एसएएस और आर में एनोवा में वर्गों के प्रकार III योग के विरोधी परिणाम


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मैं दोनों के साथ एक असंतुलित factorial प्रयोग से डेटा का विश्लेषण कर रहा हूँ SASऔर R। दोनों SASऔर Rसमान प्रकार प्रदान करते हैं I वर्गों के योग लेकिन उनके प्रकार III के वर्ग एक दूसरे से भिन्न होते हैं। नीचे दिए गए हैं SASऔर Rकोड और आउटपुट।

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 से I SS टाइप करें

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

एसएएस से III एसएस टाइप करें

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

आर कोड

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 से I SS टाइप करें

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 से III SS टाइप करें

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 

क्या मुझसे कोई चूक हो रही है? यदि नहीं तो कौन सही है III III एसएस?


जॉन फॉक्स की प्रतिक्रिया यहां देखें: tolstoy.newcastle.edu.au/R/help/05/11/16368.html
हारून ने स्टैक ओवरफ्लो

जवाबों:


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टाइप III एसएस उपयोग किए गए पैरामीटर पर निर्भर करता है। अगर मैं सेट करता हूं

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

दौड़ने से पहले lm()और फिर drop1()मुझे ठीक उसी प्रकार का III मिलता है जैसा एसएएस करता है। इस मुद्दे पर आर-समुदाय हठधर्मिता के लिए, आप पढ़ना चाहिए Venables ' रेखीय मॉडल पर Exegeses

यह भी देखें: विपरीत कोड के साथ आर में टाइप III SS ANOVA कैसे करता है?


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@ पेटर अगर आपको लगता है कि यह एक टिप्पणी में फिट हो सकता है, तो क्यों नहीं। मुझे ऐसा नहीं लगता, इसलिए एक नया सवाल (और इस एक से लिंक) क्यों नहीं पूछ रहा हूं?
chl

1
@chl मेरे बुनियादी मुद्दा यह है कि मुख्य प्रभाव है है , उनके प्रभावी होते हैं जब अन्य चर 0. अक्सर यह सार्थक है - बातचीत की उपस्थिति में अर्थ है। यकीन नहीं है कि यह एक पूरे धागे के लायक है।
पीटर Flom - को पुनः स्थापित मोनिका

3
मैं मानता हूं कि ऐसी परिस्थितियां हैं जहां मुख्य प्रभावों की व्याख्या की जा सकती है - वेनेबल्स एक बहुत मजबूत रेखा लेता है - लेकिन बहुत सारी स्थितियां हैं जहां वे मुश्किल हैं। मुझे लगता है कि "ऐसा मत करो जब तक आप नहीं जानते कि आप क्या कर रहे हैं" एक उचित डिफ़ॉल्ट सेटिंग है ...
बेन बोल्कर

1
निम्नलिखित आर मानक के विपरीत रीसेट करेगा? options(contrasts=c("contr.treatment", "contr.poly"))
रासमस लार्सन

1
हाँ ...........
बेन बोल्कर
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