第三章 sas过程步(部分)
sas软件简明教程
SAS软件简明教程（第一版）冯跃华编著2015年1月11日目录第一章SAS软件的简介、安装、启动和窗口的认识 (2)第二章SAS逻辑库的认识和SAS数据集的建立 (4)第三章SAS入门程序的认识与运行及结果查看 (6)第四章SAS重要程序和关键语句的认识和运行 (8)一、成组数据的分析程序 (9)二、成对数据的分析程序 (10)三、单因素完全随机设计（重复数相等） (11)四、单因素完全随机设计（重复数不等） (14)五、两因素交叉分组完全随机设计单个观测值的分析 (17)六、两因素交叉分组完全随机设计有重复观测值的分析 (21)七、单因素随机区组设计的分析 (26)八、两因素随机区组设计的分析 (29)九、直线回归与相关分析 (33)十、多元线性回归分析和通径分析 (36)十一、多元非线性回归分析 (38)第一章SAS软的安装、启动和窗口的认识一、SAS软件的简介SAS是国际上比较流行的一个数据统计分析软件。
它具有几个鲜明的特点：1、数据分析结果可靠，得到国际上的广泛承认和认同。
2、程序写作简单，只需要写作简单的几行程序，就能够完成普通的统计分析工作，例如：方差分析、回归分析、正交设计、X2检验、协方差分析。
3、程序运行结果以word形式出现，容易保持保存、查看。
4、待分析数据以EXCEL形式导入SAS系统，这符合研究者保存数据的习惯。
二、SAS软件的安装SAS软件从DOS版本开始开发，经过50多年的努力，已经为windows版本下高级版本（9.3），我们现在使用的版本是比较成熟的版本（SAS9.0）。
（一）安装过程：双击“SAS9”文件夹→双击“DISK 0”文件夹→双击“SET UP”安装文件→出现“选择设置语言”界面→选择“中文（简体）”→确定→双击“检验系统需求”→出现“欢迎使用，系统需求向导”→点击“下一步”→继续“下一步”→再点击“下一步”→运行安装→出现“欢迎使用，系统需求向导”→点击“安装SAS软件”→出现“欢迎使用，系统需求向导”→出现“检索“SAS”安装数据”→点击“文件”→点击“下一步”→点击“浏览”→搜索“SAS9中的sas9834961”→点击“打开”→点击“下一步”→改变安装路径（选定你要将系统存放的硬盘）→点击“下一步”→改变安装路径（所选路径要与前面选择的路径相同）→点击“下一步”→改变安装路径→出现“选择组件”→点击“SAS软件”→点击“下一步”→开始复制文件→点击“下一步”→出现“安装文件需下一张盘”→浏览“安装DISK 1→点击“确定”→出现“安装文件需下一张盘”→安装“DISK 2”→点击“确定”→安装“secure windows”→点击“确定”→安装“shared component”→点击“确定”→点击“将相应于所有文件”→点击“确定”→安装程序需要下一张磁盘→插入带有以下标签的磁盘“SET UP DISK”→找到“DISK 0”（二）SAS9统计软件安装注意事项（1）在安装SAS9统计软件的过程中，当安装进程进行很快的时候，并不在安装进程79%处出现停留，并很顺利的完成100%安装的时候，但却没有出现“完成”项。
SAS过程步操作基础PPT课件
7
报表输出过程
CALENDLOT PRINT REPORT
SQL SUMMARY TABULATE TIMEPLOT
8
统计计算过程
对于指定的SAS数据集，contents过程将列出数据集 的各种属性信息，以及所包含的全部变量及其属性。
有关变量信息的列表将按照字母顺序排列，变量属性 信息包括变量类型、长度、标签以及格式等。
contents过程的一般形式如下： proc contents data=SAS-data-set options; run;
用户所能调用的SAS过程取决于安装SAS时所包含的 模块。
不同的SAS模块包含着执行相应功能的一个或多个 SAS过程。
3
过程步程序的一般结构
以proc语句开始、run语句结束； 过程步程序包含以下三方面的内容：
（1）proc语句，其中包含proc关键字、所要使用的 过程名以及所要处理的数据集等；
FORMAT FSLIST IMPORT OPTIONS OPTLOAD OPTSAVE PDS
PDSCOPY PMENU PRINTTO PRTDEF PRTEXP REGISTRY RELEASE
SORT SOURCE SQL TAPECOPY TAPELABEL TEMPLATE TRANSPOSE
14
print过程
print过程用于将数据集中的全部或特定内容输出显示。 可通过特定语句实现对选定列（变量）和特定行（观
测）的输出显示。 print过程功能特性：自动格式化，以变量名称或标签
为列标题，选择性输出，特定的by格式以及id格式。 print过程的一般形式：
3SAS过程及常用统计分析
3.2.3 全程语句 1. TITLE 标题语句 SAS系统有一默认的输出标题，使输出的每页有一 行标题，内容为“The SAS System”。事实上， 我们可以指定自己的标题来取代SAS缺省的标题。 格式为：TITLE '标题内容'; 例1，在某个程序前面加上一行 title '2001级1班成绩表'; 则输出结果的标题以“2001级1班成绩表”替代了 “The Sas System”。 例2：取消标题内容。用语句：title;
data L3.exfreq; input sex $ age number @@; cards; F 20 10 F 22 23 M 21 19 M 22 16 ; run; proc means ; Var age; by sex; run; proc means ; freq number; Var age; by sex; run;
不含freq的结果：
结果是数据集中 男女各2个观 测数据对age 求平均；
含freq的结果： 是按10个20岁(女)， 23个22岁(女)，19 个21岁(男)，16个 22岁（男），总 计68个观测数据 对age求平均；
6．ID语句 格式： ID 变量；
功能：用来规定一个或几个变量，以便在输出 或由该过程产生的sas数据集中，不再使用Obs,而 使用这些变量值来识别观测。
3.3.3 UNIVARIATE 过程 1. UNIVARIATE过程简介 功能：UNIVARIATE过程除了可以完成与MEANS 过程相同的基本统计量外，还可以计算变量的 极端值、分位数，生成频率表，并支持对数据 进行正态性检验。 UNIVARIATE与MEANS过程不同的功能包括： (1)描述变量极端值的情况。 (2)计算分位数，如中位数，1/4和3/4分位数。 (3)生成若干个描述变量分布的图。 (4)生成频率表。 (5)对数据进行正态性检验。
第3章 sas数据步与数据步讲义
第3章 数据步与过程步
3.4 数据步基本语句（续）
例如：c:\work\a.dat 例 3.8 常用的字处理软件有写字板、记事本、word文档等
3.4.5 空语句 单独一个分号构成一个空语句，空语句不产生任何操作。在 数据块中，空语句是数据行结束的标志。
3.4.6 赋值语句 格式： 变量=表达式； 赋值语句的功能是先计算表达式值，而后将该值赋给左边的 变量。 例3.9 3.4.7 累加语句 格式： 变量+表达式 变量的初始值为零;语句的功能是先计算表达式的值， 再将 变量的当前值和表达式值相加，而后将二者之和赋给变量。
读一组数据给INPUT后的各个变量，而后顺序执行一遍其 它所有语句。若数据源中不存在未被读的数据，则转(4)。 (2) 当执行完数据步程序的最后一个语句或者遇到一个 OUTPUT语句(该语句以后介绍)，则把当前观测送入数据 集，使得数据集增加了一个观察。 (3) 返回(1) (4) 结束该数据步，转向执行过程步或其它数据步 当程序中无INPUT语句时
END; ❖当型循环语句
有可能一次循环 体也不执行
格式： DO WHILE (表达式); 循环体
END; ❖直到型循环语句 格式： DO UNTIL (表达式);
循环体
至少执行一 次循环体
END; 例3.16 例3.17
Data a; Do i=1 to 2;
input x y z ; output; End; Cards; 246 369 ; Proc print; Run;
第3章 数据步与过程步
流程图
开始DATA语句
在数据源中有
否
未被读过的数
据吗?
是
顺序执行数据步程序各语句
特别指出：
sas语言概述
ＳＡＳ语言概述ＳＡＳ提供了一种完善的编程语言。
类似于计算机的高级语言，ＳＡＳ用户只需要熟悉其命令、语句及简单的语法规则就可以做数据管理和分析处理工作。
因此，掌握ＳＡＳ编程技术是学习ＳＡＳ的关键环节。
在ＳＡＳ中，把大部分常用的复杂数据计算的算法作为标准过程调用，用户仅需要指出过程名及其必要的参数。
这一特点使得ＳＡＳ编程十分简单。
一、ＳＡＳ程序ＳＡＳ程序是ＳＡＳ语句的有序集合。
ＳＡＳ程序可分为两部分:1.数据步（ＤＡＴＡＳｔｅｐ）2.过程步（ＰＲＯＣＳｔｅｐ）在一份ＳＡＳ程序中，通常有一个数据步和一个过程步.有时可能有多个数据步和多个过程步。
数据步是为过程步准备数据的且将准备好的数据放在数据集中,过程步是把指定数据集中的数据计算处理并输出结果。
二、ＳＡＳ语句ＳＡＳ语句是以ＳＡＳ关键词开头、后跟ＳＡＳ名、特殊字符或操作符组成，并且以分号结尾。
一个ＳＡＳ语句规定了一种操作或为系统提供某些信息。
１．ＳＡＳ关键字关键字是系统已赋于确定意义的一个单词。
在ＳＡＳ语言里，除了赋值、求和、注释等语句外，多数语句是以其关键字作为开头的。
如ＤＡＴＡ、ＦＯＲＭＡ，ＰＲＯＣ、ＩＮＦＩＬＥ等都是相应语句的关键字。
２．ＳＡＳ名在ＳＡＳ语句中，可能出现的ＳＡＳ名有变量名，数据集名，输出格式名，过程名，选择项名，数组名和语句标号名。
还有ＳＡＳ对文件的一种特殊称呼叫逻辑库名和文件逻辑名。
ＳＡＳ名是字母或下划线开头后跟宇母或数宇或下划线的字符串，字符个数不多于八个。
空格和特殊宇符（如＄，＠，＃等）不许在ＳＡＳ名中出现。
另外，ＳＡＳ保留了一些特殊的变量名并赋于特定的意义，这些变量都是以下划线开头和结尾，如Ｎ＿表示数据步已执行过的次数。
三、语句描述记号（１）关键字用英文书写，在写程序时，这些词必须严格以给出的拼写形式书写。
（２）［ ］内的项是可选项。
（３）…表示有多个项目四、ＳＡＳ数据集“ＳＡＳ数据集（ＤａｔａＳｅｔ）”是ＳＡＳ中一种特定的数据文件。
SAS分析常用的过程过程步大全
SAS分析常用的过程过程步大全为区分过程名称的拼写，故意部分小写，以便识别和记忆。
基本SAS程序代码结构：---------PROC MODE data=Arndata.moddat; /* 命令的解释*/var y x1-x6; /* 命令的解释 */model y = x1-x6;run;------------------------------------------正态性检验PROC UNIvariate---------PROCUNIvariate data=Arndata.unidat;var x1;run;------------------------------------------相关分析和回归分析PROC REG 回归---------PROC REG data=Arndata.regdat;var y x1-x6;model y = x1-x6 / selection=stepwise;/* 加入逐步回归选项 */print cli; /* 加入输出预测结果部分，还可以输出acov,all,cli,clm,collin,collinoint,cookd,corrb,covb,dw(时序检验统计量),i,influence,p,partial,pcorr1,pcorr2,r,scorr1,scorr2,seqb,spec,ss1,ss2,stb,tol, vif(异方差检验统计量),xpx*/plot y*x2 / conf95; /* 做散点图 */run;---------------------------------------------------DATA Arndata.regdat;x2x2 = x2*x2;x1x2 = x1*x2;PROC REG data=Arndata.regdat;var y x1 x2 x2x2 x1x2 ; /* 多项式回归,非线性回归 */model y = x1 x2 x2x2 x1x2 / selection=stepwise; /* 加入逐步回归选项*/print cli;plot y*x2 / conf95; /* 做散点图 */run;------------------------------------------PROC RSreg 二次响应面回归PROC ORTHOreg 病态数据回归PROC NLIN 非线性回归PROC TRANSreg 变换回归PROC CALIS 线性结构方程和路径分析PROC GLM 一般线性模型PROC GENmod 广义线性模型方差分析PROC ANOVA 单因素均衡数据和非均衡数据---------PROC ANOVA data=Arndata.anovadat; /* 命令的解释 */class typ; /* 命令的解释 */model y = typ; /* 可以看出此处是单因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;------------------------------------------PROC GLM 多因素非均衡数据:---------PROC GLM data=Arndata.glmdat; /* 命令的解释*/class typea typeb; /* 命令的解释 */model y = typea typeb; /* 可以看出此处是不考虑交互作用的多因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;---------------------------------------------------PROC GLM data=Arndata.glmdat; /* 命令的解释*/class typea typeb; /* 命令的解释 */model y = typea typeb typea*typeb; /* 可以看出此处是考虑交互作用的多因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;------------------------------------------主成分分析PROC PRINcomp---------PROCPRINcomp data=Arndata.pmdat n=4 out=w1 outstat=w2 ;var x1-x6;PROC print data=w1;PROC plot data=w1 vpct=80; /* 一句话，其实print就是plot输出图形的文字形式而已 */plot prin1*prin2 $ districts='*'/haxis=-3.5 to 3 by 0.5 HREF=-2,0,2vaxis=-3 to 4.5 by 1.5 HREF=-2,0,2; /* 主成分的散点图，也就是载荷图 */run;------------------------------------------因子分析PROC FACTOR---------PROC FACTOR data=Arndata.factordat simple corr ;var y x1-x6;title'18个财务指标的分析';title2'主成分解';run;PROC FACTOR data=Arndata.factordatn=4 ; /* 选择4个公共因子 */ var y x1-x6;run;PROC FACTOR data=Arndata.factordat n=4rotate=VARImaxREorder; /* 因子旋转：方差最大因子法 */var y x1-x6;run;------------------------------------------PROC SCORE---------PROC FACTOR data=Arndata.factordat n=4rotate=VARImax REorder score out=score_Out; /* 输出因子得分矩阵 */run;PROC print data=score_Out;var districts factor1 factor2 factor3 factor4;run;PROC plot data=score_Out;plot factor1*factor2 $ districts='*' / href=0 Vref=0; /* 因子的散点图，也就是载荷图 */run;------------------------------------------典型相关分析PROC CANcorr基本SAS程序代码结构：---------DATAjt(TYPE=CORR); /*TYPE=CORR 表明数据类型为相关矩阵，而不是原始数据, type还可以是cov,ucov,factor,sscp,ucorr等*/input names$ 1-2(x1 x2 y1-y3)(6.); /* name $ 表示读取左侧的变量名，1-2表示变量名的字符落在第1,2列上 */cards;x1 1 0.8 ……x2 ……y1 ……y2 ……y3 ……;PROC CANcorrdata=Arndata.cancorrdatedf=70 redundancy; /* 误差自由度的参考值，默认值是n=1000；redundancy表示输出冗余度分析的结果 */var x1 x2;with y1 y2 y3;run;------------------------------------------对应分析 /* 交叉表分析的拓展，寻找行和列的关系，一般行指代各种cases，而列代表各种visions */PROC CORResp---------PROC CORRespdata=Arndata.correspdat out=result;var x1-x6;id Type;run;options ps=40;proc plot data=result;plot dim2*dim1="*" $ Type / boxhaxis=-0.2 to 0.3 by 0.1Vaxis=-0.1 to 0.3 by 0.1Href=0 Vref=0;run;------------------------------------------聚类分析PROC CLUSTER---------PROC CLUSTER data=Arndata.clusdatmethod=ave outtree=clusdat_Out;var x1-x6;id datid;run;proc tree horizontal; /* 做聚类树 */run;------------------------------------------PROC FASTclus---------PROC FASTclus data=Arndata.clusdatmaxclusters=3 list out=clusdat_Out;var x1-x6;id datid;run;------------------------------------------PROC ACEclusPROC VARCLUS---------PROC VARclus data=Arndata.clusdat;/* 系统默认使用主成分法聚类 */var x1-x6;run;---------PROC VARclus hierarchy data=Arndata.clusdat; /* 保证分析过程中不同水平的谱系结构 */var x1-x6;run;---------PROC VARclus centroid data=Arndata.clusdatouttree=clusdat_out; /* 使用重心法聚类 */ var x1-x6;run;------------------------------------------PROC TREE---------PROC TREE data=Arndata.clusdat horizontal; /* 使用TREE过程绘制聚类谱系图*/var x1-x6;run;------------------------------------------判别分析PROC DISCRIM---------PROC DISCRIM data=Arndata.discrimdatlist out=discrimdat_Out distance pool=yes;class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */id iddiscrim; /* 标注样本的变量 */run;---------第二种方法，将需要判别的新样本放在testdata里：---------PROC DISCRIM data=Arndata.discrimdat1testdata=Arndata.discrimdat2testlist testout=discrimdat_Out; /* 将原来的几个选项加注test标示 */class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */id iddiscrim; /* 标注样本的变量 */run;------------------------------------------PROC STEPdisc：逐步判别分析过程---------PROC STEPdisc method=stepwise data=Arndata.discrimdatSLentry=0.10 SLstay=0.10; /* 设定引入和剔除的显著性水平 */class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */run;------------------------------------------PROC CANdisc： Fisher判别分析过程---------PROC CANdiscdata=Arndata.discrimdatout=discrimdat_Outdistance simple;class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */run;proc print data=discrimdat_Out;run;-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------友情协助：特征库豆瓣统计学小组 /group/stats。
SAS处理流程
SAS处理流程SAS (Statistical Analysis System) 是一种广泛使用的统计分析软件，它提供了丰富的数据处理、数据分析和报告生成功能。
下面是一般的SAS 处理流程的步骤：1. 数据准备：首先，你需要准备你要分析的数据。
这可以包括从外部数据源导入数据，或者使用SAS 的数据步骤创建数据集。
你可以使用DATA 步骤定义变量，并使用SET、MERGE 或UPDATE 语句将数据导入数据集中。
2. 数据处理：一旦数据准备好，你可以使用SAS 的数据步骤对数据进行处理。
例如，你可以使用SORT 或SQL 语句对数据进行排序，使用WHERE 或IF 语句进行条件筛选，使用BY 语句对数据进行分组，使用计算变量来创建新的变量等。
3. 数据分析：在数据准备和处理完成后，你可以使用SAS 的统计分析过程对数据进行分析。
SAS 提供了各种各样的统计分析过程，包括描述统计、回归分析、方差分析、聚类分析等。
你可以选择适当的过程来分析你的数据，并根据需要设置分析选项和参数。
4. 结果展示：一旦分析完成，你可以使用SAS 的报告生成功能来展示你的结果。
你可以使用PROC PRINT 或PROC REPORT 来创建表格输出，使用PROC CHART 或PROC GPLOT 来创建图表，使用PROC TABULATE 来生成汇总报告等。
你还可以使用ODS（Output Delivery System）来将结果导出为其他格式，如HTML、PDF 或Excel。
5. 结果解释和交流：最后，你需要解释和交流你的结果。
这可能包括编写分析报告、制作幻灯片或图表，或与他人讨论你的分析结果。
SAS 提供了丰富的输出选项和格式，帮助你有效地解释和共享你的结果。
需要注意的是，SAS 处理流程可以根据具体的分析需求和数据特点进行调整和定制。
上述步骤提供了一般的指导，但具体的流程可能因项目和分析目的而异。
SAS程序概述
C 7.6 C 8.2 C 9.7
;
/*分号单独占一行，数据结束*/
Proc Anova; Class group; Model x = group;
Run;
/*方差分析过程*/
SAS程序
❖ 定义数据库
❖ Libname mylib 'D:\Temp'; ❖ Data mylib.student; ❖ Input no name$3-15 age @@; ❖ Cards; ❖ 1 zhang_sanfeng 22 ❖ 2 li_si 24 ❖ 3 wang_wu 26 ❖; ❖ Run;
❖ SAS语句不区分大小写，建议关键字的首 字母大写。关键字、变量以及数字之间最 少需要一个空格分隔。
SAS程序
❖ 数据库与数据集
❖ SAS ❖ 数据库 ❖ 数据集
操作系统 文件夹 文件
❖ Libname mylib 'D:\Temp'; ❖ Data mylib.student;
SAS程序
❖ 变量和数据集的命名规则
❖ 每一个完整的SAS语句用一个分号（英文 半角）结束，一行中可写多个SAS语句， 一个SAS语句可写成多行。程序最后以单 词RUN结尾。
SAS程序
❖ 关键字：SAS程序中保留使用的控语句和 参数等。
如：Data、Proc、Class、Var、Input、 Run、Ttest、Anova等。 ❖ 变量：试验因子和试验指标在SAS程序中 都作为变量。变量分为字符型和数值型。
SAS程序
❖ 重新定义数据集
❖ Data madata; ❖ Set mylib.student(drop=no); ❖ If age>10; ❖ Run;
sas教程
sas教程：第一章统计软件中的数据录入格式统计分析是科研中的必要环节，统计软件则是进行统计分析的利器。
但是，在计算机已逐渐普及的今天，统计软件却仍让人感到几分神秘：除了大型统计软件都还没有中文版这一原因，统计软件在许多小的方面也有自己的特点，往往就是这些小地方就会让许多人深入宝山而空返。
今天我们就来谈谈使用统计软件时一个最基本而又非常重要的问题－－数据录入格式。
简言之，我们平时往往用表格的形式来记录数据，这并无不妥。
问题在于当进行统计分析时，如果我们直接将数据按平时记录的格式来进行分析，那就很可能不得其门而入－－因为大多数统计软件对数据格式都有着特定的格式要求，下面我们就举一些常见的情况来解释这一问题。
1. 单组或多组数据平时我们多记录成" 第1组、第2组、第3组... " 等等，如表一左侧所示。
样本含量相等或不等。
主要用于成组资料比较的t、F或秩和检验等。
这种记录格式姑且称为统计表格格式，在各种统计软件中，该数据通用的分析格式如表一右侧所示，我们把这种格式称为统计分析格式。
表一①统计表格格式序号第1组第2组第3组1 0.1 0.4 0.62 0.2 0.5 0.73 0.3 0.84 0.9样本量 3 2 4②统计分析格式1 , 0.11 , 0.21 , 0.32 , 0.42 , 0.53 , 0.63 , 0.73 , 0.83 , 0.9看出来区别了吗？统计分析格式中第一列为“分组变量”，指示所在的组号；第二列为原始数据。
现在再回到SPSS等统计软件的菜单去，做one-way ANOVA（成组的方差分析）知道怎么选变量了吧！2. 配伍组数据平时的记录格式同上面相似。
主要用于配伍组资料比较或秩和检验等。
见表二：表二①统计表格格式序号第1组第2组第3组1 0.1 0.3 0.52 0.2 0.4 0.6样本量 2 2 2②统计分析格式1 , 1 , 0.11 ,2 , 0.22 , 1 , 0.32 , 2 , 0.43 , 1 , 0.53 , 2 , 0.6统计分析格式中第一列为“第一分组变量”，指示所在的组号；第二列为“第二分组变量”，指示在该组的序号，第三列为原始数据；3. 单组成对数据变量名分别为：X、Y，要求样本含量相等。
SAS过程步操作基础
推断性统计分析
01
推断性统计分析
通过样本数据推断总体特征，对 总体参数进行估计和检验，从而 对总体做出科学推断。
02
推断性统计分析的 步骤
1.确定研究问题；2.选择合适的 统计方法；3.收集样本数据；4. 进行统计分析；5.结果解释和推 断。
03
推断性统计分析的 常用方法
t检验、方差分析、回归分析、卡 方检验等。
01
文本格式
如CSV、TXT等，适合于与其他软件 或系统进行数据交换。
电子表格格式
如Excel、OpenOffice等，适合于数 据分析与可视化。Biblioteka 0302数据库格式
如SQL、Access等，适合于存储在 数据库中。
统计报告格式
如PDF、DOC等，适合于生成统计 报告或文档。
04
数据保存路径选择
本地存储
SAS过程步的分类
总结词
SAS过程步可以根据其功能和应用场景分为多种类型 。
详细描述
根据其功能和应用场景，SAS过程步可以分为多种类型， 如数据输入/输出过程步（如`INPUT`和`OUTPUT`）、 数据转换过程步（如`IF`、`WHERE`、`SET`等）、数据 筛选过程步（如`WHERE`）、数据分组和汇总过程步 （如`GROUP BY`、`SUM`等）、数据标签和格式化过 程步（如`LABEL`、`FORMAT`）等。这些过程步在数据 处理过程中起着不同的作用，能够完成各种复杂的数据 处理任务。
THANKS
SAS过程步操作基础
目录
Contents
• SAS过程步概述 • 数据输入与处理 • 数据分析与可视化 • 数据输出与保存 • SAS过程步进阶操作
01 SAS过程步概述
快速上手使用SAS进行统计分析和建模
快速上手使用SAS进行统计分析和建模第一章：引言SAS（Statistical Analysis System）是一种功能强大的统计分析和建模工具，广泛应用于各个领域的数据分析。
本文将介绍如何快速上手使用SAS进行统计分析和建模。
我们将按照不同的步骤和技巧，逐步介绍如何运用SAS进行数据处理、描述统计、假设检验、回归分析以及模型建立与评估等。
第二章：数据处理在使用SAS进行统计分析之前，我们首先需要对数据进行处理。
这包括数据清洗、格式转换、合并和抽样等操作。
通过使用SAS的数据步骤（Data Step）和数据流程（Data Flow）技术，我们可以对数据集中的缺失值、异常值等进行处理，保证数据的准确性和完整性。
第三章：描述统计分析描述统计分析是数据分析的基础，通过对数据的基本特征进行分析，我们可以获得关于数据集的详细信息。
SAS提供了丰富的描述统计分析方法，包括均值、方差、相关系数、频率分布等。
我们可以使用PROC MEANS、PROC UNIVARIATE、PROC FREQ等过程来进行描述统计分析，并得到直观的统计图表。
第四章：假设检验假设检验是统计分析中常用的方法，用于验证研究假设的合理性。
SAS提供了多种假设检验方法，包括t检验、方差分析、卡方检验等。
我们可以使用PROC TTEST、PROC ANOVA、PROC CORR等过程来进行假设检验，并得出显著性结论，进一步推断总体参数。
第五章：回归分析回归分析是用于研究变量之间关系的重要方法，旨在构建预测模型和解释变量之间的关系。
SAS提供了强大的回归分析工具，包括线性回归、逻辑回归、多元回归等。
我们可以使用PROC REG、PROC LOGISTIC、PROC GLM等过程来进行回归分析，并获取模型的系数、拟合优度等统计结果。
第六章：模型建立与评估模型建立与评估是统计建模的关键环节，通过选择合适的变量和建立合理的模型，我们可以对数据进行预测和推断。
SAS作图详细教程
3．散点图和连线图旳修饰
点旳符号、大小、颜色； 点间连线、连线方式、线型、宽度； 坐标轴：涉及刻度、标签、颜色等； 图例旳配置与修饰。
3.1 SYMBOL语句
一般形式：
SYMBOL<n> 选项;
功能：用于控制图中点和连线旳显示方式。
阐明：n是SYMBOL语句序号，取值范围：1~99。系统缺省 值为1。
软字库旳 全部字体
点击可取得 硬字库中旳 字体名称
例5：在例3中加入title语句：
goptions reset=all; symbol v=diamond h=2 cv=red i=join ci=blue w=2
pointlabel; title f='隶书' c=green '纽约州每月旳悬浮颗粒物平均值'; title2 h=1.2 '2023'; proc gplot data=dst.airqual;
阐明：
过程步都是以PROC语句开始，背面紧跟过程名， 用以区别不同旳过程步。
尖括号中旳内容是可选项，省略时相应旳系统默 认值如下：
处理近来建立旳数据集；
处理全部变量（对于一种计算过程步处理全部数值变 量）；
处理数据集中旳全部观察。
§2 制作散点图和连线图
散点图——以数据集中某两个变量为纵坐标 变量和横坐标变量，每条观察相应于图中旳 一种点，数据集中旳多条观察就在平面上构 成一幅散点图。
3.2 设置标题和脚注
设置标题旳一般格式：
TITLE<n> <选项> ‘字符串’ <选项> ‘字符串’……;
设置脚注旳一般格式：
FOOTNOTE<n> <选项> ‘字符串’ <选项> ‘字符串’ ……;
SAS过程步操作基础ppt课件
统计计算过程：用以计算各种基本统计量，包括均数、标 准差等基于矩的统计量，分位数，可信区间，频数等；还 可编制交叉表、进行相关分析以及针对各种分布形式的假 设检验；此外还可对数据进行编秩及标准化等操作。
测）的输出显示。 print过程功能特性：自动格式化，以变量名称或标签
为列标题，选择性输出，特定的by格式以及id格式。 print过程的一般形式：
proc print data=SAS-data-set options; other statements;
run;
精选课件ppt
15
proc print语句的主要选项
（2）其它用于定义分析操作内容的语句，如class 语句、var语句、tables语句等；
（3）run语句，用于标志当前过程步程序的结束。 如果此过程步后紧随其它过程步或数据步，run语句 可省略。
精选课件ppt
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proc语句
每一个过程步都以proc语句开始； proc语句以proc关键字开始，紧跟其后的是所
精选课件ppt
7
报表输出过程
CALENDAR CHART FORMS FREQ
MEANS PLOT PRINT REPORT
SQL SUMMARY TABULATE TIMEPLOT
精选课件ppt8来自统计计算过程CHART CORR FREQ MEANS
RANK REPORT SQL STANDARD
调用SAS过程的名称，语句中还可包括众多的 控制选项； 多数SAS过程的proc语句中均包括“data=”选 项，用以指定该SAS过程所要处理的数据集； 不同的SAS过程，其proc语句中所包含的语句 选项也各不相同。
第3章 SAS数据步与数据步语句
第3章数据步与数据步语句摘要：本章讲授数据步的基本概念，数据集的结构，学习数据步构成的有关语句功能及其用法。
对本章内容的学习是进行数据处理的一个前提条件，为后面编程打下基础。
§3.1 SAS数据步与数据集§3.1.1数据步数据步是产生数据集的一组语句，一个数据步可以建立一个或多个数据集，在一个SAS程序中可以有多个数据步。
数据步程序还可以对已经建立的数据集进行修改和产生输出报告。
一、数据步的基本任务⒈建立数据集：SAS按照从数据步各语句中获得的信息建立数据集，该数据集存放输出的数据，故称输出数据集。
DATA语句是数据步开始的标志，且提供数据集名。
格式如下：DATA 数据集名；⒉输入数据：把外部数据读入内存，这步取决于外部数据的来源，可分为三种情况。
①从数据步内读取数据（数据源在作业流中）：用INPUT 语句与CARDS 语句联合使用②从磁盘文件读取数据：用INFILE 语句与INPUT 语句联合使用③从已有的数据集中读取数据：用SET 语句⒊对数据进行加工：对数据进行加工处理的语句叫多，后面陆续介绍。
在此仅介绍赋值语句。
赋值语句格式：变量=算术表达式变量=字符串赋值语句功能：先计算赋值号右边的表达式的值，然后将表达式的值赋给右边的变量。
如:x=3+6⒋将组成的观察写入数据集:在完成数据加工后，将要保存的变量（及数据）组成一例观察值，写入数据集。
该操作用OUTPUT语句来完成。
二、数据步程序的三种结构根据数据源的不同，数据步程序有如下三种基本结构：⒈从数据步内读取数据（数据源在作业流中）：当数据源的数据作为程序的一部分出现在程序中时，数据步程序的格式如下：DA TA 数据集名；INPUT 变量表；[其它数据步语句；]CARDS；数据块；⒉从磁盘文件读取数据（数据源是ASCII码文件）：如果数据源是以ASCII码数据文件存储于磁盘上，SAS可以读取该数据文件中的数据来建立数据集，则数据步具有的格式如下：DA TA 数据集名；INFILE 数据文件名；INPUT 变量表；[其它数据步语句；]；执行INFILE语句时，指定的数据文件被打开，INPUT语句从打开的数据文件中读取数据。
SAS作图详细教程
2）设置连线
选项 ： INTEPOL | I = 连线方式：设置相邻点之间的连线方式。
名称 NONE JOIN SPLINE NEEDLE SMnn RL<CLInn> RQ RC 连线方式 不连线（缺省方式） 直线 光滑的样条曲线 通过点的并且垂直于横坐标轴的直线 绘制不经过散点的样条曲线。nn曲线光滑性与拟合度的 折衷，取值：00~99。 线性回归直线，CLInn：另外绘制预测值的置信区间曲线， nn：置信区间大小。 二次曲线 三次曲线
CI = 颜色：设置连线的颜色。 LINE | L = n：设置连线的线型。n为线型号码，取值范围： 0~46。其中常用的有：0（空）、1（实线，缺省值）、2 （由点组成的虚线）……。 WIDTH | W = n：设置连线的宽度。n为宽度值。系统缺 省值为1。
例3：对例1的修饰改为如下形式：
run;
3.3 设置坐标轴
AXIS语句的一般形式： AXIS<n> 选项; 功能：设置坐标轴的显示形式，包括：
坐标轴在画面中的位置和长度， 变量值在轴上的出现次序、尺度、刻度的标注， 相关文字的字体、颜色、布局。 可选项<n>标明了AXIS语句的序号，n的取值范围1~99，缺省值为1。 AXIS语句也是全局语句。
不加选项的SYMBOL语句 SYMBOL<n>; 通过恢复系统缺省设置的图形选项语句取消前面对所有SYMBOL语 句的设置。 GOPTIONS RESET = SYMBOL;
全局性：可以出现在过程步内或过程步之外，一旦定义则一直保持 到重新定义或退出SAS系统； 可加性：一个选项的定义不影响其他选项。
SAS过程步操作基础
proc means语句的主要选项
missing：将class变量的缺失值作为合法的水平用以 创建代表分组的组合； fw=：指定输出结果中显示有关统计量的列的宽度； maxdec=：指定一个0~8的整数，用以设置输出结果 中有关统计量的最大小数位数； noprint：禁止在结果窗口显示任何分析结果； alpha=：指定均数可信区间的置信水平，默认值为 0.05。
字符排列顺序
字符型变量： blank ! “ # $ % & „ ( ) * + , - / 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMN OPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdef ghIghIjklmnopqrstuvwxyz{|}~ 数值型变量： 缺失值 (._ . .A to .Z) 数值 ( 依照大小顺序 )
print过程示例
data test;
do i=1 to 20;
do j=1 to 5; x=i*j/2; y=i**2*j; t=sqrt(i*j); output; end; end; label x=„one' y=„tow' t='three'; run;
proc sort data=test; by j; run;
proc contents语句的主要选项
ห้องสมุดไป่ตู้
detials|nodetials ：用于控制显示结果的详尽程度。 前者将显示上述的全部内容，后者则仅显示有关变量 信息的部分。默认设置：detials。 varnum ：要求将变量按照其在数据集中的排列顺序 而非字母顺序显示。 short ：有关变量信息部分仅显示变量名称，不显示 变量属性。 out= ：将输入数据集中有关变量的信息存储到指定的 数据集中。 noprint ：禁止程序运行结果在output窗口的输出显示。
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10. 二个重要的输出语句：
1) ods printer ① 直接输出结果到本地打印机.如： ODS printer; proc print data = mysas.stua; var name english; run;
ODS printer close;
② 直接输出结果到pdf文件.如： ODS printer file=‘d:\sas2003\1.sas’;
proc print data = mysas.stua; id name; var math english; label name= '姓名' math='数学成绩' english='英语成绩'; run;
例3-4（格式语句）：程序 d:\sas2012\3-4.sas:
proc print data=mysas.stua; format math 5.1 english 5.2; run;
变量名列表可以使用省略的形式，如x1-x3
等。
应用实例：
var math chinese;
2．MODEL语句 MODEL语句在统计建模过程中用来指定模型的 形式。语法格式为： MODEL 因变量 = 自变量列表 / 选项; 应用实例： model y=x1 x2 x3 ;
3．BY语句
BY语句在过程步中用来指定一个或几个
分组变量，根据这些分组变量值可以把观测 记录分组，然后对每一组观测分别进行指定 的分析。 例3-1(by 语句)：程序D:\sas2012\3-1.sas: proc sort data = mysas.stua; by sno;
run;
4．OUTPUT语句
过程步中经常用OUTPUT语句指定输出结果存放的数据 集。不同过程中把输出结果存入数据集的方法各有不同， OUTPUT语句是使用频繁的语句之一。其语法格式为： OUTPUT OUT=输出数据集名 关键字=变量名 关键字= 变量名 …; 其中用“OUT=”给出了存放结果数据集的名字，关键 字用于定义输出变量名，用“关键字=变量名”的方式 指定了系统自动输出变量与存储变量之间的对应关系。 等号后面的变量名指定了输出数据集中的存储变量名称。 例3-2（output语句）：程序D:\sas2012\3-2.sas:
ODS rtf file='d:\sas2012\1.rtf'; Libname mysas "d:\sas2012";
proc print data=mysas.stua;
var name english; run;
ODS rtf close;
proc means data = mysas.stua; var math; output out=result02 n=n mean=meanmath std=stdmath; run; proc print data=result02; run;
例3-3（标Βιβλιοθήκη 语句）：程序 D:\sas2012\3-3.sas:
第3章 SAS过程步及简单统计分析
3.1 SAS过程步简介 SAS过程步的一般形式为： PROC 过程名 [ DATA=输入数据集] [选项];
过程语句1 [/选项 ]; 过程语句2 [/选项 ]; RUN;
1．VAR语句 VAR语句在过程步中用于指定分析变量。
VAR语句的语法格式为：
VAR 变量名1 变量名2 … 变量名n;
在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语句规定变量的存储长度，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）只对该过程的本次运行发挥作用。
proc print data=mysas.stua;
var name english; run; ODS printer close;
2) ods rtf
直接输出结果到rtf文件。
例3-5（ods rtf语句和清除语句 ）：
程序：d:\sas2012\3-5.sas
DM "log;clear;output;clear;";