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正文內(nèi)容

統(tǒng)計實驗與sas上機簡易過程步-資料下載頁

2025-08-07 10:56本頁面
  

【正文】 然不變,而秩和檢驗的結(jié)果會發(fā)生變化5. 配對四格表(22)資料的分析①類似于定量資料的配對設(shè)計②語句1. PROC FREQ。2. WEIGHT f。3. TABLE a*b/nopercent nocol norow chisq。 4. RUN。③檢驗統(tǒng)計量為結(jié)果中第一行的Pearson卡方。6. Cochran Armitage趨勢檢驗①屬于定性資料χ2檢驗的一部分,在table語句后面多了一個trend選項②語句示例1. PROC FREQ。2. WEIGHT f。3. TABLE path*hp/nopercent nocol chisq trend。4. RUN。③CochranArmitage趨勢檢驗結(jié)果中,統(tǒng)計量(Z)≤0時,單側(cè)P值給出的是左側(cè)P值,單側(cè)第一列呈下降趨勢。當(dāng)統(tǒng)計量(Z)>0,單側(cè)P值給出的是右側(cè)P值,表明第一列呈上升趨勢。 注:CochranArmitage趨勢檢驗只能有兩列。④結(jié)果示例:此結(jié)果統(tǒng)計量Z小于0,表示在原始數(shù)據(jù)中第一列(陰性率)呈下降趨勢。 第四部分:相關(guān)與回歸分析①首先正態(tài)性檢驗(略),如果符合正態(tài)分布,采用Pearson法進行相關(guān)分析,否則改用Spearson相關(guān); ②相關(guān)分析的過程步: 1. PROC CORR pearson spearman。/*選項pearson和spearman分別輸出Pearson和Spearman相關(guān)系數(shù)*/2. VAR bmi tc fbg。/*本例有三個分析指標(biāo)*/3. RUN。③結(jié)果示例:如果符合正態(tài)分布,則參考Pearson,不符合正態(tài)分布采用Spearson相關(guān)系數(shù)結(jié)果。①分類資料的相關(guān)性分析一般可用χ2檢驗或?qū)?shù)線性模型。對于僅有兩個變量的二維列聯(lián)表χ2是最常用的方法。②分類資料相關(guān)分析的SAS實現(xiàn)1. PROC FREQ。2. WEIGHT f。3. TABLE a*b/chisq。/*兩個研究變量a和b*/4. RUN:③結(jié)果中的輸出和χ2檢驗的結(jié)果一樣,但是需要的指標(biāo)不同,單含義不同,相關(guān)分析的χ2值反應(yīng)了相關(guān)性是否有統(tǒng)計學(xué)意義,同時參考χ2檢驗中的列聯(lián)系數(shù),使用列聯(lián)系數(shù)來確定相關(guān)性的大小。首先要求對線性回歸的應(yīng)用條件(線性、正態(tài)性、等方差性、獨立性)進行檢驗 ①線性可以通過做散點圖來觀察1. proc plot。2. plot y*x=‘*’。 3. run。②正態(tài)性檢驗通過對殘差的正態(tài)性檢驗實現(xiàn),程序:1. PROC REG。/*調(diào)用線性回歸分析程序*/2. MODEL y=x。/*擬合自變量對因變量的關(guān)系*/3. OUTPUT out=res r=r。/*將殘差輸出到數(shù)據(jù)集res*/4. RUN。5. Proc univariate normal data= res;6. Var r;7. Run;要求殘差符合正態(tài)分布,否則不能使用reg過程③等方差性可通過殘差圖觀察,過程步:1. PROC REG。2. MODEL y=x。3. PLOT student.*p./nomodel nostat。/*繪制學(xué)生化殘差散點圖,*/4. RUN。結(jié)果顯示所有的學(xué)生化殘差均在士2的范圍內(nèi)波動,看不出有明顯的上升或下降等趨勢,可以認(rèn)為符合等方差性條件。 ④若數(shù)據(jù)符合線性、正態(tài)性、等方差性、獨立性,進行線性回歸,過程步:1. PROC REG。 /*調(diào)用線性回歸分析程序*/2. MODEL y=x/stb p。 /*,可以輸出標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)。如果加上p,可以輸出每個觀測點的因變量y的實際值、預(yù)測值和殘差(實際值與預(yù)測值的差值)*/3. RUN。reg中其他選項含義:clm:可以輸出因變量預(yù)測值均數(shù)的雙側(cè)95%可信區(qū)間cli:語句為“model y=x/cli”,可以輸出因變量預(yù)測值個體的95%容許區(qū)間 ⑤結(jié)果與方程: 該方程為:y=+x注:1. 注意拼寫以及中非英文符號 2. 僅供參考 14 / 14
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