《as描述统计》PPT课件.ppt

基础统计描述与SAS,第二讲 基础统计描述与SAS,主讲人：张国权,邮编: 手机SAS程序结构,程序结构 在SAS系统中任何一个完整的处理过程均可分为两大步数据步和过程步 数据步将不同来源的数据读入SAS系统建立起SAS数据集。由DATA语句开始，以RUN语句结束。 数据可以由外部或过程读入；或者由CARDS语句开始，直接输入数据，数据输入完后提行单独加“;”结束 过程步调用SAS系统中已编好的各种过程来处理和分析数据集中的数据。 每一个过程步均以PROC语句开始，RUN语句结束，并且每个语句后均以“;”,一 SAS基础服务过程,CHART、GPLOT（绘图）SORT（排序） PRINT（按要求输出结果）STANDARD(数据标准化),Base SAS功能 1、Base/SAS软件是SAS系统的基本部分，主要用于：信息存储和检索、数据修改 与程序设计、报表生成、基础统计计算、文件管理。 2、Base/SAS软件还提供了几十个Base/SAS过程，主要用于基础统计计算、生成报表、绘图及文件管理等方面，是更简捷、易用、有效的方法。 3、按用途可归为四大类： 基础统计计算、报表生成、得分方法、实用方法,(二)、过程简介 (1)、SAS基础统计过程：分别计算单个变量的关于位置、变异性及形状等方面的基础统计量；关于检验均值假设的有关统计量；关于检验正态性假设的有关统计量；还有两个变量的有关相关性统计量。 例：MEANS，SUMMARY，UNIVARIATE，CORR，FREQ，TABULATE，CHART,(2)、SAS报表过程：生成一些信息显示。显示的信息可以是数据的列表，或图形显示。许多统计过程也用报表来输出结果。 例：PRINT，PLOT，CHART，FORMS，CALENDAR，TIMEPLOT，TABULATE,(3) SAS得分过程：用来产生包含新变量的输出数据集。这些新变量是输入数据集中数据的变换。 例：STANDARD，RANK (4)、SAS实用过程：完成中间操作或数据处理的特殊形式。 例：SORT，FORMAT，TRANSPOSE，APPEND，CONTENTS，DAASETS,1 对数据排序的sort过程 简介 sort过程常用于将数据集分类排序，以便其它SAS过程通过使用BY语句，可以直接调用它。 语句说明 PROC SORT 选择项； BY descending (递减) 变量；,程序段： proc sort data=a1 out=list1; by name; proc print; title按姓名排序; proc sort data=a1 out=list2; by room name; proc print; title 按房间号码和姓名排序; run;,1.学生成绩按平均分排序后输出 title 0401班学生成绩排名; data c0401; input name $ 1-10 sex $ math chinese; avg = math*0.5 + chinese/120*100*0.5; cards; 李明 男 92 98 张红艺 女 89 106 王思明 男 86 90 张聪 男 98 109 刘颍 女 80 110 ; proc print;run; proc sort data=c0401; by descending avg; proc print;run;,0401班学生成绩原始输出,0401班学生成绩排名 Obs name sex math chinese avg 1 李明 男 92 98 86.8333 2 张红艺 女 89 106 88.6667 3 王思明 男 86 90 80.5000 4 张聪 男 98 109 94.4167 5 刘颍 女 80 110 85.8333 0401班学生成绩按平均分排序(递减)后输出 0401班学生成绩排名 Obs name sex math chinese avg 1 张聪 男 98 109 94.4167 2 张红艺 女 89 106 88.6667 3 李明 男 92 98 86.8333 4 刘颍 女 80 110 85.8333 5 王思明 男 86 90 80.5000,学生成绩按分组排序程序 data a; input NAME$ x y g$ ; datalines; a 83.00 10 1 b 119.95 11 2 c 145.22 16 3 d 129.98 23 4 e 37.95 31 1 f 103.49 47 2 g 39.95 49 3 h 37.95 51 1 i 65.79 52 2 j 69.95 63 4 k 100.79 72 1 l 33.12 89 2 m 88.05 91 3 n 97.95 99 1 ; proc sort data=a out=b; by g x; run; proc print data=b; var NAME g x y ; run;,Obs NAME g x y 1 e 1 37.95 31 2 h 1 37.95 51 3 a 1 83.00 10 4 n 1 97.95 99 5 k 1 100.79 72 6 l 2 33.12 89 7 i 2 65.79 52 8 f 2 103.49 47 9 b 2 119.95 11 10 g 3 39.95 49 11 m 3 88.05 91 12 c 3 145.22 16 13 j 4 69.95 63 14 d 4 129.98 23,学生成绩按分组递增排序输出,2.学生成绩按分类输出 data a; input NAME$ x y g$ ; datalines; a 83.00 10 1 b 119.95 11 2 c 145.22 16 3 d 129.98 23 4 e 37.95 31 1 f 103.49 47 2 g 39.95 49 3 h 37.95 51 1 i 65.79 52 2 j 69.95 63 4 k 100.79 72 1 l 33.12 89 2 m 88.05 91 3 n 97.95 99 1 ; data aa; set a; if y=80 then yy=“优秀“; proc print data=aa; var NAME g yy x y ; run;,学生成绩按分类输出,Obs NAME g yy x y 1 a 1 不称职 83.00 10 2 b 2 不称职 119.95 11 3 c 3 不称职 145.22 16 4 d 4 不称职 129.98 23 5 e 1 不称职 37.95 31 6 f 2 称职 103.49 47 7 g 3 称职 39.95 49 8 h 1 称职 37.95 51 9 i 2 称职 65.79 52 10 j 4 称职 69.95 63 11 k 1 称职 100.79 72 12 l 2 优秀 33.12 89 13 m 3 优秀 88.05 91 14 n 1 优秀 97.95 99,2 对数据集进行转置的TRANSPOSE过程 OBS A B C OBS _NAME_ COL1 COL2 COL3 1 1 2 3 1 A 1 4 7 2 4 5 6 2 B 2 5 8 3 7 8 9 3 C 3 6 9 一、简介 该过程读入一个SAS数据集并通过转置创建一个新的数据集作为它的唯一输出集。原数据集中的行变为列、列变为行。,data a; input x y z; cards; 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ; proc transpose; var x y z; proc print; run;,语句说明 1、proc transpose语句中的选择项：data、out、phefix、name 2、var语句 3、copy语句 4、by语句 5、id语句 三、例题 例3：使用COPY语句的转置结果 data a; input x y z; cards; 1 2 3 4 5 6 ; proc transpose; copy z; proc print; run; Obs z _NAME_ COL1 COL2 1 3 x 1 4 2 6 y 2 5,使用ID语句后转置结果； data b; input a b x$; cards; 1 2 x 3 4 y 5 6 . 7 8 z ; proc transpose; id x; proc print; run;,Obs _NAME_ x y z 1 a 1 3 7 2 b 2 4 8,对数据进行标准化的standard过程 proc standard m=0 s=1; var 变量表 ; Freq 变量 ; Weight 变量 ; By 变量 ;,语句说明 freq：该语句用来指定输入SAS数据集中的一个数值变量，它的值表示该观测重复的次数。 weight：该语句规定输入SAS数据集中的一个数值变量，它的值用来对相应观测加权。 by：由by变量定义的几个观测组分开的分析结果。 二、输出SAS数据集包含给定变量的标准化变量。 标准化值计算公式：,3.数据标准化 data a; input NAME$ x y g$ ; datalines; a 83.00 10 1 b 119.95 11 2 c 145.22 16 3 d 129.98 23 4 e 37.95 31 1 f 103.49 47 2 g 39.95 49 3 h 37.95 51 1 i 65.79 52 2 j 69.95 63 4 k 100.79 72 1 l 33.12 89 2 m 88.05 91 3 n 97.95 99 1 ; Proc print;var x y;run; proc standard m=0 s=1; var x y ; run; Proc print;var x y;run;,数据标准化,标准化前 Obs x y 1 83.00 10 2 119.95 11 3 145.22 16 4 129.98 23 5 37.95 31 6 103.49 47 7 39.95 49 8 37.95 51 9 65.79 52 10 69.95 63 11 100.79 72 12 33.12 89 13 88.05 91 14 97.95 99,标准化后数据 Obs x y 1 0.01735 -1.34650 2 1.03053 -1.31307 3 1.72344 -1.14595 4 1.30555 -0.91199 5 -1.21793 -0.64460 6 0.57919 -0.10982 7 -1.16309 -0.04297 8 -1.21793 0.02387 9 -0.45455 0.05730 10 -0.34048 0.42496 11 0.50516 0.72577 12 -1.35037 1.29397 13 0.15583 1.36082 14 0.42729 1.62821,4 4. 秩得分过程（rank） 简介 通过SAS数据集中的观测计算一个或几个数值变量的秩得分，这些秩得分被输出到新的SAS数据集中。 语句 proc rank ties=mean; var 变量表 ; Ranks rankx; Run; 二、秩及秩的应用 rank把数值从最小到最大排列，对最小值赋予秩1，对第二小值赋予秩2，等等一直到秩为n，即未丢失的观测个数。出现结值时，其秩可以赋予平均秩或最高秩、最低秩。 许多非参数统计方法使用秩而不用原始变量值。例如，对一个数据集首先通过rnak得到响应变量的秩，然后使用anova,glm过程至秩拟合方差分析模型。,三、实例 测得两组数据，并对每个数据求比率得分。 (1):5 5 6 7 9 12 13 15 18 21 (2):17 18 20 25 34 43 data aa; input x g ; datalines; 5 1 5 1 6 1 7 1 9 1 12 1 13 1 15 1 18 1 21 1 17 2 18 2 20 2 25 2 34 2 43 2 44 2 ; proc rank ties=mean; var x ; Ranks rankx; run; Proc print;run;,Obs x g rankx得分 1 5 1 1.5 2 5 1 1.5 3 6 1 3.0 4 7 1 4.0 5 9 1 5.0 6 12 1 6.0 7 13 1 7.0 8 15 1 8.0 9 18 1 10.5 10 21 1 13.0 11 17 2 9.0 12 18 2 10.5 13 20 2 12.0 14 25 2 14.0 15 34 2 15.0 16 43 2 16.0 17 44 2 17.0,分支结构 如果需要在某条件满足时执行某一操作，可以用 IF 条件 THEN 程序块 ELSE 程序块 的结构，其中Else语句及其后的程序块可以省略。需要注意的是，如果程序块只有一句，则可直接写出，否则应以DO开始，以END结束。,5. 条件语句与用循环语句,比如， if max(a)0 THEN DO; PUT X为正数; x = 2*x; PUT x=; END; 注意SAS的分支结构的写法与其它语言有些不同，它不用ENDIF结束。,循环结构 SAS数据步可以使用循环结构，主要的是两种：计数DO循环和当型、直到型循环。 计数DO循环的写法是： DO 计数变量 起始值 TO 结束值 BY 步长; 循环体语句 END; 在循环体中可以用LEAVE语句跳出循环，相当于C语言的break语句;用CONTINUE语句可以立即结束本轮循环并转入下一轮循环的判断与执行 .,当型循环的语法是： DO WHILE(循环继续条件); 循环体语句 END; 程序先判断循环继续条件是否成立，成立时执行循环体语句，再判断循环继续条件，如此重复，直到循环继续条件不再成立。 直到型循环的写法是： DO UNTIL (循环退出条件); 循环体语句 END; 程序先执行循环体，然后判断循环退出条件是否成立，成立则结束循环，否则继续。注意每轮循环都是先执行循环体再判断是否退出。,如： data; DO i = 1 TO 20 BY 2; j = i*3; put i 3. j 5.; END; run; 可以输出一个1，3，5，7，19的立方表。,用循环语句输入数据例,data a; label i=姓名 j=学期 x=常识 y=算术 z=制图; do i=1 to 6; do j=1 to 2; input x y z ; output; end; end; cards; 14 13 28 15 14 20 10 14 15 15 13 18 19 14 22 20 10 28 9 10 14 10 12 10 9 8 25 11 10 24 9 9 12 13 11 15 ; title 学生成绩; proc print data=a label; run;,6 SAS函数 (一) .SAS函数的定义 SAS函数是一个子程序，它由0个或几个自变量返回一个结果值。每个SAS函数都有一个关键词名字。为了引用函数，要写出它的名字，然后写出一个自变量或几个自变量，它们用括号括起来，这个函数对这些自变量执行某种运算。SAS函数的形式 functionname(argument,.) 例如： INT(1.453) SUM(X1,X2) MIN(SUM(cash,credit),1000),(二) SAS函数自变量和结果 1. SAS函数的自变量 1) 自变量的类型：自变量可以是简单的变量名、常数或者表达式。这个表达式还可以包含其它的函数。例如： m=max(cash,credit) n=sqrt(2500) h=min(sum(of x1-x10),y),2) 自变量的个数： 有些函数不需要自变量(如DATE(), 有些只需要一个自变量， 有些函数是对几个自变量作分析处理。 所有函数都不允许超过2000个自变量。 如果函数的自变量是表达式，则先计算作为自变量的表达式。 如：LOG(x+y) 这个函数，是先计算x+y，然后调用对数函数LOG来计算x+y的对数。,3) 自变量的表示法：一般地，当函数有几个自变量时，它们必须用逗号分隔开。不过，以下三种写法均是合法的： functionname(OF variable1-variablen) functionname(OF variable variable .) functionname(variable, variable, .) 例如： sum(of x1-x5) sum(of x1 x2 x3 x4 x5) sum(x1,x2,x3,x4,x5) 是等价的。,2. 函数的结果 作为函数结果的目标变量(因变量)，其取值通常取决于自变量，当自变量是字符变量时，因变量取字符为值；当自变量为数值变量时，因变量取数值为值。 对大多数函数而言，数值目标变量的长度是8个字节，字符目标变量的长度为200个字节。,(三). 函数的分类 SAS函数主要分为以下四类： 数学函数 abs():求绝对值 mod(var1,var2):求var1除以var2后的余数 sqrt():求平方根值 log():计算以e为底的对数值 log10():计算以10为底的对数值,样本统计函数 max():求最大值 min():求最小值 mean():求均数 std():求标准差 sum():求和 随机函数 normal():产生一个正态分布的伪随机数 rannor():产生一个标准正态分布的随机数 日期时间函数 year():从变量中抽取“年份”值 month():从变量中抽取“月份”值 day():返回变量的天数值,data; x=0.5; y=sin(x); put Sine function value of x is y; run; 结果将在运行记录窗口显示一行 Sine function value of 0.5 is 0.4794255386 在PUT语句中使用“变量名”来指定输出项可以显示带有变量名的输出结果，比如把上程序中的PUT语句改为 put x= y=; 则结果在LOG窗口显示为 X=0.5 Y=0.4794255386,二 利用SAS作样本数据描述性统计,1.PROC UNIVARIATE、 2. PROC MEANS 定量资料的描述、配对t检验，一个样本对应总体与一个已知总体的比较t检验,SAS过程,(一) univariate过程,一、过程简介 该过程是单变量过程。用来估计描述统计量的过程，除可以完成类似means过程的基本统计量的计算外，还可以计算其它统计量：计算变量值分布的位置参数，生成若干个描述变量分布的图，对数据进行正态性检验，描述极端值的情况。 二、语句结构 proc univariate 选择项； var 变量表； by 变量表； freq 变量； weight 变量； id 变量表； output out=输出数据集 关键字=名1 名2.；,三、输出结果 1、prob|T|的含义及判断标准 A 学生t统计量大于T绝对值的概率。 B 如PRT,则拒绝原假设（检验总体均值为0的假设） 2、procw的含义及判断标准 A 检验数据来自正态总体假设时，相应的显著性概率。 B 如PRT ，拒绝原假设（检验数据来自正态总体的假设） 或W ，拒绝原假设。,DATA EX1; input x; cards; 75.0 54.8 64.0 64.8 47.4 62.2 66.9 52.0 62.2 65.0 62.2 65.0 57.5 63.5 55.2 66.6 73.5 64.0 57.0 57.0 63.9 69.0 58.0 56.9 57.5 50.0 52.2 72.0 57.0 55.4 48.5 57.0 75.5 50.5 62.9 63.4 61.0 58.5 61.5 52.5 61.0 69.5 62.5 ; proc univariate normal plot; var x; RUN;,例1 给出了43个试验田的小麦产量，数据如下：试作统计描述,并检验数据是否符合正态分布. 75.0 54.8 64.0 64.8 47.4 62.2 66.9 52.0 62.2 65.0 62.2 65.0 57.5 63.5 55.2 66.6 73.5 64.0 57.0 57.0 63.9 69.0 58.0 56.9 57.5 50.0 52.2 72.0 57.0 55.4 48.5 57.0 75.5 50.5 62.9 63.4 61.0 58.5 61.5 52.5 61.0 69.5 62.5 SAS程序,The UNIVARIATE Procedure Variable: x Moments (容量) N 43 (权重和) Sum Weights 43 (均值) Mean 60.744186 (总和)Sum Observations 2612 (标准差) Std Deviation 6.91021681 (方差) Variance 47.7510963 (偏度系数) kewness 0.18055079峦 (峰度系数)Kurtosis -0.2825567 ( 未校正平方和) Uncorrected SS 160669.36 ( 未校正平方和) Corrected SS 2005.54605 (变异系数)Coeff Variation 11.3759312 (标准误)Std Error Mean 1.05379818 Basic Statistical Measures Location Variability (均值) Mean 60.74419 (标准差) Std Deviation 6.91022 (中位数) Median 61.50000 (方差) Variance 47.75110 (众数) Mode 57.00000 ( 极差) Range 28.10000 (内间距Q3-Q1=64.8- 56.9=7.9) Interquartile Range 7.90000,作均值为0 的检验H0: u0=0 Tests for Location: Mu0=0 Test -Statistic- -p Value- (t检验 ) Students t t 57.64309 Pr |t| = |M| = |S| D 0.1500 Cramer-von Mises W-Sq 0.050824 Pr W-Sq 0.2500 Anderson-Darling A-Sq 0.307263 Pr A-Sq 0.2500 不拒绝H0,The UNIVARIATE Procedure Variable: x Quantiles (Definition 5)百分位数与四分位数的估计 Quantile Estimate 100% Max 75.5 99% 75.5 95% 73.5 P(X69.5)=90% 90% 69.5 P(X64.8)=75% 75% Q3 64.8 50% Median 61.5 25% Q1 56.9 10% 52.0 5% 50.0 1% 47.4 0% Min 47.4,分别列出5个最小值与最大值和它们的序号 Extreme Observations -Lowest- -Highest- Value Obs Value Obs 47.4 5 69.5 42 48.5 31 72.0 28 50.0 26 73.5 17 50.5 34 75.0 1 52.0 8 75.5 33,数据的探索性分析 画出数据的盒子图径叶图,描述数据的集中和波动趋势,Stem Leaf # Boxplot 74 05 2 | 72 05 2 | 70 | 68 05 2 | 66 69 2 | 64 00800 5 +-+Q3 62 22259459 8 | | 60 005 3 *-+-*Q2 58 05 2 | | 56 9000055 7 +-+Q1 54 824 3 | 52 025 3 | 50 05 2 | 48 5 1 | 46 4 1 | -+-+-+-+,The UNIVARIATE Procedure Variable: x Normal Probability Plot 75+ * +* | * + | + | *+ | +* | * | * 61+ *+ | +* | * | *+ | * | *+ | *+ 47+ *+ +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ -2 -1 0 +1 +2,画出分布形态图,从直观上检验数据的是否正态分布,当 * 与 + 重合较多表明数据基本符合正态分,画出直方图的输出,(1).给定中位数及间隔 proc chart ; VBAR 变量/MIDPOINTS=44 TO 76 BY 4; (2). proc capability graphics ; var X; histogram; run; (3). proc gchart;vbar x; run;,data EX1; input x; cards; 75.0 54.8 64.0 64.8 47.4 62.2 66.9 52.0 62.2 65.0 62.2 65.0 57.5 63.5 55.2 66.6 73.5 64.0 57.0 57.0 63.9 69.0 58.0 56.9 57.5 50.0 52.2 72.0 57.0 55.4 48.5 57.0 75.5 50.5 62.9 63.4 61.0 58.5 61.5 52.5 61.0 69.5 62.5 ; proc univariate data=EX1 normal plot; var x; RUN; proc chart data=EX1 ; VBAR X/MIDPOINTS=44 TO 76 BY 4; proc capability graphics noprint; var X; histogram; run; proc gchart;vbar x; run;,DATA t; INPUT x ; gr=2; x1=gr*INT(x/gr); CARDS; 7.42 8.65 23.02 21.61 21.31 21.46 9.97 22.73 14.94 20.18 21.62 23.07 20.38 8.40 17.32 29.64 19.69 21.69 23.90 17.45 19.08 20.52 24.14 23.77 18.36 23.04 24.22 24.13 21.53 11.09 18.8918.26 23.29 17.67 15.38 18.61 14.27 17.40 22.55 17.55 16.10 17.98 20.13 21.00 14.56 19.89 19.82 17.48 14.89 18.37 19.50 17.08 18.12 26.02 11.34 13.81 10.25 15.94 15.83 18.54 24.52 19.26 26.13 16.99 18.89 18.46 20.87 17.51 13.12 11.75 17.40 21.36 PROC FREQ DATA=t; TABLES x1; PROC GCHART DATA=t; VBAR x1/DISCRETE TYPR=FREQ SPACE=0; VBAR x/TYPR=FREQ MIDPOINTS=7 TO 29 BY 2 SPACE=0; RUN;,(二)计算描述统计量的MEANS、SUMMARY过程 一、简介 对数值变量计算单个变量的基本统计量。如果使用by语句，可把数据按by变量分为几个观测组，并对每个观测组计算数值变量的描述统计量。 二、语句介绍 proc means 选择项； var 变量表； by 变量表； class 变量表； freq 变量； weight 变量； id 变量； output 选择项；,MEANS过程所计算的统计量是用关键词及其含义如下： N：输入的观测值个数 NMISS：每个变量所含缺失值的个数 MEAN：变量的平均数 STD：变量的标准差 MIN：变量的最小值 MAX：变量的最大值 RANGE：变量的极差 SUM：变量所有值的和 VAR：变量的方差 USS：每一变量原始数据的平方和（未校正平方和） CSS：每一变量的离均差平方和（校正平方和） CV：变异系数 STDERR：每一变量的标准误（平均数的标准差） T：在H0:= 0时的t 值 PRT：在H0:= 0 的假设下，统计量t 大于t 临界值绝对值的概率,MEANS过程所计算的统计量是用关键词及其含义如下：,SKEWNESS：偏斜度 KURTOSIS：峭度 CLM：置信区间的上限和下限 LCLM：置信区间的下限 UCLM：置信区间的上限 ALPHA（值）：选用的统计显著性水平,DATA EX2; INPUT X; CARDS; 20.3 21.5 22.0 19.8 22.5 23.7 25.4 24.3 23.2 26.8 18.7 21.9 24.4 22.8 26.2 21.4 ; PROC MEANS mean std stderr n CLM ; proc chart data=EX2 ; VBAR X/MIDPOINTS=14 TO 28 BY 2; RUN;,结果输出 The MEANS Procedure Analysis Variable : X Lower 95% Upper 95% Mean Std Dev Std Error N CL for Mean CL for Mean - 22.8062500 2.2708203 0.5677051 16 21.5962153 24.0162847 -,DATA EX2; INPUT X; CARDS; 20.3 21.5 22.0 19.8 22.5 23.7 25.4 24.3 23.2 26.8 18.7 21.9 24.4 22.8 26.2 21.4 ; PROC MEANS mean std stderr n CLM ; proc capability graphics noprint; var X; histogram; run; proc gchart;vbar x; run; proc capability graphics noprint; var x; histogram / midpoint=20 to 28 by 1 vscale=count; run;,Data zhili; input name $ x1 x2 x3; cards; Zhang 14 13 28 Li 10 14 15 Liu 19 14 22 Yang 9 10 14 Zeng 9 8 25 He 9 9 12 ; Proc print data=zhili; Proc means data=zhili; var x1 x2 x3; run;,在这个例子中，我们看到： data, input, cards, proc, var, run是关键词； zhili是数据集名； name, x1, x2, x3是变量名； means是过程名； data=是means语句中的选项； $是特殊字符。,The MEANS Procedure Variable N Mean Std Dev Minimum Maximum - x1 6 11.6666667 4.0824829 9.0000000 19.0000000 x2 6 11.3333333 2.6583203 8.0000000 14.0000000 x3 6 19.3333333 6.5625198 12.0000000 28.0000000 -,三.用菜单系统INSIGHT或分析员应用： 1.启动SAS系统进入INSIGHT环境打开CLASS数据集 AnalyzeMultivariate(Ys)=选Y变量Age,Height,WeightOutput=在弹出Output窗口选 Univariate=OKOK，显示结果。 2.在分布窗口指定SEX（性别）为GROUP变量及Y变量 Age,Height,Weight,在Output窗口选Univariate=OK=OK. 3.启动SAS系统进入分析员应用打开CLASS数据集 Statistics Hypothesis Tests Two-Sample-test for Means 指定分析变量（Weight)和分组变量（Sex) OK，则显示结果。,SAS常用功能键,按功能键“F9”，激活Keys窗口，可查看功能键的定义。,2 SAS提供的基本运行环境SAS常用的交互式运行方式,1.用SAS编程实现各种任务 2.用SAS提供的菜单系统实现各种任务 3.用SAS/ASSIST 进入SAS/ASSIST: 使用工具栏图标 发命令ASSIST 下拉菜单选Globals=ASSIST 4.用SAS桌面系统 发命令DESKTOP 下拉菜单选Globals=Desktop,2 SAS提供的基本运行环境SAS菜系统,SAS系统提供几个交互式地心菜单系统用来完成各种上分析任务。 1.SAS/INSIGHT软件 2.分析员应用（ANALYST） 3.市场研究应用（MARKET） 4.SAS/LAB软件 5.SAS/ETS软件的时间序列预报,SAS AWS 是Windows环境下使用显示管理系统运行SAS系统的工作界面。 SAS AWS的请窗口是标题为SAS 的窗口 SAS AWS 还包括： 1.所有条形的SAS窗口（含最小化的窗口） 2.子窗口和对话框 3.菜单条，工具栏，命令框，状态栏,2 SAS提供的基本运行环境应用工作界面（AWS）,正态性检验,对随机变量X,其密度如果存在函数为,则称X付出正态分布,记为,讨论参数的区间估计及进行统计检验时，我们都是假定总体分布为正态分布,但正态性假定是否成立，对于数据分析结论的可靠性是至关重要的。为此我们要对于数据正态性作统计检验.,例1 下面给出了100个农场的小麦产量，检验其正态性。数据如下：,菜单操作如下： 数据的输入，在Editor窗口关态下，点击菜单栏的Solutions进入分析员模块，如图,在分析员模块的表格下输入数据，如下图：,点击菜单的Solutions，进入Descriptive,然后再进入Distributions的检验模块，如下图：,出现Distributions对话框，点击y选入Analysis框内，如图：,点击Fit按扭，选择Normal（目的是检验是否服从正态，若须进行其它分布检验此处可选择其它的分布类型项），然后点击OK按扭。,返回后，点击Plot按扭可可选择画图的类型。此处选择画直方图（Histogram）,选择完后点击OK返回。,返回后点击OK，即可得到正态检验结果。（结果略）,如若要查看直方图，则击活Analyst窗口，双击Histogram for y，即可：,习题： 对棉花品种进行了试验，对每个试点的棉花的单铃重（g）测得如下表，试部所测得的单单铃重是否符合正态分布。,2.3、启动Analyst模块,选择Solutions菜单下的Analysis