Rate this post

Chúng ta đã xem xét kiểm định t , tương quan , hồi quy , phân tích Bland-Altman và kiểm định chi- bình phương trong các hướng dẫn SAS trước, hôm nay chúng ta sẽ xem xét một quy trình quan trọng khác được gọi là Phân tích đo lường lặp lại SAS và Quy trình SAS Proc GLM.

Các bài viết liên quan:

Cuối cùng, chúng ta sẽ xem cách phân tích số đo lặp lại có thể thực hiện như thế nào trong Ngôn ngữ lập trình SAS .

Vì vậy, hãy bắt đầu với Phân tích đo lường lặp lại SAS.

Tóm tắt nội dung

Tổng quan về phân tích Repeated Measure

Phân tích Repeated Measure (hay còn gọi là phân tích đo lặp lại) là một phương pháp thống kê được sử dụng để nghiên cứu sự thay đổi của một biến quan trọng qua các thời điểm hoặc điều kiện khác nhau. Phương pháp này thường được áp dụng trong các nghiên cứu khoa học, y học, tâm lý học và nhiều lĩnh vực khác để đánh giá tác động của một biến độc lập lên biến phụ thuộc trong một quá trình đo lặp lại.

Trong phân tích Repeated Measure, mỗi cá thể trong mẫu được đo lặp lại một số lần tại các điểm thời gian hoặc điều kiện khác nhau. Điều này cho phép nghiên cứu sự thay đổi và biến động của biến phụ thuộc theo thời gian hoặc điều kiện. Phân tích Repeated Measure giúp loại bỏ sự ảnh hưởng của những yếu tố không liên quan, như sự khác biệt giữa các cá thể, và tập trung vào sự thay đổi trong một cá thể theo thời gian hoặc điều kiện.

Các phương pháp phân tích Repeated Measure bao gồm t-tests, ANOVA (Analysis of Variance), MANOVA (Multivariate Analysis of Variance), ANCOVA (Analysis of Covariance), Mixed-effects models, và Generalized Estimating Equations (GEE). Mỗi phương pháp có ưu điểm và giới hạn riêng, và sự lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào tính chất của dữ liệu và mục tiêu nghiên cứu.

Xem thêm Cấu trúc chương trình SAS: Hướng dẫn và các nguyên tắc cơ bản

Phân tích Repeated Measure đóng vai trò quan trọng trong việc nghiên cứu sự thay đổi và tương tác giữa các biến trong một quá trình đo lặp lại. Nó giúp hiểu rõ hơn về sự ảnh hưởng của yếu tố thời gian hoặc điều kiện lên biến phụ thuộc, và có thể dẫn đến những nhận thức quan trọng về quá trình nghiên cứu và ứng dụng thực tế.

Việc hiểu và áp dụng phân tích Repeated Measure đòi hỏi kiến thức về thống kê và kỹ năng phân tích dữ liệu. Ngoài ra, cần phải có sự quan tâm và khả năng diễn giải kết quả phân tích một cách chính xác và có ý nghĩa trong ngữ cảnh nghiên cứu cụ thể.

Phân tích đo lường lặp lại SAS là gì

Dữ liệu về các phép đo lặp lại đến từ các thử nghiệm trong đó bạn quan sát nhiều lần theo thời gian. Trong phân tích các biện pháp lặp lại của SAS (thí nghiệm), các đơn vị thí nghiệm quan sát tại nhiều thời điểm.

Vì vậy, thay vì xem xét một quan sát tại một thời điểm, chúng ta sẽ xem xét dữ liệu từ nhiều thời điểm. Với loại dữ liệu này, chúng tôi chỉ xem xét một biến phản hồi duy nhất nhưng được đo lường theo thời gian.

Phân tích số đo lặp lại SAS có thể sử dụng trong cài đặt đơn biến cũng như đa biến.

Xem thêm Hướng dẫn về PROC SQL trong SAS

Cú pháp và cách sử dụng phân tích Repeated Measure trong SAS

Trong SAS, phân tích Repeated Measure có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các thủ tục thống kê như PROC MIXED, PROC GLM, PROC GENMOD và PROC GEE. Dưới đây là một ví dụ về cú pháp và cách sử dụng phân tích Repeated Measure trong SAS bằng PROC MIXED:

Chuẩn bị dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu của bạn đã được chuẩn bị và sắp xếp sao cho các cột tương ứng với các biến phụ thuộc và độc lập được định nghĩa một cách chính xác.

Sử dụng PROC MIXED: Sử dụng thủ tục PROC MIXED để thực hiện phân tích Repeated Measure. Dưới đây là cú pháp cơ bản:

PROC MIXED DATA=your_dataset;
  CLASS subject_id;
  MODEL dependent_variable = independent_variable;
  REPEATED time / SUBJECT=subject_id;
RUN;

Trong đó:

your_dataset là tên của tập dữ liệu của bạn.
subject_id là biến định danh cho từng cá thể tham gia nghiên cứu.
dependent_variable là biến phụ thuộc cần phân tích.
independent_variable là biến độc lập liên quan đến biến phụ thuộc.
time là biến chỉ số thời gian hoặc điều kiện đo lặp lại.

Bạn có thể tùy chỉnh thêm các thông số và tùy chọn trong PROC MIXED để điều chỉnh phân tích theo nhu cầu của bạn.

Xem kết quả: Sau khi chạy PROC MIXED, SAS sẽ hiển thị kết quả phân tích, bao gồm các thông số ước lượng, giá trị p, hiệu chỉnh và thông tin khác liên quan đến mô hình phân tích Repeated Measure.

Lưu ý rằng cú pháp và các tùy chọn có thể thay đổi tùy theo mục tiêu nghiên cứu và tính chất dữ liệu của bạn. Nên tham khảo tài liệu và tài nguyên chính thức của SAS để hiểu rõ hơn về cú pháp và cách sử dụng chi tiết của từng thủ tục thống kê trong SAS.

Xem thêm SAS là gì? tìm hiểu về SAS

Áp dụng phân tích đo lường lặp lại trong SAS

Hãy xem xét ví dụ dưới đây, trong đó chúng tôi có hai nhóm người được kiểm tra sở thích mua sắm của họ. Thời gian phản ứng của mỗi người được ghi lại đối với mỗi trong ba sở thích mua sắm được thử nghiệm.

Dưới đây là 5 thử nghiệm được thực hiện cho mỗi nhóm người để xem sức mạnh của mối tương quan giữa ảnh hưởng của ba sở thích mua sắm.

Ví dụ về Phân tích Phép đo Lặp lại SAS-

DATA XYZ;
  INPUT EMPLOYEE group $ a1 a2 a3 ;
CARDS;
1   B    3    1    60
2   B    6    4    23
3   B    2    14   34
4   B    1    4    40
5   B    0    5    45
6   A    41   1    56
7   A    22   4    89
8   A    45   9    23 
9   A    60   8    22 
10  A    5    7    10 
;
RUN;
 PROC PRINT DATA=XYZ ;
RUN;
  PROC GLM DATA=XYZ;
  CLASS group;
  MODEL a1-a3 = group / NOUNI ;
  REPEATED trial 5;
RUN;

Ở đây chúng tôi sử dụng tùy chọn NOUNI với phép phân tích phương sai đa biến hoặc SAS lặp đi lặp lại khi bạn không cần đầu ra đơn biến tiêu chuẩn.

Ví dụ- Phân tích đo lặp lại SAS & Quy trình PROC GLM

Đầu ra -1 Phân tích đo lặp lại SAS & Quy trình PROC GLM

Đây là tất cả về Hướng dẫn Phân tích Phép đo Lặp lại SAS. Hy vọng bạn thích giải thích của chúng tôi về Quy trình SAS PROC GLAM.

Xem thêm Lập trình SAS là gì? – 7 tính năng SAS độc đáo

Xử lý những vấn đề đặc biệt trong phân tích Repeated Measure

Trong phân tích Repeated Measure, có một số vấn đề đặc biệt mà bạn có thể gặp phải. Dưới đây là một số vấn đề phổ biến và cách xử lý chúng:

Thiếu dữ liệu: Trong trường hợp có dữ liệu thiếu, bạn có thể sử dụng các phương pháp như dùng giá trị trung bình hoặc phân loại giá trị thiếu để xử lý. SAS cung cấp các tùy chọn như EMPIRICAL, REPEATED, hoặc GEE để xử lý dữ liệu thiếu trong quá trình phân tích.
Phân phối không đồng nhất: Nếu biến phụ thuộc không tuân theo phân phối chuẩn, bạn có thể áp dụng phép biến đổi dữ liệu như chuyển đổi logarit hoặc chuyển đổi rank để đảm bảo phân phối đồng nhất trước khi thực hiện phân tích.
Hiệu ứng ngoại lai: Nếu có sự hiện diện của các quan sát ngoại lai, bạn có thể xóa các quan sát đó khỏi phân tích hoặc sử dụng các phương pháp kháng nhiễu như Robust Standard Errors để ổn định kết quả phân tích.
Phân tích sự khác biệt giữa các nhóm: Trong trường hợp bạn quan tâm đến sự khác biệt giữa các nhóm (ví dụ: nhóm điều trị và nhóm đối chứng), bạn có thể sử dụng các phân tích so sánh nhóm như phân tích t-Test hoặc phân tích ANOVA kết hợp với phân tích Repeated Measure.
Điều kiện và chuỗi thời gian: Nếu dữ liệu của bạn có sự phụ thuộc vào điều kiện hoặc chuỗi thời gian, bạn cần xác định mô hình phù hợp để ước lượng hiệu ứng của điều kiện hay chuỗi thời gian đó. SAS cung cấp các phương pháp như autoregressive (AR), compound symmetry (CS), unstructured (UN) và các mô hình khác để xử lý các trường hợp này.

Lưu ý rằng việc xử lý các vấn đề đặc biệt trong phân tích Repeated Measure phụ thuộc vào bối cảnh nghiên cứu cụ thể và tính chất dữ liệu. Nên tham khảo tài liệu tham khảo và tư vấn từ chuyên gia thống kê để đảm bảo phân tích được thực hiện chính xác và đáng tin cậy.

Xem thêm Thiết lập Môi trường SAS – Cấu hình & Cài đặt SAS

Kết luận

Do đó, chúng tôi hy vọng tất cả các bạn đã hiểu phân tích đo lặp lại SAS và Quy trình SAS PROC GLAM là gì. Kết luận, chúng tôi đã thấy cách chúng tôi có thể tạo phân tích đo lường lặp lại trong Ngôn ngữ lập trình SAS.

Xem thêm Tìm hiểu về lập trình SAS

SAS

Phân tích Repeated Measure trong SAS