sas秩和检验z连续性校正
时间: 2024-01-01 17:04:53 浏览: 51
SAS中的秩和检验(Wilcoxon Rank-Sum Test)是一种非参数检验方法,用于比较两个独立样本的连续性变量。它的作用是判断两个样本是否来自于同一个分布,而不需要对数据进行正态性假设。
在进行秩和检验时,SAS提供了PROC NPAR1WAY过程来实现。你可以使用该过程来执行秩和检验,并计算相关的统计量。下面是一个示例代码:
```sas
proc npar1way data=yourdata;
class group;
var variable;
mannwhitney u=group;
exact wilcoxon;
run;
```
其中,`yourdata`是你的数据集名字,`group`是表示两个样本的分组变量名字,`variable`是你要比较的连续性变量名字。
在这个示例中,使用了`mannwhitney`子命令来执行秩和检验,并且使用`exact wilcoxon`选项来进行连续性校正。这个选项会考虑连续性校正,以便更准确地估计检验的统计量。
注意,执行秩和检验前,确保你的数据满足该检验的前提条件。例如,如果你的数据中有重复值或缺失值,需要先进行处理。另外,根据你的实际需求,你可能需要调整代码中的参数选项。
希望这个回答对你有帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。
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区组分析friedman 秩和检验 两两比较的sas代码怎么写
Friedman 秩和检验是一种非参数的多组数据比较方法,可以用于比较多个相关样本的中位数。在进行 Friedman 秩和检验后,如果发现组间存在显著差异,则可以进一步进行两两比较来确定哪些组之间存在差异。
以下是使用 SAS 进行 Friedman 秩和检验和两两比较的代码示例:
```
/* 假设有 k 组数据,每组数据有 n 个观测值 */
/* 将数据读入 SAS 数据集中,并按组进行排序 */
data mydata;
input group x @@;
datalines;
1 10 1 12 1 8
2 14 2 15 2 13
3 18 3 16 3 17
4 20 4 21 4 19
5 24 5 22 5 23
;
/* 对每组数据进行秩次转换 */
proc rank data=mydata ties=mean out=myrank;
by group;
var x;
ranks rank;
run;
/* 进行 Friedman 秩和检验 */
proc npar1way data=myrank wilcoxon;
class group;
var rank;
run;
/* 进行两两比较 */
proc npar tests=mannwhitney;
class group;
var rank;
ods output pairwise=pairwise;
run;
/* 输出比较结果 */
proc print data=pairwise;
var TestName Estimate StdErr LowerCL UpperCL PValue;
run;
```
在上述代码中,首先将原始数据读入 SAS 数据集 `mydata` 中,并按组进行排序。然后使用 `proc rank` 对每组数据进行秩次转换,生成新的数据集 `myrank`。接着使用 `proc npar1way` 进行 Friedman 秩和检验,并使用 `wilcoxon` 选项指定使用 Wilcoxon 符号秩检验来计算 p 值。最后,使用 `proc npar` 进行两两比较,并使用 `tests=mannwhitney` 选项指定使用 Mann-Whitney U 检验来计算 p 值。比较结果将存储在输出数据集 `pairwise` 中,并可以使用 `proc print` 输出结果。
SAS如何对数据集进行双样本Z检验
SAS可以使用PROC TTEST进行双样本Z检验,具体步骤如下:
1. 导入数据集
使用DATA步骤或PROC IMPORT导入数据集。
例如,假设有一个数据集名为“scores”,其中包含了两组样本的分数数据,分别为“Group1”和“Group2”。
2. 运行PROC TTEST
使用PROC TTEST进行双样本Z检验,语法如下:
PROC TTEST DATA=scores;
CLASS Group;
VAR Score;
RUN;
其中,CLASS指定分组变量,VAR指定分析变量。
3. 查看结果
运行以上代码后,SAS会生成一个输出窗口,包含了各种测试结果和统计量,包括:
- 平均值和标准差
- Z值和P值
- 样本量、自由度和置信区间等
通过对输出窗口的查看,可以对双样本Z检验的结果进行分析和解释。