Come eseguire un t-test per campioni accoppiati in sas

Un test t per campioni accoppiati viene utilizzato per confrontare le medie di due campioni quando ciascuna osservazione in un campione può essere associata a un’osservazione nell’altro campione.

Questo tutorial spiega come eseguire un t-test di campioni accoppiati in SAS.

Esempio: test t di campioni accoppiati in SAS

Supponiamo che un professore voglia determinare se un determinato curriculum influisce sui punteggi dei test. Per verificarlo, seleziona casualmente 15 studenti per sostenere un pre-test. Quindi chiede a ogni studente di utilizzare il curriculum per un mese e poi un post-test di difficoltà simile.

Di seguito sono riportati i risultati dei test per ciascuno dei 15 studenti:

Per confrontare la differenza tra i punteggi medi pre-test e post-test, l’insegnante può utilizzare campioni di t-test accoppiati perché per ogni studente il punteggio pre-test può essere associato al punteggio post-test.

Seguire i seguenti passaggi per eseguire questo test t di campioni accoppiati in SAS:

Passaggio 1: creare i dati

Innanzitutto, utilizziamo il seguente codice per creare il set di dati in SAS:

 /*create dataset*/
datatest_scores ;
    input pre post;
    datalines ;
88 91
82 84
84 88
93 90
75 79
78 80
84 88
87 90
95 90
91 96
83 88
89 89
77 81
68 74
91 92
;
run ;

/*view dataset*/
proc print data =test_scores;

Passaggio 2: eseguire il t-test dei campioni accoppiati

Successivamente, possiamo utilizzare proc ttest per eseguire il t-test dei campioni accoppiati:

 /*perform paired samples t-test*/
proc ttest data =test_scores alpha = .05 ;
    paired pre*post;
run ; 

Dal risultato possiamo vedere quanto segue:

• Differenza media tra punteggio pre-test e post-test: -2,3333
• Intervallo di confidenza al 95% per la differenza media: [-4,0165, -0,6502]

Possiamo anche vedere la statistica del test t e il corrispondente valore p a due code:

• Statistica del test t: -2,97
• valore p: 0,0101

In questo esempio, il test t per campioni accoppiati utilizza le seguenti ipotesi nulle e alternative:

• H ₀ : i punteggi medi pre-test e post-test sono uguali
• H _A : I punteggi medi pre-test e post-test non sono uguali

Poiché il valore p ( 0,0101 ) è inferiore a 0,05, rifiutiamo l’ipotesi nulla.

Ciò significa che abbiamo prove sufficienti per affermare che il vero punteggio medio del test è diverso per gli studenti prima e dopo la partecipazione al programma di studi.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altri test statistici comuni in SAS:

Come eseguire un test t per un campione in SAS
Come eseguire un t-test a due campioni in SAS
Come eseguire un test di rango firmato Wilcoxon in SAS