如何在 sas 中执行 kruskal-wallis 检验

Kruskal-Wallis 检验用于确定三个或更多独立组的中位数之间是否存在统计显着差异。

它被认为是单向方差分析的非参数等效项。

本教程提供了如何在 SAS 中执行 Kruskal-Wallis 测试的分步示例。

第 1 步：输入数据

假设研究人员想知道三种不同的肥料是否会导致不同程度的植物生长。

他们随机选择 30 种不同的植物，并将它们分成三组，每组 10 株，并为每组施用不同的肥料。一个月后，他们测量了每株植物的高度。

我们将以下数据输入 SAS，显示每组 10 株植物中每株的总生长量（以英寸为单位）：

 /*create dataset*/
data fertilizer_data;
    input fertilizer $growth;
    datalines ;
fert1 7
fert1 14
fert1 14
fert1 13
fert1 12
fert1 9
fert1 6
fert1 14
fert1 12
fert1 8
fert2 15
fert2 17
fert2 13
fert2 15
fert2 15
fert2 13
fert2 9
fert2 12
fert2 10
fert2 8
fert3 6
fert3 8
fert3 8
fert3 9
fert3 5
fert3 14
fert3 13
fert3 8
fert3 10
fert3 9
;
run ;

步骤 2：执行 Kruskal-Wallis 检验

接下来，我们将使用proc npar1way语句执行 Kruskal-Wallis 测试，以比较三个肥料组之间的植物生长中值：

 /*perform Kruskal-Wallis test*/
proc npar1way data =fertilizer_data wilcoxon dscf ;
    class fertilizer;
    vargrowth ;
run ;

第 3 步：解释结果

结果的第一个表显示了总体卡方检验统计量以及 Kruskal-Wallis 检验的相应 p 值：

检验的 p 值为0.0431 。由于该值小于 0.05，因此我们拒绝所有三种肥料的植物生长中值相同的原假设。

这意味着我们有足够的证据可以得出结论，所使用的肥料类型会导致植物生长产生统计上的显着差异。

最终结果表显示了三组之间两两比较的 p 值：

从该表中我们可以看到，唯一低于 0.05 的 p 值是肥料 2 和肥料 3 之间的比较，其 p 值为0.0390 。

这意味着肥料 2 和肥料 3 之间的植物生长存在统计学上的显着差异，但其他成对比较之间则没有显着差异。

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