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一、使用INSIGHT模塊 二、使用“分析家” 三、使用TTEST過程,3.2總體均值的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),二、使用“分析家” 1. 總體均值的置信區(qū)間 【例3-4】在“分析家”中求【例3-1】中每箱藥材平均重量在95%置信水平下的置信區(qū)間。,步驟如下: 1) 在“分析家”模塊中打開數(shù)據(jù)集Mylib.yczl; 2) 選擇菜單“Statistics”“Hypothesis Tests” “One Sample t test for a Mean(單樣本均值t - 檢驗(yàn))”;,3) 在打開的“One Sample t test for a Mean”對(duì)話框中設(shè)置均值的置信區(qū)間。 結(jié)果表明,藥材的平均重量以95%的概率位于50.08千克至52.92千克之間。,第三章 3.2 總體均值的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),2. 單樣本總體均值的假設(shè)檢驗(yàn) 【例3-5】使用“分析家”檢驗(yàn)【例3-2】中食品重量是否符合要求。 檢驗(yàn)變量WEIGHT: H0: = 100, H1: 100 由于方差未知,所以使用 t 檢驗(yàn)法。 步驟如下: 1) 在“分析家”中打開數(shù)據(jù)集Mylib.spzl; 2) 選擇菜單“Statistics”“Hypothesis Tests” “One Sample t test for a Mean”, 打開“One Sample t test for a Mean”對(duì)話框;,第三章 3.2 總體均值的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),4)按圖所示設(shè)置均值檢驗(yàn),單擊“OK”按鈕.,第三章 3.2 總體均值的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),顯示結(jié)果表明 t 統(tǒng)計(jì)量的 p 值為 0.0105 0.05, 所以拒絕原假設(shè),即認(rèn)為總體的均值不等于100。,3. 兩樣本總體均值的比較:成對(duì)匹配樣本 【例3-6】使用“分析家”對(duì)例3-3中兩套試卷檢驗(yàn)有無顯著差異。 1和2分別表示兩套試卷的平均成績(jī), 檢驗(yàn): H0:1 2 = 0, H1:1 2 0; 分析步驟如下: 1) 在“分析家”中打開數(shù)據(jù)集Mylib.sjdf; 2) 選擇菜單“Statistics”“Hypothesis Tests” “Two Sample Paired t - Test for a Mean(均值的成對(duì)雙樣本t - 檢驗(yàn))”;,第三章 3.2 總體均值的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),3) 在打開的對(duì)話框中,按圖左所示設(shè)置雙樣本均值檢驗(yàn),單擊“OK” , t 統(tǒng)計(jì)量的 p 值 = 0.0005 0.05, 所以拒絕原假設(shè),兩總體的均值有顯著差異。,第三章 3.2 總體均值的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),4. 兩樣本總體均值的比較:獨(dú)立樣本 【例3-7】為估計(jì)兩種方法組裝產(chǎn)品所需時(shí)間的差異,分別對(duì)兩種不同的組裝方法各隨機(jī)安排一些個(gè)工人進(jìn)行操作試驗(yàn),每個(gè)工人組裝一件產(chǎn)品所需的時(shí)間如下表所示。試以95%的置信水平推斷兩種方法組裝產(chǎn)品所需平均時(shí)間有無差異。,第三章 3.2 總體均值的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),兩種方法組裝產(chǎn)品所需的時(shí)間(單位:分鐘),這是一個(gè)(獨(dú)立)兩樣本均值檢驗(yàn)問題, 1,2分別為兩種方法組裝一件產(chǎn)品所需平均時(shí)間, 則檢驗(yàn):H0:1 2 = 0,H1:1 2 0;,兩種方法組裝產(chǎn)品所需的時(shí)間(單位:分鐘),試以95%的置信水平推斷兩種方法組裝產(chǎn)品所需 平均時(shí)間有無差異。,將數(shù)據(jù)存放在數(shù)據(jù)集Mylib.zzcpsj中,將兩個(gè)樣本觀測(cè)值記在同一分析變量F下, 不同的樣本用一個(gè)分類變量 g 加以區(qū)分。 分析步驟如下: 1) 在“分析家”中打開數(shù)據(jù)集Mylib.zzcpsj; 2) 選擇菜單“Statistics” “Hypothesis Tests” “Two Sample t - Test for Mean(兩樣本均值的t - 檢驗(yàn))”;,第三章 3.2 總體均值的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),3) 在打開的對(duì)話框中,按圖所示設(shè)置雙樣本均值檢驗(yàn),單擊“OK” 由于 t 統(tǒng)計(jì)量的 p 值 0.05, 所以在95%的置信水平下,拒絕原假設(shè), 即兩種方法所需時(shí)間有差異。,第三章 3.2 總體均值的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),三、使用TTEST過程 單樣本均值的t檢驗(yàn)、配對(duì)數(shù)據(jù)的 t 檢驗(yàn)、 雙樣本均值比較的t檢驗(yàn)。 1. 語(yǔ)法格式 PROC TTEST ; CLASS ; VAR ; PAIED ; BY ; RUN; 其中,PROC TTEST和RUN語(yǔ)句是必須的, 其余語(yǔ)句都是可選的,而且可調(diào)換順序。,第三章 3.2 總體均值的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),CLASS語(yǔ)句指定的分組變量用來進(jìn)行組間比較; BY語(yǔ)句指定的分組變量將數(shù)據(jù)分為若干更小樣本,以便分別在各小樣本內(nèi)進(jìn)行各自獨(dú)立的處理。 VAR語(yǔ)句引導(dǎo)要檢驗(yàn)的所有變量列表, 對(duì)引導(dǎo)的所有變量分別進(jìn)行組間均值比較的 t 檢驗(yàn)。,第三章 3.2 總體均值的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),PAIED語(yǔ)句指定配對(duì) t 檢驗(yàn)中進(jìn)行比較的變量對(duì),所帶變量名列表一般形式及產(chǎn)生的效果見下表。,第三章 3.2 總體均值的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),PROC TTEST后選項(xiàng)及其表示的含義如表所示。,第三章 3.2 總體均值的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),2. 總體均值的置信區(qū)間 【例3-8】考慮【例3-3】中的樣本數(shù)據(jù)。假定其中數(shù)據(jù)使用如下數(shù)據(jù)步存放在數(shù)據(jù)集sjcj中,兩套試卷得分的變量名分別為A和B。 data sjcj; input A B; cards; 78 71 63 44 72 61 89 84 91 74 49 51 68 55 76 60 85 77 55 39 ; run;,第三章 3.2 總體均值的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),使用最簡(jiǎn)代碼求均值、標(biāo)準(zhǔn)差的置信區(qū)間: proc ttest data = sjcj; run; 結(jié)果給出兩個(gè)變量在95%置信水平下的均值、標(biāo)準(zhǔn)差的置信區(qū)間,以及對(duì)原假設(shè)0 = 0的 t 檢驗(yàn)的p值。,第三章 3.2 總體均值的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),3. 單樣本總體均值的假設(shè)檢驗(yàn) 在例3-8中增加原假設(shè)選項(xiàng)以及置信水平,如下: proc ttest h0=70 alpha = 0.01 data=sjcj; var A; run;,第三章 3.2 總體均值的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),結(jié)果顯示t統(tǒng)計(jì)量的p值 = 0.5734,不能拒絕(57.34%的把握)原假設(shè):均值 = 70。,4. 配對(duì)兩樣本均值的假設(shè)檢驗(yàn) 在例3-8中檢驗(yàn)兩套試卷有無顯著差異, proc ttest data=sjcj; paired A*B; run; 結(jié)果顯示t統(tǒng)計(jì)量的p值 = 0.0005 0.05,因此拒絕原假設(shè)。說明兩套試卷有顯著差異。,第三章 3.2 總體均值的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),5. 獨(dú)立兩樣本均值的假設(shè)檢驗(yàn) 格式為: PROC TTEST DATA = ; CLASS ; VAR ; RUN; 注意:要求將兩個(gè)樣本中被比較均值的變量的觀測(cè)值記在同一分析變量下, 不同的樣本用另一個(gè)分類變量的不同值加以區(qū)分,而且分類變量只能取兩個(gè)值,否則將報(bào)錯(cuò)。,第三章 3.2 總體均值的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),【例3-9】考慮例3-7中的樣本數(shù)據(jù)。假定其中數(shù)據(jù)使用如下數(shù)據(jù)步存放在數(shù)據(jù)集zzcpsj中: data zzcpsj; input f g$; cards; 28.3 1 27.6 2 30.1 1 22.2 2 29 1 31 2 37.6 1 33.8 2 32.1 1 20 2 28.8 1 30.2 2 36 1 31.7 2 37.2 1 26 2 38.5 1 32 2 34.4 1 31.2 2 28 1 30 1 ; run;,第三章 3.2 總體均值的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),將兩批工人的測(cè)量結(jié)果看作兩個(gè)樣本,其數(shù)據(jù)都放在一個(gè)數(shù)據(jù)集之中同一分析變量 f 之下, 而兩種方法的差別是由分類變量g 的值加以區(qū)分。 檢驗(yàn)代碼如下: proc ttest data=zzcpsj; class g; var f; run;,第三章 3.2 總體均值的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),在檢驗(yàn)中,先看其最后關(guān)于方差等式的檢驗(yàn)結(jié)果,檢驗(yàn)方差相等用F 統(tǒng)計(jì)量,其數(shù)值為1.29, 相應(yīng)的p值 = 0.67790.05 = , 所以不能拒絕方差相等的假設(shè)。 在方差相等的前提下,檢驗(yàn)均值差異用Pooled方法,統(tǒng)計(jì)量的 t 值為2.16,p值為0.04330.05 = , 所以兩種方法所需的時(shí)間是有顯著差異的。 在異方差的情況下,使用Satterthwaite法檢驗(yàn)均值的差異。,第三章 3.2 總體均值的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),一、總體比例的置信區(qū)間 二、單樣本總體比例的假設(shè)檢驗(yàn) 三、兩總體比例的比較,3.3 總體比例的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),一、總體比例的置信區(qū)間 【例3-10】 2004年底北京市私家車擁有量已達(dá)到129.8萬(wàn)輛,位居全國(guó)之首,據(jù)業(yè)內(nèi)人士分析其中國(guó)產(chǎn)中低檔汽車的比例較大,為了估計(jì)目前北京市場(chǎng)個(gè)人購(gòu)車的平均價(jià)格,調(diào)查人員于某日在北京最大的車市隨機(jī)抽取36位私人消費(fèi)購(gòu)車者,得到他們所購(gòu)汽車的價(jià)格。 年底購(gòu)車價(jià)格(單位:萬(wàn)元) 根據(jù)以上調(diào)查數(shù)據(jù),試以95的置信水平推斷該地區(qū)購(gòu)買私家車在15萬(wàn)元以上的消費(fèi)者占有的比例。,第三章 3.3 總體比例的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),設(shè)購(gòu)車價(jià)格數(shù)據(jù)存放在數(shù)據(jù)集Mylib.gcjg中,價(jià)格變量名為price。 這是一個(gè)單樣本比例的區(qū)間估計(jì)問題。 由于在SAS中只能對(duì)兩水平的分類變量作比例的區(qū)間估計(jì)與檢驗(yàn),所以首先要按變量price生成一個(gè)新的分類變量price _f 步驟如下: 1) 在“分析家”中打開數(shù)據(jù)集Mylib.gcjg; 2) 選擇主菜單“Edit”“Mode”“Edit”,使數(shù)據(jù)集可以被編輯(修改);,第三章 3.3 總體比例的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),3) 選擇主菜單“Data”“Transform”“Recode Ranges(重編碼范圍)”, 打開對(duì)話框,設(shè)置有關(guān)內(nèi)容; 4) 單擊“OK”按鈕,打開“Recode Ranges”對(duì)話框,按圖所示生成新變量price_f;,第三章 3.3 總體比例的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),6) 選擇菜單“Statistics”“Hypothesis Tests” “One Sample Test for a Proportion(單樣本比例檢驗(yàn))”; 7) 在打開的“One Sample Test for a Proportion”對(duì)話框中,按圖設(shè)置比例的置信區(qū)間。,第三章 3.3 總體比例的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),置信區(qū)間: ( 0.109,0.391 ) 即可以95%的概率估計(jì)該地區(qū)所購(gòu)買車輛在15萬(wàn)元以上所占比例在10.9%39.1%之間。,第三章 3.3 總體比例的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),二、單樣本總體比例的假設(shè)檢驗(yàn) 【例3-11】考慮例3-10中的數(shù)據(jù),試檢驗(yàn)總體中購(gòu)買車輛在15萬(wàn)元以上者所占比例是否超過30%。 這是一個(gè)單樣本比例檢驗(yàn)問題, 若表示總體中購(gòu)買車輛在15萬(wàn)元以上者所占比例, 則檢驗(yàn): H0: 0.3, H1: 0.3;,第三章 3.3 總體比例的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),步驟如下: 1) 選擇菜單“Statistics”“Hypothesis Tests” “One Sample Test for a Proportion”,,第三章 3.3 總體比例的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),樣本中購(gòu)買車輛在15萬(wàn)元以上者比例=9/36=25%,Z統(tǒng)計(jì)量的p值=0.2563 0.05,不能拒絕原假設(shè)。 結(jié)果表明:在95%的置信水平下,購(gòu)買車輛在15萬(wàn)元以上者所占比例超過30%。,第三章 3.3 總體比例的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),三、兩總體比例的比較 【例3-12】2004年底很多類型的國(guó)產(chǎn)轎車價(jià)格都比年中有所下降,為了對(duì)比2004年底與年中私家購(gòu)車族購(gòu)車價(jià)格的差異,在年中新購(gòu)車者中隨機(jī)抽取32人。 年中購(gòu)車價(jià)格(單位:萬(wàn)元): 綜合【例3-10】與上表的調(diào)查數(shù)據(jù),試以95的置信水平推斷該地區(qū)年底與年中購(gòu)買私家車在15萬(wàn)元以上的消費(fèi)者占有比例有無差異。,第三章 3.3 總體比例的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn),這是一個(gè)雙樣本比例檢驗(yàn)問題, 1 年底購(gòu)買私家車在15萬(wàn)元以上所占的比例, 2 年中購(gòu)買私家車在15萬(wàn)元以上所占的比例, 檢驗(yàn)假設(shè): H0:1 2 = 0,H1:1 2 0;,建立數(shù)據(jù)集Mylib.gcjgQ, 價(jià)格變量名為price, 變量period區(qū)別年中數(shù)據(jù)(2)與年底數(shù)據(jù)(1)。
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