使用PROC GLM重复测量ANOVA，并尝试使用estimate语句比较不同时间的处理组，但得到错误消息
PROC GLM是SAS软件中的一个过程，用于进行一般线性模型（General Linear Model）分析。重复测量ANOVA（Repeated Measures ANOVA）是一种统计方法，用于比较同一组被试在不同时间点或条件下的多个测量结果。
在使用PROC GLM进行重复测量ANOVA分析时，如果尝试使用estimate语句比较不同时间的处理组，但得到错误消息，可能是由于以下几个原因导致的：
- 数据格式错误：首先需要确保输入的数据格式正确，包括变量的类型、缺失值的处理等。可以使用SAS的数据步骤（DATA step）或其他数据处理方法进行数据预处理。
- 数据不满足假设条件：重复测量ANOVA要求数据满足一些假设条件，如正态性、同方差性和相关性。可以使用SAS的统计过程（PROC）或其他统计方法进行数据检验和转换，以满足这些假设条件。
- 语法错误：在使用estimate语句时，需要确保语法正确，包括正确指定比较的处理组、使用正确的语句选项等。可以参考SAS的官方文档或其他可靠的资源，了解estimate语句的正确用法。
- 数据集缺失：如果数据集中缺少某些处理组的数据，可能会导致无法进行比较。需要确保数据集中包含所有需要比较的处理组的数据。
针对以上问题，可以尝试以下解决方案：
- 检查数据格式：仔细检查数据集的格式，确保变量类型正确，缺失值处理合理。
- 检验数据假设条件：使用SAS的统计过程（PROC）或其他统计方法，对数据进行正态性、同方差性和相关性检验。如果数据不满足假设条件，可以尝试进行数据转换或使用非参数方法进行分析。
- 检查语法：仔细检查estimate语句的语法，确保正确指定比较的处理组，并使用正确的语句选项。可以参考SAS的官方文档或其他可靠的资源，了解estimate语句的正确用法。
- 确保数据完整性：检查数据集是否包含所有需要比较的处理组的数据。如果数据缺失，可以考虑使用插补方法或其他数据处理方法填补缺失值。
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2 2 3.7
2 3 .8
3 1 3.2
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;
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我通读了所有(或大部分)之前提出的问题，但找不到问题的答案……
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如何为SAS中的每个类生成不同的协方差矩阵？
sas、covariance-matrix
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PROC MEANS DATA=my_dataset MAXDEC=2 MEAN STD;
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CLASS binary_class;
VAR x1 x2 x3;
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但当我发表第二条声明时，我得到了：
错误180-322:语句无效，或者按正确顺序使用。。
有人能帮帮我吗？
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自定义输出表以包括缺少的变量
excel、sas
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Group 1 | Group 2 | ... | Missing Group | Group 5 | G
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多个类的t检验(>2)
matlab、machine-learning、feature-extraction、p-value、hypothesis-test
我读了以下一句：
与样本数相比，功能性MRI数据是高维的(通常每1000个样本中有50000个体素)。在这种情况下，机器学习算法的性能会很差。然而，一个简单的统计测试可以帮助减少体素的数量。
学生t检验(scipy.stats.ttest_ind)执行一个简单的统计测试，以确定两个分布在统计上是否不同。它可以用来比较两种不同条件下的体素时态(在我们的例子中显示房屋或面孔时)。如果两种条件下的时间分布是相似的，那么体素判别条件就不是很有趣了。
此测试返回p值，该值表示两个时间序列从相同分布中提取的概率。P值越低，体素的判别性越强.
来自：
这个t测试是否也适用于4类(条件)，如果是，如何
浏览 3提问于2015-05-25得票数 2
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