几种描述性统计分分析的SAS过程
几种描述性统计分分析的SAS过程
描述性统计是统计学中的一种方法，用于总结和描述数据集的主要特征。它有助于了解数据的整体分布、偏差和离散性等。SAS（统计分析系统）是一种流行的统计软件，具有丰富的分析功能。以下是几种常用的SAS过程，用于执行描述性统计分析。
1.PROCMEANS：PROCMEANS是一种计算统计指标的SAS过程，包括均值、总和、最小值、最大值、标准差等。可以使用该过程对数值变量进行
描述性统计，并在输出中显示这些统计指标。可以通过指定多个变量和分
组变量来计算针对不同子组的统计指标。该过程还可以生成频数和百分比。
2.PROCFREQ：PROCFREQ是一种用于计算分类变量频数和百分比的SAS
过程。它可以计算每个类别的频数，并使用该信息生成频数表。该过程还
可以计算两个或更多分类变量之间的交叉频数表，并计算出每个类别的百
分比。
3.PROCUNIVARIATE：PROCUNIVARIATE是一种用于执行单变量分析的SAS过程。它可以计算变量的均值、标准差、峰度、偏度等统计指标。该
过程可以绘制直方图、箱线图、正态检验图和PP图等，以帮助理解数据
的分布特征。还可以执行分位数分析、离散度分析和异常值识别等。
4.PROCCORR：PROCCORR是一种用于计算变量之间相关性的SAS过程。它可以计算变量间的皮尔逊相关系数，并使用协方差矩阵和相关系数矩阵
来描述变量之间的线性关系。该过程还可以绘制散点图矩阵和相关系数图，以直观地显示变量之间的关系。
5.PROCGLM：PROCGLM是一种用于执行多因素方差分析的SAS过程。
它可以根据自变量的水平和交互作用来分解因变量的方差，并进行显著性
检验。该过程可以计算组间差异的F值和p值，并生成方差分析表。PROCGLM还支持使用协变量进行调整的方差分析，以控制对方差的影响。
以上是几种常用的SAS过程，用于执行描述性统计分析。每个过程都有各自的功能和输出，可以根据数据和分析需求选择合适的过程。SAS提供了丰富的统计分析功能，能够帮助研究人员和分析师更好地理解和解释数据。
手把手教你使用SAS进行数据分析
手把手教你使用SAS进行数据分析SAS（Statistical Analysis System）是一款强大的数据分析和统 计软件，广泛应用于学术研究、商业分析、医学统计等领域。本 篇文章旨在手把手教读者如何使用SAS进行数据分析，并将内容 按照类别划分成不同章节，以便提供更具体且丰富的内容。 第一章：SAS基础 本章将介绍SAS的安装和基本设置，帮助读者快速上手。首先，读者需要从SAS官方网站下载并安装SAS软件。安装完成后，可 以根据需要进行个性化设置，例如选择语言和界面风格等。此外，还将介绍SAS的基本语法和常见命令，让读者了解如何打开、保 存和导入数据集。 第二章：数据处理与清洗 数据处理是数据分析的首要步骤，本章将详细介绍如何使用SAS进行数据处理和清洗。首先，会介绍如何检查数据集的完整性，包括数据类型、缺失值和异常值等。然后，会讲解如何进行 数据变换，例如数据排序、合并和拆分等。最后，会介绍如何处 理缺失值，包括插补和删除处理。 第三章：数据探索和可视化 数据探索和可视化是数据分析的关键环节，本章将重点介绍如 何使用SAS进行数据探索和可视化。首先，会介绍如何计算和描
述性统计量，例如均值、中位数和标准差等。然后，会讲解如何绘制常见的数据图表，例如直方图、散点图和箱线图等。此外，还将介绍如何使用SAS进行数据透视和交叉分析，以便更深入地挖掘数据关系。 第四章：统计分析 统计分析是数据分析的核心步骤，本章将介绍如何使用SAS进行常见的统计分析。首先，会介绍基本的假设检验，例如t检验和方差分析等。然后，会讲解回归分析的基本原理和应用，包括线性回归和逻辑回归等。此外，还将介绍如何使用SAS进行聚类分析和因子分析等高级统计技术。 第五章：预测建模 预测建模是数据分析的高级技术，本章将介绍如何使用SAS进行预测建模。首先，会讲解时间序列分析的基本原理和应用，包括趋势分析和季节性分析等。然后，会介绍如何使用SAS进行机器学习建模，例如决策树和随机森林等。最后，会讲解如何评估和优化预测模型，以提高预测准确性和可靠性。 第六章：报告生成与结果解释 报告生成和结果解释是数据分析的最后一步，本章将介绍如何使用SAS生成报告并解释分析结果。首先，会介绍如何使用SAS 的报告生成工具，例如ODS（Output Delivery System）。然后，
几种描述性统计分分析的SAS过程
几种描述性统计分分析的SAS过程 描述性统计是统计学中的一种方法，用于总结和描述数据集的主要特征。它有助于了解数据的整体分布、偏差和离散性等。SAS（统计分析系统）是一种流行的统计软件，具有丰富的分析功能。以下是几种常用的SAS过程，用于执行描述性统计分析。 1.PROCMEANS：PROCMEANS是一种计算统计指标的SAS过程，包括均值、总和、最小值、最大值、标准差等。可以使用该过程对数值变量进行 描述性统计，并在输出中显示这些统计指标。可以通过指定多个变量和分 组变量来计算针对不同子组的统计指标。该过程还可以生成频数和百分比。 2.PROCFREQ：PROCFREQ是一种用于计算分类变量频数和百分比的SAS 过程。它可以计算每个类别的频数，并使用该信息生成频数表。该过程还 可以计算两个或更多分类变量之间的交叉频数表，并计算出每个类别的百 分比。 3.PROCUNIVARIATE：PROCUNIVARIATE是一种用于执行单变量分析的SAS过程。它可以计算变量的均值、标准差、峰度、偏度等统计指标。该 过程可以绘制直方图、箱线图、正态检验图和PP图等，以帮助理解数据 的分布特征。还可以执行分位数分析、离散度分析和异常值识别等。 4.PROCCORR：PROCCORR是一种用于计算变量之间相关性的SAS过程。它可以计算变量间的皮尔逊相关系数，并使用协方差矩阵和相关系数矩阵 来描述变量之间的线性关系。该过程还可以绘制散点图矩阵和相关系数图，以直观地显示变量之间的关系。 5.PROCGLM：PROCGLM是一种用于执行多因素方差分析的SAS过程。 它可以根据自变量的水平和交互作用来分解因变量的方差，并进行显著性
SAS学习系列11.-对数据做简单的描述统计
11. 对数据做简单的描述统计 （一）使用proc means描述数据 用proc means过程步，可以对数据做简单的描述统计，包括：非缺省值个数、均值、标准差、最大值、最小值等。 基本语法： PROC MEANS data = 数据集<可选项>; V AR 变量列表; CLASS 分组变量;
MIN——最小值； MEAN——均值； MEDIAN——中位数； MODE——众数； N——非缺省值个数； NMISS——缺省值个数； RANGE——极差； STDDEV——标准差； SUM——累和； 例1 鲜花销售的数据（C:\MyRawData\Flowers.dat），变量包括顾客ID，销售日期，petunias，snapdragons，marigolds三种花的销量： 读取数据，计算新变量销售月份month，并使用proc sort按照月份排序，并使用proc means的by语句来按照月份描述数据。 代码： data sales; infile'c:\MyRawData\Flowers.dat'; input CustID $ @9SaleDate MMDDYY10.Petunia SnapDragon Marigold;
SAS的基本统计分析
SAS的基本统计分析 SAS（统计分析系统）是一种广泛使用的统计分析软件，被广泛应用 于数据分析和建模。它提供了各种强大的统计分析功能，包括描述性统计、推断统计、回归分析、多元分析等。在本文中，我们将介绍SAS的一些基 本统计分析功能。 1.描述性统计分析： 描述性统计是对数据集的基本特征进行分析和总结。SAS提供了各种 描述性统计分析功能，包括计算均值、中位数、百分位数、方差、标准差等。例如，我们可以使用SAS的`MEANS`过程计算数据集中的变量的均值 和标准差。 2.推断统计分析： 推断统计分析是根据样本数据推断总体的参数估计和假设检验。SAS 提供了一系列的推断统计分析功能，包括参数估计、置信区间估计、假设 检验等。例如，我们可以使用SAS的`TTEST`过程进行两个样本的t检验，或者使用`ANOV`过程进行方差分析。 3.回归分析： 回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系，并建立预测模型。在SAS中，我们可以使用`REG`过程进行回归分析。该过程提供了许多回归 模型，如一元线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。我们可以通过回归 分析来了解变量之间的关系，发现影响因变量的重要因素，并进行预测。4.多元分析：
多元分析是一种分析多个自变量对因变量的影响的方法。SAS提供了 多种多元分析的方法，如多元方差分析（MANOVA）、主成分分析（PCA）、因子分析等。我们可以使用SAS的`GLM`过程进行多元方差分析，或者使 用`FACTOR`过程进行因子分析。 5.时间序列分析： 时间序列分析是一种对时间相关数据进行建模和预测的方法。SAS提 供了一些时间序列分析的功能，如自回归移动平均模型（ARMA）、自回归 积分移动平均模型（ARIMA）等。我们可以使用SAS的`ARIMA`过程进行时 间序列分析，拟合ARIMA模型并进行预测。 6.非参数统计分析： 非参数统计分析是一种不需要对总体进行任何假设的统计分析方法。SAS提供了一些非参数统计分析的功能，如Wilcoxon秩和检验、 Kruskal-Wallis检验等。我们可以使用SAS的`NPAR1WAY`过程进行单样 本或多样本的非参数统计分析。 总之，SAS是一种功能强大的统计分析软件，提供了丰富的统计分析 功能，包括描述性统计、推断统计、回归分析、多元分析、时间序列分析 和非参数统计分析等。通过使用SAS，我们可以对数据进行深入的探索和 分析，并得出有关数据集和总体的结论。无论是学术研究、市场调研还是 商业决策，SAS都是一个很好的工具。
SAS数据分析与统计
一、数据集的建立 1.导入Excel数据表的步骤如下： 1) 在SAS应用工作空间中，选择菜单“文件”→“导入数据”，打开导入向导 “Import Wizard”第一步：选择导入类型（Select import type）。 2) 在第二步的“Select file”对话框中，单击“Browse”按钮，在“打开”对 话框中选择所需要的Excel文件，返回。然后，单击“Option”按钮，选择所需的工作表。（注意Excel文件要是2003的！！） 3) 在第三步的“Select library and member”对话框中，选择导入数据集所存放的逻辑库以及数据集的名称。 4 ) 在第四步的“Create SAS Statements”对话框中，可以选择将系统生成的程序代码存放的位置，完成导入过程。 2.用INSIGHT创建数据集 1）启动SAS INSIGHT模块，在“SAS INSIGHT：Open”对话框的”逻辑库“列表框中，选定库逻辑名 2）单击“新建”按钮，在行列交汇处的数据区输入数据值 （注意列名型变量和区间型变量，这在后面方差分析相关性分析等都要注意！！） 3）数据集的保存: ?“文件”→“保存”→“数据”； ?选择保存的逻辑库名，并输入数据集名； ?单击“确定”按钮。即可保存新建的数据集。 3.用VIEWTABLE窗口建立数据集 1）打开VIEWTABLE窗口 2）单击表头顶端单元格，输入变量名 3）在变量名下方单元格中输入数据 4）变量类型的定义：右击变量名/column attributes…
4.用编程方法建立数据集 DATA 语句； /*DATA步的开始，给出数据集名*/ Input 语句；/*描述输入的数据，给出变量名及数据类型和格式等*/ （用于DATA步的其它语句） Cards； /*数据行的开始*/ [数据行] ； /*数据块的结束*/ RUN; /*提交并执行*/ 例子：data=数据集名字; input name$ phone room height; ($符号代表该列为列名型，就是这一列是文字！！比如 名字，性别，科目等等) cards; rebeccah 424 112 （中间是数据集，中间每一行末尾不要加逗号，但是 carol 450 112 数据集最后要加一个分号！！） louise 409 110 gina 474 110 mimi 410 106 alice 411 106 brenda 414 106 brenda 414 105 david 438 141 betty 464 141 holly 466 140 ; proc print data=; （这一过程步是打印出数据集，可要可不要！） run; *数据集中的框架我会用加粗来显示，大家主要记加粗的，下面的编程部分都是这样！！
SAS统计分析教程方法总结
SAS统计分析教程方法总结 SAS（Statistical Analysis System）是一种流行的统计分析软件， 被广泛应用于各个领域的数据分析和决策支持中。本文将总结SAS统计分 析教程的方法，以帮助读者更好地理解和应用SAS软件。 1.数据导入与数据清洗： 在进行统计分析之前，首先需要将数据导入SAS软件中。SAS支持多 种数据格式，如Excel、CSV等。可以使用INFILE和INPUT语句读取数据，并使用DATA步骤定义变量。在导入数据后，通常需要对数据进行清洗， 包括处理缺失值、异常值等。SAS提供了多种数据处理函数，如MEAN、SUM等，可以帮助完成数据清洗和处理工作。 2.描述性统计分析： 描述性统计分析可以了解数据的特征和分布情况。例如，可以使用PROCMEANS计算数据的均值、标准差、最小值、最大值等；使用PROCFREQ 计算离散变量的频数和频率等。此外，SAS还提供了PROCUNIVARIATE、PROCSUMMARY等过程，可以方便地进行更加复杂的描述性统计分析。 3.统计图表绘制： 统计图表是数据分析中常用的可视化工具，能够直观地展示数据的特 征和趋势。SAS提供了PROC SGPLOT和PROC GPLOT等过程，可以绘制各 种类型的统计图表，如直方图、散点图、柱状图等。通过调整图形参数， 可以使图表更加美观和易读。此外，SAS还支持使用ODS（Output Delivery System）输出图表到不同的输出格式中。 4.假设检验与推断统计：
假设检验是统计分析中常用的方法，可以用来判断数据之间是否存在 显著差异。在SAS中，可以使用PROCTTEST、PROCANOVA等过程进行单样本、双样本和多样本假设检验。此外，SAS还支持非参数检验方法，如PROCNPAR1WAY等。除了假设检验，推断统计也是重要的统计分析方法， 用于对总体参数进行估计和推断。在SAS中，可以使用PROCMEANS、PROCREG等过程进行点估计和区间估计。 5.回归分析： 回归分析是一种常用的统计建模方法，用于研究自变量与因变量之间 的关系。在SAS中，可以使用PROCREG和PROCGLM等过程进行回归分析。 通过分析得到的回归系数和偏差项，可以分析变量之间的关系并进行预测。此外，SAS还支持多元回归、逐步回归、方差分析等更复杂的回归分析方法。 6.时间序列分析： 时间序列分析是一种用于分析时间相关数据的方法，常用于经济学、 金融学、气象学等领域。在SAS中，可以使用PROCARIMA和PROCTIMESERIES等过程对时间序列数据进行建模和分析。通过对时间序 列数据的分析，可以得到趋势、季节性以及周期性等信息，并进行预测和 模拟。 综上所述，SAS软件提供了强大而全面的统计分析工具，可以满足各 种数据分析需求。通过学习和应用SAS统计分析教程中的方法，读者可以 更好地理解和应用SAS软件，提高数据分析和决策支持的能力。
SAS中的描述性统计过程
SAS中的描述性统计过程 SAS是一种强大的统计分析软件，提供了丰富的描述性统计分析过程。这些过程可以帮助统计分析师对数据进行总体的描述和了解。下面将详细 介绍SAS中的描述性统计过程及其应用。 一、数据准备 在进行描述性统计之前，需要准备数据。SAS可以导入各种格式的数 据集，如SAS数据集、CSV文件、Excel文件等。导入数据后，可以使用SAS的数据步骤对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、变量转 换等。这样可以确保数据的质量和完整性。 二、数据探索 1.频数统计 SAS提供了PROCFREQ过程来计算变量的频数、百分比和交叉表。可 以使用该过程来了解变量的分布情况、缺失值情况和数据异常情况。通过 频数统计，可以发现数据集中的异常值或需要进一步处理的特殊情况。 2.描述性统计 SAS中的PROCMEANS和PROCSUMMARY过程可计算变量的均值、标准差、最大值、最小值、中位数等描述性统计量。这些统计量可以帮助我们了解 数据的中心趋势、离散程度和分布情况。此外，我们还可以使用PROCUNIVARIATE过程来绘制直方图、箱线图和正态概率图，以更直观地 了解数据的分布情况。 3.相关分析
SAS提供了PROCCORR过程来计算变量之间的相关系数。通过相关分析，可以了解变量之间的线性关系强度和方向。PROCCORR还可以生成相 关矩阵和散点图，帮助我们观察变量之间的关系。 4.排序和排名 SAS提供了PROCRANK过程来对变量进行排序和排名。排序可以帮助 我们找出变量中的异常值或极端值。排名可以用于对变量进行等级分类， 如将考试成绩按照从高到低进行排名。 5.缺失值处理 SAS提供了多种方法来处理缺失值，如删除带有缺失值的观测、使用 均值或中位数代替缺失值、使用插补方法进行缺失值估计等。可以使用PROCMEANS、PROCUNIVARIATE和PROCMI过程对缺失值进行处理。 三、数据汇总和报告 1.数据表汇总 SAS中的PROCTABULATE和PROCREPORT过程可以生成数据表和报告。 这些过程可以对数据进行分组、计算汇总统计量、生成交叉表和计算占比等。通过这些过程，可以将原始数据转化为更直观和易于理解的汇总表格。 2.报告生成 SAS提供了PROCREPORT过程来生成定制化的报告。可以通过该过程 来对数据进行排序、分组、计算统计量和绘制图表等。PROCREPORT还可 以添加表头、脚注、批注和分页控制等。 3.导出结果
sas第八章描述性统计过程
sas第八章描述性统计过程
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
第八章描述性统计过程 以下过程都可用于计算基本统计量，如频数、均值等，但它们又各有特色： UNIVARIATE 进行单变量统计，包括分位数及描绘分布图。 SUMMMARY 按观测值分组计算基本单变量统计值。分组是由 CLASS语句中的变量所决定。统计结果可输出到SAS 数据集中而不产生打印输出。 MEANS 计算均值及其他描述统计量。 TABULATE 打印基本统计的复杂表格。 CORR 求变量间相关系数。 进行基本统计的其他过程还包括： CHART 画频数、均值、总和的条形图、立体直方图、饼图 及星图。 FREQ 对分类变量计算频数分布，并作多维列联表。 SAS基本统计过程及其一些重要统计量 统计量MEANS UNIVARIATE SUMMARY TABULATE CORR 非缺项值数(N) √√√√ 缺项值数(NMISS) √√√√√权重和(SUMWEIGH_T) √√√√ 均值(MEAN) √√√√√和(SUM) √√√√√最小值(MIN) √√√√√最大值(MAX) √√√√√全距(RANGE) √√√√ 未修正平方和(USS) √√√√ 修正平方和(CSS) √√√√ 方差(VAR) √√√√ 标准差(STD) √√√√√变异系数(CV) √√√√ 偏度(SKEWNESS) √√ 峰度(KURTOSIS) √√ T统计量值(t) √√√√ 大于t值的概率(PRT) √√√√ 中位数(MEDIAN) √ 四分位数(QUARTILE) √ 众数(MODE) √ 输出到SAS数据集Yes Yes Yes No Yes CLASS语句Yes No Yes Yes No BY语句Yes Yes Yes Yes Yes
SAS统计分析教程方法总结
SAS统计分析教程方法总结 SAS（统计分析系统）是一种用于数据管理和统计分析的软件。它提 供了多种功能和方法，用于数据清洗、数据处理、建模和预测等统计分析 任务。下面是关于SAS统计分析教程方法的总结。 1. 数据导入：SAS可以导入多种数据格式，如文本文件、Excel文件 和数据库中的数据。它提供了多种方法，如PROC IMPORT和DATA步骤， 用于将数据导入SAS系统中进行分析。 2.数据清洗：在进行统计分析之前，需要对数据进行清洗和处理。SAS提供了多种方法，如对缺失值进行处理、删除异常值、处理重复数据等。使用DATA步骤和相关的SAS函数可以实现这些任务。 3.描述统计分析：描述统计分析是对数据的基本特征进行总结和描述。SAS提供了多种统计方法，如计算均值、中位数、标准差、最大值和最小 值等。使用PROCMEANS和PROCUNIVARIATE等SAS过程可以实现这些任务。 4.探索性数据分析（EDA）：探索性数据分析是对数据进行可视化和 探索性分析的过程。SAS提供了多种绘图方法，如直方图、散点图、箱线 图和概率图等。使用PROCSGPLOT和PROCBOXPLOT等SAS过程可以实现这 些任务。 5.统计推断：统计推断是通过样本数据来推断总体数据的过程。SAS 提供了多种统计方法，如假设检验、置信区间和方差分析等。使用PROCTTEST、PROCANOVA和PROCFREQ等SAS过程可以实现这些任务。 6.预测建模：预测建模是根据历史数据来预测未来的趋势和模式。SAS提供了多种建模方法，如线性回归、逻辑回归和决策树等。使用PROCREG、PROCLOGISTIC和PROCHPSPLIT等SAS过程可以实现这些任务。
sas处理流程
sas处理流程 SAS处理流程是数据分析过程中非常重要的一环，完整的SAS处理流程可以分为以下几个步骤： 1.数据准备：从原始数据中进行数据清洗、筛选、预处理等工作， 以备后续分析使用。 2.数据探索：采用统计学的方法，对数据进行探索性分析，发现数 据的分布、关联、异常等特点。 3.数据预处理：对数据进行标准化、归一化、缺失值处理等操作， 提供合适的数据质量用于后续建模。 4.数据分析建模：采用统计学的方法，选择合适的建模算法，构建 合适的模型，并对模型进行评估。 5.模型优化：对模型进行参数优化、特征选择、组合、交叉验证等 操作，提高模型的预测精度。 6.模型评估与应用：对模型进行评估，包括准确度、精确度、召回 率、F1值等指标，根据需求应用模型。 在SAS处理流程中，需要掌握SAS软件的基本用法，包括数据输入输出、数据处理、变量定义、图表绘制等操作，同时还需要有扎实的数 据分析能力和建模经验，这些都是SAS处理流程的基础。另外，还需 要注意数据的质量和完整性，避免出现错误的结果，同时对于结果的 解释和应用也需要非常清晰。 总之，SAS处理流程是数据分析中不可或缺的一环，只有通过完整的步骤进行处理，才能得到准确的结果，并为后续决策提供有效数据支撑。 具体来说，SAS处理流程中的每个步骤都有一些细节需要注意： 1.数据准备：在数据的清洗、筛选、预处理等过程中，需要注意数 据类型、缺失值和异常值的处理，以及数据的规范性和易用性。
2.数据探索：数据探索是对数据的一个全面的了解，应注意相关性 分析、多变量分析、异常值分析以及可视化等方面，以找出数据 中的规律、趋势和关联。 3.数据预处理：数据处理是为后续建模做好准备，应注意标准化、 归一化、缺失值处理，特征选择等，以保证数据的可靠性和有效 性。 4.数据分析建模：在数据模型的构建过程中应注意选择合适的建模 算法，对模型参数进行调整，同时需要通过合适的评估指标来评 估模型的好坏，不断进行优化。 5.模型优化：对于建好的模型，需要进行优化，如调整参数、特征 选择、模型组合以及特征组合和单模型，以达到最佳预测效果。 6.模型评估与应用：在模型评估方面，应注意模型的准确度、鲁棒 性、解释性、可解释性以及相对降维等因素，同时在应用模型时，需将模型与实际业务中的问题相结合，破解业务场景中的难题。 总之，SAS处理流程是非常复杂和繁琐的一个过程，需要有良好的数据分析能力、建模经验和计算机技术知识，同时也需要对数据的来源、 选择、处理和建模结果进行科学的解释。只有经过反复推敲和验证， 才能得到高质量的分析结果和模型，实现数据的更好的应用。
样本量计算SAS程序大全
样本量计算SAS程序大全 样本量计算是研究设计中非常重要的一环，它用于确定研究所需的样 本数量，以保证研究的可靠性和有效性。SAS（Statistical Analysis System）是一种流行的统计分析软件，它提供了多种方法用于计算样本量。在本文中，我们将介绍一些常用的SAS程序，用于样本量的计算。 一、描述性统计方法： 描述性统计方法是最常见的样本量计算方法之一、它基于对研究变量 的统计特征进行估计，如均值、标准差等，然后根据所需的显著性水平和 效应大小，通过一定的公式计算出样本量。 在SAS中，可以使用PROCPOWER来进行描述性统计方法的样本量计算。以下是一个简单的示例程序： PROCPOWER; DESCRIPTIVE; MEANDIFF=5; STDDEV=10; ALPHA=0.05; RUN; 在这个示例中，使用DESCRIPTIVE选项指定使用描述性统计方法。然后，通过设置MEANDIFF（效应大小）、STDDEV（标准差）和ALPHA（显著 性水平）的值，来计算所需的样本量。 二、T检验方法：
T检验方法是另一种常用的样本量计算方法，它用于比较两组样本均值的显著性差异。在SAS中，可以使用PROCPOWER来进行T检验方法的样本量计算。以下是一个简单的示例程序： PROCPOWER; TTEST; MEANS=(1012); ALPHA=0.05; RUN; 在这个示例中，使用TTEST选项指定使用T检验方法。然后，通过设置MEANS（两组样本均值）和ALPHA的值，来计算所需的样本量。 三、双样本比较方法： 双样本比较方法是用于比较两个独立样本所得的数据的差异性的一种方法。在SAS中，可以使用PROCPOWER来进行双样本比较方法的样本量计算。以下是一个简单的示例程序： PROCPOWER; TWOSAMPLETEST; MEAN1=10; MEAN2=12; STDDEV1=5; STDDEV2=6;
SAS中的描述性统计过程
SAS中的描述性统计过程 (2012-08-01 18:07:01) 转载▼ 分类：数据分析挖掘 标签： 杂谈 SAS中的描述性统计过程 描述性统计指标的计算可以用四个不同的过程来实现，它们分别是means过程、summary过程、univariate过程以及tabulate过程。它们在功能范围和具体的操作方法上存在一定的差别，下面我们大概了解一下它们的异同点。 相同点：他们均可计算出均数、标准差、方差、标准误、总和、加权值的总和、最大值、最小值、全距、校正的和未校正的离差平方和、变异系数、样本分布位置的t检验统计量、遗漏数据和有效数据个数等，均可应用by语句将样本分割为若干个更小的样本，以便分别进行分析。 不同点： （1）means过程、summary过程、univariate过程可以计算样本的偏度（skewness）和峰度（kurtosis），而tabulate过程不计算这些统计量； （2）univariate过程可以计算出样本的众数（mode），其它三个过程不计算众数； （3）summary过程执行后不会自动给出分析的结果，须引用output语句和print过程来显示分析结果，而其它三个过程则会自动显示分析的结果； （4）univariate过程具有统计制图的功能，其它三个过程则没有； （5）tabulate过程不产生输出资料文件（存储各种输出数据的文件），其它三个均产生输出资料文件。 统计制图的过程均可以实现对样本分布特征的图形表示，一般情况下可以使用的有chart过程、plot过程、gchart过程和gplot过程。大家有没有发现前两个和后两个只有一个字母‘g’（代表graph）的差别，其实它们之间（只差一个字母g的过程之间）的统计描述功能是相同的，区别仅在于绘制出的图形的复杂和美观程度。 chart过程和plot过程绘制的图形类似于我们用文本字符堆积起来的图形，只能概括地反映出资料分布的大体形状，实际上这两个过程绘制的图形并不能称之为图形，因为他根本就没有涉及一般意义上图形的任何一种元素（如颜色、分辨率等）。而gchart过程和gplot过程给出的是真正意义上的图形，可以用很多的语句和选项来控制图形的各方面的性质和特征。 chart和gchart与plot和gplot的区别则体现在不同的作图功能，前两个过程可以绘制出的图形主要有条形图（包括横条和竖条）、圆图、环形图和星形图等，后两个过程通常用一个记录中的两个变量值表示点的坐标来绘制图形，如散点图和线图等。 描述性统计过程的一般格式 1. means过程的一般格式
实验三 SAS描述统计分析
实验三SAS描述统计分析 对数据进行频数统计、计算特征统计量和将数据图形化的过程称为描述统计。其目的是为了揭示数据的集中趋势、分散程度和数据分布形态，展示极端数据，最后做出说明现象本质的初步结论。 用图形对数据进行描述性统计分析具有直观、鲜明、形象、便捷等特点，在表达统计数据时可以给人留下深刻的印象。统计图形的种类很多，利用SAS可以方便的绘制常用的统计图形。 3.1 实验目的 掌握使用SAS对数据作描述性统计分析的方法。掌握SAS/GRAPH所提供的常用图形功能，能用SAS的统计图形对数据进行描述性统计分析。 3.2 实验内容 一、用INSIGHT计算统计量、绘制统计图形 二、用“分析家”计算统计量、绘制统计图形 三、编程实现描述性统计（MEANS、UNIVARIATE、FREQ过程）、编程绘制统计图（GPLOT 和GCHART过程） 3.3 实验指导 一、用INSIGHT计算统计量 【实验3-1】按性别分别计算SASHELP.CLASS中身高的均值、标准差、中位数和其它四分位数，简单分析学生身高的状况。 1. 在INSIGHT中打开数据集 在菜单中选择“Solution（解决方案）”→“Analysis（分析）”→“Interactive Data Analysis （交互式数据分析）”，打开“SAS/INSIGHT Open”对话框，在对话框中选择数据集：SASHELP.CLASS，单击“Open（打开）”按钮，即可在INSIGHT中打开数据窗口，如图3-1左所示。 2. 用Distribution菜单项计算统计量 (1) 选择菜单“Analyze（分析）”→“Distribution (Y)（分布）”，打开“Distribution (Y)”对话框。在数据集CLASS的变量列表中，选择height，然后单击“Y”按钮，height被选为分析变量，选择sex，然后单击“Group”按钮，sex被选为分组变量，如图3-1右所示。
sas简单操作步骤
SAS数据分析完整笔记 1. SAS INSIGHT启动： 方法1：Solution→Analysis→Interactive Date Analysis 方法2：在命令栏内输入insight 方法3：程序编辑窗口输入以下代码，然后单击 Submit按钮； Proc insight； Run； 1.1 一维数据分析 用 sas insight做直方图、盒形图、马赛克图。 直方图：Analysis→Histogram/Bar Chart 盒形图：Analysis→Box plot 马赛克图：Analysis→Box plot/Mosaic plot（Y） 1.2 二维数据分析 散点图：Analysis→Scattery plot(Y X） 曲线图：Analysis→Line plot（ Y X） 1.3 三维数据分析 旋转图：Analysis→Rotationg Plot 曲面图：Analysis→Rotationg Plot设置 Fit Surface 等高线图：Analysis→Countor plot 1.4 分布分析 包括：直方图、盒形图、各阶矩、分位数表，直方图拟合密度曲线，对特定分布进行检验。 1.4. 1 Analysis→Distribution（Y） 第一部分为盒形图，第二部分为直方图，第三部分为各阶矩，第四部分为分位数表。
1.4.2 添加密度估计 A：参数估计：给出各种已知分布（正态，指数等），只需要对其中参数进行估计；Curves→Parametric Density B：核估计：对密度函数没有做假设，曲线性状完全依赖于数据； Curves→Kernel Density 1.4.3 分布检验 Curves→CDF confidence band Curves→Test for Distribution 1.5 曲线拟合 Analysis→Fit（Y X）:分析两个变量之间的关系 1.6 多变量回归 Analysis→Fit（Y X） 1.7 方差分析 Analysis→Fit（Y X） 1.8 相关系数计算 Analysis→Multivariate 1.9 主成分分析 Analysis→Multivariate 2.SAS ANALYST启动： 方法1：Solution→Analysis→Analyst 方法2：在命令栏内输入analyst 2.1 分类计算统计量：Data→Summarize by group 2.2 随机抽样：Data→Random Sample 2.3 生成报表：Report→Tables
SAS统计分析教程方法总结
对定量结果进展差异性分析 1.单因素设计一元定量资料差异性分析 1.1.单因素设计一元定量资料t检验与符号秩和检验 T检验前提条件：定量资料满足独立性和正态分布，假设不满足那么进展单因素设计一元定量资料符号秩和检验。 1.2.配对设计一元定量资料t检验与符号秩和检验 配对设计：整个资料涉及一个试验因素的两个水平，并且在这两个水平作用下获得的一样指标是成对出现的，每一对中的两个数据来自于同一个个体或条件相近的两个个体。 1.3.成组设计一元定量资料t检验 成组设计定义： 设试验因素A有A1，A2个水平，将全部n〔n最好是偶数〕个受试对象随机地均分成2组，分别承受A1，A2，2种处理。再设每种处理下观测的定量指标数为k，当k=1时，属于一元分析的问题；当k≥2时，属于多元分析的问题。 在成组设计中，因2组受试对象之间未按重要的非处理因素进展两两配对，无法消除个体差异对观测结果的影响，因此，其试验效率低于配对设计。 T检验分析前提条件： 独立性、正态性和方差齐性。
1.4.成组设计一元定量资料Wilcoxon秩和检验 不符合参数检验的前提条件，应选用非参数检验法，即秩和检验。 1.5.单因素k〔k>=3〕水平设计定量资料一元方差分析 方差分析是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。 方差分析的假定条件为： 〔1〕各处理条件下的样本是随机的。 〔2〕各处理条件下的样本是相互独立的，否那么可能出现无法解析的输出结果。 〔3〕各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否那么使用非参数分析。〔4〕各处理条件下的样本方差一样，即具有齐效性。 1.6.单因素k〔k>=3〕水平设计定量资料一元协方差分析 协方差分析(Analysis of Covariance)是将回归分析与方差分析结合起来使用的一种分析方法。在这种分析中，先将定量的影响因素(即难以控制的因素)看作自变量，或称为协变量(Covariate)，建立因变量随自变量变化的回归方程，这样就可以利用回归方程把因变量的变化中受不易控制的定量因素的影响扣除掉，从而，能够较合理地比拟定性的影响因素处在不同水平下，经过回归分析手段修正以后的因变量的样本均数之间的差异是否有统计学意义，这就是协方差分析解决问题的根本计算原理。 在试验中，试验因素有时会受到某个重要的定量的非试验因素的影响，
sas各过程笔记描述性统计线性回归logistic回归生存分析判别分析聚类分析主成分分析因子分析
第一部分：基本统计方法 注：主要讲述过程：means(描述性统计)；freq(算频数表)；univariate(检验)；anova(方差分析)；ttest(检验)；glm(广义线性回归)；npar1way（非参,wilcox） 一：计量资料的统计分析方法 1.01均值+频数表+百分位数+正态检验、茎叶图、箱形图、正态概率图 data ex2_1; input x@@; low=2.3; dis=0.3; z=x-mod(x-low,dis); cards; 3.96 4.23 4.42 3.59 5.12 4.02 4.32 3.72 4.76 4.16 4.61 4.26 3.77 4.20 4.36 3.07 4.89 3.97 4.28 3.64 4.66 4.04 4.55 4.25 4.63 3.91 4.41 3.52 5.03 4.01 4.30 4.19 4.75 4.14 4.57 4.26 4.56 3.79 3.89 4.21 4.95 3.98 4.29 3.67 4.69 4.12 4.56 4.26 4.66 4.28 3.83 4.20 5.24 4.02 4.33 3.76 4.81 4.17 3.96 3.27 4.61 4.26 3.96 4.23 3.76 4.01 4.29 3.67 3.39 4.12 4.27 3.61 4.98 4.24 3.83 4.20 3.71 4.03 4.34 4.69 3.62 4.18 4.26 4.36 5.28 4.21 4.42 4.36 3.66 4.02 4.31 4.83 3.59 3.97 3.96 4.49 5.11 4.20 4.36 4.54 3.72 3.97 4.28 4.76 3.21 4.04 4.56 4.25 4.92 4.23 4.47 3.60 5.23 4.02 4.32 4.68 4.76 3.69 4.61 4.26 3.89 4.21 4.36 3.42 5.01 4.01 4.29 3.68 4.71 4.13 4.57 4.26 4.03 5.46 4.16 3.64 4.16 3.76 ;