이원산 분산분석(Two-Way Anova) 실습에 사용할 데이터는 SASUSER 라이브러리에 있는 DRUG 데이터 입니다.
DRUG 데이터에는 4가지 변수가 있습니다.
DrugDose: 약의 복용량을 나타내는 변수로 (위약_placebo ; 1 , 100mg ; 2 , 200mg ; 3, 500mg ; 4)
Disease: 심장병 범주 (A, B, C)
BloodP: 실험 2주 후의 최소혈압
DRUG 데이터를 활용하여 약의 복용이 혈압에 영향을 미치는지를 알아보려고 합니다.
[종속변수]에는 BloodP(실험 2주 후 최소혈압)를 할당하고,
[요인]에는 분류변수로 DrugDose(약의 복용량)과 Disease(심장병의 범주)를 할당합니다.
모델효과로는 요인효과로 DrugDose 변수, Disease 변수, 교호작용 효과인 Disease * DrugDose 효과를 할당합니다.
위는 전체 모형에 대한 분산분석표입니다.
DrugDose(약의 복용량; 4 level)과 Disease(심장병의 범주; 3 level)의 조합으로 구성된 12(4*3 level)가지 '집단에 대한 평균의 차이는 없다'가 귀무가설입니다. (귀무가설: 집단에 대한 평균의 차이가 있다.)
유의확률이 <0.0001이 유의수준 0.05보다 작기 때문에 귀무가설이 기각되어 평균의 차이가 있다라고 할 수 있습니다.
위의 분산분석표를 보면 DrugDose에 대한 유의확률이 0.8851로 유의수준 0.05보다 크기 때문에 약의 복용량에 따라 혈압의 차이가 없다라고 할 수 있습니다.
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