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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,
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