Sas で信頼区間を計算する方法

信頼区間は、一定の信頼レベルで母集団パラメータが含まれる可能性が高い値の範囲です。

このチュートリアルでは、R で次の信頼区間を計算する方法を説明します。

1.母集団平均の信頼区間

2.母集団平均の差の信頼区間

さあ行こう！

例 1: SAS における母集団平均の信頼区間

すべて同じ種に属する 12 個の植物のランダム サンプルの高さ (インチ単位) を含む次のデータ セットがあるとします。

 /*create dataset*/
data my_data;
    inputHeight ;
    datalines ;
14
14
16
13
12
17
15
14
15
13
15
14
;
run ;

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

この種の真の平均個体群サイズについて 95% の信頼水準を計算したいとします。

これを行うには、SAS で次のコードを使用できます。

 /*generate 95% confidence interval for population mean*/
proc ttest data =my_data alpha = 0.05 ;
    varHeight ;
run ;

Meanの値はサンプル平均を示し、 95% CL Mean未満の値は母集団平均の 95% 信頼区間を示します。

結果から、この集団の平均植物重量の 95% 信頼区間は[13.4624 インチ、15.2042 インチ]であることがわかります。

例 2: SAS における母平均の差の信頼区間

2 つの異なる種に属する植物のランダム サンプルの高さ (インチ単位) を含む次のデータ セットがあるとします。

 /*create dataset*/
data my_data2;
    input Species $Height;
    datalines ;
At 14
At 14
At 16
At 13
AT 12
At 17
At 15
At 14
At 15
At 13
B15
B14
B 19
B 19
B17
B 18
B20
B 19
B17
B15
;
run ;

/*view dataset*/
proc print data =my_data2; 

種 A と種 B の間の平均個体群サイズの差について 95% の信頼水準を計算したいとします。

これを行うには、SAS で次のコードを使用できます。

 /*sort data by Species to ensure confidence interval is calculated correctly*/
proc sort data =my_data2;
    by Species;
run ;

/*generate 95% confidence interval for difference in population means*/
proc ttest data =my_data2 alpha = 0.05 ;
    class Species;
    varHeight ;
run ;

結果で確認する必要がある最初のテーブルは分散の等価性です。これは、各サンプル間の分散が等しいかどうかをテストします。

この表では p 値が 0.05 未満ではないため、2 つのグループ間の差は等しいと仮定できます。

したがって、プールされた分散を使用する直線を調べて、母平均の差の 95% 信頼区間を見つけることができます。

結果から、母平均間の差の 95% 信頼区間は[-4.6895 インチ, -1.1305 インチ]であることがわかります。

これは、種 A と種 B の平均草丈の真の違いが -4.6895 インチから -1.1305 インチの間にあることを 95% 確信できることを示しています。

この信頼区間には 0 がないため、これは 2 つの母集団の平均値の間に統計的に有意な差があることを示します。

追加リソース

次のチュートリアルでは、SAS で他の一般的なタスクを実行する方法について説明します。

SAS で 1 サンプルの t 検定を実行する方法
SAS で 2 サンプルの t 検定を実行する方法
SAS で対応のあるサンプルの t 検定を実行する方法