SAS统计分析(第九讲)

SAS统计分析报告教程方法总结材料统计分析是对数据进行理性、全面和深入的分析，以发现其中的规律、趋势和关联性。

SAS（Statistical Analysis System）是一个流行的统计分析软件，广泛应用于数据分析、研究和报告编制领域。

本文将介绍SAS统计分析报告的编制方法，帮助读者了解如何利用SAS软件进行统计分析，并撰写专业的统计分析报告。

一、数据导入与准备在进行统计分析之前，首先需要导入数据并对数据进行清洗和准备。

SAS软件支持多种数据格式的导入，包括CSV、Excel、数据库等。

可以使用PROC IMPORT或DATA STEP语句来将数据导入SAS环境中，并使用DATA STEP或PROC SQL语句对数据进行清洗和准备，包括删除缺失值、解决数据异常值等。

二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据集中的变量进行统计概括和描述。

在SAS中，可以使用PROCMEANS、PROCFREQ、PROCUNIVARIATE等过程来计算变量的均值、标准差、中位数、众数、频数分布等描述性统计指标。

通过描述性统计分析可以初步了解数据的分布情况，为后续的统计测试和模型建立奠定基础。

三、统计检验统计检验是用来检验数据之间的关系或差异是否显著的一种方法。

在SAS中，可以使用PROCTTEST、PROCANOVA、PROCCORR等过程进行假设检验，检验两组或多组数据之间的显著性差异或相关性。

在进行统计检验时，需要设置显著性水平和备择假设，以便进行准确的统计分析。

四、图形展示图形展示是将数据通过图表的形式呈现出来，更直观地展示数据的特征和规律。

在SAS中，可以使用PROCGPLOT、PROCSGPLOT、PROCGCHART等过程来绘制各种类型的图表，包括直方图、散点图、折线图、饼图等。

通过图形展示，可以更清晰地了解数据的分布情况和变量之间的关系，为数据分析和报告提供有力支持。

五、报告编制报告编制是统计分析的最后一步，将分析结果整理成报告文档，进行数据解释和结论归纳。

第九章 t 检验和方差分析在科研中，我们往往是根据样本之间的差异，去推断其总体之间是否有差异。

样本差异可能是由抽样误差所致，也可能是由本质的不同所致。

应用统计学方法来处理这类问题，称为“差异的显著性检验”。

若已知总体为正态分布，进行差异的显著性检验，称为“参数性检验”，SAS 中MEANS 、TTEST 、ANOVA 、GLM 等均属此类检验；若未知总体分布，进行差异的显著性检验，称为“非参数性检验”，SAS 中采用NPAR1WAY 过程。

第一节 t 检验9.1.1 简介t 检验是用于两组数据均值间差异的显著性检验。

它常用于以下场合：1．样本均值与总体(理论)均值差别的显著性检验检验所测得的一组连续资料是否抽样于均值已知的总体根据大量调查的结果或以往的经验，可得到某事物的平均数(例如生理生化的正常值)，以此作总体均值看待。

SAS 中采用MEANS 过程，计算出观察与总体均值的差值，再对该差值的均值进行t 检验。

2.同一批对象实验前后差异的显著性检验(自身对照比较)或配对资料差异的显著性检验(配对比较检验)比如，在医学研究中，我们常常对同一批病人治疗前后的某些生理生化指标(如血压、体温等)进行测量，以观察疗效；或对同一批人群进行预防接种，以观察预防效果；或把实验对象配成对进行测定，比较其实验结果。

SAS 中采用MEANS 过程，计算出两样本观察的差值(如治疗前、后实验数据的差值)，再对该差值的均值进行t 检验。

3．两样本均值差异的显著性检验作两样本均值差异比较的两组原始资料各自独立，没有成对关系。

两组样本所包含的个数可以相等，也可以不相等。

每组观测值都是来自正态总体的样本。

设1X 与2X 为两样本的均值，1n 与2n 为两样本数，21s ，22s 为两样本方差，分两种情形，其数学模型为：(1)方差齐(相等)时：)/1/1(21221n n s x x t +-=)2/(])1()1[(212222112-+-+-=n n s n s n s(2)方差不齐时： 22212121//n s n s x x t +-=SAS 中采用TTEST 过程，先作方差齐性检验(F 检验)，然后根据方差齐(EQUAL)和方差不齐(UNEQUAL)输出t 值和P 值以及基本统计量。

SAS统计分析概述SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析软件系统，由美国SAS公司开发。

SAS系统具有广泛的数据分析功能，包括数据管理、数据挖掘、统计分析、操作研究、质量改进、商业智能等。

SAS软件的应用领域非常广泛，涵盖金融、医疗健康、市场研究、教育、政府等各个行业。

本文将对SAS统计分析的概述进行详细介绍。

1.数据可视化：SAS统计分析提供了丰富的数据可视化方法，可以通过绘制图表、图形等形式将数据直观地呈现出来。

这有助于用户更好地理解数据的模式和规律，找出其中的关联性和趋势。

2.数据预处理：在进行统计分析之前，通常需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、缺失值处理等。

SAS统计分析提供了强大的数据管理功能，可以对数据进行清洗和转换，提高数据的质量和可用性。

3.统计模型：SAS统计分析提供了多种统计模型和方法，如线性回归、逻辑回归、ANOVA、时间序列分析等。

用户可以根据具体需求选择合适的模型进行分析，得到相关的统计结果和推断。

4.高级统计方法：除了传统的统计模型和方法外，SAS统计分析还支持一些高级的统计方法，如非参数统计方法、贝叶斯统计方法、因子分析等。

这些方法可以更准确地处理复杂的数据和问题，提高统计分析的精度和效果。

5.数据挖掘：SAS统计分析还支持数据挖掘和机器学习技术，如聚类分析、分类和预测分析、关联规则挖掘等。

这些方法可以从大规模数据中发现隐藏的模式和规律，为用户提供更多的洞察力和决策支持。

1.经济和金融领域：SAS统计分析可以用于金融市场的预测和分析、风险管理、投资组合优化等。

通过对历史数据的回归分析和时间序列分析，可以预测股票、汇率、利率等的走势，帮助投资者做出明智的决策。

2.医疗健康领域：SAS统计分析可以用于医疗数据的分析和挖掘，如临床试验数据分析、疾病模式预测、医疗资源优化等。

通过分析大量的临床数据，可以发现不同因素对疾病发生和治疗效果的影响，为医疗决策提供依据。

实验9 聚类分析1 实验目的掌握使用SAS 软件进行聚类分析。

2 实验内容改革开放30年来，我国经济取得了很大的发展。

但同时经济发展中也存在着很多问题，这些问题越来越成为我国经济持续发展的障碍。

地区发展不平衡就是众多问题中的一个。

发达城市都集中东部地区，广大中西部地区和农村地区长期处在不发达状态。

地区发展的失衡使得我国经济难以取得全面的发展，造成的后果是我国经济总量和总体发展速度十分显著，但人均水平长期徘徊在世界的中下层次，大多数人口难以享受到改革的成果。

另外，地区发展的失衡使得人口过度迅速地向少数发达城市集中，已经造成这些城市处于负荷运作，给这些城市的治安、环境和居住条件等带来了巨大的挑战，给城市居住和生活水平造成严重的影响。

也由于地区之间发展的失衡，使得各地区之间的经济难以形成一个顺畅的经济链，从而形成一个良性的经济发展循环体。

要解决好这个问题，首要的问题是对全国范围内，各省市范围内的经济体进行分类，正确划分发达经济体和不发达经济体，进而制定出有针对性的经济政策。

基于搜集到的统计资料，为了得出2007年江苏省的13个地市的国民经济分布规律，在众多衡量经济水平的指标中我们将采用下列指标：x：年末户籍人口（万人）1x：城镇化率（%）2x：地区生产总值GDP（亿元）3x：第三产业占GDP的比重(%)4x：城镇固定资产投资额（亿元）5x：社会消费品零售总额（亿元）6x：城市居民人均可支配收入（元）7x：恩格尔系数（城市）（%）8x：农村居民人均纯收入（元）9x：恩格尔系数（农村）（%）10下面的表格是2007年江苏省各市国民经济主要指标值。

对2007年江苏省的13个地市的国民经济进行了聚类分析，试探讨依据选取的若干主要经济指标进行的分类是否与传统上将江苏省划分为苏南、苏中和苏北三部分是否一致。

结果供有关决策部门参考。

（1）编程:data libname.sy1;input dq$ x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10;label Dq="地区"x1 ="年末户籍人口（万人）" x2="城镇化率（%）" x3="地区生产总值GDP（亿元）"x4 ="第三产业占GDP的比重(%)"X5="城镇固定资产投资额（亿元）" x6=" 社会消费品零售总额（亿元）" x7=" 城市居民人均可支配收入（元）" x8=" 恩格尔系数（城市）（%）" x9=" 农村居民人均纯收入（元）" x10=" 恩格尔系数（农村）（%）";cards;苏州624.43 65.6 5700.85 7.4 1704.27 1250.05 21260 37.9 10475 35.7无锡461.74 67.4 3858.54 9.1 1180.74 1134.75 20898 39.8 10026 37.6常州357.38 60.9 1881.28 18.6 748.89 610.85 19089 35.0 9033 38.0南京617.17 76.8 3283.73 11.0 1443.40 1380.46 20317 35.3 8020 37.4镇江268.78 59.6 1206.69 24.5 363.73 331.36 16775 38.7 7668 39.4南通766.13 48.6 2111.88 35.1 633.94 736.54 16451 38.5 6905 37.9扬州459.25 50.2 1311.89 35.3 438.35 418.90 15057 37.9 6586 38.9泰州500.70 47.6 1201.82 33.2 347.73 321.07 14940 43.1 6469 38.1徐州940.95 45.8 1679.56 36.0 769.59 543.01 14875 34.9 5534 39.0连云港482.23 40.5 618.18 36.2 409.56 249.08 13254 38.9 4828 43.7淮安534.00 39.9 765.23 34.8 394.91 269.40 12164 38.9 5010 43.2盐城809.79 43.7 1371.26 34.1 470.06 433.74 13857 38.5 6092 41.7宿迁531.53 34.1 542.00 32.0 256.18 158.87 9468 42.4 4783 46.0;run;proc cluster data=libname.sy1 standard method=wardouttree=otree pseudo;copy dq;run;“NCL”为类别数量，表示新类别形成后类别的总数；“--Clusters Joined---”为合并的类别，指明这一步合并了哪两个类，有两列。