《SAS置信区间t检验》PPT课件.ppt

置信区间和t检验 总体均数的可信区间 t分布法SAS函数 TINVt TINV p df 可求t分位数的函数 p是从 到当前t分位数位置的面积 df n 1 自由度 例 随机抽取15名学生 记录他们的性别 sex 年龄 age 体重 w 和身高 h 求 学生身高的95 置信区间 f1546156f1441149f1865165m1550160m1348155m1870180m1438150m1655165m1768176m1660170f1750160f1758160f1660165m1765175f1861162 dataa inputsex agewh cards f1546156f1441149f1865165m1550160m1348155m1870180m1438150m1655165m1768176m1660170f1750160f1758160F1660165m1765175f1861162 procmeans varh Outputout bmean meanstd sn n datac setb t tinv 0 975 n 1 也可使用t tinv 0 025 n 1 但此时计算出来的t界值为负数 yl mean t s sqrt n 可信区间的下限 y2 mean t s sqrt n 可信区间的上限 procprint run 单样本资料的t检验 目的 根据样本均数推断其总体均数 是否与已知总体均数 0相等 与 0的比较 应用条件 独立性正态性 例1 某镇痛新药在药厂投入量产 已知该药的生产技术标准为 每片药中平均有效药物含量为40 4mg 为评价生产质量是否达标 现抽测10片药物 结果为 41 3 40 8 38 7 42 7 43 0 38 6 42 7 39 5 42 1 42 1 问该厂是否达到生产要求 dataaa inputa x a 40 4 cards 41 340 838 742 743 038 642 739 542 142 1 数据步 procmeansmeanstdstderrtprt varx run procunivariatenormal varx run procttestH0 40 4 vara run 方法1方法2方法3 方法1 方法2 方法3 结果分析 本例资料服从正态分布 W 0 876128 P 0 1178 故选t检验 本例t 1 41 双侧检验p 0 1917 按a 0 05水准 不拒绝H0 差别无统计学意义 尚不认为该厂生产质量不达标 配对资料t检验 资料类型 两个同质对象接受不同处理 同一受试对象分别接受不同的处理 同一受试对象处理前后 条件 差值d服从正态分布 例2 数据步 dataaa inputx1x2 d x1 x2 cards 0 940 921 021 011 141 111 231 221 311 321 411 421 531 511 611 611 721 721 811 821 931 932 022 04 procmeanstprt vard run procunivariatenormal vard run procttest pairedx1 x2 run 方法1 方法2 方法3 方法一 方法二 方法三 结果解释 本例t 0 771 P 0 4569 在 0 05水平上不能拒绝H0 差别没有统计学意义 尚不能认为两法测定结果不同 作业 作业 作业