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对定量结果进行差异性分析1. 单因素设计一元定量资料差异性分析1.1. 单因素设计一元定量资料 t 检验与符号秩和检验T 检验前提条件： 定量资料满足独立性和正态分布， 若不满足则进行单 因素设计一元定量资料符号秩和检验。
1.2. 配对设计一元定量资料 t 检验与符号秩和检验配对设计：整个资料涉及一个试验因素的两个水平，并且在这两个水 平作用下获得的相同指标是成对出现的，每一对中的两个数据来自于同一 个个体或条件相近的两个个体。
1.3. 成组设计一元定量资料 t 检验成组设计定义：A 有A1, A2个水平，将全部n （n 最好是偶数）个受试对 元分析的问题。
配对,无法消除个体差异对观测结果的影响,因此,其试验效率低于配对 设计。
T 检验分析前提条件:独立性、正态性和方差齐性。
14成组设计一元定量资料Wilcoxon 秩和检验不符合参数检验的前提条件，故选用非参数检验法，即秩和检验。
设试验因素象随机地均分成2 组， 分别接受 A1， A2， 2种处理。
再设每种处理下观测 的定量指标数为k ,当 k=1时，属于一元分析的问题；当 k >2时，属于多在成组设计中,因2 组受试对象之间未按重要的非处理因素进行两两1.5.单因素k （k>=3）水平设计定量资料一元方差分析方差分析是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。
这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。
方差分析的假定条件为:各处理条件下的样本是随机的。
各处理条件下的样本是相互独立的，否则可能出现无法解析的输出结果。
各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否则使用非参数分析。
各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。
16单因素k（k>=3）水平设计定量资料一元协方差分析协方差分析（Analysis of Covarianee是将回归分析与方差分析结合起来使用的一种分析方法。
在这种分析中，先将定量的影响因素（即难以控制的因素）看作自变量，或称为协变量（Covariate）,建立因变量随自变量变化的回归方程，这样就可以利用回归方程把因变量的变化中受不易控制的定量因素的影响扣除掉，从而，能够较合理地比较定性的影响因素处在不同水平下，经过回归分析手段修正以后的因变量的样本均数之间的差别是否有统计学意义，这就是协方差分析解决问题的基本计算原理。
SAS统计分析教程⽅法总结
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对定量结果进⾏差异性分析
1.单因素设计⼀元定量资料差异性分析
1.1.单因素设计⼀元定量资料t检验与符号秩和检验
T检验前提条件：定量资料满⾜独⽴性和正态分布，若不满⾜则进⾏单因素设计⼀元定量资料符号秩和检验。
1.2.配对设计⼀元定量资料t检验与符号秩和检验
配对设计：整个资料涉及⼀个试验因素的两个⽔平，并且在这两个⽔平作⽤下获得的相同指标是成对出现的，每⼀对中的两个数据来⾃于同⼀个个体或条件相近的两个个体。
1.3.成组设计⼀元定量资料t检验
成组设计定义：
设试验因素A有A1，A2个⽔平，将全部n（n最好是偶数）个受试对象随机地均分成2组，分别接受A1，A2，2种处理。
再设每种处理下观测的定量指标数为k，当k=1时，属于⼀元分析的问题；当k≥2时，属于多元分析的问题。
在成组设计中，因2组受试对象之间未按重要的⾮处理因素进⾏两两配对，⽆法消除个体差异对观测结果的影响，因此，其试验效率低于配对设计。
T检验分析前提条件：
独⽴性、正态性和⽅差齐性。
精选
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第八讲： SAS 交互式矩阵语言—IML 编程（PROC IML）§8.1 引言SAS/IML 是SAS 的一个过程，IML （Interactive Matrix Language ）是交互式矩阵语言的简称。
IML 中的基本处理单位是矩阵，所有运算和操作都是针对矩阵的。
数值被看成1×1的矩阵。
SAS/IML 中的矩阵和DATA 步以及SAS 环境中的数据集可以双向流动：数据集可以读入到IML 中形成矩阵，IML 中的矩阵可以读出为SAS 数据集。
进入IML 环境的方法是执行语句PROC IML;§8.2 IML 语言要素I 、矩阵1、矩阵的定义：矩阵是一个二维数阵，分为行和列。
构成矩阵的数据称为元素，可以是数值也可以是字符。
N ×1矩阵称为行向量，1×M 矩阵称为列向量，1×1矩阵称为标量（scalar）。
矩阵的名字与SAS 文件的命名规则相同（以字母或下划线开头，以字母数字和下划线组成，长度不超过32个字符）。
2、矩阵的创建：矩阵可以通过元素列示定义，也可以赋值来创建。
（1）元素列示法：proc iml ;a=100;b={1 2,3 4,5 6}; 注：元素重复的方法：创建矩阵时，如果需要连续重复输入一个数值作为矩阵的元素，则可采用元素重复因子（repeating Factor ）实现。
重复因子是重复次数加方括号，放在需要重复的元素之前。
例如 proc iml ;a=100;b={[2]1 2,3 [2]4,[2]5 6};print b;结果为1 1 23 4 45 5 6（2）赋值法：赋值法通过赋值语句对已有的矩阵进行与运算（包括函数运算）创建矩阵。
一般形式：矩阵名=表达式；proc iml ;b={[2]1 2,3 [2]4,[2]5 6};c=2#b;print c;结果为2 2 46 8 810 10 123、矩阵表达式：表达式是由矩阵、函数以及运算符连接的式子，运算结果为矩阵。
使用SAS进行统计分析的基础统计分析在数据分析和决策制定中扮演着至关重要的角色。
而SAS （Statistical Analysis System）作为一种功能强大的数据统计分析软件，被广泛应用于各个领域。
本文将介绍使用SAS进行统计分析的基础知识和技巧。
一、SAS的安装和配置使用SAS进行统计分析前，首先需要将SAS软件安装到计算机上，并进行相应的配置。
安装完成后，打开SAS软件，进入SAS主界面。
二、创建和导入数据集在SAS中，我们可以通过创建或导入数据集来进行数据分析。
创建数据集可以手动输入数据，也可以通过导入外部数据文件。
导入数据可以使用SAS自带的数据导入工具，也可以通过SAS程序语言来实现。
三、数据清洗与变换在进行统计分析前，通常需要对原始数据进行清洗和变换，以便于后续的分析操作。
数据清洗包括去除异常值、缺失值处理、去重等操作；数据变换包括数据重编码、数据标准化、数据离散化等操作。
四、描述性统计分析描述性统计分析是通过对数据的描述和总结，来了解数据的基本特征和分布情况。
在SAS中，可以使用各种统计指标和图表来进行描述性统计分析，比如平均值、标准差、频数分布表、柱状图等。
五、推断性统计分析推断性统计分析是通过从样本中推断总体的参数值，并对研究假设进行检验和推断。
SAS提供了多种推断性统计分析的方法，包括t检验、方差分析、回归分析等。
使用这些方法可以得出对总体的推断性结论，并评估其显著性。
六、数据可视化数据可视化是将统计分析结果以图表的形式展现出来，便于人们直观地理解和解释数据。
SAS提供了丰富的数据可视化功能，可以绘制各种图表，包括散点图、折线图、饼图等。
通过数据可视化，可以更加生动地展示分析结果，提高沟通和传达效果。
七、报告输出与批量处理通过SAS，可以将分析结果输出为报告或者自动化处理过程。
SAS支持将分析结果输出为各种格式的报告，比如PDF、Word、Excel等，方便与他人分享和展示。
