"SAS备课笔记：非参数统计分析方法及应用"

非参数统计分析方法（Non-parametric statistics）是一种相对于参数统计分析方法的统计分析方法，其特点是不对数据的分布做出假设。非参数检验包括了Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis秩和检验、Friedman秩和检验等，它们分别对应不同类型的数据设计。在SAS中，非参数分析方法主要通过npar1way过程来实现，该过程只能对一个因素进行分析。 PROC NPAR1WAY是SAS中的STAT模块中的一个过程，几乎可以完成统计学教科书上涉及的所有非参数统计方法。Npar1way过程的基本语句格式如下： PROC NPAR1WAY <选项> ; BY 变量名; CLASS 变量名; EXACT 统计量选项 </ 运算选项 > ; 其中，选项表示对npar1way过程进行设置的选项；BY语句后面跟着的是用来指定数据的分组变量；CLASS语句是用来指定分类变量的；EXACT语句用于进行精确性的检验。在实际应用中，npar1way过程可以根据具体的数据和需求来组合这些语句和选项，以完成非参数统计方法的分析。 非参数统计方法的使用非常灵活，能够应对各种不同类型和分布的数据。它的灵活性主要表现在两个方面，一是在样本量较小，数据分布未知或不满足正态性假设的情况下，非参数统计方法往往是更好的选择；二是在实际应用中，非参数统计方法可以灵活组合不同的检验方法和分析方式，以适应不同的数据和研究问题。 在具体的应用中，研究人员通常会根据数据的具体情况和研究问题的需求来选择合适的非参数统计方法。比如，在生物医学领域的临床试验中，往往要对不同治疗组间的生存分析进行比较，这时可以选择使用Wilcoxon秩和检验；在教育领域的实验研究中，往往需要比较不同教学方法对学生成绩的影响，这时可以选择使用Kruskal-Wallis秩和检验。而Friedman秩和检验则适用于对重复测量数据进行比较的情况。 除了以上提到的三种常见的非参数统计方法外，SAS还提供了很多其他的非参数统计方法，例如Mann-Whitney-Wilcoxon秩和检验、Cochran秩和检验等，研究人员可以根据具体的需求选择合适的方法进行分析。 在使用SAS进行非参数统计分析时，研究人员需要了解SAS中各种非参数统计方法的实现原理和语法规则，以便正确地进行数据分析和结果解释。同时，还需要注意一些常见的统计假设和条件，如对称性假设、独立性假设等，以保证分析的可靠性和有效性。 总之，非参数统计分析方法在实际应用中具有很大的灵活性和适用性，能够满足不同类型数据和研究问题的需求。SAS作为一个强大的数据分析工具，提供了丰富的非参数统计方法，并通过npar1way过程来实现非参数统计分析，为研究人员提供了便利和支持。研究人员在使用SAS进行非参数统计分析时，需要根据具体的数据和研究问题，灵活选择合适的方法和选项，以保证数据分析的准确性和可靠性。