SAS复习总结

蔡泽蕲

Freq 过程:

Proc Freq data=dataset;

table x*y/option;

By var1;

Class var2;

Weight f;

Run;

输出x*y的频数表，by语句的使用要求var1已经排过序. option可为chisp，分析x、y（两独立样本）的不同水平的差异是否显著，卡方检验。当x、y为两配对样本时，option为agree，进行配对样本差异是否显著的检验。

Sort 过程：

Proc sort data=dataset out=dataset;

By (descending) var1 (descending) var2;

Run;

对数据集中的var1、var2变量依次排序，默认从小到大，descending为从大到小。缺失out 时新数据集覆盖原数据集。

Means 过程

Proc means data=dataset option;

Var x;

By var1;

Class var2;

Freq var3; /*不能用weight*/

Output out=输出数据集统计量名=自定义名;

Run;

输出option统计量，当包含t和prt 时输出x的期望为0的t检验，用于配对样本的t检验。无option时，默认输出N、std、mean、min、max五个统计量。还可输出其它很多统计计量。特别的两个选项：maxdec=n ，alpha=value分别指定结果保留位数和置信度

Univariate 过程

Proc univariate data=dataset option;

Var x;

By var1;

Freq var2;

Output out=输出数据集统计量=自定义变量名;

Run;

Option 可为freq（生成频数表）、normal（检验变量是否服从正态分布）、plot（生成茎叶图、箱线图、正太概率图）、cibasic（计算均值置信区间）、cipctldf（计算中位数置信区间）。

统计量可为：各检验统计量及分位数。

当option为“mu0=scalar”时，计算x的期望（中位数）为scalar的t检验和符号秩和检验。符号秩和检验适用于非正太样本，而t检验则用于正太样本。配对样本计算配对差，独立样本使用class。Cibasic基于正太分布，cipctldf基于非正态分布。

Proc ttest data=dataset h0=scalar;

Var x;

(class y;)

(paried var1*var2;) /*配对样本的t检验*/

Run;

H0默认为0.

Anova 过程

Proc test data=dataset;

Where var1

Class var1 var2; /*var1、var2为因素A和因素B，没有因素B时，省略B*/

Model x=var1 var2 var1*var2; /*设定分析模型参数，单因素时只有一个*/

Means var1/option; /*var1和var2必须为分组变量，不能为连续变量*/

Run;

Option为hovtest=bartlett时输出x的各组方差齐次性检验；option为lsd时，输出最小显著差比较；option为alpha可指定置信度；option为tukey或scheffe时，进行tukey或scheffe 检验，对var1进行两两比较（snk也行），并得到均值差的置信区间。也可以为regwq；

Reg过程

Proc reg data=dataset;

Model var1=var2 var3 var4/r clm chi option /*设置模型，r表示要求进行残差分析*/

Var n; /*在reg过程中，对model语句后还有用到的变量，必须用var语句声明*/ Plot student.*n; /*要求画出以学生化残差为纵坐标，n为横纵标的散点图*/

Output out=dataset ......

Run;

Option 可为selection=stepwise slentry=0.1 slstay=0.1，分步法筛选自变量。

Gplot过程

Proc gplot data=dataset;

Plot vvar1*hvar1 ... varn*hvarn /legend=legend1 vaxis=axis1 haxis=axis2 vref=50 option;

Label vvar1=’纵走标签’ hvar1=’横走标签’; /*标签可以这样指定，也可以在axis中指定*/ Symbol1 v=plus|star|x|none|square i=join|spline|needle|n w=width c=red|blue|green

/*v定义图形中数据点的符号，i指定数据点的连线方式（直线、光滑曲线、点到坐标轴的垂直线、无，w指定宽度，c指定颜色*/ Symbol2 ...

Legend1 label=(“statement”) value=(“statement1”...”statementn”);

Axis1 label=(angle=-90 rotate=90 “label”) reflabel=(‘vref=50’);

Run;

Option位置也可为vaxis=1 to 10 by 2等；gplot默认画散点图；当i=rl | rq | rc时，分别要求画纵坐标对横坐标的线性回归、二次回归、三次回归曲线；当i=rlclm95 | rlcli95时，分别绘制95%置信区间和95%预测区间曲线，95也可以是90.