做单变量分组检验时，添加ff三因子调整后，请用sas代码详细描述并解释如何得出高-低组的系数以及t值

在SAS中做单变量分组检验时，如果需要考虑ff三因子（如多重共线性、异方差性和自相关性）的稳健性调整，可以使用GLM（Generalized Linear Model）或者PROC GLM进行分析。这里我们以假设是线性回归模型为例，并使用SUR（Seemingly Unrelated Regression）或者HAC（ heteroskedasticity and autocorrelation consistent）标准误差进行调整。

首先，你需要确保数据已经按照需要分成了高-低两组。假设你的数据存储在数据集`mydata`中，其中`group`列表示组别，`dependent_variable`是你想研究的响应变量。

/* 确定数据范围 */
data mydata;
	/* ...加载或创建数据... */
run;

/* 使用SUR处理和ff调整 */
proc glimmix data=mydata method=ml; /* 使用ML估计方法，适合高维数据 */
	model dependent_variable = group / dist=normal link=logit; /* 分组回归，选择合适的分布和链接函数 */
	factor f1(free); /* 或者f2(free)等，根据需要调整的因子 */
	hessian robust='hac'; /* 请求HAC调整标准误差 */
	octile h=95; /* 如果有FF3，可以选择使用Octile稳健估计 */
run;

/* 结果解读 */
ods output parameterestimates = myoutput; /* 输出结果到myoutput数据集 */
proc print data=myoutput; run;

/* 高-低组的系数 */
coef_table = input(of Dependent_Variable _parameter from myoutput);
if coef_table['Group', 'Estimate'] > 0 then high_group_coeff = coef_table['Group', 'Estimate'];
else high_group_coeff = -coef_table['Group', 'Estimate'];

/* t值 */
high_group_t_value = abs(coef_table['Group', 'Estimate']) / sqrt(coef_table['Group', 'Std Err']);