SAS统计分析教程方法总结
SAS统计分析报告教程方法总结材料
SAS统计分析报告教程方法总结材料统计分析是对数据进行理性、全面和深入的分析，以发现其中的规律、趋势和关联性。
SAS（Statistical Analysis System）是一个流行的统计分析软件，广泛应用于数据分析、研究和报告编制领域。
本文将介绍SAS统计分析报告的编制方法，帮助读者了解如何利用SAS软件进行统计分析，并撰写专业的统计分析报告。
一、数据导入与准备在进行统计分析之前，首先需要导入数据并对数据进行清洗和准备。
SAS软件支持多种数据格式的导入，包括CSV、Excel、数据库等。
可以使用PROC IMPORT或DATA STEP语句来将数据导入SAS环境中，并使用DATA STEP或PROC SQL语句对数据进行清洗和准备，包括删除缺失值、解决数据异常值等。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据集中的变量进行统计概括和描述。
在SAS中，可以使用PROCMEANS、PROCFREQ、PROCUNIVARIATE等过程来计算变量的均值、标准差、中位数、众数、频数分布等描述性统计指标。
通过描述性统计分析可以初步了解数据的分布情况，为后续的统计测试和模型建立奠定基础。
三、统计检验统计检验是用来检验数据之间的关系或差异是否显著的一种方法。
在SAS中，可以使用PROCTTEST、PROCANOVA、PROCCORR等过程进行假设检验，检验两组或多组数据之间的显著性差异或相关性。
在进行统计检验时，需要设置显著性水平和备择假设，以便进行准确的统计分析。
四、图形展示图形展示是将数据通过图表的形式呈现出来，更直观地展示数据的特征和规律。
在SAS中，可以使用PROCGPLOT、PROCSGPLOT、PROCGCHART等过程来绘制各种类型的图表，包括直方图、散点图、折线图、饼图等。
通过图形展示，可以更清晰地了解数据的分布情况和变量之间的关系，为数据分析和报告提供有力支持。
五、报告编制报告编制是统计分析的最后一步，将分析结果整理成报告文档，进行数据解释和结论归纳。
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 85 055 0 1 0 0 1 82 052 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 0 42 1 1 1 0 0 120 061 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;。
SAS统计分析教程方法总结
对定量结果进行差异性分析1.单因素设计一元定量资料差异性分析1.1.单因素设计一元定量资料t检验与符号秩和检验T检验前提条件：定量资料满足独立性和正态分布，若不满足则进行单因素设计一元定量资料符号秩和检验。
1.2.配对设计一元定量资料t检验与符号秩和检验配对设计：整个资料涉及一个试验因素的两个水平，并且在这两个水平作用下获得的相同指标是成对出现的，每一对中的两个数据来自于同一个个体或条件相近的两个个体。
1.3.成组设计一元定量资料t检验成组设计定义：设试验因素A有A1，A2个水平，将全部n（n最好是偶数）个受试对象随机地均分成2组，分别接受A1，A2，2种处理。
再设每种处理下观测的定量指标数为k，当k=1时，属于一元分析的问题；当k≥2时，属于多元分析的问题。
在成组设计中，因2组受试对象之间未按重要的非处理因素进行两两配对，无法消除个体差异对观测结果的影响，因此，其试验效率低于配对设计。
T检验分析前提条件：独立性、正态性和方差齐性。
1.4.成组设计一元定量资料Wilcoxon秩和检验不符合参数检验的前提条件，故选用非参数检验法，即秩和检验。
1.5.单因素k（k>=3）水平设计定量资料一元方差分析方差分析是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。
这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。
方差分析的假定条件为：（1）各处理条件下的样本是随机的。
（2）各处理条件下的样本是相互独立的，否则可能出现无法解析的输出结果。
（3）各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否则使用非参数分析。
（4）各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。
1.6.单因素k（k>=3）水平设计定量资料一元协方差分析协方差分析(Analysis of Covariance)是将回归分析与方差分析结合起来使用的一种分析方法。
在这种分析中，先将定量的影响因素(即难以控制的因素)看作自变量，或称为协变量(Covariate)，建立因变量随自变量变化的回归方程，这样就可以利用回归方程把因变量的变化中受不易控制的定量因素的影响扣除掉，从而，能够较合理地比较定性的影响因素处在不同水平下，经过回归分析手段修正以后的因变量的样本均数之间的差别是否有统计学意义，这就是协方差分析解决问题的基本计算原理。
SAS数据分析常用操作指南
SAS数据分析常用操作指南在当今数据驱动的时代，数据分析成为了企业决策、科学研究等领域的重要手段。
SAS 作为一款功能强大的数据分析软件，被广泛应用于各个行业。
本文将为您介绍 SAS 数据分析中的一些常用操作，帮助您更好地处理和分析数据。
一、数据导入与导出数据是分析的基础，首先要将数据导入到 SAS 中。
SAS 支持多种数据格式的导入，如 CSV、Excel、TXT 等。
以下是常见的导入方法：1、通过｀PROC IMPORT` 过程导入 CSV 文件｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filecsv'OUT=your_datasetDBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀在上述代码中，将｀＇your_filecsv'｀替换为实际的 CSV 文件路径，｀your_dataset` 替换为要创建的数据集名称。
2、从 Excel 文件导入｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filexlsx'OUT=your_datasetDBMS=XLSX REPLACE;RUN;｀｀｀导出数据同样重要，以便将分析结果分享给他人。
可以使用｀PROC EXPORT` 过程将数据集导出为不同格式，例如：｀｀｀sasPROC EXPORT DATA=your_datasetOUTFILE=＇your_filecsv'DBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀二、数据清洗与预处理导入的数据往往存在缺失值、异常值等问题，需要进行清洗和预处理。
1、处理缺失值可以使用｀PROC MEANS` 过程查看数据集中变量的缺失情况，然后根据具体情况选择合适的处理方法，如删除包含缺失值的观测、用均值或中位数填充等。
2、异常值检测通过绘制箱线图或计算统计量（如均值、标准差）来检测异常值。
对于异常值，可以选择删除或进行修正。
3、数据标准化/归一化为了消除不同变量量纲的影响，常常需要对数据进行标准化或归一化处理。
掌握使用SAS软件进行统计分析和数据挖掘的技巧与方法
掌握使用SAS软件进行统计分析和数据挖掘的技巧与方法第一章：SAS软件简介SAS（Statistical Analysis System）软件是一款功能强大的统计分析和数据挖掘工具。
它提供了丰富的功能模块和强大的数据处理能力，广泛应用于各个行业中的数据分析领域。
本章将介绍SAS软件的基本特点、应用领域以及安装和配置方法。
第二章：数据导入和预处理在进行统计分析和数据挖掘之前，首先需要将原始数据导入SAS软件，并进行一系列的预处理操作。
本章将介绍如何使用SAS软件导入各种数据文件（如CSV、Excel、数据库等），并对数据进行清洗、缺失值处理、异常值处理等预处理工作。
第三章：基本统计分析SAS软件提供了丰富的统计分析功能，包括描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析等。
本章将介绍如何使用SAS软件进行基本的统计分析，包括计算各种统计指标、进行假设检验、分析方差源等。
第四章：数据挖掘数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏的模式和规律，并进行预测和决策的过程。
SAS软件提供了多种数据挖掘算法和工具，包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
本章将介绍如何使用SAS软件进行数据挖掘，包括选择合适的算法、调整参数、评估模型效果等。
第五章：高级统计分析除了基本的统计分析方法，SAS软件还提供了一些高级的统计分析工具，如因子分析、主成分分析、判别分析等。
这些方法可以帮助用户更好地理解数据和变量之间的关系，挖掘潜在的因素和结构。
本章将介绍如何使用SAS软件进行高级的统计分析，并提供一些案例来说明其应用。
第六章：可视化展示数据可视化是将数据以直观的图表形式展现，有助于用户更好地理解数据之间的关系和趋势。
SAS软件提供了丰富的可视化工具和图形语法，可以方便快捷地生成各种图表。
本章将介绍如何使用SAS软件进行数据可视化，并提供一些实例来说明不同图表的应用场景。
第七章：自动化和批处理对于大规模的数据分析和处理任务，手动操作无疑是非常耗时和繁琐的。
如何用SAS进行统计分析
如何用SAS进行统计分析SAS（统计分析系统）是一种用于数据分析和统计建模的软件工具。
它提供了一系列功能和程序，用于数据处理、统计分析、预测建模、图形展示和报告生成等。
本文将介绍如何使用SAS进行统计分析，涵盖数据导入、数据清洗、描述性统计分析、假设检验、回归分析和聚类分析等内容。
1. 数据导入和数据清洗在使用SAS进行统计分析之前，你需要将待分析的数据导入到SAS软件中。
SAS支持多种数据格式，包括CSV、Excel、Access等。
你可以使用SAS提供的PROC IMPORT过程将数据导入到SAS的数据集中。
导入数据后，你需要对数据进行清洗。
数据清洗的目的是去除数据中的错误、缺失或异常值，以确保数据的质量。
你可以使用SAS的数据步骤（DATA STEP）来处理数据，例如删除缺失值、填补缺失值、去除异常值等。
2. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的过程。
它包括计算数据的中心趋势（均值、中位数、众数）、数据的离散程度（标准差、方差、极差）、数据的分布形态（偏度、峰度）等。
在SAS中，你可以使用PROC MEANS过程进行描述性统计分析。
该过程可以计算多个变量的均值、标准差、最小值、最大值、中位数等统计指标。
此外，你还可以使用PROC UNIVARIATE过程计算数据的偏度、峰度等统计值，并绘制直方图和箱线图来展示数据的分布情况。
3. 假设检验假设检验是对样本数据进行推断性统计分析的一种方法。
它用于判断观察到的样本差异是否显著，从而对总体参数进行推断。
在SAS中，你可以使用PROC TTEST过程进行双样本t检验、单样本t检验和相关样本t检验等。
此外，PROC ANOVA过程可以用于方差分析，PROC FREQ过程可以用于卡方检验。
4. 回归分析回归分析是研究因变量与自变量之间关系的一种统计分析方法。
它用于预测和解释因变量的变化，并评估自变量对因变量的影响程度。
在SAS中，你可以使用PROC REG过程进行简单线性回归分析和多元线性回归分析。
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。
如何利用SAS进行数据挖掘与统计分析
如何利用SAS进行数据挖掘与统计分析第一章：SAS软件简介与基本操作SAS（Statistical Analysis System）是一款功能强大的数据分析和统计建模软件，被广泛应用于各个行业的数据挖掘和统计分析工作中。
本章将介绍SAS软件的基本操作，包括安装与配置、数据导入与导出、文件管理等内容。
1.1 安装与配置SAS软件首先需要下载SAS软件的安装包，并按照安装向导的提示进行安装。
安装完成后，还需要进行一些配置工作，如设置SAS软件的工作目录、语言选项等。
1.2 数据导入与导出SAS软件支持多种数据格式，包括文本文件、Excel文件、数据库等。
可以通过SAS的数据步（DATA）和过程步（PROC）来完成数据导入与导出的操作。
数据导入时，需要明确数据的格式、变量类型等信息；数据导出时，可以选择导出的文件格式和目标路径。
1.3 文件管理在SAS的工作环境中，可以创建和管理多个工作文件，包括数据集、程序文件等。
可以使用SAS的文件步（FILE）和命令行（X）来进行文件操作，如创建、复制、删除等。
第二章：数据预处理与数据转换数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节，它包括数据清洗、数据集成、数据变换等步骤。
本章将介绍利用SAS进行数据预处理与数据转换的方法。
2.1 数据清洗数据清洗是指对数据进行缺失值处理、异常值处理、重复值处理等操作，以确保数据的质量和准确性。
在SAS中，可以使用DATA步的WHERE子句和DELETE语句来实现数据清洗的功能。
2.2 数据集成数据集成是指将多个数据源的数据整合到一个数据集中，以便进行后续的统计分析和挖掘工作。
SAS提供了多种数据合并和连接的方法，包括DATA步的MERGE和SET语句、SQL过程的JOIN操作等。
2.3 数据变换数据变换是指对原始数据进行转换、归一化或标准化等操作，以便更好地满足建模和分析的需求。
在SAS中，可以使用DATA步的计算变量和变量转换函数来实现数据变换的功能。
SAS统计分析(第七讲)汇总
15
例11-6 data ex11_6;
infile 'e:\sasx\sas7\ex11_5.txt';
input x1-x4 y @@; proc reg; model y=x1-x4/stb selection=cp aic adjrsq; model y=x1-x4/tol vif collin collinoint R;
2018/10/30
3
四、分类变量的数量化
在实际研究中，自变量常常会是分类变量，主要包括三
种类型的分类变量：①两分类变量，如性别（男、女）；② 有序分类变量，如病情（轻度、中度、重度）；③无序分类 变量，如职业（干部、职员、工人、农民）。进行多元回归 分析，必须将这样的指标数量化，常用的数量化方法有：
自变量间的多重共线性(multicollinearity)
多重共线性是指在进行多元回归时，自变量间存在线性相关 关系。共线关系存在，可使估计系数方差加大，系数估计不稳 定，结果分析困难。出现以下现象提示可能存在自变量之间的 共线关系。
2018/10/30 14
整个回归方程的统计检验P<α，而各偏回归系数的检验均出 现P> α的矛盾现象。 偏回归系数的估计值明显与实际情况不符，或者是偏回归系 数的符号与专业知识的情况相反。据专业知识，该自变量与应 变量间关系密切，而偏回归系数检验结果P> α。
修正均数间比较的F值
F
MS 修正均数 MS 组内剩余
如修正均数间有差别，必要 时再作两两比较。
公共回归系数 bc
bc
组内（或误差）的l xy 组内（或误差）的l xx
各修正均数的计算
Yi Yi bc ( X i X )
SAS统计分析系统操作方法及界面介绍
SAS统计分析系统操作方法及界面介绍SAS（Statistical Analysis System）是一种广泛应用于数据分析和统计建模的软件系统。
它提供了一系列强大的工具和功能，使得用户能够高效地进行数据处理、统计分析和预测模型建立。
本文将介绍SAS 的操作方法和界面特点，帮助读者更好地理解和使用这一工具。
一、SAS的安装与启动1. 安装SAS软件：首先，确保你已经获得合法的SAS软件安装包，并双击运行安装程序。
按照提示一步步完成安装过程即可。
2. 启动SAS软件：安装完成后，在桌面上可以找到SAS的启动图标，双击打开即可进入SAS系统。
二、SAS界面概述SAS的界面由多个组件构成，包括主窗口、编辑器、日志窗口、输出窗口等。
下面将简要介绍每个组件的作用和特点。
1. 主窗口：主窗口是SAS的核心界面，提供了整体控制和操作SAS系统的功能。
从主窗口可以进行数据输入、处理、分析和结果展示等操作。
2. 编辑器：编辑器是用于编写SAS程序代码的工具。
用户可以在编辑器中书写自己的分析代码，然后将其提交给SAS系统运行。
3. 日志窗口：日志窗口显示了SAS系统的运行信息，包括程序的执行过程、错误提示和警告信息等。
在日志窗口中可以查看和调试程序运行过程中的问题。
4. 输出窗口：输出窗口用于显示SAS程序的结果和图形。
在运行完成后，结果将会在输出窗口中展示，便于用户进行结果分析和查看。
三、SAS操作方法1. 数据读取与处理：在SAS中，可以使用多种方式读取数据，包括导入本地数据文件、从数据库中提取数据、直接生成模拟数据等。
读取数据后，可以使用SAS提供的数据处理函数进行格式转换、缺失值处理、重编码等操作。
2. 统计分析：SAS拥有丰富的统计分析功能，可用于描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析等多个领域。
用户可以通过调用相应的SAS函数，快速完成对数据的统计分析。
3. 数据可视化：SAS提供了多种绘图函数，用于生成各类图表和图形。
SAS统计分析教程方法总结
SAS统计分析教程方法总结SAS（Statistical Analysis System）是一种流行的统计分析软件，被广泛应用于各个领域的数据分析和决策支持中。
本文将总结SAS统计分析教程的方法，以帮助读者更好地理解和应用SAS软件。
1.数据导入与数据清洗：在进行统计分析之前，首先需要将数据导入SAS软件中。
SAS支持多种数据格式，如Excel、CSV等。
可以使用INFILE和INPUT语句读取数据，并使用DATA步骤定义变量。
在导入数据后，通常需要对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值等。
SAS提供了多种数据处理函数，如MEAN、SUM等，可以帮助完成数据清洗和处理工作。
2.描述性统计分析：描述性统计分析可以了解数据的特征和分布情况。
例如，可以使用PROCMEANS计算数据的均值、标准差、最小值、最大值等；使用PROCFREQ计算离散变量的频数和频率等。
此外，SAS还提供了PROCUNIVARIATE、PROCSUMMARY等过程，可以方便地进行更加复杂的描述性统计分析。
3.统计图表绘制：统计图表是数据分析中常用的可视化工具，能够直观地展示数据的特征和趋势。
SAS提供了PROC SGPLOT和PROC GPLOT等过程，可以绘制各种类型的统计图表，如直方图、散点图、柱状图等。
通过调整图形参数，可以使图表更加美观和易读。
此外，SAS还支持使用ODS（OutputDelivery System）输出图表到不同的输出格式中。
4.假设检验与推断统计：假设检验是统计分析中常用的方法，可以用来判断数据之间是否存在显著差异。
在SAS中，可以使用PROCTTEST、PROCANOVA等过程进行单样本、双样本和多样本假设检验。
此外，SAS还支持非参数检验方法，如PROCNPAR1WAY等。
除了假设检验，推断统计也是重要的统计分析方法，用于对总体参数进行估计和推断。
在SAS中，可以使用PROCMEANS、PROCREG等过程进行点估计和区间估计。
使用SAS进行统计分析和数据建模的方法
使用SAS进行统计分析和数据建模的方法1. 引言介绍SAS（统计分析系统）, 这是一个广泛使用的统计软件，它提供了丰富的统计分析和数据建模功能。
2. 数据准备描述如何准备数据，包括数据清洗、数据预处理和数据转换等步骤。
3. 描述性统计分析使用SAS进行描述性统计分析，包括计算数据的均值、中位数、方差、标准差等基本统计指标，以及绘制频率分布图、直方图等。
4. 假设检验介绍如何使用SAS进行假设检验，包括t检验、方差分析、卡方检验等常用的统计检验方法。
讲解如何设置假设并根据样本数据判断是否拒绝假设。
5. 回归分析详细说明如何进行回归分析，包括简单线性回归和多元线性回归，介绍如何选择适当的回归模型，并解释模型的结果。
6. 非参数统计介绍如何使用非参数统计方法对数据进行分析，例如Wilcoxon秩和检验、Mann–Whitney U检验和Kruskal-Wallis单因素方差分析等。
7. 因子分析详细讲解如何使用SAS进行因子分析，包括主成分分析和因子旋转等步骤，解释如何提取因子并解释因子的含义。
8. 聚类分析介绍如何使用SAS进行聚类分析，包括层次聚类和K均值聚类方法，讲解如何选择合适的聚类数目并解释聚类结果。
9. 时间序列分析详细描述如何使用SAS进行时间序列分析，包括平稳性检验、ARIMA模型拟合、预测和模型诊断等。
10. 数据挖掘与机器学习介绍如何使用数据挖掘和机器学习方法进行预测和分类，包括决策树、随机森林、逻辑回归和支持向量机等。
11. 模型评估和验证讲解如何评估和验证统计模型的性能，包括拟合优度检验、交叉验证和ROC曲线等。
12. 结论总结使用SAS进行统计分析和数据建模的主要方法和步骤，并强调使用合适的方法来解决实际问题的重要性。
以上是使用SAS进行统计分析和数据建模的一些方法和步骤，虽然每个章节只是简要介绍了相关内容，但在实际应用中，每个章节都有更加详细和深入的讨论和分析。
了解并掌握这些方法和步骤，可以使我们更好地利用SAS进行统计分析和数据建模，为决策提供有力的支持。
SAS医学统计分析教程-1
数 据 步 语 句
基 本 过 程
统 计 过 程
绘 图 过 程
矩 阵 计 算 过 程
IML
时 间 序 列 分 析
ETS
运 筹 学 分 析
OR
质 量 控 制
QC
1.2 SAS的使用方法
1、SAS的启动 (1) 在Windows桌面上用鼠标双击SAS图标
(2) 鼠标单击[开始]，依次选[程序]→[The Sas System] →[The Sas System for indows v8]
SAS医学统计分析教程
第一章 SAS概述
1.1 SAS软件简介
1、什么是SAS？ SAS是Statistical Analysis System第一个字母 的缩写。
2、SAS的基本组成 SAS的基本组成
视 STAT GRAPH 处 DATA 理
2、SAS的退出 (1)鼠标点击窗口关闭按钮。 (2)在命令框中输入bye或endsas。
3、SAS程序的结构 过程名 MEANS SAS语言
SAS引导程序简称为SAS程序
数据步
过程步
3、SAS程序结构 例1.1 data ex1; input x@@; cards; 3 9 8 6 5 5 7 3 10 8 10 4 ; run; proc means; run;
4、SAS程序运行 (1) 鼠标点击工具栏中SUBMIT
(2) 在命令框中输入SUBMIT后按回车键
例1.1运行结果
sas实践总结与体会
sas实践总结与体会在进行SAS（统计分析系统）实践过程中，我深深体会到其作为一款强大的数据分析工具带来的便利和效率。
通过这段时间的学习和实践，我对SAS有了更全面的认识，同时也积累了一些实用的经验。
本文将对我在SAS实践中的总结和体会进行分享。
一、SAS的基本操作1. 数据导入与清洗在使用SAS进行数据分析之前，我们首先需要将原始数据导入到SAS系统中。
通过SAS的数据导入功能，我们可以将不同格式的数据文件，如Excel、CSV等，导入到SAS的数据集中进行后续处理。
同时，在导入数据的过程中，我们还可以进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值等，使数据更加准确可靠。
2. 数据处理与转换SAS提供了丰富的数据处理和转换功能，可以对数据进行加工和变换，以满足不同的分析需求。
例如，我们可以使用SAS的函数和操作符对数据进行计算、筛选和排序等操作，还可以进行数据的合并、拆分和重构等处理，以获得更有价值的分析结果。
3. 统计分析与建模SAS作为一款专业的统计分析工具，提供了广泛的统计分析和建模功能。
通过SAS的统计过程，我们可以进行描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析等常见的统计分析操作。
同时，SAS还提供了强大的数据挖掘和机器学习功能，可以进行聚类分析、决策树、神经网络等高级分析和建模操作。
二、SAS实践经验总结1. 熟悉SAS语法和函数在进行SAS实践之前，我们需要系统地学习和掌握SAS的语法和函数。
只有熟悉了SAS的语法规则和函数功能，才能高效地进行代码编写和数据操作。
因此，建议在实践前先进行一段时间的SAS语法学习，包括语句结构、数据集操作、函数应用等方面。
2. 规范编写和注释代码在进行大规模数据处理和分析时，代码的编写和注释非常关键。
合理的代码结构和注释能够提高代码的可读性和可维护性。
因此，在实践中，我养成了良好的编码习惯，包括使用有意义的变量命名、遵循代码缩进规范，以及添加必要的注释和说明等。
SAS统计分析教程
SAS统计分析从入门到精通
SAS统计分析从入门到精通SAS（Statistical Analysis System）是一种最早用于统计分析的软件系统，使用广泛且功能强大。
本文将介绍SAS的入门知识，并提供一些进阶技巧，帮助您从入门到精通SAS统计分析。
入门篇：2. SAS语法基础：在开始使用SAS之前，您需要了解SAS的基本语法。
SAS的语法类似于其他编程语言，包括数据步（DATA Step）和过程步（PROC Step）。
数据步用于创建、加载和转换数据，过程步用于执行各种统计分析。
3. 数据加载和清洗：一旦您安装了SAS，就可以开始加载和清洗您的数据。
您可以使用DATA Step来创建数据集，或者使用输入过程（例如IMPORT或SET）将外部数据导入SAS。
对于不符合要求的数据，您可以使用相关的变量和函数进行清洗和转换。
4.运行基本统计分析：SAS提供了许多过程（PROC）来运行各种统计分析。
其中一些基本过程包括PROCMEANS用于计算变量的均值、标准差和其他统计量；PROCFREQ用于计算分类变量的频数分布和卡方检验；PROCREG用于进行线性回归分析等。
进阶篇：1.数据探索和可视化：一旦您熟悉了基本的统计分析，您可以使用SAS来进行数据探索和可视化。
您可以使用PROCUNIVARIATE计算数据的偏度、峰度等统计量；使用PROCCORR计算变量之间的相关性；使用PROCSGPLOT进行数据可视化等。
2.建立模型：SAS提供了许多过程用于建立模型，例如PROCLOGISTIC 用于二元逻辑回归分析；PROCGLM用于普通线性模型；PROCMIXED用于混合模型等。
您可以根据您的研究问题选择相应的模型，并使用SAS进行建模和模型拟合。
3.数据处理和编程技巧：SAS提供了许多数据处理和编程技巧，可以帮助您更高效地处理数据和编写代码。
例如，您可以使用ARRAY函数对变量进行数组操作；使用DO循环和IF-THEN条件语句进行数据处理；使用MACRO变量和宏函数进行代码复用等。
学会使用SAS进行数据分析与统计
学会使用SAS进行数据分析与统计第一章：SAS简介与安装1.1 SAS的定义与发展历程1.2 SAS的应用领域与优势1.3 SAS的安装与配置步骤第二章：SAS基本语法与数据处理2.1 SAS数据集的创建与导入2.2 数据集的基本操作（查询、排序、合并等）2.3 数据集的转换与处理（缺失值处理、变量转换等）第三章：SAS统计分析3.1 描述性统计分析（中心趋势与离散程度测量）3.2 统计图表（直方图、散点图、箱线图等）3.3 参数检验方法（t检验、方差分析等）3.4 非参数检验方法（秩和检验、卡方检验等）3.5 回归分析（线性回归、逻辑回归等）第四章：SAS数据挖掘与建模4.1 数据挖掘的概念与方法论4.2 数据挖掘过程与流程4.3 数据探索与预处理4.4 分类与预测模型的建立4.5 模型评估与应用第五章：SAS与大数据分析5.1 大数据与SAS的关系与发展趋势5.2 大数据的存储与处理5.3 大数据分析的典型方法与应用5.4 SAS在大数据分析中的优势与应用案例第六章：SAS与业务决策支持6.1 SAS在决策支持系统中的作用6.2 基于SAS的数据驱动决策方法6.3 风险管理与预警系统的建立6.4 模拟与优化决策的实现6.5 基于SAS的智能决策系统案例分析第七章：SAS的应用案例分析7.1 金融行业中的风险控制与信用评估7.2 医疗保险领域中的疾病预测与费用预测7.3 零售行业中的用户行为分析与精准营销7.4 制造业中的质量控制与生产优化7.5 市场调研与品牌分析中的应用案例第八章：SAS的发展与前景展望8.1 SAS在数据科学领域的地位与作用8.2 SAS的发展趋势与技术创新8.3 SAS对于人才发展的需求8.4 对于SAS未来的个人职业规划建议总结：本文分析了SAS的基础语法与数据处理、统计分析、数据挖掘与建模、大数据分析、业务决策支持以及应用案例等多个方面。
SAS作为一种功能强大的数据分析与统计工具，在各行各业的实际应用中发挥着重要的作用。
sas实践总结与体会
sas实践总结与体会在过去的一段时间里，我参与了SAS（统计分析系统）的实践学习和应用。
通过这次实践，我深刻领悟到了SAS强大的功能和应用价值。
在本文中，我将分享我在SAS实践中的总结与体会，并对其应用进行探讨。
一、SAS简介SAS是全球领先的商业智能和数据分析解决方案提供商，广泛应用于各个行业的数据处理和分析工作中。
其优势在于完善的统计分析功能和强大的数据挖掘能力。
作为一名使用SAS的初学者，我深感它的便捷和高效，下面是我在实践中的体会。
二、SAS实践总结1. 数据导入与清洗在使用SAS进行数据分析之前，我们首先需要将原始数据导入到SAS软件中并进行清洗。
SAS提供了丰富的数据导入方法，可以根据不同的数据格式选择适当的导入方式。
在数据清洗方面，SAS的数据处理功能非常强大，可以进行缺失值处理、异常值检测和数据转换等操作，使数据更加准确和可靠。
2. 数据探索与描述性统计在导入和清洗完数据后，我们需要对数据进行进一步的探索和分析。
SAS提供了丰富的统计分析函数，可以对数据进行描述性统计、频数分析、相关分析和统计图表展示等。
这些功能使我们对数据有了更全面的了解，为后续的数据建模和预测分析提供了依据。
3. 数据建模与预测分析在分析阶段，SAS的强大之处体现在其数据建模和预测分析功能上。
SAS提供了多种建模方法，包括回归分析、决策树、聚类分析和时间序列分析等。
这些方法可以帮助我们从数据中挖掘出有价值的信息，进行预测和决策。
在实践中，我使用了SAS的回归分析方法，成功地建立了一个可靠的预测模型，为业务决策提供了支持。
4. 结果输出与报告生成最后，在分析完成后，我们需要将结果输出和生成报告。
SAS提供了多种结果输出的功能，包括数据集输出、图表输出和报告生成等。
通过这些功能，我们可以将分析结果以可视化的形式展示出来，并生成专业的报告，方便与他人分享和交流。
三、SAS实践的体会通过这次SAS的实践学习和应用，我对数据分析有了更深入的理解，并且体会到了SAS的强大和便捷之处。
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对定量结果进行差异性分析1.单因素设计一元定量资料差异性分析1.1.单因素设计一元定量资料 t 检验与符号秩和检验T检验前提条件：定量资料满足独立性和正态分布，若不满足则进行单因素设计一元定量资料符号秩和检验。
1.2.配对设计一元定量资料 t 检验与符号秩和检验配对设计：整个资料涉及一个试验因素的两个水平，并且在这两个水平作用下获得的相同指标是成对出现的，每一对中的两个数据来自于同一个个体或条件相近的两个个体。
1.3.成组设计一元定量资料 t 检验成组设计定义：设试验因素A有A1, A2个水平，将全部n（ n最好是偶数）个受试对象随机地均分成 2 组，分别接受 A1， A2， 2 种处理。
再设每种处理下观测的定量指标数为k,当k=1时，属于一元分析的问题；当k>2时，属于多元分析的问题。
在成组设计中,因 2 组受试对象之间未按重要的非处理因素进行两两配对,无法消除个体差异对观测结果的影响,因此,其试验效率低于配对设计。
T检验分析前提条件：独立性、正态性和方差齐性。
1.4.成组设计一元定量资料 Wilcoxon 秩和检验不符合参数检验的前提条件，故选用非参数检验法，即秩和检验。
1.5.单因素k (k>=3)水平设计定量资料一元方差分析方差分析是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显着影响。
这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。
方差分析的假定条件为：( 1 )各处理条件下的样本是随机的。
( 2)各处理条件下的样本是相互独立的，否则可能出现无法解析的输出结果。
( 3)各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否则使用非参数分析。
( 4)各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。
16单因素k (k>=3)水平设计定量资料一元协方差分析协方差分析 (Analysis of Covariance) 是将回归分析与方差分析结合起来使用的一种分析方法。
在这种分析中，先将定量的影响因素 (即难以控制的因素 ) 看作自变量，或称为协变量 (Covariate) ，建立因变量随自变量变化的回归方程，这样就可以利用回归方程把因变量的变化中受不易控制的定量因素的影响扣除掉，从而，能够较合理地比较定性的影响因素处在不同水平下，经过回归分析手段修正以后的因变量的样本均数之间的差别是否有统计学意义，这就是协方差分析解决问题的基本计算原理。
在试验中，试验因素有时会受到某个重要的定量的非试验因素的影响，为了消除这种定量非试验因素对定量观测结果的影响和干扰前提条件：一、要求各组定量资料(主要指观测结果)来自方差相等的正态总体；二、各组的总体回归斜率要相等且不等于零。
1.7.单因素k (k>=3)水平设计一元定量资料 Kruskal-Wallis 秩和检验定量资料不满足参数检验的前提条件时，则可选择秩和检验2.单因素设计一元生存资料差异性分析生存分析( Survival Analysis )是将重点事件的出现与否和达到终点所经历的时间结合起来的一种统计分析方法，其主要特点就是考虑了每个观察对象达到终点所经理的时间长短。
终点事件不限于死亡，可以是疾病的发生、一种处理(治疗)的反映、疾病的复发等。
生存分析可用于生存曲线估计、生存曲线比较、影响因素分析和生存预测。
生存分析有一套完整的方法：统计描述(包括求生存时间的分位数、中位生存期、平均数、生存函数的估计、判断生存时间分布的图示法) 、非参数检验(检验分组变量各水平所对应的生存曲线是否一致)、COX模型(半参数)回归分析、参数模型回归分析。
研究者比较k条生存曲线之间是否有显着差别时，SAS软件提供了 3种常用的方法：对数秩检验(log-ra nk Test )、威尔考克森(Wilcox on Test) 和似然比检验( Likelihood Ratio Test )。
当生存时间的分布为 Weibull 分布或属于比例风险比模型时， Log-Rank 检验效率较高；当生存时间的分布为对数正态分布时， Wilcoxon 检验效率较高；因似然比检验是建立在指数分布模型上的，故当资料偏离此模型时，其结果不如前两种检验方法稳健。
非参数法估计生存率有乘积极限法(Product-Limit Method , PL)和寿险法(Life Table Method),其中乘积极限法又称为 Kaplan-Meier法(简称 KM 法)。
前者适用于小样本或大样本未分组资料，后者适用于观察倒数较多的分组资料。
3.多因素设计一元定量资料差异性分析3.1.随机区组设计一元定量资料方差分析与 Friedman 秩和检验随机区组设计( Randomized block design ),亦称完全随机区组设计 ( random complete block dsign )。
这种设计的特点是根据“局部控制” 的原则,将试验地按肥力程度划分为等于重复次数的区组,一区组安排一重复,区组内各处理都独立的随机排列。
参数检验前提条件：独立性、正态性和方差齐性若不满足参数检验的前提条件,采用秩和检验。
3.2.双因素无重复实验设计一元定量资料方差分析有两个试验因素,全部试验条件由两因素各水平全面组合而成,在每个条件下获得定量资料的均值数据。
3.3.平衡不完全随机区组设计一元定量资料方差分析所谓平衡不完全随机区组试验 (Balanced Incomplete Block Design 简称BIB 试验)就是试验方案因受地块限制，不能把试验处理全部安置在试验区组内的情况下，所进行的试验设计。
其缺点是：区组数必须严格按规定数目设立，缺一不可，否则各处理之间的比较将失去均衡性。
BIB试验设计需满足如下条件：N = b*k=y*vY (k - 1)X 二-------------------------v - 1其中N为试验小区总数；入为任两处处理在同一区组中出现的次数；丫是每个处理的重复数；b是不完全随机区组数；k是每区组内的小区数。
34拉丁方设计一元定量资料方差分析拉丁方设计(Latin square design )使研究人员得以在统计上控制两个不相互作用的外部变量并且操纵自变量。
每个外部变量或分区变量被划分为一个相等数目的区组或级别，自变量也同样被分为相同数目的级别。
拉丁方以表格的形式被概念化，其中行和列代表两个外部变量中的区组，然后将自变量的级别分配到表中各单元中。
简单的说就是某一变量在其所处的任意行或任意列中，只出现一次。
假设我现在要做一个实验，被试一共要进行5个小测试，并且需要重测多次，因此对这5个测试的排序就需要列入变量控制之内，不可能多次都一样的顺序，因此为了平衡这种顺序效应，采取拉丁方设计，先命名 5 个小测试分别为1，2，3, 4, 5。
那么对其的排序就是这样的：第一组测试顺序：1，2, 5，3，4第二组测试顺序：2，3，1，4，5第三组测试顺序： 3， 4，2，5，1第四组测试顺序： 4， 5，3，1，2第五组测试顺序： 5， 1，4，2，3其顺序是这样确定的，横排：1, 2, n, 3, n-1 , 4, n-2 ........ ( n代表要排序的量的个数) 竖排： 1， 2， 3， 4， 5 再轮回。
3.5.二阶段交叉设计一元定量资料方差分析在医学研究中,要将 A、B 两种处理先后施加于同一批试验对象,随机地使半数受试者先接受A后接受B,而另一半受试者正好相反，即先接受 B 再接受A。
由于两种处理在全部试验过程中交叉进行，这种设计称为交叉设计( cross-overdesign )。
在交叉设计中, A、B 两种处理先后以同等的机会出现在两个试验阶段中,故又称为两阶段交叉设计。
试验效应受到 3 个因素的影响,一个是处理因素,一个是处理顺利因素,还有一个是试验阶段因素,而且必须保证这 3 个因素之间没有交互作用。
虽然交叉试验的处理是单因素,但影响试验结果的因素还有非人为控制的受试者的个体差异和试验阶段这两个因素。
因此,该设计不仅平衡了处理顺序的影响,而且能把处理方法间的差别、时间先后之间的差别和受试者之间的差别分别进行分析。
3.6.析因设计一元定量资料方差分析析因设计是一种多因素的交叉分组设计。
它不仅可检验每个因素各水平间的差异,而且可检验各因素间的交互作用。
两个或多个因素如存在交互作用,表示各因素不是各自独立的,而是一个因素的水平有改变时,另一个或几个因素的效应也相应有所改变；反之，如不存在交互作用，表示各因素具有独立性，一个因素的水平有所改变时不影响其他因素的效应。
3.7.含区组因素的析因设计一元定量资料方差分析3.8.嵌套设计一元定量资料方差分析试验中涉及两个或多个试验因素 , 且依据专业知识可以认为各试验因素对观测指标的影响有主次之分 , 主要因素各水平下嵌套着次要因素 , 次要因素各水平下又嵌套着更次要的因素 , 这样的试验设计称为嵌套设计。
此类设计有两种情形 :第一种情形是 , 受试对象本身具有分组再分组的各种分组因素 ,处理（即最终的试验条件）是各因素各水平的全面组合 , 且因素之间在专业上有主次之分（如年龄与性别对心室射血时间的影响 , 性别的影响大于年龄）; 第二种情形是 , 受试对象本身并非具有分组再分组的各种分组因素 , 处理（即最终的试验条件）不是各因素各水平的全面组合 , 而是各因素按其隶属关系系统分组 , 且因素之间在专业上有主次之分（如研究不同代次不同家庭成年男性的身高资料 , 不同家庭之间的差别大于同一个家庭内部不同代次之间的差别）。
3.9.裂区设计一元定量资料方差分析试验因素分两阶段进入试验过程，通常由先进入试验的试验因素（设为A）构成单因素多水平设计或由先进入试验的试验因素（设为A）与区组因素（设为B）构造出含m次独立重复试验的随机区组设计；再把接受因素 A各水平处理或接受因素 A与因素B各组合水平处理的m个受试对象随机地分配给在第二阶段进入试验的试验因素 C的m个水平，这样安排试验因素的方法称为裂区设计或分割设计。
结合实际问题，当试验研究过程自然形成2个或多阶段(有时称为工序)，各阶段涉及的试验因素彼此不同，但需要等整个试验过程结束后，才能观测定量指标的结果，就需要用到此设计。
3.10.正交设计一元定量资料方差分析正交试验设计(Orthogonal experimental design) 是研究多因素多水平的又一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点，正交试验设计是分析因式设计的主要方法。
是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。
正交表是一整套规则的设计表格，每个因素的每个水平与另一个因素各水平各碰一次，这就是正交性。