学习的不仅是技术，更是梦想！再牛B的技术，也经不住你傻B式的坚持！做人做事都是这个道理，真心实意付出，认真做好每一件小事。
均值比较一、检验用途：比较两组数据之间的差异前提：正态性，方差齐次性，独立性假设：&中对应方法：、单样本检验（）（）目的：检验单个变量的均值与给定的某个常数是否一致。（）判断标准：即认为是有显著差异的。、独立样本检验（）（）目的：检验两个独立样本均值是否相等。（）判断标准：即认为是有显著差异的。、配对样本检验（）（）目的：检验两个配对样本均值是否相等。（）判断标准：即认为是有显著差异的。二、方差分析用途：比较多组数据之间的差异前提：正态性，方差齐次性，独立性假设：&&，，&&不全相等中对应方法：、单因素方差分析（）（）目的：检验由单一因素影响的多组样本均值差异。（）判断标准：即认为是有显著差异的。（）特别说明：可以进一步使用，方法检验两两之间的差异。、多因素方差分析（）（）目的：检验由多个因素影响的多组样本均值差异。（）判断标准：即认为是有显著差异的。（）特别说明：可以进一步使用，方法检验两两之间的差异。
三、非参数检验
用途：比较多组数据之间的差异，独立性等
前提：没有严格限制，适用于母体不服从正态分布或分布情况不明时，亦可以适用于离散和连续数据。
中对应方法：
、卡方检验（）
（）目的：检验某个连续变量是否与理论的某种分布相一致；检验某个分类变量出现的概率是否等于给定的概率；检验两个分类变量是否相互独立；检验两种方法的结果是否一致；检验控制某种或某几种分类因素的作用后，另两个分类变量是否相互独立。
（）特别说明：所有单元格的期望频数均大于，最小期望频数为。其中独立性，一致性的检验是在列联表中使用卡方检验。
、单一样本检验（）
（）目的：检验样本的是否服从某种分布（正态分布，均匀分布，泊松分布，指数分布）
（）假设：检验样本的是服从某种分布
（）判断标准：即认为是有服从该分布。
、两独立样本的检验
（）方法：（推荐使用），
①目的：检验两组独立样本的是否存在差异性
②假设：两总体分布中心位置相同两总体分布中心位置不同
③判断标准：即认为是有显著差异的。
（）方法：检验
①目的：检验两组独立样本是否存在差异性
②假设：两配对样本是来自相同分布的总体；
两配对样本是来自不同分布的总体
③判断标准：即认为是有显著差异的。
、多个独立样本的检验（
（）方法：
①目的：检验多组独立样本的是否存在差异性
②假设：&&，，&&不全相等
③判断标准：即认为是有显著差异的。
④特别说明：除了判断差异性，还可以判断出该数据是否存在某种趋势。
、两配对样本的检验
（）方法：推荐使用不推荐使用
①目的：检验两组配对样本的是否存在差异性
②假设：差值的总体中位数两总体不同
③判断标准：即认为是有显著差异的。
④特别说明：由于检验只利用了每一配对数据那一侧更大，并没有利用大小所包含的信息，因此会丢失原始数据的大量信息会导致错误结论，所以不推荐使用。
（）方法：
①目的：检验两组配对样本的是否存在差异性
②假设：两配对样本来自得两总体的分布无显著差异；
两配对样本来自得两总体的分布有显著差异
③判断标准：即认为是有显著差异的。
④特别说明：适用于二分数据的配对检验
多个相关样本的经验（K-related-Sample）（1）方法：Firedman①目的：检验多组配对样本的是否存在差异性②假设：H0: 所有的位置参数都相等③判断标准：p&0.05;t&1.98即认为是有显著差异的。（2）方法：Kendall&s&&W检验①目的：检验评判者的评判标准是否一致②假设：H0: 评判者的评判标准不一致③判断标准：p&0.05;t&1.98即认为是有显著差异的。（3）方法：Cochran&s Q检验①目的：检验多组配对样本的是否存在差异性②假设：H0: 各个处理相同③判断标准：p&0.05;t&1.98即认为是有显著差异的。④特别说明：适用于二分数据的配对检验
阅读(...) 评论()方差分析（二）: ANOVA过程单因素方差分析
本文转自SAS知识 （ID: SASadvisor），摘自《深入解析SAS — 数据处理、分析优化与商业应用 》
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在方差分析中，最简单的情形为单因素。在SAS中进行单因素方差分析可以使用ANOVA过程和GLM过程，本文先对ANOVA过程进行方差分析进行介绍，下面一篇将文章介绍SLM过程进行方差分析。
单因素试验的方差分析
在方差分析中，最简单的情形为单因素，熟练掌握单因素的方差分析对理解、解决多因素方差问题很有帮助。
TTEST过程、ANOVA过程与GLM过程的区别
在SAS中，方差分析可以通过PROC TTEST、PROC ANOVA与PROC GLM实现。具体采用哪一个过程步，需要考虑如下情景：
仅有一个因素、且该因素仅包含两个水平。在这种情形下，采用上述三个过程步得到的结果一致。
仅有一个因素，但该因素包含的水平个数为三个或者三个以上。此时若使用PROC TTEST，则需要进行多次的两两比较，这会大大增加犯第一类错误的概率。因此，在这种情形下，不宜使用PROC TTEST，可以考虑采用PROC ANOVA和PROC GLM。
因素的个数为两个或者两个以上，可以使用PROC ANOVA或者PROC GLM。二者的区别是PROC ANOVA是专门针对均衡数据（BalancedData）的试验而设计的。所谓的均衡数据指的是每一个因素及水平的组合的样本容量大小一致。由于考虑了数据的均衡性，PROC ANOVA在处理均衡试验时一般会比PROC GLM更快、占用的存储空间更小。此外，PROC GLM提供了更多的图像输出选项供用户使用。
使用ANOVA过程进行方差分析
前面提到的药品疗效的例子就是一个单因素多水平的情形，且该例子是一个均衡数据。根据前面的讨论得知，可以采用PROC ANOVA或者PROC GLM来进行分析。这里介绍如何利用PROC ANOVA实现分析。
PROC ANOVA语句中常见的选项有DATA =、OUTSTAT=和PLOTS。其中，DATA=指定输入数据集，默认值为最近一次使用过的数据集；选项OUTSTAT=指定输出数据集，该输出数据集包含自由度、F统计量等；选项PLOTS要求ODS图像选项是打开的。
CLASS语句需在MODEL语句前，在CLASS语句中，用户指定用于方差分析模型的分类变量，常见的有性别、组别等。
在MODEL语句中，用户指定用于方差分析的因素与响应变量。
PROC ANOVA会对BY语句中的每一个变量做独立的分析，使用BY语句的前提是输入数据集已经按照BY语句中的变量升序排列，如果BY语句中的变量个数不止一个，将只有最后一个变量起作用。如果输入数据集未按照BY语句中的变量升序排列，用户可以使用PROC SORT对数据集进行预先处理。
MEANS语句计算与因素对应的响应变量的均值。一个PROC ANOVA可以包含多个MEANS语句，所有的MEANS语句的位置必须在MODEL语句之后。
例11.2： 数据集ch11.ReliefTime中包含了表11.1中的信息。假设方差分析的三个假设条件满足：即病人术后疼痛延缓时间相互独立，试验中4组观测时间在分布上符合正态分布且方差相等。现在要使用PROC ANOVA分析数据集ch11.ReliefTime进行分析。
示例代码如下：
这里的原假设为数据中4种药品在延缓手术疼痛时间上均值相等。提交上述代码，得到输出结果，共两部分，第一部分是汇总信息，如图11.2所示。
图11.2 例11.2ANOVA过程输出汇总信息
第二部分是方差分析部分，结果如图11.3所示。
图11.3 例11.2方差分析报表
在本例中，因素药品的水平共有4个，因此对应模型的自由度为3；校正合计的自由度等于数据中观测数减1，因此，其自由度为15；误差自由度为校正合计自由度与模型自由度之差。上述代码的显著性水平a为默认值0.05，F检验具有显著性：p值为0.0029小于值，因此要拒绝原假设。也就是说，我们认为上述4种药品在延缓术后疼痛的时间上是有显著性差异的。
在ODS图形选项打开的情况下，那么PROC ANOVA还会自动生成一个盒状图。例如，提交下面代码，除了生成和例11.2中一样的结果外，还生成了一个盒状图。
盒状图如图11.4所示。
图11.4 例11.2输出盒状图
从箱图上可以直观的看出：C组与其他组在延缓术后疼痛时间上有明显差异。
本文结束，下一篇文章介绍使用GLM过程进行单因素实验的方差分析。
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本文转自《深入解析SAS — 数据处理、分析优化与商业应用 》
作者：夏坤庄、徐唯、潘红莲、林建伟
如若转载本文，请在文章顶部标注 “本文转自SAS知识 （ID: SASAdvisor），摘自《深入解析SAS — 数据处理、分析优化与商业应用 》”
《深入解析SAS — 数据处理、分析优化与商业应用》第一作者， SAS软件研究开发（北京）有限公司客户职能部总监。在承担研发工作的同时，夏及其团队负责对SAS非英语市场提供技术支持，并且与在美国及其它地区的团队一起，服务于SAS的SaaS/RaaS业务，同时提供和验证关于SAS产品和技术在应用领域的最佳实践。在加入SAS软件研究开发（北京）有限公司之前，夏就职于SAS中国公司，历任资深咨询顾问、项目经理、首席顾问、咨询经理，拥有丰富的咨询和项目实施经验。在长期的从业经历中，不但为SAS的金融行业客户成功实施了众多深受好评的项目，而且在近年领导实施了非金融行业的多个大数据分析项目。
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重新安装浏览器，或使用别的浏览器spss交叉表分析方法与步骤&+&SPSS卡方检验结果的阅读
spss中交叉分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系，或者说是否独立，其零假设为两个变量之间没有关系。在实际工作中，经常用交叉表来分析比例是否相等。例如分析不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同。
spss交叉表分析方法与步骤：&
1、在spss中打开数据，然后依次打开：analyze--descriptive--crosstabs，打开交叉表对话框&
2、将性别放到行列表，将对读物的选择变量放到列，这样就构成了一个交叉表&&
3、设置输出的结果，点击statistics，打开一个新的对话框&
4、勾选chi-square（卡方检验），勾选phi&and&cramer's&V（衡量交互分析中两个变量关系强度的指标），点击continue，回到交叉表对话框&
5、点击cells，设置cell中要展示的数据&&
6、在这里勾选observed（各单元格的观测次数），勾选row（行单元格的百分比），点击continue，回到交叉表对话框&
7、点击ok按钮，输出检验结果& &
8、先看到的第一个表格就是交叉表，性别为行、选择的读物为列&
9、卡方检验结果：主要看pearson卡方检验，sig值小于0.05，因此认为不同的性别的人对周末读物的选择有显著的差别&
10、最后一个表格，输出的是phi值和V值，两个都代表两个变量之间的关系的紧密度，数值小于0.1说明关系不紧密，即性别与周末读物的选择没有明显的关系，这个结论和上面的卡方检验有出入，所以需要进一步进行两两比较。&
来源：百度文库
数据分析联盟：&
▼2、将性别放到行列表，将对读物的选择变量放到列，这样就构成了一个交叉表&&
▼4、勾选chi-square（卡方检验），勾选phi&and&cramer's&V（衡量交互分析中两个变量关系强度的指标），点击continue，回到交叉表对话框
▼6、在这里勾选observed（各单元格的观测次数），勾选row（行单元格的百分比），点击continue，回到交叉表对话框&
▼8、先看到的第一个表格就是交叉表，性别为行、选择的读物为列&&&
▼9、卡方检验结果：主要看pearson卡方检验，sig值小于0.05，因此认为不同的性别的人对周末读物的选择有显著的差别&&&
▼10、最后一个表格，输出的是phi值和V值，两个都代表两个变量之间的关系的紧密度，数值小于0.1说明关系不紧密，即性别与周末读物的选择没有明显的关系，这个结论和上面的卡方检验有出入，所以需要进一步进行两两比较。&
ratios (OR) and 95% confidence intervals (95% CI) of
variables.
Value=卡方值；df=自由度；ASYMP.sig=P值=相伴性概率。p大于0.05（自己设定的显著性水平），接受原假设，否则拒绝，即P值小于0.05认为结果有显著性差异。注意表格下面的注解：b.
0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected
count is 191.89，这句话很重要，关系到结果是否可靠！理论频数小于5的cells（格子）比例不超过20，即小于5的格值数不应超过25%，或四分之一(25%)的格子理论数小于5
。结果可靠，采用Pearson Chi-Square的P值-ASYMP.sig。当理论频数小于5的cells（格子）比例超过20%，应看Exact
Test（确切概率法-Fisher's&Exact
连续性校正的值(Continuity&Correction)。&需要在未校正卡方、校正卡方和确切概率法三种方法之间选择即可。
给出的Asymp. Sig
是通过卡方值算的。&
▼天数与死亡的关系
最常用的医学统计：
TTest - 独立样板T检验，推断两个总体的总体的独立样本均值是否存在显著差异。Analyze→Compare
mean→Paired-Samples T Test。T为负值表示前面一组样本的均值低于后面一组的均值。
交叉表 - 不同的性别对不同疾病的选择有什么不同用此分析法,即卡方检验，卡方检验
三组以上比较 - 比较均值 -》单因素anova&
Logist 回归 - 确定两种或两种以上变数间是否相关、相关方向与强度，即相互依赖的定量关系
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