統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)與sas上機(jī)簡(jiǎn)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(yàn)的結(jié)果會(huì)發(fā)生變化5. 配對(duì)四格表（22）資料的分析①類似于定量資料的配對(duì)設(shè)計(jì)②語句1. PROC FREQ。2. WEIGHT f。3. TABLE a*b/nopercent nocol norow chisq。 4. RUN。③檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為結(jié)果中第一行的Pearson卡方。6. Cochran Armitage趨勢(shì)檢驗(yàn)①屬于定性資料χ2檢驗(yàn)的一部分，在table語句后面多了一個(gè)trend選項(xiàng)②語句示例1. PROC FREQ。2. WEIGHT f。3. TABLE path*hp/nopercent nocol chisq trend。4. RUN。③CochranArmitage趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果中，統(tǒng)計(jì)量（Z）≤0時(shí)，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(shì)。當(dāng)統(tǒng)計(jì)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(shì)。 注：CochranArmitage趨勢(shì)檢驗(yàn)只能有兩列。④結(jié)果示例：此結(jié)果統(tǒng)計(jì)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(shì)。 第四部分：相關(guān)與回歸分析①首先正態(tài)性檢驗(yàn)（略），如果符合正態(tài)分布，采用Pearson法進(jìn)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(xiàng)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(gè)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(yàn)或?qū)?shù)線性模型。對(duì)于僅有兩個(gè)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(shí)現(xiàn)1. PROC FREQ。2. WEIGHT f。3. TABLE a*b/chisq。/*兩個(gè)研究變量a和b*/4. RUN:③結(jié)果中的輸出和χ2檢驗(yàn)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(jì)學(xué)意義，同時(shí)參考χ2檢驗(yàn)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(duì)線性回歸的應(yīng)用條件(線性、正態(tài)性、等方差性、獨(dú)立性)進(jìn)行檢驗(yàn) ①線性可以通過做散點(diǎn)圖來觀察1. proc plot。2. plot y*x=‘*’。 3. run。②正態(tài)性檢驗(yàn)通過對(duì)殘差的正態(tài)性檢驗(yàn)實(shí)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(duì)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(diǎn)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(dòng)，看不出有明顯的上升或下降等趨勢(shì)，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(dú)立性，進(jìn)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(gè)觀測(cè)點(diǎn)的因變量y的實(shí)際值、預(yù)測(cè)值和殘差（實(shí)際值與預(yù)測(cè)值的差值）*/3. RUN。reg中其他選項(xiàng)含義：clm：可以輸出因變量預(yù)測(cè)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(cè)值個(gè)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(hào) 2. 僅供參考 14 / 14
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