SAS统计计算：相关过程与PROC CORR详解

"本章介绍了SAS中的统计量计算，特别是作图过程句法和相关过程，用于数据可视化和变量间关系分析。" 在SAS编程中，`PROC GPLOT`是一个重要的作图过程，用于创建图形。它接受不同的plot请求，如`BUBBLE`, `BUBBLE2`, `PLOT`, 和 `PLOT2`，这些请求可以配合不同的选项来定制图形的外观和行为。例如，`BUBBLE`用于绘制气泡图，`PLOT`则用于一般性的散点图或线图。`DATA`参数指定了输入数据集，`ANNOTATE`用于添加图形注释，`GOUT`和`IMAGEMAP`分别用于输出图形目录和映射数据集。 接着，我们转向统计量计算的焦点——相关过程 (`PROC CORR`)。这个过程用于计算变量间的相关系数，提供了对数据集中变量相互关系的洞察。`PROC CORR`的基本句法包括多个语句和选项，如： - `BY`语句：按指定的变量分组计算相关系数。 - `FREQ`语句：指定频率变量，用于考虑重复观测的影响。 - `PARTIAL`语句：计算偏相关系数，排除其他变量的影响。 - `VAR`和`WITH`语句：定义计算相关系数的变量列表，`VAR`中的变量位于相关矩阵的行，`WITH`中的变量位于列。 - `WEIGHT`语句：当需要计算加权相关系数时，指定权重变量。 - `OPTIONS`：例如`ALPHA`用于输出Cronbach系数，`COV`输出协方差，`PEARSON`输出Pearson相关系数等。 `PROC CORR`的输出包括相关系数矩阵，可以是Pearson、Spearman或Kendall的相关系数，视具体选项而定。此外，还可以通过`OUTP`和`OUTS`选项创建新的数据集，存储计算出的相关系数或Spearman相关系数。 总结来说，SAS的`PROC GPLOT`提供了强大的图形生成能力，而`PROC CORR`则帮助我们理解数据集中变量间的关联性。这两个工具在数据分析和可视化中都有着广泛的应用，是SAS用户进行统计分析时不可或缺的部分。通过灵活运用这些过程，我们可以更深入地探索和解释数据集的结构和模式。