在 sas proc 混合中指定具有交叉和嵌套因子的模型 加载我的数据运行此分析我在日志中得到了这个

编程问答 2022-06-01

问题描述

简要问题

如何在 model 中编写 proc mixed 语句来研究一个因素与嵌套在第三个因素中的第二个因素之间的相互作用？

  • 所以 factor_1 独立于其他（例如年份独立于位置）
  • 但 factor_2 是 factor_3 的细分（就像省是州的细分一样）。

我希望它是 model factor_1 * factor_2(factor_3); 但这不起作用。

真正的问题和背景

我正在尝试使用 this Crossed - Nested Design example 中的技术和 this Nested Treatment Design example 中给出的说明，从 Eberly College of Science 的方差分析和实验设计课程中对 this video 进行建模。>

加载我的数据

data PRODUCTION;
    infile datalines dsd dlm='09'x;
    array _M {6} _temporary_ (1 1 2 2 3 3);
    array _C {6} _temporary_ (1 2 1 2 1 2);
    array _O {6} _M1_C1 _M1_C2 _M2_C1 _M2_C2 _M3_C1 _M3_C2;
    input Power _M1_C1 _M1_C2 _M2_C1 _M2_C2 _M3_C1 _M3_C2;
    do _i = 1 to 6;
        Machine = _M(_i);
        Config  = _C(_i);
        Out_put = _O(_i);
        output;
    end;
    drop _:;
    datalines;
1   10.2    4.2 12.0    4.1 13.1    4.1
1   13.1    5.2 13.5    6.1 12.9    6.1
2   16.2    8.0 12.6    4.0 12.9    2.2
2   16.9    9.1 14.6    6.1 13.7    3.8
3   13.8    2.5 12.9    3.7 11.8    2.7
3   14.9    4.4 15.0    5.0 13.5    4.1
;run;

运行此分析

proc mixed data=PRODUCTION 
    method=type3 
    plots=all;

    class Machine Config Power;
    model Out_put = 
            Machine 
            Config(Machine) 
            Power
            Machine*Power 
            Config(Machine)*Power;
    store PRODUCTION;
run;
proc plm restore=PRODUCTION;
    lsmeans Machine Config(Machine) Power
        Power*Machine Power*Config(Machine)
        / adjust=tukey plot=meanplot cl lines;
    ods exclude diffplot;
run;

我在日志中得到了这个

54          model Out_put =
55                  Machine
56                  Config(Machine)
2                                                          The SAS System                              08:31 Sunday,January 3,2021

57                  Power
58                  Machine*Power
59                  Config(Machine)*Power;
                             _
                             22
ERROR 22-322: Expecting a name.  
60          store PRODUCTION;
ERROR: Variable NAME not found.

解决方法

明智地分配法律

        Config(Machine)*Power

可能是其中之一（其中 model 语句接受）

        Config(Machine*Power)
        Power*Config(Machine)

MODEL 语句根据代数展开来解析复杂的效果规范。

SAS/STAT 用户指南部分 "Specification of Effects" 嵌套效果的要点是

  • 嵌套效应是通过用括号括起来的分类变量或分类变量列表跟随主效应或交叉效应来指定的。 主效应或交叉效应嵌套在括号中列出的效应中：B(A) C(B*A) D*E(C*B*A)。在此示例中，B(A) 读作“B 嵌套在 A 中”。

    注意：我的粗体。对我来说，() 内的事物通常被认为是层次结构中的嵌套事物（更深的层）。所以如果我确实需要在心理上交叉概念，我可能会在这里有点挣扎。

SAS/STAT 用户指南部分 "Parameterization of PROC GLM Models" 说明

GLM 过程根据 MODEL 语句中的规范构建线性模型。每个效果在设计矩阵 ? 中生成一列或多列。本节准确地展示了 ? 是如何构建的。

并讨论创建的流程和设计矩阵。