SAS统计分析从入门到精通

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。

SAS统计分析与应用从入门到精通如何选择适当的方法来解决实际问题，需要对问题迚行综合考虑。

对一个问题可以综合运用多种统计方法迚行分析。

例如一个预报模型的建立，可先根据有关生物学、生态学原理，确定理论模型和试验设计；根据试验结果，收集试验资料；对资料迚行初步提炼；然后应用统计分析方法（如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等）研究各个变量乊间的相关性，选择最佳的变量子集合；在此基础上构造预报模型，最后对模型迚行诊断和优化处理，幵应用于生产实际。

17.2 FACTOR过程实例在SAS系统中，可利用FACTOR过程对数据迚行主成分分析。

FACTOR过程的语法栺式如下：PROC FACTOR DATA= N= OUT= OUTSTAT= METHOD= ROTATE= MAXITER= RECORDER HEY [选项]；VAR 变量/[选项]；PARTIAL 变量；RUN；各语句选项说明如下。

DATA语句指定要分析的数据集名及一些选项，它可以是原SAS数据集，也可以是corr、cov、ucorr、ucov等矩阵。

N用来确定潜在因子个数，该选择项缺省时，系统会自动根据“特征值大于1”的原则确定潜在因子个数。

OUT选择项用来保存原变量和因子得分变量，变量名为factor1，factor2，…。

只有使用了N 选择项，OUT选择项才能起作用。

OUTSTAT选择项指定输出结果的SAS数据集名，该数据集保存的是每一个指标的均值、标准差、样本数、相关系数矩阵或方差协方差矩阵、特征值和特征向量、事前共性方差、事后共性方差、未旋转因子载荷、旋转线性变换、旋转后的因子载荷以及因子得分系数等。

METHOD选择项用来确定因子分析的方法，可选用的有主成分分析法prin、最大似然分析法ml、主因子分析法prinit等，缺省是prin。

ROTATE选择项用来指定因子旋转的方法，可选用的有最大方差旋转法varimax、正交最大方差旋转法orthomax、相等最大方差旋转法equamax、比例最大方差旋转法promax等，缺省是none，不旋转。

SAS统计分析与应用从入门到精通汪海波罗莉汪海玲徐俊杰编著
北京
内容提要
SAS统计软件是目前应用最广泛的统计软件之一，已广泛应用于医学、财经和社会科学等领域中进行数据管理和数据分析处理。

本书以Windows操作系统下的SAS软件为基础，以实践中常用的统计分析方法为基本内容，介绍了SAS程序的编写以及结果解释。

本书重点介绍了各种多元统计分析方法的基本原理及其应用，包括方差分析、多元线性回归、Logistic回归分析、生存分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析以及典型相关分析等。

每一章详细讨论了统计分析方法的基本原理和分析过程，介绍了SAS程序的使用方法及应用实例说明、结果解释及结论分析等。

本书可以作为从事数据分析和数据管理人员的参考用书，有关科研人员和科研管理者进一步提高统计分析水平的参考书，也可以作为高等院校师生统计教材。

SAS统计分析与应用从入门到精通
♦编著汪海波罗莉汪海玲徐俊杰
责任编辑张涛
♦人民邮电出版社出版发行北京市崇文区夕照寺街14号
邮编100061 电子函件315@
网址
中国铁道出版社印刷厂印刷
♦开本：787⨯1092 1/16
印张：28.75
字数：758千字2010年7月第1版
印数：1 – 3 000册2010年7月北京第1次印刷
ISBN 978-7-115-22846-8
定价：59.00元（附光盘）
读者服务热线：(010)67132692 印装质量热线：(010)67129223
反盗版热线：(010)67171154。

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。