第4章SAS的基本统计分析功能

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1、第4章SAS的基本统计分析功能前面我们已经看到了SAS的编程计算、数据管理能力、数据汇总、数据探索分析能力。这一章我们讲如何用SAS进行基本的统计检验、线性回归、方差分析等基本统计分析。我们既使用SAS语言编程，也使用SAS/INSIGHT的菜单界面。§4.1一些单变量检验问题对单个变量，我们可能需要作正态性检验、两独立样本均值相等的检验、成对样本均值相等的检验。4.1.1正态性检验在PROCUNIVARIATE语句中加上NORMAL选项可以进行正态性检验。例如，我们要检验SASUSER.GPA中GPA是否服从正态

2、分布，只要用如下UNIVARIATE过程：procunivariatedata=sasuser.gpanormal;vargpa;run;结果（部分）如下：UnivariateProcedureVariable=GPACollegeGradePointAverageMoments…………W:Normal0.951556Pr200

3、0时用KolmogorovD统计量。我们可以看到，p值很小，所以在0.05水平（或0.10水平）下应拒绝零假设，即认为GPA分布非正态。在SAS/INSIGHT中为了检验GPA的分布，先选"Analyze

4、Distribution"菜单打开GPA变量的分布窗口，然后选"Curves

5、TestforDistribution"菜单。除了可以检验是否正态分布外还可以检验是否对数正态、指数分布、Weibull分布。4.1.2两独立样本的均值检验假设我们有两组样本分别来自两个独立总体，需要检验两个总体的均值或中心位置是否一样

6、。如果两个总体都分别服从正态分布，而且方差相等，可以使用两样本t检验过程TTEST。比如，我们要检验SASUSER.GPA数据集中男生和女生的SATM分数是否具有相等的平均值，只要用如下程序：procttestdata=sasuser.gpa;classsex;varsatm;run;过程中用CLASS语句指定分组变量，用VAR语句指定要比较的变量。结果如下：TTESTPROCEDUREVariable:SATMMathSATScoreSEXNMeanStdDevStdError------------------

7、-----------------------------------------------------------Female145611.7724137984.020561716.97752786Male79565.0253164682.929375999.33028376VariancesTDFProb>

8、T

9、---------------------------------------Unequal4.0124162.20.0001Equal3.9969222.00.0001ForH0:Variances

10、areequal,F'=1.03DF=(144,78)Prob>F'=0.9114结果有三个部分：两个总体的SATM简单统计量，两样本均值的检验，以及两样本方差是否相等的检验。标准的两样本t检验要求两总体方差相等，所以第三部分结果检验两样本方差是否相等。如果检验的结果为相等，则可使用精确的两样本t检验，看第二部分结果的Equal那一行。如果方差检验的结果为不等，则只能使用近似的两样本t检验，看第二部分结果的Unequal那一行。这里我们看到方差检验的p值为0.9114不显著，所以可以认为方差相等，所以我们看Equa

11、l行，p值为0.0001在0.05水平下是显著的，所以应认为男、女生的SATM分数有显著差异，女生分数要高。上面的检验中对立假设是羇riables"改变量名），然后对此差值变量选"Analyze

12、Distribution"，选"Tables

13、LocationTests"并选中t检验、符号检验和符号秩检验即可在分布窗口显示结果。§4.2回归分析本节先讲述如何用SAS/INSIGHT进行曲线拟合，然后进一步讲如何用SAS/INSIGHT进行线性回归，简单介绍SAS/INSIGHT的广义线性模型拟合，最后介绍如何用编程进

14、行回归分析。4.2.1用SAS/INSIGHT进行曲线拟合图1身高对体重的散点图及回归直线两个变量Y和X之间的相关关系经常可以用一个函数来表示，一元函数可以等同于一条曲线，实际工作中经常对两个变量拟合一条曲线来近似它们的相关关系。最基本的"曲线"是直线，还可以用多项式、样条函数、核估计和局部多项式估计。其模型可表示为例如，我们要研究SASUSER.CLASS