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第八章 非参数统计 § 8.1 非参数秩方法 随机化模型 设某问题涉及两种不同的处理方法(如两种治疗某疾病的方法，两种炼钢方法，两种加工某产品的方法，等等），为比较这两种方法的优劣，设有N个可供试验的个体，其中随机取n个接受一种处理方法，其余m=N-n个接受另一种方法的试验。 ——两种处理方法比较的随机化模型。 第一种情况的SAS程序为： data work1; input g ablity@@; cards; 1 3 1 5 1 7 1 9 1 10 2 1 2 2 2 4 2 6 2 8 ; proc npar1way data=work1 wilcoxon; class g; var ablity; run; 第二种情况的SAS程序为： data work2; input g ablity@@; cards; 1 4 1 6 1 7 1 9 1 10 2 1 2 2 2 3 2 5 2 8 ; proc npar1way data=work2 wilcoxon; class g; var ablity; run; 所以，SAS程序为： data work1; input a x@@; cards; 1 4 1 15.5 1 15.5 1 15.5 1 15.5 1 15.5 1 15.5 1 15.5 1 15.5 1 15.5 1 31 1 31 1 31 1 31 1 31 1 31 1 31 1 38.5 1 38.5 1 38.5 2 1.5 2 1.5 2 4 2 4 2 15.5 2 15.5 2 15.5 2 15.5 2 15.5 2 15.5 2 15.5 2 15.5 2 15.5 2 15.5 2 15.5 2 31 2 31 2 31 2 31 2 38.5 ; proc npar1way data=work1 wilcoxon; class a; var x; run; SAS程序如下： data work1; input g time@@; datalines; 1 6.8 1 3.1 1 5.8 1 4.5 1 3.3 1 4.7 1 4.2 1 4.9 2 4.4 2 2.5 2 2.8 2 2.1 2 6.6 2 0.0 2 4.8 2 2.3 ; proc npar1way data=work1 EDF; class g; var time; run; 2）. 多种处理方法比较的秩检验  （Kruskal-Wallis检验） 程序如下； data work1; input g w@@; cards; 1 164 1 190 1 203 1 205 1 206 1 214 1 228 1 257 2 185 2 197 2 201 2 231 3 187 3 212 3 215 3 220 3 248 3 265 3 281 4 202 4 204 4 207 4 227 4 230 4 276 ; proc npar1way data=work1 wilcoxon; class g; var w; run; 程序如下： data work1; input g sm@@; cards; 1 38.5 1 41.5 1 43.8 1 44.5 1 45.5 1 46.0 1 47.7 1 58.0 2 39.2 2 39.3 2 39.7 2 41.4 2 41.8 2 42.9 2 43.3 2 45.8 3 34.0 3 35.0 3 39.0 3 40.0 3 43.0 3 43.0 3 44.0 3 45.0 4 34.0 4 34.8 4 34.8 4 35.4 4 37.2 4 37.8 4 41.2 4 42.8 ; proc npar1way data=work1 wilcoxon; class g; var sm; run; 3）.成对分组下两种处理方法的比较 Wilcoxon符号秩检验 程序如下： data work1; input new old@@; dif=new-old; cards; 459 414 367 306 303 321 392 443 310 281 342 301 421 353 446 391 430 405 412 390 ; proc univariate data=work1; var dif; run; 程序如下： data work1; input vb other@@; dif=vb-other; cards; 14 8 18 26 2 -7 4 -1 -5 2 14 9 -3 0 -1 -4 1 13 6 3 3 3 3 4