几种描述性统计分分析的SAS过程
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;<BY 变量;><WEIGHT 变量;> （加权平均的权数）<FREQ 变量;> （相应观测出现的频数）说明：（1）可选项“MAXDEC = n”用来指定输出结果的小数位数；（2）默认是对数据集的所有数值变量的非缺省值做描述统计，若想包含缺省值，加上可选项“MISSING”；（3）V AR语句指定要做描述统计的变量；CLASS语句指定按分组变量对数据进行分组分别做描述统计；BY语句同CLASS语句（需要事先按BY变量排好序）；（4）默认输出非缺省值个数、均值、标准差、最大值、最小值；也可以自己指定需要输出的描述统计量：MAX ——最大值；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;Month = MONTH(SaleDate);proc sort data = sales;by Month;/* Calculate means by Month for flower sales; */proc means data = sales MAXDEC = 0;by Month;var Petunia SnapDragon Marigold;title'Summary of Flower Sales by Month';run;运行结果：（二）使用统计量有时候需要将统计量存入新数据集，以便进一步做数据分析，或者与原数据集合并。
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）。
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;ALPHA=0.05;RUN;在这个示例中，使用TWOSAMPLETEST选项指定使用双样本比较方法。
SAS数据分析常用操作指南
SAS数据分析常用操作指南在当今数据驱动的时代，数据分析成为了企业决策、科学研究等领域的重要手段。
SAS 作为一款功能强大的数据分析软件，被广泛应用于各个行业。
本文将为您介绍 SAS 数据分析中的一些常用操作，帮助您更好地处理和分析数据。
一、数据导入与导出数据是分析的基础，首先要将数据导入到 SAS 中。
SAS 支持多种数据格式的导入，如 CSV、Excel、TXT 等。
以下是常见的导入方法：1、通过｀PROC IMPORT` 过程导入 CSV 文件｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filecsv'OUT=your_datasetDBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀在上述代码中，将｀＇your_filecsv'｀替换为实际的 CSV 文件路径，｀your_dataset` 替换为要创建的数据集名称。
2、从 Excel 文件导入｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filexlsx'OUT=your_datasetDBMS=XLSX REPLACE;RUN;｀｀｀导出数据同样重要，以便将分析结果分享给他人。
可以使用｀PROC EXPORT` 过程将数据集导出为不同格式，例如：｀｀｀sasPROC EXPORT DATA=your_datasetOUTFILE=＇your_filecsv'DBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀二、数据清洗与预处理导入的数据往往存在缺失值、异常值等问题，需要进行清洗和预处理。
1、处理缺失值可以使用｀PROC MEANS` 过程查看数据集中变量的缺失情况，然后根据具体情况选择合适的处理方法，如删除包含缺失值的观测、用均值或中位数填充等。
2、异常值检测通过绘制箱线图或计算统计量（如均值、标准差）来检测异常值。
对于异常值，可以选择删除或进行修正。
3、数据标准化/归一化为了消除不同变量量纲的影响，常常需要对数据进行标准化或归一化处理。
sas实验报告
sas实验报告SAS实验报告。
一、实验目的。
本实验旨在通过使用SAS软件对实验数据进行分析，掌握SAS软件的基本操作和数据处理技能，进一步提高数据分析能力。
二、实验内容。
1. 数据导入，将实验数据导入SAS软件中，建立数据集。
2. 数据清洗，对数据进行缺失值处理、异常值处理等清洗工作，保证数据的准确性和完整性。
3. 描述统计分析，对数据进行描述性统计分析，包括均值、标准差、频数分布等。
4. 数据可视化，利用SAS软件绘制数据的直方图、箱线图等可视化图表，直观展现数据分布情况。
5. 假设检验，对数据进行假设检验，验证数据之间的关系和差异性。
三、实验步骤。
1. 数据导入，首先打开SAS软件，利用导入数据功能将实验数据导入SAS环境中，创建数据集。
2. 数据清洗，对导入的数据进行缺失值处理和异常值处理，保证数据的完整性和准确性。
3. 描述统计分析，利用SAS软件进行描述统计分析，得出数据的均值、标准差、频数分布等统计指标。
4. 数据可视化，利用SAS软件绘制数据的直方图、箱线图等可视化图表，直观展现数据的分布情况。
5. 假设检验，利用SAS软件进行假设检验，验证数据之间的关系和差异性。
四、实验结果分析。
通过SAS软件的操作，我们成功完成了对实验数据的导入、清洗、描述统计分析、数据可视化和假设检验等工作。
通过分析结果，我们得出了实验数据的基本特征和规律，验证了数据之间的关系和差异性，为进一步的数据分析工作奠定了基础。
五、实验总结与体会。
通过本次实验，我们深刻体会到了SAS软件在数据分析领域的强大功能和广泛应用。
掌握了SAS软件的基本操作和数据处理技能，提高了数据分析能力。
同时，也加深了对数据分析方法和技巧的理解和应用，为今后的科研工作打下了坚实的基础。
六、参考文献。
[1] 《SAS统计分析实战指南》。
[2] 《SAS数据分析与挖掘实战》。
七、附录。
实验数据集，xxx.xlsx。
以上为本次SAS实验报告的全部内容。
如何用SAS进行统计分析
如何用SAS进行统计分析SAS（统计分析系统）是一种用于数据分析和统计建模的软件工具。
它提供了一系列功能和程序，用于数据处理、统计分析、预测建模、图形展示和报告生成等。
本文将介绍如何使用SAS进行统计分析，涵盖数据导入、数据清洗、描述性统计分析、假设检验、回归分析和聚类分析等内容。
1. 数据导入和数据清洗在使用SAS进行统计分析之前，你需要将待分析的数据导入到SAS软件中。
SAS支持多种数据格式，包括CSV、Excel、Access等。
你可以使用SAS提供的PROC IMPORT过程将数据导入到SAS的数据集中。
导入数据后，你需要对数据进行清洗。
数据清洗的目的是去除数据中的错误、缺失或异常值，以确保数据的质量。
你可以使用SAS的数据步骤（DATA STEP）来处理数据，例如删除缺失值、填补缺失值、去除异常值等。
2. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的过程。
它包括计算数据的中心趋势（均值、中位数、众数）、数据的离散程度（标准差、方差、极差）、数据的分布形态（偏度、峰度）等。
在SAS中，你可以使用PROC MEANS过程进行描述性统计分析。
该过程可以计算多个变量的均值、标准差、最小值、最大值、中位数等统计指标。
此外，你还可以使用PROC UNIVARIATE过程计算数据的偏度、峰度等统计值，并绘制直方图和箱线图来展示数据的分布情况。
3. 假设检验假设检验是对样本数据进行推断性统计分析的一种方法。
它用于判断观察到的样本差异是否显著，从而对总体参数进行推断。
在SAS中，你可以使用PROC TTEST过程进行双样本t检验、单样本t检验和相关样本t检验等。
此外，PROC ANOVA过程可以用于方差分析，PROC FREQ过程可以用于卡方检验。
4. 回归分析回归分析是研究因变量与自变量之间关系的一种统计分析方法。
它用于预测和解释因变量的变化，并评估自变量对因变量的影响程度。
在SAS中，你可以使用PROC REG过程进行简单线性回归分析和多元线性回归分析。
计算机应用技术：SAS数据管理、单变量描述性统计分析、t检验
1第2章SAS 数据管理2.1 录入数据与创建SAS 数据集EXCEL , WORD 等都有数据录入功能，而SAS 系统下建立数据文件或直接产生数据集，可以免去不同系统间的转换。
21)用PGM 窗口录入数据、创建SAS 数据集设一个资料包含m 个变量、n 个观测，将每一个观测的m个数据录在PGM 窗口的同一行上，同一行上各数据间留一个或一个以上的空格。
于是排成一个n 行m 列的数据方阵，用save 或save as 将数据以一个文件名的方式存在指定的硬盘或软盘上，就建立了一个数据文件(.sas 扩展名)。
如录入：（5个变量、2个观测）alice f 1356.584 becka f 1365.398；3 注意：数据文件需要通过编写和发送一段SAS 引导程序才能将其转变成SAS 数据集，只有SAS 数据集，才能方便地被SAS 中的非编程模块所调用。
因此，加引导程序，变成如下：4单击[submit]，创建数据集work.pgm ，然后可以被非编程模块调用，进行各种统计分析。
当数据量少时，直接将数据与程序语句写在一起，发送后，就可直接获得计算结果。
562)用viewtable 创建SAS 数据集进入tools, 进入table editor,直接录入数据，然后save 或save as ：7 这样就建立了数据集，可被非编程模块调用。
83)用SAS/ASSIST 创建SAS 数据集 solutions →assist →data management →create data →interactively →enter datain tabular form9在Table 后，选SAS 数据集名10Lable 标签，format 输入输出格式，可不输入11录入完后，单击close ，显示窗口：1213录入数据(Insert)，一行输入完后，回车，录入下一个记录：14录入结束，单击close ，将录入信息存盘，创建数据集，并退出数据输入状态。
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（OutputDelivery 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。
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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。