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第4章 SAS的基本统计分析功能 前面我们已经看到了SAS的编程计算、数据管理能力、数据汇总、数据探索分析能力。这一章我们讲如何用SAS进行基本的统计检验、线性回归、方差分析等基本统计分析。我们既使用SAS语言编程，也使用SAS/INSIGHT的菜单界面。 §4.1 一些单变量检验问题 对单个变量，我们可能需要作正态性检验、两独立样本均值相等的检验、成对样本均值相等的检验。 4.1.1 正态性检验 在PROC UNIVARIATE语句中加上NORMAL选项可以进行正态性检验。例如，我们要检验SASUSER.GPA中GPA是否服从正态分布，只要用如下UNIVARIATE过程： proc univariate data=sasuser.gpa normal; var gpa; run; 结果（部分）如下： Univariate Procedure Variable=GPA College Grade Point Average Moments ………… W:Normal 0.951556 PrW 0.0001 ………… 其中W:Normal为Shapiro-Wilk正态性检验统计量，PrW为检验的显著性概率值（p值）。当N≤2000时正态性检验用Shapiro-Wilk统计量，N2000时用Kolmogorov D统计量。我们可以看到，p值很小，所以在0.05水平（或0.10水平）下应拒绝零假设，即认为GPA分布非正态。 在SAS/INSIGHT中为了检验GPA的分布，先选Analyze | Distribution菜单打开GPA变量的分布窗口，然后选Curves | Test for Distribution菜单。除了可以检验是否正态分布外还可以检验是否对数正态、指数分布、Weibull分布。 4.1.2 两独立样本的均值检验 假设我们有两组样本分别来自两个独立总体，需要检验两个总体的均值或中心位置是否一样。如果两个总体都分别服从正态分布，而且方差相等，可以使用两样本t检验过程TTEST。 比如，我们要检验SASUSER.GPA数据集中男生和女生的SATM分数是否具有相等的平均值，只要用如下程序： proc ttest data=sasuser.gpa; class sex; var satm; run; 过程中用CLASS语句指定分组变量，用VAR语句指定要比较的变量。结果如下： TTEST PROCEDURE Variable: SATM Math SAT Score SEX N Mean Std Dev Std Error ----------------------------------------------------------------------------- Female 145 611 84 6 Male 79 565 82 9 Variances T DF Prob|T| --------------------------------------- Unequal 4.0124 162.2 0.0001 Equal 3.9969 222.0 0.0001 For H0: Variances are equal, F = 1.03 DF = (144,78) ProbF = 0.9114 结果有三个部分：两个总体的SATM简单统计量，两样本均值的检验，以及两样本方差是否相等的检验。标准的两样本t检验要求两总体方差相等，所以第三部分结果检验两样本方差是否相等。如果检验的结果为相等，则可使用精确的两样本t检验，看第二部分结果的Equal那一行。如果方差 检验的结果为不等，则只能使用近似的两样本t检验，看第二部分结果的Unequal那一行。这里我们看到方差检验的p值