SAS软件：检验定性变量关联的卡方分析与试验设计

本资源详细介绍了如何通过实验设计与数据处理来检验两个定性变量之间的关联性，特别是在使用统计软件SAS的普通版进行数据分析时。核心内容围绕着卡方检验这一统计方法展开，零假设（H0）认为行变量与列变量之间不存在关联，而对立假设（H1）则认为它们之间存在关联性。适用此检验的前提是每个单元的频数均不为零且期望频数大于等于5，以确保统计结果的稳健性。 在预备篇中，SAS的数据管理和应用系统被作为基础，涵盖了矩阵代数、概率论与抽样分布、统计推断等章节。这些章节分别介绍了基本的数学工具，如回归分析中的最小二乘估计、多元线性回归模型、回归模型检验以及残差分析等，这些都是进行关联性检验的重要理论支撑。 此外，资源还深入探讨了试验设计模块，包括正交试验设计、回归正交设计、均匀设计和单纯形优化设计等，旨在通过最少的实验点获取最多的信息。对于重复试验、测试误差、多指标综合评价、主成分分析、模糊综合评价、聚类分析和判别分析等高级分析技术也有所涉及，为复杂数据集提供了丰富的分析手段。 特别提到的二分数据回归与LOGISTIC回归，以及列联表分析，是针对特定类型数据的统计方法，适用于二分类问题和独立性检验。课程的主要目的是培养学生的实验设计能力、数据分析技能，并熟练掌握SAS软件在实际问题中的应用。 通过学习这个资源，读者不仅可以理解卡方检验的基本原理，还能掌握如何在SAS环境下实施此类分析，从而在实际工作中有效检验定性变量间的关联性，并对数据进行深入解读和挖掘。