SAS 报表 - t 检验InputMethod
03 SAS统计分析-T检验
5
成组t检验
原理:两样本所代表的总体均数是否相等,检 验两个样本均数的差是否为0
假设: H 0 : x x 0
1 2
H 0 : x1 x2 H1 : x1 x2
H 1 : x1 x2 0
公式
t
( x1 x2 ) 0 x1 x2 S x1 x2 S x1 x2
4
配对t检验
Analysis Variable : D Mean Std Error T Prob>|T| --------------------------------------------------6.8000000 5.2042717 -1.3066189 0.2237 --------------------------------------------------
SAS的循环语句介绍
记数循环语法
do 记数变量＝起始值 to 终止值 by 增减值 …... end；
条件循环语句
Do while （条件）； …… End； Do until （条件）； …… End；
19
记数循环语法
data a; amount=1000; rate=0.08; year_int=amount*rate; do i=1 to 12; mont_int+(mont_int+amount)*rate/12; end; run; proc print; run;
C 1 1 1 1 1 2 2 2 N 5 5 5 5 5 3 3 3 I 1 2 3 4 5 1 2 3 X 279 334 303 338 198 229 274 310
(整理)sas第九章 t检验和方差分析.
第九章 t 检验和方差分析在科研中，我们往往是根据样本之间的差异，去推断其总体之间是否有差异。
样本差异可能是由抽样误差所致，也可能是由本质的不同所致。
应用统计学方法来处理这类问题，称为“差异的显著性检验”。
若已知总体为正态分布，进行差异的显著性检验，称为“参数性检验”，SAS 中MEANS 、TTEST 、ANOVA 、GLM 等均属此类检验；若未知总体分布，进行差异的显著性检验，称为“非参数性检验”，SAS 中采用NPAR1WAY 过程。
第一节 t 检验9.1.1 简介t 检验是用于两组数据均值间差异的显著性检验。
它常用于以下场合：1．样本均值与总体(理论)均值差别的显著性检验检验所测得的一组连续资料是否抽样于均值已知的总体根据大量调查的结果或以往的经验，可得到某事物的平均数(例如生理生化的正常值)，以此作总体均值看待。
SAS 中采用MEANS 过程，计算出观察与总体均值的差值，再对该差值的均值进行t 检验。
2.同一批对象实验前后差异的显著性检验(自身对照比较)或配对资料差异的显著性检验(配对比较检验) 比如，在医学研究中，我们常常对同一批病人治疗前后的某些生理生化指标(如血压、体温等)进行测量，以观察疗效；或对同一批人群进行预防接种，以观察预防效果；或把实验对象配成对进行测定，比较其实验结果。
SAS 中采用MEANS 过程，计算出两样本观察的差值(如治疗前、后实验数据的差值)，再对该差值的均值进行t 检验。
3．两样本均值差异的显著性检验作两样本均值差异比较的两组原始资料各自独立，没有成对关系。
两组样本所包含的个数可以相等，也可以不相等。
每组观测值都是来自正态总体的样本。
设1X 与2X 为两样本的均值，1n 与2n 为两样本数，21s ，22s 为两样本方差，分两种情形，其数学模型为：(1)方差齐(相等)时：)/1/1(21221n n s x x t +-=)2/(])1()1[(212222112-+-+-=n n s n s n s(2)方差不齐时： 22212121//n s n s x x t +-=SAS 中采用TTEST 过程，先作方差齐性检验(F 检验)，然后根据方差齐(EQUAL)和方差不齐(UNEQUAL)输出t 值和P 值以及基本统计量。
SAS的t检验正式
确定p值
01
02
03
p值：表示观察到的数据或更极 端情况出现的概率。
p值用于评估观察到的数据是否 具有统计学上的显著性。通常， p值小于0.05被认为是具有统计 学意义的显著差异。
计算p值的过程需要考虑T统计量、 自由度和样本量等因素，通过查 表或使用统计软件可以获得对应 的p值。
解读结果
解读结果时需要综合考虑p值和T 统计量的大小。
T检验的名称来源于其创始人英国统 计学家罗纳德·费尔茨·托马斯 （Ronald Fisher）。
T检验的适用场景
01
当我们需要比较两组独立样本 的均值是否存在显著差异时， 可以使用T检验。
02
当样本量较小，或者总体标准 差未知，且样本标准差与总体 标准差相近时，T检验是一个 合适的选择。
03
T检验适用于连续变量和分类 变量，但分类变量需要满足一 定的假设条件。
两独立样本T检验
总结词
两独立样本T检验用于比较两个独立样本之间的差异是否显著。
详细描述
在两独立样本T检验中，我们比较两个独立样本的均值，以确定它们之间是否存在显著差异。这种检 验假设两个样本之间是相互独立的，并且没有已知的相关性。通过两独立样本T检验，我们可以分析 不同组对象之间的均值差异是否具有统计意义。
SAS的T检验
• T检验的基本概念 • T检验的种类 • T检验的步骤 • T检验在SAS中的实现 • T检验的注意事项 • T检验的应用案例
目录
Part
01
T检验的基本概念
T检验的定义
T检验是一种常用的统计分析方法， 用于比较两组数据的均值是否存在显 著差异。它通过计算两组数据的差值， 并利用标准误差来评估这种差异是否 具有统计意义。
[SAS]PROC-TTEST基本款使用
![[SAS]PROC-TTEST基本款使用](https://img.taocdn.com/s3/m/cee9b20ee87101f69e3195b0.png)
[SAS] PROC TTEST 基本款使用(revised990614)好一陣子還沒補實習課的教材，在介紹下周內容前先補已經上過的PROC TTEST因為帶的課是初等統計學，因此讀者若想學到比較艱難的部分，可能要等之後~就大學部初等統計學而言，會學到的主要有以下三種t testt test (PROC TTEST)：∙One sample t test∙Two sample t test →Paired t test、Indepedent two sample t testt test常用在檢定一組或兩組平均值是否相同，並以一個範例作說明。
一組獨立樣本t檢定(one sample t test)：問題：衛生人員在速食店隨機抽查食物內的防腐劑，總共抽五個產品(防腐劑含量單位ppm)，想要了解這些產品的防腐劑含量是否高於3ppm。
先複習有關假設檢定，看到研究題目先以該問題思考假設如何設定、單尾或雙尾、接著計算統計量、下結論。
以此範例而言，問題為「含量是否高於3ppm」，有念書的學生應該會馬上頓悟：單尾！通常one sample t test會有一個比較的數值，如同此範例的「含量是否高於3ppm」或是「全校女生體重為50公斤、抽到某班女生的體重是否有代表性」等SAS的程式指令如下：PROC TTEST DATA=ppm3 H0=3; /*除了PROC TTEST之外，由於是檢定是否高於3，因此要設立H0(零，不是英文字母o)*/VAR ppm; /*告訴SAS現在欲檢定的變項為ppm*/RUN;輕鬆完成SAS程式編輯，接著看output主授老師很強調SAS報表解讀，因此我將對此output作詳細說明，後面兩款t test的output解讀可以依樣畫葫蘆！∙N: 樣本數，從這裡可以確認是否有讀錯dataset∙Mean: 平均數，即變項food的五個數值平均數(單位ppm)∙Std Dev: 變項food的標準差∙Std Err: 樣本平均數估計的標準差，即標準誤，也就是如果我們可以重複抽樣本上百次，可以期待平均數的標準差接近標準誤∙95% CL Mean: 平均數的信賴上下界∙95% CL Std Dev: 標準差的信賴上下界∙DF: 自由度，即樣本數減1∙T value: Student t-statistic的統計量∙Pr > |t|: 利用t分布所抓出來的雙尾機率，(附註：For a one-tailed test, halve this probability)兩組獨立樣本t檢定(two indepedent sample t test)：透過兩組獨立樣本t檢定，可以比較兩組的平均值是否有差異如男女生身高是否不同？台大生X組與流X組英文成績是否不同？以下介紹範例問題：痛風病人與正常人血中尿酸量(變項value)是否不同？PROC TTEST DATA=gout;CLASS group; /*告知SAS分組變項為何*/VAR value; /*欲檢定的變項，如尿酸量的變項為何*/RUN;不同於one sample t test，檢定獨立樣本兩組是否有差多了CLASS指令需要設定報表如下：報表顯然比上者大上許多，但是無須害怕。
计算机应用技术：SAS数据管理、单变量描述性统计分析、t检验
1第2章SAS 数据管理2.1 录入数据与创建SAS 数据集EXCEL , WORD 等都有数据录入功能，而SAS 系统下建立数据文件或直接产生数据集，可以免去不同系统间的转换。
21)用PGM 窗口录入数据、创建SAS 数据集设一个资料包含m 个变量、n 个观测，将每一个观测的m个数据录在PGM 窗口的同一行上，同一行上各数据间留一个或一个以上的空格。
于是排成一个n 行m 列的数据方阵，用save 或save as 将数据以一个文件名的方式存在指定的硬盘或软盘上，就建立了一个数据文件(.sas 扩展名)。
如录入：（5个变量、2个观测）alice f 1356.584 becka f 1365.398；3 注意：数据文件需要通过编写和发送一段SAS 引导程序才能将其转变成SAS 数据集，只有SAS 数据集，才能方便地被SAS 中的非编程模块所调用。
因此，加引导程序，变成如下：4单击[submit]，创建数据集work.pgm ，然后可以被非编程模块调用，进行各种统计分析。
当数据量少时，直接将数据与程序语句写在一起，发送后，就可直接获得计算结果。
562)用viewtable 创建SAS 数据集进入tools, 进入table editor,直接录入数据，然后save 或save as ：7 这样就建立了数据集，可被非编程模块调用。
83)用SAS/ASSIST 创建SAS 数据集 solutions →assist →data management →create data →interactively →enter datain tabular form9在Table 后，选SAS 数据集名10Lable 标签，format 输入输出格式，可不输入11录入完后，单击close ，显示窗口：1213录入数据(Insert)，一行输入完后，回车，录入下一个记录：14录入结束，单击close ，将录入信息存盘，创建数据集，并退出数据输入状态。
配对样本t检验之SPSS、SAS、STATA实现
配对样本检验的概述概述：配对设计（paired design ）是一种比较特殊的设计方式，能够很好地控制三网险因素对结果的影响，有自身配对和异体配对之分。
配对设计资料的分析着眼于每一对观察值之差，这些差值构成一组资料，用检验推断差值的总体均数是否为“0”（方法也可以参考第1话：单样本T检验内容）适用范围：T检验理论上要求样本随机地取自正态总体，两个小样本均数比较时候还要求方差齐性。
举例例1为了研究孪生兄弟的出生体重是否与其出生顺序有关，共收集了15对孪生兄弟的出生顺序和出生体重，见表1。
表1 15对孪生兄弟的出生体重（kg）编号先出生者体重后出生者体重差值1 2.79 2.690.102 3.06 2.890.173 2.34 2.240.104 3.41 3.370.045 3.48 3.50-0.026 3.23 2.930.307 2.27 2.240.038 2.48 2.55-0.079 3.03 2.820.2110 3.07 3.050.0211 3.61 3.580.0312 2.69 2.660.03一、SPSS 实受文件㊁ 编辑© 视图5 数据Q) 转换① 分析⑻ 直销必 图彩@ 实用程序口编号变量 变量第二步：设置参数试问挛生兄弟中先出生者的出生体重与后出生者的出生体重是否相同？3.00 2.34 2.242.2410.00 3.07 3.05 .022.602.002.696.003.232 93 9 003.03 2.82 13 3.09 3.20 -0.11 14 2.98 152.652.600.054.003.483.60 -.028.0Q=2.48 ___ :_I2.66 11 003.&13.68 2.92 0.06 12.00 13.002.663.207 二J一立件已褊辑电）视图电）数据Q）转技CD 分析以直耨皿？图形实用程序也｝点击菜单栏中的“分析”——“比峭值”——“配对样本T检验”，进入如下图所示的“配对样本T 检验”对话框。
sas第九章 t检验和方差分析
第九章t 检验和方差分析在科研中，我们往往是根据样本之间的差异，去推断其总体之间是否有差异。
样本差异可能是由抽样误差所致，也可能是由本质的不同所致。
应用统计学方法来处理这类问题，称为“差异的显著性检验”。
若已知总体为正态分布，进行差异的显著性检验，称为“参数性检验”，SAS 中MEANS 、TTEST 、ANOVA 、GLM 等均属此类检验；若未知总体分布，进行差异的显著性检验，称为“非参数性检验”，SAS 中采用NPAR1WAY 过程。
第一节 t 检验9.1.1 简介t 检验是用于两组数据均值间差异的显著性检验。
它常用于以下场合：1．样本均值与总体(理论)均值差别的显著性检验检验所测得的一组连续资料是否抽样于均值已知的总体根据大量调查的结果或以往的经验，可得到某事物的平均数(例如生理生化的正常值)，以此作总体均值看待。
SAS 中采用MEANS 过程，计算出观察与总体均值的差值，再对该差值的均值进行t 检验。
2.同一批对象实验前后差异的显著性检验(自身对照比较)或配对资料差异的显著性检验(配对比较检验)比如，在医学研究中，我们常常对同一批病人治疗前后的某些生理生化指标(如血压、体温等)进行测量，以观察疗效；或对同一批人群进行预防接种，以观察预防效果；或把实验对象配成对进行测定，比较其实验结果。
SAS 中采用MEANS 过程，计算出两样本观察的差值(如治疗前、后实验数据的差值)，再对该差值的均值进行t 检验。
3．两样本均值差异的显著性检验作两样本均值差异比较的两组原始资料各自独立，没有成对关系。
两组样本所包含的个数可以相等，也可以不相等。
每组观测值都是来自正态总体的样本。
设1X 与2X 为两样本的均值，1n 与2n 为两样本数，21s ，22s 为两样本方差，分两种情形，其数学模型为：(1)方差齐(相等)时：)/1/1(21221n n s x x t +-=)2/(])1()1[(212222112-+-+-=n n s n s n s(2)方差不齐时： 22212121//n s n s x x t +-=SAS 中采用TTEST 过程，先作方差齐性检验(F 检验)，然后根据方差齐(EQUAL)和方差不齐(UNEQUAL)输出t 值和P 值以及基本统计量。
sas第九章 t检验和方差分析
sas第九章 t检验和方差分析sas第九章t检验和方差分析第九章t检验和方差分析在科研中，我们往往就是根据样本之间的差异，回去推测其总体之间与否存有差异。
样本差异可能将就是由抽样误差所致，也可能将就是由本质的相同所致。
应用领域统计学方法去处置这类问题，称作“差异的显著性检验”。
若未知总体为正态分布，展开差异的显著性检验，称作“参数性检验”，sas中means、ttest、anova、glm等均属于此类检验；若未明总体原产，展开差异的显著性检验，称作“非参数性检验”，sas中使用npar1way过程。
第一节t检验9.1.1概述t检验是用于两组数据均值间差异的显著性检验。
它常用于以下场合：1．样本均值与总体(理论)均值差别的显著性检验检验所测得的一组连续资料是否抽样于均值已知的总体根据大量调查的结果或以往的经验，可以获得某事物的平均数(比如生理生化的正常值)，以此并作总体均值对待。
sas中采用means过程，计算出观察与总体均值的差值，再对该差值的均值进行t检验。
2.同一批对象实验前后差异的显著性检验(自身对照比较)或接合资料差异的显著性检验(接合比较检验)比如说，在医学研究中，我们常常对同一批病人化疗前后的某些生理生化指标(例如血压、体温等)展开测量，以观测疗效；或对同一批人群展开预防接种，以观测防治效果；或把实验对象硝酸锶对展开测量，比较其实验结果。
sas中采用means过程，计算出两样本观察的差值(如治疗前、后实验数据的差值)，再对该差值的均值进行t检验。
3．两样本均值差异的显著性检验作两样本均值差异比较的两组原始资料各自独立，没有成对关系。
两组样本所包含的个数可以相等，也可以不相等。
每组观测值都是来自正态总体的样本。
2设x1与x2为两样本的均值，n1与n2为两样本数，s12，s2为两样本方差，分后两种情形，其数学模型为：(1)方差齐(相等)时：t?x1?x2s(1/n1?1/n2)22s2?[(n1?1)s12?(n2?1)s2]/(n1?n2?2)(2)方差不齐时：t?x1?x2s/n1?s/n22122sas中采用ttest过程，先作方差齐性检验(f检验)，然后根据方差齐(equal)和方差不齐(unequal)输出t值和p值以及基本统计量。
如何用SPSSSAS进行t检验的运算
・经验与创新・如何用SPSS、SAS进行t检验的运算刘庆武1,张小清2,罗玉玲3,胡志艳4(1湘南学院预防医学教研室;2湘南学院生化教研室;3湘南学院计算机系;4郴州市卫生监督所,湖南郴州 423000)关键词:t检验;SPSS;S AS中图分类号:R195.1 文献标识码:B 文章编号:1672-9307(2004)04-0049-03 t检验是当前医学论文中使用较广的一种统计分析方法。
t检验主要用于单因素K≤2水平设计的定量资料差别的检验[1]。
t检验分析的条件是要求资料呈正态分布或近似正态分布,常见的设计类型有:当K=1时,被称为单组设计,欲进行统计分析时,必须提供“理论值或标准值”,即通常所说的样本统计量与总体参数差别的检验;当K=2时,常见的设计类型有配对设计(包括自身配对、同源配对和条件相近者配对设计三种类型,其分析方法相同)和成组设计两类,此时要求资料呈正态分布外还要求比较的两资料方差齐性。
当前,统计软件的运用,为统计分析提供了方便快捷的方法,本文拟通过手工计算、SPSS(Statistics Package for S ocial Science)和S AS (Statistical Analysis System)统计软件同时对教科书上的相应例子进行对比分析,以了解不同分析方法的特点,并克服对统计软件使用的“畏惧心理”。
1 举例例一、样本均数与总体均数比较的t检验[2]根据大量调查,已知某地成年男子脉搏均数为72次/分,现在该地邻近的山区随机调查了20名健康成年男子,测得其脉搏数值如下:75、74、72、74、79、78、76、69、77、76、70、73、76、71、78、77、76、74、79、77 (次/分)。
请据此推断山区成年男子的脉搏数是否与该地成年男子有所不同?例二、配对资料比较的t检验[3][例15-11]某医院在研究肾动脉成形术前后血液动力学改变中观察了10例病人手术前后的血压变化情况,其中舒张压变化情况见表1,试问手术前后舒张压有无变化?表1 手术前后舒张压变化情况患者编号舒张压(kPa)手术前手术后116.012.0212.013.3314.610.6413.312.0512.012.0612.010.6714.610.6814.614.6912.012.71013.313.3例三、两样本均数比较的t检验[3][例15-12]某克山病区测得11名急性克山病患者与13名健康人的血磷值(mm ol/L)如表2,试问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否相同?表2 11名急性克山病人与13名克山病区健康人血磷值(mm ol/L)急性克山病人编号血磷值(X1)克山病区健康人编号血磷值(X2)10.8410.542 1.0520.643 1.2030.644 1.2040.755 1.3950.766 1.5360.817 1.677 1.168 1.808 1.209 1.879 1.3410 2.0710 1.3511 2.1111 1.4812 1.5613 1.8794湘南学院学报(自然科学版) 2004年12月第6卷第4期作者简介:刘庆武(1963-),男,湖南衡阳人,教授。
用t检验比较多个均数犯Ⅰ类错误概率的SAS电脑实验
至 少有 一次 犯 Ｉ 错误 ， 多个均 数 比较犯 Ｉ 错误 。 类 则 类 ２ 用 ｔ 验进 行多 个均 数 比较所 犯 Ｉ 错 误 概率 ． 检 类
的理论 值 已知一 次 ｔ 验犯 Ｉ 错 误 的概 率 为 ， 一次 ｔ 检 类 则 检验 不犯 Ｉ 错误 的概 率为 １一 根 据 独 立事 件 概率 类 ， 的乘 法 原 则 Ｃ ，（ ４ ｋ ｋ—Ｉ／ ） ）２次 ｔ 验 均 不犯 Ｉ 错 误 检 类 的概 率 为 （ ） ” 则 ｋ ｋ一１ ／ ｉ— “ ， （ ） ２次 ｔ 验 中至 检
宜用 ｔ 检验 代替 ” 的教 学实 际 问题 ， 文 将从 Ｉ类错 误 本 的定义 出发 ， 多个 均数 比较 的 Ｉ 错误 进行 判定 ， 对 类 从 而给 出理论 上用 ｔ 检验 进行 多个 均 数 比较所 犯 Ｉ 错 类
少有 １次犯 Ｉ 错 误 的概 率 为 Ｉ一（ ） ” 即 类 ｉ— ， 用ｔ 检验进 行 多个 均数 比较 时犯 Ｉ类错 误 的概 率 为 １
Ｐ＞Ｏ， 不 能 拒绝 Ｈ ， 至少 有 一 次 ｔ 验 的结 果 为 Ｌ则 。若 检
的Ｓ ＡＳ电脑实 验如 下 ： 组数 为 ｋ各组 的样 本量 均为 设 ，
ｎ七 ， 个样本均来 自正态总体 Ｊ ， ） 抽样后共进行 Ｖ ， （ ｋ ｋ一１／ （ ）２次 ｔ 验 ， 验水 准定 为 ０ ０ ， 至少 有 一 检 检 ．５ 若
一
（ ） ｉ一 “ 一） 。假 定 ＝０ ０ ， ． ５ ｋ：５ 贝 ， ＵＩ一（ １一
＝ ． ０ ３＞ ＞ ． ５ ０４１ ００ 。
Ｏ “ Ｌ ）
３ Ｂ ｎｅｒｎ 校正 ． ｏ ｆｒ ｉ ｏ
SAS软件应用之 t检验
Cochran & Cox近似t检验
Cochran
& Cox的检验统计量为t′，因t′分布较 复杂，故常利用t分布计算其近似临界值。
t X1 X 2 S12 n1
2 S2 n2
, v1 n1 1, v 2 n2 1
例题
为了研究新药阿卡波糖胶囊的降血糖效果，
某医院用40名Ⅱ型糖尿病病人进行同期随机 对照试验。实验者将这些病人随机等分到实 验组（阿卡波糖胶囊）和对照组（拜唐苹胶 囊），分别测得试验开始前和8周后的空腹血 糖，算得空腹血糖下降值，能否认为该新药 阿卡波糖胶囊与拜唐苹胶囊对空腹血糖的降 糖效果不同？
方差分析概述
下面结合单个处理因素的情况介绍方差分析
的基本统计思想。将N个受试对象随机分为k （k≥2）组，分别接受不同的处理，第i组的 样本量为ni，第i处理组的第j个测量值用Xij表 示。方差分析的目的就是在H0:成立的条件下， 通过分析各处理组均数X i 之间差别大小，推 断k个总体均数间有无差别，从而说明处理因 素的效果是否存在。
例题
t X1 X 2 (n1 1)S12 (n2 1)S 22 1 1 ( ) n1 n2 2 n1 n2 X1 X 2 S12 S 22 n 2.065 2.625 3.06012 2.42052 20 0.642
确定P值，作出推断结论：查t界值表得P>0.50，所 以检验假设H0得以接受， 无统计学意义。尚不能 认为阿卡波糖胶囊组与拜唐苹胶囊组空腹血糖下降 效果不同。
t X1 X 2 1 1 S ( ) n1 n 2
2 c
X1 X 2
2 2 2 2 X ( X ) / n X ( X ) 1 1 2 2 / n2 1
如何利用SAS进行统计分析并自动将所需结果输出到数据集中(以T检验为例)
/**************************************************************** * 功能: 两样本T检验* 具体用途：本文档所提供的程序可用于进行T检验（T test）时将需要的结果自动一个* 数据集，包括平均值(mean)，标准差(sd)，样本量(sample size)，* T统计量，自由度以及P值(该P值是程序根据方差齐性检验结果自动选出来* 的。
)* 版权所有: * 日期: 20120314* 版本号: 1.0****************************************************************//************************************************* Function: Mock two sample T-test* Copy Right: * Date: 20120314* Edition: 1.0*************************************************//* Generate mock data */data Math;do i=1to30;Score=60.0+sqrt(81)* RANnor(1);Sex="Female";output;end;do i=31to60;Score=80.0+sqrt(10)* RANnor(1);Sex="Male";output;end;run;/*Find the names of output objects using the ODS Trace statement,this step can be omitted if you are familar with the name of output objects of T test*/ods trace on;proc ttest data=Math;var SCORE;class sex;run;ods trace off;/*Get Mean and SD */ods output Statistics=Mean1;proc ttest data=Math ;var score;class sex;run;ods output close;/*Get results of Variance Equality test(Folded)*/ods output Equality=EP;proc ttest data=Math ;var score;class sex;run;ods output close;/*Get P values of T test */ods output TTests=TP;proc ttest data=Math ;var score;class sex;run;ods output close;/*Keep Variable Class N Mean StdDev */DATA Mean(KEEP=Subject Variable Class N Mean StdDev );set Mean;where N GT 0;Subject="Math";RUN;/*Change the format of P vales*/DATA TP;format ProbT 10.8;set TP;Subject="Math";RUN;DATA EP(KEEP=Subject Variable ProbF );format ProbF 10.8;set EP;Subject="Math";RUN;/*Choose P value according to the Variances equality test */ PROC SORT DATA=EP;BY Subject;run;PROC SORT DATA=TP;BY Subject;run;DATA P;merge ep tp;by Subject;run;data p;set p;if ProbF <0.05 and Variances="Equal"then delete;else if ProbF >0.05 and Variances="Unequal"then delete; where ProbT>0;run;/*Combine Mean(SD) and P Value*/PROC SORT DATA=P;BY Subject;run;PROC SORT DATA=Mean;BY Subject;run;Data ALL(keep=Subject Variable Class N Mean StdDev tValue DF ProbT );retain Subject Variable Class N Mean StdDev tValue DF ProbT; MERGE MEAN P;BY Subject;RUN;。
SAS-两个独立样本t检验
作业
第9页，共9页。
14 2 18 2 20 2 15 2 22 2 24 2 21 2 25 2 27 2 23 2
proc univariate normal; class group; var x; run; proc ttest ; class group; var x;
run;
第5页，共9页。
正态性检验
第6页，共9页。
新药组： 24 36 25 14 26 34 23 20 15 19 常规药组： 14 18 20 15 22 24 21 25 27 23
第4页，共9页。
data aa; input x group @@; cards;
24 1 36 1 25 1 14 1 26 1 34 1 23 1 20 1 15 1 19 1
F=2.92,P=0.1258,提示两总体方差相等。
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结果解释：
• 正态性检验结果： w1=0.93988，P=0.551； w2=0.96219，P=0.8106； 提示两组资料均服从正态分布。
• 方差齐性检验结果： F=2.92,P=0.1258,提示两总体方差相等。
• t检验结果： t=1.02，P=0.3215，不拒绝H0 ，还不能认为 两组药物的疗效有差别。
两个独立样本t检验
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两个独立样本的t检验
应用条件： （1）观察值之间是独立的；
（2）每组观察值来自正态分布的总体；
（3）两个独立组的方差相等。
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掌握
• 注意两个独立样本资料的实验设计方法 • 区分配对设计和两个独立样本设计
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例
某医院用某新药与常规药物治疗婴幼儿贫血，将 20 名贫血患儿随机 等分两组，分别接受两种药物治疗，测得血红蛋白增加量(g/l)如下， 问新药与常规药物的疗效有无差别？
SAS系统和数据分析输入输出格式
第五课输入输出格式一、SAS数据集中变量的类型SAS共有两种类型的变量：●字符型变量━━以ASCII码存放，最大长度不超过200字符●数据型变量━━以浮点数存放，长度为8个字节SAS数据集的矩阵式结构要求每个观测的每个变量值都必须存在，因此如果某个数据值缺失，系统会自动补上一个缺失值。
对于数字型变量，这个值显示为一个点“.”，而对于字符型变量，这个值显示为空格。
二、输入和输出格式SAS数据集的数据值的内部存放格式并不一定与该数据值的输入和输出格式一致，这取决于SAS的两个重要功能：输入格式（Informats）和输出格式（Formats）。
输入格式指示SAS 系统如何读入数据，而输出格式指示SAS系统如何输出数据。
它们的一般形式如下：●输入格式：<$>informat<w>.<d>●输出格式：<$>format<w>.<d>其中，$符号指示这是个字符输入输出格式，没有$符号表示是数值输入输出格式；Informat 是一个输入格式的名字，format是一个输出格式的名字；w是宽度值，对许多输入输出格式这个值是输入输出数据的列数；d在数值输入输出格式中是小数部分的长度；点“.”是所有输入输出格式中必须包含的分隔符，作为名字的一部分。
如果在格式中省略w和d值，SAS 系统使用缺省的值。
在SAS系统6.12版本中有五类输入格式，字符输入格式共有14种，数值输入格式共有35种；四类输出格式，字符输出格式共有13种，数值输出格式共有41种。
三、日期时间值在SAS系统中的存储当变量的值表示日期、时间和日期时间时，在这种特殊的情况下，用户还需了解日期时间值在SAS系统中是怎样被存储的。
SAS系统存储日期值为：●1960年1月1日和这个日期之间的天数例如，1962年3月8日被存储为797（即366+365+31+28+7），1958年10月1日被存储为－457（即－365－31－30－31）。