sas的非參數(shù)檢驗(yàn)正式(編輯修改稿)
2024-09-25 10:18 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 隨機(jī)設(shè)計(jì) ? 用三種藥物殺滅釘螺，每批用 200只活釘螺，用藥后清點(diǎn)每批釘螺的死亡數(shù)、再計(jì)算死亡率（ %）。問(wèn)三種藥物殺滅釘螺的效果有無(wú)差別？ 例題－完全隨機(jī)設(shè)計(jì)（等級(jí)） ? 四種疾病患者痰液內(nèi)嗜酸性白細(xì)胞的檢查結(jié)果。問(wèn)四種疾病患者痰液內(nèi)的嗜酸性白細(xì)胞有無(wú)差別？ 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料的非參數(shù)檢驗(yàn) ? 這一部分的內(nèi)容相當(dāng)于參數(shù)檢驗(yàn)中的方差分析，依據(jù)的方法是 Friedman秩和檢驗(yàn)，此方法的基本思想與 Wilcoxon秩和檢驗(yàn)基本相同，都是基于各組混合編秩后，各組秩和應(yīng)相等的假設(shè)。兩者的不同點(diǎn)就在于 Friedman秩和檢驗(yàn)是針對(duì)隨機(jī)區(qū)組數(shù)據(jù)的分析，而 Wilcoxon秩和檢驗(yàn)則只用于對(duì)兩組數(shù)據(jù)的比較。 ? Friedman M檢驗(yàn)，用于推斷計(jì)量資料或等級(jí)資料的多個(gè)獨(dú)立性樣本所來(lái)自的多個(gè)總體分布是否有差別。在理論上檢驗(yàn)假設(shè) H0應(yīng)為多個(gè)總體分布相同，即多個(gè)樣本來(lái)自同一總體。由于 M檢驗(yàn)多個(gè)總體分布的形狀差別不敏感，故在實(shí)際應(yīng)用中檢驗(yàn)假設(shè) H0可寫(xiě)作多個(gè)總體分布位置相同。對(duì)立的備擇假設(shè) H1為多個(gè)總體分布位置不全相同。 例題－隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì) ? 8名受試對(duì)象在相同實(shí)驗(yàn)條件下分別接受 4種不同頻率聲音的刺激，他們的反應(yīng)率（ %）。問(wèn) 4種頻率聲音刺激的反應(yīng)率是否有差別？ 本章小節(jié) ? 非參數(shù)檢驗(yàn)方法簡(jiǎn)便，不依賴(lài)于總體分布的具體形式因而適用性強(qiáng)，但靈敏度和精確度不如參數(shù)檢驗(yàn)。一般而言，非參數(shù)檢驗(yàn)適用于以下三種情況：①順序類(lèi)型的數(shù)據(jù)資料，這類(lèi)數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的；②雖然是連續(xù)數(shù)據(jù)，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)，這和卡方檢驗(yàn)一樣，稱(chēng)自由分布檢驗(yàn)；③總體分布雖然正態(tài)，數(shù)據(jù)也是連續(xù)類(lèi)型，但樣本容量極小，如 10以下（雖然Ｔ檢驗(yàn)被稱(chēng)為小樣本統(tǒng)計(jì)方法，但樣本容量太小時(shí)，代表性畢竟很差，最好不要用要求較嚴(yán)格的參數(shù)檢驗(yàn)法）。因?yàn)檫@些特點(diǎn)，加上非參數(shù)檢驗(yàn)法一般原理和計(jì)算比較簡(jiǎn)單，因此常用于一些為正式研究進(jìn)行探路的預(yù)備性研究的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)中。當(dāng)然，由于非參數(shù)檢驗(yàn)許多牽涉不到參數(shù)計(jì)算，對(duì)數(shù)據(jù)中的信息利用不夠，因而其統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力相對(duì)參數(shù)檢驗(yàn)也差得多。 本章小節(jié) ? 本章介紹了編秩的基本步驟，平均秩的計(jì)算及相等秩的校正，詳細(xì)講解了非參數(shù)檢驗(yàn)的幾種基本類(lèi)型和檢驗(yàn)的基本方法，包括配對(duì)及單樣本秩和檢驗(yàn)、兩組樣本比較的秩和檢驗(yàn)、多組樣本比較的秩和檢驗(yàn)、等級(jí)分組資料的非參數(shù)檢驗(yàn)和隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料比較的秩和檢驗(yàn)。我們?cè)趯W(xué)習(xí)的過(guò)程中掌握各種資料的編秩以及秩和檢驗(yàn)方法。 卡方檢驗(yàn) SAS應(yīng)用 蔣紅衛(wèi) Email: 學(xué)習(xí)目標(biāo) ? 掌握四格表普通卡方檢驗(yàn)和配對(duì)卡方檢驗(yàn)方法以及相應(yīng)的SAS程序； ? 了解 FREQ過(guò)程語(yǔ)句格式； ? 熟悉 R C表資料的分類(lèi)類(lèi)型以及相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法； ? 掌握雙向無(wú)序 R C表資料檢驗(yàn)以及 SAS程序； ? 掌握單向有序 R C表資料檢驗(yàn)以及 SAS程序； ? 掌握趨勢(shì)卡方檢驗(yàn)方法以及 SAS程序； ? 掌握分層 R C表的分析以及 SAS程序； 概述 ? 前面已介紹了兩個(gè)率比較的檢驗(yàn)，在觀察例數(shù)不夠大或擬對(duì)多個(gè)率進(jìn)行比較時(shí)，檢驗(yàn)就不適宜了，因?yàn)橹苯訉?duì)多個(gè)樣本率作兩兩間的檢驗(yàn)有可能增加第一類(lèi)誤差。 ?2檢驗(yàn)可解決此類(lèi)問(wèn)題。 ? 卡方檢驗(yàn)是用途很廣的一種假設(shè)檢驗(yàn)方法，這里我們主要學(xué)習(xí)它在分類(lèi)資料統(tǒng)計(jì)推斷中的應(yīng)用，包括：兩個(gè)率或兩個(gè)構(gòu)成比比較的卡方檢驗(yàn)；多個(gè)率或多個(gè)構(gòu)成比比較的卡方檢驗(yàn)以及分類(lèi)資料的相關(guān)分析等。 四格表資料 ? 定性指標(biāo)分為有序的（如：療效分為“治愈、顯效、好轉(zhuǎn)、無(wú)效、死亡”）和名義的（如：血型分為“ O、 A、 B、AB” 型）２類(lèi)，對(duì)于每１個(gè)受試者來(lái)說(shuō)，有序指標(biāo)的觀測(cè)結(jié)果只能是該有序指標(biāo)若干等級(jí)中的１級(jí)（如某人的療效為“顯效”）；名義指標(biāo)的觀測(cè)結(jié)果只能是該名義指標(biāo)若干標(biāo)志中的１個(gè)（如某人的血型為Ｂ型），顯然，無(wú)法像處理定量指標(biāo)那樣去直接分析定性指標(biāo)，故這類(lèi)資料常被整理成列聯(lián)表的形式后再進(jìn)行分析。 ? 當(dāng)表中只有２個(gè)定性指標(biāo)時(shí)，稱(chēng)為２維列聯(lián)表；有３個(gè)或３個(gè)以上定性指標(biāo)時(shí)，稱(chēng)為多維列聯(lián)表。常用 R、 C表示２維列聯(lián)表的行數(shù)和列數(shù)，并稱(chēng)為 R C表；當(dāng) R=C=２時(shí)，稱(chēng)為２ ２表（或四格表）。２ ２表看起來(lái)很簡(jiǎn)單，但根據(jù)資料所具備的條件有許多不同的處理方法。 四格表卡方檢驗(yàn)的 SAS程序 ? 在 SAS/STAT模塊中 FREQ、 TABULATE和 SUMMARY等過(guò)程可用于分類(lèi)資料的統(tǒng)計(jì)描述，其中 FREQ過(guò)程兼具統(tǒng)計(jì)描述和統(tǒng)計(jì)推斷的功能，對(duì)分類(lèi)變量計(jì)算頻數(shù)分布，產(chǎn)生從一維到 n維的頻數(shù)表和列聯(lián)表；對(duì)于二維表，可進(jìn)行 ?2檢驗(yàn)，對(duì)于三維表，可作 MentelHanszel分層分析。 FREQ過(guò)程是 SAS用于分析分類(lèi)資料的一個(gè)常用過(guò)程。本節(jié)將先向大家介紹 FREQ過(guò)程的語(yǔ)句及其格式。 ? FREQ過(guò)程的語(yǔ)句基本格式如下： Proc freq data= order= 。 Table 分類(lèi)變量 *分類(lèi)變量 / Ooptions。 Weight 變量 。 Run。 四格表卡方檢驗(yàn)的 SAS程序 ? DATA＝數(shù)據(jù)集：規(guī)定 PROC FREQ語(yǔ)句使用的數(shù)據(jù)集； ? ORDER＝ FREQ，按頻數(shù)遞減順序排列； ORDER＝DATA，按數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的順序排列； ORDER＝INTERNAL，按內(nèi)部值排列 (缺省 )； ORDER＝FORMATTED，按外部格式值排列； ? Table語(yǔ)句指定構(gòu)成表格的變量和表格結(jié)構(gòu)。表格的結(jié)構(gòu)由變量個(gè)數(shù)和變量排列順序決定，一個(gè) table語(yǔ)句允許列出多個(gè)表格結(jié)構(gòu)。 PROC FREQ過(guò)程中可有多條 TABLES語(yǔ)句， TABLES語(yǔ)句后可接多個(gè)表格請(qǐng)求式，每個(gè)請(qǐng)求式可包含任何數(shù)量的變量，從而得到所需的表格。 四格表卡方檢驗(yàn)的 SAS程序 ? 如果 TABLES語(yǔ)句缺省，則 FREQ過(guò)程對(duì)數(shù)據(jù)集中的所有變量都給出相應(yīng)的一維頻數(shù)表。不規(guī)定任何選項(xiàng)時(shí)，若需某變量的一維頻數(shù)， FREQ給出該變量每一水平的頻數(shù)、累積頻數(shù)、頻數(shù)的百分比和累積百分比；若需二維頻數(shù)表， FREQ產(chǎn)生交叉分組列表，即包括各格的頻數(shù)、總頻數(shù)的格百分?jǐn)?shù)、行頻數(shù)的格百分?jǐn)?shù)和列頻數(shù)的格百分?jǐn)?shù)。 ? 請(qǐng)求式由一個(gè)或多個(gè)用“ *”連接起來(lái)的變量名組成。幾個(gè)變量可放在括號(hào)中，如： ? TABLES A*(B C)；等價(jià)于 TABLES A*B A*C； ? TABLES (AC)*D；等價(jià)于 TABLES A*D B*D C*D； 四格表卡方檢驗(yàn)的 SAS程序 ? 下列
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