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前面文章我们提到，TTEST过程可以进行单样本、独立双样本、配对样本均值T检验和置信区间的计算。
本文就用一个列子来介绍如何用TTEST过程实现单样本均值T检验。
单样本均值T检验
单样本均值T检验是用于检验一个样本均值与一个已知的总体均值的差异是否显著的。下面来看看示例。
例10.3：运用TTEST过程检验Bream的平均宽度是否等于14。
示例代码如下：
在上述程序中，选项H0=指定了位置检验中原假设的总体均值或者位置参数值，默认情况下，H0=0。选项PLOTS(SHOWNULL)=INTERVAL 指定作置信区间图，SHOWNULL指定在置信区间图中根据原假设的值作一条竖直的参考线。
输出内容如图10.13所示。
图10.13 TTEST过程描述统计量报表
其中，输出的第一个报表是描述性统计量，和UNIVARIATE过程中输出的值一样。第二个报表是样本均值、95%置信区间，注意到95%置信区间未包含原假设的取值14，这说明了在显著性水平=0.05下，有充分的证据证明Bream的宽度不等于14。
图10.14 TTEST过程T值报表
P值=0.00110.05也证明了这一点（如图10.14所示），应拒绝原假设。TTEST过程计算得出的P值和UNIVARIATE过程中的一样。
接下来是默认输出的直方图和Q-Q图（如图10.15和图10.16所示），因为在PROC TTEST语句中制定了选项PLOTS，所以同时也输出了置信区间图（如图10.17所示）。
图10.15 例10.3直方图
图10.16 例10.3 Q-Q图
图10.17 例10.3置信区间图
在图10.16所示的Q-Q图中，数据都近似地分布在直线附近，可以近似地认为数据服从正态分布，也就是说，上述T检验的前提条件（正态性条件）是满足的。
本文结束，下一篇文章开始介绍“独立双样本均值T检验”。
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本文转自《深入解析SAS — 数据处理、分析优化与商业应用 》
作者：夏坤庄、徐唯、潘红莲、林建伟
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作者介绍
夏坤庄
《深入解析SAS — 数据处理、分析优化与商业应用》第一作者， SAS软件研究开发（北京）有限公司客户职能部总监。在承担研发工作的同时，夏及其团队负责对SAS非英语市场提供技术支持，并且与在美国及其它地区的团队一起，服务于SAS的SaaS/RaaS业务，同时提供和验证关于SAS产品和技术在应用领域的最佳实践。在加入SAS软件研究开发（北京）有限公司之前，夏就职于SAS中国公司，历任资深咨询顾问、项目经理、首席顾问、咨询经理，拥有丰富的咨询和项目实施经验。在长期的从业经历中，不但为SAS的金融行业客户成功实施了众多深受好评的项目，而且在近年领导实施了非金融行业的多个大数据分析项目。
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