实验报告二-SAS的描述统计功能
SAS软件实验二单描述统计分析
思考练习
data shiyan2; input x1 x2; diff=x1-x2; cards; 33 23.3 35.8 28.8 31.4 42.6 25.8 31.6 29 22.4 30.2 ; proc univariate data=shiyan2 normal ; var diff; run; 21.7 19.4 26.8 32 23.1 25.3 23.7 21.8 17.6
饲料 1 33.1 饲料 2 36.7 实验要求：
（1） 用 SAS 的 Viewtable 窗口将表中数据建立 SAS 数据集； （2） 用 Univeriate 过程分别检验两种不同饲料喂养的情况下， 幼鼠体内钙留存量的正态 性； （3） 用 Means 过程检验两种不同饲料喂养的情况下，幼鼠体内钙留存量是否具有显著 性差异。 （显著性水平 =0.05）
结果分析：
由 Shapiro-Wilk 检验中 p= 0.8944>0.05 知不拒绝原假设，认为差量 diff 服从正态分布； 进而由 t 检验中 p= 0.0004<0.05 知拒绝原假设，认为差量均值显著不为 0， 这说明: 服药前后该新药对 Baci 含量有显著影响。
五，实验结果分析或总结
通过这次实验，我学会了用 SAS 统计分析软件进行简单描述统计分析；学会了做正态性检 验。
思考练习
从 10 例腹泻病患者服用某种新药前和后 1 天的粪便中测得大肠杆菌（Baci）的数据如下， 试分析服药前后该新药对 Baci 含量有无显著影响。 病人编号 1 2 3 4 5 6
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。
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与统计分析实验报告
SAS与统计分析实验报告⼀、实习⽬的：1、了解SAS系统的基本知识及操作⽅法。
2、学会运⽤SAS系统进⾏数据的处理与分析。
⼆、实习⼯具：SAS软件三、实习内容：1、T测验①单组样本均数的T测验例：已知某⼩麦品种的平均株⾼为65cm,施肥后，随机抽取10株⼩麦进⾏测量，得到10株⼩麦株⾼分别为64 cm、66 cm、63 cm、68 cm、70 cm、65 cm、67 cm、68 cm、66 cm、69 cm.试验施肥后平均株⾼与已知的平均株⾼65 cm间的差异显著性。
●假如株⾼变量名为G，SAS程序如下：data whq1;input G@@;cards;64 66 63 68 70 65 67 68 66 69;run;proc ttest data=whq1 ci=none h0=65alpha=0.05;var G;run;●程序说明：过程选项h0=65 指定零假设 ho:u=65,检验抽样总体的均值是否为65，alpha=0.05⽤来指定结果中各统计量可信区间的置信⽔平。
语句var G指定要检验的变量。
●程序运⾏结果：The TTEST ProcedureStatisticsLower CL Upper CLVariable N Mean Mean Mean Std Dev Std Err Minimum Maximum G 10 65.011 66.6 68.189 2.2211 0.7024 63 70T-TestsVariable DF t Value Pr > |t|G 9 2.28 0.0487●结果说明：结果中⾸先给出了输⼊数据集中分析变量的有关统计量，其中包括均数及其可信区间、标准差及其可信区间。
然后给出均数的标准误、观测值最⼤值和最⼩值。
最后，给出单组样本均数⽐较的T检验结果。
本例中t=2.28，对应的P值为0.0487。
根据分析结果可作出结论：施肥后平均株⾼与已知的平均株⾼65 cm有显著差异。
SAS的描述统计功能
2.2.2 用“分析家”计算统计量
❖1. 启动“分析家”
▪ 选择主菜单“Solutions（解决方 案）”→“Analysis（分析）”→“Analyst （分析家）”，打开“分析家”窗口。
▪ 选择主菜单“File（文件）”→“Open By SAS Name”，打开“Select A Member”对话 框，选择数据集Mylib.sryzc。
2.3 统计图形
❖2.3.1 定量变量的图形表示 ❖2.3.2 分类变量的图形表示
2.3.1 定量变量的图形表示
❖1. 直方图
▪ 对于数值型变量，常用直方图（histogram） 来展示变量取值的分布。将变量取值的范围分 成若干区间，在等间隔区间的情况，每个区间 的长度称为组距。考察数据落入每一区间的频 数与频率，在每个区间上画一个矩形，它的宽 度是组距，它的高度可以是频数、频率或密度 （频率／组距），在高度是密度的情况，每一 矩形的面积恰是数据落入区间的频率，这种直 方图可以估计总体的概率密度。
❖2. 校正平方和（Corrected sum of squares）
n
CSS (xi x)2
i1
2.1.5 其它统计量
❖3. 未校正平方和（Uncorrected sum of squares）
n
USS xi2
i1
❖4. k阶原点矩
Ak
1 n
n i1
xik,k1,2,...
• 其中A1即为均值 x 。
家庭总支出 2060 2236 1455 1040 2366 1966 2400 1250 1350 1794 2550 1380 1200 2305 1316
2.2.1 用INSIGHT计算统计量
❖2. 在INSIGHT中打开数据集
SAS软件及部分常用功能简介
使用适当的颜色和字体，使图表更加美观和 专业。
动态数据可视化
交互式图表
允许用户通过点击或拖动来交互地查看数据。
时间序列动画
展示随时间变化的数据趋势。
动态更新
随着数据的改变，图表能够自动更新。
数据筛选
允许用户根据特定条件筛选数据，并实时反 映在图表上。
05
编程与自定义功能
SAS编程语言基础
SAS软件及部分常用功能简介
• SAS软件概述 • 数据导入与处理 • 统计分析功能 • 数据可视化功能 • 编程与自定义功能
01
SAS软件概述
SAS软件简介
SAS（Statistical Analysis System）软件是由美国北卡罗来纳大学于1966年开发的统计分析软件，最初 主要用于农业领域的数据分析。经过多年的发展，SAS已成为全球领先的数据分析和统计分析解决方案提 供商。
SAS软件采用模块化设计，用户可以根据需要选择不同的模块进行数据处理、统计分析、数据挖掘、 预测建模等。
SAS软件的特点与优势
强大的数据处理能力
SAS提供了丰富的数据导入、导出和转换工具，支持多种 数据格式和数据库系统，能够高效地处理大规模数据集。
灵活的数据挖掘功能
SAS的数据挖掘工具能够帮助用户发现隐藏在数据中的模 式和关联，支持多种数据挖掘算法，如决策树、神经网络 、聚类等。
饼图
用于表示各部分在整体中所占的比 例。
03
02
折线图
用于展示时间序列数据或连续变量 的变化趋势。
散点图
用于展示两个变量之间的关系。
04
图表制作与美化
选择数据
确保数据准确无误，是制作图表的基础。
sas分析报告
sas分析报告：分析报告sas sas结果分析如何用sas显著性分析sas结果读取篇一：sas统计分析报告《统计软件》报告聚类分析和方差分析在统计学成绩分析中的应用班级：精算0801班姓名：张倪学号：2008111500 报告2011年11月指导老师：郝际贵成绩：目录一、背景及数据来源.................................................... 1 二、描述性统计分析.................................................... 2 三、聚类分析................................................................ 4 四、方差分析................................................................ 6 五、结果分析与结论. (8)聚类分析和方差分析在统计学成绩分析中的应用一、背景及数据来源SAS 系统全称为Statistics Analysis System，最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS软件。
SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。
SAS 系统是一个组合软件系统，它由多个功能模块组合而成，其基本部分是BASE SAS模块。
BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。
也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。
它除可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。
实验报告二-SAS的描述统计功能
实验报告实验项目名称SAS的描述统计功能所属课程名称统计分析及SAS实现实验类型验证性实验实验日期2016-10-20班级数学与应用数学学号姓名成绩⑴利用INSIGHT模块画出直方图：图2.1 INSIGHT模块绘制频数直方图⑵利用“分析家”绘制频数直方图：图2.2“分析家”绘制频数直方图⑶编程绘制频数直方图：proc gchart data=lmf.p21;vbar grade;run;图2.3 编程绘制频数直方图②求出上述数据的平均值、中位数、四分之一分位点及四分之三分位点：⑴利用INSIGHT模块求平均值、中位数、四分之一分位点及四分之三分位点：图2.4 利用INSIGHT模块求统计量表2.1 利用INSIGHT模块求矩统计量：矩统计量（moment）表2.2 利用INSIGHT模块求分位数：分位数（quantiles）由表2.1、表2.2得出，均值（mean）为77.7167，中位数（med）为81.0000，四分之一分位点（Q1）为72.0000，四分之三分位点（Q3）为86.0000。
⑵利用“分析家”求平均值、中位数、四分之一分位点及四分之三分位点：Ⅰ. 利用Summary Statistics菜单计算描述性统计量：图2.5 Summary Statistics菜单计算描述性统计量Ⅱ. 利用Distributions菜单计算描述性统计量：表2.3 利用“分析家”模块求矩统计量：矩统计量（moment）表2.4 “分析家”求基本统计测度：基本统计测度（Basic Statistical Measure）表2.5 “分析家”求分位数：分位数（quantiles）由表2.3、表2.4、表2.5得出，均值（mean）为77.71667，中位数（med）为81.00000，四分之一分位点（Q1）为72.0，四分之三分位点（Q3）为86.0。
⑶利用编程求平均值、中位数、四分之一分位点及四分之三分位点：proc means data=lmf.p21 mean median Q1Q3;var grade;run;表2.6 编程求数据的平均值、中位数、四分之一分位点及四分之三分位点：由表2.6得出，均值（mean）为77.7166667，中位数（med）为81.0000000，四分之一分位点（Q1）为72.0000000，四分之三分位点（Q3）为86.0000000。
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实验报告实验项目名称SAS的描述统计功能所属课程名称统计分析及SAS实现实验类型验证性实验实验日期2016-10-20班级数学与应用数学学号姓名成绩⑴利用INSIGHT模块画出直方图：图2.1 INSIGHT模块绘制频数直方图⑵利用“分析家”绘制频数直方图：图2.2“分析家”绘制频数直方图⑶编程绘制频数直方图：proc gchart data=lmf.p21;vbar grade;run;图2.3 编程绘制频数直方图②求出上述数据的平均值、中位数、四分之一分位点及四分之三分位点：⑴利用INSIGHT模块求平均值、中位数、四分之一分位点及四分之三分位点：图2.4 利用INSIGHT模块求统计量表2.1 利用INSIGHT模块求矩统计量：矩统计量（moment）表2.2 利用INSIGHT模块求分位数：分位数（quantiles）由表2.1、表2.2得出，均值（mean）为77.7167，中位数（med）为81.0000，四分之一分位点（Q1）为72.0000，四分之三分位点（Q3）为86.0000。
⑵利用“分析家”求平均值、中位数、四分之一分位点及四分之三分位点：Ⅰ. 利用Summary Statistics菜单计算描述性统计量：图2.5 Summary Statistics菜单计算描述性统计量Ⅱ. 利用Distributions菜单计算描述性统计量：表2.3 利用“分析家”模块求矩统计量：矩统计量（moment）表2.4 “分析家”求基本统计测度：基本统计测度（Basic Statistical Measure）表2.5 “分析家”求分位数：分位数（quantiles）由表2.3、表2.4、表2.5得出，均值（mean）为77.71667，中位数（med）为81.00000，四分之一分位点（Q1）为72.0，四分之三分位点（Q3）为86.0。
⑶利用编程求平均值、中位数、四分之一分位点及四分之三分位点：proc means data=lmf.p21 mean median Q1Q3;var grade;run;表2.6 编程求数据的平均值、中位数、四分之一分位点及四分之三分位点：由表2.6得出，均值（mean）为77.7166667，中位数（med）为81.0000000，四分之一分位点（Q1）为72.0000000，四分之三分位点（Q3）为86.0000000。
【练习2-2】掷一枚均匀子42次，记录朝上一面的点数，画出记录的频数和频率直方图，并说明记录的分布规律。
3 24 15 15 3 4 3 5 64 25 3 1 34 1 45 1 63 3 1 24 26 3 4 6 6 16 2 4 5 2 6【解答】①利用编程计算频数：proc freq data=lmf.p22;table dice;run;表2.7 编程计算频数频数（freq）由表得出出现点数1的次数为7；出现点数2的次数为6；出现点数3的次数为8；出现点数4的次数为8；出现点数5的次数为6；出现点数6的次数为7。
②利用编程绘制频率直方图：proc gchart data=lmf.p22;vbar dice;run;图2.4 编程绘制频数直方图表2.7、图2.4可以说明，骰子的数字分布是均匀的，每点掷出的概率计划一样，而在这42次中，3、4两点概率值最高且一样，2、5两点出现概率最低且一样，1、6两点出现概率适中且一样。
【练习2-5】某高校对本校财经类学科硕士毕业生的收入状况进行调查，抽查了30位毕业生，得到他们的年收入数据如下（单位：千元）：30.7 30.7 31.1 30.5 32.229.9 30.2 30.3 32.3 31.829.7 29.1 30.6 31.2 32.730.3 28.9 30.3 30.9 33.328.8 30.0 30.1 32.2 32.129.3 30.4 30.6 32.9 30.3①求年收入的均值、中位数和四分位数；②求年收入的极差和标准差；③绘制年收入的盒形图，并概括年收入的分布情况。
【解答】①利用编程求年收入的均值、中位数和四分位数：proc means data=lmf.p23 mean median Q1Q3;var income;run;表2.8求描述年收入位置的统计量：由表2.8得出，均值（mean）为30.7800000，中位数（median）为30.5500000，下四分位数（Q1）为30.1000000，上四分位数（Q3）为31.8000000。
②利用编程求年收入的极差和标准差：proc means data=lmf.p23 range std;var income;run;表2.9求描述年收入离散程度的统计量：③⑴利用INSIGHT绘制年收入的盒形图：图2.5 INSIGHT绘制年收入盒形图⑵概括年收入的分布情况：由图2.5得出，50%的硕士研究生的年收入在30.6千元以上，25%的硕士研究生的年收入小于30.1千元，75%的硕士研究生的年收入小于31.6千元。
【练习2-6】某城市自来水水费收缴员某次对某一居民楼内各用户两个月的用水量查表记录如下（单位：m3）：47 23 22 13 20 11 19 9 20 9 20 9 129 10 12 7 8 10 10 15 10 4 13 13 6 62 6 23 14 9 8 6 5 12 15 20 20 14 10 47 10 12 17 9 5 17 68 30 9 35 20 25 20 25 20 14 8 10 24 11 16 16 20 9 试对该居民楼的用水情况做出分析。
【解答】①利用“分析家”通过distributions菜单计算用水量的描述性统计量：图2.6 “分析家”求解统计量得出结果如表2.10、2.11、2.12：表2.10 用水量的矩统计量（moments）：表2.11 用水量的基本统计测度（Basic Statistics Measures）：表2.12 用水量的百分位数（quantiles）：由表 2.10、2.11、2.12得出⑴用水量的位置分布的统计量：均值（mean）为16.64615m3，中位数（median）为13.00000m3，众数（mode）为20.00000m3，上四分位数（Q3）为20m3，下四分位数（Q1）为9m3；⑵用水量的分散程度的统计量：极值（range）为64.00000m3，标准差（std dev)为12.21223m3，方差(var) 为149.13846m3。
②利用編程做出频数直方图：proc gchart data=lmf.p24;vbar WatConspt;run;图2.7 用水量的频率直方图③利用INSIGHT作出用水量的盒形图：图2.8 用水量的盒形图由①、②、③得出该居民楼两个月内的用水量主要集中在20m3，75%的居民用水量小于20m3，50%的居民用水量小于13m3，25%的居民用水量小于9m3，平均用水量约为16m3，极差为64m3，说明该楼居民用水量的差异大。
【练习2-7】某高校学生逃课的情况进行抽样调查的结果如下：e e e2 G2004 male 2 G2005 female2 G2005female3 G2004female2 G2004 male 2 G2005 female2 G2005female3 G2005female2 G2004 male 2 G2005 female2 G2005female3 G2005female2 G2004 male 2 G2005 female2 G2005female3 G2005female2 G2004 male 2 G2005 female2 G2005female3 G2005female2 G2004 male 2 G2005 female2 G2005female3 G2005female2 G2004 male 2 G2005 female2 G2005female3 G2005female2 G2004 male 2 G2005 female2 G2005female3 G2005female2 G2004 male 2 G2005 female3 G2004 male 3 G2005female（其中各变量表示含义：1:从不逃课；2:偶尔逃课；3:经常逃课；G2004:2004级；G2005:2005级；male：男；female：女）①利用INSIGHT模块做出直方图从整体上对逃课情况进行分析：图2.9 整体上逃课情况由图2.9得出，从不逃课的有8人，偶尔逃课的有66人，经常逃课的有26人，说明该校学生大多偶尔逃课，但经常逃课的也较多，从不逃课的很少，该校的学习氛围不够浓。
②利用INSIGHT绘制直方图对两个年级逃课状况进行比较分析:图2.10 两个年级逃课情况由图2.10可以看出，2005级从不逃课的学生多于2004级，多6人；2005级偶尔逃课的学生多于2004级，多4人；2005级经常逃课的学生少于2004级，少10人。
总体来看2004级学生逃课情况较严重，学习氛围不够。
③利用统计图形对男女生逃课进行比较分析：⑴利用INSIGHT作出直方图对男女生逃课进行比较：图2.11 INSIGHT绘制男女逃课分布情况⑵利用“分析家”作出直方图对男女生逃课进行比较：图2.12 “分析家”绘制男女逃课分布情况由图2.11、图2.12得出，不同年级男、女从不逃课人数差不多，男生多一点；不同年级男生偶尔逃课人数少于女生；不同年级男生经常逃课人数少于女生。
说明女生在学校里较守纪，逃课情况和男生相比较好。
【小结】通过本章学习，掌握了SAS中利用INSIGHT、“分析家”、编程三个模块对数据进行描述统计，学会熟练地使用三个模块绘制直方图、盒形图等统计图形，并且能够通过图形以及基本统计量对数据进行分析、归纳得出实际结论。
指导教师评语及成绩：评语：成绩：指导教师签名：批阅日期：。