SAS常用基础代码例子-数据描述性分析
SAS常用基础代码例子-数据描述性分析
1、 计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰值;
2、 计算中位数、上下四分位数、四分位极差、三均值;
3、 作出直方图,茎叶图;
4、 进行正态性W检验。
将数据导入SAS,用means 程序及univariate程序进行计算,程序如下:
data height;
input shengao @@;
cards;
126 149 143 141 127 123 137 132 135 134 146 142
135 141 150 137 144 137 134 139 148 144 142 137
147 138 140 132 149 131 139 142 138 145 147 137
135 142 151 146 129 120 143 145 142 136 147 128
142 132 138 139 147 128 139 146 139 131 138 149
;
run;
proc means data=height mean var std cv skewness kurtosis;
var shengao;
run;
proc means data=height median q1 q3 qrange ;
var shengao;
run;
proc gchart data=height;
vbar shengao;
run;
proc univariate data=height plot;
run;
proc univariate data=height normal;
var shengao;
histogram shengao;
probplot shengao;
run;
得到运算结果如下:
1、即该组数据的均值 =139.0,方差 =49.8983051,标准差为s=7.0638732,变异系数cv=5.081932,偏度为g1=-0.5100771,峰度为g2=-0.1261294。
2、中位数M=139,上、下四分位数分别为135.0,144.5,四分位极差R1=9.5,三均值为 。
3、二数据的直方图与茎叶图如下所示:直方图将数据分为6组,由此图可以看出数据值为138,144左右的较多,通过茎叶图可以反映出数据的分布频率。
5、 假设检验问题为 :该组数据是正态分布 :该组数据不是正态分布的。
在原假设 为真时, 的值接近于1, 的值过小则拒绝 。检验P值为 。
对该数组进行正态性W检验得, , 值为 。取 ,因 ,故接受 ,认为样本数据来自正态分布总体。
该数据的QQ图(如下)接近一条直线。
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