SAS - TTEST
Quantitative Daten können mit dem TTEST ausgewertet werden, wenn sie normalverteilt sind und die Daten zwischen zwei Gruppen verglichen werden sollen. Wenn Daten in mehr als zwei Gruppen eingeteilt sind, dann ist PROC ANOVA oder PROC GLM zu wählen.
Ob die Daten normalverteilt sind, wird mit PROC UNIVARIATE überprüft. Wenn sie nicht normalverteilt sind, dann sollten nicht-parametrische Testverfahren gewählt werden wie in PROC NPAR1WAY.
| Ziel | Erläuterung | |
| Entspricht eine Messreihe a einem bestimmten Wert q | proc ttest data=x.x h0=q; var a; | Der Nullhypothese (h0) wird ein bestimmter Wert q zugeordnet und die Variable a daraufhin überprüft, ob sie von diesem Wert verschieden ist. |
| Vergleich von Mittelwerten der Variablen a zwischen zwei Gruppen | proc ttest data=x.x cochran ci=equal; class x; var a; | Die beiden Gruppen werden durch die Variable x definiert. Es dürfen nicht mehr als zwei Gruppen vorkommen.Primär wird mit TTEST überprüft, ob die Varianzen zwischen den Gruppen gleich sind (pooled method). COCHRAN oder SATTERHWAITE überprüfen, ob die Varianzen zwischen beiden Guppen verschieden sind. Mit dem "Equality of variances"-Test (folded method) wird überprüft, ob die Vermutung richtig ist, dass die Varianzen gleich sind. Mit CI=UMB wird festgelegt, dass das berechnete KI-Intervall beidseitig nicht gleich sein muss (CI=EQUAL ist der Standard), sondern dass es nach der Methode "uniformly most powerful unbiased test" berechnet wird. |
| Vergleich gepaarter Ergebnisse y=a-b | proc ttest data=x.x; var y; | Sind Ergebnisse gepaart, dann wird im "data step" eine neue Variable y eingeführt, die die Differenz zwischen den beiden Ergebnisse a und b berechnet. Es wird dann getestet, ob y mit Null übereinstimmt, was keinem Unterschied entspräche. |