SAS基础统计分析详解：从单变量检验到多元模型

SAS是一种强大的统计分析工具，适用于各种数据分析任务。本讲义主要介绍了SAS在基础统计分析方面的功能，包括单变量检验、回归分析、方差分析以及列联表分析。以下是详细内容： 1. 单变量检验： - 正态性检验：通过PROC UNIVARIATE过程中的NORMAL选项进行，如在"SASUSER.GPA"数据集中的GPA分布正态性检验，使用Shapiro-Wilk统计量（当样本量小于2000时适用），若p值较小（如0.0001），则拒绝正态分布的零假设，表明GPA分布不满足正态性。 2. 回归分析： - SAS/INSIGHT支持曲线拟合：通过菜单操作，用户可以选择合适的函数进行数据拟合，如线性回归和广义线性模型。 - 线性回归分析：使用REG过程，可以方便地建立和评估线性关系模型。 3. 方差分析： - 单因素方差分析：利用ANOVA过程进行，例如对不同组别数据的平均值进行比较，检验是否存在显著差异。 - 非参数单因素方差分析：NPAR1WAY提供了一种无需严格正态性的检验方法。 - 多重比较：在方差分析后，可以进行事后多重比较，以便理解各组间的具体差异。 - 多因素方差分析：当有多个自变量时，可以分析它们之间的交互效应。 4. 列联表分析： - 制作和输入列联表：用于研究两个或多个属性变量之间的关系。 - 独立性检验：通过列联表分析来测试两个分类变量之间是否存在关联。 - 属性变量关联度：计算关联度指标，如卡方检验（χ²）、McNemar检验等，以评估变量间的关联强度。 通过本讲义，学习者不仅能掌握SAS的基础统计分析技巧，还能结合编程和SAS/INSIGHT图形界面灵活运用，进行数据挖掘和解读。无论是学术研究还是实际工作中，SAS的基本统计分析功能都具有重要的实用价值。