{"id":4525,"date":"2023-07-10T09:48:32","date_gmt":"2023-07-10T09:48:32","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/protokolltransformation-in-der-luftschleuse\/"},"modified":"2023-07-10T09:48:32","modified_gmt":"2023-07-10T09:48:32","slug":"protokolltransformation-in-der-luftschleuse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/protokolltransformation-in-der-luftschleuse\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie eine protokolltransformation in sas durch"},"content":{"rendered":"

Viele statistische Tests gehen davon aus, dass die Werte einer bestimmten Variablen normalverteilt<\/a> sind.<\/span><\/p>\n

Allerdings sind die Werte h\u00e4ufig nicht<\/em> normalverteilt. Eine M\u00f6glichkeit, dieses Problem zu l\u00f6sen, besteht darin, die Variable zu transformieren, indem der Logarithmus jedes Werts erstellt wird.<\/span><\/p>\n

Durch die Durchf\u00fchrung dieser Transformation n\u00e4hert sich eine Variable im Allgemeinen der Normalverteilung an.<\/span><\/p>\n

Das folgende Beispiel zeigt, wie eine Protokolltransformation f\u00fcr eine Variable in SAS durchgef\u00fchrt wird.<\/span><\/p>\n

Beispiel: Protokolltransformation in SAS<\/strong><\/span><\/h2>\n

Nehmen wir an, wir haben den folgenden Datensatz in SAS:<\/span> <\/p>\n

 \/*create dataset*\/\n<\/span>data<\/span> my_data;\n    input<\/span> x;\n    datalines<\/span> ;\n1\n1\n1\n2\n2\n2\n2\n2\n2\n3\n3\n3\n6\n7\n8\n;\nrun<\/span> ;\n\n\/*view dataset*\/\n<\/span>proc print<\/span> data<\/span> =my_data;\n<\/strong><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 \/*create histogram and perform normality tests*\/\n<\/span>proc univariate<\/span> data<\/span> =my_data normal<\/span> ; \nhistogram<\/span> x;\nrun<\/span> ;<\/strong><\/span> <\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Das Histogramm zeigt auch, dass die Verteilung der Werte nicht normalverteilt zu sein scheint:<\/span> <\/p>\n
\"\"<\/p>\n
 Wir k\u00f6nnen eine Protokolltransformation<\/strong> des urspr\u00fcnglichen Datensatzes versuchen, um zu sehen, ob wir einen normalverteilten Datensatz erstellen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n
 Wir k\u00f6nnen den folgenden Code verwenden, um einen neuen Datensatz in SAS zu erstellen, in dem wir das Protokoll jedes der urspr\u00fcnglichen x-Werte erstellen:<\/span> <\/p>\n
 \/*use log transformation to create new dataset*\/\n<\/span>data<\/span> log_data;\n    set<\/span> my_data;\n    x = log<\/span> (x);\nrun<\/span> ;\n\n\/*view log transformed data*\/\n<\/span>proc print<\/span> data<\/span> =log_data;<\/strong><\/span> <\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Anschlie\u00dfend k\u00f6nnen wir PROC UNIVARIATE<\/strong> erneut verwenden, um Normalit\u00e4tstests f\u00fcr die transformierte Variable durchzuf\u00fchren und au\u00dferdem ein Histogramm zu erstellen:<\/span> <\/p>\n
 \/*create histogram and perform normality tests*\/\n<\/span>proc univariate<\/span> data<\/span> =log_data normal<\/span> ; \nhistogram<\/span> x;\nrun<\/span> ;<\/strong><\/span> <\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Das Histogramm zeigt auch, dass die Werteverteilung etwas normaler ist als vor der Transformation:<\/span> <\/p>\n
\"\"<\/p>\n
 Basierend auf den Ergebnissen des Shapiro-Wilk-Tests und dem oben dargestellten Histogramm w\u00fcrden wir schlussfolgern, dass die logarithmische Transformation eine viel normaler verteilte Variable als die urspr\u00fcngliche Variable erzeugt hat.<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
 In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in SAS ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n
 So identifizieren Sie Ausrei\u00dfer in SAS<\/a>
 So berechnen Sie die Kochdistanz in SAS<\/a>
 So erstellen Sie Histogramme in SAS<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Viele statistische Tests gehen davon aus, dass die Werte einer bestimmten Variablen normalverteilt sind. Allerdings sind die Werte h\u00e4ufig nicht normalverteilt. Eine M\u00f6glichkeit, dieses Problem zu l\u00f6sen, besteht darin, die Variable zu transformieren, indem der Logarithmus jedes Werts erstellt wird. Durch die Durchf\u00fchrung dieser Transformation n\u00e4hert sich eine Variable im Allgemeinen der Normalverteilung an. 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 In der letzten Tabelle mit dem Titel \u201eNormalit\u00e4tstests\u201c<\/strong> k\u00f6nnen wir sehen, dass der p-Wert<\/a> f\u00fcr den Shapiro-Wilk-Test jetzt gr\u00f6\u00dfer als 0,05 ist.<\/span><\/p>\n
 In der letzten Tabelle mit dem Titel \u201eNormalit\u00e4tstests\u201c<\/strong> k\u00f6nnen wir sehen, dass der p-Wert<\/a> des Shapiro-Wilk-Tests kleiner als 0,05 ist, was einen starken Beweis daf\u00fcr liefert, dass die Variable x<\/strong> nicht normalverteilt ist.<\/span><\/p>\n
 Wir k\u00f6nnen PROC UNIVARIATE<\/a> verwenden, um Normalit\u00e4tstests f\u00fcr die Variable x durchzuf\u00fchren, um zu bestimmen, ob sie normalverteilt ist, und au\u00dferdem ein Histogramm zu erstellen, um die Verteilung der Werte zu visualisieren:<\/span> <\/p>\n