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Statistik INTERNE_ERSTELLUNG

Statistische Poweranalyse (GLM und T-Test)

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Das Skript beginnt mit der Erstellung eines Datensatzes 'sleep', der 'recall'-Werte für verschiedene 'hours'-Dauern simuliert. Anschließend wird PROC GLMPOWER ausgeführt, um die erforderliche Stichprobengröße in einem allgemeinen linearen Modell (ANOVA) zu bestimmen, um Powers von 0,7, 0,8 und 0,9 zu erreichen. Schließlich verwendet es PROC POWER, um die erforderliche Stichprobengröße für einen Test zum Vergleich zweier Mittelwerte (t-Test) mit einer Mitteldifferenz von 3 und einer Standardabweichung von 30 zu berechnen.
Datenanalyse

Type : INTERNE_ERSTELLUNG


Die Daten werden über einen DATA-Schritt mit DATALINES-Anweisungen (Werte 30 und 33) generiert.

1 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung :
Erstellung des Datensatzes 'sleep', der eine erklärende Variable 'hours' (1 und 2) und eine abhängige Variable 'recall' aus den Datalines enthält.
Kopiert!
1DATA sleep;
2 DO hours = 1 to 2;
3 INPUT recall;
4 OUTPUT;
5 END;
6 DATALINES;
730
833
9;
10RUN;
2 Codeblock
PROC GLMPOWER
Erklärung :
Poweranalyse für ein allgemeines lineares Modell (hier eine einfaktorielle ANOVA für 'hours'). Das Skript fordert die Berechnung der gesamten Stichprobengröße (ntotal = .) für Zielpowers von 0,7, 0,8 und 0,9, mit einer angenommenen Standardabweichung von 30. Eine Grafik der Power in Abhängigkeit von der Größe wird generiert.
Kopiert!
1PROC GLMPOWER DATA=sleep;
2 class hours;
3 model recall = hours;
4 power
5 stddev = 30
6 ntotal = .
7 power = 0.7 0.8 0.9;
8 plot x=power min=0.7 max=0.95;
9RUN;
3 Codeblock
PROC POWER
Erklärung :
Powerberechnung für einen Test zum Vergleich zweier Mittelwerte (t-Test). Parameter: erwartete Mitteldifferenz von 3, Alpha von 0,05, Standardabweichung von 30. Der Code fordert die erforderliche Stichprobengröße für die angegebenen Power-Niveaus an.
Kopiert!
1PROC POWER;
2 twosamplemeans
3 meandiff=3
4 alpha=0.05
5 ntotal = .
6 power = 0.7 0.8 0.9
7 stddev = 30
8 ;
9RUN;
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