SAS与统计分析实验报告

1、精选优质文档-倾情为你奉上精选优质文档-倾情为你奉上专心-专注-专业专心-专注-专业精选优质文档-倾情为你奉上专心-专注-专业实习目的：了解SAS系统的基本知识及操作方法。学会运用SAS系统进行数据的处理与分析。实习工具：SAS软件实习内容：T测验单组样本均数的T测验例：已知某小麦品种的平均株高为65cm,施肥后，随机抽取10株小麦进行测量，得到10株小麦株高分别为64 cm、66 cm、63 cm、68 cm、70 cm、65 cm、67 cm、68 cm、66 cm、69 cm.试验施肥后平均株高与已知的平均株高65 cm间的差异显著性。假如株高变量名为G， SAS程序如下：data wh

2、q1;input G;cards;64 66 63 68 70 65 67 68 66 69;run;proc ttest data=whq1 ci=none h0=65 alpha=0.05;var G;run;程序说明：过程选项h0=65 指定零假设 ho:u=65,检验抽样总体的均值是否为65，alpha=0.05用来指定结果中各统计量可信区间的置信水平。语句var G指定要检验的变量。程序运行结果： The TTEST Procedure Statistics Lower CL Upper CLVariable N Mean Mean Mean Std Dev Std Err Mini

3、mum MaximumG 10 65.011 66.6 68.189 2.2211 0.7024 63 70 T-Tests Variable DF t Value Pr |t| G 9 2.28 0.0487结果说明：结果中首先给出了输入数据集中分析变量的有关统计量，其中包括均数及其可信区间、标准差及其可信区间。然后给出均数的标准误、观测值最大值和最小值。最后，给出单组样本均数比较的T检验结果。本例中t=2.28，对应的P值为0.0487。根据分析结果可作出结论：施肥后平均株高与已知的平均株高65 cm有显著差异。配对数据均数的T测验例：A、B两个玉米品种在6个地点进行产量比较试验，产量（k

4、g/小区）如下：地点123456A品种868756938493B品种807958917782试检验A、B两个品种产量是否存在显著差异。SAS程序为：input a b;cards;86 87 56 93 84 9380 79 58 91 77 82;procttestdata=gyf2 ci=none H0=0;paired a*b;run;程序说明：过程选项h0=0 指定零假设ho:Ua-Ub=0,检验A、B两地玉米产量差均值是否为0。语句paired a*b指定要取差值的两个变量。程序运行结果：The TTEST ProcedureStatisticsLower CL Upper CL D

5、ifference N Mean MeanMeanStdDevStd Err Minimum Maximum a - b 6 -31.5 -14 3.4976 16.673 6.8069 -37 1 T-Tests Difference DF t Value Pr |t| a - b 5 -2.06 0.0948 结果说明：结果中首先给出了输入数据集中分析变量的有关统计量，其中包括均数及其可信区间、标准差及其可信区间。然后给出均数的标准误、观测值最大值和最小值。最后，给出配对数据均数比较的T检验结果。本例中t=-2.06，对应的P值为0.0948。根据分析结果可作出结论：A、B两个玉米品种产量

6、存在显著差异。2.方差分析：.单因素完全随机设计对5个硼肥试验处理中，测得苹果叶内硼的含量（mg/kg）,得如下数据：处理叶内含硼量1876910122414446403836317151412221542833362921225404342394441试比较个处理苹果叶内平均含硼量差异的显著性，并在0.01显著性下进行多重比较。以v 和y分别表示处理和含硼量，SAS程序为：data gyf3;input v y;cards;1 8 2 41 3 17 4 28 5 401 7 2 44 3 16 4 33 5 431 5 2 46 3 14 4 36 5 421 9 2 40 3 12 4

7、29 5 391 10 2 38 3 22 4 21 5 441 12 2 36 3 15 4 22 5 41;procanovadata=gyf3;class v;model y=v;means v/lsdalpha=0.01;run;程序说明：语句class v指定分组变量为v，model语句中的表达式为 y=v。means语句指定对变量v进行各水平之间平均数的LSD多重比较，显著水平为0.01。程序运行结果：The ANOVA Procedure Class Level Information Class Levels Valuesvariety 5 1 2 3 4 5 Number o

8、f observations 30The ANOVA ProcedureDependent Variable: y Source DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr F Model 4 5197. 1299. 93.16 Fvariety 4 5197. 1299. 93.16 F Model 1 45167 45167 81.05 |t| Intercept 1 915.49880 65.45227 13.99 .0001 x 1 10.08604 1.12030 9.00 .0001结果说明：分析结果中首先给出有关模型的一般信息和模型的方差分析

9、结果。方差分析表明，回归模型的显著性检验概率0.0001，说明模型极显著。然后给出有关模型拟合的重要统计量，包括误差均方平方根、决定系数、应变量的均数等。决定系数为0.9205，说明模型有较高的拟合精度。根据运行结果作出结论：播种至齐穗的总积温显著地决定于播种至齐穗的天数。回归方程：y= 915.49880+ 10.08604x四、实习总结：SAS课程已经结束，在老师的耐心教导和上机操作实习，我学习到了很多。SAS（Statistical Analysis System）是世界上最著名的统计分析系统之一，具有完备的数据访问、管理、分析和呈现功能，被誉为国际标准统计分析系统。SAS软件在我们生活中起到了很多的作用：1.可以进行数据管理。2.可以数据输入、建库、保存。3.进行统计分析。4.t检验。5.方差分析。6.卡方检验。7.相关、回归。8