لطفا کمي صبر کنيد...
![]()
|
|
Syntax
پنجشنبه ششم تیر 1387 2:3 Syntax
. PROC GLM < options > ; CLASS variables ; MODEL dependents=independents < / options > ; ABSORB variables ; BY variables ; FREQ variable ; ID variables ; WEIGHT variable ; CONTRAST 'label' effect values < ... effect values > < / options > ; ESTIMATE 'label' effect values < ... effect values > < / options > ; LSMEANS effects < / options > ; MANOVA < test-options >< / detail-options > ; MEANS effects < / options > ; OUTPUT < OUT=SAS-data-set > keyword=names < ... keyword=names > < / option > ; RANDOM effects < / options > ; REPEATED factor-specification < / options > ; TEST < H=effects > E=effect < / options > ; Although there are numerous statements and options available in PROC GLM, many applications use only a few of them. Often you can find the features you need by looking at an example or by quickly scanning through this section. To use PROC GLM, the PROC GLM and MODEL statements are required. You can specify only one MODEL statement (in contrast to the REG procedure, for example, which allows several MODEL statements in the same PROC REG run). If your model contains classification effects, the classification variables must be listed in a CLASS statement, and the CLASS statement must appear before the MODEL statement. In addition, if you use a CONTRAST statement in combination with a MANOVA, RANDOM, REPEATED, or TEST statement, the CONTRAST statement must be entered first in order for the contrast to be included in the MANOVA, RANDOM, REPEATED, or TEST analysis. The following table summarizes the positional requirements for the statements in the GLM procedure. Table 30.1: Positional Requirements for PROC GLM Statements
The following table summarizes the function of each statement (other than the PROC statement) in the GLM procedure: Table 30.2: Statements in the GLM Procedure
CONTRAST Statement
چهارشنبه پنجم تیر 1387 3:7 CONTRAST Statement CONTRAST 'label' effect values < ... effect values > < / options > ; The CONTRAST statement enables you to perform custom hypothesis tests by specifying an L vector or matrix for testing the univariate hypothesis label identifies the contrast on the output. A label is required for every contrast specified. Labels must be enclosed in quotes. effect identifies an effect that appears in the MODEL statement, or the INTERCEPT effect. The INTERCEPT effect can be used when an intercept is fitted in the model. You do not need to include all effects that are in the MODEL statement. values are constants that are elements of the L vector associated with the effect.
E displays the entire L vector. This option is useful in confirming the ordering of parameters for specifying L. E=effect specifies an error term, which must be one of the effects in the model. The procedure uses this effect as the denominator in F tests in univariate analysis. In addition, if you use a MANOVA or REPEATED statement, the procedure uses the effect specified by the E= option as the basis of the E matrix. By default, the procedure uses the overall residual or error mean square (MSE) as an error term. ETYPE=n specifies the type (1, 2, 3, or 4, corresponding to Type I, II, III, and IV tests, respectively) of the E= effect. If the E= option is specified and the ETYPE= option is not, the procedure uses the highest type computed in the analysis. SINGULAR=number checking (GLM) tunes the estimability checking. If ABS(L-LH) > C×number for any row in the contrast, then L is declared nonestimable. H is the (X'X)-X'X matrix, and C is ABS(L) except for rows where L is zero, and then it is 1. The default value for the SINGULAR= option is 10-4. Values for the SINGULAR= option must be between 0 and 1. (Lb)'(L(X'X)- L')-1(Lb)
H = M'(LB)' (L(X'X)- L')-1 (LB)M
proc glm; class A B; model Y=A B; run;
contrast 'A LINEAR & QUADRATIC' a -2 -1 0 1 2, a 2 -1 -2 -1 2;
contrast 'CONTROL VS OTHERS' a -1 0.25 0.25 0.25 0.25;
نقش آمار در مراحل اساسی پژوهش علمی
چهارشنبه پنجم تیر 1387 3:1 نقش آمار در مراحل اساسی پژوهش علمی در مرحله جمع آوری اطلاعات ، آمار راهنمای محقق در انتخاب روشها و وسایل مناسب برای جمع آوری دادههای اطلاعاتی است. این راهنمایی ، مشتمل است بر تعیین نوع و میزان دادهها. بطوری که نتیجههای حاصل از تجزیه و تحلیل دادهها را بتوان با درجه دقت مورد نظر بیان کرد. در زمینههایی از مطالعات که انجام آزمایشها پرخرج است، نوع و مقدار دادههای لازم برای بدست آوردن نتیجههایی که از میزان اعتبار مطلوب برخوردار باشند، باید به دقت از قبل تعیین شود. در زمینههای دیگر نیز ، این امر از لحاظ اعتبار نهایی و موثر بودن نتایج حاصل از تحلیل دادهها ، اهمیت دارد. شاخهای از آمار که با طرح ریزی آزمایشها و گردآوری دادهها سروکار دارد، طرح آزمایش یاطرح نمونه گیری نامیده میشود . نقش آمار در تحقیقات اجتماعی- اقتصادی در بسیاری از قلمروهای جامعه شناسی ، اقتصاد ، علوم سیاسی ، مطالعاتی در زمینههای مربوط به رفاه اقتصادی گروههای قومی گوناگون ، هزینههای مصرف کنندگان در سطوح مختلف درآمد و |