sas统计分析学习笔记(二) |
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本节例子数据集如下
SUBJECTGENDERHEIGHTWEIGHT1M68.51552F61.2993F631154M702055M68.61706F65.11257M72.42208M 188
建立数据集
DATA HTWT;
INPUT SUBJECT GENDER $ HEIGHT WEIGHT;
DATALINES;
1 M 68.5 155
2 F 61.2 99
3 F 63 115
4 M 70 205
5 M 68.6 170
6 F 65.1 125
7 M 72.4 220
8 M . 188
;
一.proc means过程
1.使用列表输入法时,必须用句点(.)占位表示缺失值。 2.proc means的一些常用选项如下 N计算统计量的观测值数量NMISS缺失统计量的数量MEAN算数平均数MEDIAN中位数STD样本标准差STDERR标准误CLM平均数上下95%的双侧置信区间LCLM平均数以下95%的单侧置信区间UCLM平均数以上95%的单侧置信区间MIN最小值MAX最大值SUM求和VAR方差Q1第一四分位数Q3第三四分位数CV差异系数SKEWNESS偏系数KUPROSIS峭度系数Tt检验统计量PRT零假设下,获得一个更大t的绝对值的概率MAXDEC=N保留n位小数 3.操作: PROC MEANS DATA=HTWT N MEAN STD STDERR NMISS CLM MAXDEC=3; TITLE "Simple Descriptive Statistics"; VAR HEIGHT WEIGHT; RUN; 输出结果:
平均数的标准误用来表示平均数的“置信区间”。在本例中,我们可以用平均值作为对所有学生的身高体重估计值,而标准误用来告诉我们这个估计值离真值有多远。如果总体人群大致处于正态分布,样本平均数有68%的机会落在真值的一个标准误(1.514)内,有95%的可能落在两个标准误内。使用CLM选项,PROC MEANS 直接计算出平均数的95%置信区间。 二.PROC UNIVARIATE过程 1.可计算的选项 未缺失的观测值、平均数、标准差、方差、偏系数、峭度系数、差异系数、未校正和校正的平方和、t检验、最大最小值、四分位数、四分位差、众数、第1,5,10,90,95,99的百分位数、5个最大最小值(univariate过程会输入以上结果)、茎叶图和箱线图(在univariate过程后加plot)、正态概率图,正态性检验(加normal)。 2.NEXTROBS=n,显示n个极大值极小值。 PROC UNIVARIATE DATA=HTWT NEXTROBS=3 NORMAL PLOT ; VAR HEIGHT; RUN; 3.直方图、分位数图和概率图 用HISTOGRAM语句生成直方图,若再加入NORMAL选项,则可以在直方图上进一步生成正态曲线。 PROC UNIVARIATE DATA=HTWT NEXTROBS=3 NORMAL PLOT ; VAR HEIGHT; HISTOGRAM HEIGHT / MIDPOINTS=60 TO 75 BY 5 NORMAL; INSET MEAN='Mean'(5.2) STD='Standard Deviation'(6.3)/FONT='Arial' POS=NW HEIGHT=3; RUN;INSET语句表示加入一个表格,显示指定的统计量,括号里的(5.2)、(6.3)分别是平均数和标准差的显示格式(格式w.d表示宽度为w个空格,d为小数点后的位数); POS=NW表示放置在西北角。方法二:使用class语句代替by语句。使用class语句的好处是不必事先进行排序,但是存在多个class变量和多个水平时,class在程序上耗费更多时间。一般先试着用class,然后使用by语句。 PROC MEANS DATA=HTWT N MEAN STD MAXDEC=2; CLASS GENDER; VAR HEIGHT WEIGHT; RUN; 输出结果:
分组画散点图当用plot时: PROC SORT DATA=HTWT; BY GENDER; RUN; PROC PLOT DATA=HTWT; BY GENDER; PLOT WEIGHT*HEIGHT; RUN;会得到两个分开的散点图。
当用gplot时:使用两个symbol语句,选择男性女性的绘图记号。 SYMBOL1 VALUE=PLUS COLOR=BLACK; SYMBOL1 VALUE=SQUARE COLOR=BLUE; PROC GPLOT DATA=HTWT; PLOT WEIGHT*HEIGHT=GENDER; RUN;
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