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第三讲SAS的基本统计分析

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SAS统计分析概述PPT课件

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2020/11/13
12
❖ “Help” 可随时提供帮助咨询
菜单下方的工具条
New（清除log窗口和output窗口的内容,建立新文件）， Open（打开文件），Save（储存文件），Print（打印）， View（预览），Cut（裁剪），Copy（复制），Paste（粘 贴），Undo（恢复），Explorer（游览窗口）, Submit（运 行）， Clear all (删除editor窗口内容), Help（提供帮助）
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SAS文件系统
*.sas7bdat SAS数据集 *.sas EDITOR视窗输出SAS程序文件 *.log LOG视窗输出文件 *.lst OUTPUT视窗口输出文件
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SAS中的常用变量
❖数值型变量 变量名由1～32个字符组成，以英文字母(A～
Z，包括大写和小写）或下划线( _ )开头，其余可以是英文字母、 数字或下划线，不能包含中文字符、%、&、#、！和空格符等 字符。 如AGE， X2， X1_1，_ab等都是合法的， 1X ， XY-1， X& ，ab 1，等都是不合法的。
变量值过大或过小的数可用科学记数法，如：1.785E-19 即 为1.785×10-19 , 5.25E 12 即为5.25×1012。
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❖字符型变量 字符型变量名后加“$”号表示,如NAME$ ，
SEX$等。字符型变量值可以是任何的字符，如：’Zhang Hua’ , ‘男’，’上海’等都是一个字符变量。
此外，还可用以下任一种方式打开一个新的包含SAS文
件库目录树的游览窗口：
键入命令Explorer并按回车。

3SAS过程及常用统计分析

3SAS过程及常用统计分析

3.2.3 全程语句 1. TITLE 标题语句 SAS系统有一默认的输出标题，使输出的每页有一 行标题，内容为“The SAS System”。事实上， 我们可以指定自己的标题来取代SAS缺省的标题。 格式为：TITLE '标题内容'; 例1，在某个程序前面加上一行 title '2001级1班成绩表'; 则输出结果的标题以“2001级1班成绩表”替代了 “The Sas System”。 例2：取消标题内容。用语句：title;
data L3.exfreq; input sex $ age number @@; cards; F 20 10 F 22 23 M 21 19 M 22 16 ; run; proc means ; Var age; by sex; run; proc means ; freq number; Var age; by sex; run;
不含freq的结果：
结果是数据集中 男女各2个观 测数据对age 求平均；
含freq的结果： 是按10个20岁(女)， 23个22岁(女)，19 个21岁(男)，16个 22岁（男），总 计68个观测数据 对age求平均；
6．ID语句 格式： ID 变量；
功能：用来规定一个或几个变量，以便在输出 或由该过程产生的sas数据集中，不再使用Obs,而 使用这些变量值来识别观测。
3.3.3 UNIVARIATE 过程 1. UNIVARIATE过程简介 功能：UNIVARIATE过程除了可以完成与MEANS 过程相同的基本统计量外，还可以计算变量的 极端值、分位数，生成频率表，并支持对数据 进行正态性检验。 UNIVARIATE与MEANS过程不同的功能包括： (1)描述变量极端值的情况。 (2)计算分位数，如中位数，1/4和3/4分位数。 (3)生成若干个描述变量分布的图。 (4)生成频率表。 (5)对数据进行正态性检验。

《SAS统计分析介绍》PPT课件

《SAS统计分析介绍》PPT课件

精选ppt
19
FORMAT语句可以为变量输出规定一个输出格式，比如 proc print data=score;
format math 5.1 chinese 5.1;
run;
使得列出的数学、语文成绩宽度占5位，带一位小数。 事实上，在生成数据集的DATA步中也可以用FORMAT语句规 定变量的输出格式，用LABEL 语句规定变量的标签，用LENGTH 语句规定变量的存贮长度，用ATTRIB语句同时规定变量的各属 性。在数据步中规定的变量属性是附属于数据集本身的，是永 久的；在过程步中规定的变量属性（标签、输出格式等）只用 于此过程的本次运行。
关 分 析
定性资料 （ R*C表）
双向无序 双向有序、属性不同
双向有序、属性相同
直线相关分析 Spearman秩相关 c2检验 Spearman秩相关、线性趋势检验 一致性检验(kappa系数的假设检验)
一个应变量，一个自变量：直线回归分析
回 归
应变量为连续型定量变量，服从正态分 布
一个应变量，多个自变量：多重线性回归 分析
在VAR后面给出变量列表：
VAR 变量名1 变量名2 … 变量名n;
变量名列表可以使用省略的形式，如X1-X3，
math-chinese等。
如果数据集中有几个变量依次为
math,english,chinese，则
var math-chinese 与
var math english chinese 等价。
5.304312 标准误差均 值
3645 584713.9 72.40189 0.56804 263832.5
0.140937
99% 95% 90% 75% Q3 50% 中位数

SAS备课笔记_第三部分_描述统计分析

SAS备课笔记_第三部分_描述统计分析

目录一、描述性分析的分类_______________________________________________ 2（一）数据分类_________________________________________________________ 2（二）定量数据的描述性分析_____________________________________________ 3（三）定性数据的描述性分析_____________________________________________ 4（四）例题的数据说明___________________________________________________ 4二、SAS实现-程序___________________________________________________ 5（一）means过程_______________________________________________________ 5（二）summary过程_____________________________________________________ 7（三）univariate过程 ____________________________________________________ 9（四）tabulat过程______________________________________________________ 13（五）四个过程的比较__________________________________________________ 14（六）freq过程________________________________________________________ 14（七）capability过程___________________________________________________ 16（八）gchart过程 ______________________________________________________ 18（九）gplot过程 _______________________________________________________ 20三、SAS实现-图形界面______________________________________________ 21（一）SAS/ASSIST _____________________________________________________ 21（二）SAS/ANALYST（分析家）_________________________________________ 22（三）SAS/INSIGHT（交互式数据分析）__________________________________ 23（四）三种方法比较____________________________________________________ 23第三部分数据的描述性分析描述性统计分析（Descriptive Statistics ）是基础统计分析（Elementary Statistics），是综合统计分析（Summary Statistics）。

SAS统计分析课件.ppt

SAS统计分析课件.ppt
3. 字符函数：略。 4. 日期和时间函数： DATE()等。
SAS基础（续）
23
目录 上一页 下一页
5. 统计函数： MEAN(x1,x2...) 、 STD(x1,x2...) 等。
6. 概率函数： POISSON(,n) 等。
五. 操作符(operator) 1. 算术操作符： ** 表示乘方。
三. SAS内建数据集格式 ★
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@@ 例： input name $10. address $20. weight $4.1 ; 2. 行保持符 @@
适用于列表方式，作用为从一行读入多个观测值。 例：data t ; input x y @@ ; cards ; 3.16 2.9 4.8 5.7 8.24 6.58 ; proc print ; run ;
即可用x1–xn表示x1、 x2 、 x3 … xn。
4. 缺项值：用“•”表示。
三. 常量(constant)
1. 数值常量 2. 字符常量
3. 日期、时间和日期常量。 四. 函数(function)
1. 算术函数: ABS(x) 、 SQRT(x)等。
2. 数学函数: EXP(x) 、LOG(x) 、LOG10(x)等。
WORK
临时库
仅使用二级名的数据集，系统自动以WORK作为一级名。
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目录 上一页 下一页
二. INPUT语句
作用：描述输入的数据，给输入值定义变量。
1. 列表方式 ★
格式：INPUT variable [$] variable [$] … ; 例： input name $ age height weight ;
4
目录 上一页 下一页
目录

第三讲SAS的基本统计分析

第三讲SAS的基本统计分析
The NPAR1WAY Procedure Wilcoxon Scores (Rank Sums) for Variable Weight Classified by Variable Sex Sum of Expected Std Dev Mean Sex N Scores Under H0 Under H0 Score ----------------------------------------------------------------------------------------------------- M 10 119.0 100.0 12.225943 11.900000 F 9 71.0 90.0 12.225943 7.888889 Average scores were used for ties. Wilcoxon Two-Sample Test Statistic 71.0000 Normal Approximation Z -1.5132 One-Sided Pr < Z 0.0651 Two-Sided Pr > |Z| 0.1302 t Approximation One-Sided Pr < Z 0.0738 Two-Sided Pr > |Z| 0.1476 Z includes a continuity correction of 0.5. Kruskal-Wallis Test Chi-Square 2.4151 DF 1 Pr > Chi-Square 0.1202
一些单变量检验问题
一些单变量检验问题
结果有三个部分：两个总体的WEGIHT简单统计量，两样本均值的检验，以及两样本方差是否相等的检验。标准的两样本t检验要求两总体方差相等，所以第三部分结果检验两样本方差是否相等。如果检验的结果为相等，则可使用精确的两样本t检验，看第二部分结果的Equal那一行。如果方差检验的结果为不等，则只能使用近似的两样本t检验，看第二部分结果的Unequal那一行。这里我们看到方差检验的p值为0.9114不显著，所以可以认为方差相等，所以我们看Equal行，p值为0.0001在0.05水平下是显著的，所以应认为男、女生的WEGIHT分数有显著差异，女生体重要低。

SAS统计分析基础

SAS统计分析基础
各组数据相互独立、各组数据的总体分布符合 正态分布、各组数据的方差齐性。
方差分析的步骤
建立数学模型、计算自由度、计算F值、构造检验统计量、做出决策。
回归分析
回归分析的概念 线性回归分析 非线性回归分析
回归分析的步骤
研究因变量与自变量之间的相关关系，通过建立数学模型预测 因变量的值。
因变量与自变量之间存在线性关系，通过线性方程描述这种关 系。
数据异常值处理
通过识别和删除异常值来提高数据质量和分析结果的准确性。
数据标准化
将数据转换为标准形式，以便更好地进行比较和分析。
数据编码与转换
将分类变量转换为数值型变量，或将数值型变量转换为更易于分析和解释的形式。
03
推理性统计分析
参数估计与假设检验
参数估计
使用样本数据估计总体参数，如均值、中位 数、比例等。
数据可视化
通过SAS的可视化工具，将复杂 的数据以直观的方式呈现，帮助 用户更好地理解数据。
预测模型与决策支持
预测模型
利用SAS的统计和机器学习算法，构建各种预测模型，如回归分析、时间序列分析等，用于预测未来的趋势和结 果。
决策支持
通过SAS的决策支持工具，将数据分析结果转化为可操作的建议和策略，帮助决策者做出更好的决策。
置信区间
根据样本数据计算总体参数的置信区间，用 于估计参数的准确性。
假设检验
通过样本数据对总体参数或分布形式进行检 验，判断假设是否成立。
假设检验的步骤
提出假设、构造检验统计量、确定临界值、 做出决策。
方差分析
方差分析的基本思想
将总变异分解为若干个来源，并比较不同来源 的贡献程度。
方差分析的适用条件
聚类分析

SAS统计分析及应用2015,个人整理PPT学习课件

SAS统计分析及应用2015,个人整理PPT学习课件
比如，name，abc，aBC，x1，year12， _NULL_等是合法的名字，且abc和aBC是同 一个名字
class-1（不能有减号）、a bit（不能有空格）、serial#（不 能有特殊字符）、Documents （超长）等不是合法的名字。
22
逻辑库
SAS系统将所使用的文件以库的形式组织起来，而数据集则存 放在一个库中，这个库就称为逻辑库。
12
• 程序是文本，可在任何文本编辑工具中输入 Windows中的记事本 Word也可输入这样包含中文的程序 输入后使用复制复制、粘贴命令将输入的程序粘贴 到SAS系统程序窗口。
（即在记事本中复制输入的程序，然后在SAS系统程 序窗口中使用粘贴命令，把程序复制到SAS中）。
运行此程序，只要用鼠标单击工具栏的提交
由若干个语句组成，一般以RUN语句结束。
利用已创建的数据集完成特定的统计分析任
务。
16
libname a 'd:\sysdata\'; data a.aaaa;
input x @@; cards; 12345 ; proc print; var x; run; quit; • 第1句就是一个环境设置语句，其作用是设定一个逻辑库，逻
数据集（dataset）和库 SAS数据集（SAS Datasets） 由若干行和若干列组成的表格，类似于 一个矩阵，但各列可以取不同的类型值，比 如整数值、浮点值、时间值、字符串、货币 值等等。比如名为C0401的数据集，它的逻 辑形式如下表：
19
NAME 李明 张红艺 王思明 张聪 刘颍
SEX
• 下面是几个例子。 • Data语句： Data abc; data work.abc data sasuser.abc;

SAS软件及统计应用教程3

SAS软件及统计应用教程3
σ 12 σ 22
μ1 -
t=
X Y ( 1 2 ) S w 1 n1 + 1 n 2
~ t ( n1 + n 2 2 )
X Y ± tα 2 ( n1 + n 2 2 ) S w 1 n 1 + 1 n 2
Sw = ( n1 1) S + ( n2 1) S n1 + n2 2
n
2
n n ∑(X i X )2 ∑(X i X )2 i =1 , i =1 2 2 χ α 2 (n 1) χ 1α 2 ( n 1)
SAS软件与统计应用教程 SAS软件与统计应用教程
STAT
正态总体参数的各种置信区间见表3-1。 正态总体参数的各种置信区间见表 。
被估参数
STAT
4. 总体比例与比例差的置信区间
实际应用中经常需要对总体比例进行估计， 实际应用中经常需要对总体比例进行估计，如产品的 合格率、大学生的就业率和手机的普及率等。 合格率、大学生的就业率和手机的普及率等。记π和P分 和 分 别表示总体比例和样本比例， 则当样本容量n很大时 别表示总体比例和样本比例 ， 则当样本容量 很大时 一般当nP和 均大于5时 （一般当 和n(1 – P)均大于 时，就可以认为样本容量 均大于 足够大） 样本比例P的抽样分布可用正态分布近似 的抽样分布可用正态分布近似。 足够大）， 样本比例 的抽样分布可用正态分布近似 。 总体比例与比例差的置信区间如表3-2所示 所示。 总体比例与比例差的置信区间如表 所示。
SAS软件与统计应用教程 SAS软件与统计应用教程
STAT
第三章 区间估计与假设检验
3.1 区间估计与假设检验的基本概念 3.2 总体均值的区间估计与假设检验的 总体均值的区间估计与假设检验的SAS实现 实现 3.3 总体比例的区间估计与假设检验的 总体比例的区间估计与假设检验的SAS实现 实现 3.4 总体方差的区间估计与假设检验的 总体方差的区间估计与假设检验的SAS实现 实现 3.5 分布检验

第三讲 SAS数据分析入门

第三讲 SAS数据分析入门

变量
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黎培兴博士主讲 智能数据分析 中山大学数学与计算科学学院，广州，510275 MathXP@
SAS语言
• SAS 语言包含语句、表达式、函数和 CALL 例程、选项、输出格式及输入格 式，这些都是众多编程语言所共有的元 素。
• SAS 还可以通过称为 SAS 过程的内置 程序库来简化编程。只需用户做很少的 工作，SAS 过程就可以使用 SAS 数据 集的数据值生成预编制的报表。
符分隔 SAS 语句中的“单词”。
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黎培兴博士主讲 智能数据分析 中山大学数学与计算科学学院，广州，510275 MathXP@
实例
Mylib.ProductSales 数据集是在使用 SAS 数据集中创建的。 复制并粘贴以下代码或将其键入“编辑器”窗口中： data test; set mylib.productsales; length Group $ 8; proc print data=test; run; 请注意将该文本粘贴到“编辑器”窗口后，SAS 关键字将分别按颜色编码，且各程序步被分隔到不同
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黎培兴博士主讲 智能数据分析 中山大学数学与计算科学学院，广州，510275 MathXP@
数据集
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黎培兴博士主讲 智能数据分析 中山大学数学与计算科学学院，广州，510275 MathXP@
定义数据集
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黎培兴博士主讲 智能数据分析 中山大学数学与计算科学学院，广州，510275 MathXP@
数据集 • 用 SAS 编程语句读取和修改现有数据集 • 用 SAS/ACCESS 将其他厂商的数据文件转换为 SAS
数据集 • 用 SAS/ACCESS 直接读取其他厂商的数据

第三讲、用SAS作回归分析

第三讲、用SAS作回归分析
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选项 influence 生成的统计量
无法显示图像。计算机可能没有足够的内存以打开该图像，也可能是该图像已损坏。请重新启动计算机，然后重新打开该文件。如果仍然显示红色 “x” ，则可能需要删除该图像，然后重新将其插入。
16
五、影响点诊断
proc reg data=e4; model y1=x1-x4/influence r; run; 其中选项influence 同上一页。R主要给 出Cook-distance.前面已有。
利用plot语句 plot r.∗p. ; 就可得到余差预测散点图
10
回归诊断
识别异常观测值
在PROC REG的model语句加上选项 r，就会 输出与预测值和余差有关的一些统计量。他 们可用于识别异常数据(outlier)及其影响
PROC REG DATA=数据集名 ; Predict Value 预测值 MODEL 应变量=自变量/r; Std Err Predict 预测值标准差 RUN; Residual 余差 Std Err Predict 余差标准差 Student Residual student化的余差 -2 -1 0 1 2 余差显著性图 Cook's D Cook's(collinearity, multicollinearity)问题是指 独立变量间存在线性关系 变量间的线性关系会隐蔽变量的显著性 也会增加参数估计的方差 产生不稳定的模型 只有拟合多元回归才会发生这一问题 共线性的诊断可使用方差膨胀因子、条件指 数和方差比例
18
回归诊断
18六共线性诊断共线性collinearitymulticollinearity问题是指独立变量间存在线性关系变量间的线性关系会隐蔽变量的显著性也会增加参数估计的方差产生不稳定的模型只有拟合多元回归才会发生这一问题共线性的诊断可使用方差膨胀因子条件指数和方差比例19回归诊断共线性诊断vif方差膨胀因子vif是对由于共线性而引起的参数估计量的方差增加的一个相对度独立时系数方差系数方差一般采用vif10表明存在共线性问题procreg的model语句加选项vif20回归诊断共线性诊断条件指数和方差比例条件指数conditionindex和方差比例varianceproportion联合使用可确认存在线性关系的变量组条件指数h在1030间为弱相关在30100间为中度相关大于100表明有强相关大的条件指数伴随方差比例05可确认有共线性的独立变量子集procreg

SAS系统和数据分析SAS数据集

SAS系统和数据分析SAS数据集

第三课SAS数据集一、SAS数据集的结构SAS数据集是关系型的，它通常分为两部分：●描述部分——包含了一些关于数据属性的信息●数据部分——包括数据值SAS的数据值被安排在一个矩阵式的表状结构中，如图3－1所示。

●表的列称之为变量（Variable），变量类似于其他文件类型的域或字段（Field）●表的行称之为观察（Observation），观察相当于记录（Record）变量1 变量2 变量3 变量4Name Test1 Test2 Test3观察1 Xiaoer 90 86 88观察2 Zhangsan 100 98 89观察3 Lisi 79 76 70观察4 Wangwu 68 71 64观察5 Zhaoliu 100 89 99图3.1 一个SAS数据文件二、SAS数据集形式SAS系统中共有两种类型的数据集：●SAS 数据文件（SAS data files）●SAS 数据视窗（SAS data views）SAS 数据文件不仅包括描述部分,而且包括数据部分。

SAS 数据视窗只有描述部分，没有数据部分，只包含了与其他数据文件或者其他软件数据的映射关系，能使SAS的所有过程可访问到，实际上并不包含SAS 数据视窗内的数据值。

自始至终，在SAS语言中，“SAS数据集”与这两种形式中之一有关。

在下面的例子中，PRINT过程用相同方法处理数据集aaa.abc，而忽略它的形式：PROC PRINT DATA=aaa.abc三、SAS数据集的名字SAS数据集名字包括三个部分，格式如下：Libref.data-set-name.membertype●Libref（库标记）──这是SAS数据库的逻辑名字●data-set-name（数据集名字）──这是SAS数据集的名字●membertype（成员类型）──SAS数据集名字的这一部分用户使用时不必给出。

SAS 数据文件的成员类型是DATA；SAS数据视窗的成员类型是VIEW 例如，上面例子中的aaa.abc这个SAS数据集名字，aaa是库标记，abc是数据集名字，成员类型没有写出，应该是DATA或VIEW中的一个。

第六章 SAS基本统计分析

第六章 SAS基本统计分析

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实际上,使用 t 检验还可以检验两个独立样本的
均值之差是不是一个给定的值。方法
是在第一行的末尾加上一个 H0=差值。
例
检验女生身高均值与男生身高的均值的差是否为10，
程序如下： proc ttest data=sasuser.gpa h0=-10; class sex; var height; run;
10
11 12 13 14 15 16 17 18
50
92 84 63 49 163 277 25 360
50
89 99 63 50 180 290 60 350
19
20
52
88
65
96
首先 建立一个数据集,然后计算出前后两次 销量的差 data sales; Infile “x:\sales.txt”; input no old new; run; data minus; set sales; d=new-old; keep d; run; 这样 就将新的销量与旧的销量的差计算出来 了，现在只需要检验差的均值是否为零，如 果为零，那么表示前后的销量没有明显变化， 即广告基本无效，如果不为零 则表示广 告是有效的，使用 t 检验： proc ttest data=minus; var d; run; 上一页 下一页
上一页
下一页
T 检验的一般格式为：
PROC TTEST DATA ＝数据集 H0 ＝均值；
VAR 检验变量； RUN； 例 2,检验身高的均值是否为99.9，数据同上例。 程序如下: proc ttest data=sasuser. gpa h0=99.9; Var height; run; 需要注意的是,必须在第一句的末尾注明零假设:均值=99.9。

SAS统计分析教程

SAS统计分析教程
SAS统计分析教程全面讲解了SAS在编程统计中的应用。教程从SAS软件和用法简介开始，逐步深入到各种复杂的统计分析方法。其中包括单因素和多因素设计下的定量资料差异性分析，如资料的差异性分析，如对列联表资料的加权χ2检验和Meta分析。在对数线性模型分析方面，教程详细讲解了如何运用对数线性模型分析列联表资料。同时，教程还涵盖了各种线性回归和曲线回归分析方法，包括简单线性回归分析、可直线化曲线回归分析、多项式曲线回归分析等。此外，主成分回归分析、岭回归分析以及Poisson回归、负二项回归与Probit回归等高级统计方法也在教程中得到了详细介绍。通过本教程的学习，读者可以全面掌握SAS在编程统计方面的应用，提高数据处理和分析能力。

SAS数据分析与统计

SAS数据分析与统计

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。

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回归分析
在拟合了直线后，为拟合多项式曲线，只要选“Curves | Polynomial”，然后输入阶次（Degree(Polynomial)），就 可以在散点图基础上再加入一条多项式曲线。对于本例，我们 看到二次多项式得到的曲线与直线差别很小，所以用二次多项 式拟合没有优势。还可以试用三次、四次等多项式。为了改变 阶次还可以使用拟合窗口中的多项式阶次滑块（Parametric Regression Fit中的Degree(Polynomial)）。
M
10
119.0
100.0 12.225943 11.900000
F
9
71.0
90.0 12.225943
7.888889
Average scores were used for ties.
Wilcoxon Two-Sample Test
Statistic
71.0000
Normal Approximation
SAS软件应用
第四章 SAS的基本统计分析(1)
主讲：上海财经大学统计学系 邵建利
版权所有, 2005 上海财经大学 邵建利
SAS基本统计分析概论
前面我们已经看到了SAS的编程计算、数据管理能力、 数据汇总、数据探索分析能力。这一章我们讲如何用SAS 进行基本的统计检验、线性回归、方差分析、列联表检验 等基本统计分析。我们既使用SAS语言编程，也使用 SAS/INSIGHT的菜单界面。
一些单变量检验问题
The SAS System
23:06 Friday, October 7, 2005 2
The TTEST Procedure
Statistics
Lower CL
Upper CL Lower CL
Upper CL
Variable Sex
N
Mean Mean
Mean Std Dev Std Dev Std Dev Std Err
Kruskal-Wallis Test
Chi-Square
2.4151
DF
1
Pr > Chi-Square
0.1202
结果分为四部分：两样本的秩和的有关统计量， Wilcoxon两样本检验的结果，t检验的近似显著性， Kruskal-wallis检验结果。我们只要看Wilcoxon检验的p 值Prob > |Z| = 0.1202，检验结果不显著，可认为男、女 生的体重在0.05水平下无显著差异。
一些单变量检验问题
如果我们希望检验男、女生的体重，对特殊人群有时无法使 用两样本t检验，因为检验女生的体重样本的正态性发现它是 非正态。这种情况下我们可以使用非参数检验。检验两独立 样本的位置是否相同的非参数检验有Wilcoxon秩和检验。 我们用NPAR1WAY过程加Wilcoxon选项可以进行这种检验。 见下例：
Weight F
9 75.211 90.111 105.01 13.093 19.384 37.135 6.4613
Weight M
10 92.692 108.95 125.21 15.633 22.727 41.491 7.187
Weight Diff (1-2)
-39.41 -18.84 1.7313 15.923 21.22 31.811 9.7497
Tests for Normality
Test
--Statistic--- -----p Value------
Shapiro-Wilk
W 0.965083 Pr < W
0.6756
Kolmogorov-Smirnov D 0.134048 Pr > D >0.1500
Cramer-von Mises
4.50000
Tests for Location: Mu0=0
Test
-Statistic- -----p Value------
Student's t t 7.617748 Pr > |t| 0.0001
Sign
M
4 Pr >= |M| 0.0078
Signed Rank S
18 Pr >= |S| 0.0078
proc npar1way data=sashelp.class wilcoxon; class sex; var weight; run;
The NPAR1WAY Procedure
Wilcoxon Scores (Rank Sums) for Variable Weight
Classified by Variable Sex
W-Sq 0.057963 Pr > W-Sq >0.2500
Anderson-Darling
A-Sq 0.366427 Pr > A-Sq >0.2500
其中W:Normal为Shapiro-Wilk正态性检验统计量，Pr<W为检验的显著性概率值（p 值）。当N≤2000时正态性检验用Shapiro-Wilk统计量，N>2000时用Kolmogorov D统 计量。我们可以看到，p值很小，所以在0.05水平（或0.10水平）下应拒绝零假设， 即认为height分布正态。
T-Tests
Variable Method
Variances
DF t Value Pr > |t|
Weight
Pooled
Equal
17
-1.93
0.0702
Weight
Satterthwaite Unequal
17
-1.95
0.0680
Equality of Variances
Variable Method
SAS/INSIGHT中未提供两独立样本检验的功能。
成对总体均值检验
我们在现实中经常遇到两个总体是相关的测量结果的比 较，比如，考察同一组人在参加一年的长跑锻炼前后的心 率有无显著差异。这时，每个人一年前的心率和一年后的 心率是相关的，心率本来较快的人锻炼后仍相对于其它人 较快。所以，检验这样的成对总体的均值不能使用两样本 t检验的方法，因为独立性条件不再满足。这时，我们可 以检验两个变量间的差值的均值是否为零，这等价于检验 两组测量值的平均水平有无显著差异。
一些单变量检验问题
假设我们有两组样本分别来自两个独立总体，需要检 验两个总体的均值或中心位置是否一样。如果两个总 体都分别服从正态分布，而且方差相等，可以使用两 样本t检验过程TTEST。
proc ttest data=sashelp.class; class sex; var weight; run;
检验单个样本的均值是否为零只要使用UNIVARIATE过程， 在UNIVARIATE过程的矩部分给出了均值为零的t检验和符 号检验、符号秩检验的结果。
两配对样本的T检验可根据样本数据对两总体均值之间是否 有差异进行推断。作此类T检验的基本要求是：首先两样本 数据必须两两配对，即样本顺序相同、数目相等等。其次， 两总体是服从正态分布的。最后两配对样本T检验的基本假 设为：两总体均值相同。
一些单变量检验问题
上面的检验中对立假设是两组的均值不等，所以检验是双 边的，p值的计算公式为Pr(t分布随机变量绝对值>计算 得到的t统计量的绝对值)。如果要进行单边的检验，比如 对立假设为女生体重高于男生（右边），则p值为Pr(t分 布随机变量>计算得到的t统计量)，当计算得到的t统计量 值为正数时（现在t=4.0）此单边p值为双边p值的一半， 当计算得到的t统计量为负数时肯定不能否定零假设。检 验左边时恰好相反。
我们只要看其中的三个检验：T: Mean=0是假定差值变量服 从正态分布时检验均值为零的t统计量值，相应的p值Pr>|T|为 0.0001在0.05水平下是显著的，所以可认为两科分数有显著 差异。M(Sign)是非参数检验符号检验的统计量，其p值 Pr>=|M|为0.0001在0.05水平下是显著的，结论不变。Sgn Rank是非参数检验符号秩检验的统计量，其p值Pr>=|S|为 0.0078在0.05水平下是显著的，结论不变。所以这三个检验 的结论都是两科成绩有显著差异。
一些单变量检验问题
对单个变量，我们可能需要作正态性检验、两独立样本均值 相等的检验、成对样本均值相等的检验。
正态性检验
在PROC UNIVARIATE语句中加上NORMAL选项可以进行 正态性检验
proc univariate data=sashelp.class normal; var weight; run;
Z
-1.5132
One-Sided Pr < Z
0.0651
Two-Sided Pr > |Z| 0.1302
t Approximation
One-Sided Pr < Z
0.0738
Two-Sided Pr > |Z| 0.1476
Z includes a continuity correction of 0.5.
一些单变量检验问题 Tests for Location: Mu0=0Fra bibliotekTest
-Statistic- -----p Value------
Student's t t 19.1449 Pr > |t| <.0001
Sign
M
9.5 Pr >= |M| <.0001
Signed Rank S
95 Pr >= |S| <.0001
Sum of
Expected
Std Dev
Mean
Sex
N
Scores
Under H0
Under H0