《SAS的t检验正式》课件

的检验正式SAS t是一款强大的数据分析软件其内置的检验功能可以帮助研究人员分析样本SAS,t数据并得出可靠的统计结论本课件将详细介绍如何在中使用检验并提供,SAS t,实践操作指引什么是检验？t统计学中的重要方法检验统计假设基于分布t检验是一种常用的统计学方法用于比较两检验可以帮助研究者检验某个总体参数是检验利用分布作为理论分布根据样本统计t,t t t,个或多个总体均值之间的差异是否显著它否等于假设值或者两个总体参数是否存在量计算出检验统计量进而得出值最后做,,p,广泛应用于医疗、心理学、社会科学等领域显著差异这对于验证理论假设非常重要出判断这个过程是检验的核心t检验的应用场景t比较平均值评估处理效果检验假设分析相关性检验可用于比较两个或多个在实验设计中检验可用于评检验可用于检验某一理论预检验也可用于分析两变量之t,t t t群体的平均值是否存在显著差估不同处理方案对响应变量的测是否符合实际观测数据有间的相关关系是否显著为探,,异这在医疗、教育、社会科影响判断处理效果是否显著助于理论模型的验证和改进索变量间的关联提供证据,学等领域广泛应用前提条件正常分布独立性样本数据应遵循正态分布这是检验的基本前提之一样本数据应该是独立采集的，各个样本之间不存在相关关系t方差齐性样本量双样本检验还要求两个样本的方差相等或近似相等检验一般要求样本量至少在以上以确保近似正态分布t t30,单样本检验t单样本检验是统计学中常用的一种检验方法，用于评估一个总体的平均值是否t显著地偏离某个预设的值该检验要求样本服从正态分布，并且样本量足够大单样本检验的假设t原假设备择假设1H02H1总体平均值等于某一参考值（总体平均值不等于参考值通常为）0检验统计量显著性水平34α服从自由度为的分布通常选择或进行检验n-1t

0.

050.01单样本检验的步骤t确定假设1提出原假设和备择假设计算检验统计量2根据公式计算检验统计量t确定显著性水平3选择合适的显著性水平α查找临界值4根据自由度和显著性水平查找临界值做出决策5比较检验统计量与临界值得出结论,单样本检验的五个基本步骤包括确定假设、计算检验统计量、确定显著性水平、查找临界值，最后做出是否拒绝原假设的决策这些步骤确保了结果的科学性和可靠性t实例讲解单样本检验t假设我们想了解某县城的居民平均身高是否低于我们收集了一个随机170cm样本，样本量为，样本平均身高为，标准差为利用单样本检

50168.5cm5cm t验可以检验该样本是否来自于一个平均身高为的总体170cm通过软件计算得到检验统计量值由于值小于显著性水SAS t=

2.236,p=

0.029p平我们可以拒绝原假设认为该县城居民的平均身高低于这表明该

0.05,,170cm县城居民的平均身高与全国平均水平存在显著差异双样本检验t双样本检验用于比较两个独立样本的均值是否存在显著性差异它可以应用于t正态分布的总体比较两组数据的平均值是否存在显著性差异,双样本检验的假设t独立样本正态分布假设方差假设双样本检验假设两个独立样本来自于同一双样本检验假设两个样本都来自于正态分双样本检验假设两个总体的方差是否相等t t t总体或不同总体布双样本检验的步骤t确定假设确定你要检验的两个总体均值是否相等的假设确定显著性水平通常选择常见的

0.05或

0.01作为显著性水平计算检验统计量根据公式计算出t检验统计量查找临界值根据自由度和显著性水平从t分布表中找到临界值做出判断将计算出的检验统计量与临界值进行比较,做出是否拒绝原假设的判断计算效果量计算合适的效果量指标,如Cohens d，提供实际效果大小的估计实例讲解双样本检验t在实际应用中我们经常需要比较两个独立样本的均值是否存在显,著差异双样本检验就是用来解决这一问题的统计方法假设我t们想比较两种不同教学方法对学生成绩的影响可以将学生随机分,为两组分别采用不同的教学方法然后对比两组学生的期末成绩,,配对样本检验t这种检验适用于比较两个相关样本之间的均值差异即同一个样本测量两种不t同条件下的指标变化情况它可以有效分析同一个样本在不同实验条件下的变化配对样本检验的假设t配对样本检验的基本假设是两组样本均值我们假设两组样本的平均值存在统计学意义配对样本检验的前提是两组样本服从正态t t之间存在显著差异上的显著差异分布配对样本检验的步骤t确定研究假设1根据研究问题和目标设定配对样本检验的原假设和备择假设t数据标准化处理2对配对样本的原始数据进行标准化处理确保符合检验的前提条件,t计算检验统计量3采用特定公式计算配对样本检验的检验统计量值t t确定临界值4根据自由度和显著性水平查找临界值用于后续的统计判断,做出统计判断5将计算出的值与临界值进行比较得出统计检验的结论t,解释分析结果6结合统计分析结果对研究假设进行解释分析和结论归纳,实例讲解配对样本检验t改善教学方法评估培训效果验证治疗疗效某学校想了解新教学方法是否有效提高了学某公司对员工进行培训想了解培训是否提某医院想了解新疗法是否有助于改善患者的,生成绩他们对同一群学生在旧方法和新方高了员工的工作效率他们对同组员工在培健康指标他们对同组患者在治疗前后的指法下的成绩进行配对样本检验训前后的生产力数据进行配对样本检验标数据进行配对样本检验t tt检验的检验统计量t检验的值t p值是检验的核心输出结果它代表在原假设为真的情况下观察到这个结果或更p t,极端结果的概率值越小说明观察到这个结果的可能性越小从而越倾向于拒p,,绝原假设认为两组数据存在显著性差异,值结果解释p差异显著拒绝原假设p

0.05,差异不显著接受原假设p

0.05,检验的效果量t

0.8Cohens d衡量效果大小的常用指标

1.5Hedges g更稳健的效果大小估计95%置信区间反映效果量的不确定性效果量指标能量化处理组与对照组之间的差异程度常见的有和同时也要报告置Cohens dHedges g95%信区间以反映效果量的不确定性,选择合适的检验t单样本检验双样本检验配对样本检验选择原则ttt当研究对象为单个样本时我如果需要比较两个独立样本的当研究对象具有天然对应关系根据研究目标和数据特点选,,们可以使用单样本检验来判均值差异可以选择双样本检时如配对实验设计我们应该择合适的检验是保证分析结t,t,,t断样本均值是否显著不同于既验它可以帮助我们判断两个选用配对样本检验它能更果准确可靠的关键一步t定值群体是否存在显著差异好地控制个体差异单尾检验与双尾检验单尾检验双尾检验12单尾检验仅检验假设在一个方双尾检验检验假设在任一方向向上是否显著适用于对变量上是否显著适用于对变量影影响的方向有明确猜测的情况响的方向没有明确猜测的情况选择原则3如果事先对变量影响的方向有清晰预期则应使用单尾检验否则应使用,更保守的双尾检验错误类型和I II错误类型错误类型I II也称为错误即在原假设为真的也称为错误即在原假设为假的α,β,情况下错误地拒绝原假设这种情况下错误地接受原假设这种错误会导致我们得出一个错误的错误会造成我们漏掉一些重要的结论发现如何权衡通常需要在错误类型和之间进行权衡选择合理的显著性水平以降低两种I II,,错误发生的概率统计功效分析理解统计功效识别错误类型确定合适样本量统计功效分析可以评估研究设计的能力来检统计功效分析有助于权衡第一类错误和第二通过功效分析可以计算出执行研究所需的最测某种效应它可以帮助研究人员适当规划类错误的风险以确保研究结果的可靠性和小样本量从而优化研究设计并提高成功的,,样本量以提高统计检验的灵敏度有效性可能性样本量的确定统计功效分析效果量估计通过统计功效分析确定最小所需样本预先估计期望的效果量大小，为样本量，确保检验具有足够的统计功效量计算提供依据显著性水平研究群体选择合理的显著性水平，如常用的充分了解研究对象的特征和可获取的5%或，影响样本量的确定样本规模，为样本量计算提供依据1%实现检验的代码SAS t单样本检验双样本检验t tproc ttest data=dataset H0=10proc ttestdata=datasetalpha=

0.05;var alpha=

0.05;classvariable_name;run;group_variable;varvariable_name;run;配对样本检验设置显著性水平t通过参数可以设置显procttestdata=dataset alpha=

0.05著性水平为也可以根据需求alpha=

0.05;paired5%设置为其他值pair_variable1*pair_variable2;run;输出结果的解释SAS详细输出统计量理解值解读结论判断p输出结果通常包括检验检验的统计量反映了样本数值代表在原假设成立的情况根据设定的显著性水平如果SAS tt p,p的统计量、自由度、值等关据与预期值之间的差异程度下得到当前或更极端结果的值小于该水平就可以拒绝原p,,键指标仔细分析这些数据可统计量越大表示样本与假设概率值越小表示样本结果假设接受备择假设这样得,p,,以得出是否接受或拒绝原假设的偏离也越大与原假设的偏离越大出检验结果的最终结论的结论检验的局限性t样本量要求具体假设前提12检验要求样本量较大当样本检验假设样本数据服从正态分t,t量较小时可能会导致统计检验布但实际数据分布有时并不符,结果缺乏信度合这一前提敏感性强无法考虑效果量34检验结果容易受到数据离群值检验仅能判断差异是否显著tt,的影响对数据质量要求较高无法反映差异的实际大小和实,际意义总结与思考总结通过学习检验的基本概念、应用场景和具体实施步骤，我们对统计推断有了更深入的了解t掌握检验可以帮助我们更好地分析和解释数据t思考在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的检验方法同时还要注意检验的局限性tt,如样本量小或方差不同时的影响持续学习和思考是提高统计分析能力的关键展望随着大数据时代的到来统计分析方法将面临新的挑战我们需要不断学习和创新将检验等经,,t典方法与大数据分析相结合提高数据驱动决策的能力,参考文献论文参考文献延伸阅读统计分析参考书籍列举论文中引用的相关学术文献为读者提推荐相关的学术专著和研究论文供读者进列出检验相关的统计分析经典参考书籍帮,,t,供更深入的研究背景和支持一步了解和探索本主题助读者深入理解统计原理。