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[分享] SAS学习记录三之【单组设计一元定量资料的统计分析】

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cherieling 发表于 2019-9-1 17:47:59 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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本帖最后由 cherieling 于 2019-9-2 11:10 编辑

【单因素设计一元定量资料差异性分析】(单因素?一元?)用什么过程分析?
设计类型——包括:单组设计、配对设计、成组设计、单因素多水平设计、以及前述4种单因素设计定量资料的实例(哪4种?)
3.1单组设计一元定量资料T检验符号秩和检验
【例2-1】已知玉米单交种群105的平均穗重为300g。喷药后,随机抽取9个果穗,其穗重分别为308g、305g、311g、298g、315g、300g、321g、294g、320g。问:喷药后,与喷药前的果穗平均重量之间的差别是否具有统计学意义?
第一步:分析数据类型:WHY?单组?——用某法重复测量果穗重量9次,得到9个数据,故属于单组设计。
第二步:根据分析目的选择分析方法:
——目的:考察9个样品所代表的总体均值与标准值之间的差别是否有统计学意义——所以,属于单组设计定量资料的统计分析。
单组设计一元定量资料的T检验:要求资料满足独立性和正态性,此时,可以求出该定量指标的总体平均值的95%的置信区间。(口诀:正态方差齐)
单组一元定量资料的符号秩和检验:没法满足上述要求时采用,,此时,可基于非参数法,求出该定量指标的总体中位数的95%的置信区间。
开始解题了:
data pgm2_1;
input x @@;
cards;
308 305 311 298 315 300 321 294 320
;
run;
ods html;
proc univariate normal mu0=300 cibasic cipctldf alpha=0.05;
var x;
run;
ods html close;
结果如下图:

对过程步解读一下:
proc univariate/*调用单变量分析过程,*/
normal /*为选项,要求对定量资料进行正态性检验*/
mu0=300/*选项,指定标准值为300;*/
cibasic /*选项,基于正太分布,分别计算该样本所代表的总体均值、标准差、方差的95%置信区间,*/
/*这是在总体标准差已知或样本量足够大的情况下。*/
cipctldf/*基于非参数法求置信区间*/
alpha=0.05;
var x;
run;
【例2-2】已知某常规育种水稻平均单株产量为250g,经杂交培育后,随机抽取10株,测得单株产量分别为272g、200g、268g、247g、267g、246g、373g、216g、206g、246g。问:杂交培育的水稻平均单株产量与常规育种水稻平均单株产量之间的差别是否具有统计学意义?
程序同上,只要替换掉cards后和MU0=后的数据即可,数据集的名字也可以改。
结果如下:



专业结论:可认为该类水稻杂交培育后单株产量的总体中位数与常规育种的平均单株产量接近相等。中位数为:246.5g,其95%的置信区间为(206.0,272.0)。
PS:95%的置信区间怎么看上下限的问题,我还没悟到????,先强行记忆一波


对于例2-2,还有一种程序形式:
data pgm2_2B;
input x @@; Y=(X-250);
cards;
272 200 268 247 267 246 373 216 206 246
;
run;
ods html;
proc univariate
normal ;
var Y;
run;
proc means;
var x;
run;
ods html close;
结果基本同上,只是这个95%的置信区间,得再琢磨琢磨

PS:Y=(X-250)是一个赋值语句,根据具体情况修改标准值250.

今天的理解能力,似乎是退步了昂?
我为什么要记录呢?只是看一下我会忘记,只是练一下我可能还是会忘记,这跟记录有什么关系呢?方便查阅吧,学习重在理解。
就像李笑来说的,你所面对的任何问题,都可以用时间积累来解决,人,是做不到管理时间和时间管理的,只能作为时间的朋友。
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