In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u de volgende betrouwbaarheidsintervallen in R kunt berekenen:<\/span><\/p>\n 1.<\/strong> Betrouwbaarheidsinterval voor een populatiegemiddelde<\/span><\/p>\n 2.<\/strong> Betrouwbaarheidsinterval voor een verschil in populatiegemiddelden<\/span><\/p>\n Laten we gaan!<\/span><\/p>\n Stel dat we de volgende gegevensset hebben met de hoogte (in inches) van een willekeurige steekproef van 12 planten die allemaal tot dezelfde soort behoren:<\/span><\/span> <\/p>\n Stel dat we een betrouwbaarheidsniveau van 95% willen berekenen voor de werkelijke gemiddelde populatiegrootte van deze soort.<\/span><\/p>\n We kunnen hiervoor de volgende code in SAS gebruiken:<\/span> <\/p>\n De waarde van Mean<\/strong> geeft het steekproefgemiddelde aan, en waarden kleiner dan 95% CL Mean<\/strong> tonen het 95% betrouwbaarheidsinterval voor het populatiegemiddelde.<\/span><\/p>\n Uit de resultaten kunnen we zien dat het 95% betrouwbaarheidsinterval voor het gemiddelde plantgewicht van deze populatie [13,4624 inch, 15,2042 inch]<\/strong> is.<\/span><\/p>\n Stel dat we de volgende gegevensset hebben met de hoogte (in inches) van een willekeurige steekproef van planten die tot twee verschillende soorten behoren:<\/span> <\/p>\n Stel dat we een betrouwbaarheidsniveau van 95% willen berekenen voor het verschil in gemiddelde populatiegrootte tussen soort A en soort B.<\/span><\/p>\n We kunnen hiervoor de volgende code in SAS gebruiken:<\/span> <\/p>\n De eerste tabel waar we in het resultaat naar moeten kijken is Equality of Variances<\/strong> , waarin wordt getest of de variantie tussen elke steekproef gelijk is of niet.<\/span><\/p>\n Omdat de p-waarde in deze tabel niet kleiner is dan 0,05, kunnen we ervan uitgaan dat de verschillen tussen de twee groepen gelijk zijn.<\/span><\/p>\n We kunnen dus naar de lijn kijken die de gepoolde<\/strong> variantie gebruikt om het 95% betrouwbaarheidsinterval voor het verschil in de populatiegemiddelden te vinden.<\/span><\/p>\n Uit het resultaat kunnen we zien dat het 95% betrouwbaarheidsinterval voor het verschil tussen de populatiegemiddelden [-4,6895 inches, -1,1305 inches]<\/strong> is.<\/span><\/p>\n Dit vertelt ons dat we er 95% zeker van kunnen zijn dat het werkelijke verschil tussen de gemiddelde planthoogte van soort A en soort B tussen -4,6895 inch en -1,1305 inch ligt.<\/span><\/p>\n Omdat 0 niet in dit betrouwbaarheidsinterval ligt<\/a> , geeft dit aan dat er een statistisch significant verschil bestaat tussen de gemiddelden van de twee populaties.<\/span><\/p>\n In de volgende zelfstudies wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende taken in SAS kunt uitvoeren:<\/span><\/p>\n Hoe u een t-test met \u00e9\u00e9n monster uitvoert in SAS<\/a> Een betrouwbaarheidsinterval is een reeks waarden die waarschijnlijk een populatieparameter met een bepaald betrouwbaarheidsniveau bevatten. In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u de volgende betrouwbaarheidsintervallen in R kunt berekenen: 1. Betrouwbaarheidsinterval voor een populatiegemiddelde 2. Betrouwbaarheidsinterval voor een verschil in populatiegemiddelden Laten we gaan! Voorbeeld 1: Betrouwbaarheidsinterval voor het populatiegemiddelde in SAS Stel dat we […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-3914","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n Voorbeeld 1: Betrouwbaarheidsinterval voor het populatiegemiddelde in SAS<\/strong><\/span><\/h2>\n
\/*create dataset*\/\n<\/span>data<\/span> my_data;\n inputHeight<\/span> ;\n datalines<\/span> ;\n14\n14\n16\n13\n12\n17\n15\n14\n15\n13\n15\n14\n;\nrun<\/span> ;\n\n\/*view dataset*\/\n<\/span>proc print<\/span> data<\/span> =my_data;<\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confsas1.jpg\")
<\/p>\n \/*generate 95% confidence interval for population mean*\/\n<\/span>proc ttest<\/span> data<\/span> =my_data alpha<\/span> = 0.05<\/span> ;\n varHeight<\/span> ;\nrun<\/span> ;\n<\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confsas2.jpg\")
<\/p>\n Voorbeeld 2: Betrouwbaarheidsinterval voor het verschil in populatiegemiddelden in SAS<\/strong><\/span><\/h2>\n
\/*create dataset*\/\ndata<\/span> my_data2;\n input<\/span> Species $Height;\n datalines<\/span> ;\nAt 14\nAt 14\nAt 16\nAt 13\nAT 12\nAt 17\nAt 15\nAt 14\nAt 15\nAt 13\nB15\nB14\nB 19\nB 19\nB17\nB 18\nB20\nB 19\nB17\nB15\n;\nrun<\/span> ;\n\n\/*view dataset*\/\n<\/span>proc print<\/span> data<\/span> =my_data2;<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confsas3.jpg\")
<\/p>\n \/*sort data by Species to ensure confidence interval is calculated correctly*\/\n<\/span>proc sort<\/span> data<\/span> =my_data2;\n by<\/span> Species;\nrun<\/span> ;\n\n\/*generate 95% confidence interval for difference in population means*\/\n<\/span>proc ttest<\/span> data<\/span> =my_data2 alpha<\/span> = 0.05<\/span> ;\n class<\/span> Species;\n varHeight<\/span> ;\nrun<\/span> ;\n<\/strong><\/span><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confsas4.jpg\")
<\/p>\n Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Hoe u een t-test met twee steekproeven uitvoert in SAS
Een t-test met gepaarde monsters uitvoeren in SAS<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"