SAS描述統計量

MEANS過程

• MEAN過程默認輸出的統計量有：觀測總數、均值、標准差、最大值和最小值。如果要計算其他統計量或其中的某一些統計量，則可在PROC語句中指定統計量的關鍵字。
• BY語句規定了分組變量，要求在BY分組內計算描述性統計量 。
  

　　

proc means data=data.bank
   min p1 q1 mean median q3 p99 max ;
run;

 UNIVARIATE過程

• UNIVARIATE過程也可以提供描述統計量的計算，另外還有統計頻數、繪制圖形和假設檢驗的功能。
  
• 使用UNIVARIATE過程計算描述統計量與MEANS過程所用的語句和選項都基本類似，只是UNIVARIATE過程不需要指定統計量關鍵字，而是默認給出所有的基本統計量和一些關於位置檢驗的結果。
  

proc univariate data=data.bank;
run;

 FREQ過程

• 描述分析，產生頻數表和列聯表，可以簡單的描述數據
  
• 統計推斷產生各種統計量，分析變量之間的關系
  
• TableS 用來定義頻數表或交叉表，可以有多個tables語句。當頻數表是命令為tables JOB1， 生成一維表；而命令為： tables JOB1*good_bad；變量之間中間用*隔開，表示生成二維交叉表
  
• Tables后的選項為norow nocol nopercent：若只需要頻數，不需要各行各列的百分比，可在tables后面加上這些參數

proc freq data=data.bank;
  table poutcome*y/norow nocol nopercent;
run;

• 對連續數值變量做Freq時，系統會對每個數值進行頻數統計，這個結果一般不是我們所需要的。我們一般會將連續變量轉換為離散變量，這個可以通過Format過程步來實現。
  

proc format;
  value age_cd
  17-<25='<25'
  25-<30='25-30'
  30-<45='30-45'
  45-<60='45-60'
  60-high='>=60';
run;
proc  freq data=data.bank;
   table y*age/norow nocol nopercent;
   format age age_cd.;
run;