sas单变量分析

sas单变量的特征分析尽管抢不到回家的高铁票，但是我依然还在。

大炮，我有个烦恼，我领导最近老叫我单变量结合因变量分析，但是都是分段分析，我总是写procsql然后group by ,但是这个过程好无聊啊，有木有什么新的代码，让我可以分析的快点啊。

最近写了个宏，刚好可以解决你这个问题在上代码之前，先来个结果图詹大炮这个结果对于分析来说是不好的，因为这个结果没啥实际意义，说白了就是跟因变量没关系，但是这个图我们不是要来讲变量怎么有用，我们要介绍的是这段代码最后呈现的一个结果是怎样的。

代码：%macro ChcAnalysis(DSin, DVVar, VarX, NBins, Method, DSChc);proc sort data=&DSin;by&VarX;run;Data temp;set&DSin ;by&VarX;_Obs=_N_;keep&DVVAr&VarX _Obs;run;procsqlnoprint;%if &Method=1 %then %do;select count(&DVVar) into :N from temp;select max(_Obs), min(_Obs) into :Vmax, :Vmin from temp;%let BinSize=%sysevalf((&Vmax)/&Nbins);%let LB_1=0;%do i=1 %to %eval(&Nbins-1);%let LB_&i=%sysevalf(&LB_1+(&i-1)*&BinSize);%let UB_&i=%sysevalf(&&LB_&i + &BinSize);select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from tempwhere _obs>=&&Lb_&i and _obs<&&Ub_&i;%end;%let LB_&NBins=%sysevalf(&LB_1+(&NBins-1)*&BinSize);%let UB_&NBins=&Vmax;select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from tempwhere _obs>=LB_&NBins and _obs<=UB_&NBins; %end;%else %do ;select count(&DVVar) into :N from temp;select max(&VarX), min(&VarX) into :Vmax, :Vmin from temp;%let BinSize=%sysevalf((&Vmax-&Vmin)/&Nbins);%let LB_1=&Vmin;%do i=1 %to %eval(&Nbins-1);%let LB_&i=%sysevalf(&LB_1+(&i-1)*&BinSize);%let UB_&i=%sysevalf(&&LB_&i + &BinSize);select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp where&VarX>=&&Lb_&i and &VarX<&&Ub_&i;%end;%let LB_&NBins=%sysevalf(&LB_1+(&NBins-1)*&BinSize);%let UB_&NBins=&Vmax;select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from tempwhere&VarX>=&&Lb_&i and &VarX<=&&UB_&i;%end;quit;data&DSChc;%do i=1 %to &NBins;Bin=&i;LowerBound=&&LB_&i;UpperBound=&&UB_&i;if (&&sum_&i =. ) then N_1=0; else N_1=&&Sum_&i;if&&N_&i=. thenBinTotal=0; else BinTotal=&&N_&i;N_0 = BinTotal-N_1;Percent_1=100*N_1/BinTotal;Percent_0=100*N_0/BinTotal;output;%end;Run;proc datasets nodetailsnolist library=work;delete temp;run;quit;%mend;詹大炮还是老样子，分段介绍。

SAS统计与数据分析实用技巧Chapter 1: 引言数据分析在当今信息时代扮演着重要角色，而SAS统计工具是业界广泛使用的数据分析软件。

本文将介绍一些SAS统计与数据分析的实用技巧，帮助读者更好地理解和应用这一强大的工具。

Chapter 2: 数据管理与准备在开始数据分析前，合理、有效地管理和准备数据至关重要。

这一章节将重点介绍SAS中的数据导入、数据清洗和变量管理等技巧。

例如，我们可以使用PROC IMPORT命令将不同格式的数据导入SAS环境，再运用数据清洗技巧（如缺失值处理、异常值检测等）提高数据质量。

Chapter 3: 描述性统计分析描述性统计分析是数据分析的基础，也是数据探索的第一步。

我们将介绍如何使用SAS进行常见的描述性统计分析，包括求均值、标准差、中位数等。

同时，还能通过PROC UNIVARIATE命令生成直方图、箱线图等图表，以直观展示数据的分布特征。

Chapter 4: 数据可视化数据可视化是数据分析中非常重要的环节，它能帮助我们更好地理解数据背后的规律和趋势。

我们将介绍如何使用SAS中的PROC SGPLOT命令绘制各种图表，包括散点图、折线图、柱状图等。

此外，还会介绍一些高级的可视化技巧，如在图表中添加标签、调整颜色和样式等，使图表更具吸引力。

Chapter 5: 统计推断统计推断是数据分析中从样本数据推断总体特征的过程。

我们将介绍如何使用SAS进行常见的统计推断分析，包括参数估计、假设检验和置信区间计算等。

通过PROC MEANS和PROC TTEST等命令，我们可以得到样本统计量和对总体特征的推断。

Chapter 6: 回归分析回归分析是一种用于探究变量间关系的强大工具，常用于预测和因果分析。

在这一章节，我们将介绍如何使用SAS进行单变量和多变量线性回归分析，包括模型建立、系数估计和模型诊断等。

通过PROC REG命令，我们可以快速得到回归分析的结果和诊断图表。

SAS数据分析论文关于1995-2010年城镇单位就业人员工资的分析摘要：利用SAS分析软件对城镇单位就业人员工资总额进行描述统计分析、单变量分析和回归性分析。

通过这几种数据分析我们可以从不同的角度来审视数据得到更多的有关研究对象的信息，对我们能够深入了解目标能起到积极作用，在这几个数据分析方法中尤为重要的是回归分析。

灵活运用此方法有助于我们对数据的理解。

研究步骤主要分为：收集相关的数据，进行编程录入，然后做各项分析，通过分析结果得出结论，得到研究目标。

背景介绍：在我国，将就业人员所属的单位主要分为国有单位，城镇单位以及其他类型的单位。

我国经济产业以国有单位为主，如银行业、保险业、石油化工、移动通信、电力行业、汽车、煤炭、钢铁等等。

在这些方面的发展上国家投入了大量的人力及物力来发展和建设。

城镇单位是指非国有的，具有地区代表的企业，由城镇根据当地的具体情况而建立的单位，如纺织业、渔业等等。

其他单位，主要包括私营单位，或合资企业，这些单位不由政府和单位进行过多的干涉，发展方向由企业的创建人设定，有很广泛的发展空间。

因为选择就业的单位不同，不同的企业类型有着不同的经营和管理模式，效益方面也存在很多差别，因为效益的不同，可能会对就业人员的工资情况也有着不同的影响，从而影响到就业人员的个人收入，和总体的工资总额。

因而，为了更好地了解不同的单位，是否会对工资总额带来较大的影响，作出以下分析一、数据的选取及预处理：本次分析是选取数据为1995-2010城镇单位就业人员工资总额。

数据来源于国家统计局网站中国年鉴2011。

首先运行SAS软件并在编辑器内编辑如下内容，y，x1，x2，x3，x4分别表示为年份，工资合计，国有单位工资总额，城镇单位工资总额，其他单位工资总额。

（单位：亿元）方法一：（直接编辑内容）Data aa;Input y $ x1 $ x2 $ x3 $ x4;Cards;1995 8255.8 6172.6 1210.6 672.71996 9249.9 6893.3 1269.4 801.71997 9602.4 7323.9 1283.9 994.51998 9540.2 6934.6 1054.9 1550.71999 10155.9 7289.9 995.8 1870.12000 10954.7 7744.9 950.7 2259.12001 12205.4 8515.2 898.5 2791.72002 13638.1 9138.0 863.9 3636.22003 15329.6 9911.9 867.1 4550.62004 17615.0 11038.2 876.2 5700.62005 20627.1 12291.7 906.4 7429.02006 24262.3 13920.6 983.8 9357.92007 29471.5 16889.1 1108.1 11674.32008 35289.5 19487.9 1203.2 14598.42009 40288.2 21862.7 1273.3 17152.12010 47269.9 24886.4 1433.7 20949.7；Run;Proc print;Run;点击运行后得到如下数据输出：方法二：从外部导入数据（excel 数据导入方法）二、数据分析(一)描述统计分析：图中，col1表示工资总额的合计，col2表示国有单位工资总额，col3表示城镇单位工资总额，col4表示其他单位的工资，其他图均如此由上图分析可知：共取用了16年的数据，工资总额合计，国有单位工资总额，城镇单位工资总额，其他单位的工资总额的均值分别为19609.69，11881.31，1073.72,6624.33。

利用SAS宏程序进行单因素Logistic回归分析在做单因素logistic回归时，如果有十几个自变量，每个自变量都运行一遍程序，然后把sas结果黏贴到word里再修改，最后合并生成一个汇总的数据，无疑是件很麻烦的事情，所以我编了一段程序，可以自动的汇总生成报表，省了很多事啊！欢迎大家共同交流宏程序如下：%macro log1(data,yy,xx,num); /*data=分析数据集，yy=应变量，xx=自变量，num=自变量个数%do i=1 %to &num;%let var_=%sysfunc(scan(&xx,&i,’ ‘));ods output ParameterEstimates=&var_.1 OddsRatios=&var_.2;proc logistic data=&data desc ;model &yy=&var_; run;data &var_.1(drop=i);set &var_.1;i=_n_;if i=1 then delete; run;data &var_ (drop=effect df);merge &var_.1 &var_.2;run;proc delete data=&var_.1 &var_.2;run;%end;data log1;set &xx;proc print noobs data=log1;proc delete data=log1 &xx;run;%mend;测试一下：%log1(factor,tw1,sex agegroup b4 b5 b6 b7 b10 b11 b12 b32a b32b b32c b32d,13);效果显示如下，（sas9.2自动生成html格式结果，stype选择journal）以上程序注意，logistic回归增加了desc选项，表示取2的概率。

18.用PROC UNIV ARIATE对单变量做简单的统计分析一、用UNIV ARIATE 过程步生成单变量的简单统计分析语法：PROC UNIVARIATE <可选参数> data = 数据集;VAR 变量列表;说明：（1）输出包括五个部分：（见例1）①矩统计量；②基本的位置和分散程度统计量；③关于均值=0的三种检验：t检验、符号检验、符号秩检验；④各个重要的分位数；⑤观测数据的五个最低值和五个最高值；（2）V AR指定要做统计分析的各个变量（默认是全部）；（3）加上可选参数比如NORMAL 将多输出一个正态分布检验。

例1某班学生某科考试成绩的数据（C:\MyRawData\Scores.dat）:读入数据，做简单的统计分析。

代码：data class;infile'c:\MyRawData\Scores.dat';input Score @@;run;proc univariate NORMAL data = class;var Score;title;run;运行结果：二、用UNIV ARIATE 过程步绘制统计图形用UNIV ARIATE 过程步还可以绘制统计图形，方便对数据做出解释。

语法：PROC UNIVARIATE <可选参数> data = 数据集;VAR 变量列表;PLOT-绘图命令变量列表</可选项>;PLOT-绘图命令有：CDFPLOT——绘制经验分布图；HISTOGRAM——绘制直方图，并拟合分布曲线；PROBPLOT——绘制概率图；PPPLOT——绘制PP 图；QQPLOT——绘制QQ图；说明：（1）若要再画上一条其它标准分布作对比，可以加上可选项“\分布名”，包括BETA, EXPONENTIAL, GAMMA, LOGNORMAL, NORMAL, WEIBULL；（PPPLOT, PROBPLOT, QQPLOT默认是NORMAL）；（2）绘制概率图，是为了验证数据是否符合某种概率分布，若图形接近直线，说明符合。

18.用PROC UNIVARIATE对单变量做简单的统计分析一、用UNIVARIATE 过程步生成单变量的简单统计分析语法：PROC UNIVARIATE <可选参数> data = 数据集;VAR 变量列表;说明：（1）输出包括五个部分：（见例1）①矩统计量；②基本的位置和分散程度统计量；③关于均值=0的三种检验：t检验、符号检验、符号秩检验；④各个重要的分位数；⑤观测数据的五个最低值和五个最高值；（2）VAR指定要做统计分析的各个变量（默认是全部）；（3）加上可选参数比如NORMAL 将多输出一个正态分布检验。

例1某班学生某科考试成绩的数据（C:\MyRawData\Scores.dat）:读入数据，做简单的统计分析。

代码：运行结果：二、用UNIVARIATE 过程步绘制统计图形用UNIVARIATE 过程步还可以绘制统计图形，方便对数据做出解释。

语法：PROC UNIVARIATE <可选参数> data = 数据集;VAR 变量列表;PLOT-绘图命令变量列表</可选项>;PLOT-绘图命令有：CDFPLOT——绘制经验分布图；HISTOGRAM——绘制直方图，并拟合分布曲线；PROBPLOT——绘制概率图；PPPLOT——绘制PP 图；QQPLOT——绘制QQ图；说明：（1）若要再画上一条其它标准分布作对比，可以加上可选项“\分布名”，包括BETA, EXPONENTIAL, GAMMA, LOGNORMAL, NORMAL, WEIBULL；（PPPLOT, PROBPLOT, QQPLOT默认是NORMAL）；（2）绘制概率图，是为了验证数据是否符合某种概率分布，若图形接近直线，说明符合。

注：Q-Q图与P-P图判断正态分布不具准确性，一般不太用。

例2关于分数的数据（C:\MyRawData\Scores.dat）：读入数据，绘制直方图并附上正态分布曲线，另绘制概率图正态分布。

SAS
统计分析标准教程
·56· Frequencies and cumulative frequencies ，频数、累计频数；
Frequencies and percentages ，频数、频数的百分比；
Frequencies only ，只有频数。

本例选中第一个选项，单击“OK ”按钮返回主设置界面。

2．案例的结果分析
所有选项设置完成后，在图4-5所示的对话框中单击“OK ”按钮，输出的统计结果如图4-9所示。

在给出的分析结果中，分别将每个变量的频数、百分比、累计频数、累计百分比列了出来，可以比较清楚地观察19名考生各科分数的频率分布。

另外，本例是对数值型的得分变量进行频率分析，因为本例的得分数据比较规整，所以用频率分析可以得到关于频数分布的一些信息。

一般情况下，频率分析过程更多地用于对分类变量的频数统计，以发现不同分组的数据的统计规律。

频数累计百分比图4-9 频率分析结果
4.3.2 变量分布分析
启动SAS 系统，依次单击菜单“Solutions ”→“Analysis ”→“Analyst ”，进入SAS/Analyst。

sas实验报告SAS实验报告一、实验目的：1.了解SAS软件的使用方法和基本操作2.熟悉SAS数据处理和分析的流程3.掌握SAS数据导入和导出的方法二、实验原理：SAS（Statistical Analysis System）是一个用于统计分析的软件系统，包括数据管理、数据挖掘、报告和图形展示等功能。

SAS语言是一种功能强大的编程语言，通过SAS语言，可以对数据进行处理、分析和建模。

三、实验内容和步骤：1.打开SAS软件，创建一个新的SAS工作空间。

2.使用DATA和SET语句导入外部数据文件，并观察数据的结构和变量。

3.使用PROC PRINT和PROC FREQ等语句对数据进行描述性统计和频数分析。

4.使用PROC MEANS和PROC UNIVARIATE等语句对数据进行均值分析和单变量分析。

5.使用PROC CORR和PROC REG等语句进行相关分析和回归分析。

6.使用PROC GRAPH和PROC PLOT等语句绘制图形。

四、实验结果分析：通过使用SAS软件进行数据处理和分析，我们得到了以下结果：1.数据结构和变量分析：数据包含了10个变量，其中包括年龄、性别、教育水平、职业等信息。

2.描述性统计和频数分析：我们对数据进行了描述性统计，包括计算了平均值、中位数、标准差等统计量，并使用频数分析对变量进行了分组统计。

3.均值分析和单变量分析：我们使用PROC MEANS和PROC UNIVARIATE进行了变量的均值分析和单变量分析，得到了各变量的均值、标准差、四分位数等统计量。

4.相关分析和回归分析：我们使用PROC CORR和PROC REG 对变量之间的相关性进行了分析，并使用回归分析模型进行了拟合。

5.图形绘制：我们使用PROC GRAPH和PROC PLOT对数据进行了可视化展示，绘制了直方图、散点图等图形。

通过对实验结果的分析，我们可以对数据进行进一步的理解和解读，得到了对变量之间关系和趋势的更深入的认识。

1第2章SAS 数据管理2.1 录入数据与创建SAS 数据集EXCEL , WORD 等都有数据录入功能，而SAS 系统下建立数据文件或直接产生数据集，可以免去不同系统间的转换。

21)用PGM 窗口录入数据、创建SAS 数据集设一个资料包含m 个变量、n 个观测，将每一个观测的m个数据录在PGM 窗口的同一行上，同一行上各数据间留一个或一个以上的空格。

于是排成一个n 行m 列的数据方阵，用save 或save as 将数据以一个文件名的方式存在指定的硬盘或软盘上，就建立了一个数据文件(.sas 扩展名)。

如录入：（5个变量、2个观测）alice f 1356.584 becka f 1365.398；3 注意：数据文件需要通过编写和发送一段SAS 引导程序才能将其转变成SAS 数据集，只有SAS 数据集，才能方便地被SAS 中的非编程模块所调用。

因此，加引导程序，变成如下：4单击[submit]，创建数据集work.pgm ，然后可以被非编程模块调用，进行各种统计分析。

当数据量少时，直接将数据与程序语句写在一起，发送后，就可直接获得计算结果。

562)用viewtable 创建SAS 数据集进入tools, 进入table editor,直接录入数据，然后save 或save as ：7 这样就建立了数据集，可被非编程模块调用。

83)用SAS/ASSIST 创建SAS 数据集 solutions →assist →data management →create data →interactively →enter datain tabular form9在Table 后，选SAS 数据集名10Lable 标签，format 输入输出格式，可不输入11录入完后，单击close ，显示窗口：1213录入数据(Insert)，一行输入完后，回车，录入下一个记录：14录入结束，单击close ，将录入信息存盘，创建数据集，并退出数据输入状态。

单变量数据的描述和分析简介：在统计学中，单变量数据（univariate data）是指只有一个单独的变量的数据集合。

这种类型的数据通常用于观察、描述和分析一个特定的量或属性。

本文将讨论如何对单变量数据进行合适的描述和分析，以揭示数据集中的模式、趋势和分布。

一、数据描述1. 数据的基本统计量对于单变量数据，我们需要了解一些基本的统计量，以获得对数据的整体概括。

常见的基本统计量包括：（1）均值（mean）：描述数据的平均水平，计算方法为将所有数据值相加后除以观测次数。

（2）中位数（median）：描述数据的中间位置，即将数据按照大小顺序排列，取中间位置的值。

（3）众数（mode）：描述数据中出现频率最高的值或值的集合。

（4）极差（range）：描述数据的范围，即最大值与最小值之间的差异。

（5）方差（variance）：描述数据的离散程度，计算方法为每个数据值与均值之差的平方的平均值。

（6）标准差（standard deviation）：描述数据的离散程度，是方差的平方根。

2. 数据的分布图表除了基本统计量之外，数据的可视化也是揭示数据特征的重要方法。

以下是几种常见的单变量数据的分布图表：（1）频率分布表（frequency table）：将数据按照不同的取值范围划分为区间，统计每个区间的频数或频率。

（2）直方图（histogram）：将数据按照取值范围划分为一系列不相交的区间，描绘出每个区间的频数或频率的柱状图。

（3）箱线图（box plot）：展示数据的分散情况，包括最大值、最小值、中位数、上四分位数和下四分位数等统计信息。

（4）饼图（pie chart）：用于表示数据的比例关系，适用于离散型数据。

二、数据分析1. 总体推断通过单变量数据的描述，我们可以对所研究的总体进行推断。

总体推断是建立在样本数据上的，用于推断整个总体的特征和性质。

常见的总体推断方法包括：（1）参数估计：通过样本数据估计总体的参数，如均值、方差等。