若省略这些选项，SAS系统将给出全部基于秩以及阅历分布函数的非参数检验方法的分析结果2）列联表的独立性检验proc freq过程的基本语句形式为 proc freq [options]; tables variable1*variable2*……/options; weight variable;其中“options”可包含以下选项的部分或全部：①DATA=数据集名：指定要分析的数据集②chisq:要求对生成的每个二维列联表的独立性作检验，并计算依靠于统计量的关联度③cellchi2:要求输出每个格子对总统计量的贡献④expected:在独立性假定下输出各格子的期望频数⑤deviation:要求输出每个格子上的频数与期望频数之差⑥nocol:不输出二维列联表各格子的列百分数⑦norow: 不输出二维列联表各格子的行百分数⑧nofreq:不输出格子频数⑨nopercent:不输出各格子的百分数⑩noprint:不输出列联表，但允许输出各分析结果5. 试验举例5.1 Wilcoxon秩和检验(单边和双边假设检验)例1 为了解一种新的术后护理方法和原护理方法相比是否可以显著缩短病人手术后的复原时间,随机的将做完某种手术的18位病人分为两组,每组9人,按不同方法护理,观测到他们的复原时间(单位：天)如下：原方法：20,21,24,30,32,36,40,48,54新方法：19,22,25,26,28,29,34,37,38在下检验新方法是否显著的缩短了病人手术后的复原时间。
Wilcoxon秩和单边假设检验SAS程序如下：data a1;input method $ time@@;cards;a 20 a 21 a 24 a 30 a 32 a 36 a 40 a 48 a 54b 19 b 22 b 25 b 26 b 28 b 29 b 34 b 37 b 38;proc npar1way data=a1 wilcoxon;class method;exact;run;结果显示,故接受原假设，即认为病人手术后采纳新旧护理方法对其复原时间无显著差异5.2．Smirnov检验例2（数据见教材）SAS程序如下：data a1;input group $ time@@;cards;a 6.8 a 3.1 a 5.8 a 4.5 a 3.3 a 4.7 a 4.2 a 4.9b 4.4 b 2.5 b 2.8 b 2.1 b 6.6 b 0.0 b 4.8 b 2.3;proc npar1way data=a1 edf;class group;exact;var time;run;运行结果显示p=0.0879>0.05，即认为两种止痛药效果无显著差异；但在0.1水平上可认为两者有显著差异。
5.3．Wilcoxon符号秩检验例3（见教材例题2.8）SAS程序如下：data a; input id product1 product2;cards;1 459 4142 367 3063 303 3214 392 4435 310 2816 342 3017 421 3538 446 3919 430 40510 412 390;data b;set a;diff=product1-product2;proc univariate data=b;var diff;run;运行结果显示：符号秩和检验的p值为0.1094>0.05，故认为两复合肥无显著差异；而Wilcoxon秩和检验的p值为0.0488<0.05，故认为新复合肥能显著提高小麦的产量5.4 多种处理方法比较的Kruskal-Wallis检验例4（见教材例题2.10）SAS程序如下：data a;input group $ weight@@;cards;a 164 a 190 a 203 a 205 a 206 a 214 a 228 a 257b 185 b 197 b 201 b 231c 187 c 212 c 215 c 220 c 248 c 265 c 281d 202 d 204 d 207 d 227 d 230 d 276;proc npar1way data=a wilcoxon;class group;（不要加入exact语句，运行特别耗时！）var weight;run;运行结果显示Pr > Chi-Square =0.2394>0.05，故认为四种食谱的养分效果无显著差异。
5.5 Friedman检验例5（见教材例题2.12）SAS程序如下：data a;input person $ emotion $ v@@;cards;p1 e1 23.1 p1 e2 22.7 p1 e3 22.5 p1 e4 22.6p2 e1 57.6 p2 e2 53.2 p2 e3 53.7 p2 e4 53.1p3 e1 10.5 p3 e2 9.7 p3 e3 10.8 p3 e4 8.3p4 e1 23.6 p4 e2 19.6 p4 e3 21.1 p4 e4 21.6p5 e1 11.9 p5 e2 13.8 p5 e3 13.7 p5 e4 13.3p6 e1 54.6 p6 e2 47.4 p6 e3 39.2 p6 e4 37.0p7 e1 21.0 p7 e2 13.6 p7 e3 13.7 p7 e4 14.8p8 e1 20.3 p8 e2 23.6 p8 e3 16.3 p8 e4 14.8;proc freq;tables person*emotion*v/scores=rank cmh noprint;run;运行结果显示p值为0.0917>0.05，故认为在催眠状态下，受试者对4种心情状态的反应无显著差异。
5.6 列联表的独立性检验例6（数据见教材例题）SAS程序如下：data penalty;input p $ d $ count@@;cards;y w 19 y b 17 n w 141 n b 149;proc freq data=penalty;tables p*d/chisq expected nocol norow nopercent;weight count;run;6. [ 本次试验] 为了探讨两种化学添加剂对电池寿命的影响,对13个同类型的电池,随机的抽取6个加入甲种添加剂,其余7个加入乙种添加剂,各组电池寿命如下(单位：小时)：甲组： 18 24 25 27 30 35乙组： 20 21 28 32 34 38 40对α=0.10,检验两种添加剂下电池的寿命是否有显著差异7 . 课后练习数据分析教材习题二中的2.3、2.7、2.12、2.148.参考文献[1]范金城，梅长林. 数据分析[M]. 北京：科学出版社. 2005 P45-93. 参考答案:[ 本次试验] 为了探讨两种化学添加剂对电池寿命的影响,对13个同类型的电池,随机的抽取6个加入甲种添加剂,其余7个加入乙种添加剂,各组电池寿命如下(单位：小时)：甲组： 18 24 25 27 30 35乙组： 20 21 28 32 34 38 40对α=0.10,检验两种添加剂下电池的寿命是否有显著差异。
解：Wilcoxon秩和双边假设检验SAS程序如下：data a2;input group $ lifetime@@;cards;a 18 a 24 a 25 a 27 a 30 a 35b 20 b 21 b 28 b 32 b 34 b 38 b 40;proc npar1way data=a2 wilcoxon;class group;exact;run;结果显示,故接受原假设，即认为两种添加剂下电池的寿命无显著差异。