如何在 sas 中执行卡方拟合优度检验

卡方拟合优度检验用于确定分类变量是否遵循假设分布。

以下示例演示如何在 SAS 中执行卡方拟合优度检验。

示例：SAS 中的卡方拟合优度检验

一位商店老板说，一周中每天都有相同数量的顾客来到他的商店。为了检验这个假设，研究人员记录了给定一周内进入商店的顾客数量，并发现以下结果：

• 周一： 50 位顾客
• 周二： 60 位顾客
• 周三： 40 位顾客
• 周四： 47 位顾客
• 周五： 53 名顾客

按照以下步骤在 SAS 中执行卡方拟合优度检验，以确定数据是否与店主的说法一致。

步骤 1：创建数据集。

首先，我们将创建一个数据集并将其命名为my_data ：

 /*create dataset*/
data my_data;
	inputDay $Customers;
	datalines ;
My 50
Kill 60
Wed 40
Thursday 47
Fri 53
;
run ;

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

步骤 2：执行卡方拟合优度检验。

接下来，我们将使用以下代码来执行卡方拟合优度检验：

 /*perform Chi-Square Goodness of Fit test*/
proc freq data =my_data;
	Day/ chisq tables ;
	weightCustomers ;
run ; 

从结果我们可以看出：

• 卡方检验统计量： 4.36
• 相应的 p 值： 0.3595

回想一下，卡方拟合优度检验使用以下原假设和备择假设：

• H ₀ ：变量遵循假设分布。
• H _A ：变量不遵循假设分布。

由于p 值(0.3595) 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真实的顾客分布与店主报告的不同。

其他资源

以下教程提供有关卡方拟合优度检验的更多信息：

卡方拟合优度检验简介
卡方拟合优度检验计算器
如何在 Excel 中执行卡方拟合检验