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SAS备课重点笔记非参数检验.doc
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1、非参数检查非参数记录分析办法(Non-parametric statistics)是相对参数记录分析办法而言,又称为不拘分布(distribution-free statistics)记录分析办法或无分布形式假定(assumption free statistics)记录分析办法。其中涉及Wilcoxon秩和检查、Kruskal-Wallis秩和检查、friedman秩和检查等,它们分别相应不同设计类型资料。SAS中对于非参数分析办法功能实现重要由npar1way过程来完毕,从过程名字就可以看出,在此过程解决进程中,只能一次指定一种因素进行分析。下面咱们先来理解一下npar1way过程语句格式
2、以及各语句和选项基本功能。一、npar1way过程语句格式简介npar1way过程属于SASSTAT模块,对于记录学教科书上所涉及非参数记录办法几乎都可以通过此过程来完毕。Npar1way过程基本语句格式如下。PROC NPAR1WAY ;BY 变量名;CLASS变量名;EXACT 记录量选项 ;FREQ变量名;OUTPUT ;VAR 变量名;RUN;QUIT;Proc npar1way语句标志npar1way过程开始,默认状况下(不列举任何选项):npar1way过程对最新创立数据集进行分析,将缺失数据排除在分析过程之外;执行方差分析过程(等同于ANOVA选项),对样本分布位置差别进行检查(
3、与选项WILCOXON,MEDIAN,SAVAGE以及VW等效),并进行经验分布函数检查(等同于EDF选项)。此语句后可用选项见下表。Proc npar1way语句选项及其含义选项名称选项功能或含义AB运用Ansari-Bradley评分进行分析DATA=数据集名指定要进行分析数据集MEDIAN运用中位数评分进行分析,即进行中位数检查NOPRINT禁止所有输出,用在仅需要创立输出数据集时ST运用Siegel-Tukey评分进行分析ANOVA对原始数据进行方差分析EDF规定计算基于经验分布记录量MISSING指定分组变量缺失值为一有效分组水平SAVAGE运用Savage评分进行分析VW运用Van
4、 der Waerden评分进行分析计算CORRECT=NO在两样本时,禁止Wilcoxon和Siegel-Tukey检查持续性校正过程KLOTZ运用Klotz评分进行分析MOOD运用Mood评分进行分析SCORES=DATA以原始数据为评分值进行分析WILCOXON对两样本进行Wilcoxon秩和检查,对多样本进行Kruskal-Wallis检查1. exact语句exact语句规定SAS对指定记录量(选项)进行精准概率计算。其后记录量选项可为如下项目,分别相应相应记录计算方式(可参见上表)。AB,KLOTZ,KS,MEDIAN,MOOD,SAVAGE,SCORES=DATA,ST,WILC
5、OXON,VW等。运算选项为精准概率计算过程指定某些控制项目,如选项“mc”规定以Monte Carlo办法计算精准概率。2. output语句output语句与其他过程中相应语句大同小异,不同之处在于语句最后选项。此处选项绝大多数涉及在上表中,指定在输出数据集中包括所指定项目所相应记录量。3. var语句var语句用以指定要进行分析变量,变量必要为数值型。若省略此语句,SAS将对除by语句、class语句以及freq语句中指定变量之外所有数值型变量进行分析。二、不同类型资料非参数检查办法1. 两独立样本差别秩和检查两独立样本非参数检查是在对总体分布不理解状况下,通过度析样本数据,推断样本来自
6、两个独立总体分布与否存在明显差别,普通来说是推断两个独立总体均值或中位数与否存在明显差别。关于样本与否为独立,重要看在一种总体中抽取样本对在另一种总体中抽取样本有无影响。如果没有影响,则可以以为这两个总体是独立。零假设:样本来自两独立总体分布没有明显差别检查办法有各种:(1)两独立样本威克逊级别和检查(Wilcoxon秩和检查),也被称为Mann-Whitney U检查。曼-惠特尼U检查(Mann-Whitney U),该检查重要是通过对平均秩研究来实现推断。其基本思路是:一方面,将两组样本数据和混合并按升序排序(m和n分别为两组样本样本容量,求出每个数据各自秩;然后,分别对和秩求平均,得到两
7、个平均秩和,如果这两个平均秩相差甚远,则倾向于回绝零假设。(2)两独立样本K-S检查(KolmogorovSmirnov Z),该检查一方面将两组样本混合并按升序排序;然后,分别计算两组样本秩合计频数和每个点上合计频率;最后,将两个合计频率相减,得到差值序列数据。(3)沃尔德沃尔福威茨游程检查(Wlad-Wolfwitz runs),该检查将两组样本混合并按升序排序,在数据排序同步,两组样本每个观测值相应样本组标志值序列也随之重新排列;然后,对这个标志值序列求游程。如果样本所属两总体分布形态存在较大差距,那么计算出游程数会相对比较小。如果游程数比较大,则应当是由于两样本数据充分混合成果,那么它
8、们分布应当不存在明显差别。【例1】下表为来自两个样本A、B测量数据,经检查知两样本方差不齐,试做非参数检查比较两组数据差别。两独立样本A、B测量数据A组714223640486398B组3561017182039【程序】对该资料,应选用Wilcoxon秩和检查(rank sum test)办法,编制SAS程序如下:data sasuser.data10_01; do g=1 to 2; input x; output; end; datalines; 7 3 14 5 22 6 36 10 40 17 48 18 63 20 98 39 ;proc npar1way wilcoxon; cla
9、ss g; var x;run;程序中因素“g”分组因素,“1”代表A组,“2”代表B组,“x”为待分析变量。Proc npar1way语句后选项“Wilcoxon”指定SAS进行Wilcoxon秩和检查。【成果】SAS给出两组数据基本信息(样本量、秩和等);给出在零假设下各组记录量(Sum of scores项)盼望值(Expected Under H0项)及原则差(Std Dev Under H0项),最后还给出以近似z检查以及近似t检查所得记录量和所相应单、双侧概率值。此外,默认状态下,SAS同步给出Kruskal-Wallis检查成果。所不同是,在两样本量相似时,SAS以秩和较大者作为
10、对象记录量进行概率值计算,而非医学记录学教材上所说以较小秩和为对象记录量。在两样本量不同步,SAS以样本量较小组秩和为对象记录量,这一点则与教材上相似。如果去掉“wilcoxon”:data sasuser.data10_01; do g=1 to 2; input x; output; end; datalines; 7 3 14 5 22 6 36 10 40 17 48 18 63 20 98 39;proc npar1way; class g; var x;run;则SAS给出因此办法执行成果:【例2】为了鉴别新旧两种生产办法对生产效率影响,随机抽取了22人用旧生产办法生产,25人用新
11、生产办法生产,每人平均日产量(件)资料如下:旧办法:20 31 27 18 10 26 39 45 41 24 22 23 14 11 32 37 40 46 49 55 54 19新办法:36 39 31 25 26 28 20 21 24 21 58 55 56 41 37 49 44 40 12 16 15 24 23 28 11问两种办法对日产量影响有无明显差别()?【数据摆放】【程序】proc npar1way data=sasuser.data10_02 wilcoxom; class g; var x;run;【运营成果】【例3】用某药治疗不同病情老年慢性支气管炎病人,疗效见下表
12、,比较该药对两种病情疗效。某药对两种不同病情支气管炎疗效疗效单纯型单纯型合并肺气肿控制6542显效186有效3023近控1311【程序】对于此例,将疗效当作待分析变量x,从“控制”到“近控”分别对其赋值1、2、3、4,病情则作为分组因素,同步需引入一种频度因素f,以代表不同取值状态下x频数。编制程序如下:data sasuser.data10_03; do x=1 to 4; do g=1 to 2; input f; output; end; end; datalines; 65 42 18 6 30 23 13 11 ;proc npar1way wilcoxon; class g; va
13、r x; freq f;run;【成果】程序和前例基本相似,只依照资料特点增长了freq语句。提交程序,运营成果如下。2. 配对设计资料秩检查配对设计资料普通采用配对t检查办法进行分析,但若配对数据差数分布非正态分布,但其总体分布基本对称,则可采用Wilcoxon符号秩检查(signed rank test)作为配对t检查代替办法。Wilcoxon符号秩检查功能很高,在数据满足配对t检查规定期,符号秩检查功能可达配对t检查功能95%。SAS中符号检查(sign test)和符号秩检查功能不是在npar1way过程中实现,而是通过univariate过程来实现。也许由于这两项功能涉及是关于单变量
14、分析缘故。【例4】采用配对设计,用某种放射线A,B两种方式分别局部照射家兔两个部位,观测放射性急性皮肤损伤限度,成果见下表。试用符号秩检查比较A,B损伤限度与否不同。家兔皮肤损伤限度编号方式A方式B139552425435155443475555364563722528484494048104555114032124957【程序】data sasuser.data10_4; input x1 x2; d=x1-x2; datalines; 39 55 42 54 51 55 43 47 55 53 45 63 22 52 48 44 40 48 45 55 40 32 49 57 ;proc
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