Ch6 SAS基本统计过程(二) freq
SAS简介,Univariate,Means,Freq过程
data aaaa; input x @@; cards; 1 2 3 4 5 ; proc print; var x; run; 第1～5句构成数据步，其功能是新建一个数 据集，数据集名称为aaaa,并且输入数据， 第6～8句构成过程步，其功能是将数据集 aaaa中变量x的数值在output窗口中输出。
四、SAS中的命名
数据集要有名字，变量要有名字，所以SAS中
对名字（数据集名、变量名、数据库名，等 等）有约定：SAS名字由英文字母、数字、下 划线组成，第一个字符必须是字母或下划线， 名字最多用8个字符，大写字母和小写字母不 区分。比如，name，abc，aBC，x1，year12， _NULL_等是合法的名字，且abc和aBC是同一 个名字，而class-1（不能有减号）、a bit （不能有空格）、serial#（不能有特殊字 符）、Documents （超长）等不是合法的名 字。
SAS程序（Editor窗口）
另一个统计描述的过程：
proc means data=student; *调用means过程； var height; *对变量x进行分析； Class *按sex变量分组统计； by sex; run;
by语句要求数据集按by后的变量排序
SAS程序（Editor窗口）
课外作业：
按性别分组，对本班同学身高，体重， 上网时间，四级成绩等所有定量变量进 行统计描述。
SAS程序（Editor窗口）
编制频数表：
proc freq data=t; *调用freq过程； tables x0/out=t1; *生成一维频数表，并生成 包含频数表数据的数据集t1； run; 必需语句
运行结果（output窗口）
SAS中的描述性统计过程
SAS中的描述性统计过程(2012-08-01 18:07:01)▼分类：数据分析挖掘标签：杂谈SAS中的描述性统计过程描述性统计指标的计算可以用四个不同的过程来实现，它们分别是means过程、summary过程、univariate过程以及tabulate过程。
它们在功能范围和具体的操作方法上存在一定的差别，下面我们大概了解一下它们的异同点。
相同点：他们均可计算出均数、标准差、方差、标准误、总和、加权值的总和、最大值、最小值、全距、校正的和未校正的离差平方和、变异系数、样本分布位置的t检验统计量、遗漏数据和有效数据个数等，均可应用by语句将样本分割为若干个更小的样本，以便分别进行分析。
不同点：（1）means过程、summary过程、univariate过程可以计算样本的偏度（skewness）和峰度（kurtosis），而tabulate过程不计算这些统计量；（2）univariate过程可以计算出样本的众数（mode），其它三个过程不计算众数；（3）summary过程执行后不会自动给出分析的结果，须引用output语句和print过程来显示分析结果，而其它三个过程则会自动显示分析的结果；（4）univariate过程具有统计制图的功能，其它三个过程则没有；（5）tabulate过程不产生输出资料文件（存储各种输出数据的文件），其它三个均产生输出资料文件。
统计制图的过程均可以实现对样本分布特征的图形表示，一般情况下可以使用的有chart过程、plot过程、gchart过程和gplot过程。
大家有没有发现前两个和后两个只有一个字母‘g’（代表graph）的差别，其实它们之间（只差一个字母g的过程之间）的统计描述功能是相同的，区别仅在于绘制出的图形的复杂和美观程度。
chart过程和plot过程绘制的图形类似于我们用文本字符堆积起来的图形，只能概括地反映出资料分布的大体形状，实际上这两个过程绘制的图形并不能称之为图形，因为他根本就没有涉及一般意义上图形的任何一种元素（如颜色、分辨率等）。
SAS的基本统计分析
SAS的基本统计分析SAS（统计分析系统）是一种广泛使用的统计分析软件，被广泛应用于数据分析和建模。
它提供了各种强大的统计分析功能，包括描述性统计、推断统计、回归分析、多元分析等。
在本文中，我们将介绍SAS的一些基本统计分析功能。
1.描述性统计分析：描述性统计是对数据集的基本特征进行分析和总结。
SAS提供了各种描述性统计分析功能，包括计算均值、中位数、百分位数、方差、标准差等。
例如，我们可以使用SAS的`MEANS`过程计算数据集中的变量的均值和标准差。
2.推断统计分析：推断统计分析是根据样本数据推断总体的参数估计和假设检验。
SAS提供了一系列的推断统计分析功能，包括参数估计、置信区间估计、假设检验等。
例如，我们可以使用SAS的`TTEST`过程进行两个样本的t检验，或者使用`ANOV`过程进行方差分析。
3.回归分析：回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系，并建立预测模型。
在SAS中，我们可以使用`REG`过程进行回归分析。
该过程提供了许多回归模型，如一元线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。
我们可以通过回归分析来了解变量之间的关系，发现影响因变量的重要因素，并进行预测。
4.多元分析：多元分析是一种分析多个自变量对因变量的影响的方法。
SAS提供了多种多元分析的方法，如多元方差分析（MANOVA）、主成分分析（PCA）、因子分析等。
我们可以使用SAS的`GLM`过程进行多元方差分析，或者使用`FACTOR`过程进行因子分析。
5.时间序列分析：时间序列分析是一种对时间相关数据进行建模和预测的方法。
SAS提供了一些时间序列分析的功能，如自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）等。
我们可以使用SAS的`ARIMA`过程进行时间序列分析，拟合ARIMA模型并进行预测。
6.非参数统计分析：非参数统计分析是一种不需要对总体进行任何假设的统计分析方法。
SAS提供了一些非参数统计分析的功能，如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。
统计软件SAS-6基础统计分析
SAS系统 与基础统计分析计算机统计分析软件 (SAS系统9.1.3)1SAS与基础统计分析目录 1. 统计基本概念 2. 频率分布和常用描述统计量 3. 计算描述统计量的常用过程 4. 直方图和分布的拟合检验 5. 参数估计 6. 假设检验2统计基本概念SAS统计分析的功能SAS分析的特点(1) SAS 将常用的统计方法用过程实现,是一个高品位 的程序系统; (2) SAS 是一个迅速发展的系统：融入最新的方法， 不断适应用户的新需求; (3) SAS 既可由编程也可用图形界面交互地实现分析 功能; (4) SAS 将各种专门分析方法融入为用户提供的直接 使用的专用系统中--应用系统.3统计基本概念SAS统计分析的功能如何学习SAS统计分析的功能会找: 针对问题和数据选用合适的分析工具. 会用： 选PROC(过程)，选Option(选项), 写Statement(语句), 或选用菜单系统. 会解释：对SAS提供的计算结果给出解释和 分析.4统计基本概念统计的基本概念—统计的过程 总体（分布及其它特征） 抽样 样本（分布及其它特征） 推断 计算统计量 统计量 描述5统计基本概念统计的基本概念参数是总体的特征量。
统计量是由样本观测值计算而得到的。
统计量可用于估计总体的参数。
总体参数 均值 方差 标准差σμ样本统计量2σX 2 ss6统计基本概念抽样的随机性 总 子样 子样 体 子样 子样 子样对同一个总体可以获得多个不同的样本.这 些样本的观测值不全相同，相应的统计量也 不一样，这是由抽样偶然性引起的.但当样本 的容量增大时，由不同样本计算的统计量之 间的差异逐渐缩小，这是统计的规律性.7统计基本概念描述性统计和推断性统计利用样本计算得到的各种统计量(包括 图形)可以： (1)进行描述统计,即描述样本的各种主要 特征； (2)进行推断统计,即扩大所收集到的信 息的使用范围,用样本的特征来推断 总体的特征。
Ch6 SAS基本统计过程(二) freq
利用表达式对 数据进行分组
grp=int((x-45)/5)*5+45; Run;
确定起始分组和组距： 确定起始分组和组距： 组距： ， 组距：5， 起始分组： 起始分组：45 - 50
int()取整函数 int(1.7)=1 int(5.2)=5 int(0.4)=0
grp=int((x-45)/5)*5+45; 语句将每一个脉搏值进行分组，例如脉搏 语句将每一个脉搏值进行分组， 82，被分入 ， grp=int((82-45)/5)*5+45=int(7.4)*5+45=80,即80-85组内。 即 组内。 组内
彭斌
Slide 1
1. PROC FREQ <option(s)>; 这里的options常用的有 Data=SAS-data-set，指定输入数据集名，若省略，则 用最近建立的数据集。
彭斌
Slide 2
2. TABLES request(s) </ option(s)>; TABLES语句是该过程中非常重要的一条语句。在 一个PROC FREQ过程中，可以有任意多个tables语句； 如果没有tables语句，FREQ对数据集中的每个变量 都生成一个单向频数表； 如果tables语句没有任何说明选项(options)，FREQ 对tables语句中规定的变量的每个水平将计算频数、累 计频数、占总频数的百分数及累计百分数。
Frequency| Percent | Row Pct | Col Pct | 1| 2| Total ---------+--------+--------+ 1 | 1 | 1 | 2 | 25.00 | 25.00 | 50.00 | 50.00 | 50.00 | | 50.00 | 50.00 | ---------+--------+--------+ 2 | 1 | 1 | 2 | 25.00 | 25.00 | 50.00 | 50.00 | 50.00 | | 50.00 | 50.00 | ---------+--------+--------+ 2 2 4 Total 50.00 50.00 100.00
SAS统计应用基础(第二讲)共4讲
2.SELECT…WHEN语句 2.SELECT…WHEN语句
语法格式：
SELECT (表达式)； WHEN(数值1) 执行语句A； WHEN(数值2) 执行语句B； … OTHERWISE 执行语句Z； END；
语法格式：
SELECT； WHEN (条件1) 执行语句A； WHEN (条件2) 执行语句B； … OTHERWISE 执行语句Z； END；
Data temp; Input varx $ vary varz; Datalines4; 24;77 195 177 24;31 220 213 24;56 173 166 24;12 135 125 ;;;;
4. INFILE语句
主要功能：指定一个包含原始数据的外部文本文件，从而使得
数据步可以从这一文本文件读入数据块。
④在较长的程序段前后加上空行、注释语句等以突出分段。
2.1.4 SAS程序的运行
菜单方式：run →submit
SAS程
序的调 用方式
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
直接按F8键 单击工具栏“小人右跑” 按钮
注：如果选中某一段程序，然后运行，则系统只执行被选择部分。 该功能在调试程序时非常有用。
2.1.5 SAS程序中的注释
使长程序清晰易读的方法： 1.在相应程序段考虑使用空行分隔； 2.使用注释加以说明 SAS中的注释方式有两种格式： SAS中的注释方式有两种格式： 中的注释方式有两种格式
建议编写SAS程序遵循以下规则： 建议编写SAS程序遵循以下规则： SAS程序遵循以下规则
①除非特别长的语句，每个语句尽量只占一行。如必须要 占多行，从第二行起使用缩进格式以突出语句结构。 ②所有数据步和过程步均主动加上“run;”语句作为结束。 其 第一个语句和最后的RUN语句由第一列开始书写，其他 语句按程序的逻辑结构层次遵循缩进格式书写，以使得 程序结构更为清晰。 ③尽量只使用小写字母。
六西格玛的基本统计概念
六西格玛的基本统计概念1. 引言六西格玛（Six Sigma）是一种以统计学为基础的质量管理方法，旨在通过减少变异性和缺陷来提高组织的绩效。
在六西格玛中，基本统计概念是至关重要的，它们帮助我们理解和分析数据，从而作出准确的决策和改进。
2. 总体和样本在六西格玛中，我们经常关注两个重要的概念：总体（Population）和样本（Sample）。
总体是我们感兴趣的整个数据集，而样本是从总体中随机选择出来的一部分数据。
通过对样本进行统计分析，我们可以推断总体的特性。
中心趋势度量是衡量数据集中心位置的统计指标。
常见的中心趋势度量有均值（Mean）、中位数（Median）、众数（Mode）等。
•均值（Mean）：是一个数据集中所有观测值的总和除以观测数量。
均值能够反映数据集的总体分布情况。
•中位数（Median）：是将数据集按照大小排序后，处于中间位置的观测值。
中位数能够反映数据集的中心位置，相比于均值，中位数对异常值的影响较小。
•众数（Mode）：是数据集中出现频率最高的观测值。
众数常用于描述具有离散值的数据集。
选择合适的中心趋势度量，能够帮助我们更好地理解数据的集中程度和分布情况。
分散程度度量是衡量数据集中观测值的离散程度的统计指标。
常见的分散程度度量有方差（Variance）、标准差（Standard Deviation）和极差（Range）等。
•方差（Variance）：是数据集中每个观测值与均值之差的平方的平均值。
方差越大，数据集的观测值越分散。
•标准差（Standard Deviation）：是方差的正平方根。
标准差是最常用的分散程度度量，它能够告诉我们数据集观测值的平均偏离程度。
•极差（Range）：是数据集中最大观测值和最小观测值的差值。
极差能够提供数据集的范围大小。
通过分散程度度量，我们可以了解数据集观测值的离散程度，有助于判断数据的稳定性。
5. 正态分布和六西格玛原则正态分布（Normal Distribution）在六西格玛中起着重要的作用。
SAS统计分析基础
方差分析的步骤
建立数学模型、计算自由度、计算F值、构造检验统计量、做出决策。
回归分析
回归分析的概念 线性回归分析 非线性回归分析
回归分析的步骤
研究因变量与自变量之间的相关关系，通过建立数学模型预测 因变量的值。
因变量与自变量之间存在线性关系，通过线性方程描述这种关 系。
数据异常值处理
通过识别和删除异常值来提高数据质量和分析结果的准确性。
数据标准化
将数据转换为标准形式，以便更好地进行比较和分析。
数据编码与转换
将分类变量转换为数值型变量，或将数值型变量转换为更易于分析和解释的形式。
03
推理性统计分析
参数估计与假设检验
参数估计
使用样本数据估计总体参数，如均值、中位 数、比例等。
数据可视化
通过SAS的可视化工具，将复杂 的数据以直观的方式呈现，帮助 用户更好地理解数据。
预测模型与决策支持
预测模型
利用SAS的统计和机器学习算法，构建各种预测模型，如回归分析、时间序列分析等，用于预测未来的趋势和结 果。
决策支持
通过SAS的决策支持工具，将数据分析结果转化为可操作的建议和策略，帮助决策者做出更好的决策。
置信区间
根据样本数据计算总体参数的置信区间，用 于估计参数的准确性。
假设检验
通过样本数据对总体参数或分布形式进行检 验，判断假设是否成立。
假设检验的步骤
提出假设、构造检验统计量、确定临界值、 做出决策。
方差分析
方差分析的基本思想
将总变异分解为若干个来源，并比较不同来源 的贡献程度。
方差分析的适用条件
聚类分析
SAS过程及常用统计分析2
大白鼠肝脏中维生素A含量
配对号 正常饲料
1 3550
2 2000 2400
MEANS过程执行t检验
已知均值比较的t检验 例1 药厂制剂车间用自动装瓶机封装药液，在装瓶 机正常工作时，每瓶药液净重500克。某日随机抽 取了10瓶成品，称重为：504，498，487，496， 509，476，482，510，469，472.问此时装瓶机工 作是否正常？
MEANS过程执行t检验
UNIVARIATE过程常用的选项
Proc univariate语句的选项
– – – – NOPRINT 禁止统计报告在OUTPUT视窗中输出 PLOT 绘出茎叶图、箱式图和正态概率图 FREQ 产生频数和累积频数分布表 NORMAL 对变量进行正态性检验
UNIVARIATE过程
SAS中用关键字来指定所需要的统计量，事实 上结果输出中用的就是各种关键字，常用 的关键字有：
形状测量
偏度（SKewness）：描述测量量是否对称地分布 在中心的两侧。正（右）偏态，SK>0;负（左） 偏态SK<0 峰度（kurtosis）：反映单峰分布，K作为偏离正 态分布的尺度；K=0正态分布. 注意：一般用于大样本。 置信区间（LCL，UCL） 相关系数（correlation）：r
5. WEIGHT语句 统计计算中我们统称假设每条观测记录对频 数计算的贡献为 1，使用WEIGHT语句可 以定义每个观测值出现的频数为这个观测 对应的权重（权重不能为负）。 6. BY语句 对由BY变量定义的几组观测分别进行分析。 但要求先按BY变量排序。
sas freq过程
sas freq过程（原创版）目录1.SAS freq 过程概述2.SAS freq 过程的主要用途3.SAS freq 过程的基本语法4.SAS freq 过程的例子及解析5.SAS freq 过程的注意事项正文【1.SAS freq 过程概述】SAS freq 过程是 SAS（Statistical Analysis System，统计分析系统）中的一个过程，主要用于对数据进行频数分析。
频数分析是一种常用的统计方法，用于计算各变量在数据集中出现的次数，以了解数据的分布特征。
通过使用 SAS freq 过程，我们可以更方便地对数据进行频数分析，从而为后续的统计分析提供依据。
【2.SAS freq 过程的主要用途】SAS freq 过程的主要用途有以下几点：- 计算各变量的频数：对于分类变量，可以计算各类别的频数；对于数值变量，可以计算数据的频数分布。
- 计算累积频数：通过对频数进行累加，可以得到各变量的累积频数，从而了解数据的累积分布情况。
- 计算相对频数：通过将各变量的频数除以样本容量，可以得到相对频数，以便于比较不同变量之间的频数分布。
- 计算概率：根据相对频数，可以计算各变量取某个值的概率。
【3.SAS freq 过程的基本语法】SAS freq 过程的基本语法如下：```FREQ process;```在 FREQ 过程中，可以使用以下选项进行设置：- CLASS：指定要分析的分类变量；- VAR：指定要分析的数值变量；- OUTPUT：指定输出的频数表；- ACCUMULATE：计算累积频数；- RELATIVE：计算相对频数；- PROB：计算概率；等。
【4.SAS freq 过程的例子及解析】假设有一个数据集，包含性别（男、女）、年龄（18-24、25-34、35-44、45-54、55-64、65-74、75 岁以上）两个变量，我们希望了解各年龄段在男女性别中的频数分布情况。
可以使用以下 SAS freq 过程代码：```data example;input gender $ age;run;proc freq data=example;class gender;var age;output out=freq_output;run;```代码解释：- 首先，创建一个名为“example”的数据集，包含性别和年龄两个变量；- 然后，使用 FREQ 过程对数据进行频数分析，指定性别变量为分类变量，年龄变量为数值变量；- 最后，将分析结果输出到名为“freq_output”的频数表中。
SAS学习系列20 用PROC FREQ计算频数及卡方检验
20. 用PROC FREQ计算频数及卡方检验（一）卡方检验一、卡方分布k 个相互独立的标准正态分布变量的平方和服从自由度为k 的卡方分布。
二、卡方检验概述得到，主要应用于计数Karl Pearson卡方检验，由英国统计学家数据（定性变量中的无序分类变量）的分析，对于总体的分布不作任何假设，因此它属于非参数检验法。
又称期望频数）, f理论证明，实际观察频数（）与理论频数（f e0可表近似服从卡方分布，之差的平方再除以理论频数所得的统计量，示为：?22e0??）~n?（f e f越大，近似效果越好。
显然这是卡方检2)f(f?验的原始公式，其中当f oe相差越小，卡方值就越小；因f相差越大，卡方值就越大；f与与f eoe相差的程度。
与f此它能够用来表示f eo卡方检验的一般问题是要检验名义型变量的实际根据这个公式，观测频数和理论频数分布之间是否存在显著差异。
观察值相分类相互排斥，互不包容；②一般卡方检验要求：①，否则需要进行校正。
样本容量不宜太小，理论频数≥5互独立；③5，处理方法有四种：如果个别单元格的理论频数小于）单元格合并法；1（）增加样本数；（2 ）去除样本法；（3 ）使用校正公式。
（4 5当期望次数小于时，应该用校正公式计算卡方值：2).05f(f???e02??f e二、卡方检验的原理1. 卡方检验所检测的是样本观察频数与理论（或总体）频数的差异性；2. 理论或总体的分布状况，可用统计的期望值（理论值）来体现；3. 卡方的统计原理，是取观察频数与期望频数相比较。
当观察2?值为观察频数与期望频数越接近，0；频数与期望频数完全一致时，2?值越小；观察频数与期望频数差别越大，两者之间的差异越小，22??值大于某一个临界值，即两者之间的差异越大，值越大。
一旦可获得显著的统计结论。
4. 步骤：22: : ??≠H原假设H0; 备择假设= 0; 10根据数据计算卡方值、P值（右尾面积）；; 若P值>α，则接受H. H值≤α，则拒绝若P00三、卡方检验的应用1. 拟合优度检验检验单个多项分类名义型变量的各分类间的实际观测次数（根据样本数据得到的实计数）与理论次数（根据理论或经验得到的期望次数）之间是否一致、或者服从理论上的某种分布？这一类检验称为拟合性检验。
sas各过程笔记描述性统计线性回归logistic回归生存分析判别分析聚类分析主成分分析因子分析
第一部分：基本统计方法注：主要讲述过程：means(描述性统计)；freq(算频数表)；univariate(检验)；anova(方差分析)；ttest(检验)；glm(广义线性回归)；npar1way（非参,wilcox）一：计量资料的统计分析方法1.01均值+频数表+百分位数+正态检验、茎叶图、箱形图、正态概率图data ex2_1;input x@@;low=2.3;dis=0.3;z=x-mod(x-low,dis);cards;3.964.23 4.42 3.595.12 4.02 4.32 3.72 4.76 4.164.61 4.263.774.20 4.36 3.07 4.89 3.97 4.28 3.64 4.66 4.044.55 4.254.63 3.91 4.41 3.525.03 4.01 4.30 4.19 4.75 4.144.57 4.264.56 3.79 3.89 4.21 4.95 3.98 4.29 3.67 4.69 4.124.56 4.264.66 4.28 3.83 4.205.24 4.02 4.33 3.76 4.81 4.173.96 3.274.61 4.26 3.96 4.23 3.76 4.01 4.29 3.67 3.39 4.124.27 3.614.98 4.24 3.83 4.20 3.71 4.03 4.34 4.69 3.62 4.184.26 4.365.28 4.21 4.42 4.36 3.66 4.02 4.31 4.83 3.59 3.973.964.495.11 4.20 4.36 4.54 3.72 3.97 4.28 4.76 3.21 4.044.56 4.254.92 4.23 4.47 3.605.23 4.02 4.32 4.68 4.76 3.694.61 4.263.894.21 4.36 3.425.01 4.01 4.29 3.68 4.71 4.134.57 4.264.035.46 4.16 3.64 4.16 3.76;/*freq语句，算频数表*/proc freq;tables z;run;proc means data=ex2_1n mean std stderr clm;var x;run;data ex2_1;input x f@@;cards;3.07 23.27 33.47 93.67 143.87 224.07 304.27 214.47 154.67 104.87 65.07 45.27 2;run;proc means;freq f;var x;run;/*把freq f改成weight f就是把f当权重或频数来算，f则在0，1之间*//*计算x的95%的置信区间*/proc univariate data=ex2_1;var x;output out=pctpctlpre=ppctlpts=2.5 97.5;run;proc print data=pct;run;/*正态检验、茎叶图、箱形图、正态概率图*/proc univariate data=ex2_1normalplot;var x;run;/*Extreme Observation显示的值是最小的5个极值和最大的5个极值*/1.02几何均值data ex2_5;input x f@@;y=log10(x);cards;10 420 340 1080 10160 11320 15640 141280 2;proc means noprint;/*调用means过程，不显示结果*/var y;freq f;output out=b/*结果输出到数据集b中*/mean=logmean;/*把数据集b中均数的变量名mean改为logmean*/run;data c;/*新建数据集c*/set b;/*调用数据集b*/g=10**logmean;/*计算变量logmean的反对数，该值就是x的几何均数，将该值赋值给变量g*/ proc print data=c;var g;run;/*这个是计算平通平均数的值*/proc means data=ex2_5;var x;freq f;run;1.03已知均值和方差求置信区间-单样本+单样本与总体/*单样本*/data ex3_2;n=10;mean=166.95;std=3.64;t=tinv(0.975,n-1);pts=t*std/sqrt(n);lclm=mean-pts;uclm=mean+pts;proc print;var lclm uclm;run;/*单样本与总体均值*/data ex3_5;n=36;/*样本量*/s_m=130.83;/*样本均值*/std=25.74;/*样本标准差*/p_m=140;/*总体均值*/df=n-1;/*自由度*/t=(s_m-p_m)/(std/sqrt(n));p=(1-probt(abs(t),df))*2;/*根据t值计算p值*/run;proc print;var t p;run;1.06双样本均值相等检验+两组分开+两组一起算+两组样本量不同/*双样本分开算*/data ex3_4;n1=29;n2=32;m1=20.10;m2=16.89;s1=7.02;s2=8.46;ss1=s1**2*(n1-1);ss2=s2**2*(n2-1);sc2=(ss1+ss2)/(n1+n2-2);se=sqrt(sc2*(1/n1+1/n2));t=tinv(0.975,n1+n2-2);lclm=(m1-m2)-t*se;uclm=(m1-m2)+t*se;proc print;var t se lclm uclm;run;/*双样本相减后再算*//*用MEANS作配对资料两个样本均数比较的t检验*/data ex3_6;input x1 x2 @@;d=x1-x2;cards;0.840 0.5800.591 0.5090.674 0.5000.632 0.3160.687 0.3370.978 0.5170.750 0.4540.730 0.5121.200 0.9970.870 0.506;proc means t prt;var d;run;/*用UNIVARIATE过程作配对资料两样本均数比较的t检验*/ proc univariate data=ex3_6;var d;run;/*双样本两组样本量不同*/data ex3_7;input x@@;if _n_<21 then c=1;/*当观测数小于21时，变量c的值为1，表示试验组*/else c=2;/*其余变量c的值为2，表示对照组*/cards;-0.70 -5.60 2.00 2.80 0.70 3.50 4.00 5.80 7.10 -0.502.50 -1.60 1.703.00 0.404.50 4.60 2.50 6.00 -1.403.70 6.50 5.00 5.20 0.80 0.20 0.60 3.40 6.60 -1.106.00 3.80 2.00 1.60 2.00 2.20 1.20 3.10 1.70 -2.00;proc ttest;/*调用ttest过程*/var x;/*定义分析变量为x*/class c;/*定义分组变量为c*/run;1.08-1.13anova方差分析过程+一维分组+二维分组+三维分组/*只有一组分组因素*/data ex4_2;input x c @@;cards;3.53 1 2.42 2 2.86 3 0.89 44.59 1 3.36 2 2.28 3 1.06 44.34 1 4.32 2 2.39 3 1.08 42.66 1 2.34 2 2.28 3 1.27 43.59 1 2.68 2 2.48 3 1.63 43.13 1 2.95 2 2.28 3 1.89 43.30 1 2.36 2 3.48 3 1.31 44.04 1 2.56 2 2.42 3 2.51 43.53 1 2.52 2 2.41 3 1.88 43.56 1 2.27 2 2.66 3 1.41 43.85 1 2.98 2 3.29 3 3.19 44.07 1 3.72 2 2.70 3 1.92 41.37 12.65 2 2.66 3 0.94 43.93 1 2.22 2 3.68 3 2.11 42.33 1 2.90 2 2.65 3 2.81 42.98 1 1.98 2 2.66 3 1.98 44.00 1 2.63 2 2.32 3 1.74 43.55 1 2.86 2 2.61 3 2.16 42.64 1 2.93 23.64 3 3.37 42.56 1 2.17 2 2.58 3 2.97 43.50 1 2.72 2 3.65 3 1.69 43.25 1 1.56 2 3.21 3 1.19 42.96 13.11 2 2.23 3 2.17 44.30 1 1.81 2 2.32 3 2.28 43.52 1 1.77 2 2.68 3 1.72 43.93 1 2.80 2 3.04 3 2.47 44.19 1 3.57 2 2.81 3 1.02 42.96 1 2.97 23.02 3 2.52 44.16 1 4.02 2 1.97 3 2.10 42.59 1 2.31 2 1.68 33.71 4;proc anova;/*调用anova过程*/class c;/*定义分组变量为c*/model x=c;/*定义模型，分析g对x的影响*/means c/dunnett;/*用LSD法对多组均数过行两两比较*/means c/hovtest;/*作方差齐性检验，默认levene法，p值大于0.05，则认为是g组方差相等*/run;quit;/*有两组分组因素*/data ex4_4;input x a b@@;cards;0.82 1 10.65 2 10.51 3 10.73 1 20.54 2 20.23 3 20.43 1 30.34 2 30.28 3 30.41 1 40.21 2 40.31 3 40.68 1 50.43 2 50.24 3 5;proc anova;class a b;/*定义分组变量a和b*/model x=a b;/*定义模型，分析a和b对x影响*/means a/snk;/*用SNK法对变量a的多组均数进行两两比较*/run;quit;1.15嵌套设计资料的方差分析glm过程一级因素+二组因素/*嵌套设计资料的方差分析*/data ex11_6;input x a b @@;cards;82 1 184 1 191 1 288 1 285 1 383 1 365 2 461 2 462 2 559 2 556 2 660 2 671 3 767 3 775 3 878 3 885 3 989 3 9;proc glm;/*调用glm过程*/class a b;/*定义分组变量为a和b*/model x=a a(b);/*定义模型，以a为一组因素，b为二级因素*/run;quit;1.17重复测量资料的方差分析data ex12_2;input t1 t2 g@@;/*确定变量名称，t1和t2分别为两个时间点的分析变量，g为处理因素变量，b为区组变量*/cards;130 114 1124 110 1136 126 1128 116 1122 102 1118 100 1116 98 1138 122 1126 108 1124 106 1118 124 2132 122 2134 132 2114 96 2118 124 2128 118 2118 116 2132 122 2120 124 2134 128 2;proc glm;/*调用glm过程*/class g;/*定义分组变量g*/model t1 t2=g;/*定义模型，分析g对变量t1和t2的影响*/repeated time 2/*命名重复因子为time，有2个水平*/contrast(1)/*表示以第一时间点为对照点*//summary;/*考察不同时间点与对照时间点比较的结果*/run;quit;data ex12_3;input t0-t4 g@@;cards;120 108 112 120 117 1118 109 115 126 123 1119 112 119 124 118 1121 112 119 126 120 1127 121 127 133 126 1121 120 118 131 137 2122 121 119 129 133 2128 129 126 135 142 2117 115 111 123 131 2118 114 116 123 133 2131 119 118 135 129 3129 128 121 148 132 3123 123 120 143 136 3123 121 116 145 126 3125 124 118 142 130 3;proc glm;class g;model t0-t4=g;repeated time 5/*命名重复因子为time，有2个水平*/contrast(1);run;quit;二：计数资料的统计分析方法2.1四格表资料的卡方检验data ex7_1;input r c f@@;/*确定变量名称，r为行变量，c为列变量，f为频数变量*/ cards;1 1 991 2 52 1 752 2 21;proc freq;/*调用freq过程*/weight f;/*定义f为频数变量*/tables r*c/*作r*c的列联表*//chisq/*对列联表作卡方检验*/expected;/*输出每个格的理论频数*/run;2.5阳性事件发生的概率（二项分布）data ex6_1;do x=6 to 8;/*建立循环，变量x从6到8*/p1=probbnml(0.7,10,x);/*计算二项分布随机变量不大于x的概率*/p2=probbnml(0.7,10,x-1);/*计算二项分布随机变量不大于x-1的概率*/p=p1-p2;*/计算出现x的概率*/output;/*结果输出*/end;proc print;var x p;run;2.6正态分布法计算总体率的可信区间data ex6_3;n=100;x=55;p=x/n;sp=sqrt(p*(1-p)/n);u=probit(0.975);usp=u*sp;lclm=p-usp;uclm=p+usp;proc print;var n p sp lclm uclm;run;2.7样本率与总体率的比较（直接法——单侧检验）data ex6_4;d=probbnml(0.55,10,8);p=1-d;proc print;var p;run;2.8样本率与总体率的比较（直接法——双侧检验）data ex6_5;p01=probbnml(0.6,10,9);p02=probbnml(0.6,10,8);p0=p01-p02;/*计算出现9的概率*/do i=0to10;/*建立循环，变量i从0到10*/p11=probbnml(0.6,10,i);p12=probbnml(0.6,10,i-1);p1=p11-p12;/*计算出现i的概率*/if i=0then p1=p11; /*定义出现0的概率*/if p1<=p0 then output; /*如果出现i的概率小于出现9的概率，则保留在数据集中*/ end;proc means sum;var p1;run;2.9两个样本率比较的z检验data ex6_7;n1=120;n2=110;x1=36;x2=22;p1=x1/n1;p2=x2/n2;pc=(x1+x2)/(n1+n2);/*计算合并发生率*/sp=sqrt(pc*(1-pc)*(1/n1+1/n2));/*计算两个率相差的标准误差*/u=(p1-p2)/sp;/*计算u值*/p=(1-probnorm(abs(u)))*2;/*计算p值*/format u p 5.4;/*输出格式为小数点后保留4位*/proc print;var pc sp u p;run;2.10．Poisson分布的样本均数与总体均数比较（直接法）data ex6_12;n=120;/*确定样本例数*/pai=0.008; /*确定总体率*/lam=n*pai; /*计算总体均数lamda*/x=4; /*确定实际发生数*/p=1-poisson(lam,x-1);/*计算实际发生数所对应的概率*/proc print;var lam p;run;2.11 Poisson分布的样本均数与总体均数比较（正态近似法）data ex6_12;n=25000;/*样本量*/x=123; /*样本均数*/pi=0.003; /*确定总体率*/lam=n*pi; /*计算总体均数*/u=(x-lam)/sqrt(lam*(1-pi)); /*计算u值*/p=1-probnorm(abs(u)); /*计算u值所对应的p值*/proc print;var lam u p;run;2.14负二项分布的参数估计data ex6_16;input x f@@;cards;0 301 142 83 44 25 06 2;proc univariate;var x;freq f;output out=mv2var=v;run;data k;set mv2;k=mu**2/(v-mu);proc print;var mu k;run;三、非参数统计方法3.2单个样本中位数和总体中位数比较data ex8_2;input x1@@;median=45.30;/*假设中位数为45.30*/d=x1-median; /*计算x1和假设中位数的差值*/cards;44.21 45.30 46.39 49.47 51.05 53.1653.26 54.37 57.16 67.37 71.05 87.37;proc univariate; /*调用univariate过程度*/var d;run;proc means median; /*调用means过程计算x1实际的中位数*/var x1;run;3.3两个独立样本比较的Wilcoxon秩和检验(R对应函数wilcox.test())data ex8_3;input x c @@;/*确定变量名称，x、c分别为分析变量和分组变量(类别多于两类一样的写法)*/2.78 13.23 14.20 14.87 15.12 16.21 17.18 18.05 18.56 19.60 13.23 23.50 24.04 24.15 24.28 24.34 24.47 24.64 24.75 24.82 24.95 25.10 2;proc npar1way wilcoxon;/*调用npar1way过程，进行wilcoxon分析*/var x;/*定义分析变量为x*/class c;/*定义分组变量为c*/run;3.4等级资料的两样本比较data ex8_4;input c g f@@;/*确定变量名称，f为频数，c为分类，g为要分析的变量（分类多种类似）*/ cards;1 1 11 2 81 3 161 4 101 5 42 1 22 2 232 3 112 5 0;proc npar1way wilcoxon;/*调用npar1way过程，进行wilcoxon分析*/freq f;/*确定频数变量为f*/var g;/*定义分析变量g*/class c;/*定义分组变量c*/run;第二部分：多元统计分析方法注：主要讲述过程:reg(回归)，corr(相关分析)，nlin(对数曲线回归)，logistic(逻辑回归)，phreg(条件logistic回归分析+cox回归)，life test(生存分析)，discrim(判别分析)，stepdisc(逐步回归)，cluster(聚类)，varclus(指标聚类)，princomp(主成分分析)，factor(因子分析)，cancorr(典型相关分析)一：回归和相关分析1.1两个变量的直线回归分析data ex9_1;input x y;/*确定变量名称*/cards;13 3.5411 3.019 3.096 2.488 2.5610 3.3612 3.187 2.65;proc reg;/*调用reg过程*/model y=x;/*定义模型，以y为应变量，以x为自变量*//*在model语句后面加上选项，得到一些有用的统计量，常用的有：stb（输出标准化偏回归系数）、p（输出每个观测的实际值、预测值和残差）、cli（输出每个观测预测值均数的双侧95%置信区间）、clm（输出每个观测预测值的双侧95%置信范围）*//*例如：model y=x /stb p cli */plot y*x;/*画出散点图*/run;1.2两个变量的直线相关分析data ex9_5;input x y;cards;43 217.2274 316.1851 231.1158 220.9650 254.7065 293.8454 263.2857 271.7367 263.4669 276.5380 341.1548 261.0038 213.2085 315.1254 252.08;proc corr;/*若要求作spearman相关分析，则可以写成proc corr spearman */ var x y;run;/*得到一个相关系数矩阵*/1.4加权直线加回data ex9_9;input x y;w=1/(x*x); /*设置权重变量w*/cards;0.11 4.000.12 5.100.21 9.500.30 9.000.34 17.200.44 14.000.56 18.900.60 29.400.69 22.100.80 41.50;proc reg;weight w;/*定义权重变量w*/model y=x;/*定义模型，以y为因变量，以x为自变量*/run;1.5两个直线回归系数的比较data ex9_12;input x y c@@;cards;13 3.54 111 3.01 19 3.09 16 2.48 18 2.56 110 3.36 112 3.18 17 2.65 110 3.01 29 2.83 211 2.92 212 3.09 215 3.98 216 3.89 28 2.21 27 2.39 210 2.74 215 3.36 2;proc glm;class c;model y=x c x*c;/*定义模型，分析x、c以及x和c的交互作用对y的影响，即判断两总体直线回归系数是否相同*/run;proc glm;class c;model y=x c;/*上一步已排除协变量的影响，然后再分析两分析变量是否来自同一总体*/run;1.6两个变量的对数曲线回归data ex9_13;input x y;cards;0.005 34.110.050 57.990.500 94.495.000 128.5025.000 169.98;proc nlin;/*调用nlin过程*/parms a=0 b=0; /*定义初始值*/model y=a+b*log10(x); /*定义对数模型，以y为因变以量，x为自变量*/ run;1.7两个变量的指数曲线回归分析data ex9_14;input x y;cards;2 545 507 4510 3714 3519 2526 2031 1634 1838 1345 852 1153 860 465 6;proc nlin;parms a=4 b=0.03;/*定义初始值*/model y=exp(a+b*x);/*定义指数模型，以y为因变量，x为自变量*/run;1.8多元回归data ex15_1;input x1-x4 y@@;/*确定变量名称，x1，x2，x3，x4分别为自变量，y为应变量*/ cards;5.68 1.90 4.53 8.20 11.203.79 1.64 7.32 6.90 8.806.02 3.56 6.95 10.80 12.304.85 1.075.88 8.30 11.604.60 2.32 4.05 7.50 13.406.05 0.64 1.42 13.60 18.304.90 8.50 12.60 8.50 11.107.08 3.00 6.75 11.50 12.103.85 2.11 16.28 7.90 9.604.65 0.63 6.59 7.10 8.404.59 1.97 3.61 8.70 9.304.29 1.97 6.61 7.80 10.607.97 1.93 7.57 9.90 8.406.19 1.18 1.42 6.90 9.606.13 2.06 10.35 10.50 10.905.71 1.78 8.53 8.00 10.106.40 2.40 4.53 10.30 14.806.06 3.67 12.797.10 9.105.09 1.03 2.53 8.90 10.806.13 1.71 5.28 9.90 10.205.78 3.36 2.96 8.00 13.605.43 1.13 4.31 11.30 14.906.50 6.21 3.47 12.30 16.007.98 7.92 3.37 9.80 13.2011.54 10.89 1.20 10.50 20.005.84 0.92 8.616.40 13.303.84 1.20 6.45 9.60 10.40;proc reg;model y=x1-x4;/*也可以写成model y=x1 x2 x3 x4;*/run;1.9逐步回归data ex12_2;input x1-x4 y@@;cards;5.68 1.90 4.53 8.20 11.203.79 1.64 7.32 6.90 8.806.02 3.56 6.95 10.80 12.304.85 1.075.88 8.30 11.604.60 2.32 4.05 7.50 13.406.05 0.64 1.42 13.60 18.304.90 8.50 12.60 8.50 11.107.08 3.00 6.75 11.50 12.103.85 2.11 16.28 7.90 9.604.65 0.63 6.59 7.10 8.404.59 1.97 3.61 8.70 9.304.29 1.97 6.61 7.80 10.607.97 1.93 7.57 9.90 8.406.19 1.18 1.42 6.90 9.606.13 2.06 10.35 10.50 10.905.71 1.78 8.53 8.00 10.106.40 2.40 4.53 10.30 14.806.06 3.67 12.797.10 9.105.09 1.03 2.53 8.90 10.806.13 1.71 5.28 9.90 10.205.78 3.36 2.96 8.00 13.605.43 1.13 4.31 11.30 14.906.50 6.21 3.47 12.30 16.007.98 7.92 3.37 9.80 13.2011.54 10.89 1.20 10.50 20.005.84 0.92 8.616.40 13.303.84 1.20 6.45 9.60 10.40;proc reg;model y=x1-x4/selection=stepwise/*定义模型，以y因变量，x1-x4为变量进行多元回归分析*/ sle=0.10/*定义入先变量的界值*/sls=0.10;/*定义剔除变量的界值*/run;三：logistic回归3.1 两个变量logistic回归分析data ex16_1;input y x1 x2 f@@;/*确定变量名称，y为发病情况，x1为吸烟情况，x2为饮酒情况，f为发生频数*/cards;1 0 0 631 0 1 631 1 0 441 1 1 2650 0 0 1360 0 1 1070 1 0 570 1 1 151;proc logistic;/*调用logistic过程*/freq f;/*定义频数变量f*/model y=x1 x2;/*定义模型，以y为因变量，x1和x2为自变量*/run;3.2 1:M配对资料的条件logistic回归分析data ex16_3;input i y x1-x6 @@;/*确定变量名称，i为区组变量，y为病人情况，1为病例，0为对照，x1-x6为危险因素*/t=2-y;/*定义时间变量*/cards;1 1 3 5 1 1 1 01 0 1 1 1 3 3 01 0 1 1 1 3 3 02 1 13 1 1 3 02 0 1 1 13 2 02 0 1 2 13 2 03 1 14 1 3 2 03 0 1 5 1 3 2 03 0 14 1 3 2 04 1 1 4 1 2 1 14 0 2 1 1 3 2 05 1 2 4 2 3 2 0 5 0 1 2 1 3 3 05 0 2 3 1 3 2 06 1 1 3 1 3 2 1 6 0 1 2 1 3 2 06 0 1 3 2 3 3 07 1 2 1 1 3 2 1 7 0 1 1 1 3 3 07 0 1 1 1 3 3 08 1 1 2 3 2 2 0 8 0 1 5 1 3 2 08 0 1 2 1 3 1 09 1 3 4 3 3 2 0 9 0 1 1 1 3 3 09 0 1 4 1 3 1 010 1 1 4 1 3 3 1 10 0 1 4 1 3 3 010 0 1 2 1 3 1 011 1 3 4 1 3 2 0 11 0 3 4 1 3 1 011 0 1 5 1 3 1 012 1 1 4 3 3 3 0 12 0 1 5 1 3 2 012 0 1 5 1 3 3 013 1 1 4 1 3 2 0 13 0 1 1 1 3 1 013 0 1 1 1 3 2 014 1 1 3 1 3 2 1 14 0 1 1 1 3 1 014 0 1 2 1 3 3 015 1 1 4 1 3 2 0 15 0 1 5 1 3 3 015 0 1 5 1 3 3 016 1 1 4 2 3 1 0 16 0 2 1 1 3 3 016 0 1 1 3 3 2 017 1 2 3 1 3 2 0 17 0 1 1 2 3 2 017 0 1 2 1 3 2 018 1 1 4 1 3 2 0 18 0 1 1 1 2 1 0 18 0 1 2 1 3 2 019 0 1 1 1 2 1 019 0 2 2 2 3 1 020 1 1 4 2 3 2 120 0 1 5 1 3 3 020 0 1 4 1 3 2 021 1 1 5 1 2 1 021 0 1 4 1 3 2 021 0 1 2 1 3 2 122 1 1 2 2 3 1 022 0 1 2 1 3 2 022 0 1 1 1 3 3 023 1 1 3 1 2 2 023 0 1 1 1 3 1 123 0 1 1 2 3 2 124 1 1 2 2 3 2 124 0 1 1 1 3 2 024 0 1 1 2 3 2 025 1 1 4 1 1 1 125 0 1 1 1 3 2 025 0 1 1 1 3 3 0;proc phreg;/*调用phreg过程*/model t*y(0)=x1-x6/*定义模型，以t为时间变量，y为截尾变量，x1-x6为自变量*//selection=stepwise/*选择逐步回归方法筛选变量*/sle=0.1sls=0.1/*入选和剔除的界值均为0.1*/ties=discrete;/*用离散logistic模型替代比例危险模型*/strata i;/*定义区组变量*/run;2.3 应变量为多分类资料的logistic回归data ex16_5;input x1 x2 y f;/*x1是两个社区，x2是性别，Y是获取健康知识途径（传统大众媒介=1，网络=2，社区宣传=3，f为频数）*/cards;0 0 1 200 0 2 350 0 3 260 1 1 100 1 2 270 1 3 571 0 1 421 02 171 1 1 161 12 121 1 3 26;proc logistic;freq f;/*定义频数变量为f*/model y(ref='3')/*定义模型，以y为因变量，ref语句指时参照的类别为“社区宣传”，最后得到结果均为与“社区宣传”相对应*/=x1 x2/*定义x1和x2为自变量*//link=glogit;/*指定多分类应变量回归模型*/run;四：生存分析4.1乘积极限法估计生存率，例17-2甲、乙两种手术方法的生存率估计data ex17_2;input t d@@;/*确定变量名称，t为时间变量，d为截尾变量*/cards;1 13 15 15 15 16 16 16 17 18 110 110 114 017 119 020 022 026 034 134 044 159 1;proc lifetest;/*调用lifetest过程*/time t*d(0);/*定义模型，以t为时间变量，d为截尾变量，变量值为0表示截尾数据*/ run;4.2寿命表法估计生存率data ex17_3;input t d f@@;cards;0 0 00 1 4561 0 391 1 2262 0 222 1 1523 0 233 1 1714 0 244 1 1355 0 1075 1 1256 0 1336 1 837 0 1027 1 748 0 688 1 519 0 649 1 4210 0 4510 1 4311 0 5311 1 3412 0 3312 1 1813 0 2714 0 3314 1 615 0 2015 1 0;proc lifetest method=life/*调用lifetest过程，指定用寿命表法估计生存率*/ width=1;/*表示每间隔1估计生存率*/freq f;/*表示以f为频数变量*/time t*d(0);/*定义模型，以t为时间变量，d为截尾变量，变量值为0表示截尾数据*/ run;4.3生存曲线比较的log-rank检验及制作生存曲线data ex17_4;input t d g @@;cards;1 1 13 1 15 1 15 1 15 1 16 1 16 1 16 1 17 1 18 1 110 1 110 1 114 0 117 1 119 0 120 0 122 0 126 0 131 0 134 1 134 0 144 1 159 1 11 1 21 1 22 1 23 1 23 1 24 1 24 1 24 1 26 1 26 1 28 1 29 1 29 1 210 1 211 1 212 1 213 1 215 1 217 1 218 1 2;proc lifetest plot=(s);/*调用lifetest过程并做生存曲线图*/ time t*d(0);strata g;/*定义变量g为分组变量*/run;4.4.cox回归分析data ex17_5;input x1-x6 t y @@;cards;54 0 0 1 1 0 52 057 0 1 0 0 0 51 058 0 0 0 1 1 35 143 1 1 1 1 0 103 048 0 1 0 0 0 7 140 0 1 0 0 0 60 044 0 1 0 0 0 58 036 0 0 0 1 1 29 139 1 1 1 0 1 70 042 0 1 0 0 1 67 042 0 1 0 0 0 66 042 1 0 1 1 0 87 051 1 1 1 0 0 85 049 1 1 1 0 1 76 0 52 1 1 1 0 1 74 0 48 1 1 1 0 0 63 0 54 1 0 1 1 1 101 0 38 0 1 0 0 0 100 0 40 1 1 1 0 1 66 1 38 0 0 0 1 0 93 0 19 0 0 0 1 0 24 1 67 1 0 1 1 0 93 0 37 0 0 1 1 0 90 0 43 1 0 0 1 0 15 149 0 0 0 1 0 3 150 1 1 1 1 1 87 0 53 1 1 1 0 0 120 0 32 1 1 1 0 0 120 0 46 0 1 0 0 1 120 043 1 0 1 1 0 120 044 1 0 1 1 0 120 0 62 0 0 0 1 0 120 0 40 1 1 1 0 1 40 1 50 1 0 0 1 0 26 1 33 1 1 0 0 0 120 0 57 1 1 1 0 0 120 0 48 1 0 0 1 0 120 0 28 0 0 0 1 0 3 1 54 1 0 1 1 0 120 1 35 0 1 0 1 1 7 1 47 0 0 0 1 0 18 1 49 1 0 1 1 0 120 0 43 0 1 0 0 0 120 0 48 1 1 0 0 0 15 1 44 0 0 0 1 0 4 1 60 1 1 1 0 0 120 0 40 0 0 0 1 0 16 1 32 0 1 0 0 1 24 1 44 0 0 0 1 1 19 1 48 1 0 0 1 0 120 0 72 0 1 0 1 0 24 1 42 0 0 0 1 0 2 1 63 1 0 1 1 0 120 0 55 0 1 1 0 0 12 1 39 0 0 0 1 0 5 1 44 0 0 0 1 0 120 074 0 0 0 1 1 7 161 0 1 0 1 0 40 145 1 0 1 1 0 108 038 0 1 0 0 0 24 162 0 0 0 1 0 16 1;proc phreg;model t*y(1)=x1-x6/*定义模型，以t为时间变量，y为截尾变量，变量值1表示截尾数据，x1-x6为危险因素*//selection=stepwisesle=0.05sls=0.05;run;五：判别和聚类分析5.1判别分析data ex18_4;input x1-x4 g; /*确定变量名称，x1-x4为用于进行判别分析的指标，g为分组变量*/ cards;6.0 -11.5 19 90 1-11.0 -18.5 25 -36 390.2 -17.0 17 3 2-4.0 -15.0 13 54 10.0 -14.0 20 35 20.5 -11.5 19 37 3-10.0 -19.0 21 -42 30.0 -23.0 5 -35 120.0 -22.0 8 -20 3-100.0 -21.4 7 -15 1-100.0 -21.5 15 -40 213.0 -17.2 18 2 2-5.0 -18.5 15 18 110.0 -18.0 14 50 1-8.0 -14.0 16 56 10.6 -13.0 26 21 3-40.0 -20.0 22 -50 3;proc discrim;class g;/*定义分组变量为g*/var x1-x4;/*定义用于分析的指标变量为x1-x4*/run;(结果横向是真实值，竖向的预测值)5.2逐步判别分析data ex18_5;input x1-x4 g;cards;6.0 -11.5 19 90 1-11.0 -18.5 25 -36 390.2 -17.0 17 3 2-4.0 -15.0 13 54 10.0 -14.0 20 35 20.5 -11.5 19 37 3-10.0 -19.0 21 -42 30.0 -23.0 5 -35 120.0 -22.0 8 -20 3-100.0 -21.4 7 -15 1-100.0 -21.5 15 -40 213.0 -17.2 18 2 2-5.0 -18.5 15 18 110.0 -18.0 14 50 1-8.0 -14.0 16 56 10.6 -13.0 26 21 3-40.0 -20.0 22 -50 3;proc stepdisc /*调用stepdisc过程*/slentry=0.2/*确定入选标准为0.2*/slstay=0.3;/*确定剔除标准为0.3*/class g;/*定义分组变量为g*/var x1-x4;/*定义用于分析的指标变量为x1-x4*/run;（筛选出变量后，调用discrim过程对筛选出的变量作判别分析，即先做5.2再做5.1）5.3作样品聚类和指标聚类data ex19_3;input x1-x9;cards;46 25 5 2138 1.68 0.35 8.11 4 4 35 12 20 3510 2.76 1.43 6.84 3 3 52 25 20 2784 2.19 0.54 4.11 3 3 32 7 20 2451 1.93 0.47 11.45 9 6 38 22 0 3247 2.56 0.80 11.68 5 5 51 31 30 3710 2.92 0.37 11.60 2 2 40 9 10 3194 2.51 0.40 11.40 5 5 34 17 20 4658 3.67 0.46 11.35 3 3 50 29 0 5019 3.95 0.47 13.45 10 8 42 20 20 7482 5.89 0.12 13.11 0 0 57 30 15 3800 2.99 0.19 10.76 2 236 15 20 2478 1.95 0.25 10.00 0 037 12 0 3827 3.01 0.82 10.50 4 4 52 32 0 2984 2.35 0.16 11.15 3 3 52 32 10 3749 2.95 0.72 11.45 11 10 42 27 30 4941 3.89 0.73 13.80 7 6 44 27 20 3948 3.11 0.33 13.65 16 14 40 21 5 3360 2.64 0.37 11.40 0 0 38 21 5 2936 2.31 0.69 11.40 1 1 44 27 20 6851 5.39 0.99 12.28 7 6 43 27 0 3926 3.09 0.47 11.95 0 0 26 10 3 4381 3.45 0.52 11.80 7 5 37 18 20 7142 5.62 0.85 11.81 5 5 28 9 20 2612 2.06 0.37 11.65 1 1 25 9 30 2638 2.08 0.78 12.25 1 1 34 14 20 4322 3.40 0.41 15.00 5 5 50 32 20 2862 2.25 0.69 8.80 2 2;proc cluster/*调用cluster过程*/method=average;/*采用类平均法进行聚类*/var x1-x9;/*定义用于分析的指标变量x1-x9*/run;proc treegraphics haxis=axis1 horizontal;/*调用tree过程输出聚类图，并将图横向输出*/ run;/*对各个指标聚类，即对9个变量聚类*/proc varclus;/*调用varclus过程*/var x1-x9;/*定义用于分析的指标变量x1-x9*/run;六、主成分分析和因子分析6.1主成分分析data ex20_1;input x1-x6;cards;92 77 80 95 99 12697 75 77 80 95 12595 80 70 78 89 12075 75 73 88 98 11092 68 72 79 88 11390 85 80 70 78 10372 93 75 77 80 10088 70 76 72 81 10264 70 69 85 93 10570 73 70 87 84 10078 69 75 73 89 9778 72 71 68 75 9675 64 63 76 73 9284 66 77 55 65 7670 64 51 60 67 8858 72 75 62 52 7582 73 40 50 48 6145 65 42 47 43 60;proc princomp;/*调用princomp过程，对6个变量做主成分分析，结果包括主成分累积贡献率，特征向量矩阵*/run;6.2因子分析data ex20_2;input x1-x9;cards;4.34 389 99.06 1.23 25.46 93.15 3.56 97.51 61.663.45 271 88.28 0.85 23.55 94.31 2.44 97.94 73.334.38 385 103.97 1.21 26.54 92.53 4.02 98.484.18 377 99.48 1.19 26.89 93.86 2.92 99.41 63.164.32 378 102.01 1.19 27.63 93.18 1.99 99.71 80.004.13 349 97.55 1.10 27.34 90.63 4.38 99.03 63.164.57 361 91.66 1.14 24.89 90.60 2.73 99.69 73.534.31 209 62.18 0.52 31.74 91.67 3.65 99.48 61.114.06 425 83.27 0.93 26.56 93.81 3.09 99.48 70.734.43 458 92.39 0.95 24.26 91.12 4.21 99.76 79.074.13 496 95.43 1.03 28.75 93.43 3.50 99.10 80.494.10 514 92.99 1.07 26.31 93.24 4.22 100.00 78.954.11 490 80.90 0.97 26.90 93.68 4.97 99.77 80.533.53 344 79.66 0.68 31.87 94.77 3.59 100.00 81.974.16 508 90.98 1.01 29.43 95.75 2.77 98.72 62.864.17 545 92.98 1.08 26.92 94.89 3.14 99.41 82.354.16 507 95.10 1.01 25.82 94.41 2.80 99.35 60.614.86 540 93.17 1.07 27.59 93.47 2.77 99.80 70.215.06 552 84.38 1.10 27.56 95.15 3.10 98.63 69.234.03 453 72.69 0.90 26.03 91.94 4.50 99.05 60.424.15 529 86.53 1.05 22.40 91.52 3.84 98.58 68.423.94 515 91.01 1.02 25.44 94.88 2.56 99.36 73.914.12 552 89.14 1.10 25.70 92.65 3.87 95.52 66.674.42 597 90.18 1.18 26.94 93.03 3.76 99.28 73.813.05 437 78.81 0.87 23.05 94.46 4.03 96.223.94 477 87.34 0.95 26.78 91.784.57 94.28 87.344.14 638 88.57 1.27 26.53 95.16 1.67 94.50 91.673.87 583 89.82 1.16 22.66 93.43 3.55 94.49 89.074.08 552 90.19 1.10 22.53 90.36 3.47 97.88 87.144.14 551 90.81 1.09 23.06 91.65 2.47 97.72 87.134.04 574 81.36 1.14 26.65 93.74 1.61 98.20 93.023.93 515 76.87 1.02 23.88 93.82 3.09 95.46 88.373.90 555 80.58 1.10 23.08 94.38 2.06 96.82 91.793.62 554 87.21 1.10 22.50 92.43 3.22 97.16 87.773.75 586 90.31 1.12 23.73 92.47 2.07 97.74 93.893.77 627 86.47 1.24 23.22 91.17 3.40 98.98 89.80;proc factor/*调用factor过程*/n=4;/*确定因子数为4,如果不写就默认为3*/run;proc factorn=4rotate=quartimax;/*因子旋转的方法为四次方最大正交旋转*/run;七、典型相关分析data ex21_1;input x1-x4 y1-y4;cards;1210 120.1 23.8 61.0 10.2 66.3 2.01 2.731210 120.7 23.4 59.8 11.3 67.6 1.92 2.711040 121.2 22.9 59.0 10.1 66.5 1.92 2.601620 121.5 24.6 59.5 9.5 67.8 1.95 2.641690 122.5 24.4 60.7 11.0 69.2 2.08 2.641150 122.7 27.2 64.5 10.5 69.1 2.19 2.841460 123.3 24.9 58.4 10.5 69.0 2.01 2.72 1190 123.4 21.8 59.0 10.6 67.4 1.90 2.71 1840 123.9 23.5 60.2 9.6 67.1 2.00 2.84 1250 124.5 25.2 63.0 11.2 67.8 2.05 2.78 1480 124.8 22.3 58.1 10.7 67.9 2.05 2.73 1310 124.9 22.0 58.0 10.5 67.8 1.98 2.68 1660 125.3 24.7 60.0 10.8 69.3 1.95 2.80 1580 125.6 22.8 59.0 9.4 69.1 2.00 2.65 1460 125.8 25.7 61.0 10.2 69.6 1.95 2.70 1240 126.0 30.2 68.0 9.2 67.1 2.14 2.88 1100 126.2 25.2 60.5 9.8 68.4 1.98 2.72 1250 126.8 23.6 58.5 10.2 67.5 1.94 2.74 1270 127.1 23.0 57.7 10.8 69.8 1.90 2.78 1300 127.6 24.3 59.0 10.3 67.9 1.93 2.84 1350 127.7 24.1 60.0 11.0 69.7 2.03 2.77 1250 128.3 21.6 55.5 10.4 68.5 1.83 2.70 1720 128.5 27.1 62.0 11.4 71.2 2.03 2.75 1480 128.5 22.6 57.4 10.0 67.3 2.04 2.83 1380 129.4 24.9 60.5 11.5 69.8 2.04 2.76 1170 129.0 26.7 63.7 9.6 67.4 2.13 2.98 1640 129.8 26.1 62.0 9.8 71.0 2.00 2.84 1640 131.6 28.7 62.8 9.7 70.7 1.89 2.89 1150 130.2 25.0 58.6 10.5 71.8 1.96 2.78 1430 130.5 26.1 60.7 10.8 68.6 2.05 2.77 1150 130.6 23.4 54.4 11.8 69.2 1.96 2.78 1150 131.4 25.5 63.2 10.2 70.4 2.05 2.84 1320 131.6 25.6 58.9 10.9 70.2 2.06 2.86 1360 131.7 27.4 62.0 10.9 73.5 1.99 2.70 1460 132.0 26.3 61.5 11.1 71.2 2.17 2.13 1380 132.2 25.7 61.4 10.1 70.1 1.96 2.83 1300 132.5 24.5 57.0 10.8 71.8 2.02 2.84 1220 132.7 27.0 61.3 10.1 72.2 2.08 2.80 1320 132.9 25.2 60.5 11.2 73.1 2.01 2.73 1910 133.1 30.1 67.0 9.0 87.1 2.15 2.97 1800 133.5 26.5 62.5 9.8 71.7 2.07 2.82 1560 133.6 24.8 58.5 10.3 72.2 1.93 2.79 1840 134.0 26.0 60.5 10.4 73.0 1.98 2.74 1470 134.3 28.2 62.0 11.3 87.2 2.66 4.03 1590 134.4 25.5 60.7 9.6 69.9 1.99 2.81 1430 134.1 26.6 63.0 11.2 72.2 2.06 2.90 1760 134.6 32.5 66.0 9.9 87.4 2.61 2.98 1470 135.3 27.9 61.8 10.1 73.3 2.20 2.78 1580 135.6 28.1 65.8 9.8 73.1 2.05 2.891840 137.1 27.6 62.8 9.5 72.4 2.11 2.91 1810 137.4 28.3 62.5 9.4 74.2 2.06 3.00 1850 138.1 29.5 62.4 9.7 72.3 2.12 4.02 2120 140.0 34.9 68.8 9.5 87.9 2.74 4.15 1760 140.7 32.0 64.4 10.2 74.0 2.17 4.05 1800 141.0 32.5 63.8 9.5 88.2 2.65 4.08 1260 141.7 29.1 65.0 9.7 88.2 2.68 2.90 1860 142.4 19.3 70.0 10.1 89.6 2.71 4.06 1800 144.7 27.0 58.3 10.8 74.8 2.10 2.82 1470 136.8 26.3 61.4 10.0 72.2 2.07 2.93 1260 121.1 22.9 59.0 10.6 66.3 2.05 2.76 1570 132.7 25.3 58.6 11.5 73.6 2.16 2.78 1290 125.0 25.7 60.5 10.1 68.8 2.00 2.69 1580 133.2 27.3 60.7 9.6 71.7 2.11 2.85 1690 132.8 28.6 64.7 9.6 72.9 2.19 4.08 1670 131.6 25.4 59.7 10.6 69.8 2.14 2.76 1300 133.1 25.9 58.0 10.1 69.7 2.12 2.83 1610 134.0 25.8 59.6 9.4 70.8 2.10 2.88 1580 134.3 26.3 61.2 10.2 72.2 2.14 2.84 1570 129.1 27.7 62.2 11.1 72.9 2.09 2.93 1660 140.1 32.1 67.0 9.3 87.1 2.15 4.03 1040 132.6 27.9 62.0 10.3 72.5 2.08 2.81 1290 128.3 23.6 58.5 9.3 69.0 1.97 2.76 1980 145.8 34.5 68.0 9.8 89.7 2.68 4.25 1210 133.3 25.6 61.5 9.9 71.0 2.11 2.82 1300 134.3 25.6 61.0 10.5 73.2 2.02 2.83 1310 138.1 27.8 61.2 9.9 73.5 2.09 2.78 1590 135.6 25.9 59.6 9.6 72.8 2.10 2.91 1270 128.3 24.1 58.5 10.3 69.2 1.92 2.77 1310 129.7 24.7 61.7 10.1 69.4 2.03 2.80 2280 143.6 37.6 70.0 9.7 88.8 2.17 4.18 1580 136.6 32.3 67.2 10.3 87.1 2.66 4.04 2370 147.4 38.8 73.0 10.8 90.7 2.82 4.38 ;proc cancorr;/*调用cancorr过程*/var x1-x4;/*定义一组变组变量*/with y1-y3;/*定义另一组变量*/run;。
FREQ过程
FREQ过程产生一维到n维频数表和交叉(列联) 表。
对于二维表PROC FREQ 计算检验和属性的度量。
对于n维表PROC FREQ 做分层分析、计算层内统计量, 交叉、分层、频数和统计量同样能输出到SAS数据集。
PROC FREQ能计算一维频数表相等比率、特殊比率或二项式比率统计量检验。
PROC FREQ 能计算任何分层变量列联表在两个分类变量调整之间关系检验的各种统计量。
PROC FREQ 自动显示输出在报告中，并且也能存输出在SAS 数据集中。
某些配对变量，可以检验任何变量之间关系的存在或相关的强度。
如果关系存在的话，决定计算卡方检验、估计相关的强度，等•卡方检验和度量•属性的度量•风险(二项式比率) 和2×2 表的风险差•2×2 表比数比和相对危险•趋势检验•检验和一致性的度量•CMH统计量The following statements are available in PROC FREQ.PROC FREQ < options > ;BY variables ;EXACT statistic-options < / computation-options > ;OUTPUT < OUT=SAS-data-set > options ;TABLES requests < / options > ;TEST options ;WEIGHT variable < / option > ;FISHER Fisher's 精确检验JT Jonckheere-Terpstra 检验KAPPA 简单的kappa系数检验LRCHI 似然比卡方检验MCNEM McNemar's检验MEASURES Pearson 相关和 Spearman相关检验, 和2 ×2表OR置信限MHCHI Mantel-Haenszel卡方检验OR 2 ×2 表OR值的置信限PCHI Pearson卡方检验PCORR Pearson相关系数检验SCORR Spearman相关系数检验TREND Cochran-Armitage趋势检验WTKAP 加权kappa系数检验Computation-Options：ALPHA=指定Monte Carlo p-值估计置信限的水平。
六西格玛的统计与分析方法
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算出过程输出的平均值和标准差，用这两个参数 可以计算过程的西格玛水平，表示过程满足顾客 要求目标值的能力。计算公式是：
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百万机会缺陷数的计算
例1
职能： 财务
产品： 财务报表
缺陷： 记录不准确
百万机会缺陷数(DPMO)的公式为
缺陷数： 56个
单位缺陷数×1,000,000
单位： 每个条目
每单位中出错机会
单位数： 50,000
出错机会：2
DPMO=(0.001×1,000,000)/2=500
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假如一位顾客通过电话订购了4个汽车备件，希望5天内交付。那么，对 交付过程来说，关键的顾客要求CTQ是及时交付订货，顾客要求的规范 限USL是从接电话之日起5个工作日内，过程的缺陷是备件超过5天发出 。对这次电话订货来说，有4个缺陷机会，因为每一个备件都可能延迟 发出。如果该电话销售部门6个月内共收到电话订货20个，每个订货4件 ，其中未能准时发货的5件。那么，该过程的：
一种是k数值总数的平方根取整数一种是k133lgn通常数据数值适当组数50100610100250712250以上1020精品ppt模板四决定组距组距rn最大值最小值组数508455053组距一般取25和10的倍数因最小单位是01这里决定取05为组距10精品ppt模板五决定组界最小一组的下组界最小值测量值的最小位数x05最小一组的上组界最小一组的下组界组距最小第二组的下组界最小的上组界以此类推把数据记录下来六求出各组中心值中心值上组界值下组界值2记录下来七计算各组数据的个数精品ppt模板八次数分配表组别组界中心值次数分配次数1454545954570224595464546203346454695467064469547454720115474547954770196479548454820227484548954870178489549454920994945499549707104995504550203115045509550701合计100精品ppt模板九制作直方图记入产品名规格数据搜集时间数据量精品ppt模板直方图的看法1
SAS统计分析(第二讲)
分位数： MEDIA|P50 （中位数）、 Q3|P75 （上四分位数）、 Q1|P25 （下四分位数）、QRANGE（四分位间距）、P1、P5、P10、P90、P95、 P99。
分布度量：SKEW（偏度系数）、KURT（峰度系数）。
可信区间： CLM （ 95% 可信区间）、 LCLM （ 95% 可信区间下限）、 UCLM（95%可信区间上限）。
1 1 2 2
1.20 1.87 0.64 1.34
1 1 2 2
1.20 2.07 0.75 1.35
1 1 2 2
1.39 1 1.53 2.11 0.76 2 0.81 1.48 2 1.58 2 1.87
output out=b1 mean=mean std=sd stderr=se cv=cv min=min max=max t=t prt=p; run;
禁止统计结果在output窗输出 详细的频数表 进行正态性检验 生成统计图：茎叶图，盒状图，正态概率图
mu0=总体均值 指定要比较的总体均值,缺省时总体均值为0。
2016/8/27
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HISTOGRAM 语句的[绘图选择项]
vscale=count /* 纵轴用频数绘制直方图, 缺省时用频率绘
制直方图*/
蓝色。*/
2016/8/27 15
例2-3
data ex2_3;
infile 'e:\sasx\sas2\ex2_3.txt'; input x @@; proc univariate normal plot; var x ;
run;
2016/8/27
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The UNIVARIATE Procedure Variable: x Moments N (样本含量) 101 Mean (均数) 119.537624 Std Deviation (标准差) 4.77359092 Skewness (偏度 g1) 0.18165194 Uncorrected SS (平方和) 1445492.31 Coeff Variation (变异系数) 3.99337947 Sum Weights (总权重） 101 Sum Observations (合计） 12073.3 Variance （方差） 22.7871703 Kurtosis （峰度 g2) 0.03146705 Corrected SS (离均差平方和) 2278.71703 Std Error Mean (标准误) 0.47499005
sas基础统计入门
sas基础统计⼊门第⼀章 引论第⼀节 SAS与统计分析SAS系统是美国SAS软件研究所的产品，是⼀个⽤于决策⽀持的⼤型集成信息系统。
SAS系统经过⼆⼗多年的发展，以其卓越的数据处理能⼒，为在线数据分析、数据仓库、数据挖掘和决策⽀持提供了全⾯的解决⽅案。
SAS系统的发展始终离不开它的强⼤的数据分析功能，⽽且随着SAS系统的发展，其分析功能也与它在信息技术上的发展相辅相成，发展得更加深⼊、⼴泛和强⼤。
SAS系统的分析功能是散布在⼏乎所有的模块之中，较为集中的具有统计分析功能的是SAS/STAT、SAS/QC、SAS/INSIGHT、SAS/ETS等⼀些模块。
SAS系统的分析功能也在不断的发展之中，它随时地把⽤户需要的和学术研究中得到的⼀些有效的实⽤分析⽅法加⼊到SAS的不同模块之中，例如多变量分析中的偏最⼩⼆乘法便是⼀例。
在SAS系统分析功能的使⽤上，除了提供编程调⽤外，SAS对⼀些常⽤的分析功能都提供了简便的菜单系统，使⽤户不⽤编程就可以享⽤SAS 的许多深⼊的分析功能。
对常⽤的⼀些统计分析⽅法⽽⾔，SAS/INSIGHT、分析员应⽤和直接编程都可以达到同样的⽬的。
⼀般来说，SAS/INSIGHT 最为直观，便于步步深⼊；分析员应⽤可提供⾃动形成的程序，⽽且在属性数据分析和功效函数计算⽅⾯较INSIGHT强；编程是功能最强的，尤其是⼀些特殊或深⼊的分析功能只能⽤编程实现，但相对来说，编程较难熟练掌握。
下⾯我们就结合SAS/INSIGHT和分析员应⽤来介绍常⽤的⼀些统计分析⽅法。
第⼆节 SAS/INSIGHTSAS/INSIGHT是⼀个交互式的数据探索和分析的⼯具，⽤这⼀软件可以：l 通过多窗⼝连动的图象和分析结果，对数据进⾏探索l 分析单变量分布l ⽤相关和主成分研究多变量间的关系l ⽤⽅差分析和回归分析说明、拟合变量间关系的模型⼀、 区间型变量 ( interval variable ) 和列名型变量( nominal variable )：在SAS数据集中，变量的两种类型为：l 字符型变量l 数值型变量；在SAS/INSIGHT中，为了区分变量在分析中的不同作⽤，变量⼜按其测量⽔平分为：l 区间型变量：区间型变量必须是数值型变量，可以对其观测值进⾏各种四则运算，计算各种统计量；l 列名型变量：列名型变量可以是数值型的，也可以是字符型的，在INSIGHT中常起分类作⽤。
统计软件SAS基础2
• 输出结果分类整理为“矩”、“位置和变异性基本测度”、 “位置检验”、“正态性检验”、“分位数”、“极值观 测”、“图”七部分内容。
13:01:35 10
对示例做KS检验
proc univariate data=income noprint;/*调用UNIVARIATE过程*/ var x; /*指定分析的变量*/ histogram/noplot /*HISTOGRAM语句, 不显示直方图*/ normal(mu=est sigma=est) /*检验正态分布,参数使用估计值*/ lognormal(zeta=est sigma=est theta=est)/*检验对数正态*/ exponential(sigma=est theta=est) /*检验指数分布*/ weibull(sigma=est c=est theta=est); /*检验韦伯分布*/ run;
13:01:35 13
FREQ语法简要说明 • 1) FREQ语句的[选择项]: 为可选项，常用选项如下。 • Data=:指定SAS数据集。用来说明要做FREQ的数据集名，如 果省略这一项，则指定最新建立的数据集。 • ORDER=FREQ|DATA|INTERNAL|FORMATTED:此选项规 定变量水平的记录排列次序。ORDER=FREQ表示按频数下 降的次序排列，最大的频数的水平第一个出 现;ORDER=DATA表示按输入数据集中出现的次序排 列;ORDER=INTERNAL表示按非格式化值的次序排列； ORDER=FORMATTED表示按格式化值的次序，默认时为 RDER=INTERNAL . • 2 ) BY: 指定分组变量。 • 3 ) TABLES: 指定需条件频数的变量表；可选的[/选择项]提供 一些专门的统计项目。 • 4 ) WEIGHT: 指定权重变量。 • 5 ) OUTPUT: 指定输出结果到数据集。
sas中freq的用法 -回复
sas中freq的用法-回复在SAS中，`FREQ`是一个非常常用的过程，用于生成频率和交叉表。
它可以帮助数据分析师更好地理解数据并发现其中的模式和趋势。
本文将一步一步介绍`FREQ`过程的用法，并提供一个示例来说明其在数据分析中的重要性。
1. 首先，我们需要了解`FREQ`语句的基本结构。
一般而言，`FREQ`语句由以下三部分组成：`TABLES`子句、`/`符号和`OUT`子句。
`TABLES`子句用于指定要生成频率和交叉表的变量，`/`符号用于分隔`TABLES`子句和`OUT`子句，`OUT`子句用于指定输出结果的数据集和变量名。
2. 接下来，我们需要选择要生成频率和交叉表的变量。
在`TABLES`子句中，可以同时指定多个变量，用逗号分隔。
可以选择数值变量或字符变量，甚至可以组合使用两者。
例如，`TABLES var1 var2;`将生成变量`var1`和`var2`的频率和交叉表。
3. 在`TABLES`子句中，还可以使用一些选项来进一步定制输出结果。
例如，`TABLES var1 / NOPRINT MISSING;`将在输出中不显示缺失值。
这对于有效地处理缺失数据非常有用。
4. 当`FREQ`过程运行完毕后，可以使用`OUT`子句来指定输出结果的数据集名称和变量名。
例如，`OUT = outputdata;`将结果存储在名为`outputdata`的数据集中。
这样，我们可以在进一步分析时使用这些结果。
5. 另外，`FREQ`过程还可以生成卡方检验、精确检验和倾向分数。
这些统计指标可以帮助我们判断样本数据是否符合理论分布，并进行统计推断。
现在，让我们通过一个具体的示例来进一步说明`FREQ`过程的用法。
假设我们有一个数据集包含了学生的性别（gender）和考试成绩（score）两个变量。
我们希望通过`FREQ`过程来分析性别和考试成绩之间的关系。
首先，我们需要指定要生成频率和交叉表的变量。
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乙组 56
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建立SAS数据集，行变量row，列 变量col，行列交叉对应的频数f
Data a; Input row col f; Cards; 1 1 74 1 2 51 2 1 56 2 2 19 ; Run;
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彭斌
Proc freq data=a; Tables row*col; 无weight语句 Run; 产生结果如下： row col
65 53 67 79 48 77 68 68 61
94 79 83 71 60 70 68 65 65 103 74 64 69 81 75 75 75 70 89 104 86 77 87 75 79 61 60 85 60 83 74 80 68 88 94 72
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Data ex491; Set ex49;
彭斌
小孩腹泻 腹泻次数 小孩体重 分娩方式 喂养方式 母亲年龄 教育程度 2 0 2750 2 1 31 2 1 2 3390 1 1 27 2 2 0 3200 1 1 28 1 2 0 3150 1 1 28 1 1 1 2550 2 2 23 3 1 2 3050 1 1 26 1 1 2 3550 1 2 30 1 2 0 2900 2 1 28 1 1 3 4350 1 2 32 1 2 0 3200 1 3 29 2 2 0 3100 1 1 35 3 1 2 2750 1 1 29 1 2 0 3050 1 1 27 1 1 2 3000 1 1 24 2 1 1 3250 2 1 36 2 2 0 3250 1 1 29 1 3400 1 2 25 2 2 0 2 0 3600 2 1 29 3 1 3 2900 1 2 30 2 1 1 3200 2 2 35 3 2 0 3200 1 1 33 1 1 3 3300 1 1 26 2 2 0 3600 1 1 26 1
彭斌
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1. PROC FREQ <option(s)>; 这里的options常用的有 Data=SAS-data-set，指定输入数据集名，若省略，则 用最近建立的数据集。
彭斌
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2. TABLES request(s) </ option(s)>; TABLES语句是该过程中非常重要的一条语句。在 一个PROC FREQ过程中，可以有任意多个tables语句； 如果没有tables语句，FREQ对数据集中的每个变量 都生成一个单向频数表； 如果tables语句没有任何说明选项(options)，FREQ 对tables语句中规定的变量的每个水平将计算频数、累 计频数、占总频数的百分数及累计百分数。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
可见，有无weight语句对结果产生很大的差异，对于该资料， 由于是频数资料，因此一定要加上weight语句。
彭斌
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例4-8：频数表的编制
某年某地149名成人脉博资料(次/分)的测定数据如下： 试作频数表。 58 58 60 70 74 79 55 79 71 84 64 75 79 94 57 59 83 58 71 75 68 65 62 79 68 71 68 97 52 83 72 68 73 57 68 67 75 68 63 96 81 68 88 53 71 95 57 79 73 81 81 83 80 75 77 77 93 72 78 68 91 70 83 70 68 74 71 86 63 68 63 58 95 59 56 88 70 72 73 83 69 54 60 79 54 84 94 72 73 67 68 72 72 71 82 79 56 68 86 66 97 66 94 72 65 53 67 79 48 77 68 68 61 94 79 83 71 60 70 68 65 65 103 74 64 69 81 75 75 75 70 89 104 86 77 87 75 79 61 60 85 60 83 74 80 68 88 94 72
关于gchart过程，感兴趣的同学可以在SAS命令框里输入 “help gchart”并回车得到帮助。
彭斌
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彭斌
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例4-9 某研究人员收集了婴儿的相关资料，试进行描述性 分析
1=有 2=无 1=手术 2=顺产 1=母乳 2=牛奶 3=混合 1=高 2=中 3=差
编号 1 2 3 4 5 7 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
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分析内容
－－－－－－《一维表》－－－－－－－ 小孩腹泻发生比例是多少？ 发生次数怎样？ 分娩方式：手术产和顺产比例分别是多少？ 喂养方式构成？（母乳、牛奶、混合） －－－－－－《交叉表》－－－－－－－ 不同喂养方式的腹泻发生率怎样？ 分娩方式 与喂养方式有无关联？
第五章 计数资料的统计描述与推断
关于计数资料的统计推断，最为常用的是 FREQ过程。 FREQ过程可以用于两个目的：一是描述分析，产生频 数表和列联表，可简洁地描述数据；二是统计推断，产生 各种统计量，可分析变量间的关系。 该过程主要由下列语句控制： PROC FREQ <option(s)> TABLES request(s) </ option(s)>; WEIGHT variable; 该过程PROC FREQ语句是必需的，其它语句都是可选的。
Proc freq data=a; Tables row*col; Weight f; row Run; col Frequency| Percent | 产生结果如下：
Row Pct | Col Pct | 1| 2| Total ---------+--------+--------+ 1 | 74 | 51 | 125 | 37.00 | 25.50 | 62.50 | 59.20 | 40.80 | | 56.92 | 72.86 | ---------+--------+--------+ 2 | 56 | 19 | 75 | 28.00 | 9.50 | 37.50 | 74.67 | 25.33 | | 43.08 | 27.14 | ---------+--------+--------+ Total 130 70 200 65.00 35.00 100.00
彭斌
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如果要将上面的频数表以频数图的形式表达 出来，可以使用如下程序：
Proc gchart data=ex491; /*调用gchart过程*/ hbar x /space=0 /*生成直方图，直条间无空隙*/ midpoints=47.5 to 102.5 by 5 /*直条对应的组中值*/ freq cfreq percent cpercent ; /*输出统计量*/ Run;
利用表达式对 数据进行分组
grp=int((x-45)/5)*5+45;
Run;
确定起始分组和组距： 组距：5， 起始分组：45 - 50
int()取整函数 int(1.7)=1 int(5.2)=5 int(0.4)=0
grp=int((x-45)/5)*5+45; 语句将每一个脉搏值进行分组，例如脉搏 82，被分入
Frequency| Percent | Row Pct | Col Pct | 1| 2| Total ---------+--------+--------+ 1 | 1 | 1 | 2 | 25.00 | 25.00 | 50.00 | 50.00 | 50.00 | | 50.00 | 50.00 | ---------+--------+--------+ 2 | 1 | 1 | 2 | 25.00 | 25.00 | 50.00 | 50.00 | 50.00 | | 50.00 | 50.00 | ---------+--------+--------+ Total 2 2 4 50.00 50.00 100.00
彭斌
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2) 在TABLES语句的斜杠(/)后面可以使用如下选 项：
CHISQ：要求进行卡方检验(Chi-Square Test) Fisher：要求对大于2×2的表进行Fisher的精确检验; Agree：做配对卡方检验; ALPHA=p：确定置信区间的水平是100(1-p)%的置信区 间，默认p=0.05； ALL：要求所有由CHISQ、MEASURES和CMH选项给 出的检验和度量； NOCOL、NOROW、NOPERCENT、NOFREQ 最为常用的选项是CHISQ和FISHER。
分组 频数 百分比
对分组变量grp进行频数分析， 产生以下结果：
累积频数 累积百分比 Cumulative Cumulative Grp Frequency Percent Frequency Percent -------------------------------------------------------45 1 0.67 1 0.67 50 5 3.36 6 4.03 55 12 8.05 18 12.08 60 13 8.72 31 20.81 65 27 18.12 58 38.93 70 29 19.46 87 58.39 75 23 15.44 110 73.83 80 16 10.74 126 84.56 85 9 6.04 135 90.60 90 7 4.70 142 95.30 95 5 3.36 147 98.66 100 2 1.34 149 100.00
彭斌
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1) 在TABLES语句中，用request(s)指定制表要求。这里，可 以是用*连接起来的一个变量或多个变量。在一个TABLES 语句中可以给出任意多个制表要求。 例如： 。Tables a; 对指定变量a产生一个单向频数表； 。Tables a*b; 产生以b为列、a为行的二维列联表； 。Tables a*b*c; 产生以c列、b为行、a为分层的三维列联 表。这里，按照a的不同取值形成b*c的不同列联表。 。Tables a*(b c);等价于tables a*b a*c; 。Tables (a b)*(c d);等价于tables a*c a*d b*c b*d; 。Tables (a b c)*d;等价于tables a*d b*d c*d;