sas20xxch5sas基本統(tǒng)計(jì)過程(一)meanunittestnpar-資料下載頁
2025-09-25 16:58本頁面
【正文】 x=rannor(0)。 Output。 End。 proc standard data=ex3 Out=ex3 mean= std=。 var x。 Data ex3_1。 Set ex3。 d=x72。 Proc means data=ex3_1 n mean std stderr t prt。 Var d。 Run。 Slide 31 彭斌 1. NPAR1WAY過程 (單因素非參數(shù)過程 ) NPAR1WAY過程是一個(gè)單因素的非參數(shù)過程，它分析變量的秩，計(jì)算幾個(gè)相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量，并檢驗(yàn)一個(gè)變量的分布在不同組中具有相同的位置參數(shù)，或者檢驗(yàn)在不同組中的變量具有相同的分布。 NPAR1WAY過程處理獨(dú)立組，不處理成對(duì)數(shù)據(jù)。關(guān)于成對(duì)數(shù)據(jù)的情形，用單變量統(tǒng)計(jì)分析(UNIVARIATE)過程來處理。 二 . 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析 Slide 32 彭斌 語句說明 PROC NPAR1WAY [options]； CLASS variable。 VAR variables。 BY variables。 這里，前兩句 (下劃線部分 )是必須的語句，后兩句是可選的。 Slide 33 彭斌 1) PROC NPAR1WAY [options]。 這里的選項(xiàng) options有較多選擇，下面介紹兩個(gè)常用的選項(xiàng)： ? Data=SASdataset：指定分析數(shù)據(jù)集名。 ? Wilcoxon：對(duì)數(shù)據(jù)或 wilcoxon的秩次得分進(jìn)行秩分析。對(duì)于兩水平，即為 wilcoxon的秩和檢驗(yàn)；對(duì)于多水平，這是一個(gè) KruskalWallis檢驗(yàn)。 Slide 34 彭斌 2) Class variable。 這個(gè)語句是必須的，它指定一個(gè)且只能指定一個(gè)分類變量。該變量用來識(shí)別數(shù)據(jù)中的各個(gè)類。Class變量可以數(shù)值變量，也可以是字符變量。 3) By variables。 這個(gè)語句用來得到由 BY變量定義的不同的觀測(cè)組，并用 PROC NPAR1WAY過程分別進(jìn)行分析。當(dāng)然，使用 BY變量之前，數(shù)據(jù)集需要先按 BY變量排序。 4) VAR variables。 該語句命名要分析的響應(yīng)變量或自變量。如果省略，則過程分析數(shù)據(jù)集中所有數(shù)值變量，除了 Class變量以外。 Slide 35 彭斌 例 46. (兩樣本比較的秩和檢驗(yàn) ) 10名健康人與 7名鉛作業(yè)工人血鉛測(cè)得值如下： 健康人 5 5 5 6 12 13 15 21 21 31 鉛作業(yè) 17 17 18 20 34 43 44 試作兩樣本比較的秩和檢驗(yàn)。 Slide 36 彭斌 Data ex。 Input x@@。 If _n_=10 then g=1。 Else g=2。 Cards。 5 5 5 6 12 13 15 21 21 31 17 17 18 20 34 43 44 。 PROC NPAR1WAY wilcoxon。 CLASS g。 VAR x。 RUN。 建立分析的 SAS數(shù)據(jù)集，并產(chǎn)生分組變量 進(jìn)行秩和檢驗(yàn) Slide 37 彭斌 指明 分析變量 x及分組變量 g Wilcoxon檢驗(yàn) (兩組比較 ) Z=, p= KruskalWallis檢驗(yàn) (兩組及多組比較 ) ChiSquare= p= Slide 38 彭斌 例 47. 某醫(yī)生用中藥治療胃癌，對(duì)梗塞型胃癌和潰瘍型胃癌治療效果見下表： 治愈 顯效 有效 無效 梗塞型 6 7 4 1 潰瘍型 2 10 8 5 試用兩組比較的秩和檢驗(yàn)比較其療效。 首先應(yīng)產(chǎn)生相應(yīng)的 SAS數(shù)據(jù)集 Slide 39 彭斌 下列程序中： f：頻數(shù)， row：分組 (第幾行 )， col：結(jié)果 (第幾列 ) Data ex5。 input f row col @@。 do I=1 to f。 output。 end。 cards。 6 1 1 7 1 2 4 1 3 1 1 4 2 2 1 10 2 2 8 2 3 5 2 4 。 PROC NPAR1WAY data=ex5 wilcoxon。 CLASS row。 VAR col。 RUN。 注意： CLASS語句中一定是“分組變量”， VAR語句中是“結(jié)果變量” Slide 40 彭斌 Slide 41 彭斌 我們用 UNIVARIATE過程來處理配對(duì)資料的秩和檢驗(yàn)問題。 例 48. 某醫(yī)院測(cè)定 10名受試者針刺治療前后痛閾的變化，結(jié)果如下表： 針刺前 600 600 685 1050 900 1125 1400 750 1000 1500 針刺后 610 700 575 600 600 1425 1350 825 800 1440 試作配對(duì)資料的秩和檢驗(yàn)。 2. 配對(duì)秩和檢驗(yàn) Slide 42 彭斌 Data ex3。 Input x1 x2。 d=x1x2。 Cards。 600 610 600 700 685 575 1050 600 900 600 1125 1425 1400 1350 750 825 1000 800 1500 1440 。 PROC UNIVARIATE data=ex3。 VAR d。 RUN。 Tests for Location: Mu0=0 Test Statistic p Value Student39。s t t Pr |t| Sign M 1 Pr = |M| Signed Rank S 9 Pr = |S| 配對(duì)秩和檢驗(yàn)結(jié)果： S=9, p
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