如何利用SAS进行统计分析并自动将所需结果输出到数据集中(以T检验为例)

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SAS统计与数据分析实用技巧

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数据分析与统计

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实现数据汇总和报表制作

sas实现数据汇总和报表制作

(转到 转到SAS运行 运行print23.sas) 转到 运行 24
2007北京大学 2007北京大学
产生汇总表格
编程--控制表格结构 编程 控制表格结构
例2.4:试生成各航班和日期的交叉汇总表. 试生成各航班和日期的交叉汇总表.
proc tabulate data=flights; class flight day; table flight*day; run;
7
2007北京大学 2007北京大学
制作列表报告
用Proc Print 产生列表报告
PROC PRINT 选项; 选项;
PROC PRINT 的一些选项 的一些选项:
HEADING=v|h—列台头的输出方向(用垂直 或水平) LABEL|L—使用变量的标签作为列台头; SPLIT=‘分隔符’—规定一个符号用于把长标 签分隔成几行输出; WIDTH=Full|Min|U—指定列宽度的输出原则.
PROC PRINT DATA=SAS-data-set <options> ; ID variable ; VAR variables ; WHERE where-expression ; SUM variables ; BY by-variables ; PAGEBY by- variables ; RUN;
3
2007北京大学 2007北京大学
制作列表报告
用List菜单产生列表报告 菜单产生列表报告
启动“分析家” 启动“分析家”(Analyst) ⇒ 打开数据集 打开数据集(如CLASS) ⇒ 报表 报表(Report) ⇒ 数据列表( List data) 数据列表( ⇒ 选择 变量和 选择ID变量和 变量和Print变量及标题 变量及标题

学习使用SAS进行数据分析的基础教程

学习使用SAS进行数据分析的基础教程

学习使用SAS进行数据分析的基础教程一、SAS介绍与安装SAS(全称Statistical Analysis System,统计分析系统)是一种非常强大的数据分析软件。

它提供了丰富的统计分析、数据挖掘和数据管理功能。

在学习使用SAS之前,首先需要下载并安装SAS软件。

在安装过程中,需要根据操作系统选择相应的版本,并按照安装向导进行操作。

安装完成后,可以通过启动菜单找到SAS软件并打开它。

二、SAS基本语法与数据集1. SAS语法基础SAS语法是一种类似于编程语言的语法。

在SAS中,每一个语句都以分号作为结尾。

常用的SAS语句包括DATA、PROC和RUN。

DATA语句用于创建数据集,PROC语句用于执行数据分析过程,RUN语句用于执行SAS语句的运行。

2. SAS数据集SAS数据集是SAS中最重要的数据组织形式。

它可以包含多个数据变量,并且每个变量可以拥有不同的数据类型,如字符型、数值型、日期型等。

通过DATA语句可以创建一个新的SAS数据集,并通过INPUT语句指定每个变量的属性。

使用SET语句可以将现有的数据集读入到SAS数据集中,以供后续分析使用。

三、SAS数据清洗与变换1. 数据清洗数据清洗是数据分析的第一步,其目的是去除数据中的错误或无效信息,保证数据质量。

在SAS中,可以使用IF和WHERE语句来筛选出符合条件的数据观测值,并使用DELETE和KEEP语句删除或保留特定的变量。

2. 数据变换数据变换是对原始数据进行转换,以满足具体的分析需求。

在SAS中,常用的数据变换操作包括缺失值处理、变量重编码、数据排序和数据合并等。

可以使用IF、ELSE和DO语句进行逻辑判断和循环操作,通过FORMAT语句对数据进行格式化。

四、SAS统计分析1. 描述统计分析描述统计分析是对数据的基本特征进行分析,包括均值、标准差、中位数、分位数和频数等。

在SAS中,可以使用PROC MEANS进行基本统计分析,使用PROC FREQ进行频数分析。

SAS统计分析及应用

SAS统计分析及应用
SAS统计分析
黄玉兰 2010-1-10
一、概述
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, 该软件系统最早的功能限于统计分析 统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。
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
下表列出一些些过程步名功能sort将数据集按指定变量排序print将数据集中数据列表输出gchart绘统计图univariate对指定的数值变量作详细的统计描述means对指定的数值变量作简单的统计描述freq对指定的分类变量作统计描述和检验npar1waynpar1way非参数检验非参数检验ttest进行t检验anova进行方差分析glm拟合一般线性模型reg拟合线性回归模型corr进行相关分析logistic拟合logistic回归模型phreg拟合cox比例风险模型?过程步的基本结构sas过程步的一般形式为
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。各模块的安装及更新都可通过其安 装程序非常方便地进行。
SAS系统具有灵活的功能扩展接口和强大的功能模块, 在BASE SAS的基础上

SAS数据分析常用操作指南

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统计分析教程方法总结

对定量结果进行差异性分析1. 单因素设计一元定量资料差异性分析1.1. 单因素设计一元定量资料 t 检验与符号秩和检验T 检验前提条件: 定量资料满足独立性和正态分布, 若不满足则进行单 因素设计一元定量资料符号秩和检验。

1.2. 配对设计一元定量资料 t 检验与符号秩和检验配对设计:整个资料涉及一个试验因素的两个水平,并且在这两个水 平作用下获得的相同指标是成对出现的,每一对中的两个数据来自于同一 个个体或条件相近的两个个体。

1.3. 成组设计一元定量资料 t 检验成组设计定义:A 有A1, A2个水平,将全部n (n 最好是偶数)个受试对 元分析的问题。

配对,无法消除个体差异对观测结果的影响,因此,其试验效率低于配对 设计。

T 检验分析前提条件:独立性、正态性和方差齐性。

14成组设计一元定量资料Wilcoxon 秩和检验不符合参数检验的前提条件,故选用非参数检验法,即秩和检验。

设试验因素象随机地均分成2 组, 分别接受 A1, A2, 2种处理。

再设每种处理下观测 的定量指标数为k ,当 k=1时,属于一元分析的问题;当 k >2时,属于多在成组设计中,因2 组受试对象之间未按重要的非处理因素进行两两1.5.单因素k (k>=3)水平设计定量资料一元方差分析方差分析是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。

这里,由于仅研究单个因素对观测变量的影响,因此称为单因素方差分析。

方差分析的假定条件为:各处理条件下的样本是随机的。

各处理条件下的样本是相互独立的,否则可能出现无法解析的输出结果。

各处理条件下的样本分别来自正态分布总体,否则使用非参数分析。

各处理条件下的样本方差相同,即具有齐效性。

16单因素k(k>=3)水平设计定量资料一元协方差分析协方差分析(Analysis of Covarianee是将回归分析与方差分析结合起来使用的一种分析方法。

在这种分析中,先将定量的影响因素(即难以控制的因素)看作自变量,或称为协变量(Covariate),建立因变量随自变量变化的回归方程,这样就可以利用回归方程把因变量的变化中受不易控制的定量因素的影响扣除掉,从而,能够较合理地比较定性的影响因素处在不同水平下,经过回归分析手段修正以后的因变量的样本均数之间的差别是否有统计学意义,这就是协方差分析解决问题的基本计算原理。

《SAS统计分析介绍》PPT课件


精选ppt
19
FORMAT语句可以为变量输出规定一个输出格式,比如 proc print data=score;
format math 5.1 chinese 5.1;
run;
使得列出的数学、语文成绩宽度占5位,带一位小数。 事实上,在生成数据集的DATA步中也可以用FORMAT语句规 定变量的输出格式,用LABEL 语句规定变量的标签,用LENGTH 语句规定变量的存贮长度,用ATTRIB语句同时规定变量的各属 性。在数据步中规定的变量属性是附属于数据集本身的,是永 久的;在过程步中规定的变量属性(标签、输出格式等)只用 于此过程的本次运行。
关 分 析
定性资料 ( R*C表)
双向无序 双向有序、属性不同
双向有序、属性相同
直线相关分析 Spearman秩相关 c2检验 Spearman秩相关、线性趋势检验 一致性检验(kappa系数的假设检验)
一个应变量,一个自变量:直线回归分析
回 归
应变量为连续型定量变量,服从正态分 布
一个应变量,多个自变量:多重线性回归 分析
在VAR后面给出变量列表:
VAR 变量名1 变量名2 … 变量名n;
变量名列表可以使用省略的形式,如X1-X3,
math-chinese等。
如果数据集中有几个变量依次为
math,english,chinese,则
var math-chinese 与
var math english chinese 等价。
5.304312 标准误差均 值
3645 584713.9 72.40189 0.56804 263832.5
0.140937
99% 95% 90% 75% Q3 50% 中位数

如何使用SAS进行数据分析和建模的教程

如何使用SAS进行数据分析和建模的教程一、SAS的简介及基本操作SAS(Statistical Analysis System)是一款强大的统计分析软件,被广泛应用于各个领域的数据分析和建模中。

下面将介绍SAS的简单操作流程。

1. 安装和启动SAS:根据官方指南,下载并安装SAS软件。

启动SAS后,会出现主界面,包括编辑窗口和日志窗口。

2. 导入数据:点击编辑窗口中的“Import Data”按钮,选择要导入的数据文件,并按照提示完成导入过程。

导入的数据可以是CSV、Excel等格式。

3. 数据探索:通过使用SAS的数据探索功能,可以查看数据的基本信息,如变量名、数据类型等。

点击编辑窗口中的“Explore Data”按钮,选择导入的数据文件,即可查看数据的摘要统计信息。

二、数据预处理在进行数据分析和建模之前,需要对原始数据进行预处理,以确保数据的质量和完整性。

1. 缺失值处理:SAS提供了多种处理缺失值的方法,如删除含有缺失值的观测样本、插补缺失值等。

通过使用SAS的函数和命令,可以快速处理数据中的缺失值。

2. 异常值处理:SAS可以通过绘制箱线图、散点图等图形,来检测和处理数据中的异常值。

针对异常值,可以选择删除、替换或者离群点处理。

3. 数据标准化:标准化数据可以使得不同变量之间具有可比性,常用的方法包括Z-score标准化、最大-最小标准化等。

在SAS中,可以使用相应的函数和过程来进行数据标准化。

三、探索性数据分析(EDA)探索性数据分析是数据分析的关键步骤之一,它旨在通过可视化和统计方法,了解数据的分布和关系,为后续建模做准备。

1. 描述性统计:使用SAS的summary、means等函数,可以计算数据的均值、方差、中位数等统计量,从而对数据进行初步的描述。

2. 可视化分析:SAS提供了多种绘图函数,如histogram、scatter plot等,可以绘制直方图、散点图等图形,来展示变量之间的关系和分布情况。

SAS统计分析课件.ppt

3. 字符函数:略。 4. 日期和时间函数: DATE()等。
SAS基础(续)
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5. 统计函数: MEAN(x1,x2...) 、 STD(x1,x2...) 等。
6. 概率函数: POISSON(,n) 等。
五. 操作符(operator) 1. 算术操作符: ** 表示乘方。
三. SAS内建数据集格式 ★
下一页
@@ 例: input name $10. address $20. weight $4.1 ; 2. 行保持符 @@
适用于列表方式,作用为从一行读入多个观测值。 例:data t ; input x y @@ ; cards ; 3.16 2.9 4.8 5.7 8.24 6.58 ; proc print ; run ;
即可用x1–xn表示x1、 x2 、 x3 … xn。
4. 缺项值:用“•”表示。
三. 常量(constant)
1. 数值常量 2. 字符常量
3. 日期、时间和日期常量。 四. 函数(function)
1. 算术函数: ABS(x) 、 SQRT(x)等。
2. 数学函数: EXP(x) 、LOG(x) 、LOG10(x)等。
WORK
临时库
仅使用二级名的数据集,系统自动以WORK作为一级名。
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二. INPUT语句
作用:描述输入的数据,给输入值定义变量。
1. 列表方式 ★
格式:INPUT variable [$] variable [$] … ; 例: input name $ age height weight ;
4
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/**************************************************************** * 功能: 两样本T检验
* 具体用途:本文档所提供的程序可用于进行T检验(T test)时将需要的结果自动一个* 数据集,包括平均值(mean),标准差(sd),样本量(sample size),
* T统计量,自由度以及P值(该P值是程序根据方差齐性检验结果自动选出来* 的。

)
* 版权所有:
* 日期: 20120314
* 版本号: 1.0
****************************************************************/
/************************************************
* Function: Mock two sample T-test
* Copy Right:
* Date: 20120314
* Edition: 1.0
*************************************************/
/* Generate mock data */
data Math;
do i=1to30;
Score=60.0+sqrt(81)* RANnor(1);
Sex="Female";
output;
end;
do i=31to60;
Score=80.0+sqrt(10)* RANnor(1);
Sex="Male";
output;
end;
run;
/*Find the names of output objects using the ODS Trace statement,
this step can be omitted if you are familar with the name of output objects of T test*/
ods trace on;
proc ttest data=Math;
var SCORE;
class sex;
run;
ods trace off;
/*Get Mean and SD */
ods output Statistics=Mean1;
proc ttest data=Math ;
var score;
class sex;
run;
ods output close;
/*Get results of Variance Equality test(Folded)*/
ods output Equality=EP;
proc ttest data=Math ;
var score;
class sex;
run;
ods output close;
/*Get P values of T test */
ods output TTests=TP;
proc ttest data=Math ;
var score;
class sex;
run;
ods output close;
/*Keep Variable Class N Mean StdDev */
DATA Mean(KEEP=Subject Variable Class N Mean StdDev );
set Mean;
where N GT 0;
Subject="Math";
RUN;
/*Change the format of P vales*/
DATA TP;
format ProbT 10.8;
set TP;
Subject="Math";
RUN;
DATA EP(KEEP=Subject Variable ProbF );
format ProbF 10.8;
set EP;
Subject="Math";
RUN;
/*Choose P value according to the Variances equality test */ PROC SORT DATA=EP;
BY Subject;
run;
PROC SORT DATA=TP;
BY Subject;
run;
DATA P;
merge ep tp;
by Subject;
run;
data p;
set p;
if ProbF <0.05 and Variances="Equal"then delete;
else if ProbF >0.05 and Variances="Unequal"then delete; where ProbT>0;
run;
/*Combine Mean(SD) and P Value*/
PROC SORT DATA=P;
BY Subject;
run;
PROC SORT DATA=Mean;
BY Subject;
run;
Data ALL(keep=Subject Variable Class N Mean StdDev tValue DF ProbT );
retain Subject Variable Class N Mean StdDev tValue DF ProbT; MERGE MEAN P;
BY Subject;
RUN;。

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