sas软件教程精华

学习使用SAS进行数据分析的基础教程一、SAS介绍与安装SAS（全称Statistical Analysis System，统计分析系统）是一种非常强大的数据分析软件。

它提供了丰富的统计分析、数据挖掘和数据管理功能。

在学习使用SAS之前，首先需要下载并安装SAS软件。

在安装过程中，需要根据操作系统选择相应的版本，并按照安装向导进行操作。

安装完成后，可以通过启动菜单找到SAS软件并打开它。

二、SAS基本语法与数据集1. SAS语法基础SAS语法是一种类似于编程语言的语法。

在SAS中，每一个语句都以分号作为结尾。

常用的SAS语句包括DATA、PROC和RUN。

DATA语句用于创建数据集，PROC语句用于执行数据分析过程，RUN语句用于执行SAS语句的运行。

2. SAS数据集SAS数据集是SAS中最重要的数据组织形式。

它可以包含多个数据变量，并且每个变量可以拥有不同的数据类型，如字符型、数值型、日期型等。

通过DATA语句可以创建一个新的SAS数据集，并通过INPUT语句指定每个变量的属性。

使用SET语句可以将现有的数据集读入到SAS数据集中，以供后续分析使用。

三、SAS数据清洗与变换1. 数据清洗数据清洗是数据分析的第一步，其目的是去除数据中的错误或无效信息，保证数据质量。

在SAS中，可以使用IF和WHERE语句来筛选出符合条件的数据观测值，并使用DELETE和KEEP语句删除或保留特定的变量。

2. 数据变换数据变换是对原始数据进行转换，以满足具体的分析需求。

在SAS中，常用的数据变换操作包括缺失值处理、变量重编码、数据排序和数据合并等。

可以使用IF、ELSE和DO语句进行逻辑判断和循环操作，通过FORMAT语句对数据进行格式化。

四、SAS统计分析1. 描述统计分析描述统计分析是对数据的基本特征进行分析，包括均值、标准差、中位数、分位数和频数等。

在SAS中，可以使用PROC MEANS进行基本统计分析，使用PROC FREQ进行频数分析。

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。

返回总目录目录第24章SAS系统内七种变异数分析程序概述 (4)24.1七种变异数分析的程序 (4)24.2平衡的实验设计 (4)24.3一般线性模型 (5)第25章比较两组平均数的t检定统计程序PROCTTEST (7)25.1 PROC TTEST程序概述 (7)25.2如何撰写PROC TTEST程序 (7)25.3输出文件概述 (8)25.4范例 (9)第26章平衡实验设计的变异数分析统计程序PROCANOVA (11)26.1 PROC ANOVA程序概述 (11)26.2名词解释 (11)26.3各种统计模型 (11)26.4如何撰写PROC ANOVA程序 (13)26.5范例 (21)第27章变异数成份的分解统计程序PROCVARCOMP (27)27.1 PROC VARCOMP程序概述 (27)27.2如何撰写PROC VARCOMP程序 (28)27.3范例 (29)第28章混合式模型的变异数分析统计程序PROCMIXED (33)28.1 PROC MIXED程序概述 (33)28.2名词解释 (33)28.3 MIXED程序基本功能的示范 (34)28.4如何撰写PROC MIXED程序 (38)28.5范例 (51)28.6注意事项 (68)第29章29.129.2 变异数分析的实验设计统计程序PROC PLAN (70)PROC PLAN程序的简介 (70)如何撰写PROC PLAN程序 (71)29.3 范例 (75)29.4 第30章30.130.2注意事项 (80)无参数的一因子变异数分析统计程序PROCNPAR1WAY (81)PROC NPAR1WAY程序概述 (81)如何撰写PROC NPAR1WAY程序 (81)30.3范例 (83)30.4注意事项 (91)第五部分变异数分析F第 24 章SAS 系统内七种变异数分析程序概述24.1 七种变异数分析的程序本节提纲契领地介绍 SAS 所提供的七个变异数 analysis of variance 分析的程序及 一些有关的统计观念 这七个程序简介如下TTEST 以 t 检定比较两组观察体的平均数ANOVA 适用于平衡的实验设计GLM 功能甚广 可执行变异数分析 回归分析 共变量分析以及多变 量变异数分析(归入第六部分第 31 章) VARCOMP 推算各类型变异数的值MIXED 适用于固定与随机效果的混合式模型分析 PLAN 为实验计划产生随机的排列组合 NPAR1WAY 适用于无参数分析中单因变量之变异数分析这七个程序中 以 GLM 与 MIXED 两程序功能最广泛 其他则只适用于特殊的情 况 读者必须依照实验设计选用合适的 SAS 程序 变异数分析的用途在于解释我们观察 所得的数据 一般而言 这些数据是在不同的实验情况下收集来的 这些不同的情况会造 成数据间的异同 此称实验效果 (Treatment Effect) 但另有一部分的异同是与实验情况无 关的 此称随机误差 (Random Error) 所有变异数分析的精髓不外乎是选定合适的统计模 型 利用正确的 SAS 程序来推算出实验效果和随机误差的平均方 (Mean Square) 若以MS(A) 表实验效果的平均方 以 MS(E) 表随机误差的平均方 则其比例会导出一个 F 分 配 MS(A)MS(E)F 的自由度随不同的实验设计而定 若 MS(A) 远超过 MS(E) (即 F 值远大于 1) 则我们说实验效果显著 反之 我们 说实验效果不显著 这个统计的理论是费契尔 (Fisher 1925) 所建立的 有关这个理论 最早的教科书是沙菲所著 (Scheffe1959)24.2平衡的实验设计平衡的实验设计是指相等人数的实验 也就是说每一组 (或每一细格) 里的观察体个 数相同 若研究者的实验设计是平衡的 则你可以用较简单的 ANOVA 程序计算出变异 数分析中所有必需的统计值 而不必用到较费时费力的 GLM 程序 若把 ANOVA 程序Y i = e ( + E i (e e Y i = ) + E i第 24 章 SAS 系统内七种变异数分析程序概述用在不平衡的实验设计划 则结果会有误差 甚至可能导出负的平均方值524.3一般线性模型如果你的实验设计是不平衡的 则你不可用 ANOVA 程序 你极可能会用到 PROC GLM (一般线性模型程序) 或 PROC MIXED (混合式的线性模型) 在统计领域中的线性模型与解析几何中的线性函数或线性图有异同之处 相同之处是它们都用 线性 这个名词来表示一个 一次 的或线性的函数关系 相异之处是 统计中所指的线性关系是指因变量与参数之间的线性关系 而非因变量与自变量之间的线 性关系若以 X 代表自变量 Y 代表因变量 代表参数 E 代表随机误差 则下列三式 都称为线性模型Y i = 1X 1 + 2 X 2 + E iY i = 1X 21 + 2 X 2 + E iY i = 1log(X 1 ) + 2 X 2 + E i 但下列三式则称为非线性模型 1X1+ 2X2)Y i = 1X 1 + 2 X 2 + E i ;或1 1X12X2 1 2 许多的非线性模型可被转换成线性模型 否则它们无法用变异数分析法来处理 线性假设线性假设是指参数间的线性组合而言 下面列举几种常见的表示法 H: 1 = 2 = ... = 0 ; 或 H: L 1 1 + L 2 2 + L 3 3 + ... +L k k = 0 ; 或 H: L = 0 (此处 L 是行向量 是列向量) 随机效果随机效果一般是由随机因子导出 在农业经济研究上 农作物的产地 如 畦田或 耕地等) 通常被视为一个随机因子 (Random Factor) 在教育界 一个班级或学校或一群 学生则被看作是一个随机因子 随机因子的效果称为随机效果 关于这些随机因子的变异 数分析 SAS 预备有 VARCOMP 与 NESTED 两程序 另一程序 GLM 则只印出随机因子的平均方值 但不推算各类型变异数的预计值 平均数的比较如果数据中含多个平均数 而且读者已决定要比较哪两个平均数时 可用 GLM 程6 第五部分变异数分析序中的CONTRAST指令来检验这两个平均数之间是否有显著的差异请读者注意若你反复地使用CONTRAST指令来测许多对平均数则你的分析结果将失去真实性这是因为这种分析法可能让你犯了统计上所谓的第一类型错误详情请见第31章PROC GLM的平均数比较部分无参数的变异数分析无参数的变异数分析并不要求数据符合常态分配的假设因此数据不能以一般参数分析的统计方法处理在这种情况下可用NPAR1WAY程序将数据转换成名次排列(如第一第二等等)然后进行无参数的单因变量变异数分析二元或二元以上无参数的变异数分析与NPAR1WAY相似读者可先用PROC RANK把数据转换成名次然后再用一般的参数分析程序处理如TEST ANOVA或NESTED等第25 章比较两组平均数的t检定统计程序PROCTTEST25.1 PROC TTEST程序概述TTEST程序旨在对SAS文件中的两个平均数执行t检定这个t检定是单元变异数分析的特殊例子它的虚无假设是这两个平均数相等t检定有一个重要的假设即两组观察体所代表的母群其变异数必须相同这个假设由F检定来鉴别(Steel and Terrie 1980)若此假设成立则SAS可进一步算出t值与其统计的显著程度若此假设不成立则SAS会算出t的近似值与其近似的自由度自由度的近似值估计系采沙特斯威氏(Satterthwaite 1946)的方法同时读者可要求根据Cochran与Cox 1957计算t检定之近似值的显著度若读者有意进行一组平均数的t检定或配对组平均数比较的t检定则应用PROC MEANS来进行(见本章例二的示范) TTEST程序只适用于两组独立的样本25.2如何撰写PROC TTEST程序PROC TTEST含四道指令它们的格式如下PROC TTEST选项串CLASS变量名称VAR变量名称串BY变量名称串;上述四道指令不能重复出现只有PROC TTEST与CLASS两指令是必须的不可省略PROC TTEST后的指令出现次序可以随意安排指令#1 PROC TTEST 选项串下面这两个选项可出现在PROC TTEST指令中(1) DATA=输入文件名称指明对那一个文件执行t检定若省略此选项则SAS会自动找出在此程序之前最后形成的SAS文件对它执行t检定(2) COCHRAN当两组数据的变异数据不相当时这个选项可以正确地计算出t检定之近似值的统计显著度其理论基础是Cochran与Cox 1957年的著作8 第五部分变异数分析指令#2 CLASS 变量名称此变量旨在识别观察体所属的组别因此变量只可有两个不同的值(如男女或10等) 如果此变量的值是英文字母如MALE或FEMALE 则名字的长度不应超过十六个字母否则警告信息会出现指令#3 VAR 变量名称串指明对那些因变量的平均数执行t检定若省略此指令则SAS会视输入文件内所有数值变量(除CLASS指令里提到的变量外)为因变量然后针对每一数值变量执行t检定指令#4 BY 变量名称串SAS依据此指令所列举的变量将文件分成几个小的文件然后对每一个小的文件分别执行t检定当读者选用此指令时文件内的数据必须先按照BY变量串的值做由小到大的重新排列这个步骤可藉PROC SORT达成25.3输出文件概述针对每一个参与t检定的因变量TTEST程序会印出下列的统计值1.该因变量的名称2.组别名称3.有效观察体个数(N)4.平均数(MEAN)5.标准差(STD DEV)6.标准误差(STD ERROR)7.最小值(MINIMUM)8.最大值(MAXIMUM)当等值变异数的假设不成立时印出以下的统计值9. t检定的近似值(T)10.近似的自由度(DF)11.双尾检定的显著程度(PROB>T)当等值变异数的假设成立时SAS改印12. t检定的正确值(T)13.正确的自由度(DF)14.双尾检定的显著程度(PROB>T与上述(11)同)等值变异数假设的检验结果是以下列的统计值来表示15.鉴别等值变异数假设的F'值(F')16. F'检定的自由度(DF)17.大于现有F'值的单尾检定的显著程度(PROB>F')第25章比较两组平均数的t检定统计程序PROC TTEST 9 25.4 范例例一以PROC TTEST 比较两个独立样本的平均数本例采用一班学生的体育成绩来示范PROC TTEST这一班学生有男有女我们想知道到底男女学生在网球的球技上是否有显著的不同虚无假设则是男女球技相同程序DATA SCORES;INPUT SEX $ SCORE @@;CARDS;F 75 F 76 F 80 F 77 F 80 F 77 F 73M 82 M 80 M 85 M 85 M 78 M 87 M 82;PROC TTEST;CLASS SEX;VAR SCORE;TITLE 'GOLF SCORES';RUN;结果首先看F'对变异数等值的假设检定F'=1.53未达显著程度因此接下来我们可以接受Variances=Equal的t检定值T=-3.8288 (自由度=12.0)达0.0024的显著程度所以结论是男女在网球的球技上有高下之分报表25.1 以PROC TTEST 比较两个独立样本的平均数GOLF SCORESTTEST PROCEDUREVariable: SCORESEX N Mean Std Dev Std Error Minimum MaximumF 7 76.85714286 2.54483604 0.96185761 73.00000000 80.00000000M 7 82.71428571 3.14718317 1.18952343 78.00000000 87.00000000Varianc T DF Prob>|T|esUnequal -3.8288 11.5 0.0026Equal -3.8288 12.0 0.0024DF=(6,6) Prob>F'=0.6189For H0:Variances are equal,F'=1.53例二以PROC MEANS 比较配对组的平均数当两组数据之间有相关时(如夫妻文件的数据或同一班学生前后两次考试的成绩)则读者应用PROC MEANS (而非PROC TTEST)来比较这两组之间平均数的差异本例另创一个新变量(DIFF)来代表两次考试的平均数差PROC MEANS的两个选项T10 第五部分变异数分析与PRT引导SAS进行配对组的t检定而且计算其统计显著度程序DATA A;INPUT ID PRETEST POSTTEST;DIFF=POSTTEST-PRETEST;CARD;1 80 822 73 713 70 954 60 695 88 1006 84 717 65 758 37 609 91 9510 98 9911 52 6512 78 8313 40 6014 79 8615 59 62;PROC MEANS MEAN STDERR T PRT;VAR DIFF;TITLE 'PAIRED-COMPARISONS T TEST';RUN;结果分析结果显示后测比前测平均高出7.93分这个差异经t检定检验后(T=3.09) 证明达0.0079的显著度报表 25.2以 PROC MEANS比较配对组的平均数PAIRED-COMPARISONS T TESTAnalysis Variable : DIFFNObs Mean StdError T Prob>|T|15 7.9333333 2.5643465 3.0937057 0.0079第26章平衡实验设计的变异数分析统计程序PROC ANOVA26.1 PROC ANOVA程序概述ANOVA程序主要是对平衡实验设计的数据执行变异数分析但也可以处理拉丁方格实验设计完全的镶嵌设计(Completely Nested Design)细格之间人数成比例的实验设计等所谓的平衡实验设计是指组间(或细格间)人数相等的实验设计不平衡的实验设计则不可用ANOVA程序来处理要用GLM程序(见第31章)26.2名词解释自变量与因变量自变量又称独立变量定性变量(Qualitative Variable)分类变量(Classification Variable)或是类别变量(Categorical Variable)其数值多半是不连续的反之因变量又称反应变量(Response Variable)其数值则是连续的实验效果变异数分析的目的在于找出自变量与因变量之间的线性关系或说自变量对因变量产生的实验效果这种实验效果可粗分为三种即主效果交互效果与镶嵌效果主效果以自变量的英文字母代表如A B等交互效果以星号联接的自变量表示如A*B镶嵌效果以小括号表示如A(B)表示A效果是镶嵌在B效果内26.3各种统计模型上述的三种实验效果分别与变异数分析法中不同的统计模型相对应现将这三种统计的模型分述如下主效果的统计模型假设有一个平衡的实验设计含三个自变量(分别以A B C表示)其因变量以Y表示则此三因子主效果变异数分析可以下面的程序来执行PROC ANOVA;CLASS A B C;MODEL Y = A B C;12 第五部分变异数分析交互效果的统计模型这种模型适用于含两个或两个以上自变量的实验设计若以上述的三因子设计为例其对应的主效果及交互效果可用下列的程序来计算PROC ANOVA;CLASS A B C;MODEL Y = A B C A*B B*C A*C A*B*C;当实验设计含多个自变量时交互效果会变得繁杂此时可用竖号|来简化比方说上例的MODEL指令可利用竖号简化如下MODEL Y = A|B|C;等于MODEL Y = A B C A*B B*C A*C A*B*C;另外举几个使用竖号的例子如下A|C(B)等于A C(B) A*C(B)A(B)|C(B)等于A(B) C(B) A*C(B)A(B)|B(D E)等于A(B) B(D E)A|B(A)|C等于A C B(A) A*C B*C(A)其他有关竖号的使用规则请参考第16章PROC CATMOD第16.3节的内容此外@的符号表交互作用的最高元次因此A|B|C@2等于A B C A*B A*C B*CA|B(A)|C@2等于A B(A) C A*CA|B|C|D@2等于A B A*B C A*C B*C D A*D B*D C*D镶嵌效果的统计模型以上述三因子变量的实验设计为例我们现在假设自变量C是镶嵌在另外两个自变量A与B内则可用下列的SAS程序来执行变异数分析PROC ANOVA;CLASS A B C;MODEL Y = A B C(A B);由上式可知C是写在A与B的小括号外面这种写法表示C效果是镶嵌在 A与B的交互作用内其他注意事项假如有一个实验设计同时包含了交互与镶嵌效果则读者可同时使用*与( )来表示如PROC ANOVA;CLASS A B C;MODEL Y = A B(A) C(A) B*C(A);B*C(A)表示B与C的交互效果是镶嵌在A的主效果里第26章平均实验设计的变异数分析统计程序PROC ANOVA 13值得读者注意的是当MODEL指令中省略一些效果时这些被省略的效果会自动与细格内的误差即Within-Cell Error)协调根据这个原则下面两道指令所表示的统计模型是完全相同的CLASS A B;MODEL Y = A B(A);等于CLASS A B;MODEL Y = A A*B;上面两段指令皆省略了B的主效果所以它们的细格内的误差值均相等(因都包含了B的主效果)26.4如何撰写PROC ANOVA程序PROC ANOVA含十道指令它们的格式如下PROC ANOVA选项串CLASS变量名称串MODEL因变量名称串=实验效果串(@)/选项串MEANS实验效果串/选项串ABSORB变量名称串FREQ变量名称TEST H=效果名称E=效果名称MANOVA H=效果名称E=效果名称M=变量的转换式PREFIX=新变量的名称代号MNAMES=新变量的名称串/选项串REPEATED重复变量的名称组数据(组名)变量的转换/选项串BY变量名称串CLASS指令必须出现在MODEL指令之前如果选用TEST MANOVA指令则它们必须出现在MODEL指令之后MEANS TEST及MANOVA等指令可重复使用其他指令则只能出现一次指令#1 PROC ANOVA 选项串下面四个选项可放在PROC ANOVA指令之后(1) A DATA=输入文件名称指明对那一个SAS文件执行ANOVA分析若省略此选项则SAS会自动找出在此程序之前最后形成的SAS文件对它执行ANOVA分析14 第五部分变异数分析(2) MANOVA要求PROC ANOVA将含一个或一个以上因变量遗漏数据的观察体剔除当读者以交互式(Interactive Mode)方式进行多变量的变异数分析时最好界定此选项(3) MULTIPASS要求PROC ANOVA在必要情况下重读输入文件内的数据由于这个选项会占用极多的记忆体同时耗时很多除非必要读者可以省略此选项(4) OUTSTAT=(含分析结果的)输出文件名称这个选项会界定一个含分析结果的输出文件此输出文件将含离差平方和(SS)F检定值以及各实验效果的显著程度若读者同时界定MANOVA指令中的CANONICAL选项但未界定M=的选项则典型相关分析的结果也会纳入此输出文件内指令#2 CLASS 变量名称串此指令指明上述的文件中哪些变量是自变量自变量可以是数值的(如1代表男2代表女)或文字的(如MALE代表男FEMALE代表女)若是文字变量则其长度不可超过十六个字母指令#3 MODEL 因变量名称串=实验效果串(@) 选项串有关删除号(/)前因变量=实验效果的部分读者必须自行决定适合的统计模型然后根据本章第26.3节所介绍的原则写出@符号可以限制交互作用的最高元次例如A|B|C|D@2则表示只需计算两两自变量相乘的交互作用即可至于删除号(/)之后的选项有两个(1) A NOUNI抑制单变量变异数分析结果的印出这个选项适用于多变量的变异数分析或重复观察实验中有关重复变量的分析报表(2) INTERCEPT (或INT)要求SAS把线性模型内的截距(亦即数据的总平均数)当成一个参数同时对这个截距作是否为零的假设统计检定指令#4 MEANS 实验效果串选项串此指令的前半部(删除号之前)是用来要求ANOVA程序算出某些自变量(和其交互作用或镶嵌作用)中各组(或细格)的平均数比方说我们可用下列的SAS程序算出文件中男人女人黑人白人男黑人男白人女黑人及女白人在因变量年薪(SALARY)上的平均数PROC ANOVA;CLASS SEX RACE;MODEL SALARY = SEX RACE;MEANS SEX RACE SEX*RACE;第26章平均实验设计的变异数分析统计程序PROC ANOVA 15删除号(/)之后可用的选项有二十四个前十七个选项分别对MEANS指令中所列的主效果平均数执行不同的显著性检定以上例而言MEANS指令会比较男与女黑人与白人之间的年薪差异后七个选项则与统计检定的各项事宜有关(1) A BON执行显著性t检定其理论基础是班弗尼氏的不等律(Bonferroni Inequality)(2) DUNCAN执行唐肯氏多范围检定(Duncan's Multiple-Range Test)(3) DUNNETT (控制组组别)这个选项界定唐那氏的两组平均数之双尾检定唐那氏(Dunnett)的检定依据t分配而且必须是实验组与控制组平均数的比较因此括号内必须指明控制组的组别请看下面的程序MEANS A/DUNNETT ('CONTROL');根据这个指令的语法A效果的第CONTROL组就是控制组若控制组的组别是以数字来表示的(如2)则不必再加单引号如MEANS A/ DUNNETT(2);这个选项的控制组一般是设定在第一组(内设值)若控制组不只一组时读者可同时在括号内提及如MEANS A B C/DUNNETT('FIRST' 'SECOND' 'THIRD');根据上述指令的语法A效果的控制组是第FIRST组B效果的控制组是第SECOND组C效果则是第THIRD组(4) DUNNETTL (控制组组名)这个选项界定唐那氏的两组平均数之单尾检定而且预期的差异必须是负值(亦即实验组的平均数小于控制组的平均数)因此临界值订在t分配的下端有关控制组的内设值以及撰写语法请参见上面(3) DUNNETT的说明(5) A DUNNETTU (控制组组名)这个选项界定唐那氏的两组平均数之单尾检定而且预期的差异必须是正值(亦即实验组的平均数大于控制组的平均数)因此临界值订在t分配的上端有关控制组的内设值以及撰写语法请参见上面(3) DUNNETT的说明(6) GABRIEL执行贵博氏的多重比较(Gabriel's Multiple-Comparison Procedure)(7) REGWF执行Ryan-Einot-Gabriel-Welsch的F检定(8) REGWQ执行Ryan-Einot-Gabriel-Welsch的t检定(9) SCHEFFE执行沙菲氏(Scheffe)的多重比较检定16 第五部分变异数分析(10) SIDAK执行Sidak的两组平均数的t检定(11) SMM [或(12) GT2]执行Sidak的独立样本t检定当两组人数不等时此法也就是哈氏(Hochberg)的GT2法(13) SNK执行纽曼-库尔(Newman-Keuls)的两组平均数差的t检定(14) T [或(15) LSD]执行配对组t检定因为ANOVA所处理的是平衡的设计故其结果与费契尔的最小显著差(LSD)的检验结果相同(16) TUKEY执行土其氏(Tukey)的HSD检定(17) WALLER执行Waller-Duncan K-ratio的t检定(18) ALPHA= P界定统计检验的显著程度内设值是.05当上面选项与选项(2) DUNCAN并用时ALPHA的值必须是.10 .05或.01三者之一与上面其他检定选项并用时ALPHA可以是0.0001与0.9999间任何的值(19) LINES将读者选用的显著性检定的分析结果(即各平均数)作由大到小的排列若某一对平均数之间无显著的差异则SAS将它们印在同一行上并以虚线将它们与其它有显著差异的平均数分开当读者选用DUNCAN REGWF REGWQ SNK或WALLER等检定时此选项会自动被包括在内否则读者必须另外附加此选项最适用于平衡的实验设计以及组数少于24的平均数比较若细格内的人数不等则ANOVA程序计算各细格人数的调和平均数(Harmonic Mean)并用此数来比较主效果的平均数差异当细格间人数差异太大时则某些比较的结果会不够严谨此选项不可与(3) DUNNETT (4) DUNNETTL或(5) DUNNETTU联用(20) CLDIFF将BON GABRIEL SCHEFFE SIDAK SMM GT2 T LSD或TUKEY显著性检定的结果用信赖区间的方式表示当实验设计是一个不平衡的设计时CLDIFF选项会自动被包括在内当读者选用DUNCANREGWF REGWQ SNK或WALLER时则须另外附加(21) CLM将MEANS指令中所提到的效果的各组平均数以信赖区间的方式表示此选项必须与BON GABRIEL SCHEFFE SIDAK SMM T 以及LSD等联用(22) NOSORT与上述CLDIFF或CLM选项合用抑止平均数按大小重新作排列第26章平均实验设计的变异数分析统计程序PROC ANOVA 17(23) E=效果名称此选项界定上述各显著性检定的分母若省略此选项则实验设计的误差(或余差)的平均方(MS Residual)就自动成为分母(24) KRATIO=正整数与WALLER选项联用这个比例(第一类型错误/第二类型错误)的值若订为50 100或500则大约与ALPHA值.10 .05 .01相对应这个选项的内设值是100指令#5 ABSORB 变量名称串此指令的用途旨在节省计算时间与电脑的记忆储存量详情请见第31章(PROC GLM)的31.8节(ABSORB指令及其使用方法)请读者注意当选用此指令时文件中的数据必须依ABSORB指令中的变量做由小到大的排列而且这些变量不可出现在CLASS或MODEL指令内否则会产生错误的平方总和指令#6 FREQ 变量名称此变量的值就是文件中各观察体重复出现的次数指令#7 TEST H 效果名称E 效果名称一般而言SAS的变异数分析自动采用误差(或余差)的平均方(MS Residual)作为F检定的分母读者可藉此指令自订F检定的分子分母以进行不同的F检定其中H=分子而E=分母请看下例PROC ANOVA;CLASS A B C;MODEL Y = A|B(A)|C;TEST H = A E= = B(A); [所以 F = A/B(A)]TEST H = C A*C E = B*C(A); [所以 F = C/B*C(A) F = A*C/B*C(A)]指令#8 MANOVA H 效果名称 E 效果名称M 变量的转换式PREFIX 新变量的名称代号MNAMES 新变量的名称串选项串当MODEL指令中含一个以上的因变量时读者可利用MANOVA指令要求执行多变量变异数分析(Multivariate Analysis of Variance)MANOVA指令的写法示范如下PROC ANOVA;CLASS A B;MODEL Y1-Y5 = A B(A);MANOVA H = A E = B(A) / PRINTH PRINTE;MANOVA H = B(A) / PRINTE;18 第五部分变异数分析MANOVA H = A E = B(A) M = Y1-Y2 Y2-Y3 Y3-Y4 Y4-Y5PREFIX =DIFF;上列的程序里由于在MODEL指令中有五个因变量(Y1 Y2 Y3 Y4 Y5)故可利用MANOVA指令要求执行多变量变异数分析第一个MANOVA指令中H= A规定F检定的分子是主效果A E=B(A)规定F检定的分母是镶嵌效果B(A)删除号(/)后的两个选项要求ANOVA程序印出H矩阵(导源于F检定的分子在本例中即是主效果A)以及E矩阵[导源于F检定的分母在本例中是镶嵌效果B(A)]第二个MANOVA指令中H=B(A)规定F检定的分子是镶嵌效果B(A)由于指令中未指明分母故误差的平均方便自动成为此F检定的分母同时误差的矩阵也将被印出第三个MANOVA指令与第一个指令类似但它额外地要求四对平均数的比较(即M= Y1-Y2 Y2-Y3 Y3-Y4 Y4-Y5) PREFIX= DIFF规定这四对比较的名称将分别是DIFF1 DIFF2 DIFF3与DIFF4此外让我们来讨论M=变量的转换式这一部分的写法M=转换变量{±转换变量}在此转换变量可以是原因变量或是常数乘以原因变量{}中的部分可有可无若选项M=中含一个以上的变量转换式则以逗号( )相隔选项M=之后也可直接以系数矩阵的横列来表示前例中的程序若改用这种方式则应该是MANOVA H=A E=B(A) M=(1 -1 0 0 00 1 -1 0 00 0 1 -1 00 0 0 1 -1) PREFIX=DIFF;在此必须注意的是每一横列所含的系数必须等于因变量的数目而且在每一横列后要加上逗号分隔有时你或许希望进行趋势分析(Trend Analysis)下面示范此类分析的ANOVA程序PROC ANOVA;CLASS GROUP;MODEL D1-D4= GROUP;MANOVA H= GROUP M= 3*D1-D2+D3+3*D4 D1-D2-D3-D4 -D1+3D2-3D3+D4MNAMES= LINEAR QUADRTIC CUBIC / PRINTE;上例MANOVA指令中的选项MNAMES=表明此趋势分析包含三个检定即线性的(一次方)抛物线性的(二次方)以及S型的(三次方)其他的选项与前相同除了上述两个例子所示范删除号(/)前的MANOVA指令外下面五个选项可置于第26章平均实验设计的变异数分析统计程序PROC ANOVA 19删除号(/)之后(1) A PRINTH要求印出被测效果(即F检定中的分子)的矩阵(2) PRINTE要求印出F检定中分母的矩阵(3) ORTH规定M=所构成的平均数比较是经过标准化正交(Orthonormalization)的转换(4) CANONICAL对H与E矩阵执行典型分析(此分析的结果会与另一统计程序PROC CANDISC类似)并印出分析的结果(5) SUMMARY印出每一因变量的变异数分析摘要表如果与选项M=联用时此指令印出M矩阵中所转换的每一变量的变异数分析摘要表指令#9 REPEATED 重复变量的名称组数组名变量的转换选项串假设有三种实验在四个不同的时间进行则每一位受试有十二个分数假如这十二个分数分别以Y1-Y12表示则下面的指令可代表这十二个分数的统计分析REPEATED TRIAL 3 (A B C) TIME 4 (T1 T2 T3 T4);这个指令言简意赅的说明了下列的数据结构因变量 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 Y7 Y8 Y9 Y10 Y11 Y12TRIAL的值 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3TIME的值 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4现在让我们利用这个例子来解释REPEATED指令的写法重复变量的名称即上例中的TRIAL及TIME若有两个以上重复变量则第一个重复变量的组数应是最少的重复变量必须与因变量有关重复变量的名称不可以和输入文件内任何变量的名称相同它的长度也不可超过八个字母组数界定上述重复变量的组数(若该变量的组数为1时可以省略此选项)从上面的例子我们可看出重复变量TRIAL有三组而TIME有四组所以它们的排列组合共产生十二个分数(以Y1-Y12表之)(组名)这个选项的值必须包含在括号内括号内的值用来标明组别其个数须与组数吻合如TRIAL这个重复变量有三组即A B与C 组名与组名之间应以空格分隔如TRIAL(A B C)变量的转换下面的变量转换均以1个自由度为原则。

第一章　引论第一节　SAS与统计分析SAS系统是美国SAS软件研究所的产品，是一个用于决策支持的大型集成信息系统。

SAS系统经过二十多年的发展，以其卓越的数据处理能力，为在线数据分析、数据仓库、数据挖掘和决策支持提供了全面的解决方案。

SAS系统的发展始终离不开它的强大的数据分析功能，而且随着SAS系统的发展，其分析功能也与它在信息技术上的发展相辅相成，发展得更加深入、广泛和强大。

SAS系统的分析功能是散布在几乎所有的模块之中，较为集中的具有统计分析功能的是SAS/STAT、SAS/QC、SAS/INSIGHT、SAS/ETS等一些模块。

SAS系统的分析功能也在不断的发展之中，它随时地把用户需要的和学术研究中得到的一些有效的实用分析方法加入到SAS的不同模块之中，例如多变量分析中的偏最小二乘法便是一例。

在SAS系统分析功能的使用上，除了提供编程调用外，SAS对一些常用的分析功能都提供了简便的菜单系统，使用户不用编程就可以享用SAS 的许多深入的分析功能。

对常用的一些统计分析方法而言，SAS/INSIGHT、分析员应用和直接编程都可以达到同样的目的。

一般来说，SAS/INSIGHT 最为直观，便于步步深入；分析员应用可提供自动形成的程序，而且在属性数据分析和功效函数计算方面较INSIGHT强；编程是功能最强的，尤其是一些特殊或深入的分析功能只能用编程实现，但相对来说，编程较难熟练掌握。

下面我们就结合SAS/INSIGHT和分析员应用来介绍常用的一些统计分析方法。

第二节　SAS/INSIGHTSAS/INSIGHT是一个交互式的数据探索和分析的工具，用这一软件可以：l 通过多窗口连动的图象和分析结果，对数据进行探索l 分析单变量分布l 用相关和主成分研究多变量间的关系l 用方差分析和回归分析说明、拟合变量间关系的模型一、　区间型变量 ( interval variable ) 和列名型变量( nominal variable )：在SAS数据集中，变量的两种类型为：l 字符型变量l 数值型变量；在SAS/INSIGHT中，为了区分变量在分析中的不同作用，变量又按其测量水平分为：l 区间型变量：区间型变量必须是数值型变量，可以对其观测值进行各种四则运算，计算各种统计量；l 列名型变量：列名型变量可以是数值型的，也可以是字符型的，在INSIGHT中常起分类作用。

SAS数据分析与建模入门教程第一章：SAS数据分析与建模入门概述1.1 SAS数据分析与建模的定义SAS（统计分析系统）是一种广泛应用于数据分析和建模的软件。

它提供了强大的数据处理、统计分析和预测建模功能，被广泛应用于各个行业和学术领域。

1.2 SAS数据分析与建模的优势SAS具有以下几个优势：- 处理大规模数据：SAS可以高效地处理大规模数据，支持数据存储和访问的优化。

- 统计分析功能：SAS提供了丰富的统计分析方法，包括描述统计、假设检验、方差分析等。

- 数据可视化：SAS可以用图表的方式展示数据，帮助用户更好地理解和分析数据。

- 建模能力：SAS提供了多种建模方法，可以进行回归、分类、聚类等分析，帮助用户进行预测和模式识别。

第二章：SAS数据处理与清洗2.1 数据导入与导出SAS可以导入各种格式的数据，包括Excel、CSV等，通过预处理命令，可以对数据进行清洗和转换，使其符合分析需求。

同时，SAS也支持将分析结果导出到各种格式的文件中。

2.2 数据排序与筛选SAS可以对数据根据指定的变量进行排序，使数据按照一定的规则排列。

同时，SAS也提供了筛选数据的功能，可以根据指定的条件对数据进行筛选，得到满足条件的子集。

2.3 数据合并与拆分当有多个数据集需要合并时，SAS提供了多种合并方法，可以根据指定的键将不同数据集的观测值进行合并。

此外，SAS还支持将一个数据集拆分为多个子集，方便对不同部分数据进行分析。

第三章：SAS统计分析方法3.1 描述统计分析SAS可以计算和呈现各种描述统计量，如均值、标准差、最大值、最小值等。

同时，SAS还提供了分组统计分析的功能，可以根据指定的因子对数据进行分组，并计算每个分组的统计量。

3.2 假设检验SAS提供了多种假设检验方法，可以判断样本数据是否与某个理论分布相符。

常用的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。

3.3 相关分析SAS可以计算不同变量之间的相关系数，如Pearson相关系数、Spearman相关系数等。

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。