SAS学习系列11.-对数据做简单的描述统计

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。

使用SAS进行数据处理和分析第一章：简介数据处理和分析是现代社会中重要的技能之一，它帮助我们从大量的数据中提取有用的信息，并做出科学决策。

SAS（Statistical Analysis System）是一种功能强大的统计分析软件包，广泛应用于各个领域的数据处理和分析任务中。

本文将介绍SAS的基本功能和常用技术，帮助读者了解如何使用SAS进行数据处理和分析。

第二章：SAS的基本操作SAS具有友好的图形用户界面和强大的命令行功能，可以满足不同用户的需求。

在本章中，我们将介绍SAS的基本操作，包括启动SAS软件、创建和保存数据集、导入和导出数据、运行SAS程序等。

通过学习这些基本操作，读者将能够掌握SAS的基本使用方法。

第三章：数据预处理数据预处理是数据分析的第一步，它包括数据清洗、数据变换、数据归一化等过程。

在本章中，我们将介绍如何使用SAS进行数据预处理，包括缺失值处理、异常值处理、去重、数据变换等技术。

通过学习这些技术，读者将能够清洗和准备好用于分析的数据。

第四章：基本统计分析统计分析是数据处理和分析的核心部分。

在本章中，我们将介绍SAS中常用的统计分析方法，包括描述统计分析、推断统计分析、多元统计分析、回归分析等。

通过学习这些统计分析方法，读者将能够对数据进行全面的分析，并得出科学的结论。

第五章：高级统计分析除了基本的统计分析方法外，SAS还提供了许多高级的统计分析技术，包括因子分析、聚类分析、判别分析、时间序列分析等。

在本章中，我们将介绍这些高级统计分析技术的基本原理和应用方法，帮助读者更好地理解和应用这些技术。

第六章：数据可视化数据可视化是数据分析中的重要环节，它能够帮助我们更直观地理解数据的特征和规律。

在本章中，我们将介绍SAS中常用的数据可视化技术，包括柱状图、折线图、散点图、箱线图等。

通过学习这些数据可视化技术，读者将能够使用图表和图形展示数据的特征和规律。

第七章：模型建立与评估在数据分析中，我们常常需要建立模型来解释和预测数据。

使用SAS进行数据分析的基础知识一、SAS数据分析简介SAS（Statistical Analysis System）是一套全面的数据分析软件工具，它具备强大的数据处理和统计分析能力。

它适用于各种领域的数据分析，包括市场调研、金融分析、医疗研究等。

二、数据准备在进行SAS数据分析之前，首先要进行数据准备。

这包括数据的收集、整理和清洗。

收集数据可以通过调查问卷、实地观察、数据库查询等方式。

整理数据即将数据格式统一，包括去除重复数据、统一变量命名等。

清洗数据则是去除异常值、缺失值处理等。

三、SAS基础语法1. 数据集（Data set）的创建和导入SAS中的数据以数据集的形式存在，可以使用DATA步骤创建数据集，也可以从外部文件导入数据集。

导入数据可使用INFILE 语句指定文件位置，并使用INPUT语句将数据导入到数据集中。

2. 数据操作和处理SAS提供了多种数据操作和处理函数，如排序、合并、拆分等。

常用的函数有SUM、MEAN、COUNT、MAX、MIN等，它们可以对数据集中的变量进行统计和计算。

3. 数据可视化SAS提供了多种可视化方式，用于更直观地展示数据。

可以使用PROC SGPLOT语句进行绘图，如折线图、散点图、柱状图等。

还可以使用PROC TABULATE语句生成数据报表。

四、统计分析SAS强大的统计分析功能是其独特的优势之一。

以下为几种常用的统计分析方法：1. 描述统计分析描述统计分析用于对数据进行概括和描述。

可以使用PROC MEANS进行均值、中位数、标准差等统计指标的计算，使用PROC FREQ进行频数分析。

2. t检验t检验用于比较两组样本均值的差异是否显著。

可以使用PROC TTEST进行t检验分析，根据t值和显著性水平判断差异是否显著。

3. 方差分析方差分析用于比较两个或多个样本均值的差异是否显著。

可以使用PROC ANOVA进行方差分析，根据F值和显著性水平判断差异是否显著。

学会使用SAS分析数据与统计Chapter 1: Introduction to SASSAS (Statistical Analysis System) is a powerful software suite widely used in data analysis and statistics. It provides a comprehensive range of tools for managing, analyzing, and visualizing data. In this chapter, we will explore the basics of SAS and its key features.1.1 Overview of SASSAS was developed by the SAS Institute in the late 1960s and has since become a standard in data analysis. It offers a user-friendly interface and a rich programming language, making it suitable for both beginners and advanced users. SAS supports data manipulation, statistical analysis, data visualization, and reporting.1.2 SAS ComponentsSAS consists of several components, including Base SAS,SAS/STAT, SAS/GRAPH, and SAS/ETS. Base SAS provides the foundation for data access, data manipulation, and basic procedures. SAS/STAT offers advanced statistical analysis procedures, whileSAS/GRAPH enables the creation of high-quality graphical outputs. SAS/ETS specializes in econometrics and time series analysis.1.3 SAS Language BasicsThe SAS language is used to interact with SAS software. It is composed of statements, which are instructions that tell SAS what to do.SAS programs are made up of a series of statements, and the order of the statements is important. SAS statements have a specific structure, consisting of a keyword, options, and parameters.Chapter 2: Data Import and Export Using SASImporting and exporting data are crucial steps in any data analysis workflow. In this chapter, we will delve into various methods of data import and export using SAS.2.1 Importing DataSAS provides efficient ways to import data from various file types, such as CSV, Excel, and database files. The IMPORT procedure in SAS allows users to read data from external sources and store them in SAS datasets. Additionally, SAS supports the direct import of data from relational databases using SQL queries.2.2 Exporting DataSimilarly, SAS provides multiple options for exporting data. The EXPORT procedure allows users to save SAS datasets as external files in various formats, such as CSV, Excel, and HTML. Moreover, SAS enables the execution of SQL queries to directly export data from relational databases.Chapter 3: Data Manipulation in SASData manipulation is a critical part of data analysis. In this chapter, we will explore the various tools and techniques available in SAS for data manipulation.3.1 Data CleaningData cleaning involves identifying and correcting errors, inconsistencies, and missing values in datasets. SAS offers numerous functions and procedures to identify and treat missing values, remove duplicates, and handle outliers efficiently.3.2 Data TransformationData transformation involves converting data from one form to another. SAS provides a wide range of functions to perform various transformations, such as variable recoding, merging datasets, and creating new variables based on existing ones. These transformations are essential for preparing data for statistical analysis.Chapter 4: Statistical Analysis with SASSAS is widely recognized for its comprehensive statistical analysis capabilities. In this chapter, we will explore some popular statistical procedures available in SAS.4.1 Descriptive StatisticsSAS provides a variety of procedures to calculate descriptive statistics, such as mean, median, standard deviation, and percentiles.These procedures enable users to summarize and understand the characteristics of their datasets.4.2 Hypothesis TestingHypothesis testing is used to make inferences and draw conclusions about population parameters based on sample data. SAS offers a range of procedures for conducting hypothesis tests, including t-tests, ANOVA, and chi-square tests.4.3 Regression AnalysisRegression analysis is a fundamental statistical technique used to model the relationship between a dependent variable and one or more independent variables. SAS provides numerous regression procedures, such as linear regression, logistic regression, and multilevel regression.Chapter 5: Data Visualization in SASVisualizing data is essential for gaining insights and communicating results effectively. In this chapter, we will explore the visualization capabilities of SAS.5.1 SAS/GRAPHSAS/GRAPH offers a collection of procedures and tools for creating a wide range of static graphs, including bar charts, histograms, scatterplots, and maps. These graphical outputs help users understand the patterns and relationships in their data.5.2 SAS Visual AnalyticsSAS Visual Analytics is a web-based tool that allows users to create interactive and dynamic visualizations. It supports a wide range of charts, dashboards, and reports, and enables users to drill down and explore data interactively.Chapter 6: Reporting and Publishing with SASIn this final chapter, we will explore the reporting and publishing capabilities of SAS.6.1 SAS Output Delivery System (ODS)The Output Delivery System (ODS) in SAS enables users to generate reports in various formats, such as PDF, HTML, and Excel. ODS provides flexible options for customizing the appearance and layout of reports, making them suitable for different audiences.6.2 SAS Web Report StudioSAS Web Report Studio is a web-based reporting tool that allows users to create and share interactive reports. It offers a user-friendly interface and supports various data sources, enabling users to generate reports with up-to-date information.Conclusion:SAS is a powerful tool for data analysis and statistical modeling. This article has provided an overview of SAS, discussed itscomponents, covered data import and export, data manipulation, statistical analysis, data visualization, and reporting capabilities. With its extensive features and user-friendly interface, SAS is widely used in various industries for interpreting and analyzing data.。

实用标准文档11. 对数据做简单的描述统计（一）使用proc means描述数据用proc means过程步，可以对数据做简单的描述统计，包括：非缺省值个数、均值、标准差、最大值、最小值等。

基本语法：可选项>; 数据集<PROC MEANS data =V AR 变量列表;CLASS 分组变量;<BY 变量;><WEIGHT 变量;> （加权平均的权数）<FREQ 变量;> （相应观测出现的频数）说明：（1）可选项“MAXDEC = n”用来指定输出结果的小数位数；（2）默认是对数据集的所有数值变量的非缺省值做描述统计，若想包含缺省值，加上可选项“MISSING”；（3）V AR语句指定要做描述统计的变量；CLASS语句指定按分组变量对数据进行分组分别做描述统计；BY语句同CLASS语句（需要事先按BY变量排好序）；（4）默认输出非缺省值个数、均值、标准差、最大值、最小值；也可以自己指定需要输出的描述统计量：MAX ——最大值；文案大全．实用标准文档——最小值；MIN ——均值；MEAN ——中位数；MEDIAN ——众数；MODE ——非缺省值个数；N ——缺省值个数；NMISS ——极差；RANGE STDDEV——标准差；SUM——累和；，ID变量包括顾客C:\MyRawData\Flowers.dat），例1 鲜花销售的数据（三种花的销量：snapdragons，marigolds销售日期，petunias，按照月份排，并使用proc sort读取数据，计算新变量销售月份month 语句来按照月份描述数据。

序，并使用proc means的by代码： sales;data infile'c:\MyRawData\Flowers.dat';input CustID $ @9 SaleDate MMDDYY10. Petunia SnapDragon Marigold;文案大全．实用标准文档Month = MONTH(SaleDate);= sales; data proc sort Month;by/* Calculate means by Month for flower sales; */; 0= sales MAXDEC = proc means data Month;by Petunia SnapDragon Marigold;var; 'Summary of Flower Sales by Month'titlerun;运行结果：（二）使用统计量或以便进一步做数据分析，有时候需要将统计量存入新数据集，者与原数据集合并。

使用SAS进行统计分析的基础统计分析在数据分析和决策制定中扮演着至关重要的角色。

而SAS （Statistical Analysis System）作为一种功能强大的数据统计分析软件，被广泛应用于各个领域。

本文将介绍使用SAS进行统计分析的基础知识和技巧。

一、SAS的安装和配置使用SAS进行统计分析前，首先需要将SAS软件安装到计算机上，并进行相应的配置。

安装完成后，打开SAS软件，进入SAS主界面。

二、创建和导入数据集在SAS中，我们可以通过创建或导入数据集来进行数据分析。

创建数据集可以手动输入数据，也可以通过导入外部数据文件。

导入数据可以使用SAS自带的数据导入工具，也可以通过SAS程序语言来实现。

三、数据清洗与变换在进行统计分析前，通常需要对原始数据进行清洗和变换，以便于后续的分析操作。

数据清洗包括去除异常值、缺失值处理、去重等操作；数据变换包括数据重编码、数据标准化、数据离散化等操作。

四、描述性统计分析描述性统计分析是通过对数据的描述和总结，来了解数据的基本特征和分布情况。

在SAS中，可以使用各种统计指标和图表来进行描述性统计分析，比如平均值、标准差、频数分布表、柱状图等。

五、推断性统计分析推断性统计分析是通过从样本中推断总体的参数值，并对研究假设进行检验和推断。

SAS提供了多种推断性统计分析的方法，包括t检验、方差分析、回归分析等。

使用这些方法可以得出对总体的推断性结论，并评估其显著性。

六、数据可视化数据可视化是将统计分析结果以图表的形式展现出来，便于人们直观地理解和解释数据。

SAS提供了丰富的数据可视化功能，可以绘制各种图表，包括散点图、折线图、饼图等。

通过数据可视化，可以更加生动地展示分析结果，提高沟通和传达效果。

七、报告输出与批量处理通过SAS，可以将分析结果输出为报告或者自动化处理过程。

SAS支持将分析结果输出为各种格式的报告，比如PDF、Word、Excel等，方便与他人分享和展示。

如何操作SAS数据分析软件第一章：介绍SAS数据分析软件SAS（Statistical Analysis System）是一个强大的数据分析软件，广泛应用于统计学、数据挖掘、市场调研、医药研究等领域。

它提供了丰富的工具和功能，帮助用户处理和分析大规模的数据集。

本章将介绍SAS软件的基本概念和功能。

第二章：数据预处理在进行数据分析之前，必须对原始数据进行清洗和预处理。

SAS提供了多种数据预处理的功能，如数据清洗、数据转换、缺失值处理等。

用户可以使用SAS的数据步骤来完成这些任务，例如去重、过滤、排序等。

第三章：描述统计分析描述统计分析是数据分析的第一步，它主要用于描述和总结数据的基本特征。

SAS提供了丰富的描述统计分析功能，包括均值、标准差、中位数、频数等统计指标的计算。

用户可以使用SAS的PROC UNIVARIATE、PROC MEANS等过程来完成这些分析。

第四章：数据可视化数据可视化是数据分析的重要组成部分，它可以帮助用户更好地理解数据的特征和规律。

SAS提供了多种数据可视化的工具和技术，如柱状图、折线图、散点图等。

用户可以使用SAS的PROC SGPLOT、PROC GCHART等过程来创建各种类型的图表。

第五章：假设检验和统计推断假设检验和统计推断是数据分析的核心内容之一，它用于验证统计假设和进行统计推断。

SAS提供了多种假设检验和统计推断的工具和方法，如t检验、方差分析、回归分析等。

用户可以使用SAS的PROC TTEST、PROC ANOVA、PROC REG等过程来完成这些分析。

第六章：数据挖掘和建模数据挖掘和建模是SAS的重要功能之一，它可以帮助用户发现数据中的潜在规律和模式。

SAS提供了多种数据挖掘和建模的技术和算法，如聚类分析、分类分析、关联分析等。

用户可以使用SAS的PROC CLUSTER、PROC LOGISTIC、PROC ASSOC等过程来完成这些分析。

第七章：报告生成和结果解释完成数据分析之后，用户通常需要生成报告并解释分析结果。

SAS中的描述性统计过程SAS是一种强大的统计分析软件，提供了丰富的描述性统计分析过程。

这些过程可以帮助统计分析师对数据进行总体的描述和了解。

下面将详细介绍SAS中的描述性统计过程及其应用。

一、数据准备在进行描述性统计之前，需要准备数据。

SAS可以导入各种格式的数据集，如SAS数据集、CSV文件、Excel文件等。

导入数据后，可以使用SAS的数据步骤对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、变量转换等。

这样可以确保数据的质量和完整性。

二、数据探索1.频数统计SAS提供了PROCFREQ过程来计算变量的频数、百分比和交叉表。

可以使用该过程来了解变量的分布情况、缺失值情况和数据异常情况。

通过频数统计，可以发现数据集中的异常值或需要进一步处理的特殊情况。

2.描述性统计SAS中的PROCMEANS和PROCSUMMARY过程可计算变量的均值、标准差、最大值、最小值、中位数等描述性统计量。

这些统计量可以帮助我们了解数据的中心趋势、离散程度和分布情况。

此外，我们还可以使用PROCUNIVARIATE过程来绘制直方图、箱线图和正态概率图，以更直观地了解数据的分布情况。

3.相关分析SAS提供了PROCCORR过程来计算变量之间的相关系数。

通过相关分析，可以了解变量之间的线性关系强度和方向。

PROCCORR还可以生成相关矩阵和散点图，帮助我们观察变量之间的关系。

4.排序和排名SAS提供了PROCRANK过程来对变量进行排序和排名。

排序可以帮助我们找出变量中的异常值或极端值。

排名可以用于对变量进行等级分类，如将考试成绩按照从高到低进行排名。

5.缺失值处理SAS提供了多种方法来处理缺失值，如删除带有缺失值的观测、使用均值或中位数代替缺失值、使用插补方法进行缺失值估计等。

可以使用PROCMEANS、PROCUNIVARIATE和PROCMI过程对缺失值进行处理。

三、数据汇总和报告1.数据表汇总SAS中的PROCTABULATE和PROCREPORT过程可以生成数据表和报告。

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。

一、数据集的建立1.导入Excel数据表的步骤如下：1) 在SAS应用工作空间中，选择菜单“文件”→“导入数据”，打开导入向导“Import Wizard”第一步：选择导入类型（Select import type）。

2) 在第二步的“Select file”对话框中，单击“Browse”按钮，在“打开”对话框中选择所需要的Excel文件，返回。

然后，单击“Option”按钮，选择所需的工作表。

（注意Excel文件要是2003的！！）3) 在第三步的“Select library and member”对话框中，选择导入数据集所存放的逻辑库以及数据集的名称。

4 ) 在第四步的“Create SAS Statements”对话框中，可以选择将系统生成的程序代码存放的位置，完成导入过程。

2.用INSIGHT创建数据集1）启动SAS INSIGHT模块，在“SAS INSIGHT：Open”对话框的”逻辑库“列表框中，选定库逻辑名2）单击“新建”按钮，在行列交汇处的数据区输入数据值（注意列名型变量和区间型变量，这在后面方差分析相关性分析等都要注意！！）3）数据集的保存:•“文件”→“保存”→“数据”；•选择保存的逻辑库名，并输入数据集名；•单击“确定”按钮。

即可保存新建的数据集。

3.用VIEWTABLE窗口建立数据集1）打开VIEWTABLE窗口2）单击表头顶端单元格，输入变量名3）在变量名下方单元格中输入数据4）变量类型的定义：右击变量名/column attributes…4.用编程方法建立数据集DATA 语句； /*DATA步的开始，给出数据集名*/Input 语句；/*描述输入的数据，给出变量名及数据类型和格式等*/（用于DATA步的其它语句）Cards； /*数据行的开始*/[数据行]； /*数据块的结束*/RUN; /*提交并执行*/例子：data=数据集名字;input name$ phone room height; ($符号代表该列为列名型，就是这一列是文字！！比如名字，性别，科目等等)cards;rebeccah 424 112 （中间是数据集，中间每一行末尾不要加逗号，但是carol 450 112 数据集最后要加一个分号！！）louise 409 110gina 474 110mimi 410 106alice 411 106brenda 414 106brenda 414 105david 438 141betty 464 141holly 466 140;proc print data=; （这一过程步是打印出数据集，可要可不要！）run;*数据集中的框架我会用加粗来显示，大家主要记加粗的，下面的编程部分都是这样！！二、基本统计分析1.用INSIGHT计算统计量1）在INSIGHT中打开数据集在菜单中选择“Solution（解决方案）”→“Analysis（分析）”“Interactive Data Analysis（交互式数据分析）”，打开“SAS/INSIGHT Open”对话框，在对话框中选择数据集，单击“Open（打开）”按钮，即可在INSIGHT中打开数据窗口2）选择菜单“Analyze（分析）”→“Distribution (Y)（分布）”，打开“Distribution (Y)”对话框。

第一章 描述统计教学目标：本章是数据分析的描述性分析，需要掌握数据的一些基本数字特征、相关分析，以及数据的分布检验，并能够熟练地运用SAS 软件计算数字特征、相关分析、作出数据的分布图及进行分布检验。

重难点：运用SAS 软件计算数字特征、相关分析、作出数据的分布图及进行分布检验。

第零节 SAS 系统简介SAS （Statistical Analysis System 缩写）软件是应用最为广泛的数据分析软件之一，该软件系统于1966年由美国North Carolina 州立大学开始研制，十年后成立SAS 研究所，经过近四十年的不断发展与完善，目前已成为大型集成应用软件系统，即有完备的数据存取、管理、分析和显示功能，被誉为数据处理和系统分析领域的国际标准软件系统。

该软件包含了从简单的描述性分析到复杂的多元统计、生存分析等广泛的数据分析方法。

为便于区分，我们约定对SAS 系统的专用语句及编程语句用大写字母，对一些说明性的语句用小写字母，而在具体上机编程中不必如此（即不分大小写）。

SAS 系统是在Windows 环境下的一个数据分析软件，其界面包括三部分：程序窗口（Editor ）、log 窗口及输出结果窗口（Output ）。

程序窗口用于编写SAS 程序，当程序提交执行后，Log 窗口显示所提交程序的主要语句，输入、输出数据集的有关信息（如变量个数，观测值个数等）以及执行的情况说明，执行所提交程序所用的时间等。

如程序有错，该窗口还指出错误的地方及错误的信息。

输出窗口则按照程序要求或各过程的默认输出内容打印出分析结果。

在程序窗口中，按右键submit all 或工具栏中run 中submit 即可执行语句。

一. 数据的输入与输出◆数据集的建立SAS 系统是按每个观测向量逐个处理数据，一个典型的SAS 数据集由变量行和数据行组成：变量行 12m V V V数据行111212122212mm n n nm v v v v v v v v v ⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩建立SAS数据集的常用方法有两种，一是在程序窗口直接输入数据，二是利用已有数据集建立SAS数据集。

实验三SAS描述统计分析对数据进行频数统计、计算特征统计量和将数据图形化的过程称为描述统计。

其目的是为了揭示数据的集中趋势、分散程度和数据分布形态，展示极端数据，最后做出说明现象本质的初步结论。

用图形对数据进行描述性统计分析具有直观、鲜明、形象、便捷等特点，在表达统计数据时可以给人留下深刻的印象。

统计图形的种类很多，利用SAS可以方便的绘制常用的统计图形。

3.1 实验目的掌握使用SAS对数据作描述性统计分析的方法。

掌握SAS/GRAPH所提供的常用图形功能，能用SAS的统计图形对数据进行描述性统计分析。

3.2 实验内容一、用INSIGHT计算统计量、绘制统计图形二、用“分析家”计算统计量、绘制统计图形三、编程实现描述性统计（MEANS、UNIVARIATE、FREQ过程）、编程绘制统计图（GPLOT 和GCHART过程）3.3 实验指导一、用INSIGHT计算统计量【实验3-1】按性别分别计算SASHELP.CLASS中身高的均值、标准差、中位数和其它四分位数，简单分析学生身高的状况。

1. 在INSIGHT中打开数据集在菜单中选择“Solution（解决方案）”→“Analysis（分析）”→“Interactive Data Analysis （交互式数据分析）”，打开“SAS/INSIGHT Open”对话框，在对话框中选择数据集：SASHELP.CLASS，单击“Open（打开）”按钮，即可在INSIGHT中打开数据窗口，如图3-1左所示。

2. 用Distribution菜单项计算统计量(1) 选择菜单“Analyze（分析）”→“Distribution (Y)（分布）”，打开“Distribution (Y)”对话框。

在数据集CLASS的变量列表中，选择height，然后单击“Y”按钮，height被选为分析变量，选择sex，然后单击“Group”按钮，sex被选为分组变量，如图3-1右所示。