请求各位老师帮我看一个问题，这个问题很关键也很基本，但是从我的角度我难以看出问题。。

描述：我想做的是一些列的SAS蒙特卡洛模拟，但是第一步，生成数据集我觉得就有点问题，请听我描述：

我想模拟两个组，一个对照组group1，一个试验组group2，模拟7个变量（称之为v1-v7），v1的时候，两组的均数都是140，v7的时候，两组的均数都是125，标准差都是2，模拟group1六十例，group2也是六十例，并且，①，从v1至v7，两组均数递减；②，我想看一类错误，两组在这里其实没有差别

我SAS程序方面如下设置：①，通过两个种子生成两个完整的数据集；②，将这两个数据集set到一起；③，对这个数据集依照变量group做成组t检验，获得P值；④，统计并判断P值得到最终的一类错误alpha

SAS实现（整个是在一个大的宏内完成，因为我要做一类错误，需要模拟很多次）：

①两个数据集的生成，seed为12345。
data all1;
%do j = 1 %to 60;     //60为例数
    %do i =1 %to 7;    //7为7个变量
   group=1;
      v&i.=int(140 + (125-140)*(&i-1)/(7-1) + 2*normal(12345));      //①，每一个i，也就是每一个变量，得到一个按梯度递增的均数int(140 + (125-140)*(&i-1)/(7-1)；
                                                                                                         //②，（接上一句）2代表标准差，12345代表种子
    %end;
  output;
%end;
run;

data all2;
。。。     //2和1一样，就是种子变成了12345+10000=22345
run;

②SET处理。
data all;
set all1 all2;
run;

③t检验。
proc ttest data=all;  *ALL数据集统计分析;
class group;
var v:;
ods output ttests=pall;        //这个pall是存放v1-v7，每个变量的P值的。
run;

④，收集P值，算得alpha。
data a;
set pall;
if Variances='Equal' then do;
    call symputx('pva'||compress(variable),(Probt<0.05)+symget("pva"||compress(variable)));     //这里的symputx方法还是版里老师教的，呵呵，感谢。
                                                                                                                                                    //pva&v在seed循环外作过初始化，%let pva...=0;
end;
run;

结果和问题：
现在有一个问题实在搞不懂出在哪？还请各位老师帮我看下，我做出来的结果是这样的：
   V      All  
   v1    0.046
   v2    0.049
   v3    0.039
   v4    0.052
   v5    0.062
   v6    0.053
   v7    0.055
我十分不明白：①，例如v5的一类错误为啥这么高，我还有的模拟出现过0.07，甚至0.08；我的模拟是1000次，两组均数又是0，为什么会超过0.05这么多？
②，我有点不明白这个波动性是为什么（加，减，加，加，减，加）？为何不是单调的，请问，有什么做法能让他平稳吗？（是因为标准差2太大的原因吗）

感谢您的帮助，祝看帖者新年快乐。
我挺着急，以前一直没发现这个问题，可是现在我估计进度就卡在这个地方，我今天想了一下午，现在才写完帖子，请您多提想法，谢谢了！