Односторонние случайные эффекты ANOVA в SAS: PROC GLM или MIXED?

Question

Я пытаюсь провести простой односторонний случайный эффект ANOVA в SAS. Я хочу знать, отличается ли дисперсия населения от нуля или нет.

На UCLA's idre site, они утверждают, использовать PROC MIXED следующим образом:

proc mixed data = in.hsb12 covtest noclprint; 
    class school; 
    model mathach =/solution; 
    random intercept/subject = school; 
run; 

Это имеет смысл для меня, учитывая мой предыдущий опыт работы с использованием PROC MIXED.

Однако в тексте «Биостатистический дизайн и анализ», использующий R Мюррей Логаном, он говорит об одностороннем ANOVA, фиксированные и случайные эффекты не различаются и ведут (в R) «стандартный» односторонний ANOVA даже хотя он тестирует дисперсию, а не средства. Я обнаружил, что в SAS, его процедура R эквивалентно использованию любого из следующих действий:

1. PROC ANOVA
2. PROC GLM (такой же, как ANOVA, но с GLM вместо ANOVA)
3. PROC GLM с СЛУЧАЙНЫМ заявлением

р -значение из этих трех моделей одинаковы, но отличается от смешанной модели PROC, используемой UCLA. По моим данным, это разница p = 0.2508 и p = 0.3138. Хотя в этом случае выводы не меняются, мне не очень нравится эта разница.

Может ли кто-нибудь дать совет, по которому более подходит, а также почему существует такая разница?

Answer 1

Для вашей модели разница между PROC ANOVA и PROC MIXED связана только с числовым шумом (оценка REML PROC MIXED). Однако значения p, указанные в вашем вопросе, соответствуют различным тестам. Чтобы получить значение F, используя вывод COVTEST в PROC MIXED, вам необходимо пересчитать MS_groups с учетом неравных размеров выборки (либо вручную, как описано в п.231 из http://bio.classes.ucsc.edu/bio286/MIcksBookPDFs/QK08.PDF, либо просто с помощью PROC MIXED с той же фиксированной моделью как в PROC ANOVA). В этом документе (http://isites.harvard.edu/fs/docs/icb.topic1140782.files/S98.pdf) приведены некоторые примеры использования PROC MIXED в дополнение к руководству SAS.