SAS课件——第16讲 描述性统计过程.ppt

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1、描述性统计过程Means过程Freq过程Tabulate过程univariate过程plot过程chart过程rank过程1统计关键字名称所代表的统计量名称所代表的统计量n单元格频数pctn频数百分比，须指定相应的分母项nmiss缺失数据个数pctsum某变量（数值型）合计占指定合计值的百分比mean均数css离差平方和min最小值tderr均值的标准误max最大值cv变异系数sum合计t用来检测均值是否为零的单侧t值std标准差prt上述t值的统计显著程度range全距，即最大值与最小值之差var方差uss每一变量原始数据的平方和（未校正平

2、方和）sumwgt加权值的总和2Means过程procmeans选项列表；by变量表（分组变量）；class变量表（分组变量）；freq变量（数值变量，用以表示相应记录出现的频数）weight变量（数值变量，用以表示相应记录的权重系数）var变量表（待分析的数值变量）；id变量表（待分析的数值变量）；output<选项>；run；means过程的一般格式31.procmeans<选项><统计关键词>452.Output语句Output语句的选择项包括：out=sas数据集指定输出数据集名。统计关键字=输出变量名字指定新数据集中的统计项，并给这

3、些统计项的变量命名。等号右边各变量名代表var语句中对应变量的相应统计量。例如：Procmeans;varx1x2;outputout=statsmean=mambstd=sa;Run;其中ma代表x1的均值，mb代表x2的均值，sa代表x1的标准差，x2的标准差不输出。6例7-2-1利用means过程按班级class进行单变量统计。Score1数据集中含有学生成绩的永久数据集。注意by语句与class语句的不同。下面是Score1中的数据：7*ex7-2-1;libnameep'D:sasdataSASLX';PROCmeansdata

4、=ep.score1maxdec=3;vart1-t3;classclas;title'statisticswithaclassvariable';run;输出中最多显示3位小数8*ex7-2-1;Procsortdata=ep.score1;byclas;run;PROCmeansmaxdec=3;byclas;vart1-t3;Title'statisticswithbyvariable';run;9使用class语句数据集不需要sort过程排序；使用by语句数据集事先要进行排序。而且两个语句使得输出格式也有些不同。请仔细体会他们的差别。

5、10例7-2-2略;例7-2-3在某一年级中，测得15名男生的身高，数据存于文件“e:sasdtfit1.txt”中，求出身高的平均值、标准差、变异系数和95%的置信区间。*ex7-2-3;DATASTUDENT;INFILE'E:SASDTFIT1.TXT';LENGTHNAME$10;INPUTNUM$NAMESEX$HW;PROCMEANSDATA=STUDENTNMEANSTDCVLCMLUCML;VARH;RUN;11Freq过程进行统计分析首先应该对我们手头上的数据特征有一个比较明确的了解，比如数据的频率分布或者其他对数据

6、的描述的统计量，这有助于我们对数据的特征，可能的分布有一个比较全面的了解，用于帮助我们决定进一步的研究方法和方向.我们将介绍如何用编程和INSIGHT模块进行描述性数据分析.12例7-3-1对学生成绩进行分段统计分析。Score2.txt为含学生成绩的数据文件，把学生的平均成绩分成A（大于等于80）、B（大于等于60，小于80）、C（小于60）三等，由FREQ过程产生每一分数段的学生人数和占总数的百分数。libnameep'e:saslx';datab;/*读入数据*/infile'e:sasdtscore2.txt';inputnum

7、$t1-t3;v=MEAN(OFt1-t3);run;PROCFORMAT;/*产生成绩等级的格式*/VALUEvfmtLOW-<60='C'60-<80='B'80-HIGH=‘A’;run;PROCFREQdata=b;/*对成绩各等级频数分析*/FORMATvvfmt.;TABLESv;run;1314PROCFREQDATA=数据集名;TABLES变量;RUN;PROCFREQDATA=数据集名;TABLES变量*变量变量*变量.../nocolnorownocumnofreqnopercentmissinglistout=数据

8、集outpct;WETGHT变量名;BY变量名;RUN;一般是分类变量freq过程的一般格式15FREQ(频数)过程--定义输出格式的FORMAT过程procfo