用anova过程对不同visit人群的weight进行描述性统计，并进行组间比较

在SAS中，如果你想用ANOVA过程对不同visit（访问次数）的人群体重（weight）进行描述性和组间比较，你可以按照以下步骤操作：

首先，确保你已经加载了包含visit和weight数据的数据集，然后创建一个描述性统计表，了解每个visit组的基本情况：

proc means data=<your_data_set> var=weight n mean std min max sum;
run;

这会生成每组（按visit划分）的体重平均值、标准差、最小值、最大值和总和。

接下来，进行单因素方差分析（One-Way ANOVA）来检查各visit组的体重是否存在显著差异：

proc anova data=<your_data_set>
         class=visit
         model=weight;
run;

在这里，`visit`是你用来区分人群的变量，`weight`是你要比较的重量指标。

输出结果将包括方差分析表，其中会展示F统计量、p-value（假设为正态分布的情况下）等，用来判断visit之间是否有显著的体重差异。

如果你想要更详细的组间比较，可以考虑使用`lsmeans`过程或者Tukey's HSD ( Honestly Significant Difference) 来查看具体的post-hoc测试：

proc lsmeans data=<your_data_set> contrast='visit all';
run;

这会显示各组间的显著性差异。

相关问题

利用SasHelp.bweight数据集 1.请编制一个方差分析的宏ANOVA，其中参数为： 输入数据集DsIn 结局变量Yvar 分组变量GroupVar 对不同visit人群的weight进行描述性统计，并进行组间比较 2.可否分性别boy进行方差分析。

利用SAS Help中的bweight数据集进行分析，首先需要加载数据集并准备进行方差分析。这里给出一个简化的指导：

1. **创建方差分析宏ANOVA：**

%macro anova(DsIn=Yvar, GroupVar, Visit);
   proc glm data = &DsIn;
     class &GroupVar / param = means; /* 分组变量 */
     model &Yvar = &GroupVar Visit; /* 因变量和自变量 */
     contrasts visit = allpair; /* 对不同visit的两两对比 */
     var = &Yvar; /* 指定结局变量 */
     output out=anova_table mean se df F p; /* 输出方差分析表 */
   run;

   %let GenderBoy = %sysfunc(substr(&DsIn, index(of " " "&GroupVar") + len("&GroupVar"), 1));
   proc univariate data = &DsIn noprint;
     var &GenderBoy*weight;
   run;
%mend anova;

运行此宏，首先会进行单因素方差分析，然后提取男孩群体的weight数据进行描述性统计。

2. **针对性别Boy进行方差分析：**

%call macro(anova DsIn=bweight, GroupVar=sex, Visit=gender);
proc ttest data=bweight;
   by sex gender;
   var weight;
run;

这将分别对男孩（sex=boy）和女孩（sex=girl）进行体重的独立t检验，以了解性别是否影响体重。