北大光华陈奇志老师saS课件9

RUN;
order=data|internal|freq|formatted
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由现有的汇总表生成列联表的另一例子
例2.3 下表记录了某公司在过去6个月中的顾客信息.其中包
括顾客的性别(GEN:0=男和1=女)，顾客的年龄(AGE),顾客的 年收入(INCLEV：1=低,2=中和3=高)和购买价值 (PURCHASE：0=小于100元,1=大于等于100元)，共记录了 431位顾客的资料.试用“分析员应用”或编程来生成 PURCHASE(购买价值)与GEN(性别)或INCLEV（收入）的双 向列联表，并进行分析.
按Tables键,在弹出的窗口中选择计算观测频数、 单元百分数、行百分数和列百分数=>OK.
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由原始数据生成列联表的例子
④ 将要求分析计算的项选择完毕后， 从相应窗口按OK键,返回到列联表分析 的主窗口=>OK，系统将按用户的要求进 行分析计算.
看输出结果，从“分析员应用”的数 据窗口左边的树状表可以选择你想查看的 各类计算结果.输出的列联表分析的结果 及结果解释省略了.
单元记数变量
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由原始数据生成列联表的例子
要 求 表 格 指定分类变量 输出次序的原则
各单元输出的内容
关 联 统 计 量 设 定
分组变量设定
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由原始数据生成列联表的例子
③ 在列联表分析主窗口的下方有几个键：Tables 键让用户选择所要求的计算结果，如观测频数、期望 频数及两者的偏差，还有单元百分数、行百分数和列 百分数; Input键让用户指定输出的列联表中分类变 量各个水平的排列次序，是按DATA步的输入顺序还是 按分类变量内部值的次序等；Statistics键让户选择希 望计算的统计量.
分析gen=0(男)时purchase*inclev表，可以得出：
（1）查看purchase＝1所在行的3个单元格中的行百分比（分 别为13.11%,24.59%和62.3%)可以得出：高消费（指购买100元 以上者）的男性人群中，高收入占的比例明显高于中低收入。
白人 黑人 是 19 17 36 否 141 149 290
160 166 326
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解 (1) 首先用DATA步生成一个数据集.然后由带
有WEIGHT语句的FREQ过程步来生成列联表(结果见下
面).
data penalty;
input decision $ defrace $ numcell ;
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例2.2 杀人犯的种族是否会影响判处死刑的问 题.对1976至1977年美国佛罗里达州20个地区杀人 案件中的326个被告进行调查.考虑的种族有白人与 黑人;用“是”或“否”表示是否判处死刑.调查后 已把数据整理成表格形式(见下表).试用编程方法 或菜单系统生成列联表.
注意这种情况下,数据步中除输入行 变量和列变量外,还要键入另一变量(这 里为NUMCELL)来给出各单元的观测个数. 因为这个列联表仅有四个单元,所以该数 据集仅包含四个观测.WEIGHT语句指出用 来说明每个单元中有多少观测的变量为 NUMCELL.如果使用TABLES语句而后面 没有使用WEIGHT语句的话,将会得到一
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多个属性变量取值的交叉表
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由原始数据生成列联表的例子
例2.1 对某个“统计入门”课题，记录了该课程 中所有学生的性别和专业(′是′为统计专业,′非′ 为其他专业).数据见以下SAS程序的数据行.试用编程 方法或菜单系统生成列联表.
解 (1) 使用FREQ过程来生成列联表. 下面的DATA步用来生成该数据集,然后使用FREQ过 程生成列联表，其中TABLES语句要求用分类变量性别 (SEX)和主修专业(MAJOR)来生成列联表.这些语句产 生的输出见上页.
① 产生汇总分类数据----列联表； ② 检验属性变量间的独立性(无关 联性) ； ③ 计算有序的属性变量间的关联性统计 量; ④
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属性变量取值的频数表
对属性变量最基本的统计特征就是它可取到的 不同数值及取各个不同数值的频数和概率(频率).
(中学生数据的频数表和条形图.)
张每个单元只有一个观测的列联表.
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由现有的汇总表生成列联表的例子
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由现有的汇总表生成列联表的例子
(2) 使用SAS菜单系统“分析员应用” 生成列联表的步骤与例2.1类似.只是在 步骤②中除了指定行变量和列变量外， 还要给出频数变量:
NUMCELL=>ell Countes. 输出的列联表分析的结果见前面.
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由现有的汇总表生成列联表的另一例子
以下SAS程序生成二个双向列联表。
proc freq data=salesa; tables purchase*(gen inclev); weight numcell; run;
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由现有的汇总表生成列联表的另一例子
九、SAS系统 与属性数据分析
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目录
1.属性数据 2.列联表分析 3.属性变量的无关联性检验 4.有序变量的关联性分析 5 Logistic回归分析
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属性数据
为了某种目的通过调查表进行社会调查得到的数据----调 查数据，一般都是属性数据。即在许多调查研究中,所得到的 信息是样本中个体的分类, 而不是定量变量的值。
分析purchase*gen表，可以得出：
（1）查看purchase＝1所在行的两个单元格中的行百分比（ 分别为37.65%和62.35%)可以得出：高消费（指购买100元以上 者）的人群中，女性占的比例明显高于男性。
而低消费（指购买100元以下者）的人群中，女性和男性所 占的比例相差不大。
（2）查看gen＝0（男）所在列的两个单元格中的列百分比 （分别为68.06%和31.94%)可以得出：男性人群中，高消费（ 指购买100元以上者）的比例明显小于低消费。
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由现有的汇A=数据集名 order=… noprint; TABLES 分层变量*行变量*列变量.../ nocol norow nocum nofreq nopercent missing list out=数据集; WEIGHT 变量名; BY 变量名;
而女性人群中，高消费（指购买100元以上者）的比例稍微 小于低消费。
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由现有的汇总表生成列联表的另一例子
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由现有的汇总表生成列联表的另一例子
分析purchase*inclev表，可以得出：
（1）查看purchase＝1所在行的3个单元格中的行百分比（ 分别为25.93%,28.4%和45.68%)可以得出：高消费（指购买100 元以上者）的人群中，高收入占的比例明显高于中低收入。
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有些情况下,已经汇总并得出表格中每个单元 有多少个观测.在收集数据时,也许是先建立一张 表,然后将观测个数记到每个单元中,这样得到的 信息.或许是使用以表格形式发表的数据.如:
白人 黑人 是 19 17 否 141 149
在这种情况下,没有给出样本中每一个个体的观 测数据.为了由这种类型的数据生成一张列联表, 首先建立一个包含所有单元观测个数的数据集, 然后使用带有WEIGHT语句的FREQ过程.
我们关心的问题是两种方案的疗效是否有显著的 差别?哪种冶疗方案更好些
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属性数据 2007北京大学
属性数据与连续数据分析
属性数据分析(Categorical data analysis) 是当目标变量为属性记录时的数据分析， 不管 问题的预测变量(自变量)是否为属性 或连续的。属性变量的结果通常反映属性 分类的信息。
① 在“分析员应用”菜单栏目中选 分析(Statistics)=> 表分析(Table Analysis)....
② 在弹出的列联表分析主窗口中选择行变 量和列变量:
SEX=>Row,MAJOR=>Column.
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由原始数据生成列联表的例子
行分类变量
列分类变量
分层变量
;
proc freq data=statclas; tables sex*major; title ′统计课程中学生的专业和性别′;
run;
(cate21.sas)
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由原始数据生成列联表的例子
(2) 使用SAS菜单系统“分析员应用”生成 列联表.
首先启动“分析员应用”,并打开SAS数据 集STATCLAS.
连续数据分析(Continuous data analysis) 是当目标变量为连续记录时的数据分析， 也不论它的预测变量是属性的或连续的。
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属性数据 2007北京大学
属性数据与连续数据分析
目标变量
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属性数据分析
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属性数据 2007北京大学
属性数据分析
对属性数据进行分析，将达到以下几方
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解：首先用DATA步生成SAS数据集SALESA。
data salesa; do purchase=0,1; do gen=0,1;
do inclev=1 to 3; input numcell ; output; end; end; end; cards; 35 58 37 55 40 44 8 15 38 34 31 36 ;
cards;
是 白人 19 是 黑人 17 否 白人 141 否 黑人 149
;
proc freq data=penalty;
tables decision*defrace;
weight numcell;
title ′死刑数据的列联表′;
run;
(cate22.sas)
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由原始数据生成列联表的例子
data statclas; input student sex $ major $ ; cards;
1 男是 2男非 3女是 4男非 5女是 6女是 7男非 8 男 非 9 男 是 10 女 是 11 男 非 12 女 是 13 男 是 14 男 是 15 男 非 16 女 是 17 男 是 18 男 非 19 女 非 20 男
而低消费（指购买100元以下者）的人群中，高收入与中低 收入所占的比例相差不大。
（2）查看inclev＝1或2（中低收入）所在列的两个单元
格中的列百分比（如分别为68.18%和31.82%)可以得出：中低 收入人群中，高消费（指购买100元以上者）的比例明显小于 低消费。
而高收入人群中，高消费（指购买100元以上者）与低消费 的比例相差不大。
例如,在某次调查中,根据人们的性别,对颜色的喜好等, 将他们分类。
在某次政府调查中,根据公司的产品类型,公司的所在地区, 及产品是否出口, 将这些公司分为不同组。
在市场研究中,为了了解一种新产品的吸引力, 根据顾客 是否已看到这种新产品的广告以及是否已购买了该新产品,将 顾客分为不同组。
这种类型的数据可以方便地汇总在一张表格中,用来表示 每个组中的观测个数。
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由现有的汇总表生成列联表的另一例子
以下SAS程序按性别的不同分层生成二个双向列联表。
proc freq data=salesa; tables gen*purchase*inclev; weight numcell;
run;
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由现有的汇总表生成列联表的另一例子
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属性数据
例1 假定随机地抽取100个人,提问每个人下面的问题: 红、兰、绿三色中,你最喜欢那种颜色?那么将结果整理 为以下最简单的一张调查汇总表(见下表)
双向列联表:性别×颜色
我们关心的问题是性别不同是否与所喜爱的颜色有关.
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属性数据
例2 为了比较两种冶疗方法的效果,将患者随机地 分为两个处理组,每组50人。分别用两种方法治疗一 段时间后,记录患者的状态(全愈,未愈)。假定得到的结 果见下表 。