Sas에서 f 테스트를 수행하는 방법

F 테스트는 두 모집단 분산이 동일한지 여부를 테스트하는 데 사용됩니다.

검정의 귀무가설과 대립 가설은 다음과 같습니다.

• H ₀ : σ ₁ ² = σ ₂ ² (모집단 분산은 동일함)
• H _A : σ ₁ ² ≠ σ ₂ ² (모집단 분산이 동일 하지 않음 )

F-검정은 일반적으로 다음 질문 중 하나에 답하는 데 사용됩니다.

1. 두 개의 표본이 등분산 모집단에서 추출되었습니까?

2. 새로운 처리 또는 프로세스가 현재 처리 또는 프로세스의 가변성을 감소시키는가?

SAS에서 F-테스트를 수행하는 가장 쉬운 방법은 t-테스트를 수행하는 데 사용되지만 기본적으로 F-테스트도 수행하는 PROC TTEST 문을 사용하는 것입니다.

다음 예에서는 실제로 SAS에서 F 테스트를 수행하는 방법을 보여줍니다.

예: SAS의 F-검정

서로 다른 두 팀의 서로 다른 농구 선수가 득점한 점수에 대한 정보가 포함된 다음과 같은 데이터세트가 SAS에 있다고 가정해 보겠습니다.

 /*create dataset*/
data my_data;
    input team $points;
    datalines ;
At 18
At 19
At 22
At 25
At 27
At 28
At 41
At 45
At 51
At 55
B14
B15
B15
B17
B 18
B22
B25
B25
B27
B 34
;
run ;

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

두 팀의 득점 차이가 동일한지 확인하기 위해 F-테스트를 수행한다고 가정해 보겠습니다.

이를 위해 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

 /*perform F-test for equal variances*/
proc ttest data =my_data;
    classteam ;
    var points;
run ; 

Equality of Variances 라는 제목의 마지막 결과 테이블에는 F 테스트 결과가 포함되어 있습니다.

이 표에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다:

• F-검정 통계량은 4.39 입니다.
• 해당 p-값은 0.0383 입니다.

이 p-값은 0.05보다 작으므로 F-검정의 귀무가설을 기각합니다.

이는 두 팀의 득점 격차가 동등 하지 않다고 말할 수 있는 충분한 증거가 있다는 뜻이다.

참고 : 두 팀의 평균 점수가 동일한지 확인하기 위해 2표본 t-검정을 수행하는 경우 출력에서 Satterthwaite 라는 행에 대한 p-값을 사용하게 됩니다. 모집단의 분산은 동일합니다. 두 그룹 사이.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 SAS에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

SAS에서 단일 표본 t-검정을 수행하는 방법
SAS에서 2-표본 t-검정을 수행하는 방법
SAS에서 쌍체 표본 t-검정을 수행하는 방법