SAS数据集的建立.

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。

数理与土木工程学院实验报告课程名称：《统计软件SPSS、SAS及实践》实验结果（包括程序代码、程序结果分析）第一题：②基于数据集transaction，将变量“Revenue”中的缺失数据用其均值代替；data a;set a;array s(*) aa1-aa2;n=n(of s(*));mean=mean(of s(*));sum=sum( of s(*));do i=1to dim(s);if s(i)=.then s(i)=mean;end;run;proc print;run;③基于②，将取值全部缺失的变量删除。

data a;set a;array aa aa1-aa2;do over aa;if col=.then delete;end;run;proc transpose data=a out=transaction(drop=_name_);var aa1-aa2;run;proc print;run;第二题：a) 建立一个数据集合读入数据，变量为length，width和 height；data b;input length width height;cards;32 18 1216 15 2448 12 3215 30 4520 30 36;run;proc print data=b;run;b) 使用 set 语句,利用a)的数据集建立一个新数据集，它包括a）的所有数据，并建立三个新变量：每个c) 使用b）建立的数据集建立一个新数据集，只包括其中的volume 和 cost 变量。

data d;set c(keep=volume cost);run;proc print data=d;run;第三题：a)对车的标志（brand）的频数画竖直条形图。

libname mydata 'D:\data';proc print data=edcar;run;data e;set edcar; run;proc gchart;vbar brand;run;b)c)data g;set f;proc means data=g ;run;第四题：试分析：该地区单身人士的收入与住房面积之间是否相关？如果线性相关，确定一元线性回归方程，并做显著性检验。

实验1 SAS基本操作随着图形界面、用户友好等程序思想的发展，SAS陆续提供了一些不需编程就能进行数据管理、分析、报表、绘图的菜单操作功能，其中做得比较出色的有INSIGHT模块和Analyst 模块。

对于常用的一些统计分析方法，SAS系统中的如下三种方法可以达到同样的目的：●INSIGHT（“交互式数据分析”）●Analyst（“分析家”）●直接编程一般来说，INSIGHT模块在数据探索方面比较有特色，最为直观，便于步步深入；“分析家”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；编程方式是功能最强的，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。

在SAS系统中建立的众多SAS文件，可按不同需要将其归入若干个SAS逻辑库，以便对SAS文件进行访问和管理。

利用SAS系统功能直接建立数据集的方法很多，都需要将数据现场录入，费时费力。

较为简便的方法是，利用Excel录入数据，并作简单处理，然后将Excel数据表导入到SAS数据集中。

另外，也可以先将数据整理为文本文件（*.txt文件），再将文本文件导入为SAS数据集。

在对数据进行深入分析之前往往要利用INSIGHT或“分析家”对数据进行必要预处理。

1.1 实验目的通过实验熟悉SAS操作界面，掌握逻辑库的建立、数据集的导入与导出，掌握SAS的两个最为重要的模块：INSIGHT和“分析家”中对数据的预处理方法。

1.2 实验内容一、建立逻辑库二、数据集的导入与导出三、在INSIGHT中对数据的预处理四、在“分析家”中对数据的预处理1.3 实验指导首先建立存放数据的文件夹，如：“D:\SAS_SHIYAN”，其中再建两个文件夹：“原始数据”（用以存放本课程有关实验的Excel数据表及其他数据文件）和“SAS数据集”（用以存放本课程学习中生成的SAS数据集）。

1一、建立逻辑库【实验1-1】创建逻辑库“Mylib ”。

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。