第七章t检验pan.ppt

7.2.3 成组设计资料两样本均数比较的t检验-----例7-3 Libname a ‘e:\data\’; Data a.data7_3; Input x g $ @@ cards; 12.3 1 13.2 1 13.7 1 15.2 1 15.4 1 15.8 1 16.9 1 10.8 2 11.6 2 12.3 2 12.7 2 13.5 2 13.5 2 14.8 2 Proc ttest alpha=0.05 h0=0 ci=none; Class g; Var x; Run; Libname a ‘e:\data\’; Data a.data7_3; DO g=1 TO 2; INPUT n ; DO i=1 TO n; INPUT x @@; OUTPUT; END; END; CARDS; 7 12.3 13.2 13.7 15.2 15.4 15.8 16.9 7 10.8 11.6 12.3 12.7 13.5 13.5 14.8 PROC TTEST; CLASS g; VAR x; 7.2.3 成组设计资料两样本均数比较的t检验-----例7-3 从两样本均数差值的可信区间,即可看出两组均数不相等(可信区间不包括“0”) numerator denominator 7.2.4 两组均数差别比较的u检验 在大样本或总体标准差已知的情况下，两组均数的比较可以运用u检验(亦称z检验)的方法。 SAS中没有专门针对u检验的过程，在实际应用中大多数情况下也几乎不可能完全满足u检验的条件，u检验本身只是在条件接近的情况下的一种近似分析计算过程。 SAS中t检验的功能完全涵盖了u检验的适用范围(样本量较大时t检验的结果基本等同于u检验的结果)，因此有了ttest过程即可完全满足此类资料分析的需要。 7.2.4 两组均数差别比较的u检验 我们在掌握SAS为我们设计好的“成套设备”的使用方法的同时，更应当掌握将SAS中各种“零部件”自行组合起来解决实际问题的方法。这里所指的“零部件”就是SAS中众多的运算方法、函数和语句等．掌握了对这些“零部件”的使用，我们运用SAS编程语言解决实际问题的能力将大大提高。 7.2.4 两组均数差别比较的u检验-----例7-4 将20名贫血患儿随机等分二组，用某新药与常规药物分别治疗，测得血红蛋白a增加量(g/L)如下，假设两组患儿血红蛋白的总体标准差分别为6.9(新药组)和5.3(常规药组)，问新药与常规药物的疗效有无差别? 新药组： 24 36 25 14 26 34 23 20 15 19 常规药组： 14 18 20 15 22 24 21 25 27 23 本例资料总体标准差已知，符合进行u检验的条件 7.2.4 两组均数差别比较的u检验 -----例7-4 Data temp; Input x1-x10 y1-y10; m1=mean(of x1-x10); s1=6.9; m2=mean(of y1-y10); s2=5.3; u=abs(m1-m2)/sqrt(s1**2/10+s2**2/10); p=2*(1-probnorm(u)); cards; 24 36 25 14 26 34 23 20 15 19 14 18 20 15 22 24 21 25 27 23 proc print; var m1 m2 u p; run; “1-probnorm(u)”是指标准正态曲线下u值所在位置的右侧尾部面积，此值乘以2表示计算的是双侧尾部面积，计算出双侧检验的p值。 7.2.4 两组均数差别比较的u检验 -----例7-4 对于大样本资料，由于数据量大，例子中运用函数计算均值的方法就显得过于笨拙 可以使用执行描述性统计功能的SAS过程来代替相应的函数，再通过在数据步中进行适当的运算，也可实现u检验的功能。 * * * T-JIANYAN-4 * pooled variance合并方差 * pooled variance合并方差 * pooled variance合并方差 * pooled variance合并方差 * pooled variance合并方差 * pooled variance合并方差 第七章 单组或两组资料均数的比较 医学数据处理与SAS软件应用 Medical data processing and the application of SAS 第七章 单组或两组资料均数的比较 概述 7.1 均数差别比较的SAS过程--TTEST过程 7.2 分析