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SAS数据分析实验报告

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数理与土木工程学院实验报告

课程名称：《统计软件SPSS、SAS及实践》

实验名称 SAS数据分析实验报告 系 别 数据科学系

UN2758 UN2758 学 号 · 班 级 ·

实验地点 HE103 实验日期 · 实验时数 4

指导教师 袁鹏 同组其他成员 无 成 绩

一、实验目的及要求

1.了解SAS系统的基本知识及操作方法。

2.学会运用SAS系统进行数据的处理与分析。

3.熟练掌握SAS数据集的建立及SAS语句。

二、实验环境及相关情况（包含使用软件、实验设备等）

SAS、Word、Excel软件

三、实验内容

1、已知以下的数据和对应的变量分为：

1) Account_ID;2) Revenue;3) Segment;4) N_var1;5) C_var1;6) Date;7) Location;8) Code;9) Amount;

10001,5,G1,., ,2014-10-23,CHINA,APP_001,100

10002,6,G1,., ,2014-10-23,CHINA,APP_002,110

10003,.,G1,., ,2014-10-23,CHINA,APP_003,50

10004,10,G2,., ,2014-10-23,CHINA,APP_004,90

10005,15,G2,., ,2014-10-23,CHINA,CAN_005,12

10006,13,G2,., ,2014-10-23,CHINA,MAN_006,10000

10007,.,G2,., ,2014-10-23,CHINA,APP_007,10

10008,20,G3,., ,2014-10-23,CHINA,APP_008,100

10009,25,G3,., ,2014-10-23,CHINA,APP_009,200

10010,.,G3,., ,2014-10-23, ,REJ_010,100000

10010,.,G3,., ,2014-10-23, ,REJ_010,100000

10010,.,G4,., ,2014-10-23, ,REJ_010,100000

10010,.,G5,., ,2014-10-23, ,REJ_010,100000

10003,7,G1,., ,2014-10-24,CHINA,MAN_003,50000

10004,9,G2,., ,2014-10-24,CHINA,APP_004,90

10006,6,G2,., ,2014-10-24,CHINA,MAN_006,1000

10007,.,G2,., ,2014-10-24,CHINA,APP_007,10

10008,8,G3,., ,2014-10-24,CHINA,APP_008,100

10009,9,G3,., ,2014-10-24,CHINA,APP_009,200

10010,.,G3,., ,2014-10-24,CHINA,APP_010,100

10010,10,G4,., ,2014-10-24,CHINA,APP_011,101

10010,20,G5,., ,2014-10-24,CHINA,APP_012,102

要求：

①读取数据，并创建一个SAS数据集，命名为transaction；

②基于数据集transaction，将变量“Revenue”中的缺失数据用其均值代替；

③基于②，将取值全部缺失的变量删除。

2、下面的每一行数据代表纸箱子的length, width, 和 height, 单位是厘米。计算每一个箱子的体积、需要的纸板的面积（假定顶部和底部的纸板对折到中间，即：顶部和底部的厚度是两层纸板）。假定纸板的价格为$0.20/平方米。

32 18 12

16 15 24

48 12 32

15 30 45

20 30 36

a) 建立一个数据集合读入数据，变量为length，width和 height；

b)使用 set 语句,利用a)的数据集建立一个新数据集，它包括a）的所有数据，并建立三个新变量：每个箱子的体积（volume），制造费用（cost），以及每立方米体积的造价y（公式为：y=cost/volume）。

c)使用b）建立的数据集建立一个新数据集，只包括其中的volume 和 cost 变量。

3、使用二手车数据（usedcar.sas7bdat，见data文件夹），

a) 对车的标志（brand）的频数画竖直条形图.

b) 画里程数(miles)和价格(price)的散点图，价格在竖轴上。

c) 自学means过程（见SAS过程文件夹），计算变量里程数(miles)和价格(price)的描述统计量。

4、某地区单身人士的收入（y）和住房面积（x）的数据（data4.xls，见data文件夹）

试分析：该地区单身人士的收入与住房面积之间是否相关？如果线性相关，确定一元线性回归方程，并做显著性检验。

5、收集了我国居民消费价格指数（CPI）从2010年1月到2016年4月的数据（cpi.sas7bdat，见data文件夹），

其中，CPI代表居民消费价格指数。

试分析：

①使用intnx命令在数据集中加入month变量，输出格式为monyy7.。

②使用gplot过程作CPI对month的时序图；

③用ARIMA过程建模，并预测我国2016年5月和6月的CPI。

四、实验结果（附在后面页）

五、实验总结（包括心得体会、问题回答及实验改进意见）

SAS(Statistical Analysis System)是世界上最著名的统计分析系统之一，具有完备的数据访问、管理、分析和呈现功能，被誉为国际标准统计分析系统。

SAS软件在我们生活中起到了很多的作用：1.可以进行数据管理。2.可以数据输入、建库、保存。3.进行统计分析。4.t检验。5.方差分析。6.卡方检验。7.相关、回归。8.秩和检验。

在学习过程中，一开始学习比较困难和吃力，很多知识都是刚刚接触，比较陌生，但随着老师讲解的深入和基础知识的逐步掌握，开始对SAS的使用开始比较灵活。希望在以后继续学习和运用，讲课堂中学到的知识可以很好的运用到实践当中去。

六、教师评语

1、完成所有规定的实验内容，实验步骤正确，结果正确；

2、完成绝大部分规定的实验内容，实验步骤正确，结果正确；

3、完成大部分规定的实验内容，实验步骤正确，结果正确；

4、基本完成规定的实验内容，实验步骤基本正确，所完成的结果基本正确；

5、未能很好地完成规定的实验内容或实验步骤不正确或结果不正确。

6、其它：

评定等级：优秀 良好 中等 及格 不及格

教师：

年 月 日

实验结果

（包括程序代码、程序结果分析）

第一题：

①读取数据，并创建一个SAS数据集，命名为transaction；

data transaction;

infile cards dlm=",";

input Account_ID Revenue Segment N_var1 C_var1 Date Location Code Amount;

cards;

10001,5,G1,., ,2014-10-23,CHINA,APP_001,100

10002,6,G1,., ,2014-10-23,CHINA,APP_002,110

10003,.,G1,., ,2014-10-23,CHINA,APP_003,50

10004,10,G2,., ,2014-10-23,CHINA,APP_004,90

10005,15,G2,., ,2014-10-23,CHINA,CAN_005,12

10006,13,G2,., ,2014-10-23,CHINA,MAN_006,10000

10007,.,G2,., ,2014-10-23,CHINA,APP_007,10

10008,20,G3,., ,2014-10-23,CHINA,APP_008,100

10009,25,G3,., ,2014-10-23,CHINA,APP_009,200

10010,.,G3,., ,2014-10-23, ,REJ_010,100000

10010,.,G3,., ,2014-10-23, ,REJ_010,100000

10010,.,G4,., ,2014-10-23, ,REJ_010,100000

10010,.,G5,., ,2014-10-23, ,REJ_010,100000

10003,7,G1,., ,2014-10-24,CHINA,MAN_003,50000

10004,9,G2,., ,2014-10-24,CHINA,APP_004,90

10006,6,G2,., ,2014-10-24,CHINA,MAN_006,1000

10007,.,G2,., ,2014-10-24,CHINA,APP_007,10

10008,8,G3,., ,2014-10-24,CHINA,APP_008,100

10009,9,G3,., ,2014-10-24,CHINA,APP_009,200

10010,.,G3,., ,2014-10-24,CHINA,APP_010,100

10010,10,G4,., ,2014-10-24,CHINA,APP_011,101

10010,20,G5,., ,2014-10-24,CHINA,APP_012,102

;

run;

proc transpose data=transaction out=a;

var _all_;

run;

Obs _NAME_ COL1 COL2 COL3 COL4 COL5 COL6 COL7 COL8

1 Account_ID 10001 10002 10003 10004 10005 10006 10007 10008

2 Revenue 5 6 . 10 15 13 . 20

3 Segment . . . . . . . .

4 N_var1 . . . . . . .

.

5 C_var1 . . . . . . . .

6 Date 2014-10- 2014-10- 2014-10- 2014-10- 2014-10- 2014-10- 2014-10- 2014-10-

7 Location CHINA CHINA CHINA CHINA CHINA CHINA CHINA CHINA

8 Code APP_001 APP_002 APP_003 APP_004 CAN_005 MAN_006 APP_007 APP_008

9 Amount 100 110 50 90 12 10000 10 100

Obs COL9 COL10 COL11 COL12 COL13 COL14 COL15 COL16 COL17

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sas案例集

sas案例集

sas案例集

SAS案例集。

SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析系统，它提供了强大的数据分析和数据挖掘功能，被广泛应用于各个领域。在本文档中，我们将介绍一些实际的SAS案例，帮助读者更好地了解SAS的应用和功能。

案例一，销售数据分析。

某公司的销售数据存储在一个大型数据库中，包括产品销售额、客户信息、销售地区等。公司希望利用这些数据进行分析，找出销售额的变化趋势，挖掘客户的购买习惯，并对不同地区的销售情况进行比较。通过SAS的数据处理和统计分析功能，可以轻松实现这些目标。首先，可以使用SAS连接数据库，提取所需的数据；然后利用SAS的统计函数和图表功能，对销售额进行趋势分析和客户购买习惯挖掘；最后，利用SAS的地理信息分析功能，对不同地区的销售情况进行可视化展示。通过这些分析，公司可以更好地了解销售情况，制定更有效的营销策略。

案例二，医疗数据挖掘。

一家医院希望利用患者的病历数据进行挖掘，找出不同疾病之间的关联性，预测患者的病情发展趋势。SAS的数据挖掘和机器学习功能可以帮助医院实现这一目标。首先，可以利用SAS清洗和预处理病历数据，确保数据的准确性和完整性；然后利用SAS的关联规则分析和聚类分析功能，找出不同疾病之间的关联性；最后，利用SAS的预测建模功能，预测患者的病情发展趋势。通过这些分析，医院可以更好地了解患者的病情，提前采取有效的治疗措施。

案例三，金融风险分析。

一家银行希望利用客户的信用卡消费数据进行风险分析，找出不同客户之间的信用风险，预测客户的信用卡违约情况。SAS的数据挖掘和风险建模功能可以帮助银行实现这一目标。首先，可以利用SAS清洗和预处理信用卡消费数据，确保数据的准确性和完整性；然后利用SAS的分类分析和回归分析功能，找出不同客户之间的信用风险；最后，利用SAS的风险建模功能，预测客户的信用卡违约情况。通过这些分析，银行可以更好地了解客户的信用风险，采取相应的风险管理措施。

焦虑情绪心理实验报告(3篇)

焦虑情绪心理实验报告(3篇)

第1篇

一、实验背景

随着社会节奏的加快和生活压力的增大，焦虑情绪已成为影响人们身心健康的重要因素之一。为了探究焦虑情绪的产生机制及其对个体行为和心理的影响，本实验旨在通过一系列心理实验，对焦虑情绪进行深入的研究。

二、实验目的

1. 了解焦虑情绪的产生原因和影响因素。

2. 探究焦虑情绪对个体认知、行为和心理状态的影响。

3. 评估焦虑情绪的心理干预方法的有效性。

三、实验方法

1. 实验对象

本实验招募了100名自愿参与的大学生作为实验对象，其中男性50名，女性50名，年龄在18-24岁之间。

2. 实验工具

实验采用以下工具进行测量：

（1）焦虑自评量表（SAS）：用于评估个体的焦虑程度。

（2）认知能力测试：包括记忆力、注意力、反应速度等测试项目。

（3）行为实验：观察个体在面对压力时的反应和应对策略。

（4）心理访谈：深入了解个体焦虑情绪的来源和心理状态。

3. 实验程序

（1）实验对象填写焦虑自评量表，了解其焦虑程度。

（2）进行认知能力测试，评估个体的认知功能。

（3）进行行为实验，观察个体在面对压力时的反应和应对策略。

（4）进行心理访谈，深入了解个体焦虑情绪的来源和心理状态。 （5）对实验对象进行心理干预，包括认知行为疗法、放松训练等，观察干预效果。

四、实验结果

1. 焦虑情绪的产生原因和影响因素

实验结果显示，焦虑情绪的产生与以下因素有关：

（1）遗传因素：家族中存在焦虑情绪病史的个体更容易产生焦虑。

（2）环境因素：生活压力、人际关系、工作压力等环境因素会加剧焦虑情绪。

（3）心理因素：个体对事物的认知方式、自我效能感等心理因素也会影响焦虑情绪的产生。

2. 焦虑情绪对个体认知、行为和心理状态的影响

（1）认知方面：焦虑情绪会降低个体的认知能力，如记忆力、注意力、反应速度等。

（2）行为方面：焦虑情绪会使个体在面对压力时产生逃避、退缩等行为。

（3）心理状态方面：焦虑情绪会导致个体出现焦虑、抑郁等心理问题。

康复护理脑卒中实验报告(3篇)

康复护理脑卒中实验报告(3篇)

第1篇

一、实验背景

脑卒中，又称中风，是一种急性脑血管疾病，包括缺血性脑卒中和出血性脑卒中。脑卒中发生后，患者常伴有偏瘫、言语障碍、吞咽困难等症状，严重影响患者的日常生活质量。康复护理在脑卒中患者的治疗过程中具有重要作用，能够促进患者神经功能恢复，提高生活质量。本实验旨在探讨康复护理对脑卒中患者的临床效果。

二、实验目的

1. 观察康复护理对脑卒中患者神经功能缺损的影响。

2. 分析康复护理对脑卒中患者日常生活活动能力的影响。

3. 探讨康复护理在脑卒中患者治疗过程中的可行性及安全性。

三、实验方法

1. 研究对象：选取2019年1月至2020年12月我院收治的脑卒中患者100例，按照随机数字表法分为实验组和对照组，每组50例。实验组给予康复护理，对照组给予常规护理。

2. 康复护理方法：实验组在常规护理的基础上，进行以下康复护理措施：

（1）肢体康复：包括良肢位摆放、被动运动、主动活动、体位变换、被动向健侧翻身训练、被动向患侧翻身训练、主动向健侧翻身训练、主动向患侧翻身训练等。

（2）言语康复：针对吞咽困难、言语障碍的患者，进行口腔、颜面肌、颈部屈肌的运动训练，促通咽反射训练，闭锁声门训练，吞咽模式训练等。

（3）心理康复：建立良好的护患关系，促进有效沟通，运用心理疏导，帮助病人从认识上进行重新调整，认知行为干预，放松技巧；音乐疗法等。

（4）日常生活活动能力训练：指导患者进行床上活动、坐起、站立、行走等日常生活活动训练。

3. 观察指标：

（1）神经功能缺损评分：采用美国国立卫生研究院脑卒中量表（NIHSS）进行评分。

（2）日常生活活动能力评分：采用Barthel指数（BI）进行评分。 （3）康复治疗满意度调查。

4. 数据分析方法：采用SPSS 21.0软件进行统计分析，计量资料以（±s）表示，采用t检验；计数资料以例数（%）表示，采用χ2检验。

四、实验结果

1. 神经功能缺损评分：实验组治疗后NIHSS评分明显低于对照组（P<0.05）。

SAS整理下之方差分析

SAS整理下之方差分析

第四届经济与管理学院团支书联席会期末复习宝典

团支书联席会秘书长陈心一，副秘书长陈若曦、雷柯、厉洋军、张文昭呕血整理

六、方差分析

1．单因素方差分析

用INSIGHT进行分析

1）整理所给数据，创立数据集。

（在方差分析中，这第一步是非常重要的。我感觉，做单因素分析时创立的数据集中只有两列：一列是代表分类变量的，即科目，行业，编号等等，一定要用列名型；另一列是代表分析变量的，即所需要分析的具体数据，即分数，次数等等，一定要用区间型！！大家建完数据集之后自己可以检查下哈！！）

2) 在INSIGHT模块中打开数据集；

3) 选择菜单“Analyze（分析）”→“Fit（拟合）”，在打开的“Fit(X Y)”对话框中按图选择分析变量；

注意：X中放分类变量，即列名型；Y中放分析变量，即区间型！！

4) 单击“OK”按钮，得到分析结果。

5）结果分析：

第一张表提供拟合模型的一般信息:

第二张表为列名型变量信息；

第三张表提供参数信息，并且约定，P_2、P_3、P_4、P_5分别标识变量（也称哑变量）。

第四张表给出响应变量均值关于自变量不同水平的模型方程

第五张表给出模型拟合的汇总信息，其中：R-Square（R2）是判定系数（coefficient

of determination），阐明了自变量所能描述的变化（模型平方和）在全部变差平方和中的比例，它的值总在0和1之间，其值越大，说明自变量的信息对说明因变量信息的贡献越大，即分类变量取不同的值对因变量的影响越显著。Aaj R-Sq（校正R2）是类似于R2的，但它随模型中的参数的个数而修正。

第六张为方差分析表。从方差分析表可以看出，p值小于0.05（显著水平），所以拒绝原假设，即不同类别之间有显著差异；如果p值大于0.05，则不能拒绝原假设，不同类别之间无显著差异。