SAS程序基础与统计分析指南

"(完整版)SAS程序汇总.pdf" SAS是一种强大的统计分析软件，用于数据管理、分析和可视化。这份文档提供了SAS程序的综合概述，涵盖了从基础操作到高级统计分析的多个方面。 1. **SAS基础**： - 创建数据集：在SAS中创建数据集可以通过PROC DATASETS过程或者直接使用DATA步骤来完成。 - 数据集与其他格式转换：SAS支持与其他软件如Excel（通过PROC IMPORT）的数据交换，可以将数据导入或导出为多种标准格式。 2. **数据输入与处理**： - 从外部文件读取数据：PROC IMPORT是用于导入文本文件、Excel等格式数据的工具，示例中展示了如何从Excel文件读取数据。 - 排序：PROC SORT用于按照一个或多个变量对数据集进行排序。 - 计算新变量：在DATA步骤中，可以通过赋值语句创建新的变量。 - 数据集的拆分与合并： - 数据集的拆分：可以通过WHERE子句或PROC SQL中的SELECT INTO语句分割数据。 - 横向合并（宽格式）：PROC TRANSPOSE可用于将行数据转换为列数据，实现变量的并列。 - 纵向连接（长格式）：使用PROC APPEND可将两个数据集沿着记录方向合并。 - 合并（基于键值）：PROC MERGE或PROC FUSION可以将具有相同键值的数据集进行合并。 3. **统计描述**： - 计量资料的描述：UNIVARIATE过程可以提供单变量的统计描述，如均值、标准差、几何均数等。 - 频数表：PROC FREQ用于创建频率表，展示变量的分布情况。 - 单变量与多变量描述：包括基本的集中趋势度量和离散程度度量。 4. **假设检验**： - t检验：用于比较样本均值，包括单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验。 - 方差分析（ANOVA）：用于比较三个或更多组间的均值差异。 5. **相关性分析**： - 散点图：PROC SGPLOT可以用来绘制散点图，帮助理解变量间的关系。 - Pearson和Spearman相关系数：PROC CORR或PROC RANK可以计算这些相关性指标。 6. **回归分析**： - 简单线性回归：估计回归方程，并进行假设检验，如线性关系、误差正态性和方差齐性。 - 多变量回归：扩展至多个自变量，使用PROC REG进行分析。 - 回归图形：包括残差图和置信带、预测带的绘制。 7. **非参数检验**： - 基于秩次的检验：如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等，适用于不满足正态分布假设的情况。 8. **Logistic回归与生存分析**： - Logistic回归：用于二分类或多分类的因变量预测，PROC LOGISTIC是进行此类分析的工具。 - 生存分析：包括寿命表法和Kaplan-Meier估计，以及Cox比例风险模型（PROC PHREG）。 这份文档详细介绍了SAS的诸多功能，无论是在数据管理还是统计分析上，都为用户提供了全面的指导。对于学习和使用SAS的人来说，是一份非常有价值的参考资料。