SAS 및 R의 분산 분석에서 유형 III 제곱합의 충돌 결과


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와으로 모두 불균형 요인 실험의 데이터를 분석 SAS하고 R있습니다. 모두 SASR사각형의 유사한 유형 I의 합계를 제공하지만, 사각형의 자신의 유형 III의 합은 서로 다르다. 아래는 SASR코드와 출력.

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;

SAS의 I 형 SS

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

SAS의 Type III SS

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

R 코드

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") 

R의 I 형 SS

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 

R 타입 III SS

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 

여기에 뭔가 빠졌습니까? 그렇지 않은 경우 올바른 유형 III SS는 어느 것입니까?


답변:


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유형 III SS는 사용 된 파라미터 화에 따라 다릅니다. 내가 설정하면

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

실행하기 전에 lm()다음 drop1()SAS가하는 나는 정확히 같은 유형 III SS를 얻을. 이 문제에 대한 R- 커뮤니티 교리에 대해서는 선형 모델에 대한 Venables ' Exegeses를 읽어야 합니다 .

참조 : 대조 코드를 사용하여 R에서 Type-III SS ANOVA를 어떻게 수행합니까?


1
@ 피터 의견에 적합하다고 생각되면 왜 안되나요? 나는 그렇게 생각하지 않으므로 새로운 질문을하지 않는 이유는 무엇입니까?
chl

1
@chl 나의 기본 요점은 주요 효과 상호 작용이있을 때 의미가 있다는 것입니다. 다른 변수가 0 일 때의 효과입니다. 종종 의미가 있습니다. 전체 스레드의 가치가 있는지 확실하지 않습니다.
Peter Flom-Monica Monica 복원

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주요 효과 해석 할 수 있는 상황이 있습니다. Venables는 매우 강력한 선을 필요로하지만 어려운 상황이 많이 있습니다. 나는 "당신이 무엇을하고 있는지 알지 못한다면 이것을하지 말라"는 것이 합리적인 기본 설정이라고 생각합니다.
Ben Bolker

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다음은 R 표준과 대비를 재설정합니까? options(contrasts=c("contr.treatment", "contr.poly"))
Rasmus Larsen

1
네 ...........
벤 볼커
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