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적합한 분석방법 문의 2019.06.12
박세훈 76 0
http://www.mysas.co.kr/sas_club/b_answer.asp?b_no=11116&cmd=content&bd_no=6

안녕하세요? 박세훈입니다.

 

Q1.다중비교에는 다양한 방법이 있습니다. 

본인께서 이 데이터를 잘 이해하고 계시다는 전제하에, 데이터에 맞는 검정 방법을 사용하시면 됩니다.

 

기본적으로 많이 사용되는 본페로니 방법의 경우 P-value를 0.05로 고정하는 방법이구요.

기존 설정대로 False positive 를 잘 분류해내므로 안정성 측면에는 좋은 방법입니다.

 

FDR의 경우는 어느 정도의 오차를 허용하는 방법입니다. 즉, 0.05밖에 있다 하더라도 유의하다고 가정해보자. 란 개념이

FDR이지요. 

 

엄격한 분석을 하고 싶으시다면 현재 그대로도 괜찮고, 조금 유연하게 적용한 FDR로 폭 넓은 분석을 하실수도 있습니다.

(glm이나 lsmeans로 이미 확인된 건 맞지만, FDR이 확인된건 아닙니다.)

 

Q2.

Multtest를 사용하시려면

 

treatment 그룹1(C) 그룹2(LY) 그룹3(HY)

1  47.8 63.5 55.4

1 . . .

2 . . .

2 . . .

2. . .​

 

4. . .​

 

4. . .​

 

 

이런 식으로 데이터를 구성하셔야 합니다.

---------------------------------------[ 원 문 ]---------------------------------------

 

안녕하세요.

분석에 어려움이 있어 문의드립니다.

 

1. 분석내용

Treatment 1개에 대해 총 3개 그룹 Control, LV, HV 간 하나의 지표에 대한 값의 차이를 비교하고자 합니다.

이에 대해 결과를 통계분석하고자, proc anova가 아닌 아래와 같이

proc glm, lsmeans, pdiff 구문을 사용하여 그룹간 값을 비교하였습니다.

 

2. 질문사항

혹시, 이 데이터에 대해서 False discovery rate을 구해야하는지,

Proc glm 만으로 이미 확인이 된것이 아닌지 궁금합니다.

만약 FDR을 적용해야한다면, Proc multtest 구문을 사용해야하는 것으로 알고있는데,

아래의 데이터를 어떻게 가공해서 사용해야하는지 답변 부탁드립니다. 감사합니다.

 

3. 코딩

 

data F;

cards;
c 1 47.8
c 2 57.88
c 3 60.54
c 4 53.49
lv 1 63.55
lv 2 64.59
lv 3 59.78
lv 4 56.64
hv 1 55.54
hv 2 56.22
hv 3 58.7
hv 4 38.4
;
proc glm;
class group;
model composition=group;
lsmeans group/pdiff;
run;

 

 
 
 
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