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SAS数据处理:假设检验实证分析
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更新于2024-08-25
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SAS数据处理.pdf文件包含了三个关于假设检验的统计分析示例,展示了如何在SAS软件中运用不同的方法来测试正态分布数据的参数。以下是详细的解释: 1. 单个正态总体均值的假设检验 在这个例子中,研究者假设总体均值u等于1277,通过设置H0(μ=1277)和H1(μ≠1277),利用数据集`ch`中的数据进行t检验。结果显示,样本均值偏离1277,t值为-3.37,p值小于0.05,表明在一定程度上拒绝原假设,支持H1,即正态分布的均值确实不等于1277。 2. 两个正态总体均值差异性假设检验 当考虑总体方差可能相等(σ1=σ2)或不等(σ1≠σ2)时,进行了 Cochran-Cox 验证。对于等方差情况,t值为-1.08,p值大于0.05,接受H0,即两个总体均值无显著差异。而在方差不等的情况下,Satterthwaite 或 Cochran 法计算出的p值略高于0.05,仍支持H0。 3. 配对样本均值的假设检验 配对设计下,我们比较的是每个观察对象在治疗前后数据的变化。H0假设治疗前后两组的平均差为0,H1则相反。在数据集`ch`中,治疗前后的数据用于计算t值,结果为3.52,对应的p值小于0.01,这意味着存在显著差异,接受H1,即两组样本均值不同。 这些内容说明了在实际数据分析中,如何运用SAS进行假设检验来判断正态分布数据的参数是否符合预设条件,这对于统计推断和假设验证至关重要。通过SAS的`procmeans`和`procttest`等工具,可以有效地进行均值、方差以及配对样本的差异分析,从而得出科学的结论。
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1. 一个正态总体均值的假设检验
H0
:u = 1277 H
1
:u ≠ 1277
data ch; input x @@;y=x-1277;
cards;
1250 1265 1245 1260 1275
;
proc means mean std t prt; var y; run;
t 检验
程序运行结果:
Analysis Variable : y
Mean Std Dev t Value Pr > |t|
-18.0000000 11.9373364 -3.37 0.01<0.0280 <0.05
说明:正态分布的均值与 1277 差异显著,认
为均值不等于 1277 ,H
1
成立 .
2. 两个正态总体均值差异性的假设检验
当
σ
1
= σ
2
或
σ
1
≠σ
2
时,
H
0
:u
1
= u
2
H
1
:u
1
≠ u
2
data ch; do a=1 to 2;do i=1 to 5;
input x @@;output; end; end;
cards;
800 840 870 920 850
900 880 890 890 840
;
proc ttest cochran; class a; var x;
proc print; run; t 检验
(a 为行, i 为重复数)
程序运行结果:
Variable Method Variances DF t Value Pr > |t|
当 σ
1
= σ
2
x Pooled Equal 8 -1.08 0.3126>0.05
当 σ1 ≠σ2
x Satterthwaite Unequal 6.11 -1.08 0.3219
当 σ1 ≠σ2
x Cochran Unequal 4 -1.08 0.3419
说明:两个正态分布均值没有显著的差异, H
0
成立。
3. 配对样本均值的假设检验
H0
:u
1 - u2 = 0 H1
:u
1 - u2
≠ 0
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
治疗前 114 94 117 114 155 125 114 98 119 121
治疗后 102 95 140 104 91 95 135 106 114 92
data ch; input x1 x2 @@;d=x1-x2;
cards;
114 94 117 114 155 125 114 98 119 121
102 95 140 104 91 95 135 106 114 92
;
proc means t prt; var d; proc print; run;
程序运行结果:
t Value Pr > |t|
3.52 0.0065< 0.01
说明两正态分布的均值差异
极显著
,接收 H1:
u1
≠ u
2
。
若用方法 2,得到的结果为:
三种方法的 Pr > |t|为
0.2168 0.2169 0.2326
< 0.05
说明两正态分布的均值差异
显著
。
4. 正态分布的 W 检验
H
0:服从正态分布 H1:不服从正态分布
data ch; input x @@;
cards;
7 11 6 6 6 7 9 5 10 6 3 10
;
proc univariate normal; run;
程序运行结果:
W 0.931696 Pr < W 0.3984 >0.05
说明:此组数服从正态分布,接收 H0。
5. 单因素方差分析
H
0
:各 u
i
相等 H
1
:各 u
i
间有显著差异
(1)等重复的情形
data ch; do a= 1 to 4 ;
do i= 1 to 4 ; input x @@;
output ; end ; end ;
cards ;
19 23 21 13
21 24 27 20
20 18 19 15
22 25 27 22
;
proc means mean std ;
标准差
proc means mean stderr ;
标准误
proc anova ; class a; model x=a; /进行方差分析
means a/ t;
/t 检验法进行多重比较 /
means a/ lsd cldiff ;
/lsd 法进行多重比较 /
means a /duncan alpha=0.01; / duncan多重比较 /
run ;
程序运行结果:
The ANOVA Procedure
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jh035511
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