如何变量均值非0的检验

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比如CAR与零的差异。因为是小样本，是不是得做非参数检验。但是我看了下书上，非参检验的部分都在讲配对，两个样本均值有无差异。我只想做一个变量
proc npar1way data=data2 wilcoxon;
var dac;
class type;
run;

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关键词：wilcoxon wilcox 非参数检验 Data 非参检验 如何 样本

LZ,用　proc univariate ，就有关于　变量均值非0的检验呀！

结果说明与零无显著差异吗。另外一定要用class分组吗。

Tests for Location: Mu0=0
Test        Statistic        p Value
Student's t        t        -4.41596        Pr > |t|        <.0001
Sign        M        -23.5        Pr >= |M|        <.0001
Signed Rank        S        -1344        Pr >= |S|        <.0001

univariate 做的。谁能给我解释一下这个结果。多谢。M S表示什么意思。结果说明和零有显著差异是吗

suly 发表于 2010-8-17 21:18
univariate 做的。谁能给我解释一下这个结果。多谢。M S表示什么意思。结果说明和零有显著差异是吗

Some words about the tests:
The Sign test here is to test the median = Mu0. It computes the M statistic, which is following by binomial distribution and thus gives the p value.
The Signed Rank test is to test if the distribution is central on Mu0 based on the assumption of symmetric distribution. It calculates the S statistic, on which p value is given by comparing a computed table.
Both the afore-mentioned tests are non-parametric. A very small p value indicates that the tested location was different to Mu0.

suly 发表于 2010-8-17 21:16
Tests for Location: Mu0=0
Test        Statistic        p Value
Student's t        t        -4.41596        Pr > |t|        = |M|        = |S|

Tests for Location: Mu0=0
Test        Statistic        p Value
Student's t        t        -4.41596        Pr > |t|        <.0001
Sign        M        -23.5        Pr >= |M|        <.0001
Signed Rank        S        -1344        Pr >= |S|        <.0001

　lz,如果样本来自正态总体，则看第一行：　　　　　　　　　Student's t       　 t        -4.41596        Pr > |t|        <.0001
　如果样本来自非正态如果，或者总体分布未知，则看第三行：Signed Rank        S        -1344        Pr >= |S|        <.0001

　如取 alpha=.05,则可以认定总体均值与0　的差别具有统计学意义！

那是大与o还是小于o啊。s表示什么意思啊

suly 发表于 2010-8-18 14:34
那是大与o还是小于o啊。s表示什么意思啊

LZ,您首先要清楚 你的　原假设是什么，此处原假设是：　总体均值 mu=0。经检验，结果论是不能认为总体均值为　0，
如果你想知道　mu 究竟是　大于　“0“　或者是　小于“0”，你可以通过sas 计算下clm。如果　你的　LCLM　上限(UCL)、下限（LCL) 所确定的区间
（1）包含　“0”，比如　[－1，1]，[－3，4]等，说明　总体均值与“0” 没有统计意义上的差别；
（2）不包含“0”，比如　[1，5]，[0.1，1.3] 等，说明　总体均值大于“0”具有统计学意义；
（3）不包含“0”，比如　[－5，－1]，[－2，－0.1]等，说明　总本均值小于“0”具有统计学意义。

希望以上说明能够对LZ有所帮助，仅供参考，谢谢！

不好意思，如果　你的　LCLM　上限(UCL)、下限（LCL) 所确定的区间

应该是　clm ！