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多个样本的非参数检验的两两比较

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    发表于 2010-8-14 19:57 |只看该作者 |正序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    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。

    1 v5 }2 G5 E$ i6 U0 C5 m. J
       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 υ(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;
    ( o0 I& c$ q- F$ F5 O
      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 ,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;
    0 U' f5 K9 |; |& f' E% Krun;
    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;
    3 v% h( {3 L) u
    8 ?3 g7 m! C7 L( @
    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 ,SAS 软件中实现的过程步有以下两种方法: FREQ 过程以及RAN KGLM 两过程的结合。各个样本两两比较可通过RAN K GLM 两过程的结合, 采用LSMEANS 语句来实现

    8 s2 r  n2 j: v9 z调用FREQ 过程产生的第二个CMH统计量和GLM 过程产生的R2 区组) 之积,
    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;
      L; t8 d. B+ s+ E
    proc 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;

    . c  r) p) l" R

    3 l6 J2 Z" J4 r2 `4 C! F* i
    zan
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    我基本上是采用看英语文章的办法,先泛读,再精读,再一句一句看,最后再提纲挈领,总算是明白一点了,当然,也可能还是领悟错了。最后要说的一句话是:楼主,你很牛叉,希望你不是真的有病。   
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