In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie die folgenden Konfidenzintervalle in R berechnet werden:<\/span><\/p>\n 1.<\/strong> Konfidenzintervall f\u00fcr einen Grundgesamtheitsmittelwert<\/span><\/p>\n 2.<\/strong> Konfidenzintervall f\u00fcr einen Unterschied in den Mittelwerten der Grundgesamtheit<\/span><\/p>\n Lass uns gehen!<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz, der die H\u00f6he (in Zoll) einer Zufallsstichprobe von 12 Pflanzen enth\u00e4lt, die alle derselben Art angeh\u00f6ren:<\/span><\/span> <\/p>\n Angenommen, wir m\u00f6chten ein Konfidenzniveau von 95 % f\u00fcr die tats\u00e4chliche durchschnittliche Populationsgr\u00f6\u00dfe dieser Art berechnen.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen dazu den folgenden Code in SAS verwenden:<\/span> <\/p>\n Der Mittelwert<\/strong> gibt den Stichprobenmittelwert an, und Werte unter 95 % CL-Mittelwert<\/strong> zeigen das 95 %-Konfidenzintervall f\u00fcr den Grundgesamtheitsmittelwert an.<\/span><\/p>\n Aus den Ergebnissen k\u00f6nnen wir ersehen, dass das 95 %-Konfidenzintervall f\u00fcr das durchschnittliche Pflanzengewicht dieser Population [13,4624 Zoll, 15,2042 Zoll]<\/strong> betr\u00e4gt.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz, der die H\u00f6he (in Zoll) einer Zufallsstichprobe von Pflanzen enth\u00e4lt, die zu zwei verschiedenen Arten geh\u00f6ren:<\/span> <\/p>\n Angenommen, wir m\u00f6chten ein 95-prozentiges Konfidenzniveau f\u00fcr den Unterschied in der durchschnittlichen Populationsgr\u00f6\u00dfe zwischen Art A und Art B berechnen.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen dazu den folgenden Code in SAS verwenden:<\/span> <\/p>\n Die erste Tabelle, die wir uns im Ergebnis ansehen m\u00fcssen, ist Varianzgleichheit<\/strong> . Sie testet, ob die Varianz zwischen den einzelnen Stichproben gleich ist oder nicht.<\/span><\/p>\n Da der p-Wert in dieser Tabelle nicht weniger als 0,05 betr\u00e4gt, k\u00f6nnen wir davon ausgehen, dass die Unterschiede zwischen den beiden Gruppen gleich sind.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen uns also die Linie ansehen, die die gepoolte<\/strong> Varianz verwendet, um das 95 %-Konfidenzintervall f\u00fcr die Differenz in den Mittelwerten der Grundgesamtheit zu ermitteln.<\/span><\/p>\n Aus dem Ergebnis k\u00f6nnen wir ersehen, dass das 95 %-Konfidenzintervall f\u00fcr die Differenz zwischen den Grundgesamtheitsmittelwerten [-4,6895 Zoll, -1,1305 Zoll]<\/strong> betr\u00e4gt.<\/span><\/p>\n Dies zeigt uns, dass wir zu 95 % sicher sein k\u00f6nnen, dass der tats\u00e4chliche Unterschied zwischen der durchschnittlichen Pflanzenh\u00f6he von Art A und Art B zwischen -4,6895 Zoll und -1,1305 Zoll liegt.<\/span><\/p>\n Da 0 nicht in diesem Konfidenzintervall liegt<\/a> , weist dies darauf hin, dass zwischen den Mittelwerten der beiden Grundgesamtheiten ein statistisch signifikanter Unterschied besteht.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in SAS ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So f\u00fchren Sie einen T-Test bei einer Stichprobe in SAS durch<\/a> EinKonfidenzintervall ist ein Wertebereich, der wahrscheinlich einen Populationsparameter mit einem bestimmten Konfidenzniveau enth\u00e4lt. In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie die folgenden Konfidenzintervalle in R berechnet werden: 1. Konfidenzintervall f\u00fcr einen Grundgesamtheitsmittelwert 2. Konfidenzintervall f\u00fcr einen Unterschied in den Mittelwerten der Grundgesamtheit Lass uns gehen! Beispiel 1: Konfidenzintervall f\u00fcr den Grundgesamtheitsmittelwert in SAS Angenommen, wir haben […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Beispiel 1: Konfidenzintervall f\u00fcr den Grundgesamtheitsmittelwert in SAS<\/strong><\/span><\/h2>\n
\/*create dataset*\/\n<\/span>data<\/span> my_data;\n inputHeight<\/span> ;\n datalines<\/span> ;\n14\n14\n16\n13\n12\n17\n15\n14\n15\n13\n15\n14\n;\nrun<\/span> ;\n\n\/*view dataset*\/\n<\/span>proc print<\/span> data<\/span> =my_data;<\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confsas1.jpg\")
<\/p>\n \/*generate 95% confidence interval for population mean*\/\n<\/span>proc ttest<\/span> data<\/span> =my_data alpha<\/span> = 0.05<\/span> ;\n varHeight<\/span> ;\nrun<\/span> ;\n<\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confsas2.jpg\")
<\/p>\n Beispiel 2: Konfidenzintervall f\u00fcr die Differenz der Grundgesamtheitsmittelwerte in SAS<\/strong><\/span><\/h2>\n
\/*create dataset*\/\ndata<\/span> my_data2;\n input<\/span> Species $Height;\n datalines<\/span> ;\nAt 14\nAt 14\nAt 16\nAt 13\nAT 12\nAt 17\nAt 15\nAt 14\nAt 15\nAt 13\nB15\nB14\nB 19\nB 19\nB17\nB 18\nB20\nB 19\nB17\nB15\n;\nrun<\/span> ;\n\n\/*view dataset*\/\n<\/span>proc print<\/span> data<\/span> =my_data2;<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confsas3.jpg\")
<\/p>\n \/*sort data by Species to ensure confidence interval is calculated correctly*\/\n<\/span>proc sort<\/span> data<\/span> =my_data2;\n by<\/span> Species;\nrun<\/span> ;\n\n\/*generate 95% confidence interval for difference in population means*\/\n<\/span>proc ttest<\/span> data<\/span> =my_data2 alpha<\/span> = 0.05<\/span> ;\n class<\/span> Species;\n varHeight<\/span> ;\nrun<\/span> ;\n<\/strong><\/span><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confsas4.jpg\")
<\/p>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So f\u00fchren Sie einen T-Test bei zwei Stichproben in SAS durch
So f\u00fchren Sie einen T-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben in SAS durch<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"