SAS入门检验与方差分析案例.pptVIP

  1. 1、本文档共123页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  5. 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  6. 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  7. 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  8. 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
SAS入门检验与方差分析案例

现代统计分析与SAS入门 计量资料的统计推断 统计学就是从不完全信息中取得正确知识的一系列技巧与决策 SAS统计分析过程提供了强大的分析模块。我们只介绍计量资料的假设检验(包括非参数统计分析)及直线相关回归分析模块。 MEANS过程格式 Proc means 选项; Var 变量表; By 变量; Class 变量表; Freq 变量; WEIGHT 变量; Output out=SAS数据集 统计数=变量表; Run; 1.两组资料比较的t-检验 在SAS系统中,两组资料比较的t-检验是用TTEST过程来实现的。TTEST过程又称两组比较过程,它计算用CLASS变量的水平识别的两个观测组中每一个的样本均值,并检验总体均值相等的假设。 两组观测的方差相等; 在每个组内,各个观测独立且服从正态分布。 如果两组观测的方差不等,则计算近似的t统计量(t’) 语句格式: PROC TTEST [options]; CLASS variables; VAR variables; BY variables; 这里,前两条语句是必须的,后两条语句是可选的。 1) proc ttest [options]; 这里的选项有两个: Cochran:要求在方差不等的情况下用Cochran和 Cox的方法计算近似t统计量的近似概率水平; Data=SAS-data-set:指定TTEST过程所用的SAS数据集;如果缺省,则使用最近生成的SAS数据集。 2) by variables; 用来得到由By变量定义的几个观测组,并用TTEST过程分别进行分析。当使用by语句时,过程要求输入数据集按by变量排序。 3) Class variables; 给出分类变量名,这里的分类变量必须且只须有两个水平。 TTEST过程对按分类变量分成的两个观测组进行t检验。 Class变量可以是数值型的,也可以是字符型的。 4) Var variables; 指出要比较其均值的变量名。如果缺省,则对输入数据集中的所有数值型变量进行分析,除出现在Class语句中的数值变量以外。 下面是关于t检验的一个例子: Ex2(两样本比较的t检验):两组雌性大鼠分别以含高蛋白和低蛋白饲料喂养后,观察第28天到第84天之间,每只大鼠所增体重(g),结果见下表,试作两样本比较的t检验。 3.配对资料比较的t-检验(成对比较) 成组比较 3.配对资料比较的t-检验 进行配对X与Y资料比较时,我们是利用各对子的差值d=X-Y与零均数进行比较来实现的。因此,这种假设检验不能用TTEST过程来处理。这时,问题的实质已经转化为单变量(d=X-Y)的统计分析问题了。因此,我们采用MEANS过程或UNIVARIATE来处理。 (注:SAS8.0可以用TTEST来处理) Ex2(配对资料的t检验): 某医师用一种中药治疗高血压患者,观察患者治疗前后舒张压(mmHg)的变化,数据如下表,试用配对t检验比较中药是否对高血压患者治疗前后舒张压的变化有影响。 3.样本均数与总体均数比较的t-检验 与配对资料的情形类似,在进行样本均数与总体均数比较时,我们实际上是先求出各样本观测值与总体均值的差值d,然后再将这个差值d与零均数进行比较。 这里与配对资料的不同之处在于:有时候我们手头的资料往往只有样本均值,而没有原始的样本观测值。因此,在求差值d之前,必须先产生出模拟的原始数据,这时候计算出的结果是近似结果。 Ex3(样本均数与总体均数的比较): 已知正常成人脉博平均值为72次/分,现随机抽取某病患者81人,获脉博平均值为74.8次/分,标准差为8.7次/分。试作样本均数与总体均数比较的t检验,以比较该病患者的脉博是否与正常人相同。 1. NPAR1WAY过程(单因素非参数过程) NPAR1WAY过程是一个单因素的非参数过程,它分析变量的秩,计算几个相应的统计量,并检验一个变量的分布在不同组中具有相同的位置参数,或者检验在不同组中的变量具有相同的分布。 NPAR1WAY过程处理独立组,不处理成对数据。关于成对数据的情形,用单变量统计分析(UNIVARIATE)过程来处理。 语句说明 PROC NPAR1WAY [options]; CLAS

文档评论(0)

ligennv1314 + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档