在SAS统计软件中进行非参数测试时，我们首先要了解什么是非参数测试。非参数测试是指在数据分布不是正态分布，或者含有异常值时使用的统计测试。它们对于底层分布的数据不需要做出太多假设。与之相对的参数测试，则通常基于数据是正态分布的假设。当这些正态分布的假设不成立时，常用的统计测试往往表现不佳，错误地拒绝零假设的概率就会增大。
在SAS中，非参数测试的程序主要包括PROCs ANOVA、NPAR1WAY、TTEST和UNIVARIATE。这些程序可以用来执行和分析数据以进行非参数测试。
要决定何时使用非参数统计，首先要明白数据是否满足参数测试的分布假设。当数据不是正态分布，或者明显包含异常值时，非参数测试往往比传统的正态理论等效参数测试更有效力。本篇论文将探讨使用参数和非参数测试的情况，包括针对一样本和两样本位置差异、两样本分散差异以及单向布局分析等的测试。同时，也会研究用于比较不同总体之间差异的一般测试。
接下来是关于位置和分布的衡量。对于正态分布的数据来说，平均值和方差是描述中心和分布的标准。然而，如果数据不是正态分布的，或者存在异常值，这些量度可能不够稳健，无法准确描述数据。在这种情况下，中位数是一个更稳健的中心度量方法，因为异常值和偏斜数据对它的影响相对较小。因此，在使用非参数测试时，通常会采用中位数。数据的分布范围较难量化，但通常可以由四分位距（interquartile range）来表示，这是第四分位数和第一分位数之间的差异。
当我们讨论非参数测试时，我们还需要考虑假设和假设违规、稳健性以及精确与近似测试之间的区别。假设和假设违规指的是在进行非参数测试时，我们需要注意哪些假设是被测试所要求的，以及当这些假设被违反时，测试结果可能会受到多大程度的影响。稳健性是指测试对数据分布形态的敏感程度，一个稳健的测试对异常值和非正态分布应该不那么敏感。精确与近似测试的区别在于，精确测试是基于特定的分布理论，可以给出确切的概率值，而近似测试通常是基于大样本理论，用近似分布来估计概率值。
在选择最合适的统计测试时，我们首先应该评估数据是否满足正态分布的假设。如果数据违反了这些假设，那么非参数测试可能是更合适的选择。在进行测试后，我们还需要知道如何在SAS中执行这些测试，以及如何解释测试结果。
综合以上内容，非参数测试是在统计分析中重要的一个环节，特别是在数据不满足传统统计测试的假设时。通过熟悉SAS中的非参数程序，可以有效地执行和分析非参数测试，从而得出更加可靠的统计结论。在实际操作中，用户需要深入理解非参数统计的原理和方法，以准确地应用这些技术于数据分析实践中。
