声明：本文是与AI的答案。
由于"Row Mean Scores Differ" 是一个专有的SAS术语，在其他统计软件的文档中可能找不到完全一样的词汇。这个特定的方法是用来检验行均值在不同的列群组之间是否有显著差异，过程如下
1、评分赋予：为有序类别赋予评分。在有序数据分析中，评分代表了各种类别的相对顺序。例如，在医学研究中按病情严重度划分的组（无、轻、重）可以分别赋予评分0、1、2。
2、计算实际行均值得分：这里“行”通常指的是感兴趣的因变量，与不同的处理组或曝光群组（列）相对应。行均值得分是通过将行中每个单元格的观测值乘以其评分然后求平均得到的。
假设我们通过以下2x3表格来表示不同治疗方案对疾病改善程度的影响。每一行代表一个治疗方案（例如药物A和药物B），而列代表疾病改善的程度（无、中、显著）。
对于药物A，行均值得分的计算方法如下：
首先，将每个类别的评分与相应的频数相乘。因此，对于“无”类别（评分为0）的计算为：0×10 = 0。接着，对于“中”类别（评分为1）：1×5 = 5。对于“显著”类别（评分为2）：2×2 =4。然后将这些值相加，并除以总频数：((0+5+4) / (10+5+2)) = 9 / 17 ≈ 0.529。
对于药物B，也用同样方法计算：0×3 = 0，1×6 = 6，2×8 = 16。总和是 ((0+6+16) / (3+6+8)) = 22 / 17 ≈1.294。
这样，我们得到了每个治疗方案的行均值得分，反映了考虑到治疗反应等级的评分加权结果。
3、计算期望行均值得分：根据每个横行的各个人数总和与每个纵列的各个人数总和，我们可以算出每个单元格的期望人数。具体方法就不再赘述了，总之每个单元格都会有一个期望人数。
根据期望人数的表格，同样也可以获得一个期望的行均值得分，计算方法同第2步。
4、带入公式计算统计量：
公式如下：
实际得分（O）和期望得分（E）针对的都是行均值得分（而不是单元格）。对于每一行，计算其实际得分与期望得分的差异，并基于期望得分的方差标准化这些差异。然后，把得到的标准化差异（即标准化残差）进行平方求和，得到卡方统计量。
5、假设检验：得到这个统计量之后，我们会根据卡方分布进行显著性测试。如果测试的P值小于我们所设定的显著性水平（例如0.05），我们就可以拒绝原假设，即不同行之间的均值得分没有显著差异。
