SAS中连续变量和二分变量之间的关联

在SAS中，连续变量和二分变量之间的关联可以通过多种统计方法来分析。连续变量是指具有无限个可能取值的变量，而二分变量是指只有两个可能取值的变量。

一种常用的分析方法是使用相关系数来衡量连续变量和二分变量之间的关联程度。常见的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。皮尔逊相关系数适用于连续变量和二分变量都服从正态分布的情况，而斯皮尔曼相关系数则适用于连续变量和二分变量不服从正态分布的情况。

另一种常用的方法是使用t检验或方差分析来比较连续变量在不同二分变量水平上的均值差异。t检验适用于比较两个二分变量水平上的连续变量均值是否存在显著差异，而方差分析适用于比较多个二分变量水平上的连续变量均值是否存在显著差异。

此外，还可以使用逻辑回归分析来研究连续变量和二分变量之间的关联。逻辑回归分析可以用于预测二分变量的概率，并且可以通过回归系数来解释连续变量对二分变量的影响。

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