Résultats contradictoires de la somme des carrés de type III en ANOVA dans SAS et R


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J'analyse les données d'une expérience factorielle déséquilibrée avec SASet R. Les deux SASet Rfournir la somme similaire de type I de carrés , mais leur somme de type III de carrés sont différents les uns des autres. Ci - dessous SASet des Rcodes et des sorties.

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;

SS de type I de SAS

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

SS de type III de SAS

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

Code R

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") 

Type I SS de R

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 

Type III SS de R

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 

Est-ce que j'ai râté quelque chose? Si non, lequel est correct de type III SS?


Réponses:


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Les SS de type III dépendent du paramétrage utilisé. Si je mets

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

avant de courir lm()et drop1()j'obtiens exactement le même SS de type III que SAS. Pour le dogme de la communauté R sur cette question, vous devriez lire les exégèses de Venables sur les modèles linéaires .

Voir aussi: Comment faire une ANOVA SS de type III en R avec des codes de contraste?


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@Peter Si vous pensez que cela peut tenir dans un commentaire, pourquoi pas. Je ne pense pas, alors pourquoi ne pas poser une nouvelle question (et un lien vers celle-ci)?
chl

1
@chl Mon point fondamental est que les principaux effets n'ont un sens dans la présence d'interactions - ils sont l'effet quand l'autre variable est 0. Souvent , cela est significatif. Je ne sais pas si cela vaut un fil entier.
Peter Flom - Réintègre Monica

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Je suis d'accord qu'il y a des situations où les effets principaux peuvent être interprétés - Venables prend une ligne très forte - mais il y a beaucoup de situations où ils sont difficiles. Je pense que "ne faites pas cela à moins que vous sachiez ce que vous faites" est un paramètre par défaut raisonnable ...
Ben Bolker

1
Les éléments suivants réinitialiseront-ils les contrastes à la norme R? options(contrasts=c("contr.treatment", "contr.poly"))
Rasmus Larsen

1
oui ...........
Ben Bolker
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