SAS中的描述性统计过程.doc

SAS中的描述性统计过程 SAS中的描述性统计过程可以用四个不同的过程来实现，它们分别是means过程、summary过程、univariate过程和tabulate过程。这些过程在功能和操作方法上存在一定的差异，下面我们大概了解一下它们的异同点。 means过程和summary过程可以计算出样本的偏度（skewness）和峰度（kurtosis），而univariate过程可以计算出样本的众数（mode）。tabulate过程不计算这些统计量。univariate过程具有统计制图的功能，而其它三个过程则没有。 means过程和summary过程的格式非常相似，proc语句后的选项主要用来指定所要计算的统计量，默认情况下，Means过程会给出频数、均数、标准差、最大值和最小值等，其余统计量的计算均需要在选项中指定。class语句所指定的分组变量用来进行分组，而by语句所指定的分组变量是用来将数据分为若干个更小的样本，以便SAS分别在各小样本进行各自独立的处理。freq语句和weight语句分别引导代表记录出现频数和权重系数的数值变量。var语句引导所要进行分析的所有变量的列表，SAS将对var语句所引导的所有变量分别进行描述性统计分析。 summary过程的格式和means过程可以说是完全相同的，各条语句和选项的含义也是相同的，包括在means过程中未列出的output语句也可以应用于means过程，只是此语句在summary过程应用较多（这样才能将分析结果显示出来），所以才将其列入一般格式中。output语句用来对分析结果输出为数据文件进行控制，其后的选项可有可无，若无则SAS按照默认方式进行。 统计制图的过程可以实现对样本分布特征的图形表示，一般情况下可以使用的有chart过程、plot过程、gchart过程和gplot过程。这些过程可以绘制出不同的图形，如条形图、圆图、环形图和星形图等，还可以绘制散点图和线图等。chart过程和plot过程绘制的图形类似于我们用文本字符堆积起来的图形，而gchart过程和gplot过程给出的是真正意义上的图形，可以用很多的语句和选项来控制图形的各方面的性质和特征。 SAS中的描述性统计过程可以根据实际需求选择不同的过程和格式，从而实现对样本分布特征的描述和图形表示。