《SAS率的多重比较》PPT课件

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1、剂量镇痛效果合计有效率%有效无效1.0mg3121520.002.5mg1192055.005.0mg1261866.67合计26275349.06例：为研究某镇痛药的不同剂量镇痛效果是否有差别，研究人员在自愿的原则下，将条件相似的53名产妇随机分成三组，分别按三种不同剂量服用该药，镇痛效果如下表。关于多个独立样本率的多重比较：（1）建立检验假设H0：三种剂量镇痛有效的概率相同。H1：不同剂量镇痛有效的概率不全相同。检验水准取为＝0.05计算2统计量（2）查附表8，，7.584＞7.38，P＜0.025，按＝0.05水

2、准，拒绝H0，差别有统计学意义。可以认为三种剂量镇痛有效的总体概率有差别。SAS过程：Datachi;inputdoseoutcomef@@;Cards;113101221112093112306;Procfreq;tablesdose*outcome/chisqnocolnopercent;WeightfRun;TheFREQProcedureTableofdosebyoutcomedoseoutcomeFrequency

3、RowPct

4、0

5、1

6、Total---------+--------+--------+1

7、12

8、3

9、

10、15

11、80.00

12、20.00

13、---------+--------+--------+2

14、9

15、11

16、20

17、45.00

18、55.00

19、---------+--------+--------+3

20、6

21、12

22、18

23、33.33

24、66.67

25、---------+--------+--------+Total272653StatisticsforTableofdosebyoutcomeStatisticDFValueProb------------------------------------------------------Chi

26、-Square27.58380.0226LikelihoodRatioChi-Square28.00260.0183Mantel-HaenszelChi-Square16.77740.0092PhiCoefficient0.3783ContingencyCoefficient0.3538Cramer'sV0.3783SampleSize=53关于多个独立样本率多重比较：对于比较多组独立样本的2检验，拒绝H0只能说各组总体概率不全相同，即多组中至少有两组的有效概率是不同的，但并不是多组有效概率彼此之间均不相同。若要明确哪两组

27、间不同，还需进一步作多组间的两两比较。3个处理组，两两比较有3种对比，如果直接对每种对比分别作四格表的2检验，将增大I类错误的机会，为此在进行多组频率的两两比较时，需根据比较的次数修正检验水准。例如原来检验水准=0.05，进行3组间的两两比较，共比较3次，于是两两比较的检验水准应取＝0.05／3＝0.0167。（如果此时例数较少而不宜用2检验的话，应计算确切概率）对比组四格表卡方值P值检验水准修正值检验结果1.0mgvs2.5mg4.380.0360.0167—1.0mgvs5.0mg7.190.0070.0167*

28、2.5mgvs5.0mg0.540.4630.0167—本例不同剂量有效概率间的两两比较结果见下表不同剂量两两比较的结果*用Bonfferroni调整后差别有统计学意义。率的多重比较SAS过程格式：Procmulttest<选择项>;Class变量；Test方法（变量）；By变量;Freq变量；Strata变量；Contrast‘标签’数值；必需语句可选语句Multtest过程选择项说明：1、data=指定分析的数据集2、指定调整P值的方法：bonferroni（bon)permutation(perm)等3、s

29、eed=数值4、out=sas数据集语句说明：1、test语句指定分析变量及分析方法CA、FT、MEAN、PETO等。2、Contrast语句为指定比较组3、其余语句和其他过程相同。datamult;inputgroupef@@;cards;113101221112093112306;procmulttestbonseed=1123;classgroup;freqf;testft(e);contrast"1vs2"1-10;contrast"1vs3"10-1;contrast"2vs3"01-1;run;没校正前的P值BO

30、N校正后的P值