তে আনোভাতে স্কোয়ারের টাইপের তৃতীয় যোগফলের বিরোধী ফলাফল


15

আমি ভারসাম্যহীন কল্পিত পরীক্ষা থেকে SASএবং উভয়ই ডেটা বিশ্লেষণ করছি R। উভয় SASএবং Rস্কোয়ারের সমান প্রকারের I সমষ্টি সরবরাহ করে তবে তাদের ধরণের তৃতীয় বর্গের যোগফল একে অপরের থেকে পৃথক। নীচে হয় SASএবং Rকোড এবং আউটপুট।

DATA ASD;
INPUT Y T B;
DATALINES;
 20 1 1
 25 1 2
 26 1 2
 22 1 3
 25 1 3
 25 1 3
 26 2 1
 27 2 1
 22 2 2
 31 2 3
;

PROC GLM DATA=ASD;
CLASS T B;
MODEL Y=T|B;
RUN;

এসএএস থেকে আই এস এস টাইপ করুন

Source  DF       Type I SS     Mean Square    F Value    Pr > F
T       1     17.06666667     17.06666667       9.75    0.0354
B       2     12.98000000      6.49000000       3.71    0.1227
T*B     2     47.85333333     23.92666667      13.67    0.0163

এসএএস থেকে তৃতীয় এসএস টাইপ করুন

Source  DF     Type III SS     Mean Square    F Value    Pr > F
T       1     23.07692308     23.07692308      13.19    0.0221
B       2     31.05333333     15.52666667       8.87    0.0338
T*B     2     47.85333333     23.92666667      13.67    0.0163

আর কোড

Y <- c(20, 25, 26, 22, 25, 25, 26, 27, 22, 31)
T <- factor(x=rep(c(1, 2), times=c(6, 4)))
B <- factor(x=rep(c(1, 2, 3, 1, 2, 3), times=c(1, 2, 3, 2, 1, 1)))
Data <- data.frame(Y, T, B)
Data.lm <- lm(Y~T*B, data = Data)
anova(Data.lm)
drop1(Data.lm,~.,test="F") 

আর থেকে এস এস টাইপ করুন

Analysis of Variance Table

Response: Y
          Df Sum Sq Mean Sq F value  Pr(>F)  
T          1 17.067  17.067  9.7524 0.03543 *
B          2 12.980   6.490  3.7086 0.12275  
T:B        2 47.853  23.927 13.6724 0.01629 *
Residuals  4  7.000   1.750                  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1   1 

আর থেকে তৃতীয় এসএস টাইপ করুন

Single term deletions

Model:
Y ~ T * B
       Df Sum of Sq    RSS     AIC F value  Pr(>F)  
<none>               7.000  8.4333                  
T       1    28.167 35.167 22.5751 16.0952 0.01597 *
B       2    20.333 27.333 18.0552  5.8095 0.06559 .
T:B     2    47.853 54.853 25.0208 13.6724 0.01629 *
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1   1 

আমি কি এখানে কিছু মিস করছি? না হলে কোনটি সঠিক টাইপ III এসএস?


জন ফক্সের প্রতিক্রিয়াটি এখানে দেখুন: টলস্টয়.নিউজকাস্টেল.ইডু.উ
অ্যারন

উত্তর:


29

টাইপ III এসএস ব্যবহৃত প্যারামিটারাইজেশনের উপর নির্ভর করে। যদি আমি সেট

  options(contrasts=c("contr.sum","contr.poly"))

দৌড়ানোর আগে lm()এবং তারপরে drop1()আমি ঠিক একই ধরণের এসআইএসের মতো তৃতীয় এসএস পাই। এই বিষয়ে আর-সম্প্রদায় মতবাদ জন্য, আপনি পড়া উচিত ভেনাবল্সকে ' রৈখিক মডেলের উপর Exegeses

আরও দেখুন: বিপরীতে কোডগুলিতে কীভাবে একজন টাইপ-তৃতীয় এসএন আনোভা করেন?


1
@ পিটার আপনি যদি মনে করেন এটি কোনও মন্তব্যে ফিট করতে পারে তবে কেন নয়। আমি তা মনে করি না, তাহলে কেন নতুন প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করবেন না (এবং এর সাথে লিঙ্ক করুন)?
chl

1
@chl আমার মৌলিক পয়েন্ট যে প্রধান প্রভাব না প্রভাবী যখন অন্যান্য পরিবর্তনশীল 0. প্রায়শই এই অর্থপূর্ণ হয় - কথাবার্তাও উপস্থিতিতে অর্থ আছে। এটি পুরো থ্রেডের পক্ষে নিশ্চিত নয়।
পিটার ফ্লুম - মনিকা পুনরায়

3
সে ব্যাপারে আমি সম্মত পরিস্থিতিতে যেখানে প্রধান প্রভাব আছে করতে ব্যাখ্যা করা - ভেনাবল্সকে একটি খুব শক্তিশালী লাইন লাগে - কিন্তু সেখানে যেখানে তারা কঠিন পরিস্থিতিতে প্রচুর আছে। আমি মনে করি "আপনি কী করছেন তা যদি না জানেন তবে এটি করবেন না" এটি একটি যুক্তিসঙ্গত ডিফল্ট সেটিংস ...
বেন বলকার

1
নিম্নলিখিতগুলি কি আর স্ট্যান্ডার্ডের বিপরীতে পুনরায় সেট করবে? options(contrasts=c("contr.treatment", "contr.poly"))
রাসমুস

1
হ্যাঁ ...........
বেন বলকার
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.