Tutorial de SAS | Análisis visual para SAS Viya
Nota: Vamos a pasar por alto la teoría estadística y las «fórmulas» de estas pruebas. Hay muchos recursos en línea para aprender más sobre estas pruebas si no ha tenido un curso que cubra este material. Sólo se le pedirá que escriba código para ajustar o realizar estas pruebas, pero no se espera que interprete los resultados para este curso.
En el siguiente ejemplo, utilizamos un conjunto de datos resumidos, donde tenemos los recuentos de los «éxitos» y los «fracasos». En este caso, estamos interesados en la proporción de fumadores, por lo que tenemos un recuento de fumadores y otro de no fumadores.
Para probar una asociación entre dos variables categóricas, podríamos realizar una prueba de independencia de chi-cuadrado. De nuevo, utilizaremos PROC FREQ con una sentencia de tablas. Para tablas de 2×2, se realiza automáticamente una prueba de chi-cuadrado, pero para tablas más grandes, podemos solicitarla proporcionando la opción CHISQ a la sentencia tables. Otra opción útil para especificar es la opción EXPECTED que proporciona los recuentos de células esperados bajo la hipótesis nula de independencia. Estos recuentos de celdas esperados son necesarios para evaluar si la prueba de chi-cuadrado es adecuada o no.
MA Notes 21 página 300
La idea de la prueba t de dos muestras es comparar dos promedios poblacionales mediante la comparación de dos muestras independientes. Un diseño de experimento común es tener una condición de prueba y otra de control y luego asignar aleatoriamente a un sujeto a cualquiera de ellas. Una variable se mide y se compara entre dos condiciones (muestras).
Supongamos que hay un estudio para comparar dos métodos de estudio y ver cómo mejoran las notas de forma diferente. Hay un método nuevo (tratamiento, o t) y un método estándar (control, o c). Los usuarios serán asignados al azar a uno u otro método. Una vez entrenados con el método, se mide su rendimiento en forma de notas. El conjunto de datos es «reading.csv». El problema es comprobar si los dos métodos marcan la diferencia. El modelo que se puede establecer para este problema es
En este ejemplo de demostración, las dos muestras (control y tratamiento) son independientes y pasan la comprobación de normalidad. Así que continuamos con la prueba t de dos muestras. Tenga en cuenta que la prueba es de dos caras (lados=2), el nivel de significación es 0,05, y la prueba es para comparar la diferencia entre dos medias (mu1 – mu2) contra 0 (h0=0).
Tutorial de la calculadora del examen CFA (Flujo de caja único)
Edad del niño en meses; debe estar presente. El programa asume que usted conoce el número de meses al día más cercano basado en las fechas de nacimiento y examen. Por ejemplo, si un niño nació el 1 de octubre de 2007 y se examinó el 15 de noviembre de 2011, la edad del niño sería de 1506 días o 49,48 meses. En el uso cotidiano, esta edad se indicaría como 4 años o como 49 meses. Sin embargo, si se utilizaran los 49 meses como la edad de todos los niños que estuvieran entre 49,0 y <50 meses en sus datos, las puntuaciones z estimadas serían ligeramente demasiado altas porque, en promedio, estos niños serían más altos, pesarían más y tendrían un IMC más alto que los niños que tienen exactamente 49,0 meses de edad. Este sesgo sería mayor si sólo se conocieran los años completos de edad, y la edad de todos los niños entre 4 y <5 años se representara como 48 meses.
Si la edad se conoce sólo como el número completo de meses (como los datos de la NHANES 1988-1994 y 1999-2010), considere añadir 0,5 para que el error máximo sea de 15 días. Si la edad se da como el número completo de años, multiplique por 12 y considere añadir 6.
Guía del panel SAS: Panel de Ofertas
Línea 1: En la primera línea designamos un nombre para el nuevo conjunto de datos. Aquí el conjunto de datos se llama nombre1. El nombre del conjunto de datos puede tener hasta 32 caracteres alfanuméricos y debe comenzar con una letra. No se permiten caracteres especiales en el nombre, excepto «_».
Línea 2: La declaración de entrada indica qué variables se incluyen en el conjunto de datos. Aquí hay 3 variables con los nombres: var1, var2, var3. SAS distingue entre variables cuyos valores son numéricos y variables cuyos valores son de carácter. Para las variables de carácter, se debe añadir un signo de dólar ‘$’ después del nombre de la variable (como para var2 arriba). Los nombres de las variables pueden tener hasta 32 caracteres alfanuméricos y deben empezar por una letra. No se permiten caracteres especiales en el nombre de la variable, excepto ‘_’.
Línea 3: Puede haber muchas líneas de sentencias de programación entre la sentencia de entrada y la sentencia de líneas de datos. Las sentencias de programación se utilizan para manipular las variables del conjunto de datos, crear nuevas variables, etiquetar y dar formato a las variables y excluir observaciones del conjunto de datos.