SAS中的描述性统计过程
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。
proc means置信区间
proc means置信区间
proc means是SAS（统计分析系统）中用于生成描述性统计信息的过程。
它可以计算均值、中位数、标准差、最小值、最大值和置信区间等统计量。
置信区间是用来估计总体参数的区间估计，它可以帮助我们评估参数估计的精确度和可靠性。
在使用proc means计算置信区间时，我们可以通过在语句中使用CLM（Confidence Limits for Mean）选项来指定置信水平。
例如，如果我们想要计算均值的95%置信区间，我们可以使用以下语句：
sas.
proc means data=mydata mean clm;
var myvariable;
run;
在这个例子中，我们使用了mean选项来计算均值，并使用了
clm选项来生成置信区间。
默认情况下，proc means会计算95%的置信区间，但我们也可以通过在clm选项后面指定其他置信水平来计算不同置信水平的置信区间。
需要注意的是，置信区间的计算依赖于样本数据的分布和样本量，因此在解释置信区间的时候，我们需要考虑到这些因素。
通常情况下，置信区间越窄，我们对总体参数的估计就越精确。
综上所述，使用proc means计算置信区间可以帮助我们对总体参数进行区间估计，从而更好地理解数据的特征和总体特征的估计范围。
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。
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。
Ch5 SAS基本统计过程 mean uni ttest npar
DF 16 13.8
t Value Pr > |t| 1.81 0.0885 1.85 0.0859
看此表之前应先看下面的方差齐性检验表，由于两组资料 总体方差齐同（ P=0.8735,两组资料总体方差齐同），故看 “Equal”一行的结果 ：t=1.81,p=0.0885；如果方差不齐， 则看“Unequal”一行的结果。
PROC MEANS [options] [statistics-keywords]; VAR variables; CLASS variables;
该过程除PROC语句(下划线部分)是必须的外，其它的语 句都是可选的。
彭斌
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1).PROC MEANS语句
PROC MEANS [options] [statistic-keywords];
彭斌
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绘制直方图
➢ 程序语句： PROC UNIVARIATE data= student; Histogram height ; RUN;
➢ 语句选项： 1、拟合正态曲线 Histogram height / normal ; 2、指定直方图的组中值 Histogram height / midpoints=35 40 45 50 55 60 65 70;
左边表中是对应的百分位数；上面表中是极值情况， 列出 5个最大值和5个最小值.
彭斌
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(2) 用univariate过程对身高变量进行正态性检验 程序如下： PROC UNIVARIATE data= student normal; VAR height ; RUN;
在这PROC语句中添加选项“normal”即可。
彭斌
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SAS描述性统计
统计程式
MEANS过程 MEANS过程
统计程式
例题4.1,进入SAS的显示管理系统,在编辑窗口输入程式: 例题4.1,进入SAS的显示管理系统,在编辑窗口输入程式: 4.1,进入SAS的显示管理系统 ex； 9；输入一个数据集，其中一个变量长度为9 data ex；length name$ 9；输入一个数据集，其中一个变量长度为9 t1- @@； input name sex$ group$ t1-t3 @@；将数据行中的数分别赋给几个变量 Cards； Cards； wangdong 1 1 90 70 60 xueping 2 2 85 95 88 输入一组数据行 让其他SAS SAS语句使用 zhouhua 1 1 77 84 69 heyan 1 2 95 78 88 让其他SAS语句使用 hufang 1 2 78 77 69 zhangqun 1 1 93 91 89 ； maxdec=2；将数据集EX EX中的观测值进行简单描述性统计 proc means maxdec=2；将数据集EX中的观测值进行简单描述性统计 t1-t3； group；按组别将t1 t2、t3中的值分类统计 t1、 var t1-t3；class group；按组别将t1、t2、t3中的值分类统计 maxdec=4； proc means mean std cv maxdec=4；需要描述的变量 t1-t3； group；run； 按组别将t1 t2、t3值的分析结果打印 t1、 var t1-t3； class group；run； 按组别将t1、t2、t3值的分析结果打印
统计程式
MEANS过程 MEANS过程
统计程式
例题4.3,进入SAS的显示管理系统,在编辑窗口输入程式: 例题4.3,进入SAS的显示管理系统,在编辑窗口输入程式: 4.3,进入SAS的显示管理系统 ex； @@；d=xdata ex； input x y @@；d=x-y； Cards； Cards； 11.3 15 15 13.5 12.8 10 11 12 13 12.3 14 13.8 14 13.5 13.5 12 14.7 11.4 13.8 12 ； std； y； proc means n mean std； var x y； prt； d；run； proc means n mean std t prt； var d；run； 程式中的第一个proc means作 的简单的描述性统计， 程式中的第一个proc means作x与y的简单的描述性统计， 第二个proc means作 的总体均值差为0的显著性检验。 第二个proc means作x与y的总体均值差为0的显著性检验。
sas描述性统计分析
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散点图
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23
22
21 女 20 1900 1920 1940 1960 1980 2000 男
定性变量的图表示：饼图 定性变量（或属性变量，分类变量 ）不能点出直方图、散点图或茎 叶图，但可以描绘出它们各类的 比例。
饼图
定性变量的图表示：条形图
从每一条可以看出讲各种语言的 实际人数，而且分别给出了每 个语种中母语和日常使用的人 数（在图中并排放置）。条形 图显示比例不如饼图直观。
数据的“尺度”
另一个常用的尺度统计量为（样本）标 准差 (standard deviation) 。度量样 本中各数值到均值距离的一种平均。 标准差实际上是方差 (variance) 的平方 根。如果记样本中的观测值为 x1,…,xn，则样本方差为
数据的“尺度”
两个均值一样，但右边的要 “胖”些，方差为左边的一 倍
描述性统计分析
East China JiaoTong University
如 同 给 人 画 像 一 样
数 据 的 描 述
在对数据进行深入加工之前，总 应该对数据有所印象。 可以借助于图形和简单的运算， 来了解数据的一些特征。 由于数据是从总体中产生的，其 特征也反映了总体的特征。对 数据的描述也是对其总体的一 个近似的描述。
其中茎叶图中茎的单位为10cm，而叶子单位为1cm。比如，由于 第一行茎为150cm，因此叶子中的九个数字001223344代表九个数 目150、150、151、152、152、153、153、154、154cm等。每 行左边有一个频数（比如第一行有9个数目，第二行有17个等等）； 可以看出最长的一行为从165cm到169cm的一段（有35个数）。
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
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
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SAS中的描述性统计过程
SAS是一种强大的统计分析软件，提供了丰富的描述性统计分析过程。
这些过程可以帮助统计分析师对数据进行总体的描述和了解。
下面将详细
介绍SAS中的描述性统计过程及其应用。
一、数据准备
在进行描述性统计之前，需要准备数据。
SAS可以导入各种格式的数
据集，如SAS数据集、CSV文件、Excel文件等。
导入数据后，可以使用SAS的数据步骤对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、变量转
换等。
这样可以确保数据的质量和完整性。
二、数据探索
1.频数统计
SAS提供了PROCFREQ过程来计算变量的频数、百分比和交叉表。
可
以使用该过程来了解变量的分布情况、缺失值情况和数据异常情况。
通过
频数统计，可以发现数据集中的异常值或需要进一步处理的特殊情况。
2.描述性统计
SAS中的PROCMEANS和PROCSUMMARY过程可计算变量的均值、标准差、最大值、最小值、中位数等描述性统计量。
这些统计量可以帮助我们了解
数据的中心趋势、离散程度和分布情况。
此外，我们还可以使用PROCUNIVARIATE过程来绘制直方图、箱线图和正态概率图，以更直观地
了解数据的分布情况。
3.相关分析
SAS提供了PROCCORR过程来计算变量之间的相关系数。
通过相关分析，可以了解变量之间的线性关系强度和方向。
PROCCORR还可以生成相
关矩阵和散点图，帮助我们观察变量之间的关系。
4.排序和排名
SAS提供了PROCRANK过程来对变量进行排序和排名。
排序可以帮助
我们找出变量中的异常值或极端值。
排名可以用于对变量进行等级分类，
如将考试成绩按照从高到低进行排名。
5.缺失值处理
SAS提供了多种方法来处理缺失值，如删除带有缺失值的观测、使用
均值或中位数代替缺失值、使用插补方法进行缺失值估计等。
可以使用PROCMEANS、PROCUNIVARIATE和PROCMI过程对缺失值进行处理。
三、数据汇总和报告
1.数据表汇总
SAS中的PROCTABULATE和PROCREPORT过程可以生成数据表和报告。
这些过程可以对数据进行分组、计算汇总统计量、生成交叉表和计算占比等。
通过这些过程，可以将原始数据转化为更直观和易于理解的汇总表格。
2.报告生成
SAS提供了PROCREPORT过程来生成定制化的报告。
可以通过该过程
来对数据进行排序、分组、计算统计量和绘制图表等。
PROCREPORT还可
以添加表头、脚注、批注和分页控制等。
3.导出结果
SAS可以将分析结果导出为各种格式的文件，如SAS数据集、CSV文件、Excel文件、HTML文件等。
可以使用PROC EXPORT过程将结果导出为CSV文件或Excel文件，方便进一步分析或与其他软件共享。
综上所述，SAS提供了丰富的描述性统计过程，可以帮助统计分析师对数据进行全面的描述和探索。
通过这些过程，可以获得关于数据的中心趋势、离散程度、分布情况和变量之间的关系等有用信息。
这些数据分析结果可以帮助我们更好地理解数据，并作出相应的决策和预测。