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做习题碰到问题了，有两组数据，分别是产品包装前和包装后的月均销售额，如何通过SAS工具来检测包装后是否对产品销售产生影响呢？
数据如下：
销售点编号     包装前月均销售额（万元）      包装后月均销售额（万元）
A001                                   3969                            3870
A002                                   778                                710
A003                                   44                                    63
A004                                   493                                 811
A005                                   956                                 902
A006                                   166                                 135
A007                                   321                                 491
A008                                   697                                 443
A009                                   300                                 438
A010                                   283                                 616

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有高手帮忙不，是通过线性回归来检测吗？

为楼主的心情所佩服

小弟最近初学，注册论坛时间不长，没有什么论坛币，也无法通过悬赏方式，希望懂的高手能给予帮助，不一定需要解题过程，能给思路就行。希望这里的论坛氛围属于大家互相帮助的那种，不要只谈钱，那就有点变味了，谢谢了。

diff = 包装后月均销售额 - 包装前月均销售额。然后做个 t-test看看这个diff序列的均值是不是显著区别于0。

5# BraveMadMan
请问t-test是指什么含义

leon22222 发表于 2010-6-24 11:58
5# BraveMadMan
请问t-test是指什么含义

看 [url]http://www.stat.lsu.edu/faculty/geaghan/EXST7005/TTEST2b.htm[/url]

其中的
T:Mean=0    -1.3203  Pr>|T|       0.1971就是你想要的t-test结果。


具体指这段：
After the creation of DATA ONE for the two-sample t-test, we find out that we actually have paired data, and decide to modify the calculation and get a paired t-test (without changing the initial program).  To do this we add, following the initial program segment,DATA ONE; SET ONE: /*This allows us to modify the dataset ONE*/
   DIFF = FINAL - MIDTERM; RUN;
PROC UNIVARIATE DATA=ONE NORMAL; VAR DIFF; RUN;

The output for these statements is given below.  
Scores in an English course
Univariate Procedure

Variable=DIFF
                 Moments
N                30  Sum Wgts         30
Mean           -2.8  Sum             -84
Std Dev    11.61568  Variance   134.9241
Skewness   0.052006  Kurtosis    -0.9551
USS            4148  CSS          3912.8
CV         -414.846  Std Mean   2.120724
T:Mean=0    -1.3203  Pr>|T|       0.1971
Num ^= 0         30  Num > 0          12
M(Sign)          -3  Pr>=|M|      0.3616
Sgn Rank      -58.5  Pr>=|S|      0.2345

哦 非常感谢

7# BraveMadMan
data ex.baozhuang;
input NAME $1-10 MIDTERM FINAL;
DIFF=FINAL-MIDTERM;
CARDS;
A001      3969 3870
A002      778  710
A003      44   63
A004      493  811
A005      956  902
A006      166  135
A007      321  491
A008      697  443
A009      300  438
A010      283  616
;
RUN;
PROC UNIVARIATE DATA=EX.BAOZHUANG NORMAL; VAR DIFF;RUN;
请问是不是这样做的？
结果是：

                                                         位置检验: Mu0=0
                                           检验      --统计量---    -------P 值-------
                                           学生 t    t  0.790509    Pr > |t|    0.4496
                                           符号      M         0    Pr >= |M|   1.0000
                                           符号秩    S       5.5    Pr >= |S|   0.6250

                                                            正态性检验
                                    检验                  ----统计量----    -------P 值-------
                                    Shapiro-Wilk          W      0.94466    Pr < W      0.6059
                                    Kolmogorov-Smirnov    D     0.160623    Pr > D     >0.1500
                                    Cramer-von Mises      W-Sq  0.047729    Pr > W-Sq  >0.2500
                                    Anderson-Darling      A-Sq  0.296445    Pr > A-Sq  >0.2500

能解释下 这里的各项代表什么含义吗？

这里有详细的解释
http://www.ats.ucla.edu/stat/sas/output/univ.htm