SAS初学者指南：数据类型与程序基础

"SAS关键语句" 在学习SAS编程时，掌握基本的数据类型和SAS工作空间的组成是至关重要的。本节将详细介绍这些概念，帮助SAS初学者更好地理解和应用相关关键词。 首先，我们要了解SAS处理的不同类型的数据集。横截面数据集（cross-sectional data set）是针对特定时间点对个体或单位的观测，通常忽略了微小的时间差异，例如对一组家庭的收入调查。时间序列数据集（timeseries data set）则关注同一变量在不同时间点的观测，如股票价格的变化。混合横截面数据集（pooled cross-section data set）结合了横截面和时间序列的特点，但不同时间点的样本可能不同。而综列数据集（panel data set），也称为长面板数据，是横截面数据集中每个样本的一个时间序列，用于研究个体随时间的变化，如人口的健康状况追踪。 此外，还有一些特定的数据类型，如离散数据（discrete data），常见于决策行为研究，如选择购买哪种产品；持续数据（survival data）关注事件发生到结束或调查终止前的时间长度，如患者生存期。cohort数据则追踪特定群体在一段时间内的变化，如教育水平的提升。 SAS的工作空间由三个主要部分组成：程序窗口（PROGRAM EDITOR）用于编写SAS代码；运行记录窗口（LOG）显示程序执行的详细信息，包括错误和警告；输出窗口（OUTPUT）展示数据分析的结果。 了解了SAS的基本环境后，我们来看SAS程序的书写格式。SAS程序由语句构成，每个语句以分号结束。语句可以任意位置开始，并且可以在同一行上编写多个语句，只要用分号隔开。一个长语句也可分多行书写，但单词不应被断开。SAS程序不区分大小写，除非涉及字符串。注释可以通过"/* 注释的内容 */"来添加。 SAS程序的结构通常包含DATA步和PROC步。DATA步用于创建和修改数据集，定义变量和输入数据；PROC步执行各种统计过程，如分析、建模和报告。大部分SAS语句以特定关键词开头，比如"data"、"input"和"proc"，以指示其功能。 SAS提供了强大的工具来处理和分析各种类型的数据，从横截面到时间序列，再到更复杂的数据结构。理解这些基本概念和程序结构是成功使用SAS的关键，能够使数据统计分析变得更有效率。通过深入学习和实践，SAS初学者将能够熟练地运用这些知识来解决实际问题。