SAS编程：计算描述统计量（MEANS和UNIVARIATE）方法详解

在SAS编程中，描述统计量的计算是一项基础且重要的任务，尤其是在数据探索阶段。第二章主要讲解了如何利用MEANS和UNIVARIATE这两个常用的过程来执行这一操作。MEANS过程适用于快速计算单个或多个数值型变量的集中趋势和离散程度指标，如均值（mean）、标准差（standard deviation）等。而UNIVARIATE过程则提供了更细致的单变量描述性统计分析。 MEANS过程通常包含以下几个关键步骤： 1. VAR语句：此语句用于指定需要分析的变量，例如"VAR mathchinese;"，它告诉SAS处理哪个或哪些变量的统计计算。 2. MODEL语句：虽然此处未详细说明，但在其他统计建模过程中，MODEL语句用于定义模型结构，如"model y = x1 x2 x3;"，这表明因变量和自变量的选择。 3. BY语句：当需要对数据集按照某个或某些变量进行分组时，BY语句变得至关重要。比如在性别分组的例子中，"by sex;"确保每个组别的统计分析独立进行。 4. OUTPUT语句：这是一种用于控制输出结果的数据集创建工具，如"output out=result02n=nmean=meanage var=varage;"，它会将计算出的均值和方差分别存储到指定的数据集result02n中。 PRINT过程虽然在早期版本的SAS中很常见，但随着软件的发展，现在更多地通过Viewtable或直接查看生成的数据集来检查数据。然而，如果数据量适中，PRINT过程仍然能帮助快速验证数据输入的准确性。 通过理解并熟练运用这些基本步骤，程序员可以有效地对数据进行初步的探索性分析，为后续深入的数据挖掘和模型建立奠定基础。在实际操作中，还需要结合具体的业务需求和数据特性选择最适合的统计量，并注意对结果的解读和解释，以便于做出有根据的决策。