sas简单操作步骤

SAS数据分析完整笔记1.SASINSIGHT启动：方法1：Solution→Analysis→InteractiveDateAnalysis方法2：在命令栏内输入insight方法3：程序编辑窗口输入以下代码，然后单击Submit按钮；Procinsight；Run；1.1一维数据分析用sasinsight做直方图、盒形图、马赛克图。直方图：Analysis→Histogram/BarChart盒形图：Analysis→Boxplot马赛克图：Analysis→Boxplot/Mosaicplot（Y）1.2二维数据分析散点图：Analysis→Scatteryplot(YX）曲线图：Analysis→Lineplot（YX）1.3三维数据分析旋转图：Analysis→RotationgPlot曲面图：Analysis→RotationgPlot设置FitSurface等高线图：Analysis→Countorplot1.4分布分析包括：直方图、盒形图、各阶矩、分位数表，直方图拟合密度曲线，对特定分布进行检验。1.4.1Analysis→Distribution（Y）第一部分为盒形图，第二部分为直方图，第三部分为各阶矩，第四部分为分位数表。1.4.2添加密度估计A：参数估计：给出各种已知分布（正态，指数等），只需要对其中参数进行估计；Curves→ParametricDensityB：核估计：对密度函数没有做假设，曲线性状完全依赖于数据；Curves→KernelDensity1.4.3分布检验Curves→CDFconfidencebandCurves→TestforDistribution1.5曲线拟合Analysis→Fit（YX）:分析两个变量之间的关系1.6多变量回归Analysis→Fit（YX）1.7方差分析Analysis→Fit（YX）1.8相关系数计算Analysis→Multivariate1.9主成分分析Analysis→Multivariate2.SASANALYST启动：方法1：Solution→Analysis→Analyst方法2：在命令栏内输入analyst2.1分类计算统计量：Data→Summarizebygroup2.2随机抽样：Data→RandomSample2.3生成报表：Report→Tables2.4变量计算：Date→Transform2.5绘制统计图2.5.1条形图：Graph→BarChart→Horizontal2.5.2饼图：Graph→PieChart2.5.3直方图：Graph→Histogram2.5.4概率图：Graph→Probalityplot2.5.5散点图：Graph→Scatterplot2.6统计分析与计算2.6.1计算描述性统计量Statistics→Deｓｃｒｉｐｔive→SummartStatistics只计算简单统计量Statistics→Deｓｃｒｉｐｔive→Distribution可计算一个变量的分布信息Statistics→Deｓｃｒｉｐｔive→Correlations可计算变量之间的相关关系Statistics→Deｓｃｒｉｐｔive→Frequencycounts可计算频数2.6.2列联表分析Statistics→TableAnalysis2.7假设检验2.7.1单样本均值Z检验：检验单样本均值与某个给定的数值之间的关系Statistics→Hypothesistests→One-SampleZ-testforamean2.7.2单样本均值t检验：适用于不了解变量的方差情形推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均属μ0是否相等Statistics→Hypothesistests→One-Samplet-testforamean2.7.3单样本比例检验：检验取离散值的变量取某个值的比例Statistics→Hypothesistests→One-Sampletestforaproportion2.7.4单样本方差检验：检验样本方差是否等于给定的值。零假设方差等于某个给定的。Statistics→Hypothesistests→One-Sampletestforavariance2.7.5两样本均值t检验：独立的两个总体的均值是否相等或者是否相差给定的值Statistics→Hypothesistests→Two-Samplet-testformeans2.7.6成对样本均值t检验：成对样本检验中总体是相关的。Statistics→Hypothesistests→Two-Samplepairedt-testformeans2.7.7两样本比例检验：检验两个总体中某个比例的值是否相等。Statistics→Hypothesistests→Two-Sampletestforproportions2.7.8两样本方差检验Statistics→Hypothesistests→TwoSampletestforvariance2.8ANOVA过程2.8.1单因素ANOVA过程Statistics→ANOVA→One-WayAnova2.8.2非参数的单因素方差分析：适用于正态分布假定或方差相等假设不能满足的单因素问题Statistics→ANOVA→nonparameterone-wayAnovatestWilcoxon法、Median法、VanderWaerden法、Savage法。2.8.2因素方差分析：实验结果是连续数值而分类变量是两个以上的离散型数值。Statistics→ANOVA→FactorialAnova2.8.3线性模型：用最小二乘法拟合一般线性模型Statistics→ANOVA→LinearModel2.9回归分析：Statistics→Regression2.9.1simple回归：简单一类回归分析，单一的自变量，单一的因变量，模型可以是一次、二次、三次。Statistics→Regression→simple2.9.2linear回归：线性回归，回归模型可以有多个因变量，多个自变量，但是对因变量分别进行回归Statistics→Regression→linear2.9.3logistic回归：用于解决因变量是一个二元变量Statistics→Regression→logistic3.报表以及图形输出3.1print过程Procprintdata=sasuser.score;//数据库.数据集Run;Procprintdata=sasuser.score;VarnamemathChinese;//变量Run;Procprintdata=sasuser.scorenoobs;//去掉第一列（观测序号）VarnamemathChinese；Run；Procprintdata=sasuser.score；Wheresexin（‘f’）；//通过where语句Run；Procprintdata=sasuser.scorenoobslabel；Title‘女生成绩单’；Labelname=‘姓名’Sex=‘性别’Math=‘数学’Chinese=‘语文’English=‘英语’；Wheresexin（‘f’）；Run；Title“thesassystem”；//恢复系统标题Procprintdata=sasuser.score；Footnote=‘分数列表’；//加分数列表的脚注Run；Procsortdata=sasuser.score；Bysex；Run；Procprintdata=sasuser.score；//使用by分组输出前用sort排序Bysex；Run；Procprintdata=sasuser.score；Summath；Run；3.2tabulate过程Proctabulatedata=数据集名称；Class分类变量；Var分析变量；Table页面说明行维说明列维说明/选项；Run；3.3sort过程Procsortdata=数据集名称；//默认升序排列By变量名；Run；Procsortdata=数据集名称；Bydescending变量名；//降序排列Run；3.4means过程：数量（N）、均值(Mean)、标准差(StdDev)、最大值(Maximum)、最小值(Minimum)Procmeansdata=sasuser.stock;Varprice;Run;3.5univariate过程Procunivariatedata=数据集；Var分析变量；Run；结果：Moments：统计量的各阶矩，例如一阶矩就是均值，二阶矩就是方差等；BasicStatisticalMeasures：基本统计量；Testsforocation：检验均值是否为零；Quantiles：分位数表；ExtremeObservations：极端观测值。3.6freq过程：离散变量的分布情况Procfreqdata=数据集名；Tables变量名；Run；结果：变量取值、频数、百分比、累计频数、；累计百分比3.7corr过程：相关系数Proccorrdata=数据集；Var变量名变量名；Run；结果：简单统计量相关系数及p值3.8gplot过程：绘制散点图和曲线图,绘制回归曲线。Procgplotdata=数据集名称；Symbol曲线类型；Plot竖轴变量*横轴变量；Run；Procgplotdata=sasuser.score;SymbolI=nonev=star;PlotEnglish*Chinese;Run;3.9gchart过程：绘制直方图、饼图、三维直方图等。Procgchartdata=数据集名称；Vbar/pie/block=变量；Run；3.10G3D过程绘制三维曲面Procg3ddata=数据集；Plot变量x*变量y=变量z；Run；gcontour过程：画出曲面的等高线Procgcontourdata=数据集名；Plotx*y=z；Run；4.基本统计分析4.1正态性检验：univariate过程Procunivariatedata=sasuser.stocknormal;Vareps;Run;Procunivariatedata=sasuser.stocknormal;Vareps;Histogrameps;//画出直方图Probploteps;//画出概率分布图Run;4.2单变量均值检验4.2.1如果一个变量服从正态分布，那么可以用t检验来对变量进行均值检验Procttestdata=数据集ho=均值；Var检验变量；Run；4.2.2t检验还可以检验方差相同的两个独立样本均值是否相等Procttestdata=数据集；Class分类变量；Var检验变量；Run；结果第一部分简单统计量第二部分t检验结果第三部分两者方差是否相等检验T检验要求两个独立样本都必须服从正态分布，如果不服从正态分布，则无法进行t检验。这时可用非参数的方法，常用的非参数方法是NPAR1WAY过程，它是noparameter1way缩写。4.3成对总体均值检验4.4回归分析：reg（回归）过程、rsreg（二次响应面回归）过程、orthoreg（病态数据回归）过程、nlin（非线性回归）过程、transreg（变换回归）过程、calis（线性结果方程和路径分析）过程、glm（一般线性回归）过程、genmod（广义线性回归）过程4.4.1REG过程Procregdata=输入数据集选项；Var变量列表；Model因变量=自变量列表；Print输出结果；Plot诊断图形；Run；4.4.2nlin过程指明模型的表达式并给定系数初值4.4.3glm过程：使用最小二乘法回归线性模型，还可以进行回归，分差，协方差，多变量方差、偏相关系数分析4.5方差分析4.5.1单因素方差分析Procanovadata=数据集名称；Class因素；Model实验结果=因素；Run；Procanovadata=数据集名称；Class因素；Mo