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多个样本均数的两两比较
发表时间：日9:32 来源：中大网校
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经过方差分析若拒绝了检验假设，只能说明多个样本总体均数不相等或不全相等。若要得到各组均数间更详细的信息，应在方差分析的基础上进行多个样本均数的两两比较。
1. 多个样本均数间两两比较
多个样本均数间两两比较常用q检验的方法，即 Newman-kueuls法，其基本步骤为：建立检验假设--&样本均数排序--&计算q值--&查q界值表判断结果。
2. 多个实验组与一个对照组均数间两两比较
多个实验组与一个对照组均数间两两比较，若目的是减小第II类错误，最好选用最小显著差法（LSD法）；若目的是减小第I类错误，最好选用新复极差法，前者查t界值表，后者查q&界值表。
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共2页,当前第1页&&&&&&　　经由方差剖析若拒绝了磨练假设，只能声名多个样本总体劫运不相等或不全相等。若要获得各组劫运间更具体的信息，应在方差剖析的基本长进行多个样本劫运的两两斗劲。
　　1.多个样本劫运间两两斗劲
　　多个样本劫运间两两斗劲常用q磨练的体例，即Newman-kueuls法，其根基轨范为：
　　成立磨练假设&&&样本劫运排序&&&计较q值&&&查q界值表判定结不美观。
　　2.多个尝试组与一个对照组劫运间两两斗劲
　　多个尝试组与一个对照组劫运间两两斗劲，若目的是减小第II类错误，最浩揭捉用最小显着差法（LSD法）；若目的是减小第I类错误，最浩揭捉用新复极差法，前者查t界值表，后者查q&界值表。 责任编辑：南瓜妹
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多组非参秩和检验如果实现两两比较
1、成组设计的原始数据多个样本及其两两比较这种类型资料一般为成组设计的定量资料，但各个样本的总体呈偏态分布或方差不齐，且未整理成其他形式（如频数表），检验其总体分布是否相同的常用秩和检验方法事Kruskal-Wallis法，在SAS软件中实现的过程步有以下三种：NPAR1 WAY过程、FREQ过程以及RANK和ANOVA两过程的结合。各个样本两两比较一般可通过RANK和ANOVA两过程的结合，采用MEANS语句来实现。Kruskal-Wallis检验及两两比较的SAS程序如下：Data dy1;Do group=1 to 3;Input x @@;OEC0.6
7.0;/以下调用FREQ过程/PTables group*x/scores=rank cmh2/以下为调用RANK过程/Proc npar1CV/以下调用RANK过程/ Proc rank data=dy1 out=a;VR/以下为调用ANOVA过程/PCModel r=Means group/R2、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，但为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的常用秩和检验方法也是Kruskal-Wallis法，在SAS软件中实现的过程步同上，但程序中数据步和过程的一些细节略有差别。下面对数据进行Kruskal-Wallis检验及两两样本的SAS程序如下：Data dy1;Do effect=1 to 4;Do group=1 to 3;Input f @@;C24
8 ;/以下调用FREQ过程/PTables group*effect/scores=rank cmh2W/以下为重新定义数据库/DSet dy1;Do i=1OE/以下调用NPAR1WAY过程/Proc npar1VC/以下调用RANK过程/Proc rank data=a out=b;R/以下调用ANOVA过程/PCModel r=Means group/R不错，收藏Data dy1;Do effect=1 to 4;Do group=1 to 3;Input f @@;C24 48 17 41 65 19 33 36 4 7 8;/以下调用FREQ过程/PTables group*effect/scores=rank cmh2W给你的程序挑点小毛病1.两个do应该产生12个数据，你的数据录入只有11个2.你把effect放在第一个循环，第二个循环是分组，与常规录入方式不一样（当然你这样也能达到目的）3.对于非参两两比较采用秩变换是否合适，变换后的秩次是否适合方差分析，其检验效能如何还未见相关的论著进行讨论。建议采用nemenyi法进行两两比较。>
欢迎讨论数据拷贝过来的是带有格式，可能出了点问题！好麻烦的SAS程序,其他软件做起来非常简单的啊.还是感谢 统计之星 的认真演示,希望对岸SAS用户有用.楼上的说的不错，目前有很多国产的统计软件能够通过简单的输入几个数据就能够提供出结果。sas程序是比较长(没有优化)，但对于分析程序来说，对程序的check非常重要，在很多情况下为了让别人相信你的结果,源程序的提供是需要的(尤其是在临床试验等领域)
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