SAS - Hipotez Testi

Hipotez testi, belirli bir hipotezin doğru olma olasılığını belirlemek için istatistiklerin kullanılmasıdır. Olağan hipotez testi süreci, aşağıda gösterildiği gibi dört adımdan oluşur.

Aşama 1

H0 boş hipotezini (genellikle gözlemlerin saf şansın sonucu olduğu) ve alternatif hipotez H1'i (genellikle gözlemlerin bir şans varyasyon bileşeniyle birlikte gerçek bir etki gösterdiğini) formüle edin.

Adım 2

Boş hipotezin doğruluğunu değerlendirmek için kullanılabilecek bir test istatistiği belirleyin.

Aşama 3

Sıfır hipotezinin doğru olduğu varsayılarak, en az gözlenen kadar önemli bir test istatistiğinin elde edilme olasılığı olan P değerini hesaplayın. P değeri ne kadar küçükse, sıfır hipotezine karşı kanıt o kadar güçlüdür.

Adım 4

P değerini kabul edilebilir bir anlamlılık değeri alfa (bazen alfa değeri olarak da adlandırılır) ile karşılaştırın. Eğer p <= alfa, gözlemlenen etkinin istatistiksel olarak anlamlı olması durumunda, sıfır hipotezi dışlanır ve alternatif hipotez geçerlidir.

SAS programlama dili, aşağıda gösterildiği gibi çeşitli hipotez testi türlerini gerçekleştirecek özelliklere sahiptir.

Ölçek	Açıklama	SAS PROC
T-Test	Bir değişkenin ortalamasının varsayılmış bir değerden önemli ölçüde farklı olup olmadığını test etmek için bir t-testi kullanılır. İki bağımsız grup için ortalamaların önemli ölçüde farklı olup olmadığını ve bağımlı veya eşleştirilmiş gruplar için ortalamaların önemli ölçüde farklı olup olmadığını da belirleriz.	PROC TTEST
ANOVA	Bağımsız bir kategorik değişken olduğunda ortalamaları karşılaştırmak için de kullanılır. Aralığı bağımlı değişkenin araçlarının bağımsız kategorik değişkene göre farklı olup olmadığını test ederken tek yönlü ANOVA kullanmak istiyoruz.	PROC ANOVA
Chi-Square	Kategorik bir değişkenin frekanslarının şansa bağlı olarak gerçekleşip gerçekleşmeyeceğini değerlendirmek için ki kare uyum iyiliğini kullanırız. Kategorik bir değişkenin oranlarının varsayılmış bir değer olup olmadığı konusunda bir ki kare testinin kullanılması gereklidir.	PROC FREQ
Linear Regression	Basit doğrusal regresyon, bir değişkenin başka bir değişkeni ne kadar iyi tahmin ettiğini test etmek istediğinde kullanılır. Çoklu doğrusal regresyon, birden çok değişkenin ilgilenilen bir değişkeni ne kadar iyi tahmin ettiğini test etme olanağı sağlar. Çoklu doğrusal regresyon kullanırken, ek olarak yordayıcı değişkenlerin bağımsız olduğunu varsayıyoruz.	PROC REG