比较配对设计的SPSS与SAS实现
来源:互联网 发布:碳纤维 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 14:30
配对设计主要研究某种实验处理前后的对比状况,来判定该种处理是否有效。该种方法能够有效地控制非实验因素对结果的影响。
需要注意的是实验前后的结果不是独立的,就是说实验前的状况对实验后的结果是有影响的。统计学上通常会通过差值来消除这种影响,也可以考虑进行两独立样本的检验。这里分别用两种软件实现第一种方法。
例子:考察16个病人服药前后的weights和triglyceride levels,具体数据见附件。
1.SPSS
Analyze-Compare Means-Paired Samples T test,然后选择配对变量
2.SAS(UNIVARIATE语句详解参考:http://543484067.qzone.qq.com/blog/1294717032)
将数据导入SAS后进行如下操作
data y;
set a;
tg=tg0-tg4;
wgt=wgt0-wgt4;
run;
proc univariate data=y normal;
var tg wgt;
run;
下面我们看看两种结果的比较:
Paired Samples Test Paired Differences Mean Std. Deviation Std. Error Mean Pair 1 Triglyceride - Final triglyceride 14.063 46.875 11.719
Pair 2
Weight - Final weight
8.063
2.886
.722
Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Pair 1 Triglyceride - Final triglyceride -10.915 39.040
Pair 2
Weight - Final weight
6.525
9.600
Paired Samples Test t df Sig. (2-tailed) Pair 1 Triglyceride - Final triglyceride 1.200 15 .249
Pair 2
Weight - Final weight
11.175
15
.000
SAS结果(部分):
变量: tg
矩
N 16 权重总和 16
均值 14.0625 观测总和 225
标准差 46.8749667 方差 2197.2625
偏度 -0.0645782 峰度 -1.1826074
未校平方和 36123 校正平方和 32958.9375
变异系数 333.333096 标准误差均值 11.7187417
基本统计测度
位置 变异性
均值 14.06250 标准差 46.87497
中位数 18.00000 方差 2197
众数 . 极差 152.00000
四分位极差 79.50000
位置检验: Mu0=0
检验 --统计量--- -------P 值-------
学生 t t 1.200001 Pr > |t| 0.2487
符号 M 1 Pr >= |M| 0.8036
符号秩 S 23 Pr >= |S| 0.2522
变量: wgt
矩
N 16 权重总和 16
均值 8.0625 观测总和 129
标准差 2.88602957 方差 8.32916667
偏度 0.72763584 峰度 -0.479326
未校平方和 1165 校正平方和 124.9375
变异系数 35.7957156 标准误差均值 0.72150739
基本统计测度
位置 变异性
均值 8.062500 标准差 2.88603
中位数 7.000000 方差 8.32917
众数 6.000000 极差 10.00000
四分位极差 4.50000
位置检验: Mu0=0
检验 --统计量--- -------P 值-------
学生 t t 11.17452 Pr > |t| <.0001
符号 M 8 Pr >= |M| <.0001
符号秩 S 68 Pr >= |S| <.0001
附:
- 比较配对设计的SPSS与SAS实现
- SAS、Stata与SPSS的比较
- [转贴]R与SAS、SPSS之比较
- 均值比较单样本t检验的spss和sas实现
- 三大统计软件:SAS、Stata与SPSS比较
- 比较SPSS和SAS处理方差分析
- 转载:比较 sas, spss, matlab, excel
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- 【转】SPSS与EXCEL的比较
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