SASSAS 软件使用方法简介软件使用方法简介

第二十讲

SAS 的特点

实用性强功能完善使用方便简单易学

ＳＡＳ系统的启动

　将系统时间调至 1998 年 6 月 15 日前

从桌面上找到“ The SAS system for w

indows v6.12” ，双击启动ＳＡＳ．

ＳＡＳ管理系统　ＰＧＭ　 (PROGRAM EDITOR) 　窗口

　ＬＯＧ窗口

　ＯＵＴＰＵＴ窗口

ＳＡＳ程序的输入、修改、运行、读入、打印和存储等操作

存放程序运行过程，包括程序语句、注释、警告、错误显示等信息

存放程序运行产生的结果

ＳＡＳ程 序

一个 SAS 程序一般包括两个部分：

数据步 (DATA step)

建立 SAS 数据集

过程步 (PROC step)

调用一个或多个程序模块完成数据分析

数据步 (DATA step)Data exam2;

INPUT sex$ x y@@;

CARDS;

男 18 178 女 18 16

7 女 21 165 女 17

158 男 20 180

;

Data exam1;

INPUT sex$ x y;

CARDS;

男 18 178

女 18 167

女 21 165

女 17 158

男 20 180

;

过程步 (PROC step)

PROC 程序模块；

RUN;

PROC 程序模块；PROC 其它程序模块；RUN;

常用的过程Sort: 对给定变量进行排序

Print: 输出 SAS 数据集中的观察值

Tabulate: 制作统计报表

Means: 对数值变量计算简单的描述统计量

Freq: 对分类变量进行频数分布计算

Ttest: 对变量进行 T 检验

Anova: 对指定变量进行方差分析

Glm: 对指定变量进行方差分析、协方差分析和 回归分析

Reg: 对指定变量进行回归分析

Corr: 计算变量间的相关系数

Plan: 进行试验设计

Nlin: 对指定变量进行非线性回归分析

描述统计常用的过程

MEANS

CHART

UNIVARIATE

PROC MEANS [ 选择项 ]

计算描述统计量的 MEANS 过程

VAR 变量表BY 变量表

CLASS 变量WEIGHT 变量

OUTPUT 选择项

FREQ 变量

1.N 13.STDERR

2.NMISS 14.T

3.MEAN 15.PRT

4.STD 16.SUMWGT

5.MIN 17.SKEWNESS

6.MAX 18.KURTOSIS

7.RANGE

8.SUM

9.VAR

10.USS

11.CSS

12.CV

PROC CHART [ 选择项 ]

打印各种统计图的 CHART 过程

VAR 绘图变量表 画纵向直方图

HBAR 绘图变量表

画水平直方图

BLOCK 绘图变量表

画三维直方图

PIE 绘图变量表 画饼图

STAR 绘图变量表

画星座图

PROC UNIVARIATE [ 选择项 ]

描述统计量的 UNIVARIATE 过程

VAR 变量表BY 变量表FREQ 变量

WEIGHT 变量

OUTPUT OUT=

1.DATA=SAS 数据集2.PLOT

做茎叶图、　盒式图、正态概率图

3.FREQ

做频数分布表4. ＮＯＲＭＡＬ 进行正态性检验

/*LT3*/

OPTION PS=30 LS=100;

DATA A;

INPUT YIELD@@;

YIELD=INT((YIELD-67.5)/13)*13+67.5;

CARDS;

177 215 197 97 123 159 245 119 119 131 149 152

167 104 161 214 125 175 219 118 192 176 175 95

136 199 116 165 214 95 158 83 137 80 138 151

187 126 196 134 206 137 98 97 129 143 179 174

159 194 136 108 101 141 148 168 163 176 102 158

145 173 75 130 149 150 161 155 111 205 131 189

定义输出格式 : 每页 30行 , 每行 100 个字符

91 142 140 154 152 163 123 187 149 155 131 209

183 97 119 181 149 254 131 215 111 186 118 150

155 197 116 184 239 160 172 179 151 198 124 179

135 151 168 169 173 181 188 211 197 175 122 159

171 166 175 143 190 213 192 231 163 159 158 159

177 147 194 227 141 169 124 165

;

PROC MEANS MEAN STD CV STDERR MAXDEC=2;

PROC CHART;

VAR YIELD;

PROC FREQ;

PROC UNIVARIATE NORMAL PLOT;

RUN;

数值保留两位小数

统计推断常用的过程 MEANS 单个样本平均数及两个样本平均数成对比较

TTEST 两个样本平均数成组比较

PROC TTEST ；

CLASS 变量表；

VAR 变量表；

PROC MEANS T PRT N MEAN STD ；

RUN ；

/*LT5-1*/

DATA A;

INPUT WEIGHT@@;

DIEF=WEIGHT-34;

CARDS;

35.6 37.6 33.4 35.1 32.7 36.8 35.9 34.6

;

PROC MEANS T PRT MAXDEC=2 STD;

VAR DIEF;

RUN;

/*LT5-6*/

DATA T1;

INPUT Y1 Y2@@;

DIFF=Y1-Y2;

CARDS;

10 25 13 12 8 14 3 15 5 12 20 27 6 18

;

PROC MEANS T PRT MAXDEG=2;

VAR DIFF;

RUN;

/*LT5-4*/

DATA X;

INPUT D GR$@@;

CARDS;

160 A 170 B 160 A 270 B 200 A 180 B

160 A 250 B 200 A 270 B 170 A 290 B

150 A 270 B 210 A 230 B 170 B

;

PROC TTEST;

CLASS GR;

VAR D;

RUN;

进行方差分析的 ANOVA 过程PROC ANOVA [ 选择项 ]

FREQ 变量表

MODLE 因变量 = 自变量

CLASS 变量

BY 变量表

MEANS 变量 / 选项

CLASS A CLASS A B

MODEL Y=A

MODEL Y=A B MODEL Y=A B A*B

Y/LSD Y/DUNCAN Y/ SNK

MODEL y=i j(i)

/*LT6-1*/DATA Aa;DO treat=1 To 4; DO r=1 to 4; INPUT y@@; OUTPUT; END;END;CARDS;18 21 20 13 20 24 26 22 10 15 17 14 28 27 29 32;PROC ANOVA;CLASS treat;MODEL y=treat ;MEANS treat/LSD (DUNCAN 、 SNK) ;run;

/*LT6-11*/DATA Aa;DO i=1 To 4; DO j=1 to 8; INPUT y@@; OUTPUT; END;END;CARDS;12 13 14 15 15 16 17 . 14 10 11 13 14 11 . . 9 2 10 11 12 13 12 11 12 11 10 9 8 10 12 .;PROC ANOVA;CLASS i;MODEL y=i;MEANS i/LSD;run;

/*LT6-12*/

data aa;

do i=1 to 4;

do j=1 to 3;

do l=1 to 4;

input y@@;

output;

end;

end;

end;

cards;

50 55 40 35 35 35 30 40 45 40 40 50

50 45 50 45 55 60 50 50 55 45 65 55

85 60 90 85 65 70 80 65 70 70 70 70

60 55 35 70 60 85 45 75 65 65 85 75

;

proc anova;

class i j;

model y=i j(i);

means i /duncan e=j(i) alpha=0.01;

run;

西南科技大学生命科学与工程学院周海廷制作西南科技大学生命科学与工程学院周海廷制作 25

用 REG 过程进行回归分析PROC REG DATA= 输入数据集 选项 ; VAR 可参与建模的变量列表 ; MODEL 因变量＝自变量表 / 选项 ; PRINT 输出结果 ; PLOT 诊断图形 ; RUN;

西南科技大学生命科学与工程学院周海廷制作西南科技大学生命科学与工程学院周海廷制作 26

/*LT9-1*/data a;input x y@@;cards;35.5 12 34.1 16 31.7 9 40.32 36.8 7 40.2 3 31.7 13 39.2 9 44.2 -1;proc reg corr;model y=x/r cli clm;output out=b p=p r=r;option ps=30 ls=78;proc plot;plot p*r='*';run;