SAS常用程序(2)

2012-04-17 生物谷 不详

 2.2  统计假设检验的SAS程序   在阅读以下内容之前,请先阅读第一章“SAS软件基本操作”。   2.2.1  单个样本的t检验   对于课本5.1.4所介绍的单个样本t检验,可以使用PROC MEANS过程计算。PROC MEANS过程在2.1.1

 2.2  统计假设检验的SAS程序

 

在阅读以下内容之前,请先阅读第一章“SAS软件基本操作

 

2.2.1  单个样本的t检验

 

对于课本5.1.4所介绍的单个样本t检验,可以使用PROC MEANS过程计算。PROC MEANS过程在2.1.1中已经做过介绍。这里只以课本中例5.5的数据为例,说明如何使用PROC MEANS过程进行检验。在这里数据采用在作业流中输入,因此不必建立外部数据文件。

              options  linesize=76;

              data  maize;

              input  weight  @@;

              diff=weight-300;

              cards;

308       305  311  298  315  300  321  294  320

proc  means  n  t  prt;

var  diff;

run;

 

       PROC MEANS语句中的t是在H0:μ=0 假设下所得到的统计量,在这里H0:μ=300,因此在INPUT语句后,用赋值语句建立一个新变量diffdiff是每一观测值与300之差,检验这个差值的期望是否为0,输出结果如下:

 

28  单个样本t检验的输出结果

                                                                                                  

 

The SAS System

Analysis Variable : DIFF

 

N

T

Prob>|T|

9

2.4954012

0.0372

                                                                                                 

 

 


2.2.2  配对数据t检验

 

配对数据t检验的SAS程序与2.2.1节中的程序基本相同,不同点只是在INPUT语句中包含三个变量,在赋值语句中的新变量是两个变量的差而不是变量与一个常量的差。以课本中表53的数据为例,SAS程序如下:

              options  linesize=76;

              data  matdat;

              input  id  prepro  postpro  @@;

              diff=prepro-postpro;

              cards;

              proc  means  n  mean  stderr  t  prt;

        var  diff;

              run;

输出结果见表29

 

29  配对数据t检验的输出结果

1

8.478

7.994

2

7.512

7.141

3

7.222

8.267

4

8.053

8.280

5

7.689

6.740

6

8.528

7.632

7

6.972

5.913

8

7.371

8.169

9

5.760

7.570

10

7.930

7.569

11

7.255

6.322

12

6.795

6.417

                                                                                          

 

 

 

 

 

                                 The SAS System

           Analysis Variable : DIFF

 

N

Mean

Std Error

T

Prob>|T|

12

0.1292500

0.2639513

0.4896736

0.6340

                                                                                &nb

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