SAS编程基础：使用PROC UNIVARIATE进行统计分析

"使用基本统计过程-hmi编程手册" 本文主要介绍了如何在SAS中使用PROC UNIVARIATE过程进行基本的统计分析，特别是针对单个变量的分布检验。PROC UNIVARIATE是SAS基础软件的一部分，它可以生成一系列统计量，包括均值、中位数、众数、标准差、偏度和峰度，以全面了解数据的分布特征。 在使用PROC UNIVARIATE时，需要在PROC语句后用VAR语句指定需要分析的变量。如果省略VAR语句，SAS将自动计算所有数值型变量的统计量。例如，下面的代码示例展示了如何对一组学生分数数据进行分析： ```sas PROC UNIVARIATE; VAR score; RUN; ``` 在这个例子中，“score”是包含学生分数的变量。PROC UNIVARIATE还可以接受其他选项，如PLOT和NORMAL。PLOT选项用于绘制数据的图形，包括茎叶图、箱线图和正态概率图，这有助于直观地理解数据分布。而NORMAL选项则用于执行正态性检验，判断数据是否符合正态分布。若要按组分析，可以使用BY语句，但在此之前需要对数据进行排序。 在实际应用中，如果数据存储在一个名为“scores”的数据集中，且分数数据位于变量“score”中，可以使用以下完整的SAS程序： ```sas PROC SORT DATA=scores OUT=sorted_scores; BY group_variable; /* 如果有分组变量 */ VAR score; RUN; PROC UNIVARIATE PLOT=ALL NORMAL; VAR sorted_scores.score; BY group_variable; /* 如果有分组变量 */ RUN; ``` 这段代码首先对数据进行排序，然后使用PROC UNIVARIATE进行统计分析，并绘制所有相关的图形，同时进行正态性检验。如果数据按“group_variable”分组，每个组的结果都会被单独分析。 在SAS编程中，理解SAS语言的基本结构和规则至关重要。SAS程序是由一系列按照特定顺序执行的语句组成，每个语句以分号结尾。SAS不区分字母大小写，允许在同一行内编写多条语句，或者将一条长语句延续到下一行。为了提高代码可读性，通常建议使用缩进来组织语句结构，并使用注释来解释程序的目的和细节。 SAS还提供了各种用户界面和模块，如SAS企业向导，它们虽然具有图形化界面，但本质上仍是在后台生成SAS程序。因此，掌握SAS语言的基本语法和流程对于高效使用SAS进行数据分析和编程是非常必要的。