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本文目的是介绍对数秩检验与SAS实现。对数秩检验的检验统计量有多种不同的表达形式,其中,最常见的表达形式有两种:第一种,类似于“Pearson’s拟合优度χ2检验统计量”;第二种,类似于“高维表资料优势比齐性检验统计量,即Breslow-Day’s χ2检验统计量”。对数秩检验统计量具有两种分布类型:χ2分布和标准正态分布。在构造对数秩检验统计量的过程中需注意四个方面的内容:①以个体的“生存时间”大小排序后分层或分区形成序贯的多张四格表资料;②注意区分“每个个体的生存时间”是完整数据还是删失数据;③仅计算每张四格表资料中特定网格[例如(1,1)网格]上的“理论或期望频数”;④计算理论频数的方法有别于四格表资料独立性检验时计算理论频数的方法。本文基于具有不同数据结构的两个实例并借助SAS软件实现对数秩检验。 相似文献
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本文目的是介绍似然比检验与SAS实现,包括似然比检验统计量的3种定义和6种较常用的似然比检验统计量。3种定义分别为基于参数向量的空间大小来构造似然比检验统计量、基于两个嵌套统计模型来构造似然比检验统计量和基于全模型与部分模型来构造似然比检验统计量;6种较常用的似然比检验统计量分别是一般似然比χ2检验统计量、校正似然比χ2检验统计量、剖面似然比χ2检验统计量、拟似然比χ2检验统计量、伪似然比χ2检验统计量和Rao-Scott似然比χ2检验统计量。本文通过两个实例,借助SAS软件实现似然比χ2检验,对输出结果作出解释,并给出统计结论和专业结论。 相似文献
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本文目的是介绍拟合优度检验及其SAS实现,主要内容包括以下四个方面:①Pearson’s拟合优度检验;②偏差或称似然比拟合优度检验;③Hosmer-Lemeshow拟合优度检验;④稀疏资料拟合优度检验。前述提及的第四个方面的内容包含六种具体的检验方法,即“信息矩阵检验”“信息矩阵对角线检验”“Osius-Rojek检验”“未加权的残差平方和检验”“Spiegelhalter检验”和“Stukel检验”。本文结合一个实例并借助SAS软件实现前述提及的四类拟合优度检验,对输出结果做出解释,并给出统计结论和专业结论。 相似文献
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本文目的是介绍方差齐性检验与SAS实现。方差齐性检验可分为以下三类:(1)直接基于方差比较的方差分析法;(2)对原始数据经过变量变换后的新数据采取基于均值比较的方差分析法;(3)对符合正态分布的定量原始数据采取χ2检验法。在第一类中,直接基于两样本方差比构造出服从F分布的检验统计量;在第二类中,对原始数据有多种不同的变量变换方法,对变换后的新数据进行单因素多水平设计一元定量资料方差分析;在第三类中,对服从正态分布的定量资料构造χ2检验统计量。本文基于SAS软件对三个实例进行方差齐性检验,并对输出结果作出解释。 相似文献
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《中国微侵袭神经外科杂志》2010,(12):573-573
<正>统计名词和符号请按国家标准《统计学名词和符号》的规定书写:样本数n、算术平均数x、标准差s、标准误Sx、t检验、F检验、相关系数r、概率P用英文斜体,卡方检验χ2、自由度υ用希文斜体;P值前应给出检验值,如t值、F值、χ2值等。采用卡方检验方法不能判定数据的有序性质(即资料的优劣高低等),为此,对于单向有序资料可采用秩和检验、Ridit分析,双向有序资料可采用趋势检验等。四格表资料χ2检验公式选择条 相似文献
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