非参数检验是统计学中的一种方法，它不依赖于数据的具体分布形式，而是基于数据的顺序或排名进行分析。在SAS系统中，非参数检验提供了处理非正态分布或未知分布数据的强大工具。这份"SAS系统讲义-非参数检验1-2实例"涵盖了非参数检验的一些基本概念和实际应用。
一、非参数检验的基本概念
非参数检验适用于以下情况：
1. 数据不满足正态分布：当样本分布未知或者明显偏离正态时，非参数检验更为适用。
2. 数据有缺失：非参数检验通常对数据完整性要求较低，可以处理缺失值较多的情况。
3. 数据为等级或有序：例如，满意度调查中的“非常满意”、“满意”等分类数据。
二、SAS中的非参数检验方法
SAS系统提供了多种非参数检验方法，包括：
1. 单样本检验：如Mann-Whitney U检验（比较两组中值是否相等），Kruskal-Wallis H检验（多组中值比较）。
2. 独立样本检验：如Wilcoxon秩和检验，用于两个独立样本的中位数比较。
3. 配对样本检验：如Wilcoxon signed-rank检验，用于配对样本的中位数差的检验。
4. 有序或等级数据的检验：如McNemar检验，用于配对分类数据的比较。
三、讲义实例解析
讲义中包含的"第五章_非参数检验1.xls"和"第五章_非参数检验2.xls"可能分别介绍了两种不同类型的非参数检验实例。例如，Excel文件可能包含了以下内容：
1. 实例1：可能是一个单样本检验，比如使用Mann-Whitney U检验分析一个变量在两组间的差异。
2. 实例2：可能是一个配对样本检验，如利用Wilcoxon signed-rank检验对比治疗前后的效果。
四、SAS操作步骤
在SAS中执行非参数检验通常涉及以下步骤：
1. 数据导入：使用PROC IMPORT将Excel数据导入SAS工作区。
2. 定义变量类型：如果数据是非数字的，需要设置变量类型为字符或分类。
3. 执行非参数检验：通过PROC NPAR1WAY、PROC RANK或PROC FREQ等过程来运行相应的非参数检验。
4. 结果解读：查看输出结果，包括检验统计量、P值和显著性水平，判断是否拒绝原假设。
五、实例应用与解读
对于提供的Excel文件，读者可以通过导入数据到SAS环境中，按照上述步骤进行非参数检验，然后对比分析结果，理解非参数检验的实际应用和结果解释。
通过深入学习这些讲义和实例，不仅可以掌握非参数检验的基本原理，还能熟练运用SAS系统进行数据分析，这对于在统计学、生物医学、社会科学等领域工作的专业人士尤其重要。非参数检验的灵活性和实用性使其成为解决复杂数据分析问题的有效工具。
SAS系统讲义-非参数检验1-2实例.zip （2个子文件） 
第五章_非参数检验2.xls 33KB
