SAS编程实例大全：数据处理与分析实战

本PDF文档汇集了一系列实用的SAS编程实例，涵盖了广泛的统计分析和绘图技巧，旨在帮助用户在日常工作中有效利用SAS软件进行数据分析。以下是一些关键知识点： 1. 单变量统计分析：该部分介绍了如何通过SAS进行基本的统计描述，如计算95%置信区间，这是初步了解数据分布和精度的重要步骤。 2. 图形制作：涵盖了条图、圆图的绘制，以及频数直方图的呈现，这些图形有助于直观地展示数据分布和关系，便于数据解读。 3. 回归分析：详细展示了如何在SAS中绘制回归直线和置信带，这对于探究变量间的关系和预测具有重要意义。 4. 坐标系管理：讲解了如何在同一坐标系内展示多个曲线，方便对比和理解数据变化趋势。 5. 假设检验：包括自身配对设计、条件相近者配对设计和两总体均数比较，如检验化疗对ALb含量的影响，以及不同等级产品间的差异显著性。 6. 多因素分析：涉及双因素或多因素方差分析，用于考察多个因素对结果的影响及其显著性，如饲料营养价值、药物效果、试验条件等。 7. 缺失值处理：讨论了如何处理缺失数据，如在表2.3.9中的缺失值分析，确保数据分析的完整性。 8. 设计实验：涉及希腊拉丁方设计、正交表试验设计，如L8(27)设计，以及不同实验设计的实施，如抗生素对小白鼠存活率和甜菜产量的影响。 9. 复杂数据分析：不仅限于均值比较，还包括针对抗癌药评价的更细致分析、优化试验条件的选择，以及配方方案的寻找。 10. 细胞生物学研究：展示了TMCFG-7细胞与MCF-7细胞增殖活性的测量，这可能涉及到生物医学领域中的细胞培养和实验设计。 这份文档提供了丰富的SAS编程实践案例，涵盖了从数据预处理到高级分析的各个环节，适用于研究人员、数据分析师和学生，以便他们在实际工作中熟练运用SAS进行高效的数据分析和解释。