Das Skript beginnt mit der Erstellung eines internen Datensatzes. Es führt einen ersten T-Test durch, um den tatsächlichen Unterschied zu beobachten. Anschließend verwendet es PROC IML, um 1000 zufällige Permutationen der Zielvariablen 'Money' zu generieren. Diese Permutationen werden von PROC TTEST analysiert, um eine empirische Verteilung der Mittelwertunterschiede unter der Nullhypothese zu erzeugen. Schließlich berechnen PROC UNIVARIATE und ein DATA-Schritt den empirischen p-Wert, indem sie die beobachtete Statistik mit der simulierten Verteilung vergleichen.
Datenanalyse
Type : CREATION_INTERNE
Die Daten werden direkt im Skript über die DATALINES-Anweisung im Datensatz 'cash' definiert.
1 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung : Erstellung des ursprünglichen Datensatzes 'cash', der die Variablen 'School' und 'Money' mit integrierten Daten enthält.
Kopiert!
data cash;
input School Money;
datalines;
0 34
0 1200
...
1 3
1 0
;
1
DATA cash;
2
INPUT School Money;
3
4
DATALINES;
5
0 34
6
0 1200
7
...
8
13
9
1 0
10
;
2 Codeblock
PROC TTEST
Erklärung : Ausführung des anfänglichen Student-T-Tests, um den beobachteten Mittelwertunterschied in den realen Daten zu erhalten.
Kopiert!
proc ttest data=cash;
class School;
var Money;
run;
1
PROC TTESTDATA=cash;
2
class School;
3
var Money;
4
RUN;
3 Codeblock
PROC IML Data
Erklärung : Verwendung der Matrixsprache IML zum Einlesen der Daten, Generierung von 1000 zufälligen Permutationen der Spalte 'Money' (Variable x[,2]), während 'School' fest bleibt, und Speicherung des Ergebnisses in 'newds'.
Kopiert!
ods output off;
ods exclude all;
proc iml ;
use cash;
read all var{School Money} into x;
p=t(ranperm(x[, 2], 1000));
paf=x[, 1]||p;
create newds from paf;
append from paf;
quit;
1
ods OUTPUT off;
2
ods exclude all;
3
4
PROC IML ;
5
use cash;
6
read all var{School Money} into x;
7
p=t(ranperm(x[, 2], 1000));
8
paf=x[, 1]||p;
9
create newds from paf;
10
append from paf;
11
QUIT;
4 Codeblock
PROC TTEST
Erklärung : Berechnung der T-Tests für die 1000 permutierten Spalten (col2 bis col1001) in Bezug auf die Gruppenvariable (col1). Die Ergebnisse (Konfidenzgrenzen einschließlich des Mittelwerts) werden in die Tabelle 'diff' exportiert.
Kopiert!
ods output conflimits=diff;
proc ttest data=newds plots=none;
class col1;
var col2 - col1001;
run;
ods output on;
ods exclude none;
1
ods OUTPUT conflimits=diff;
2
3
PROC TTESTDATA=newds plots=none;
4
class col1;
5
var col2 - col1001;
6
RUN;
7
8
ods OUTPUT on;
9
ods exclude none;
5 Codeblock
PROC UNIVARIATE
Erklärung : Analyse der Verteilung der simulierten Mittelwertunterschiede (gespeichert in der Variable 'mean' der Tabelle 'diff').
Kopiert!
proc univariate data=diff;
where method="Pooled";
var mean;
histogram mean;
run;
1
PROC UNIVARIATEDATA=diff;
2
where method="Pooled";
3
var mean;
4
histogram mean;
5
RUN;
6 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung : Filterung der simulierten Ergebnisse, um nur diejenigen zu behalten, deren absoluter Unterschied größer oder gleich dem beobachteten Wert (114.6) ist, um den p-Wert zu berechnen.
Kopiert!
data numdiffs;
set diff;
where method="Pooled";
if abs(mean) >=114.6;
run;
1
DATA numdiffs;
2
SET diff;
3
where method="Pooled";
4
5
IF abs(mean) >=114.6;
6
RUN;
7 Codeblock
PROC PRINT
Erklärung : Anzeige der Permutationen, die das Extremismus-Kriterium erfüllen, zur visuellen Überprüfung.
Kopiert!
proc print data=numdiffs;
where method="Pooled";
run;
1
2
PROC PRINT
3
DATA=numdiffs;
4
where method="Pooled";
5
RUN;
6
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