多个样本的非参数检验的两两比较

厚积薄发

由于各个样本的总体呈偏态分布或方差不齐,无法使用方差分析中的两两比较，检验其总体分布是否相同，常用的非参数秩和检验方法是Kruskal-Wallis 法,在SAS 软件中实现的过程步有以下三种方法: NPAR1 WAY 过程、FREQ过程以及RAN K 和ANOVA 两过程的结合，而样本间两两比较则可以通过RAN K 和ANOVA 两过程的结合,采用MEANS 语句来实现，即先对原始数据进行排序，求相应的秩次，然后对秩进行参数的多重比较。

   调用FREQ 过程产生的第二个CMH统计量” row mean scores differ” (Kruskal-Wallis结果)、NPAR1 WAY 过程产生的卡方统计量以及ANOVA 过程产生的R-Square 与υ总(总自由度)之积,即为Kruskal-Wallis 检验结果。本文种ANOVA 过程步中的MEANS 规定采用LSD 法进行两两比较，也可使用其他方法。

data sample ;

do group = 1 to 3 ;

input x @@;

output ;

end ;

cards ;

9.8 0.6 0.4 10.2 1.2 1.9 10.6 2.0 2.2 13.0

2.4 2.5 14.0 3.1 2.8 14.8 4.1 3.1 15.6 5.0

3.7 15.6 5.9 3.9 21.6 7.4 4.6 24.0 13.6 7.0

;

proc freq ;

tables group*x/ scores = rank cmh2 noprint;

run;

proc npar1way wilcoxon;

class group;

var x;

run;

proc rank data =sample out = a ;

var x;

ranks r;

proc anova;

class group ;

model r = group ;

means group/ lsd snk ;

run;

quit;

  成组设计的等级资料或频数表资料多个样本及其两两比较

  这种类型的资料为成组设计的等级资料或频数表资料,但频数表资料时各个样本的总体呈偏态分布或方差不齐,检验其总体分布是否相同，常用的非参数秩和检验方法也是Kruskal-Wallis 法,在SAS 软件中实现的过程步同上,程序略有差别。

data sample2;

do effect = 1 to 4 ;

do group = 1 to 3 ;

input f @@;

output ;

end ;

end ;

cards ;

10 24 48 17 41 65 19 33 36 4 7 8

;

proc freq;

tables group*effect/ scores = rank cmh2 noprint;

weight f;
run;

data a;

set sample2;

do i = 1 to f ;

output;

end ;

run;

proc npar1way wilcoxon data=a;

var effect;

class group;

run;

proc rank data=a out=b;

var effect ;

ranks r;

run;

proc glm;

class group;

model r = group ;

means group/lsd snk tukey dunnett ;

run;

quit;

. ]  q4 V* r+ `/ J/ X; S

随机区组设计的定量资料多个样本及其两两比较

各个样本的总体呈偏态分布或方差不齐,检验其总体分布是否相同,常用的非参数秩和检验方法是Friedman 法,在SAS 软件中实现的过程步有以下两种方法: FREQ 过程以及RAN K和GLM 两过程的结合。各个样本两两比较可通过RAN K 和GLM 两过程的结合, 采用LSMEANS 语句来实现

% k8 C! K/ d% q  F8 `调用FREQ 过程产生的第二个CMH统计量和GLM 过程产生的R2 与(υ总-υ区组) 之积,即

为Friedman 检验结果。LSMEANS 语句规定对调整后的样本均数进行两两比较。

data sample3;

do block = 1 to 7 ;

do treat = 1 to 4 ;

input x @@;

output;

end;

end ;

cards ;

63 188 138 54 90 238 220 144 54

300 83 92 45 140 213 100 54 175

150 36 72 300 163 90 64 207 185 87

;

proc freq ;

tables block*treat*x/ scores = rank cmh2 noprint;

run;

proc sort data=sample3 out=a;

by block ;

run;

! |6 |! J1 `5 }/ Lproc rank data=a out=b;

var x;

by block;

ranks r ;

run;

proc glm data=b ;

class treat block ;

model r = treat block/ ss1 ;

lsmeans treat/ stderr pdiff ;

run;

quit;

$ r/ l( H1 G# Y

来源：http://www.shumo.cn/item/show.asp?m=1&d=699

4 g& c; }6 l' a" U* h

紫辰

版主很好的啊支持你！

foreveringxq

支持~~~~~~~~~~~~~~~

shif

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shif

这个帖子真的很好~激动~

yitaosc

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lifelight

偶的天啊!这是什么样的贴子呢？

帮忙

楼主，你写得实在是太好了。我惟一能做的，就只有把这个帖子顶上去这件事了

lsrj

试试运气啦~~~~~~~~~~~