Sas에서 kruskal-wallis 테스트를 수행하는 방법

Kruskal-Wallis 검정은 세 개 이상의 독립 그룹의 중앙값 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.

이는 일원 분산 분석 과 동등한 비모수적 분석으로 간주됩니다.

이 튜토리얼에서는 SAS에서 Kruskal-Wallis 테스트를 수행하는 방법에 대한 단계별 예를 제공합니다.

1단계: 데이터 입력

연구자들이 세 가지 다른 비료가 식물 성장의 다른 수준으로 이어지는지 여부를 알고 싶어한다고 가정해 보겠습니다.

그들은 무작위로 30개의 서로 다른 식물을 선택하고 이를 10개씩 세 그룹으로 나누고 각 그룹에 서로 다른 비료를 적용했습니다. 한 달 후에 그들은 각 식물의 높이를 측정합니다.

SAS에 다음 데이터를 입력하면 각 그룹에 있는 10개 식물 각각의 총 성장(인치)이 표시됩니다.

 /*create dataset*/
data fertilizer_data;
    input fertilizer $growth;
    datalines ;
fert1 7
fert1 14
fert1 14
fert1 13
fert1 12
fert1 9
fert1 6
fert1 14
fert1 12
fert1 8
fert2 15
fert2 17
fert2 13
fert2 15
fert2 15
fert2 13
fert2 9
fert2 12
fert2 10
fert2 8
fert3 6
fert3 8
fert3 8
fert3 9
fert3 5
fert3 14
fert3 13
fert3 8
fert3 10
fert3 9
;
run ;

2단계: Kruskal-Wallis 테스트 수행

다음으로, proc npar1way 문을 사용하여 Kruskal-Wallis 테스트를 수행하여 세 가지 비료 그룹 간의 중앙 식물 성장을 비교합니다.

 /*perform Kruskal-Wallis test*/
proc npar1way data =fertilizer_data wilcoxon dscf ;
    class fertilizer;
    vargrowth ;
run ;

3단계: 결과 해석

결과의 첫 번째 표에는 전체 카이제곱 검정 통계량과 Kruskal-Wallis 검정에 대한 해당 p-값이 표시됩니다.

검정의 p-값은 0.0431 입니다. 이 값은 0.05보다 작기 때문에 세 가지 비료 모두 평균 식물 성장이 동일하다는 귀무가설을 기각합니다.

이는 사용된 비료 유형이 식물 성장에 통계적으로 유의미한 차이를 일으킨다는 결론을 내릴 수 있는 충분한 증거가 있음을 의미합니다.

최종 결과 표에는 세 그룹 각각 간의 쌍별 비교에 대한 p-값이 표시됩니다.

이 표에서 0.05 미만의 유일한 p-값은 p-값이 0.0390 인 비료 2와 비료 3 간의 비교임을 알 수 있습니다.

이는 비료 2와 비료 3 사이에 식물 성장에 통계적으로 유의한 차이가 있지만 다른 쌍별 비교 사이에는 통계적으로 유의미한 차이가 있음을 의미합니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 SAS에서 기타 일반적인 통계 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다.

SAS에서 단일 표본 t-검정을 수행하는 방법
SAS에서 2-표본 t-검정을 수행하는 방법
SAS에서 일원 분산 분석을 수행하는 방법
SAS에서 양방향 ANOVA를 수행하는 방법