sas单变量分析

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sas单变量的特征分析

sas单变量的特征分析尽管抢不到回家的高铁票，但是我依然还在。

大炮，我有个烦恼，我领导最近老叫我单变量结合因变量分析，但是都是分段分析，我总是写procsql然后group by ,但是这个过程好无聊啊，有木有什么新的代码，让我可以分析的快点啊。

最近写了个宏，刚好可以解决你这个问题在上代码之前，先来个结果图詹大炮这个结果对于分析来说是不好的，因为这个结果没啥实际意义，说白了就是跟因变量没关系，但是这个图我们不是要来讲变量怎么有用，我们要介绍的是这段代码最后呈现的一个结果是怎样的。

代码：%macro ChcAnalysis(DSin, DVVar, VarX, NBins, Method, DSChc);proc sort data=&DSin;by&VarX;run;Data temp;set&DSin ;by&VarX;_Obs=_N_;keep&DVVAr&VarX _Obs;run;procsqlnoprint;%if &Method=1 %then %do;select count(&DVVar) into :N from temp;select max(_Obs), min(_Obs) into :Vmax, :Vmin from temp;%let BinSize=%sysevalf((&Vmax)/&Nbins);%let LB_1=0;%do i=1 %to %eval(&Nbins-1);%let LB_&i=%sysevalf(&LB_1+(&i-1)*&BinSize);%let UB_&i=%sysevalf(&&LB_&i + &BinSize);select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from tempwhere _obs>=&&Lb_&i and _obs<&&Ub_&i;%end;%let LB_&NBins=%sysevalf(&LB_1+(&NBins-1)*&BinSize);%let UB_&NBins=&Vmax;select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from tempwhere _obs>=LB_&NBins and _obs<=UB_&NBins; %end;%else %do ;select count(&DVVar) into :N from temp;select max(&VarX), min(&VarX) into :Vmax, :Vmin from temp;%let BinSize=%sysevalf((&Vmax-&Vmin)/&Nbins);%let LB_1=&Vmin;%do i=1 %to %eval(&Nbins-1);%let LB_&i=%sysevalf(&LB_1+(&i-1)*&BinSize);%let UB_&i=%sysevalf(&&LB_&i + &BinSize);select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp where&VarX>=&&Lb_&i and &VarX<&&Ub_&i;%end;%let LB_&NBins=%sysevalf(&LB_1+(&NBins-1)*&BinSize);%let UB_&NBins=&Vmax;select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from tempwhere&VarX>=&&Lb_&i and &VarX<=&&UB_&i;%end;quit;data&DSChc;%do i=1 %to &NBins;Bin=&i;LowerBound=&&LB_&i;UpperBound=&&UB_&i;if (&&sum_&i =. ) then N_1=0; else N_1=&&Sum_&i;if&&N_&i=. thenBinTotal=0; else BinTotal=&&N_&i;N_0 = BinTotal-N_1;Percent_1=100*N_1/BinTotal;Percent_0=100*N_0/BinTotal;output;%end;Run;proc datasets nodetailsnolist library=work;delete temp;run;quit;%mend;詹大炮还是老样子，分段介绍。

SAS统计与数据分析实用技巧

SAS统计与数据分析实用技巧Chapter 1: 引言数据分析在当今信息时代扮演着重要角色，而SAS统计工具是业界广泛使用的数据分析软件。

本文将介绍一些SAS统计与数据分析的实用技巧，帮助读者更好地理解和应用这一强大的工具。

Chapter 2: 数据管理与准备在开始数据分析前，合理、有效地管理和准备数据至关重要。

这一章节将重点介绍SAS中的数据导入、数据清洗和变量管理等技巧。

例如，我们可以使用PROC IMPORT命令将不同格式的数据导入SAS环境，再运用数据清洗技巧（如缺失值处理、异常值检测等）提高数据质量。

Chapter 3: 描述性统计分析描述性统计分析是数据分析的基础，也是数据探索的第一步。

我们将介绍如何使用SAS进行常见的描述性统计分析，包括求均值、标准差、中位数等。

同时，还能通过PROC UNIVARIATE命令生成直方图、箱线图等图表，以直观展示数据的分布特征。

Chapter 4: 数据可视化数据可视化是数据分析中非常重要的环节，它能帮助我们更好地理解数据背后的规律和趋势。

我们将介绍如何使用SAS中的PROC SGPLOT命令绘制各种图表，包括散点图、折线图、柱状图等。

此外，还会介绍一些高级的可视化技巧，如在图表中添加标签、调整颜色和样式等，使图表更具吸引力。

Chapter 5: 统计推断统计推断是数据分析中从样本数据推断总体特征的过程。

我们将介绍如何使用SAS进行常见的统计推断分析，包括参数估计、假设检验和置信区间计算等。

通过PROC MEANS和PROC TTEST等命令，我们可以得到样本统计量和对总体特征的推断。

Chapter 6: 回归分析回归分析是一种用于探究变量间关系的强大工具，常用于预测和因果分析。

在这一章节，我们将介绍如何使用SAS进行单变量和多变量线性回归分析，包括模型建立、系数估计和模型诊断等。

通过PROC REG命令，我们可以快速得到回归分析的结果和诊断图表。

SAS第9章

• VAR语句：
指定要分析（比较其均值）的变量名。缺省值：每个数值型变量。
• BY语句：
按指定变量分组统计，要求数据集事先按分组变量排序。缺省值：不分组。
• CLASS语句：
指定识别变量（分类变量），用于识别观测所在的组，此变量中只可出现2个不同的值（ 2个水平）。
2021/4/4
14
• 例：检验sashelp.class男女学生的身高均值是否相同。
• 3.F分布
– 特征：
• F=1，取值区间[0,)
• 分布曲线仅取决于df1和df2
2021/4/4
5
• 4.u检验与t检验
– 参数方法与非参数方法
• 参数方法：依赖于某种分布假设的统计方法 • 非参数方法：不依赖于数据分布类型的统计方法
– 目的：
• 进行总体均值与样本均值的比较 • 或两样本均值的比较
分）
标准误
分类变量
因变量
2021/4/4
均值
观测个数
均值置信区间上下限
标准差
标准差置信区间上
下限
最小最大值
16
检验方差是否相等的结果
自由度
检验方法
用于检验两组均值相等这一零假设的t值
在零假设下，大于t绝对值的
概率
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F分布的自由度
检验统计量F值
大于F统计量的概率
17
• 两组无显著差异
– p值大于临界概率值，则不能拒绝零假设。 – 对独立组，两组的均值无显著差异； – 对成对组，平均差值与零的差异不显著。
• 说明：结论不能说明两组均值相等或平均差值为零。
2021/4/4
11
• 3.两样本t检验

sas分析

SAS数据分析论文关于1995-2010年城镇单位就业人员工资的分析摘要：利用SAS分析软件对城镇单位就业人员工资总额进行描述统计分析、单变量分析和回归性分析。

通过这几种数据分析我们可以从不同的角度来审视数据得到更多的有关研究对象的信息，对我们能够深入了解目标能起到积极作用，在这几个数据分析方法中尤为重要的是回归分析。

灵活运用此方法有助于我们对数据的理解。

研究步骤主要分为：收集相关的数据，进行编程录入，然后做各项分析，通过分析结果得出结论，得到研究目标。

背景介绍：在我国，将就业人员所属的单位主要分为国有单位，城镇单位以及其他类型的单位。

我国经济产业以国有单位为主，如银行业、保险业、石油化工、移动通信、电力行业、汽车、煤炭、钢铁等等。

在这些方面的发展上国家投入了大量的人力及物力来发展和建设。

城镇单位是指非国有的，具有地区代表的企业，由城镇根据当地的具体情况而建立的单位，如纺织业、渔业等等。

其他单位，主要包括私营单位，或合资企业，这些单位不由政府和单位进行过多的干涉，发展方向由企业的创建人设定，有很广泛的发展空间。

因为选择就业的单位不同，不同的企业类型有着不同的经营和管理模式，效益方面也存在很多差别，因为效益的不同，可能会对就业人员的工资情况也有着不同的影响，从而影响到就业人员的个人收入，和总体的工资总额。

因而，为了更好地了解不同的单位，是否会对工资总额带来较大的影响，作出以下分析一、数据的选取及预处理：本次分析是选取数据为1995-2010城镇单位就业人员工资总额。

数据来源于国家统计局网站中国年鉴2011。

首先运行SAS软件并在编辑器内编辑如下内容，y，x1，x2，x3，x4分别表示为年份，工资合计，国有单位工资总额，城镇单位工资总额，其他单位工资总额。

（单位：亿元）方法一：（直接编辑内容）Data aa;Input y $ x1 $ x2 $ x3 $ x4;Cards;1995 8255.8 6172.6 1210.6 672.71996 9249.9 6893.3 1269.4 801.71997 9602.4 7323.9 1283.9 994.51998 9540.2 6934.6 1054.9 1550.71999 10155.9 7289.9 995.8 1870.12000 10954.7 7744.9 950.7 2259.12001 12205.4 8515.2 898.5 2791.72002 13638.1 9138.0 863.9 3636.22003 15329.6 9911.9 867.1 4550.62004 17615.0 11038.2 876.2 5700.62005 20627.1 12291.7 906.4 7429.02006 24262.3 13920.6 983.8 9357.92007 29471.5 16889.1 1108.1 11674.32008 35289.5 19487.9 1203.2 14598.42009 40288.2 21862.7 1273.3 17152.12010 47269.9 24886.4 1433.7 20949.7；Run;Proc print;Run;点击运行后得到如下数据输出：方法二：从外部导入数据（excel 数据导入方法）二、数据分析(一)描述统计分析：图中，col1表示工资总额的合计，col2表示国有单位工资总额，col3表示城镇单位工资总额，col4表示其他单位的工资，其他图均如此由上图分析可知：共取用了16年的数据，工资总额合计，国有单位工资总额，城镇单位工资总额，其他单位的工资总额的均值分别为19609.69，11881.31，1073.72,6624.33。

(整理)利用SAS宏程序进行单因素Logistic回归分析.

利用SAS宏程序进行单因素Logistic回归分析在做单因素logistic回归时，如果有十几个自变量，每个自变量都运行一遍程序，然后把sas结果黏贴到word里再修改，最后合并生成一个汇总的数据，无疑是件很麻烦的事情，所以我编了一段程序，可以自动的汇总生成报表，省了很多事啊！欢迎大家共同交流宏程序如下：%macro log1(data,yy,xx,num); /*data=分析数据集，yy=应变量，xx=自变量，num=自变量个数%do i=1 %to &num;%let var_=%sysfunc(scan(&xx,&i,’ ‘));ods output ParameterEstimates=&var_.1 OddsRatios=&var_.2;proc logistic data=&data desc ;model &yy=&var_; run;data &var_.1(drop=i);set &var_.1;i=_n_;if i=1 then delete; run;data &var_ (drop=effect df);merge &var_.1 &var_.2;run;proc delete data=&var_.1 &var_.2;run;%end;data log1;set &xx;proc print noobs data=log1;proc delete data=log1 &xx;run;%mend;测试一下：%log1(factor,tw1,sex agegroup b4 b5 b6 b7 b10 b11 b12 b32a b32b b32c b32d,13);效果显示如下，（sas9.2自动生成html格式结果，stype选择journal）以上程序注意，logistic回归增加了desc选项，表示取2的概率。

SAS学习系列18. 用PROC UNIVARIATE对单变量做简单的统计分析

18.用PROC UNIV ARIATE对单变量做简单的统计分析一、用UNIV ARIATE 过程步生成单变量的简单统计分析语法：PROC UNIVARIATE <可选参数> data = 数据集;VAR 变量列表;说明：（1）输出包括五个部分：（见例1）①矩统计量；②基本的位置和分散程度统计量；③关于均值=0的三种检验：t检验、符号检验、符号秩检验；④各个重要的分位数；⑤观测数据的五个最低值和五个最高值；（2）V AR指定要做统计分析的各个变量（默认是全部）；（3）加上可选参数比如NORMAL 将多输出一个正态分布检验。

例1某班学生某科考试成绩的数据（C:\MyRawData\Scores.dat）:读入数据，做简单的统计分析。

代码：data class;infile'c:\MyRawData\Scores.dat';input Score @@;run;proc univariate NORMAL data = class;var Score;title;run;运行结果：二、用UNIV ARIATE 过程步绘制统计图形用UNIV ARIATE 过程步还可以绘制统计图形，方便对数据做出解释。

语法：PROC UNIVARIATE <可选参数> data = 数据集;VAR 变量列表;PLOT-绘图命令变量列表</可选项>;PLOT-绘图命令有：CDFPLOT——绘制经验分布图；HISTOGRAM——绘制直方图，并拟合分布曲线；PROBPLOT——绘制概率图；PPPLOT——绘制PP 图；QQPLOT——绘制QQ图；说明：（1）若要再画上一条其它标准分布作对比，可以加上可选项“\分布名”，包括BETA, EXPONENTIAL, GAMMA, LOGNORMAL, NORMAL, WEIBULL；（PPPLOT, PROBPLOT, QQPLOT默认是NORMAL）；（2）绘制概率图，是为了验证数据是否符合某种概率分布，若图形接近直线，说明符合。

数据分析(SAS描述性统计分析过程)

var
变量列表 ;
by
变量列表 ;
freq
变量 ;
weight 变量 ;
id
变量列表 ;
output <out=输出数据集名> <统计量关键字=变量名列表> <pctlpts= 百分位数 pctlpre=变量前缀名 pctlname=变量后缀名>;
run;
proc uiate过程旳主要控制语句如下：
proc means（5）
SAS程序 data examp1; input x @@; cards; 70.4 72.0 76.5 74.3 76.5 77.6 67.3 72.0 75.0 74.3 73.5 79.5 73.5 74.7 65.0 76.5 81.6 75.4 72.7 72.7 67.2 76.5 72.7 70.4 77.2 68.8 67.3 67.3 67.3 72.7 75.8 73.5 75.0 72.7 73.5 73.5 72.7 81.6 70.3 74.3 73.5 79.5 70.4 76.5 72.7 77.2 84.3 75.0 76.5 70.4 ; proc means data=examp1 n mean cv skewness kurtosis range median ; var x; run;
mode sumwgt max min range median t prt clm lclm uclm
众数，出现频数最高旳数权数和最大值最小值极差，max—min 中间值总体均值等于0旳t统计量 t分布旳双尾p值置信度上限和下限
置信度下限
置信度上限
kurtosis
对尾部陡平旳度量——峰度
------Quantile-----Percent Observed Estimated

[VIP专享]SAS学习系列18. 用PROC UNIVARIATE对单变量做简单的统计分析

18.用PROC UNIVARIATE对单变量做简单的统计分析一、用UNIVARIATE 过程步生成单变量的简单统计分析语法：PROC UNIVARIATE <可选参数> data = 数据集;VAR 变量列表;说明：（1）输出包括五个部分：（见例1）①矩统计量；②基本的位置和分散程度统计量；③关于均值=0的三种检验：t检验、符号检验、符号秩检验；④各个重要的分位数；⑤观测数据的五个最低值和五个最高值；（2）VAR指定要做统计分析的各个变量（默认是全部）；（3）加上可选参数比如NORMAL 将多输出一个正态分布检验。

例1某班学生某科考试成绩的数据（C:\MyRawData\Scores.dat）:读入数据，做简单的统计分析。

代码：运行结果：二、用UNIVARIATE 过程步绘制统计图形用UNIVARIATE 过程步还可以绘制统计图形，方便对数据做出解释。

注：Q-Q图与P-P图判断正态分布不具准确性，一般不太用。

例2关于分数的数据（C:\MyRawData\Scores.dat）：读入数据，绘制直方图并附上正态分布曲线，另绘制概率图正态分布。

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normal(color=blue) cfill=grey;
inset N mean std skewness kurtosis pnormal/pos=ne; label glucose='葡萄糖';
title 'glucose in blood';
id name; run;
2015年3月18日星期三8时28分10秒
2015年3月18日星期三8时28分10秒
1.6 means过程－by语句
proc sort ; by gender; proc means ; var phosphrs glucose; by gender; run;
2015年3月18日星期三8时28分10秒
样本统计量（一）
Median 中位数－S0.5 Mode 众数－峰值 Max Min Q3 最大值最小值上四分位数 S0.75
Q1
下四分位数 S0.25
2015年3月18日星期三8时28分10秒
样本统计量（二）
Sum 求和
X
i 1
n
i
Mean 均值 CSS
1 n X Xi n i 1
一阶矩
校正平方和(离均差平方和)
CSS ( X i X )2 二阶中心矩
i 1 n
USS
未校正平方和 USS X i2
/*单变量分析02－means过程.sas*/ proc means ; var phosphrs glucose;
output out=b mean=ph_mean std=ph_std;
run;
2015年3月18日星期三8时28分10秒
1.5 means过程－class语句
/*单变量分析02－means过程.sas*/ proc means ; var phosphrs glucose; class gender; run;
分析原因；决定是否剔除
（2）检查数据分布特征
2015年3月18日星期三8时28分10秒
1.1 means过程
/*单变量分析02－means过程.sas*/ proc means;
var phosphrs glucose ;
run;
2015年3月18日星期三8时28分10秒
1.2 means过程+label+title
2015年3月18日星期三8时28分10秒
2.1 结果（四）：分位数
分位数 100％最大值 99％
75％ Q3 上四分位数 50％中位数 25％ Q1下四分位数
0％最小值
2015年3月18日星期三8时28分10秒
2.1 结果（五）：极端值
2015年3月18日星期三8时28分10秒
2.2 univariate过程－plot选项
小结
univariate和means过程 1.实现的统计任务
2.统计量
3.by、classs、label、format、id、 freq等语句
复习：假设检验的概念
t检验和非参数检验
2015年3月18日星期三8时28分10秒
…
…
…
2015年3月18日星期三8时28分10秒
直方图
单变量分析01－gchart过程.sas
Normal?
2015年3月18日星期三8时28分10秒
调整直方图
单变量分析01－gchart过程.sas
2015年3月18日星期三8时28分10秒
探索性数据分析
探索性数据分析(exploreatary data analysis,EDA)的基本思想是从数据本身出发，不拘泥于模型的假设而采用非常灵活的方法来探究数据分布的大致情况，也可以为进一步结合模型的研究提供线索，为传统的统计推断提供良好的基础、减少盲目性。（1）检查数据是否有错误：找出过大或过小的点；
s n
2015年3月18日星期三8时28分10秒
S 变异系数 CV X 100%
样本统计量（四）－偏度（SKEWNESS）描述样本数据对称性的指标：
n n 3 ( X X ) i 3 ( n 1)( n 2) s i 1
三阶中心矩
例如：0,1,1,1,2,7
(0-2)3+3(1-2)3 +(2-2)3 +(7-2)3 >0 关于均值对称的数据其偏度为0，右（左）侧更分散的数据偏度为正（负）。
2015年3月18日星期三8时28分10秒
univariate过程－title,label语句
proc univariate; var glucose; label glucose='葡萄糖'; title 'glucose in blood'; run;
2015年3月18日星期三8时28分10秒
univariate过程－id语句 proc univariate; var glucose; id name; run;
2015年3月18日星期三8时28分10秒
例2
40名麻疹易感儿接受麻疹疫苗一个月，血凝抑制抗体
滴度如下：
抗体滴度 1:4 1:8 1:16 1:32
人数
抗体滴度
1
1:64
5
1:128
proc univariate; histogram glucose; run;
2015年3月18日星期三8时28分10秒
2.3 univariate过程－画直方图
proc univariate; var glucose; histogram glucose/normal; run;
2015年3月18日星期三8时28分10秒
变量的测量水平
•名义量度－给变量值赋予名称。
性别汽车类型班级学号血型
•有序量度－对应的变量值有严格的顺序
成绩：不及格<及格<良<优滴度：一级<二级<三级坚决拥护>拥护>弃权>反对>坚决反对
•区间量度－变量值为数值，且有顺序，差很重要
温度 90－45 90/45= 363.15/318.15
/*单变量分析02－means过程.sas*/ proc means; var phosphrs glucose ;
title 'blood';
label phosphrs='磷' glucose='葡萄糖'; run;
2015年3月18日星期三8时28分10秒
1.3 means过程－定制
/*单变量分析02－means过程.sas*/ proc means mean std stderr; var phosphrs glucose ;
茎.叶 101 =32.0 101 3.2
(茎.叶) 101
2015年3月18日星期三8时28分10秒
盒形图（箱线图）
平均数
* 中位数 0 *
上四分位数Q3
下四分位数Q1 触须 1.5 (Q3－Q1)
*
2015年3月18日星期三8时28分10秒
2.3 univariate过程－画直方图
频数表直方图统计量
•比率量度－变量值为数值，有顺序，数值间的差
值、数值0有意义。
频数表直方图统计量
2015年3月18日星期三8时28分10秒
例1
有48个患者血清中磷和葡萄糖含量的数据。
number 01 02 name 王红申奥 … gender 女女 … phosphrs 4.1 4.6 glucose 136 98
2015年3月18日星期三8时28分10秒
样本统计量（四）－偏度（SKEWNESS）
对称，偏度＝0
偏向右，偏度>0
偏向左，偏度<0
2015年3月18日星期三8时28分10秒
样本统计量（四）－峰度（KURTOSIS）峰度－以同方差的正态分布为标准，比较两侧极端数据分布情况的指标。若两侧极端数据较多（少），峰度为正（负）。正态分布的峰度为0。
6
1:256
2
1:512
人数
7
10
4
5
2015年3月18日星期三8时28分10秒
读入数据
2015年3月18日星期三8时28分10秒
求对数的平均值20ຫໍສະໝຸດ 5年3月18日星期三8时28分10秒
求滴度的平均值
2015年3月18日星期三8时28分10秒
小结: univariate过程句法
proc univariate 选项;
•比率量度－变量值为数值，有顺序，数值间的差
值、数值0有意义。
重量 100kg－50kg 100kg/50kg
2015年3月18日星期三8时28分10秒
变量的类型与概括数据方法的选择
•名义量度－给变量值赋予名称。
频数表条形图
•有序量度－对应的变量值有严格的顺序
频数表条形图秩变换
•区间量度－变量值为数值，且有顺序，差很重要
proc univariate plot; var phosphrs glucose; run;
茎叶图盒形图
2015年3月18日星期三8时28分10秒
茎叶图
12.0 101 =120 12.2 101 =122 12.5 101 =125 12.6 101 =126 12 101＋8＝128
run;
2015年3月18日星期三8时28分10秒
2.1 结果（一）：矩
矩
样本含量均数标准差偏度平方和变异系数权重和和方差峰度离均差平方和标准误
2015年3月18日星期三8时28分10秒