SAS统计分析及应用_描述性统计分析_
SAS统计分析报告教程方法总结材料
SAS统计分析报告教程方法总结材料统计分析是对数据进行理性、全面和深入的分析，以发现其中的规律、趋势和关联性。
SAS（Statistical Analysis System）是一个流行的统计分析软件，广泛应用于数据分析、研究和报告编制领域。
本文将介绍SAS统计分析报告的编制方法，帮助读者了解如何利用SAS软件进行统计分析，并撰写专业的统计分析报告。
一、数据导入与准备在进行统计分析之前，首先需要导入数据并对数据进行清洗和准备。
SAS软件支持多种数据格式的导入，包括CSV、Excel、数据库等。
可以使用PROC IMPORT或DATA STEP语句来将数据导入SAS环境中，并使用DATA STEP或PROC SQL语句对数据进行清洗和准备，包括删除缺失值、解决数据异常值等。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据集中的变量进行统计概括和描述。
在SAS中，可以使用PROCMEANS、PROCFREQ、PROCUNIVARIATE等过程来计算变量的均值、标准差、中位数、众数、频数分布等描述性统计指标。
通过描述性统计分析可以初步了解数据的分布情况，为后续的统计测试和模型建立奠定基础。
三、统计检验统计检验是用来检验数据之间的关系或差异是否显著的一种方法。
在SAS中，可以使用PROCTTEST、PROCANOVA、PROCCORR等过程进行假设检验，检验两组或多组数据之间的显著性差异或相关性。
在进行统计检验时，需要设置显著性水平和备择假设，以便进行准确的统计分析。
四、图形展示图形展示是将数据通过图表的形式呈现出来，更直观地展示数据的特征和规律。
在SAS中，可以使用PROCGPLOT、PROCSGPLOT、PROCGCHART等过程来绘制各种类型的图表，包括直方图、散点图、折线图、饼图等。
通过图形展示，可以更清晰地了解数据的分布情况和变量之间的关系，为数据分析和报告提供有力支持。
五、报告编制报告编制是统计分析的最后一步，将分析结果整理成报告文档，进行数据解释和结论归纳。
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统计分析及应用
运行此程序，只要用鼠标单击工具栏的提交（Submit）
图标 ，或用Run菜单下的Submit命令，或者直接按 下F8键（Windows XP)或者F6（Windows 7)，就可运 行程序。如果选中某一段程序，然后进行调用，则 系统只执行被选中的部分。
SAS有一个智能型绘图系统，不仅能绘各种统计图，还能绘出地图。
SAS提供多个统计过程，每个过程均含有极丰富的任选项。
用户还可以通过对数据集的一连串加工，实现更为复杂的统计分析。
SAS还提供了各类概率分析函数、分位数函数、样本统计函数和随机数生成函数，使 用户能方便地实现特殊统计要求。
二、安装SAS
SAS数据集等价于关系数据库系统中的一个表，实际上一个SAS数据集有时也称作一 个表。在数据库术语中一个观测称作一个记录，一个变量称作一个域。
在C0401数据集中：
有 5个观测，分别代表5个学生的情况， 每个学生有5个数据， 分别为姓名、性别、数学成绩、语文成绩、平均分
此数据集有5个变量， 变量名依次为NAME、SEX、MATH、CHINESE和AVG
libname a 'd:\sysdata\'; data a.aaaa; input x @@; cards;
12345 ; proc print; var x; run; quit; • 第1句就是一个环境设置语句，其作用是设定一个逻辑库，逻
辑库名称为a, • 第2～6句构成数据步，其功能是新建一个数据集，数据集名称
NAME 李明 张红艺 王思明 张聪 刘颍
SEX
MATH
CHINES E
AVG
SAS数据分析与统计
SAS数据分析与统计SAS是一种常用的数据分析与统计软件，被广泛应用于各个领域的数据分析工作中。
它具有强大的数据处理和统计分析能力，能够帮助用户从庞大的数据中获取有价值的信息。
本文将详细介绍SAS的相关特点和应用。
首先，SAS具有强大的数据处理能力。
用户可以通过SAS对数据进行导入、整理和清洗，将各种格式的数据转换为SAS可识别的格式。
此外，SAS还支持对数据集进行合并、拆分和排序等操作，提供了丰富的数据处理函数和方法，方便用户进行复杂的数据处理工作。
其次，SAS拥有多种统计分析方法。
用户可以利用SAS进行描述性统计、推断统计、回归分析、聚类分析、因子分析等各种统计分析工作。
SAS提供了丰富的统计函数和过程，用户可以根据具体的需求选择合适的方法进行数据分析。
此外，SAS还支持高级统计技术，如时间序列分析、生存分析、多元分析等，满足不同领域的数据分析需求。
此外，SAS还具有数据可视化功能。
用户可以利用SAS进行数据可视化，通过绘制图表、制作报表等方式直观地展示数据分析结果。
SAS提供了丰富的统计图表类型，如柱状图、折线图、散点图等，用户可以根据数据类型和目的选择合适的图表类型进行数据可视化。
另外，SAS还有自动化分析和报告生成功能。
用户可以通过编写SAS语言进行数据分析和处理的自动化，提高数据处理效率和准确性。
SAS还支持批处理模式，用户可以将多个SAS任务整合为一个批处理程序，实现自动化执行和报告生成。
在实际应用中，SAS被广泛应用于各个领域的数据分析与统计工作。
例如，在金融领域，SAS被用于风险管理、信用评估、投资组合分析等工作；在医疗领域，SAS被用于临床试验数据分析、医疗成本分析等工作；在市场调研领域，SAS被用于数据挖掘、市场预测、客户分析等工作；在制造业领域，SAS被用于质量控制、生产优化、供应链管理等工作。
总之，SAS作为一种全面、灵活和高效的数据分析与统计工具，为各个领域的用户提供了强有力的支持。
SAS数据的描述性统计分析答案
实验一数据的描述性统计分析一、选择题1、以下（ B ）语句对变量进行分组，在使用前需按分组变量进行排序？以下（ C ）语句可对变量进行分类，在使用前不必按分类变量进行排序？用（ A ）语句可以选择输入数据集的一个行子集来进行分析？（A）WHERE语句（B）BY语句（C）CLASS语句（D）FREQ语句2、排序过程步中必须用什么语句对变量进行排序？（ A ）（A）BY语句（B）CLASS语句（C）WHERE语句3、如果要对数据集中的数据进行正态性检验，需要使用哪个过程？（ B ）（A）MEANS （B）UNIV ARIATE （C）FREQ4、用UNIV ARIATE过程进行数据分析，要求此过程输出茎叶图、正态概率图等，应在语句中加上什么选项？（plot ）5、用UNIV ARIATE过程进行数据分析，在输出结果中哪个统计量是对样本均值为零的T检验的概率值？( A )（A）T: Mean (B)Prob>|S| (C)Sgn Rank (D)Prob>|T|二、假设某校100名女生的血清总蛋白含量（g/L）服从均值为75，标准差为3的正态分布，试产生样本数据，并利用SAS软件解决下面问题：1、计算样本均值、方差、标准差、极差、四分位极差、变异系数、偏度、峰度；2、画出直方图（垂直条形图）；3、画出茎叶图、盒形图和正态概率图；4、试进行正态性检验。
Data N;DO i=1to100;x=75+3*normal(12345);output;end;proc print;run;proc univariate data=N;var x;run;proc gchart data=N;block x;run;proc univariate data=N plot;var x;run;proc univariate data=N normal;var x;run;三、某校测得20名学生的四项指标：性别、年龄、身高（CM）和体重（KG），具体数据如表1所示。
sas统计分析系统
03 sas统计分析系统的进阶 功能
高级统计分析
多元统计分析
包括多元方差分析、协方差分 析、因子分析、对应分析等， 用于处理多个变量之间的关系
。
生存分析
用于研究生存时间、生存率等 指标，常用于医学、生物学等 领域。
贝叶斯统计
基于贝叶斯定理的统计推断方 法，能够处理不完全数据和复 杂模型。
复杂样本设计分析
适用于复杂样本设计的统计分 析，如分层抽样、聚类抽样等
。
宏编程与自动化
SAS宏语言
使用SAS宏语言编写程序，实现复杂的数据 处理和统计分析流程自动化。
定制报告
使用SAS宏语言定制各种统计报告，满足不 同需求。
批量处理
通过宏编程实现多个任务或程序的批量执行， 提高工作效率。
数据转换
使用SAS宏语言实现数据格式转换、数据清 洗等功能。
数据整理
SAS支持对数据进行分组、排序、合 并等操作，以便更好地组织和展示数 据。
描述性统计分析
频数分析
SAS提供了FREQ和TABULATE过程， 用于计算分类变量的频数和百分比。
描述性统计
PROC MEANS过程可以计算数值变 量的均值、中位数、标准差等描述性 统计量。
推论性统计分析
参数估计
良好的可视化效果
SAS提供了丰富的图表和图形， 可以将数据分析结果以直观的方 式呈现出来，方便用户理解和解 释。
sas统计分析系统的应用领域
商业分析
SAS在商业领域应用广泛，可用 于市场调查、客户分析、销售预 测等方面，帮助企业做出科学决 策。
科研领域
SAS在科研领域主要用于数据管 理和统计分析，如生物医学、社 会科学、经济学等学科的研究。
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。
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第三章描述性统计分析
3.1 3.2
3.4相关概念
集中趋势的数据描述表示分布形状的统计量
3.3离散趋势的数据描述
3.1 描述性统计的相关概念
统计学是通过样本数据研究总体数据的一门学科。
•总体（population）是指所研究对象的全体组成的集合。
•样本（sample）是指从总体中抽取部分对象（个体）组
成的集合。
–要通过对样本的研究达到了解总体的目的，必须要求样本具有代表性。
–保证样本具有代表性的一种常用方法是简单随机抽样。
指总体的每个个体有同样的可能被抽到成为样本的一个观测值。
总体
样本
总体和样本
统计量和参数
•统计量(statistics)：用来描述样本特征的概括性值，如样本均值（x）等。
•参数(parameter)：用来描述总体特征的概括性值，如总体均值（μ）等。
均值方差标准差
总体参数μσ2σ
样本统计量x s2s
总体均值又称为期望(Expectation)；总体参数通常是未知的。
统计量可由样本数据计算得到。
样本统计量能否概括总体的特征?——推断性统计
什么是描述性统计
目的
获得对数据的总体感觉以及评估数据质量。
定义
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。
实现方式
1.用表格工具或图形化方法来反映样本数据总体分布情况。
2.用数据特征统计量来反映数据的集中趋势、离散趋势、分布形状。
•偏度、峰度
表示数据分布形状的统计量03
•极差、半极差、方差、标准差、变异系数
表示数据离散程度的统计量
02•均值、中位数、众数、百分位数
表示数据集中趋势的统计量
01样本统计量
第三章描述性统计分析
3.1 3.2
3.4相关概念
集中趋势的数据描述表示分布形状的统计量
3.3离散趋势的数据描述
3.3.1 表示离散趋势的统计量
表示数据离散程度的统计量
极差（range ）和四分位差（Qrange ）
四分位差Q=Q 3-Q 1
Q 越大意味着数据间的离散程度越大
●四分位差就是上、下四分位数之差，又称为四分位数间距。
描述的是中间半数观测值的分布情况。
•极差=max{x i }-min{x i }
●极差就是数据中最大值和最小值之差。