So führen sie einen wilcoxon-signed-rank-test in sas durch

Der Wilcoxon-Signed-Rank-Test ist die nichtparametrische Version des t-Tests für gepaarte Stichproben .

Es wird verwendet, um zu testen, ob ein signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten zweier Grundgesamtheiten besteht, wenn die Verteilung der Unterschiede zwischen den beiden Stichproben nicht als normal angesehen werden kann.

Das folgende Beispiel zeigt, wie ein Wilcoxon-Signed-Rank-Test in SAS durchgeführt wird.

Beispiel: Wilcoxon unterzeichnete einen Rangtest in SAS

Angenommen, ein Ingenieur möchte wissen, ob eine neue Kraftstoffaufbereitung zu einer Änderung des durchschnittlichen Kilometerstands pro Gallone eines bestimmten Autos führt. Um dies zu testen, misst es den mpg von 12 Autos mit und ohne Kraftstoffaufbereitung.

Die Ergebnisse sind in der folgenden Tabelle dargestellt:

Mit dem folgenden Code können wir einen Wilcoxon-Signed-Rank-Test in SAS durchführen, um festzustellen, ob zwischen den beiden Gruppen ein signifikanter Unterschied im durchschnittlichen MPG besteht:

 /*create dataset*/
data my_data;
    input car with_fuel without_fuel;
    datalines ;
1 20 24
2 23 25
3 21 21
4 25 22
5 18 23
6 17 18
7 18 17
8 24 28
9 20 24
10 24 27
11 23 21
12 19 23
;
run ;

/*create new dataset with difference between two fuel treatments*/
data my_data2;
    set my_data;
    diff=with_fuel-without_fuel;
run ;

/*perform Wilcoxon Signed Rank Test*/
proc univariate data=my_data2;
    var diff;
run ;

Aus den Ergebnissen können wir ersehen, dass der durchschnittliche Unterschied in mpg zwischen Autos, die die Behandlung erhalten haben, und solchen, die keine Behandlung erhalten haben, -1,75 beträgt.

In der Tabelle mit dem Titel Standorttests können wir Folgendes beobachten:

• Wilcoxon unterzeichnete Rangteststatistik: -22,5
• Der entsprechende p-Wert: 0,0469

Denken Sie daran, dass der Wilcoxon-Signed-Rank-Test die folgenden Null- und Alternativhypothesen verwendet:

• H ₀ : MPG ist zwischen den beiden Gruppen gleich
• H _A : MPG ist zwischen den beiden Gruppen nicht gleich

Da der p-Wert des Tests (0,0469) kleiner als 0,05 ist, lehnen wir die Nullhypothese ab.

Das bedeutet, dass wir genügend Beweise dafür haben, dass der durchschnittliche MPG-Wert zwischen den beiden Gruppen nicht gleich ist.