SAS非参数统计：方差分析与GLM过程在临床试验中的应用

本资源主要涉及非参数统计中的SAS方差分析，特别是针对单因素方差分析的应用。课程内容包括独立性、正态性和方差齐性的假设检验，以及如何使用PROC ANOVA和PROC GLM过程进行分析。 在进行非参数统计时，通常需要满足以下三个条件： 1. **独立性**：各样本是相互独立的随机样本，这意味着每个样本的观测结果不会影响其他样本的观测结果。 2. **正态性**：各样本来自正态总体，即总体分布符合正态分布，这是方差分析的基础假设之一。 3. **方差齐性**：各总体方差相等，这意味着不同组别的变异程度相同，这对于方差分析的统计推断是必要的。 在SAS中，可以使用`PROC ANOVA`或`PROC GLM`来执行单因素方差分析。这两个过程都需要指定`CLASS`变量（在这里是`group`，表示分组依据）和`MODEL`变量（这里是`bsvalue`，表示血糖下降值）。例如： ```sas PROC ANOVA data=e; CLASS g_; MODEL bsvalue = g_; MEANS g_ / hovtest snk; RUN; PROC GLM data=e; CLASS g_; MODEL bsvalue = g_; MEANS g_ / hovtest snk; RUN; ``` 在这两个过程中，`HOVTEST`用于进行方差齐性检验，而`SNK`则用于执行SNK法的两两比较，这是一种多重比较方法，用于判断各组之间的平均值是否存在显著差异。 SNK法（Student–Newman–Keuls method）的输出会以字母表示各组间的比较结果。如果同一处理组的字母相同，表明这些组间没有显著差异；如果字母不同，则表示差异具有统计学意义。这种可视化的方式有助于直观地理解各组间的比较结果。 在实际应用中，`PROC GLM`和`PROC ANOVA`在单因素方差分析的语句结构上非常相似，提供了一种灵活且方便的方法来处理这类问题。通过这两种过程，我们可以对实验数据进行深入分析，评估不同处理组（如高剂量组、低剂量组和对照组）的平均效果是否存在显著差异，从而得出科学结论。