2SAS编程简介.ppt

2.2.4 DATA步综合举例方法一： 2.2.4 DATA步综合举例 2.2.4 DATA步综合举例 方法二： 按图2-1的形式，将数据输入EXCEL表，表中数据为三列，每列的变量名分别为group 、week、y，变量名放在第一行，然后输入数据，并以英文字符串命名，如文件名为anova2_3.xls。 保存好文件后，一定要关闭该文件。 然后利用SAS系统的File | Import Data 菜单命令导入该数据文件，生成SAS数据集。具体操作见本书1.4.1节的导入数据集。 2.2.4 DATA步综合举例 方法三： 利用SAS系统的VIEWTABLE功能直接输入数据，生成SAS数据集。操作见1.3节。 无论使用那一种方法，数据集的格式都要如图2-1所示，即要求数据有三列，三个变量，这是进行方差分析必须的格式。详细说明见第5章方差分析。 2.3 SAS PROC过程步及通用语句简介 2.3.1 SAS过程步简介 SAS过程步的一般形式为： PROC 过程名 [ DATA=数据集] [选项]; 过程语句1 [/ 选项 ]; 过程语句2 [/ 选项 ]; …… RUN; 2.3.2 过程步中的通用语句简介 1．VAR语句 功能：在过程步中，VAR语句用于指定要分析的变量。如果数据集中所有的数值型变量都要进行分析，则VAR语句可以省略。 语句格式： VAR 变量名1 变量名2 … 变量名n; 变量名列表中的变量间需用空格分开，如果数据集中定义的变量名为：X1,X2,X3… Xn，则变量名列表可以使用省略的形式，如X1-X3 。 2.3.2 过程步中的通用语句简介 ２．BY语句 功能：在过程步中，BY语句按指定的一个或几个变量进行分组。即根据指定的变量的取值将数据集中的观测进行分组，然后相应的过程步会按分好的组，分别对组内的观测进行统计分析。但重要的是：如果在某过程步中使用BY语句，则该数据集必须先用SORT过程按BY语句中指定的变量对数据集排序。如果数据集没有事先按该变量排序，则此过程步就无 语句格式： BY 变量名1 变量名2 ; 2.3.2 过程步中的通用语句简介 3．OUTPUT语句 功能：许多过程步中经常用OUTPUT语句将输出结果存放在指定的数据集中。不同过程步的输出结果不同，存入数据集的变量数据也不同，具体使用方法，见相应的过程步介绍。 语句格式： 　OUTPUT OUT=输出数据集名 关键字=变量名 关键字=变量名 …; proc means data=L3.stua1; var math; output out=result02 mean=meanmath var=varmath; run; 2.3.2 过程步中的通用语句简介 4．FREQ语句 功能：频数语句。用于指定一个记录重复数的变量，即该变量的值说明这条观测实际代表多少个完全相同的重复观测，它的值只取整数值。 语句格式： 　　FREQ 变量; 如：某单位选举工会代表，共有４个候选人，投票统计结果为：张峰21票、赵船32票、刘洪28票、李青26票，想统计分析各候选人所占的比例。则数据集记录为某数据集是记录的是选票变量记录的是 通常的试验数据中没有频数变量，因此，过程步中不会使用FREQ语句。 2.3.2 过程步中的通用语句简介 5. WEIGHT语句 功能：权重语句，指定一个保存权重大小的变量。通常的试验数据中的各数据权重相等，因此，很少使用该语句。对于具有不等权重的变量，数据集中会有一变量存储权重值，分析时需使用该语句。 语句格式： 　　WEIGHT 变量; 2.3.2 过程步中的通用语句简介 6．WHERE语句 功能：WHERE语句用于对数据集中的记录进行条件选择，对符合条件的记录进行分析。语句格式： Where 逻辑表达式; 实例： Proc means data=L3.stua2; Var math english ; where math=80 and english=80; run; 2.3.2 过程步中的通用语句简介 7．LABEL语句 功能：给变量名加上标签说明。 语句格式： LABEL 变量名=标签 变量名=标签 …; 例如： Proc means data=L3.stua2; label name=姓名 math=数学成绩 chinese=语文成绩; var math english ; where math=80 and english=80; run; 2.3.2 过程步中的通用语句简介 2.3.2 过程步中的通用语句简介 2.3.2 过程步中的通用语句简介 2.4 SAS/INSIGHT菜单操作简介 2.5 利用SAS/ASSIST进行简单分