SAS和SPSS在科研中的一些應(yīng)用

SAS和SPSS在科研中的一些應(yīng)用李壽田shtli2008@常用的統(tǒng)計(jì)軟件的介紹：SAS(StatisticalAnalysisSystem)SPSS(StatisticalPackageforSocialScience)S-PlusStataStatisticaDPS(DataProcessingSystem)-國(guó)產(chǎn)統(tǒng)計(jì)軟件1、SAS真正的巨無(wú)霸，國(guó)際上標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)軟件和最權(quán)威的組合式統(tǒng)計(jì)軟件，現(xiàn)版本為SAS9.1.3優(yōu)缺點(diǎn)：完備的數(shù)據(jù)存取、管理、分析和顯示功能應(yīng)用于各行各業(yè)，特別是自然科學(xué)研究(SCI文章)人機(jī)對(duì)話(huà)界面相當(dāng)?shù)牟挥押弥饕跃幊虨橹鳎瑢W(xué)習(xí)有困難說(shuō)明書(shū)內(nèi)容相當(dāng)?shù)凝嫶?，學(xué)習(xí)也有困難VeryExpensiveforSomebody(notforme)統(tǒng)計(jì)軟件中的貴族，現(xiàn)版本為SPSS14.0優(yōu)缺點(diǎn)：人機(jī)對(duì)話(huà)界面相當(dāng)?shù)挠押?所有統(tǒng)計(jì)軟件中最好的)與Word兼容存在一定的問(wèn)題國(guó)內(nèi)使用群體非常的廣泛，主要用于市場(chǎng)調(diào)研行業(yè)Easytolearn(foreverybody)2、SPSS優(yōu)缺點(diǎn)：極為強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)和繪圖功能應(yīng)用上以理論研究和統(tǒng)計(jì)建模為主需要有較好的數(shù)理統(tǒng)計(jì)背景對(duì)編程能力要求極高3、S-Plus優(yōu)缺點(diǎn)：軟件小巧，繪圖美觀，統(tǒng)計(jì)分析能力極強(qiáng)數(shù)據(jù)接口差，不提供對(duì)話(huà)框界面，命令行式操作需要有較好的數(shù)理統(tǒng)計(jì)背景對(duì)編程能力要求極高4、Stata優(yōu)點(diǎn)：平臺(tái)操作，全屏幕直接寫(xiě)屏方式操作，操作簡(jiǎn)便。強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)模型模擬功能EasytolearnforChinesePeople5、DPS主要內(nèi)容第一部分、SAS和SPSS基礎(chǔ)第二部分、描述統(tǒng)計(jì)分析第三部分、均值比較與T檢驗(yàn)第四部分、非參數(shù)檢驗(yàn)第五部分、方差分析第六部分、相關(guān)及回歸分析第七部分、主成分分析第八部分、聚類(lèi)分析第一部分、SAS和SPSS基礎(chǔ)1、SAS和SPSS的安裝和破解：鄭重聲明：所有軟件和破解方法均來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)，并均以使用為目的，如果你在使用過(guò)程中出現(xiàn)問(wèn)題，對(duì)此所造成的損失，本人概不負(fù)責(zé)??！1.1、SAS8.2軟件的安裝：安裝時(shí)，將setinit.sss放到setupdisk\sas\core\sasinst下,將系統(tǒng)時(shí)間調(diào)到setinit.sss中expire='23Feb2002'指定的時(shí)間前。安裝完后時(shí)間破解：方法一：將SAS8.2Patcher.exe放到sashost.dll所在的目錄（ProgramFiles\SASInstitute\SAS\V8）下，運(yùn)行即可。最好將sashost.dll備份一個(gè)。方法二：將SYDAY目錄中的SYDAY.exe、COMDLG32.OCX和sas.txt放到ProgramFiles\SASInstitute\SAS\V8目錄下，再在桌面上建立一個(gè)快捷方式，目標(biāo)是：“C:\ProgramFiles\SASInstitute\SAS\V8\SYDAY.exe”C:\ProgramFiles\SASInstitute\SAS\V8\sas.txt。方法三：使用破解目錄下的sashost.dll。1.2、SPSS13.0軟件的安裝：Whensetuppromptsforserialnumber,enteranythingyoulike.Afterinstall,overwritethefile"lservrc"intheinstalledprogramdirectorywiththeonelocatedin\CRACKEnjoyit!datashtli;inputxy;cards;1115612134212004648020198;procmeans;varxy;run;DatastepProcstep2、SAS初級(jí)知識(shí)：2.1、數(shù)據(jù)步：data語(yǔ)句：數(shù)據(jù)步的開(kāi)始，命名將要?jiǎng)?chuàng)建的SAS數(shù)據(jù)集；input語(yǔ)句：讀入由語(yǔ)句指定的數(shù)據(jù)列，為相應(yīng)的數(shù)據(jù)域定義變量名，確定變量的讀入模式；cards或datalines語(yǔ)句：直接輸入數(shù)據(jù)，標(biāo)志著數(shù)據(jù)塊的開(kāi)始；infile語(yǔ)句：從外部文件讀入(純文本形式的)數(shù)據(jù)（必須出現(xiàn)在input語(yǔ)句之前）@@表示數(shù)據(jù)可以在一行里連續(xù)讀入，直到本行結(jié)束后，再轉(zhuǎn)到下一行繼續(xù)讀入，直到分號(hào)結(jié)束。去掉@@，則每行只能讀入兩個(gè)數(shù)據(jù)，即一個(gè)x和一個(gè)y，然后再轉(zhuǎn)到下一行繼續(xù)讀入。title'myfirstsasprogram';/*指定標(biāo)題內(nèi)容*/datashtli;/*建立臨時(shí)數(shù)據(jù)集WORK.shtli*/inputxy@@;/*輸入的變量x,y，并是連續(xù)輸入*/cards;/*直接輸入數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)塊開(kāi)始*/1214202114161315/*數(shù)據(jù)塊*/;/*數(shù)據(jù)塊結(jié)束*/procprint;/*顯示數(shù)據(jù)集內(nèi)容*/run;/*程序結(jié)束*/OBSXY

11214220213141641315

2.1.1、數(shù)據(jù)的直接輸入dataa;

inputx@;

inputy@@;

cards;

12345678910

12345678910

12345678910

12345678910

12345678910

12345678910

;

run;dataa;

inputxy@@;

cards;

12345678910

12345678910

12345678910

12345678910

12345678910

12345678910

;

run;dataa;

inputxy@;

cards;

12345678910

12345678910

12345678910

12345678910

12345678910

12345678910

;

run;dataa;

inputxy;

cards;

12345678910

12345678910

12345678910

12345678910

12345678910

12345678910

;

run;dataa;

inputx;

inputy;

cards;

12345678910

12345678910

12345678910

12345678910

12345678910

12345678910

;

run;dataa;

inputx@;

inputy;

cards;

12345678910

12345678910

12345678910

12345678910

12345678910

12345678910

;

run;dataa;

inputx@;

inputy@;

cards;

12345678910

12345678910

12345678910

12345678910

12345678910

12345678910

;

run;首先將數(shù)據(jù)建成純文本數(shù)據(jù)文件，然后再利用infile語(yǔ)句讀入title'myfirstsasprogram';/*指定標(biāo)題的內(nèi)容*/datashtli;/*建立臨時(shí)數(shù)據(jù)集WORK.shtli*/infile'E:\SASLessons\outfile.txt';

/*指定純文本格式的外部數(shù)據(jù)文件名*/inputxy@@;/*輸入的變量為xy，并且是連續(xù)輸入*/procprint;/*顯示數(shù)據(jù)集的內(nèi)容*/run;/*程序結(jié)束*/2.1.2、外部文件的讀入OBSXY112142202131416413152.2、程序步：程序步總是以一個(gè)proc語(yǔ)句開(kāi)始，后面緊跟著程序步名。一般格式為：Proc過(guò)程名[DATA=數(shù)據(jù)集名][選項(xiàng)]；[Var

變量序列]；/*按用戶(hù)需要指定分析的變量*/[Where條件表達(dá)式]；/*用于給定條件的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析*/[Model因變量=自變量列表/選項(xiàng)]

/*建模過(guò)程中指定模型的形式*/[By變量序列]；/*指定一個(gè)或幾個(gè)分組變量*/……Run；/*過(guò)程步一般以run語(yǔ)句結(jié)束*/2、SPSS初級(jí)知識(shí)：數(shù)據(jù)編輯窗口(DataEditor)：功能：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行定義、錄入、修改和管理等操作組成：窗口主菜單、工具欄、數(shù)據(jù)編輯區(qū)和狀態(tài)顯示區(qū)SPSS運(yùn)行時(shí)打開(kāi)，只能有一個(gè)，且運(yùn)行過(guò)程中無(wú)法關(guān)閉統(tǒng)計(jì)分析均針對(duì)窗口中的數(shù)據(jù)進(jìn)行窗口中的數(shù)據(jù)以*.sav存盤(pán)輸出窗口(Viewer)：功能：SPSS統(tǒng)計(jì)分析報(bào)表及圖形輸出窗口組成：窗口主菜單、工具欄、結(jié)果顯示區(qū)和狀態(tài)顯示區(qū)第一次分析時(shí)打開(kāi)，可有多個(gè)且可切換，可關(guān)閉狀態(tài)顯示區(qū)里的“!”表示當(dāng)前輸出窗口窗口中的內(nèi)容以*.spo存盤(pán)數(shù)據(jù)分析的一般步驟：建立SPSS數(shù)據(jù)文件定義數(shù)據(jù)文件結(jié)構(gòu)錄入、修改和編輯待分析的數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析前的數(shù)據(jù)預(yù)處理統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果的說(shuō)明和解釋數(shù)據(jù)和分析結(jié)果的保存第二部分、描述統(tǒng)計(jì)分析例1、某群雞一年中各月的產(chǎn)蛋量記錄如下：月份產(chǎn)蛋量月份產(chǎn)蛋量118724220825321925422102552311266231226計(jì)算該年度的月平均產(chǎn)蛋數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)、最大值和最小值。datashtli;inputmonth$egg@@;cards;118220321422523623724825925102511261226;procmeansmeanstdcvmaxmin;run;1.1、SAS的means過(guò)程TheSASSystem19:16Friday,April16,200615TheMEANSProcedureAnalysisVariable:eggCoeffofMeanStdDevVariationMaximumMinimum-------------------------------------------------------------------------------------------------23.16666672.516611510.863071126.000000018.0000000-------------------------------------------------------------------------------------------------1.2、SPSS過(guò)程AnalyzeDescriptiveStatisticsDescriptivesAnalyzeDescriptiveStatisticsFrequencies這兩個(gè)過(guò)程分析的結(jié)果中沒(méi)有CV(變異系數(shù))這一項(xiàng)，要計(jì)算變異系數(shù)：CV=標(biāo)準(zhǔn)差*100%/平均數(shù)例2、現(xiàn)用玉米、麥麩、豆餅、魚(yú)粉、高梁、葉粉、骨粉和食鹽8種原料為某階段的生長(zhǎng)豬配制基礎(chǔ)日糧，各原料在日糧中所占的比例以及消能和粗蛋白含量如下：指標(biāo)玉米麥麩豆餅魚(yú)粉高梁葉粉骨粉食鹽比例61.512.5123.0820.70.3消化能350524663253312328131300//粗蛋白7.7913.740.261.37.2417//試計(jì)算所配制的日糧的消化能和粗蛋白含量。（注：這也是一個(gè)計(jì)算加權(quán)平均數(shù)的例子，日糧中消化能和粗蛋白的含量實(shí)際就是各種原料消化能和粗蛋白含量以其各自在日糧中的比例為加權(quán)系數(shù)的加權(quán)平均數(shù)。）datashtli;inputcontent$rateenergyrawprotein@@;cards;161.535057.7912.5246613.712325340.23312361.3828137.2421300170.7000.300;procmeans;varenergyrawprotein;/*指明分類(lèi)變量為energy和rawprotein*/weightrate;/*以某一原料所占的比例為加權(quán)變量*/

run;2.1、SAS的means過(guò)程TheSASSystem19:16Friday,April16,200617TheMEANSProcedureVariableNMeanStdDevMinimumMaximum-----------------------------------------------------------------------------------------------energy83198.922110.0103505.00rawprotein814.085550050.5693528061.3000000-----------------------------------------------------------------------------------------------2.2、SPSS過(guò)程AnalyzeDescriptiveStatisticsDescriptivesDataWeightCaseUnivariate過(guò)程又稱(chēng)為單變量分析過(guò)程，可提供單個(gè)變量的詳細(xì)描述及其分布類(lèi)型的檢驗(yàn)，與Means過(guò)程相比，過(guò)程側(cè)重于對(duì)單個(gè)變量進(jìn)行分布類(lèi)型的描述（當(dāng)然也可以進(jìn)行t檢驗(yàn)過(guò)程）。3.1、SAS的Univariate過(guò)程例3、有人抽測(cè)了12頭奶牛的305天的產(chǎn)奶量，具體數(shù)據(jù)如下：牛號(hào)產(chǎn)奶量154802637036310451805509066390756008605095380105360116420127760datashtli;inputnumber$x@@;cards;154802637036310451805509066390756008605095380105360116420127760;procunivariatenormalplot;/*檢驗(yàn)資料是否服從正態(tài)分布并作圖*/varx;run;Moments(基本統(tǒng)計(jì)數(shù))N(樣本數(shù))12SumWeights(權(quán)系數(shù)之和)12Mean(平均數(shù))5949.16667SumObservations(總和)71390StdDeviation(標(biāo)準(zhǔn)差)760.11313Variance(方差)577771.97Skewness(偏度系數(shù))1.149234Kurtosis(峰度系數(shù))1.66491061USS(觀察值平方和)431066500CSS(離均差平方和)6355491.67CV(變異系數(shù))12.7768StdErrorMean(標(biāo)準(zhǔn)誤)219.42576Range(極差)2670Student'st(檢驗(yàn)均數(shù)為0的T值)t27.11244Pr>|t|(H0假設(shè)下T檢驗(yàn)概率)<.0001Sign(檢驗(yàn)中位數(shù)為0的符號(hào)統(tǒng)計(jì)量)M6Pr>=|M|(H0假設(shè)下不小于|M|的概率)0.0005SignedRank(符號(hào)秩)S39Pr>=|S|(H0假設(shè)下不小于|S|的概率)0.0005TestsforNormality正態(tài)性檢驗(yàn)Test--Statistic--------pValue------Shapiro-WilkW0.878767Pr<W0.0845Kolmogorov-SmirnovD0.184485Pr>D>0.1500Cramer-vonMisesW-Sq0.079701Pr>W-Sq0.1969Anderson-DarlingA-Sq0.550287Pr>A-Sq0.1269當(dāng)樣本數(shù)n≤2000時(shí)，應(yīng)選用Shapiro-Wilk的W檢驗(yàn)，W值愈大，P值愈大，表明資料愈服從正態(tài)分布。當(dāng)樣本數(shù)n>2000時(shí)，應(yīng)用選用Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)，D值愈大，P值愈小，表明資料不服從正態(tài)分布。NormalProbabilityPlot7750+*+++++|+++++++|++++++|*+*+*++**|++++*+5250+*+*++*++**+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-2-10+1+2Quantiles(Definition5)(分位數(shù))100%Max(最大值)776099%(99%分位數(shù))776095%(95%分位數(shù))776090%(90%分位數(shù))642075%Q3(75%分位數(shù))638050%Median(中位數(shù))582525%Q1(25%分位數(shù))537010%(10%分位數(shù))51805%(5%分位數(shù))50901%(1%分位數(shù))50900%Min(最小值)5090ExtremeObservations(極端值)----Lowest--------Highest---(最低值)(最高值)ValueObsvalueObs509056310351804637025360106390653809642011548017760123.2、SPSS過(guò)程AnalyzeDescriptiveStatisticsExploreDependent產(chǎn)奶量第三部分、均值比較與T檢驗(yàn)t檢驗(yàn)是假設(shè)檢驗(yàn)中最常用的方法之一，主要用于兩組（兩個(gè)樣本）數(shù)值變量資料的比較（即均數(shù)差異的顯著性檢驗(yàn)）。t檢驗(yàn)的應(yīng)用條件有：獨(dú)立隨機(jī)樣本（樣本從總體中隨機(jī)抽取，且相互獨(dú)立）資料的正態(tài)性（樣本來(lái)自正態(tài)分布的總體）方差齊性（兩樣本均數(shù)比較中，兩樣本方差相等）可比性（研究對(duì)象性質(zhì)和實(shí)驗(yàn)條件等相近或相等）

根據(jù)試驗(yàn)設(shè)計(jì)的不同，又可將兩個(gè)樣本均數(shù)差異的顯著性檢驗(yàn)分為三種：樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較的t檢驗(yàn)配對(duì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)非配對(duì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)1、二組均數(shù)的差異顯著性檢驗(yàn)根據(jù)以往大量的調(diào)查或多次實(shí)驗(yàn)結(jié)果所得的平均數(shù)或某些標(biāo)準(zhǔn)值，以檢驗(yàn)所得的樣本均數(shù)與該總體均數(shù)的差異是否顯著。在SAS系統(tǒng)中，樣本均數(shù)與總體均數(shù)間的差異顯著性檢驗(yàn)是通過(guò)Means過(guò)程來(lái)完成的。例1：隨機(jī)抽測(cè)某品種7頭母牛體高，測(cè)得的數(shù)據(jù)(cm)為137、133、136、129、133、130、131。根據(jù)歷年觀察記載，該品種成年母牛體高總體均數(shù)平均數(shù)為131cm。試檢驗(yàn)所得的樣本平均數(shù)與總體平均數(shù)差異是否顯著？datashtli;inputx@@;y=x-131;cards;137133136129133130131;procmeansmeanstdstderrtprt;vary;run;1.1、樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較的t檢驗(yàn)(SAS過(guò)程)datashtli;inputx@@;y=x-131;cards;137133136129133130131;procunivariatenormalplot;vary;run;

Means過(guò)程MeanStdDevStdErrortValuePr>|t|（平均數(shù)）（標(biāo)準(zhǔn)差）（標(biāo)準(zhǔn)誤）（t值）（概率）--------------------------------------------------------------------------------1.71428572.98408481.12787801.520.1793--------------------------------------------------------------------------------上述結(jié)果，T=1.52，P=0.1793>0.05，表明樣本均數(shù)與已知總體平均數(shù)差異不顯著，可以認(rèn)為該樣本是來(lái)自成年牛體高平均數(shù)131cm的總體，即該品種成年母牛體高未發(fā)生實(shí)質(zhì)性的改變。

Univariate過(guò)程Test-Statistic--------pValue-------Student‘stt1.519921Pr>|t|0.1793SignM1Pr>=|M|0.6875SignedRankS6.5Pr>=|S|0.2500

TestsforNormalityTest--Statistic----------pValue--------Shapiro-WilkW0.939582Pr<W0.6350Kolmogorov-SmirnovD0.176147Pr>D>0.1500Cramer-vonMisesW-Sq0.038395Pr>W-Sq>0.2500Anderson-DarlingA-Sq0.245734Pr>A-Sq>0.25001.2、樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較的t檢驗(yàn)(SPSS過(guò)程)SPSS均值比較及檢驗(yàn)過(guò)程：Means：計(jì)算指定變量的綜合描述統(tǒng)計(jì)量(要有分組變量)One-SampleTTest：?jiǎn)螛颖綯檢驗(yàn)檢驗(yàn)單變量均值是否與給定常數(shù)之間存在差異(本例就屬于這一類(lèi)型)Independent-SampleTTest：獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)兩獨(dú)立樣本數(shù)據(jù)的均值是否來(lái)自同一總體Paired-SampleTTest：配對(duì)樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)兩相關(guān)樣本是否來(lái)自具有相同均值的總體One-WayAnova：一元方差分析(下一章介紹)

檢驗(yàn)幾個(gè)獨(dú)立的組是否來(lái)自均值相同的總體AnalyzeCompareMeansOne-SampleTestVariable(s)體高TestValue131同一受試對(duì)象處理前后的數(shù)據(jù)（推斷處理前后對(duì)受試對(duì)象有無(wú)作用）同一受試對(duì)象兩個(gè)部位的數(shù)據(jù)同一樣品用兩種方法（儀器）檢驗(yàn)的結(jié)果配對(duì)的兩個(gè)受試對(duì)象分別接受兩種處理后的數(shù)據(jù)（后三種是推斷兩種處理有無(wú)顯著差異）配對(duì)設(shè)計(jì)就是先按配對(duì)的要求將試驗(yàn)單位兩兩配對(duì)，然后將配對(duì)成對(duì)子的兩個(gè)試驗(yàn)單位隨機(jī)地分配到兩個(gè)處理組中，主要有四種類(lèi)型。在SAS系統(tǒng)中，配對(duì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)是用Means過(guò)程來(lái)實(shí)現(xiàn)的。2.1、配對(duì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)(SAS過(guò)程)例2、在比較國(guó)產(chǎn)與進(jìn)口的背膘測(cè)定儀時(shí)，對(duì)14頭活體肥豬的背膘進(jìn)行了測(cè)定，其資料如下（單位：mm）：試比較兩種測(cè)膘儀測(cè)定的結(jié)果有無(wú)顯著差異。datashtli;inputxy@@;d=x-y;cards;32434044273037343230353128264326404241404142354349373443;procmeansmeanstd;varxy;procmeansmeanstdstderrtprt;vard;run;datashtli;inputxy@@;d=x-y;cards;32434044273037343230353128264326404241404142354349373443;procunivariatenormal;vard;probplot;run;VariableMeanStdDev變量平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差-------------------------------------------------x36.71428576.0565104y36.50000006.7794940-------------------------------------------------AnalysisVariable:d分析變量：dMeanStdDevStdErrortValuePr>|t|平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)誤t值概率------------------------------------------------------------------------0.21428577.65786242.04664980.100.9182------------------------------------------------------------------------means分析結(jié)果TestsforLocation:Mu0=0Test-Statistic------pValue------Student'stt0.104701Pr>|t|0.9182SignM0Pr>=|M|1.0000SignedRankS-1Pr>=|S|0.9645TestsforNormalityTest--Statistic--------pValue------Shapiro-WilkW0.945103Pr<W0.4876Kolmogorov-SmirnovD0.16767Pr>D>0.1500Cramer-vonMisesW-Sq0.050675Pr>W-Sq>0.2500Anderson-DarlingA-Sq0.335103Pr>A-Sq>0.2500Univariate分析結(jié)果2.2、配對(duì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)(SPSS過(guò)程)AnalyzeCompareMeansPaired-SamplePairedVariables國(guó)產(chǎn)進(jìn)口非配對(duì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)，又稱(chēng)為成組設(shè)計(jì)，是將試驗(yàn)單位隨機(jī)地分成兩組，在這種試驗(yàn)設(shè)計(jì)中，兩組的試驗(yàn)單位相互獨(dú)立。非配對(duì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)可用TTest過(guò)程來(lái)完成。例3、為比較甲、乙兩種飼料對(duì)豬的飼養(yǎng)效果，并對(duì)其日增重進(jìn)行了記錄，數(shù)據(jù)如下，試檢驗(yàn)甲、乙兩種飼料對(duì)育肥豬日增重的影響是否有顯著差異。datashtli;inputx$y@@;cards;16001753166016301654166417101685270527002710269526502685;procttest;classx;vary;run;3.1、非配對(duì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)(SAS過(guò)程)甲乙600705753700660710630695654650664685710685第一部分Statistics兩組樣本描述統(tǒng)計(jì)量的值（樣本數(shù)、平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等）LowerCLUpperCLLowerCLUpperCLVariablexNMeanMeanMeanStdDevStdDevStdDevStdErry18630.03669.5708.9731.21747.21496.09316.693y26667.98690.83713.6913.59221.77553.4078.8898yDiff(1-2)-66.87-21.3324.20827.75338.70363.88820.902第二部分：兩組樣本所在總體方差相等和不相等時(shí)的t檢驗(yàn)結(jié)果T-TestsVariableMethodVariancesDFtValuePr>|t|yPooledEqual12-1.020.3276ySatterthwaiteUnequal10.4-1.130.2847第三部分：方差齊性（即總體方差相等或不相等）檢驗(yàn)EqualityofVariancesVariableMethodNumDFDenDFFValuePr>FyFoldedF754.700.1074對(duì)于本例而言，兩總體方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果為F'=4.70，P=0.1074>0.05，說(shuō)明兩總體的方差是相等的，因此應(yīng)選擇用方差相等時(shí)的t檢驗(yàn)結(jié)果，即T=-1.02，P=0.3276>0.05，表明這兩種飼料對(duì)育肥豬日增重的影響沒(méi)有顯著差異，即兩種飼料對(duì)育肥豬增重效果的影響是一樣的。3.2、非配對(duì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)(SPSS過(guò)程)AnalyzeCompareMeansIndependentTestvariable(s)增重groupingvariablegroup12例4、為了了解某糧田土壤肥力的變化情況，1998年和1999年連續(xù)兩年對(duì)9個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行取土樣化驗(yàn)有機(jī)質(zhì)含量。y1代表1998年結(jié)果，其土壤有機(jī)質(zhì)平均含量為1.21%，y2代表1999年化驗(yàn)結(jié)果，試分析兩年間土壤有機(jī)質(zhì)的變化情況。datashtli;inputy$x@@;cards;y11.64y11.04y11.46y10.88y11.30y10.84y11.39y10.99y11.43y21.60y20.62y21.49y20.74y21.24y20.65y21.51y20.84y21.50;procttest;classy;varx;run;y1y21.641.601.040.621.461.490.880.741.301.240.840.651.391.510.990.841.431.504.1、非配對(duì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)(SAS過(guò)程)StatisticsLowerCLUpperCLLowerCLUpperCLVariableyNMeanMeanMeanStdDevStdDevStdDevStdErrxy190.99831.21891.43950.19380.28690.54970.0956xy290.81411.13221.45040.27960.41390.7930.138xDiff(1-2)-0.2690.08670.44260.26520.35610.5420.1679T-TestsVariableMethodVariancesDFtValuePr>|t|xPooled

Equal160.520.6127xSatterthwaiteUnequal14.20.520.6136EqualityofVariancesVariableMethodNumDFDenDFFValuePr>FxFoldedF882.080.32034.2、非配對(duì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)(SPSS過(guò)程)AnalyzeCompareMeansIndependentTestvariable(s)有機(jī)質(zhì)含量groupingvariablegroup12第四部分、非參數(shù)檢驗(yàn)非參數(shù)檢驗(yàn)的適合條件數(shù)據(jù)不呈正態(tài)分布兩組數(shù)據(jù)方差不等樣本數(shù)較?。ㄉ儆?0個(gè)）數(shù)據(jù)值代表有序類(lèi)別（如1=poor，2=normal，3=good，4=excellent)例1、中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)昌平試驗(yàn)站用a和b兩種飼料對(duì)香豬進(jìn)行飼養(yǎng)試驗(yàn)。每組6頭香豬，兩組共12個(gè)觀察值，數(shù)據(jù)是每6周時(shí)每頭香豬的增重結(jié)果。試分析兩種飼料對(duì)香豬的增重有無(wú)差異。ab6.655.346.357.007.057.897.907.058.046.744.457.28datashtli;inputfeed$weight@@;cards;a6.65a6.35a7.05a7.90a8.04a4.45b5.34b7.00b7.89b7.05b6.74b7.28;procnpar1way;classfeed;varweight;run;1.1、非參數(shù)檢驗(yàn)(SAS過(guò)程)WilcoxonTwo-SampleTestStatistic38.5000NormalApproximation秩得分近似正態(tài)性檢驗(yàn)Z0.0000One-SidedPr<Z0.5000Two-SidedPr>|Z|1.0000tApproximation秩和相等的近似t檢驗(yàn)One-SidedPr<Z0.5000Two-SidedPr>|Z|1.0000雙尾檢驗(yàn)Pr>|Z|=1>0.05，數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布雙尾檢驗(yàn)Pr>|Z|=1>0.05，接受兩樣本秩和相等假設(shè)Kruskal-WallisTest用K-W法對(duì)樣本進(jìn)行秩得分的卡方分布檢驗(yàn)Chi-Square0.0064DF1Pr>Chi-Square0.9361檢驗(yàn)Pr=0.9361>0.05，兩組樣本符合卡方分布在K-W檢驗(yàn)中，Chi-Square=0.0064，Prob>Chi-Square=0.9361>0.05，即卡方檢驗(yàn)不顯著，表明兩種飼料對(duì)增重效果沒(méi)有差異。MedianScores(NumberofPointsAboveMedian)forVariableweightClassifiedbyVariablefeedSumofExpectedStdDevMeanfeedNScoresUnderH0UnderH0Score------------------------------------------------------------------------------a63.03.00.9045340.50b63.03.00.9045340.50

MedianTwo-SampleTestMedian法對(duì)兩樣進(jìn)行本中位數(shù)秩和檢驗(yàn)Statistic3.0000Z0.0000One-SidedPr<Z0.5000Two-SidedPr>|Z|1.0000MedianOne-WayAnalysis用median法對(duì)兩樣本進(jìn)行中位數(shù)秩和單尾檢驗(yàn)Chi-Square0.0000DF1Pr>Chi-Square1.0000檢驗(yàn)Pr=1>0.05，接受中位數(shù)得分相等，無(wú)顯著差異檢驗(yàn)Pr=1>0.05，兩組樣本服從中位數(shù)相等，無(wú)顯著差異后面的分析略1.2、非參數(shù)檢驗(yàn)(SPSS過(guò)程)由Analyze菜單下的NonparametricTest來(lái)進(jìn)行：Chi-SquareTest：卡方檢驗(yàn)BinomialTest：二項(xiàng)式分布檢驗(yàn)RunsTest：游程檢驗(yàn)1-SimpleK-STest：一個(gè)樣本柯-斯檢驗(yàn)2IndependentSamplesTest：兩個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)KIndependentSamplesTest：多個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)2RelatedSamplesTest：兩個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn)KRelatedSamplesTest：多個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn)AnalyzeNonparametricTest2IndependentTestvariable增重groupingvariablegroup第五部分、方差分析

方差分析是利用試驗(yàn)數(shù)據(jù)，分析各個(gè)因素對(duì)某事物某指標(biāo)的影響是否顯著的一種分析方法。它主要分為：?jiǎn)我蛩胤讲罘治觯簩⒁粋€(gè)因素A分為k個(gè)水平，分析這k個(gè)水平對(duì)所考察的指標(biāo)y的影響（只有A變化，其它因素控制不變）雙因素方差分析：分析兩個(gè)因素對(duì)所考察的指標(biāo)y的影響（只有兩個(gè)因素是可變的，其它因素控制不變）多因素方差分析：考察的因素多于2個(gè)時(shí)所謂均衡數(shù)據(jù)(balanceddata)，就是在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中對(duì)于每個(gè)分類(lèi)因子各水平下或水平的組合下的觀測(cè)數(shù)都相等，即數(shù)據(jù)均衡，且沒(méi)有發(fā)生缺失。在SAS系統(tǒng)中，均衡數(shù)據(jù)的方差分析是采用ANOVA過(guò)程來(lái)完成的。在利用ANOVA過(guò)程進(jìn)行方差分析時(shí)，系統(tǒng)會(huì)先檢查數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是否均衡。如果數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并不均衡，ANOVA過(guò)程會(huì)給出相應(yīng)的警告信息，告訴設(shè)計(jì)不均衡，ANOVA分析無(wú)效，此時(shí)應(yīng)考慮采用GLM過(guò)程進(jìn)行分析。1、均衡數(shù)據(jù)的方差分析過(guò)程：例1、為比較A、B、C三種配合飼料對(duì)母雞的飼養(yǎng)效果（以體重為衡量指標(biāo)），進(jìn)行了飼養(yǎng)對(duì)比試驗(yàn)。每種飼料各飼喂10只雞，飼養(yǎng)時(shí)間為60天，具體數(shù)據(jù)如下：飼料體重(g)A1073105810711037106610261053104910651051B1016105810381042102010451044106110341049C1084106911061078107510901079109411111092試檢驗(yàn)各飼料組母雞體重的差異顯著性。1.1.1、單因素方差分析(SAS過(guò)程)datashtli;inputx$y@@;cards;a1073a1058a1071a1037a1066a1026a1053a1049a1065a1051b1016b1058b1038b1042b1020b1045b1044b1061b1034b1049c1084c1069c1106c1078c1075c1090c1079c1094c1111c1092;procanova;classx;modely=x;/*指明模型為單因素主效應(yīng)模型*/meansx/SNKalpha=0.01;/*用SNK在0.05水平上進(jìn)行多重比較*/run;TheANOVAProcedure方差分析過(guò)程DependentVariable:y(因變量：y)SourceDFSumofSquaresMeanSquareFValuePr>F(變異來(lái)源)(自由度)(平方和)(均方)(F值)(概率)Model211674.866675837.4333328.30<.0001(模型)Error275568.60000206.24444(誤差)CorrectedTotal2917243.46667(矯正總和)R-SquareCoeffVarRootMSEyMean(決定系數(shù))(變異系數(shù))(MSE平方根)(y均數(shù))0.6770601.35338414.361211061.133SourceDFAnovaSSMeanSquareFValuePr>F(變異來(lái)源)(自由度)(平方和)(均方)(F值)(概率)x211674.866675837.4333328.30<.0001說(shuō)明：該部分輸出變異來(lái)源、自由度、平方和、均方、計(jì)算的實(shí)際F值大于臨界F值的概率。只需根據(jù)概率值就可對(duì)方差分析的結(jié)果作出判斷。本例中，F(xiàn)=28.30，P=0.0001<0.01，表明不同飼料對(duì)肉雞的體重存在著顯著的影響。Student-Newman-KeulsTestfory(多重比較的變量y)Alpha(檢驗(yàn)水平)0.05ErrorDegreesofFreedom(自由度)27ErrorMeanSquare(樣本內(nèi)均方)206.2444NumberofMeans23CriticalRange13.17798415.924134Meanswiththesameletterarenotsignificantlydifferent.SNKGroupingMeanNxA1087.80010cB1054.90010aC1040.70010b說(shuō)明：該部分對(duì)不同處理均數(shù)間的差異顯著性在規(guī)定的顯著水平上進(jìn)行比較。本例中，采用SNK法進(jìn)行多重比較的結(jié)果表明，三個(gè)飼料組的體重彼此都存在著顯著差異(P<0.05)，即C飼料組的體重顯著地高于A和B，A飼料的體重顯著地高于B。換句話(huà)說(shuō)，如果用飼喂后的體重這一指標(biāo)來(lái)衡量這三種飼料優(yōu)劣的話(huà)，那么C飼料最好，其次是A飼料，B飼料最差。1.1.2、單因素方差分析(SPSS過(guò)程)AnalyzeCompareMeansOne-WayAnovaDependentList體重Factor飼料例2、上面的例子只是研究了飼料對(duì)增重的影響，在實(shí)際數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，經(jīng)常要分析一個(gè)因素對(duì)不同指標(biāo)的影響。如飼料對(duì)母雞產(chǎn)蛋量也有影響的數(shù)據(jù)如下：飼料產(chǎn)蛋量(個(gè))A48584937464653494551B46584842504544615449C54595658556059545162試檢驗(yàn)各飼料組母雞體重和產(chǎn)蛋量的差異顯著性。1.2.1、單因素方差分析(SAS過(guò)程)datashtli;inputfeed$weightegg@@;cards;a107348a