SASとRのANOVAでのタイプIIIの二乗和の矛盾する結果


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私は両方のアンバランス要因実験からのデータを分析していますSASR。両方SASR正方形の類似のタイプI和を提供するが、正方形のそのタイプIIIの和は互いに異なります。以下はSASRコードと出力。

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;

SASのタイプI 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

SASのタイプ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コード

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") 

RからのタイプI 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のタイプ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 

ここに何かが足りませんか?そうでない場合、どちらが正しいタイプIII SSですか?


ジョンフォックスの応答を参照してください:tolstoy.newcastle.edu.au/R/help/05/11/16368.html
アーロン-

回答:


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タイプIII SSは、使用されるパラメーター化に依存します。設定した場合

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

実行する前にlm()して、drop1()SASがするように私はまったく同じタイプIII SSを取得します。この問題に関するRコミュニティの教義については、線形モデルに関する VenablesのExegesesをお読みください。

参照:コントラストコードを使用してRでタイプIII SS分散分析を行う方法


1
@Peterコメントに収まると思うなら、なぜだろう。私はそうは思わないので、なぜ新しい質問をしませんか(そしてこの質問へのリンク)?
chl

1
@chl私の基本的なポイントは、主効果があることである、他の変数は0が多くの場合、これは意味があるときに、彼らが影響している-相互作用の存在下で意味を持ちます。スレッド全体の価値があるかどうかはわかりません。
ピーターフロム-モニカの復職

3
主な効果解釈できる状況があることに同意します-Venablesは非常に強い線を引きます-しかし、それらが難しい状況はたくさんあります。私は「あなたは何をやっている知っている限りこれをしない」と思う...合理的なデフォルトの設定です
ベンBolker

1
以下は、コントラストをR標準にリセットしますか?options(contrasts=c("contr.treatment", "contr.poly"))
ラスマスラーセン

1
はい...........
ベンボルカー
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