sas统计量
x
1 n
n i 1
xi
x1
n
xn
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STAT
2. 中位数（Median或Med）
中位数是描述观测值数据中心位置的统计量，大体上 比中位数大（小）的数据为观测值的一半。中位数的一 个优点是它不受个别极端数据的影响，具有稳健性。中 位数的计算方法是：首先将数据从小到大排序为： x(1)，...，x(n)，然后计算
k 2,3,...
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2.2 在SAS中计算统计量
2.2.1 用INSIGHT计算统计量 2.2.2 用“分析家”计算统计量 2.2.3 编程实现描述性统计
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2.2.1 用INSIGHT计算统计量
INSIGHT可以非常方便地计算各种统计量。
中位数
x
(
n 1 2
)
1 2
(
x
(
n 2
)
x
(
n
1)
)
2
n为奇数 n为偶数
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3. 众数（Mode）
观测值中出现最多的数称为众数。众数用得不如均值 和中位数普遍。在属性变量分析中，常需考虑频数，因
此众数用得多些。
4. 百分位数（Percentile）
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2. 参数与统计量
参数(parameter)：参数是用来描述总体特征的概括性
值。如总体平均值（μ）、总体方差（2）、总体比例
（π）等。 统计量(statistics)：统计量是用来描述样本特征的概
括性值。如样本均值（ x ）、样本方差（s2）、样本比 例（P）等。
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2.1.2 表示数据位置的统计量
如果要用简单的数字来概括一组观测数据x1，...，xn， 可以使用“位置统计量”来作为数据的总体代表，常见
的位置统计量有：均值、中位数、分位数、众数等。
1. 均值（Mean）
均值是所有观测值的平均值，是描述数据取值中心位 置的一个度量：
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2.1.1 统计学的基本概念
STAT
1. 总体与样本
总体(population)：总体是指所研究对象的全体组成 的集合。
样 本 (sample) ： 样 本 是 指 从 总 体 中 抽 取 的 部 分 对 象 （个体）组成的集合。样本中包含个体的个数称为样本 容量。容量为n的样本常用n个随机变量X1，X2，…，Xn 表示，其观测值（样本数据）则表示为x1，...，xn，为 简单起见，有时不加区别。
分位数也是描述数据分布和位置的统计量。0.5分位 数就是中位数，0.75分位数和0.25分位数又分别称为上、 下四分位数，并分别记为Q3和Q1。
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2.1.3 表示数据分散程度（Interquartile range）
极差就是数据中的最大值和最小值之间的差：
● 关于均值对称的数据其偏度为0；
● 左侧更为分散的数据，其偏度为负，称为左偏；
● 右侧更为分散的数据，其偏度为正，称为右偏。
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2. 峰度（kurtosis）
峰度描述数据向分布尾端散布的趋势。峰度的计算公
式为：
K
n(n 1)
n ( xi x )4 3(n 1)2
i 1
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3. 未校正平方和（Uncorrected sum of squares）
n
USS xi2
i 1
4. k阶原点矩
Ak
1 n
n i1
xik , k
1,2,...
其中A1即为均值 x 。
5. k阶中心矩
Bk
1 n
n i1
( xi
x)k ,
( xn
x)2
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3. 标准差（Standard deviation或Std Dev） 方差的开方称为标准差：
STAT
s s2
标准差的量纲与原变量一致。 4. 变异系数（Coefficient of Variation或CV）
变异系数是将标准差表示为均值的百分数，是观测数 据分散性的一个度量，它在比较用不同单位测量的数据 的分散性时是有用的：
极差 = max{xi} – min{xi} 上、下四分位数之差Q3 – Q1称为四分位极差或半极
差，它描述了中间半数观测值的散布情况。
2. 方差（Variance或Var）
方差是由各观测值到均值距离的平方和除以观测量减
1：
s2
1 n 1
n i1
( xi
x)2
( x1
x)2
... n 1
CV 100 s (%) x
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2.1.4 表示数据分布形状的统计量
偏度和峰度是描述数据分布形状的指标。
1. 偏度（skewness）
偏度是刻画数据对称性的指标。偏度的计算公式为：
SK
n
n ( xi x )3
(n 1)(n 2) i1 s
在SAS中：
1. 实例数据
【例2-1】表2-1为两个不同地区居民家庭收入和支出情 况的抽样调查（单位：元），试分别统计收入和支出情 况。
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2.1.5 其它统计量
1. 均值的标准误（Std Error Mean或Std Mean或Std error）
Std Mean s n
1 n(n 1)
n i1
( xi
x)2
2. 校正平方和（Corrected sum of squares）
n
CSS (xi x)2
(n 1)(n 2)(n 3) i1 s
(n 2)(n 3)
利用峰度研究数据分布的形状是以正态分布为标准
（假定正态分布的方差与所研究分布的方差相等）比较
两端极端数据的分布情况，若
● 近似于标准正态分布，则峰度接近于零；
● 尾部较正态分布更分散，则峰度为正，称为轻尾； ● 尾部较正态分布更集中，则峰度为负，称为厚尾。
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第二章 SAS的描述统计功能
2.1 描述性统计的基本概念 2.2 在SAS中计算统计量 2.3 统计图形
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STAT
2.1 描述性统计的基本概念
2.1.1 统计学的基本概念 2.1.2 表示数据位置的统计量 2.1.3 表示数据分散程度的统计量 2.1.4 表示数据分布形状的统计量 2.1.5 其它统计量
03 SAS统计分析-T检验
5
成组t检验
原理:两样本所代表的总体均数是否相等,检 验两个样本均数的差是否为0
假设: H 0 : x x 0
1 2
H 0 : x1 x2 H1 : x1 x2
H 1 : x1 x2 0
公式
t
( x1 x2 ) 0 x1 x2 S x1 x2 S x1 x2
4
配对t检验
Analysis Variable : D Mean Std Error T Prob>|T| --------------------------------------------------6.8000000 5.2042717 -1.3066189 0.2237 --------------------------------------------------
SAS的循环语句介绍
记数循环语法
do 记数变量＝起始值 to 终止值 by 增减值 …... end；
条件循环语句
Do while （条件）； …… End； Do until （条件）； …… End；
19
记数循环语法
data a; amount=1000; rate=0.08; year_int=amount*rate; do i=1 to 12; mont_int+(mont_int+amount)*rate/12; end; run; proc print; run;
C 1 1 1 1 1 2 2 2 N 5 5 5 5 5 3 3 3 I 1 2 3 4 5 1 2 3 X 279 334 303 338 198 229 274 310
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。
用SAS统计分析软件计算半数有效量
以说和写为主,虽配有挂图,但数量有限,且使用起来不方便;教师从教案制作到课堂讲解都费尽心机,却收效不佳。
而本课件的介入,使此问题迎刃而解。
硬膜外麻醉是《麻醉》一章的教学重点,硬膜外穿刺术是本部分的难点,貌似直观,但讲起来却抽象,针对于此,讲解时分以下步骤:(1)从电子教案中拖入椎管的解剖图片,层次由外向内为:皮肤、皮下组织、棘上韧带、棘间韧带、黄韧带、硬膜外腔、硬脊膜、蛛网膜、蛛网膜下腔、脑脊液、脊髓,逐层讲解并配合功能团闪烁,变静态为动态,此后打出字幕:进入硬膜外腔的指征有阻力消失,出现负压,注气无阻。
(2)拖放动画:从刺皮到进入硬膜外腔描述进针速度、三大穿刺指征和置管方法,然后重放此段动画,并提醒学生体会三大空刺指征。
(3)打出并发症字幕并展开讲解,再用动画演示发生过程:¹全脊椎麻醉:动画演示穿刺针进入蛛网膜下腔,大剂量局麻药进入此处,并迅速扩散全脊椎;闪烁被阻滞的全部脊神经和扩张的周围血管。
º呼吸和循环抑制:脊神经(包括肋间神经和膈神经)被阻滞,并由此产生周围血管扩张,是导致呼吸循环抑制的直接原因。
»局麻药中毒反应:动画演示导管进入硬膜外腔脉丛,大量药物进入静脉,由此说明麻醉诱导前注入试探剂量的重要性。
¼神经损伤、硬膜外血肿和硬膜外脓肿:动画依次演示穿刺针伤及神经,血肿和脓肿形成后直接压迫脊髓致截瘫。
动画演示是人为想象的动态过程,也是现实生活中不可能直接见到的,它是将抽象事物转化为具体事物的绝佳手段,它变复杂为简单,变枯燥为活泼,学生理解容易,教师讲解也轻松。
(4)最后播放硬膜外穿刺的实况录像,学生能真实地看到操作的全过程,而且听到每个步骤的详细讲解录音,如同来到了临床实习现场,兴趣盎然,注意力高度集中,学习效率明显提高。
医学多媒体网络教学集声、光、影、动画和录像为一体,丰富、灵活、生动,极大地调动了学生学习主观能动性。
教师的讲授不再是被动的“填鸭式”,而是学生如饥似渴地汲取知识,充实大脑,为学生思维的发展提供了良好的环境,利于学生素质的全面提高,令教师和学生都体会到事件功倍的真正含义。
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 importtype）。
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 110gina 474 110mimi 410 106alice 411 106brenda 414 106brenda 414 105david 438 141betty 464 141holly 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！！二、基本统计分析1.用INSIGHT计算统计量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，单击“Open（打开）”按钮，即可在INSIGHT中打开数据窗口2）选择菜单“Analyze（分析）”→“Distribution (Y)（分布）”，打开“Distribution (Y)”对话框。
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。
sas统计分析_利用SAS解决两个独立样本的t检验
利用SAS解决两个独立样本的t检验班级：学号：指导教师：姓名：目录1. SAS简介 (2)1.1 SAS的设计思想 (2)1.2 SAS的功能 (2)1.3 SAS的特点 (3)2. 方法及原理——两个独立样本的t检验 (4)2.1假设检验的思想和步骤 (4)2.2 t检验的原理与方法 (4)2.3 检验统计量t的公式 (5)2.4两个独立样本的t检验的步骤 (5)3.SAS常用命令 (6)4.题目与解答 (6)4.1题目 (6)4.2解答与分析 (6)1. SAS简介SAS是美国使用最为广泛的三大著名统计分析软件（SAS，SPSS和SYSTAT）之一，是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。
SAS为“Statistical Analysis System”的缩写，意为统计分析系统。
它于1966年开始研制，1976年由美国SAS软件研究所实现商品化。
1985年推出SAS PC 微机版本，1987年推出DOS下的SAS6.03版，之后又推出6.04版。
以后的版本均可在WINDOWS下运行，目前最高版本为SAS6.12版。
SAS集数据存取，管理，分析和展现于一体，为不同的应用领域提供了卓越的数据处理功能。
它独特的“多硬件厂商结构”（MV A）支持多种硬件平台，在大，中，小与微型计算机和多种操作系统（如UNIX，MVS WINDOWS 和DOS等）下皆可运行。
SAS 采用模块式设计，用户可根据需要选择不同的模块组合。
它适用于具有不同水平于经验的用户，处学者可以较快掌握其基本操作，熟练者可用于完成各种复杂的数据处理。
目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。
在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。
SAS以被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。
SAS统计量计算
例16.3 计算两个数据集中相同变量之间的相关系数。 data a; /*数据集准备 */ merge ResDat.Idx000001(keep=date oppr clpr) ResDat.szcz(keep=date oppr clpr rename=(oppr=oppr_sz clpr=clpr_sz) ); by date; run; proc corr data=a nomiss cov; var oppr_sz clpr_sz; with oppr clpr; title2 '长方形的COV和CORR阵'; run; proc corr data=a cov csscp outp=oup; title2 '从含有缺失值的数据集中计算CSSCP和COV'; run; 例中，对上证指数ResDat.Idx000001和深证成指ResDat.SZCZ中的变 量开盘价和收盘价作相应的计算。
例16.2 计算并输出相关指标。 proc corr data=ResDat.Idx000001 pearson spearman kendall hoeffding;
var oppr hipr lopr clpr; title 'Spearman 的rho, Kendall的tau-b, Pearson和Hoeffding相关';
其它语句
VAR语句 VAR variable-list; 列出要计算相关系数的变量。
WITH语句 WITH variable-list; 该语句和VAR语句联合使用计算变量间特殊组合的相关系数。用 VAR语句列出的变量放在相关阵的上方，而用WITH语句列出的 变量放在相关阵左边。
PARTIAL语句 PARTIAL variable-list; 计算Pearson偏相关，Spearman偏秩序相关，或Kendall偏tau-b。该 语句给出偏相关变量的名子。
SAS求基本统计量过程
三．FREQ过程
• 1．格式： PROC FREQ [data=SAS数据集]； TABLES 变量[*变量][*变量]…； • 2. 功能：求一维或多维频数表（ frequency table）。
3．说明：
（1）PROC FREQ ：调用FREQ过程；
（2）data=SAS数据集：指明需处理的数据集；
OUTPUT语句
OUTPUT OUT＝SAS数据集 统计关键字=变量名清单；
• 功能：将MEANS过程产生的统计值输出到一个新的SAS 数据集。 １．OUT＝SAS数据集 指定计算结果放入新的数据集里。
２．统计关键＝变量名清单 指明新数据集中想要的统计 项，并给包含这些统计项的变量起名，这些名字将作为 统计值在新数据集中使用。统计关键字为<统计关键字选 择项>的任意统计量，变量名清单为VAR语句中的变量名， 可以取一个，也可以取多个。
例2
例16-2 某地区1953至1957年人口的自然增长率为25‰、 30‰、32‰、34‰、28‰，求平均增长率。 Data gmean; Input x@@; Y=log10(x); Cards; 25 30 32 34 28 Proc means noprint;Var y; Output out=gmean1 mean=y1; Data gmean2; Set gmean1; X1=10**y1; Proc print;Var x1; Run;
例2：
• 测定30名正常男子血浆中性脂肪含 量（mg/lw ml）的结果如下：
163 219 313 169 281 264 124 94
224 145 285 107 269 416 662 249
136 100 199 407 94 235 120 128
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
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）。