SAS统计学实验：t检验详解与应用实例

本资源是一份关于统计学实验中使用SAS软件进行数据分析的总结文档。主要涵盖了三个关键部分的t检验方法：单样本t检验、配对t检验和成组设计两独立样本均数的t检验。 1. **单样本t检验**： - 实验背景：已知正常人乙酰胆碱酯酶的平均值为1.44mmol/L，通过SAS分析13例慢性气管炎患者的乙酰胆碱酯酶数据，目的是检验患者群体与正常人的平均值是否有显著差异。 - 数据处理：使用`proc univariatenormal`命令，首先将每个样本值减去正常值1.44，然后进行正态性检验（Shapiro-Wilk检验），结果显示数据接近正态分布，但需注意P值（0.1166），小于0.05临界值，因此拒绝原假设（即差异存在），得出结论是慢性气管炎患者乙酰胆碱酯酶平均值与正常人有显著区别。 2. **配对t检验**： - 问题情境：研究新药对贫血患者血红蛋白含量的影响，通过比较治疗前后的数值，假设差值服从正态分布。SAS计算出配对t检验的结果`t = 4.521441`，P值为0.0009，表明治疗后血红蛋白含量有显著增加，且正态性检验显示数据符合要求。如果数据不服从正态分布，可采用秩和检验。 3. **成组设计两独立样本均数的t检验**： - 实验目的：评估某种药物对大白鼠肉瘤的影响，通过对比实验组和对照组的数据。这里的t检验用于比较两个独立组别的平均值，以确定药物效果。具体的数据未给出，但这个部分展示了在实际应用中如何运用t检验来测试假设，比如药物对生物体某种指标的干预效应。 总结来说，这份文档详细介绍了在SAS中进行t检验的基本步骤和注意事项，包括样本均值与总体均值的比较，配对样本的差异检测，以及两独立组间的均值比较。对于进行统计推断和解释数据，这些知识是至关重要的。在实际数据分析中，需要根据数据特性和研究问题选择合适的t检验类型，并确保对数据的正态性和方差齐性进行适当的检验。