SAS系统中PROC SUMMARY程序进行描述性统计分析

"报表3.1描述性统计值的输出展示了使用SAS软件进行数据分析时得到的结果，包括了各类统计数据，如平均值、标准差等，并提到了处理遗漏数据的方法和程序的限制。" 在SAS中，描述性统计是数据分析的基础步骤，它帮助我们理解数据集的基本特征。报表3.1提供了关于`AREA GRP SEX`等多个变量的描述性统计值，包括 `_FREQ_`（频数）、`MA`、`MB`、`S1`、`S2`等指标的平均值（如`MA`、`MB`、`S1`、`S2`的平均值分别为70.8333、75.8333、68.3333和12.8128）以及标准差（如`S1`和`S2`的标准差分别为11.1430和11.5470）。数据集还包含了不同类别变量的分布，如`_TYPE_`的值，以及在某些情况下的遗漏值（用`.`表示）。 SAS的`PROC SUMMARY`程序是用于生成描述性统计值的主要工具。在这个过程中，如果数据集中存在遗漏值，默认情况下，含有遗漏值的观测会被排除在分析之外。然而，通过在指令中使用`MISSING`选项，可以将这些遗漏值单独作为一个分组进行分析。此外，`CLASS`指令用于指定分组变量，但限制是最多只能有24个分组变量，而形成的交叉分类组别不超过32767个。 输出文件包含的变量取决于`BY`和`ID`指令中指定的变量。`BY`指令用于将数据按指定变量进行分组，而`ID`指令则用于标识特定的观测值。SAS的输出文件并不会生成报表输出，而是生成包含统计分析结果的SAS文件。 本资源涵盖了SAS中多个描述性统计程序的使用，如`PROCMEANS`、`PROCSUMMARY`、`PROCUNIVARIATE`、`PROCCHART`、`PROCTABULATE`、`PROCCORR`、`PROCPLOT`、`PROCSTANDARD`、`PROCRANK`和`PROCSCORE`等。这些程序分别用于计算单变量或多变量的统计量、生成图表、制作统计表格、计算相关性和协方差、进行数据标准化、计算排名以及构造新的变量值等。每个程序都有其独特的应用场景和撰写方法，对于理解和探索数据具有重要作用。 通过这些程序，数据分析师能够深入理解数据集的结构，识别异常值，评估变量之间的关系，并为进一步的建模和预测提供基础。在实际应用中，这些描述性统计方法是数据预处理和初步分析的关键步骤，有助于确保后续分析的准确性和可靠性。