均向量多元統(tǒng)計分析

均向量多元統(tǒng)計分析第1頁，共18頁，2023年，2月20日，星期四統(tǒng)計推斷

兩組：t檢驗/F檢驗一元：均數(shù)的統(tǒng)計推斷（兩者等價＝F）

多組：F檢驗兩組：檢驗/檢驗多元：均向量的統(tǒng)計推斷（兩者等價＝多組：檢驗第2頁，共18頁，2023年，2月20日，星期四內容：多元配對設計的均向量檢驗多元成組設計兩樣本的均向量比較多元成組設計的方差分析（MANOVA）多元區(qū)組設計的方差分析（MANOVA）多元析因設計的方差分析（MANOVA）第3頁，共18頁，2023年，2月20日，星期四復習假設檢驗的三大步驟：①建立檢驗假設，確定檢驗水準；

②計算檢驗統(tǒng)計量；（用SAS完成）③確定p值，作出統(tǒng)計推斷。第4頁，共18頁，2023年，2月20日，星期四SAS的步驟

①數(shù)據(jù)步（data步）：略②過程步（proc步）Ttest（一元均數(shù)的比較）anova（多元均向量的比較）

第5頁，共18頁，2023年，2月20日，星期四SAS中ANOVA過程Procanova;*class

分類變量名列表;

分別按指定的變量分組

*model因變量列表=自變量效應列表;

連續(xù)型數(shù)值變量分類變量*manova

h=效應變量名;

選項manova用于模型為多個因變量（即多元方差分析時）“h=”作用在于規(guī)定F檢驗的效應為g1…gn有無統(tǒng)計差異

means自變量效應列表;分別對計算自變量效應所對應的因變量的均值（其結果是單變量）

Run;

*:表示anova過程必須的語句。第6頁，共18頁，2023年，2月20日，星期四1、多元配對設計的均向量檢驗(2組)

見教材P9例2.1

①分別對三個指標IgG、IgA、IgM做單因素的均數(shù)檢驗（配對t檢驗）（其結果見p10表2.2）

②對治療前后免疫球蛋白（三個指標為一個綜合）差異分析（多元檢驗與檢驗）

SAS程序見p274例2.1第7頁，共18頁，2023年，2月20日，星期四例2.1的程序title

'多元配對T檢驗';dataexample2_1;inputIDIgGIgAIgMgroup@@;cards;118102462921116541962432217442132861215682082722...........................1416992362661141543205262215173320230811516841972882;proc

anova;classIDgroup;modelIgGIgAIgM=IDgroup;manova

h=IDgroup;run;1：治療前組2：治療后組第8頁，共18頁，2023年，2月20日，星期四改進的例2.1的程序title

'多元配對T檢驗';dataexample2_1;inputIDIgGIgAIgMgroup@@;cards;118102462921116541962432217442132861215682082722...........................1416992362661141543205262215173320230811516841972882;proc

anova;classIDgroup;modelIgGIgAIgM=IDgroup/NOUNI;manova

h=IDgroup;run;表示不輸出各效應變量的單變量分析結果第9頁，共18頁，2023年，2月20日，星期四2、多元成組設計兩樣本的均向量比較見教材P11例2.2①A、B兩組患者貧血程度是否有差異（兩個指標為一個綜合差異分析）（多元檢驗與檢驗）SAS程序見p275例2.2第10頁，共18頁，2023年，2月20日，星期四例2.2的程序TITLE

"多元T檢驗";dataexample2_2;inputx1x2group@@;cards;3.921014.82702......5.518015.131022.920013.33001;proc

ttest;classgroup;varx1x2;run;proc

anova;classgroup;modelx1x2=group/NOUNI;manova

h=group;run;1：A組2：B組第11頁，共18頁，2023年，2月20日，星期四3、多元成組設計的方差分析（MANOVA）見教材P12例2.3①A、B、C三組患者貧血程度是否有差異（兩個指標為一個綜合差異分析檢驗SAS程序見p276例2.3第12頁，共18頁，2023年，2月20日，星期四title

"多元方差分析：成組設計";dataexample2_3;inputx1x2group@@;cards;3.921014.827024.42503...............2.426015.522023.731033.624014.329025.518015.131022.920013.33001;proc

anova;classgroup;modelx1x2=group;manova

h=group/printh

printe

summary;

meansgroup/snk;run;

例2.3的程序打印“h=“規(guī)定的group效應的檢驗SSCP矩陣H打印誤差SSCP矩陣E，還打印出相應的偏相關矩陣產(chǎn)生每個因變量的單因素方差分析第13頁，共18頁，2023年，2月20日，星期四4、多元區(qū)組設計的方差分析（MANOVA）見教材P15例2.4①療前、溶后10分鐘、溶后20分鐘三組血壓程度是否有差異（兩個指標為一個綜合差異分析檢驗SAS程序見p276例2.4第14頁，共18頁，2023年，2月20日，星期四例2.4的程序title

'多元方差分析區(qū)組設計';dataexamp2_4;inputabx1x2@@;cards;111208112120811312080211166822138842310870.................91176119921501009314892101148941021538310315085;proc

anova;classab;modelx1x2=ab/nouni;manova

h=ab/printh

printe;meansab;run;a：區(qū)組b：治療時間組第15頁，共18頁，2023年，2月20日，星期四5、多元析因設計的方差分析（MANOVA）見教材P15例2.4，是一個兩因素的析因分析如下：水平：低Zn、高ZnA

指標：、、、因素水平：低VitA、中VitA、高VitAB第16頁，共18頁，2023年，2月20日，星期四作業(yè)：多元樣本均向量與均向量的比較見教材P232，習題2－120例樣本的汗水（、、）的均向量是否來自已知總體均向量即？(一元：樣本均數(shù)與總體均數(shù)的比較：的均數(shù)?)

、、的總體均向量？SAS程序見P252的練習2.1第17頁，共18頁，2023年，2月20日，星期四練習2.1的程序dataex2_1;inputx1x2x3@@;y1=x1-4;y2=x2-50;y3=x3-10;cards;3.748.5