SAS与统计分析实验报告
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SAS与统计分析实验报告
⼀、实习⽬的：1、了解SAS系统的基本知识及操作⽅法。
2、学会运⽤SAS系统进⾏数据的处理与分析。
⼆、实习⼯具：SAS软件
三、实习内容：1、T测验
①单组样本均数的T测验
例：已知某⼩麦品种的平均株⾼为65cm,施肥后，随机抽取10株⼩麦进⾏测量，得到10株⼩麦株⾼分别为64 cm、66 cm、63cm、68 cm、70 cm、65 cm、67 cm、68 cm、66 cm、
69 cm.试验施肥后平均株⾼与已知的平均株⾼65 cm间的差异显著性。
●假如株⾼变量名为G，SAS程序如下：
data whq1;
input G@@;
cards;
64 66 63 68 70 65 67 68 66 69
;
run;
proc ttest data=whq1 ci=none h0=65alpha=0.05;
var G;
run;
●程序说明：
过程选项h0=65 指定零假设 ho:u=65,检验抽样总体的均值是否为65，alpha=0.05⽤来指定结果中各统计量可信区间的置信⽔平。语句var G指定要检验的变量。
●程序运⾏结果：
The TTEST Procedure
Statistics
Lower CL Upper CL
Variable N Mean Mean Mean Std Dev Std Err Minimum Maximum G 10 65.011 66.6 68.189 2.2211 0.7024 63 70
T-Tests
Variable DF t Value Pr > |t|
G 9 2.28 0.0487
●结果说明：
结果中⾸先给出了输⼊数据集中分析变量的有关统计量，其中包括均数及其可信区间、标准差及其可信区间。然后给出均数的标准误、观测值最⼤值和最⼩值。最后，给出单组样本均数⽐较的T检验结果。本例中t=2.28，对应的P值为0.0487。根据分析结果可作出结论：施肥后平均株⾼与已知的平均株⾼65 cm有显著差异。
②配对数据均数的T测验
试检验A、B两个品种产量是否存在显著差异。
●SAS程序为：
input a b@@;
cards;
86 87 56 93 84 9380 79 58 91 77 82
;
procttest data=gyf2 ci=none H0=0;
paired a*b;
run;
●程序说明：
过程选项h0=0 指定零假设ho:Ua-Ub=0,检验A、B两地⽟⽶产量差均值是否为0。语句paired a*b指定要取差值的两个变量。
●程序运⾏结果：
The TTEST Procedure
Statistics
Lower CL Upper CL
Difference N Mean MeanMeanStdDevStd Err Minimum Maximum
a -
b 6 -31.5 -14 3.4976 16.673 6.8069 -37 1
T-Tests
Difference DF t Value Pr> |t|
a -
b 5 -2.06 0.0948
●结果说明：
结果中⾸先给出了输⼊数据集中分析变量的有关统计量，其中包括均数及其可信区间、标准差及其可信区间。然后给出均数的标准误、观测值最⼤值和最⼩值。最后，给出配对数据均数⽐较的T检验结果。本例中t=-2.06，对应的P值为0.0948。根据分析结果可作出结论：A、B两个⽟⽶品种产量存在显著差异。2.⽅差分析：
①.单因素完全随机设计
对5个硼肥试验处理中，测得苹果叶内硼的含量（mg/kg）,得如下数据：
试⽐较个处理苹果叶内平均含硼量差异的显著性，并在0.01显著性下进⾏多重⽐较。
●以v 和y分别表⽰处理和含硼量，SAS程序为：
data gyf3;input v y@@;
cards;
1 8
2 41
3 17
4 28
5 40
1 7
2 44
3 16
4 33
5 43
1 5
2 46
3 1
4 4 36
5 42
1 9
2 40
3 12
4 29
5 39
1 10
2 38
3 22
4 21
5 44
1 1
2 2 36
3 15
4 22
5 41
;
procanova data=gyf3;
class v;model y=v;
means v/lsdalpha=0.01;
run;
●程序说明：
语句class v指定分组变量为v，model语句中的表达式为 y=v。means语句指定对变量v进⾏各⽔平之间平均数的LSD多重⽐较，显著⽔平为0.01。
●程序运⾏结果：
The ANOVA Procedure
Class Level Information
Class Levels Values
variety 5 1 2 3 4 5
Number of observations 30
The ANOVA Procedure
Dependent Variable: y
Source DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr> F
Model 4 5197.333333 1299.333333 93.16 <.0001
Error 25 348.666667 13.946667
Corrected Total 29 5546.000000
R-Square CoeffVar Root MSE y Mean
0.937132 13.83157 3.734524 27.00000
Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr> F variety 4 5197.333333 1299.333333 93.16 <.0001
The ANOVA Procedure
t Tests (LSD) for y
NOTE: This test controls the Type I comparisonwise error rate, not the experimentwise errorrate.
Alpha 0.01
Error Degrees of Freedom 25
Error Mean Square 13.94667
Critical Value of t 2.78744
Least Significant Difference 6.0101
Means with the same letter are not significantly different.
t Grouping Mean N v
A 41.500 6 5
A
A 40.833 6 2
B 28.167 6 4
C 16.000 6 3D 8.500 6 1
●结果说明：
结果中先给出模型及处理效应⽅差分析有关的统计量。本例⽅差分析表明处理间差异显
著（F值为93.16，P值⼩于0.0001）。然后给出多重⽐较的参数设置以及所⽤的统计情况，包括误差⾃由度、误差均⽅，临界t值和效应差值。最后对variety进⾏多重⽐较。根据分析结果可作出结论：不同处理之间存在显著差异，处理1、2间不存在显著差异，2与3间存在显著差异，3与4间存在显著差异，4与5间存在显著差异。2、回归分析：
例：某⽔稻品种5⽉5⽇⾄8⽉5⽇播种（每隔10天播⼀期），测定播种⾄齐穗的天数
●SAS程序如下：
data whq4;
input x y@@;
cards;
70 1616.3 67 1610.9 55 1440.0 52 1440.7 51 1423.3 52 1471.3 51 1421.8 60 1547.1 64 1533.0
;
run;
proc reg data=whq4 corr simple;
model y=x;
run;
●程序说明：reg专门⽤于回归分析，model语句的表达式为y=x.
●程序运⾏结果：
The REG Procedure
Model: MODEL1
Dependent Variable: y
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Pr > F
Model 1 45167 45167 81.05 <.0001
Error 7 3900.78231 557.25462
Corrected Total 8 49068
Root MSE 23.60624 R-Square 0.9205
Dependent Mean 1500.48889 Adj R-Sq 0.9091
Coeff Var 1.57324
Parameter Estimates
Parameter Standard
Variable DF Estimate Error t Value Pr > |t|Intercept 1 915.49880 65.45227 13.99 <.0001
x 1 10.08604 1.12030 9.00 <.0001 ●结果说明：
分析结果中⾸先给出有关模型的⼀般信息和模型的⽅差分析结果。⽅差分析表明，回归模型的显著性检验概率<0.0001，说明模型极显著。然后给出有关模型拟合的重要统计量，包括误差均⽅平⽅根、决定系数、应变量的均数等。决定系数为0.9205，说明模型有较⾼的拟合精度。根据运⾏结果作出结论：播种⾄齐穗的总积温显著地决定于播种⾄齐穗的天数。
回归⽅程：y= 915.49880+ 10.08604x
四、实习总结：SAS课程已经结束，在⽼师的耐⼼教导和上机操作实习，我学习到了很多。SAS （Statistical Analysis System）是世界上最著名的统计分析系统之⼀，具有完备的数据访问、管理、分析和呈现功能，被誉为国际标准统计分析系统。SAS软件在我们⽣活中起到了很多的作⽤：1.可以进⾏数据管理。2.可以数据输⼊、建库、保存。。。3.进⾏统计分析。4.t 检验。5.⽅差分析。6.卡⽅检验。7.相关、回归。8.秩和检验。
在学习过程中，⼀开始学习⽐较困难和吃⼒，很多知识都是刚刚接触，⽐较陌⽣，学习起来⽐较吃⼒，但随着⽼师的讲解和基础知识的逐步掌握，开始对SAS的应⽤开始⽐较灵活。希望在以后还要继续学习和运⽤，将课堂中学到的知识很好的运⽤到实践当中去。·
SAS与统计分析实验报告
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