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比较配对设计的SPSS与SAS实现
2017-10-27
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比较配对设计的SPSS与SAS实现

配对设计主要研究某种实验处理前后的对比状况，来判定该种处理是否有效。该种方法能够有效地控制非实验因素对结果的影响。

需要注意的是实验前后的结果不是独立的，就是说实验前的状况对实验后的结果是有影响的。统计学上通常会通过差值来消除这种影响，也可以考虑进行两独立样本的检验。这里分别用两种软件实现第一种方法。

例子：考察16个病人服药前后的weights和triglyceride levels,具体数据见附件。

1.SPSS

Analyze-Compare Means-Paired Samples T test,然后选择配对变量

2.SAS

将数据导入SAS后进行如下操作

data y;
   set a;
   tg=tg0-tg4;
   wgt=wgt0-wgt4;
run;
proc univariate data=y normal;
var tg wgt;
run;

下面我们看看两种结果的比较： 

SAS结果（部分）：


      变量:   tg

变量:   wgt

附：



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