SAS系统中统计分析程序详解

"该文档是关于SAS软件中多种统计分析程序的详细指南，涵盖了从基本的描述性统计到更复杂的分析技术，如多重反应分析和Probit模型。报告特别提到了一个多重反应分析的例子，涉及到症状严重程度的Probit模型，其中分析了不同症状等级（无、轻度、重度）的频数，并提供了Goodness-of-Fit测试的结果。" 在SAS中，多重反应的分析通常用于处理多类别响应数据，例如在上述报表19.2中，研究了“SYMPTOMS”变量的三个级别（无、轻度、重度）与“PREP”变量（STAND和TEST）之间的关系。Probit模型是一种常用于二项响应变量的分析方法，它通过概率函数将连续预测变量转换为0和1之间的概率。在描述中提到的Probit Procedure用于估计症状严重程度的概率，这可能涉及医疗或健康研究，其中需要理解不同因素如何影响症状的出现和严重性。 Probit模型的分析结果包括Class Level Information，展示了“SYMPTOMS”和“PREP”的分类水平及值，以及观察的数量。此外，还提供了Weighted Frequency Counts，显示了每个症状级别的频数。报表中还包含了Log Likelihood和Goodness-of-Fit Tests的相关统计量，如Pearson和Likelihood Ratio的卡方检验，这些是用来评估模型拟合优度的重要指标。在本例中，极小的P值（0.0000）表明模型与数据的拟合非常好。 SAS提供了多个用于描述性统计的程序，例如PROCMEANS、PROCSUMMARY、PROCUNIVARIATE、PROCCHART、PROCTABULATE、PROCCORR和PROCPLOT等。这些程序分别用于计算和展示数据集的基本统计量、生成汇总统计、绘制单变量分布图、创建统计图表、计算变量间的相关性以及制作复杂的统计表格。每个程序都有其特定的应用场景和参数设置，可以通过编写相应的SAS代码来定制输出。 例如，PROCMEANS和PROCSUMMARY提供均值、标准差、最小值、最大值等统计量；PROCUNIVARIATE可以进行更深入的单变量分析，包括偏度、峰度等分布特征；PROCCHART则用于创建控制图和直方图；PROCTABULATE用于制作复杂的交叉表格；而PROCCORR用于计算变量间的相关系数矩阵。 此外，报告中提及的计分程序，如PROCSTANDARD（标准化得分）、PROCRANK（排名）和PROCSCORE（变量值的线性组合），它们在数据分析中也有特定用途，比如PROCSTANDARD可以将变量转换为标准正态分布，便于比较不同变量的尺度；PROCRANK用于对数据进行排序处理；PROCSCORE则用于计算预测变量的新得分，通常在因子分析或主成分分析之后使用。 这个文档详尽地介绍了SAS中的统计分析工具，对于理解和应用SAS进行复杂的数据分析具有很高的参考价值。无论是进行基本的描述性统计还是深入的模型构建，SAS都提供了丰富的程序和功能来满足不同的研究需求。