Ch6 SAS基本统计过程(二) freq
SAS简介,Univariate,Means,Freq过程
data aaaa; input x @@; cards; 1 2 3 4 5 ; proc print; var x; run; 第1～5句构成数据步，其功能是新建一个数 据集，数据集名称为aaaa,并且输入数据， 第6～8句构成过程步，其功能是将数据集 aaaa中变量x的数值在output窗口中输出。
四、SAS中的命名
数据集要有名字，变量要有名字，所以SAS中
对名字（数据集名、变量名、数据库名，等 等）有约定：SAS名字由英文字母、数字、下 划线组成，第一个字符必须是字母或下划线， 名字最多用8个字符，大写字母和小写字母不 区分。比如，name，abc，aBC，x1，year12， _NULL_等是合法的名字，且abc和aBC是同一 个名字，而class-1（不能有减号）、a bit （不能有空格）、serial#（不能有特殊字 符）、Documents （超长）等不是合法的名 字。
SAS程序（Editor窗口）
另一个统计描述的过程：
proc means data=student; *调用means过程； var height; *对变量x进行分析； Class *按sex变量分组统计； by sex; run;
by语句要求数据集按by后的变量排序
SAS程序（Editor窗口）
课外作业：
按性别分组，对本班同学身高，体重， 上网时间，四级成绩等所有定量变量进 行统计描述。
SAS程序（Editor窗口）
编制频数表：
proc freq data=t; *调用freq过程； tables x0/out=t1; *生成一维频数表，并生成 包含频数表数据的数据集t1； run; 必需语句
运行结果（output窗口）
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)▼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）。
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。
统计软件SAS-6基础统计分析
SAS系统 与基础统计分析计算机统计分析软件 (SAS系统9.1.3)1SAS与基础统计分析目录 1. 统计基本概念 2. 频率分布和常用描述统计量 3. 计算描述统计量的常用过程 4. 直方图和分布的拟合检验 5. 参数估计 6. 假设检验2统计基本概念SAS统计分析的功能SAS分析的特点(1) SAS 将常用的统计方法用过程实现,是一个高品位 的程序系统; (2) SAS 是一个迅速发展的系统：融入最新的方法， 不断适应用户的新需求; (3) SAS 既可由编程也可用图形界面交互地实现分析 功能; (4) SAS 将各种专门分析方法融入为用户提供的直接 使用的专用系统中--应用系统.3统计基本概念SAS统计分析的功能如何学习SAS统计分析的功能会找: 针对问题和数据选用合适的分析工具. 会用： 选PROC(过程)，选Option(选项), 写Statement(语句), 或选用菜单系统. 会解释：对SAS提供的计算结果给出解释和 分析.4统计基本概念统计的基本概念—统计的过程 总体（分布及其它特征） 抽样 样本（分布及其它特征） 推断 计算统计量 统计量 描述5统计基本概念统计的基本概念参数是总体的特征量。
统计量是由样本观测值计算而得到的。
统计量可用于估计总体的参数。
总体参数 均值 方差 标准差σμ样本统计量2σX 2 ss6统计基本概念抽样的随机性 总 子样 子样 体 子样 子样 子样对同一个总体可以获得多个不同的样本.这 些样本的观测值不全相同，相应的统计量也 不一样，这是由抽样偶然性引起的.但当样本 的容量增大时，由不同样本计算的统计量之 间的差异逐渐缩小，这是统计的规律性.7统计基本概念描述性统计和推断性统计利用样本计算得到的各种统计量(包括 图形)可以： (1)进行描述统计,即描述样本的各种主要 特征； (2)进行推断统计,即扩大所收集到的信 息的使用范围,用样本的特征来推断 总体的特征。
Ch6 SAS基本统计过程(二) freq
利用表达式对 数据进行分组
grp=int((x-45)/5)*5+45; Run;
确定起始分组和组距： 确定起始分组和组距： 组距： ， 组距：5， 起始分组： 起始分组：45 - 50
int()取整函数 int(1.7)=1 int(5.2)=5 int(0.4)=0
grp=int((x-45)/5)*5+45; 语句将每一个脉搏值进行分组，例如脉搏 语句将每一个脉搏值进行分组， 82，被分入 ， grp=int((82-45)/5)*5+45=int(7.4)*5+45=80,即80-85组内。 即 组内。 组内
彭斌
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1. PROC FREQ <option(s)>; 这里的options常用的有 Data=SAS-data-set，指定输入数据集名，若省略，则 用最近建立的数据集。
彭斌
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2. TABLES request(s) </ option(s)>; TABLES语句是该过程中非常重要的一条语句。在 一个PROC FREQ过程中，可以有任意多个tables语句； 如果没有tables语句，FREQ对数据集中的每个变量 都生成一个单向频数表； 如果tables语句没有任何说明选项(options)，FREQ 对tables语句中规定的变量的每个水平将计算频数、累 计频数、占总频数的百分数及累计百分数。
Frequency| Percent | Row Pct | Col Pct | 1| 2| Total ---------+--------+--------+ 1 | 1 | 1 | 2 | 25.00 | 25.00 | 50.00 | 50.00 | 50.00 | | 50.00 | 50.00 | ---------+--------+--------+ 2 | 1 | 1 | 2 | 25.00 | 25.00 | 50.00 | 50.00 | 50.00 | | 50.00 | 50.00 | ---------+--------+--------+ 2 2 4 Total 50.00 50.00 100.00
SAS统计应用基础(第二讲)共4讲
2.SELECT…WHEN语句 2.SELECT…WHEN语句
语法格式：
SELECT (表达式)； WHEN(数值1) 执行语句A； WHEN(数值2) 执行语句B； … OTHERWISE 执行语句Z； END；
语法格式：
SELECT； WHEN (条件1) 执行语句A； WHEN (条件2) 执行语句B； … OTHERWISE 执行语句Z； END；
Data temp; Input varx $ vary varz; Datalines4; 24;77 195 177 24;31 220 213 24;56 173 166 24;12 135 125 ;;;;
4. INFILE语句
主要功能：指定一个包含原始数据的外部文本文件，从而使得
数据步可以从这一文本文件读入数据块。
④在较长的程序段前后加上空行、注释语句等以突出分段。
2.1.4 SAS程序的运行
菜单方式：run →submit
SAS程
序的调 用方式
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
直接按F8键 单击工具栏“小人右跑” 按钮
注：如果选中某一段程序，然后运行，则系统只执行被选择部分。 该功能在调试程序时非常有用。
2.1.5 SAS程序中的注释
使长程序清晰易读的方法： 1.在相应程序段考虑使用空行分隔； 2.使用注释加以说明 SAS中的注释方式有两种格式： SAS中的注释方式有两种格式： 中的注释方式有两种格式
建议编写SAS程序遵循以下规则： 建议编写SAS程序遵循以下规则： SAS程序遵循以下规则
①除非特别长的语句，每个语句尽量只占一行。如必须要 占多行，从第二行起使用缩进格式以突出语句结构。 ②所有数据步和过程步均主动加上“run;”语句作为结束。 其 第一个语句和最后的RUN语句由第一列开始书写，其他 语句按程序的逻辑结构层次遵循缩进格式书写，以使得 程序结构更为清晰。 ③尽量只使用小写字母。
六西格玛的基本统计概念
六西格玛的基本统计概念1. 引言六西格玛（Six Sigma）是一种以统计学为基础的质量管理方法，旨在通过减少变异性和缺陷来提高组织的绩效。
在六西格玛中，基本统计概念是至关重要的，它们帮助我们理解和分析数据，从而作出准确的决策和改进。
2. 总体和样本在六西格玛中，我们经常关注两个重要的概念：总体（Population）和样本（Sample）。
总体是我们感兴趣的整个数据集，而样本是从总体中随机选择出来的一部分数据。
通过对样本进行统计分析，我们可以推断总体的特性。
中心趋势度量是衡量数据集中心位置的统计指标。
常见的中心趋势度量有均值（Mean）、中位数（Median）、众数（Mode）等。
•均值（Mean）：是一个数据集中所有观测值的总和除以观测数量。
均值能够反映数据集的总体分布情况。
•中位数（Median）：是将数据集按照大小排序后，处于中间位置的观测值。
中位数能够反映数据集的中心位置，相比于均值，中位数对异常值的影响较小。
•众数（Mode）：是数据集中出现频率最高的观测值。
众数常用于描述具有离散值的数据集。
选择合适的中心趋势度量，能够帮助我们更好地理解数据的集中程度和分布情况。
分散程度度量是衡量数据集中观测值的离散程度的统计指标。
常见的分散程度度量有方差（Variance）、标准差（Standard Deviation）和极差（Range）等。
•方差（Variance）：是数据集中每个观测值与均值之差的平方的平均值。
方差越大，数据集的观测值越分散。
•标准差（Standard Deviation）：是方差的正平方根。
标准差是最常用的分散程度度量，它能够告诉我们数据集观测值的平均偏离程度。
•极差（Range）：是数据集中最大观测值和最小观测值的差值。
极差能够提供数据集的范围大小。
通过分散程度度量，我们可以了解数据集观测值的离散程度，有助于判断数据的稳定性。
5. 正态分布和六西格玛原则正态分布（Normal Distribution）在六西格玛中起着重要的作用。
SAS统计分析基础
方差分析的步骤
建立数学模型、计算自由度、计算F值、构造检验统计量、做出决策。
回归分析
回归分析的概念 线性回归分析 非线性回归分析
回归分析的步骤
研究因变量与自变量之间的相关关系，通过建立数学模型预测 因变量的值。
因变量与自变量之间存在线性关系，通过线性方程描述这种关 系。
数据异常值处理
通过识别和删除异常值来提高数据质量和分析结果的准确性。
数据标准化
将数据转换为标准形式，以便更好地进行比较和分析。
数据编码与转换
将分类变量转换为数值型变量，或将数值型变量转换为更易于分析和解释的形式。
03
推理性统计分析
参数估计与假设检验
参数估计
使用样本数据估计总体参数，如均值、中位 数、比例等。
数据可视化
通过SAS的可视化工具，将复杂 的数据以直观的方式呈现，帮助 用户更好地理解数据。
预测模型与决策支持
预测模型
利用SAS的统计和机器学习算法，构建各种预测模型，如回归分析、时间序列分析等，用于预测未来的趋势和结 果。
决策支持
通过SAS的决策支持工具，将数据分析结果转化为可操作的建议和策略，帮助决策者做出更好的决策。
置信区间
根据样本数据计算总体参数的置信区间，用 于估计参数的准确性。
假设检验
通过样本数据对总体参数或分布形式进行检 验，判断假设是否成立。
假设检验的步骤
提出假设、构造检验统计量、确定临界值、 做出决策。
方差分析
方差分析的基本思想
将总变异分解为若干个来源，并比较不同来源 的贡献程度。
方差分析的适用条件
聚类分析
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乙组 56
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建立SAS数据集，行变量row，列 变量col，行列交叉对应的频数f
Data a; Input row col f; Cards; 1 1 74 1 2 51 2 1 56 2 2 19 ; Run;
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彭斌
Proc freq data=a; Tables row*col; 无weight语句 Run; 产生结果如下： row col
65 53 67 79 48 77 68 68 61
94 79 83 71 60 70 68 65 65 103 74 64 69 81 75 75 75 70 89 104 86 77 87 75 79 61 60 85 60 83 74 80 68 88 94 72
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Data ex491; Set ex49;
彭斌
小孩腹泻 腹泻次数 小孩体重 分娩方式 喂养方式 母亲年龄 教育程度 2 0 2750 2 1 31 2 1 2 3390 1 1 27 2 2 0 3200 1 1 28 1 2 0 3150 1 1 28 1 1 1 2550 2 2 23 3 1 2 3050 1 1 26 1 1 2 3550 1 2 30 1 2 0 2900 2 1 28 1 1 3 4350 1 2 32 1 2 0 3200 1 3 29 2 2 0 3100 1 1 35 3 1 2 2750 1 1 29 1 2 0 3050 1 1 27 1 1 2 3000 1 1 24 2 1 1 3250 2 1 36 2 2 0 3250 1 1 29 1 3400 1 2 25 2 2 0 2 0 3600 2 1 29 3 1 3 2900 1 2 30 2 1 1 3200 2 2 35 3 2 0 3200 1 1 33 1 1 3 3300 1 1 26 2 2 0 3600 1 1 26 1
彭斌
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1. PROC FREQ <option(s)>; 这里的options常用的有 Data=SAS-data-set，指定输入数据集名，若省略，则 用最近建立的数据集。
彭斌
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2. TABLES request(s) </ option(s)>; TABLES语句是该过程中非常重要的一条语句。在 一个PROC FREQ过程中，可以有任意多个tables语句； 如果没有tables语句，FREQ对数据集中的每个变量 都生成一个单向频数表； 如果tables语句没有任何说明选项(options)，FREQ 对tables语句中规定的变量的每个水平将计算频数、累 计频数、占总频数的百分数及累计百分数。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
可见，有无weight语句对结果产生很大的差异，对于该资料， 由于是频数资料，因此一定要加上weight语句。
彭斌
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例4-8：频数表的编制
某年某地149名成人脉博资料(次/分)的测定数据如下： 试作频数表。 58 58 60 70 74 79 55 79 71 84 64 75 79 94 57 59 83 58 71 75 68 65 62 79 68 71 68 97 52 83 72 68 73 57 68 67 75 68 63 96 81 68 88 53 71 95 57 79 73 81 81 83 80 75 77 77 93 72 78 68 91 70 83 70 68 74 71 86 63 68 63 58 95 59 56 88 70 72 73 83 69 54 60 79 54 84 94 72 73 67 68 72 72 71 82 79 56 68 86 66 97 66 94 72 65 53 67 79 48 77 68 68 61 94 79 83 71 60 70 68 65 65 103 74 64 69 81 75 75 75 70 89 104 86 77 87 75 79 61 60 85 60 83 74 80 68 88 94 72
关于gchart过程，感兴趣的同学可以在SAS命令框里输入 “help gchart”并回车得到帮助。
彭斌
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彭斌
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例4-9 某研究人员收集了婴儿的相关资料，试进行描述性 分析
1=有 2=无 1=手术 2=顺产 1=母乳 2=牛奶 3=混合 1=高 2=中 3=差
编号 1 2 3 4 5 7 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
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分析内容
－－－－－－《一维表》－－－－－－－ 小孩腹泻发生比例是多少？ 发生次数怎样？ 分娩方式：手术产和顺产比例分别是多少？ 喂养方式构成？（母乳、牛奶、混合） －－－－－－《交叉表》－－－－－－－ 不同喂养方式的腹泻发生率怎样？ 分娩方式 与喂养方式有无关联？
第五章 计数资料的统计描述与推断
关于计数资料的统计推断，最为常用的是 FREQ过程。 FREQ过程可以用于两个目的：一是描述分析，产生频 数表和列联表，可简洁地描述数据；二是统计推断，产生 各种统计量，可分析变量间的关系。 该过程主要由下列语句控制： PROC FREQ <option(s)> TABLES request(s) </ option(s)>; WEIGHT variable; 该过程PROC FREQ语句是必需的，其它语句都是可选的。
Proc freq data=a; Tables row*col; Weight f; row Run; col Frequency| Percent | 产生结果如下：
Row Pct | Col Pct | 1| 2| Total ---------+--------+--------+ 1 | 74 | 51 | 125 | 37.00 | 25.50 | 62.50 | 59.20 | 40.80 | | 56.92 | 72.86 | ---------+--------+--------+ 2 | 56 | 19 | 75 | 28.00 | 9.50 | 37.50 | 74.67 | 25.33 | | 43.08 | 27.14 | ---------+--------+--------+ Total 130 70 200 65.00 35.00 100.00
彭斌
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如果要将上面的频数表以频数图的形式表达 出来，可以使用如下程序：
Proc gchart data=ex491; /*调用gchart过程*/ hbar x /space=0 /*生成直方图，直条间无空隙*/ midpoints=47.5 to 102.5 by 5 /*直条对应的组中值*/ freq cfreq percent cpercent ; /*输出统计量*/ Run;
利用表达式对 数据进行分组
grp=int((x-45)/5)*5+45;
Run;
确定起始分组和组距： 组距：5， 起始分组：45 - 50
int()取整函数 int(1.7)=1 int(5.2)=5 int(0.4)=0
grp=int((x-45)/5)*5+45; 语句将每一个脉搏值进行分组，例如脉搏 82，被分入
Frequency| Percent | Row Pct | Col Pct | 1| 2| Total ---------+--------+--------+ 1 | 1 | 1 | 2 | 25.00 | 25.00 | 50.00 | 50.00 | 50.00 | | 50.00 | 50.00 | ---------+--------+--------+ 2 | 1 | 1 | 2 | 25.00 | 25.00 | 50.00 | 50.00 | 50.00 | | 50.00 | 50.00 | ---------+--------+--------+ Total 2 2 4 50.00 50.00 100.00
彭斌
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2) 在TABLES语句的斜杠(/)后面可以使用如下选 项：
CHISQ：要求进行卡方检验(Chi-Square Test) Fisher：要求对大于2×2的表进行Fisher的精确检验; Agree：做配对卡方检验; ALPHA=p：确定置信区间的水平是100(1-p)%的置信区 间，默认p=0.05； ALL：要求所有由CHISQ、MEASURES和CMH选项给 出的检验和度量； NOCOL、NOROW、NOPERCENT、NOFREQ 最为常用的选项是CHISQ和FISHER。
分组 频数 百分比
对分组变量grp进行频数分析， 产生以下结果：
累积频数 累积百分比 Cumulative Cumulative Grp Frequency Percent Frequency Percent -------------------------------------------------------45 1 0.67 1 0.67 50 5 3.36 6 4.03 55 12 8.05 18 12.08 60 13 8.72 31 20.81 65 27 18.12 58 38.93 70 29 19.46 87 58.39 75 23 15.44 110 73.83 80 16 10.74 126 84.56 85 9 6.04 135 90.60 90 7 4.70 142 95.30 95 5 3.36 147 98.66 100 2 1.34 149 100.00
彭斌
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1) 在TABLES语句中，用request(s)指定制表要求。这里，可 以是用*连接起来的一个变量或多个变量。在一个TABLES 语句中可以给出任意多个制表要求。 例如： 。Tables a; 对指定变量a产生一个单向频数表； 。Tables a*b; 产生以b为列、a为行的二维列联表； 。Tables a*b*c; 产生以c列、b为行、a为分层的三维列联 表。这里，按照a的不同取值形成b*c的不同列联表。 。Tables a*(b c);等价于tables a*b a*c; 。Tables (a b)*(c d);等价于tables a*c a*d b*c b*d; 。Tables (a b c)*d;等价于tables a*d b*d c*d;