1）T检验的检验方法及分析方法
T检验用来比较两样本的均数有无显著差异，其用T分布理论来推导差异发生的概率。本书采用SAS软件进行T检验，SAS语句为［120］（以检验性别的乘客满意度差异性为例）：
Data genpse；（定义数据集genpse）
Input gender pse；（定义变量gender——性别和pse——乘客满意度）
Cards；（Cards以下为数据体）
；（数据体结束）
Proc ttext；（运行T检验）
Class gender；（指定性别为分类变量）
Var pse；（指定乘客满意度为待分析变量）
Run；（运行）
输出结果如表5-1所示。
T检验SAS输出结果的分析方法为（一般以0.05作为置信水平）：首先判别方差齐性。即如果方差齐性检验中的P值小于0.05，则拒绝原假设，方差不齐，否则方差齐。然后判别T检验有无显著差异。如果方差齐，则采用“齐”的T检验P值来判别有无显著差异；如果方差不齐，则采用“不齐”的T检验P值来判别有无显著差异。判别方法为：如果该P值小于0.05，则检验结果为有显著差异，否则，没有显著差异。
对于本例来说，方差齐性检验中的P值为0.204 8，因此方差齐。应该采用“齐”的P值0.420 0来判别男性和女性的乘客满意度有无显著差异，0.420 0＞0.05，因此男性和女性的乘客满意度没有显著差异。
表5-1 性别的T检验输出结果
2）单因素方差分析的检验方法及分析方法(www.xing528.com)
单因素方差分析用来比较多样本的均数有无显著差异。本书采用SAS软件进行单因素方差分析，SAS语句为［120］（以检验不同受教育程度的乘客满意度差异性为例）：
Data edupse；（定义数据集edupse）
Input edu pse；（定义变量edu——受教育程度和pse——乘客满意度）
Cards；（Cards以下为数据体）
；（数据体结束）
Proc Anova；（运行方差分析）
Class edu；（指定受教育程度为分类变量）
Model pse＝edu；（指定分析受教育程度对乘客满意度的影响）
Means edu／Duncan；（指定对不同受教育程度进行Duncan检验）
Run；（运行）
Duncan检验的结果如表5-2所示。
单因素方差分析SAS输出结果的分析方法为（一般以0.05作为置信水平）：如果输出的P值小于0.05，检验结果为有显著差异；如果输出的P值稍大于0.05，但Duncan检验发现存在有差异的类别，检验结果亦为有差异；否则，没有显著差异。当有显著差异时，用Duncan检验来判别具体的类别差异。Duncan检验的分析方法为：对于任意两类别，如果没有相同字母，则它们之间有显著差异，否则，没有显著差异。将任意两类别均进行分析，即可得出任意类别间的差异性。
对于本例来说，类别1和类别2，有相同字母C，故它们之间没有显著差异；类别1和类别3没有相同字母，故它们之间有显著差异。因此，本例的Duncan检验结果为类别1与类别3、类别4、类别5有显著差异，类别2和类别4、类别5有显著差异。
表5-2 不同受教育程度的Duncan检验结果
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