So führen sie einen chi-quadrat-test der unabhängigkeit in sas durch
Ein Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest wird verwendet, um zu bestimmen, ob zwischen zwei kategorialen Variablen ein signifikanter Zusammenhang besteht oder nicht.
Das folgende Beispiel zeigt, wie ein Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest in SAS durchgeführt wird.
Beispiel: Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest in SAS
Angenommen, wir möchten wissen, ob das Geschlecht mit der Präferenz für eine politische Partei zusammenhängt oder nicht. Wir nehmen eine einfache Zufallsstichprobe von 500 Wählern und befragen sie zu ihrer politischen Parteipräferenz.
Die folgende Tabelle stellt die Ergebnisse der Umfrage dar:
Republikaner | Demokrat | Unabhängig | Gesamt | |
Männlich | 120 | 90 | 40 | 250 |
Weiblich | 110 | 95 | 45 | 250 |
Gesamt | 230 | 185 | 85 | 500 |
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um einen Chi-Quadrat-Test der Unabhängigkeit in SAS durchzuführen und festzustellen, ob das Geschlecht mit der Präferenz für eine politische Partei zusammenhängt.
Schritt 1: Erstellen Sie die Daten.
Zuerst erstellen wir in SAS einen Datensatz für die Umfrageantworten:
/*create dataset*/ data my_data; input Gender$Party$Count; datalines ; Male Rep 120 Male Dem 90 Male Ind 40 Female Rep 110 Female Dem 95 Female Ind 45 ; run ; /*print dataset*/ proc print data =my_data;
Schritt 2: Führen Sie den Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest durch.
Dann können wir den folgenden Code verwenden, um den Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest durchzuführen:
/*perform Chi-Square Test of Independence*/ proc freq data =my_data; Gender*Party / chisq tables ; weightCount ; run ;
Die Ausgabe enthält zwei interessante Werte:
- Chi-Quadrat-Teststatistik: 0,8640
- Entsprechender p-Wert: 0,6492
Denken Sie daran, dass der Chi-Quadrat-Test der Unabhängigkeit die folgenden Null- und Alternativhypothesen verwendet:
- H 0 : Die beiden Variablen sind unabhängig.
- H A : Die beiden Variablen sind nicht unabhängig.
Da der p-Wert (0,6492) des Tests nicht kleiner als 0,05 ist, können wir die Nullhypothese nicht ablehnen.
Das bedeutet, dass uns keine ausreichenden Belege dafür vorliegen, dass ein Zusammenhang zwischen Geschlecht und politischen Parteipräferenzen besteht.
Mit anderen Worten: Geschlecht und politische Parteipräferenzen sind unabhängig.
Zusätzliche Ressourcen
Die folgenden Tutorials bieten zusätzliche Informationen zum Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest:
Einführung in den Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest
Chi-Quadrat-Test des Unabhängigkeitsrechners
So führen Sie einen Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest in Excel durch