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Dans le paragraphe � Statistical computation � section � Goodness-of-Fit Tests �, de la documentation de la proc�dure UNIVARIATE de la version 8 (p1396 / 1397), une erreur d'interpr�tation des tests appara�t.

Le paragraphe suivant :
'When the p-value is less than the predetermined critical value (alpha value), you reject the null hypothesis and conclude that the data came from the theorical distribution'

est � modifier comme ceci :
'When the p-value is less than the predetermined critical value (alpha value), you reject the null hypothesis and conclude that the data DO NOT come from the theorical distribution'

Ce qui signifie que, en posant les hypoth�ses suivantes pour un test de normalit� :
H0 : les donn�es suivent une loi normale ;
H1 : les donn�es ne suivent pas la loi normale.
- Si la p-value est inf�rieure � 'a', alors on rejette l'hypoth�se nulle c'est-�-dire l'hypoth�se que les donn�es ne suivent pas une loi normale.
- Si la p-value> 'a', alors on ne peut pas refuser l'hypoth�se que les donn�es suivent une loi normale.

Dans la proc�dure TTEST, sous l'hypoth�se de variances in�gales, une statistique T de Student approximative est calcul�e. Cette statistique est exploitable de deux fa�ons diff�rentes :

• l'approximation de Cochran et Cox : elle permet d'associer � T une probabilit� p qui v�rifie une loi de Student correspondant � des �chantillons de tailles similaires, les effectifs des deux �chantillons mis en cause. La probabilit� p ainsi associ�e permet de tester l'�galit� des moyennes ;
• l'approximation de Sattherwaite : il est possible d'utiliser l'approximation de Sattherwaite pour associer � T un nombre df de degr�s de libert�. Sous l'hypoth�se d'�galit� des moyennes, T est assimil�e � une loi de Student � df degr�s de libert�.
  

Pour traiter des s�ries appari�es sous SAS, il faut combiner les donn�es, si celles-ci sont normales (tests de normalit�, th�or�me central limite), afin d'obtenir une seule variable qui pourra �tre trait�e avec la proc�dure UNIVARIATE.

Si les donn�es ne sont pas statistiquement assimilables � des donn�es normales, c'est-�-dire si elles pr�sentent des asym�tries extr�mes ou sont ordinales, les m�thodes non param�triques de la proc�dure NPAR1WAY sont plus appropri�es.

Il faut utiliser l'option BINOMIAL de l'instruction TABLES de la proc�dure FREQ. Pour g�n�rer un intervalle de confiance sur un niveau pr�cis, il faut le sp�cifier gr�ce � l'option LEVEL=.

Exemple :

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proc freq data=sashelp.class; 
 tables sex/binomial; 
 tables sex/binomial(level='M'); 
run;

Une analyse de la covariance se r�alise en deux �tapes :

• la premi�re consiste � v�rifier l'hypoth�se de parall�lisme des deux groupes d'individus ;
• la seconde teste l'�galit� des ordonn�es � l'origine.
  

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proc GLM ; 
      class GROUPE ; 
      model QC = GROUPE V02 GROUPE*V02 / e xpx solution ; 
      lsmeans GROUPE / sterr pdiff cov ; 
   run ;      C'est l'effet GROUPE*V02 qui teste le parall�lisme. 
  
  proc REG ; 
      model QC = GROUPE1 GROUPE2 V02_1 V02_2 / noint ; 
      parallel : mtest V02_1 - V02_2 = 0 / print details ; 
   run ;