《SAS的可视化分析》PPT课件

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1、SAS的可视化分析—analyst模块简介鼠标左键点击进入Analyst模块Analyst模块主界面项目导航区数据录入和管理区（数据可以直接录入也可以打开已存在的SAS数据集。）统计分析主菜单和子菜单描述统计子菜单数据管理、统计报表和作图菜单假设检验的子菜单方差分析的子菜单回归分析子菜单多元分析子菜单生存分析子菜单样本大小估计子菜单（非常实用）前一讲协方差分析的数据集两样本均数比较的t检验检验假设H0，默认时为双侧检验即H0:µ1=µ2分析变量分组变量数据集中的变量t检验结果多元线性回归分析模型的选择、自变量的筛选、统计量的选择预测、作图等功能。因变量自变

2、量模型拟合的结果残差散点图估计样本含量的前提（1）第一类错误的概率α：即检验水准。α越小所需样本含量越多。（2）检验效能（1-β）：即两总体确有差别时，按α水准发现它们有差别的能力。（1-β）越大，所需样本含量越多。（3）最小差值δ：即在α及β水准下期待检出的最小差异或客观上可能存在的差异大小。δ越小，所需样本含量越多。（4）总体标准σ：σ大，所需样本含量大。实际工作中，可凭经验或通过预实验取得的样本标准差s来点值估计σ。例：比较黄芪与生血散对粒细胞减少症的疗效。据以往经验，黄芪可增加粒细胞1000个／μl，生血散可增加2000个／μl，两组合并标准差估计

3、为1800个／μl拟取双侧α＝0.05，β＝0.10，试问每组需观察多少病例？设δ＝2000-1000＝1000，s＝1800，双侧α＝0.05，检验效能（1-β）=0.9每组需要70例按公式计算的结果：双击code标记查看SAS产生的原代码，可以编辑保存退出Analyst模块时需要确认？thanks