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1-10组和高-低组的系数以及t值

在SAS编程中，做单变量分组检验时，包括FF三因子调整（Fisher's LSD、Tukey-Kramer等）通常涉及到方差分析（ANOVA）或配对设计的t-test。下面是一个简单的示例，展示如何使用PROC GLM进行两组间的比较，并使用Tukey-Kramer法进行多重比较：

/* 假设我们有一个名为data的dataset，包含变量Y（响应变量），Group（分组变量）和其他无关变量 */
proc glm data = your_data;
    class Group; /* 定义分类变量 */
    model Y = Group / clust=Group adjust='tukey'; /* 分组检验，使用Tukey-Kramer法调整 */
run;

/* 结果解释 */
ods output ParameterEstimates = est_table; /* 获取估计结果表 */
proc print data=est_table;
run;

/* 'Group'列下的系数（比如第2行对应的是高-低组的差异） */
high_low_difference = est_table.Estimate[Group="High"] - est_table.Estimate[Group="Low"];

/* t值计算，这里可能不在默认输出中，需要额外处理 */
ods select none; /* 关闭所有输出 */
proc means data=data mean alpha=0.05; /* 计算均值和标准差 */
var Y; /* 可能需要替换为实际的响应变量名 */
run;
ods select all; /* 恢复所有输出 */
mean_diff_t = (mean_Y_High - mean_Y_Low) / sqrt(var_Y / n_high + var_Y / n_low);

/* 其中，n_high和n_low分别代表高组和低组的数据条数 */

在这个例子中，`Coefficient`列就是组间效应（如高-低组的差异），而`t Value`列则基于差分后的样本均值和标准误计算得出的t统计量。需要注意的是，如果你的软件版本没有直接提供`t Value`，可能需要手动计算。