【正文】 tistic）。 ? 非參數(shù)分析方法包括 Wilcoxon秩和檢驗(yàn)（ rank sum test）、 KruskalWallis秩和檢驗(yàn)、 Friedman秩和檢驗(yàn)等。 ? 兩組獨(dú)立樣本的 Wilcoxon秩和檢驗(yàn)，有時(shí)被稱為MannWhitney U檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果類似于 t檢驗(yàn)的非參數(shù)結(jié)果。 Statistical Analysis System 非參數(shù)檢驗(yàn) ? SAS中有一個(gè)專門用于非參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析方法的過程 ——Npar1way過程。 ? 其他 SAS過程，如 Freq、 Univariate過程等，也提供某些類型的非參數(shù)分析方法。 ? 大多數(shù)非參數(shù)分析方法對(duì)原始數(shù)據(jù)的秩次進(jìn)行處理，而非原始數(shù)據(jù)本身。因此，可通過特定的SAS過程先得出數(shù)據(jù)的秩次并輸出到數(shù)據(jù)集，然后對(duì)秩次數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)分析。 SAS中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編秩的過程為 rank過程。 Statistical Analysis System 非參數(shù)檢驗(yàn) ? Npar1way過程對(duì)于總體分布位置差別或分布范圍差別的比較通常是在原始反應(yīng)變量的得分變換的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，這些得分變換包括 Wilcoxon、Median（ 中位數(shù)）、 Van der Wearden、 Savage、SiegelTukey、 AnsariBradley、 Klotz、 Mood得分等。 ? 此外， Npar1way過程還提供將原始變量值作為得分的假設(shè)測驗(yàn)方法。進(jìn)行兩組數(shù)據(jù)的比較時(shí)，假設(shè)測驗(yàn)以簡單線性秩統(tǒng)計(jì)量（ Simple linear rank statistic） 為依據(jù)；而在進(jìn)行多組數(shù)據(jù)比較時(shí)，假設(shè)測驗(yàn)則以單因素方差分析統(tǒng)計(jì)量為依據(jù)。 Statistical Analysis System 非參數(shù)檢驗(yàn) ? Npar1way過程的一般格式： PROC NPAR1WAY options 。 BY variables。 CLASS variable。 EXACT statisticoptions/putationoptions。 FREQ variables。 OUTPUT OUT=Sasdatasets options。 VAR variables。 RUN。 Class語句是必需的，其余語句均為可選項(xiàng)。 Class語句用于指定一個(gè)分組變量，其水平數(shù)決定數(shù)據(jù)的分組情況。 Statistical Analysis System 非參數(shù)檢驗(yàn) ? 默認(rèn)情況下（不列舉任何選項(xiàng)）： ?Npar1way過程對(duì)最新創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，將缺失數(shù)據(jù)排除在分析過程之外； ?執(zhí)行方差分析過程（等同于 ANOVA選項(xiàng)），對(duì)樣本分布位置的差異進(jìn)行檢驗(yàn)（與選項(xiàng) WILCOXON, MEDIAN, SAVAGE以及 VW等效），并進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)檢驗(yàn)（等同于 EDF選項(xiàng)）。 ?默認(rèn)輸出所有的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，這恰恰說明了非參數(shù)檢驗(yàn)方法的不完善。如果你無法判斷用那個(gè)結(jié)果，那么只看 Wilcoxon秩和檢驗(yàn)的分析結(jié)果就夠了。 Statistical Analysis System 非參數(shù)檢驗(yàn) ? Npar1way過程 的選項(xiàng) 選項(xiàng) 功能和用法 Data= 輸入數(shù)據(jù)集 AB 運(yùn)用 AnsariBradley評(píng)分進(jìn)行分析 MEDIAN 運(yùn)用中位數(shù)評(píng)分進(jìn)行分析，即進(jìn)行中位數(shù)檢驗(yàn) ST 運(yùn)用 SiegelTukey評(píng)分進(jìn)行分析 ANOVA 對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析 EDF 要求計(jì)算基于經(jīng)驗(yàn)分布的統(tǒng)計(jì)量 MISSING 指定分組變量的缺失值為一有效的分組水平 SAVAGE 運(yùn)用 Savage評(píng)分進(jìn)行分析 Statistical Analysis System 非參數(shù)檢驗(yàn) ? Npar1way過程 的選項(xiàng) 選項(xiàng) 功能和用法 NOPRINT 禁止所有的輸出，用在僅需要?jiǎng)?chuàng)建輸出數(shù)據(jù)集時(shí) VW 運(yùn)用 Van der Waerden評(píng)分進(jìn)行分析計(jì)算 CORRECT=NO 在兩樣本時(shí)，禁止 Wilcoxon和 SiegelTukey檢驗(yàn)的連續(xù)性校正過程 KLOTZ 運(yùn)用 Klotz評(píng)分進(jìn)行分析 MOOD 運(yùn)用 Mood評(píng)分進(jìn)行分析 SCORES=DATA 以原始數(shù)據(jù)為評(píng)分值進(jìn)行分析 WILCOXON 對(duì)兩樣本進(jìn)行 Wilcoxon秩和檢驗(yàn)，對(duì)多樣本進(jìn)行KruskalWallis檢驗(yàn) Statistical Analysis System 非參數(shù)檢驗(yàn) ? Npar1way過程的 exact語句 ?exact語句要求 SAS對(duì)指定的統(tǒng)計(jì)量（選項(xiàng)）進(jìn)行精確概率的計(jì)算。其后的統(tǒng)計(jì)量選項(xiàng)可為以下項(xiàng)目，分別對(duì)應(yīng)相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)計(jì)算方式（可參見前表）。 AB， KLOTZ， KS， MEDIAN， MOOD， SAVAGE，SCORES=DATA， ST， WILCOXON， VW等。 ?運(yùn)算選項(xiàng)為精確概率的計(jì)算過程指定一些控制項(xiàng)目，如選項(xiàng)“ mc”要求以 Monte Carlo方法計(jì)算精確概率。 Statistical Analysis System 兩獨(dú)立樣本差別的秩和檢驗(yàn) ? 示例 08011 ?來自兩個(gè)樣本 A、 B的測量數(shù)據(jù)，經(jīng)檢驗(yàn)知兩樣本方差不齊，試做非參數(shù)檢驗(yàn)比較兩組數(shù)據(jù)的差別。 A組 7 14 22 36 40 48 63 98 B組 3 5 6 10 17 18 20 39 Statistical Analysis System 兩獨(dú)立樣本差別的秩和檢驗(yàn) /* */ Data D08011。 do group=1 to 2。 do i=1 to 8。 input x@@。 output。 end。 end。 cards。 7 14 22 36 40 48 63 98 3 5 6 10 17 18 20 39 proc npar1way wilcoxon。 class group。 var x。 run。 Group是分組變量， 1代表 A組，2代表 B組。 Statistical Analysis System 兩獨(dú)立樣本差別的秩和檢驗(yàn) ? 結(jié)果解釋： ?Wilcoxon Scores (Rank Sums) for Variable x Classified by Variable group： 表示按照group分組的 x變量的 Wilcoxon秩和檢驗(yàn)。 ?Sum of Scores： Wilcoxon檢驗(yàn)的得分和。是將變量的所有值降序排列，并依次賦予秩，這些秩就是得分（最低分為 1），然后將每組的得分相加，則是 “ 秩和 ” 。 ?Expected Under H0： “ 兩個(gè)獨(dú)立組均值相等 ”的零假設(shè)下的 Wilcoxon得分的期望值（理論