SAS过程—NPAR1WAY过程
NPAR1WAY过程主要计算基于经验分布的函数（EDF）的和通过一个单因素分类变量的响应变量确定的秩的得分（具体包括WILCOXON得分、中位数得分、SAVAGE得分和VANDER WAERDEN得分），再由秩得分计算简单的线性秩统计量，以此检验一个变量的分布在不同组中是否具有相同的位置参数。NPAR1WAY过程的一般使用格式为：PROCNPAR1WAYDATA=数据集<选项列表>;CLASS分类变量;
VAR 变量列表;
BY 变量列表;
RUN;PROC NPAR1WAY和CLASS语句在使用时必须定义，其他语句根据需要选择。PROC NPAR1WAY语句后的主要可选控制项如表所示。
PROCNPAR1WAY语句后的主要控制选项
选项意义
ANOVA对原始数据执行标准方差分析
EDF计算基于经验分布函数（EDF）的统计量，如KOLMOGOROV-SMIRNOV、CRAMER-VONMESES、KUIPER统计量
MISSING把CLASS变量的缺失值看作一个分类水平
MEDIAN执行一个中位数得分分析。对于两样本产生一个中位数检验，对于更多样本产生一个BROWN-MOOD检验
SAVAGE执行一个SAVAGE得分分析。该检验适用于数据服从指数分布的组间比较
VW执行一个VANDERWAERDEN得分分析。这是一个通过应用反正态分布累积函数得到近似的正态得分。对于两个水平情况，这是一个标准VANDERWAERDEN检验
WILCOXON对数据或WILCOXON得分进行秩分布。对于两个水平，它与WILCOXON秩和检验一样；对于任何数量的水平，这是一个KRUSKAL-WALLIS检验
ST执行两样本的SIEGEL-TUKEY方差检验
NPAR1WAY过程中主要使用的语句含义如下：CLASS语句——指定一个（有且只能有一个）分类变量用来标识数据中的各个类。CLASS语句指定的变量可为字符型或数值型。VAR语句——指定分析变量，若省略VAR语句，NPAR1WAY过程将分析数据集中除语句指定的变量外的所有数值型变量。
BY语句——定义分组分析变量，使用时要求将数据集预先按BY变量排序。
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