如何在 sas 中执行单样本 t 检验

单样本 t 检验用于确定总体平均值是否等于某一值。

本教程介绍如何在 SAS 中执行单样本 t 检验。

示例：SAS 中的样本 t 检验

假设一位植物学家想知道某种植物的平均高度是否等于 15 英寸。她随机抽取了 12 种植物并记录了每种植物的高度（以英寸为单位）。

高度为：14、14、16、13、12、17、15、14、15、13、15、14

使用以下步骤执行单样本 t 检验，以确定该植物物种的平均高度是否实际上为 15 英寸。

第 1 步：创建数据。

首先，我们将使用以下代码在 SAS 中创建数据集：

 /*create dataset*/
data my_data;
    inputHeight ;
    datalines ;
14
14
16
13
12
17
15
14
15
13
15
14
;
run ;

/*print dataset*/
proc print data =my_data; 

步骤 2：执行单样本 t 检验。

接下来，我们将使用proc ttest对示例执行 t 检验：

 /*perform one sample t-test*/
proc ttest data =my_data sides = 2 alpha = 0.05 h0 = 15 ;
    varHeight ;
run ;

第一个表显示了我们样本的描述性统计数据，包括：

• N（观察总数）： 12
• 平均值（样本平均值）： 14.3333
• Std Dev（样本标准差）： 1.3707
• 标准误差（标准误差，计算方式为s/ √n ）： 0.3957
• 最小值（最小值）： 12
• 最大值（最大值） 17

第二个表显示真实总体平均值的 95%置信区间：

• μ 的 95% CI： [13.4624, 15.2042]

第三个表显示 t 检验统计量和相应的 p 值：

• t 检验统计量： -1.68
• p 值： 0.1201

注：检验统计量计算如下：

• t 检验统计量 = ( x – μ) / (s/ √n )
• t 检验统计量 = (14.3333-15) / (1.3707/√ 12 )
• t 检验统计量 = -1.68

回想一下，单样本 t 检验使用以下原假设和备择假设：

• H ₀ : μ = 15 英寸
• H _A : μ ≠ 15 英寸

由于 p 值 ( .1201 ) 不小于 0.05，因此我们无法拒绝原假设。

这意味着我们没有足够的证据表明某些植物物种的平均高度不同于 15 英寸。

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