發(fā)布時間：2017-10-20 09:20

  本文關鍵詞：用mixed模型解決單因素方差分析中方差不齊時的隨機模擬及SAS實現

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【摘要】：,目的用mixed模型處理完全隨機設計的三組資料方差不齊時的I類錯誤率和對各組總體均值的估計,并與Kruskal-Wallis秩和檢驗和ANOVA方法比較檢驗的把握度。方法利用SAS9.3產生模擬數據,并分別用proc mixed過程、proc npar1way過程和proc glm過程進行mixed模型參數估計、Kruskal-Wallis秩和檢驗和one-way ANOVA分析。模擬試驗重復1000次。結果方差不齊時,對不均衡資料,mixed法的檢驗把握度要高于Kruskal-Wallis秩和檢驗和one-way ANOVA法。對均衡資料,三種方法的檢驗效能接近,但后兩者的Power受方差不齊的影響較大。結論研究設計時盡量使各組樣本均衡或接近則三種方法的I類錯誤率最小,Power達到最大。對不均衡資料方差不齊時,mixed法的檢驗把握度要高于Kruskal-Wallis秩和檢驗和one-way ANOVA法,且其I類錯誤率能得到控制。
【作者單位】： 復旦大學公共衛(wèi)生學院衛(wèi)生統(tǒng)計與社會醫(yī)學教研室公共安全教育部重點實驗室;
【關鍵詞】： 方差不齊 mixed模型 Kruskal-Wallis秩和檢驗 把握度
【基金】：國家自然科學基金(81273187)
【分類號】：R311
【正文快照】： 在一般的醫(yī)學統(tǒng)計教科書中,當各組資料滿足獨立、正態(tài)和方差齊性時采用的是方差分析;當資料不服從正態(tài)分布或組間方差不齊時,通�？紤]非參數的檢驗方法,如Kruskal-Wallis秩和檢驗(以下簡稱K-W法)。本文的研究是基于完全隨機設計的三組資料進行均數間差異的比較,在滿足了各組資

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本文編號：1066481