Sas တွင် two-proportion z test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။

လူဦးရေအချိုးအစားနှစ်ခုကြားတွင် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားသော ခြားနားချက်ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် two-proportion z-test ကို အသုံးပြုသည်။

ဤစမ်းသပ်မှုသည် အောက်ပါ null hypothesis ကို အသုံးပြုသည် ။

• H ₀ : μ ₁ = μ ₂ (လူဦးရေအချိုးအစား နှစ်ခုသည် ညီမျှသည်)

အခြားယူဆချက်သည် နှစ်ဘက်၊ ဘယ် သို့မဟုတ် ညာဘက် ဖြစ်နိုင်သည်-

• H ₁ (အမြီးနှစ်ကောင်): π ₁ ≠ π ₂ (လူဦးရေအချိုးအစား နှစ်ခုသည် မညီမျှပါ)
• H ₁ (ဘယ်ဘက်): π ₁ < π ₂ (လူဦးရေအချိုးအစား 1 သည် လူဦးရေအချိုးအစား 2 ထက်နည်းသည်)
• H ₁ (ညာဘက်): π ₁ > π ₂ (လူဦးရေအချိုးအစား 1 သည် လူဦးရေ 2 အချိုးအစားထက် ပိုများသည်)

z စမ်းသပ်ကိန်းဂဏန်းကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါဖော်မြူလာကို အသုံးပြုသည်-

z = (p ₁ -p ₂ ) / √ p(1-p)(1/n ₁ +1/n ₂ )

p ₁ နှင့် p ₂ သည် နမူနာအချိုးများ ရှိရာ၊ n ₁ နှင့် n ₂ သည် နမူနာအရွယ်အစားဖြစ်ပြီး p သည် အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်ထားသော စုစုပေါင်းအချိုးအစားဖြစ်သည်။

p = (p ₁ n ₁ + p ₂ n ₂ )/(n ₁ + n ₂ )

z test statistic နှင့် ကိုက်ညီသော p-value သည် ရွေးချယ်ထားသော အရေးပါမှုအဆင့်ထက် နည်းနေပါက (အများအားဖြင့် ရွေးချယ်မှုများမှာ 0.10၊ 0.05 နှင့် 0.01)၊ ထို့နောက် null hypothesis ကို ငြင်းပယ်နိုင်ပါသည်။

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် SAS တွင် အချိုးနှစ်ဆ z-test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- SAS တွင် Proportion Z Test နှစ်ခု

ကောင်တီ A တွင် ဥပဒေတစ်ရပ်ရပ်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် နေထိုင်သူအချိုးနှင့် ကောင်တီ B တွင် ဥပဒေကို ပံ့ပိုးပေးသည့် အချိုးအစားအကြား ကွာခြားမှု ရှိမရှိကို ကျွန်ုပ်တို့ သိလိုသည်ဆိုပါစို့။

၎င်းကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် ခရိုင်တစ်ခုစီမှ နေထိုင်သူ ၅၀ ဦး၏ ကျပန်းနမူနာကို စုဆောင်းပြီး ဥပဒေကို မည်မျှပံ့ပိုးသည်ကို ရေတွက်ပါသည်။

အောက်ပါ ကုဒ်သည် ခရိုင်တစ်ခုစီရှိ ဥပဒေအား ပံ့ပိုးပေးသော နေထိုင်သူ အရေအတွက် အကျဉ်းချုပ် ဒေတာအတွဲကို ဖန်တီးနည်းကို ပြသသည်-

 /*create dataset*/
data my_data;
    input county $status $count;
    datalines ;
A Bracket 34
A Reject 16
B Bracket 29
B Reject 21
;
run ;

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

ထို့နောက် ကျွန်ုပ်တို့သည် PROC FREQ ထုတ်ပြန်ချက်ကို Riskdiff (equal var = null) ရွေးချယ်မှုဖြင့် အသုံးပြုနိုင်ပြီး အချိုးအစား z စမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်ရန်-

 /*perform two proportion z-test*/
proc freq data =my_data;
    weightcount ;
    county tables * status / riskdiff ( equal var = null);
run ; 

ရလဒ်ဇယားရှိ Risk Difference Test မှ အောက်ပါအချက်အလက်များကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။

• Z-စမ်းသပ်စာရင်းအင်း -1.0356
• နှစ်ဘက် p-တန်ဖိုး- 0.3004

ဤနှစ်ခု-အချိုးအစား z-test သည် အောက်ပါယူဆချက်များကို အသုံးပြုခဲ့သည်-

• H ₀ : π ₁ = π ₂ (လူဦးရေအချိုးအစား နှစ်ခု ညီမျှသည်)
• H ₁ : π ₁ ≠ π ₂ (လူဦးရေအချိုးအစား နှစ်ခုသည် မညီပါ)

အထွက်ရှိ p-value သည် 0.05 ထက်မနည်းသောကြောင့်၊ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန် ပျက်ကွက်ပါသည်။

ဆိုလိုသည်မှာ ခရိုင်နှစ်ခုကြားတွင် ဤဥပဒေအား ထောက်ခံအားပေးသူ အချိုးအစားမှာ ကွဲပြားသည်ဟု ဆိုရန် လုံလောက်သော သက်သေ မရှိပါ။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် SAS တွင် အခြားသော ဘုံကိန်းဂဏန်းစစ်ဆေးမှုများကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

SAS တွင် နမူနာ t-test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
SAS တွင် နမူနာ t-test နှစ်ခုကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
SAS တွင် တွဲထားသော နမူနာ t-test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။