非劣性检验的SAS程序主要涉及使用SAS软件进行数据分析和统计建模的过程。以下是一些关于如何在SAS中进行非劣性检验的关键步骤和程序示例：
数据准备和导入
首先，需要准备和导入用于非劣性检验的数据。这通常包括将数据从外部文件（如CSV、Excel）导入SAS数据集中。
选择合适的统计方法
对于非劣性检验，常用的统计方法是Tango法或等效性检验。这些方法用于比较两组数据的疗效或效应量，判断是否存在非劣效性。
编写SAS程序
利用SAS的宏或过程步（如PROC NPAR1WAY）编写程序，进行非劣性检验。以下是一个简单的示例程序，用于计算非劣效性检验的样本量和进行检验：
```sas
/* 导入数据 */
data have；
input group $ test_outcome；
datalines；
1 100
1 110
1 120
0 90
0 80
0 70
run；
/* 计算样本量 */
proc power；
/* 设置参数 */
power=0.8； /* 检验效能 */
delta=5； /* 非劣效界值 */
sigma=10； /* 标准差 */
n=20； /* 每组样本量 */
/* 进行样本量计算 */
output p=power；
run；
/* 进行非劣性检验 */
proc npar1way data=have；
/* 设置参数 */
method=tango； /* 使用Tango法 */
delta=5； /* 非劣效界值 */
alpha=0.05； /* 第一类错误率 */
/* 进行非劣性检验 */
run；
```
解释和输出结果
分析非劣性检验的结果，包括置信区间、p值等，并根据结果判断是否拒绝原假设，即两组数据不存在非劣效性差异。
建议
在进行非劣性检验时，确保正确选择合适的统计方法和参数设置，以获得准确和可靠的检验结果。
查阅相关文献和SAS帮助文档，以获取更多关于非劣性检验和SAS程序编写的信息。