2026年SAS期末测试题及答案

2026年SAS期末测试题及答案

一、单项选择题（总共10题，每题2分）1.SAS数据集的基本组成单元是？A.变量B.观测C.数据集D.库2.以下哪个过程步用于计算数值变量的描述性统计量？A.PROCSORTB.PROCMEANSC.PROCFREQD.PROCPRINT3.在数据步中，使用哪个语句可以将临时变量的值保留到下一个观测？A.RETAINB.KEEPC.DROPD.LABEL4.SAS宏变量的作用域默认是？A.全局B.局部C.仅数据步D.仅过程步5.若要将字符变量“性别”的取值“M”和“F”分别替换为“男”和“女”，最适合的语句是？A.IF性别='M'THEN性别='男';ELSE性别='女';B.SELECT;WHEN(性别='M')性别='男';WHEN(性别='F')性别='女';END;C.REPLACE(性别,'M','男');REPLACE(性别,'F','女');D.FORMAT性别性别格式.;6.以下哪个函数用于返回当前系统日期？A.DATE()B.TODAY()C.NOW()D.TIME()7.若数据集WORK.TEST包含100条观测，执行“SETWORK.TEST(OBS=50);”后，新数据集会包含多少条观测？A.50B.100C.0D.518.宏程序中，用于传递参数的符号是？A.&B.%C.D.$9.PROCFREQ过程默认输出的统计量是？A.均值B.频率和百分比C.标准差D.中位数10.数据步中，INPUT语句与哪个语句配对使用来读取外部文件？A.INFILEB.FILEC.PUTD.CARDS二、填空题（总共10题，每题2分）1.SAS程序的基本结构分为数据步和______。2.变量标签的最大长度是______个字符。3.用于对数据集按指定变量排序的过程步是______。4.宏定义的开始语句是______。5.缺失值在SAS中默认用______表示。6.若要将数值变量“成绩”格式化为保留1位小数，应使用格式______。7.数据步中，用于创建新变量的语句是______。8.PROCMEANS过程中，使用______语句指定分类变量。9.外部文件读取时，INFILE语句的______选项可用于指定文件编码。10.宏变量引用时需使用______符号。三、判断题（总共10题，每题2分）1.SAS数据集的变量名必须以字母或下划线开头，长度不超过32个字符。（）2.数据步主要用于数据管理，过程步主要用于分析和输出。（）3.变量类型（字符型/数值型）在SAS中可以通过LENGTH语句修改。（）4.PROCPRINT过程默认输出所有变量和观测。（）5.宏变量的值在编译时解析，因此无法动态生成。（）6.缺失值参与数值计算时，结果仍为缺失值。（）7.INFILE语句只能在数据步中使用。（）8.PROCFREQ过程不能同时处理多个分类变量。（）9.数据步中，SET语句用于合并多个数据集时，默认是纵向合并。（）10.全局宏变量在SAS会话结束前始终有效。（）四、简答题（总共4题，每题5分）1.简述数据步（DATAStep）与过程步（PROCStep）的主要区别。2.举例说明KEEP语句和DROP语句的使用场景。3.宏程序（Macro）在SAS中的主要优势有哪些？4.PROCMEANS过程可以计算哪些常用统计量？请列举至少5个。五、讨论题（总共4题，每题5分）1.当处理包含缺失值的数据集时，SAS中常用的处理策略有哪些？请结合具体场景说明。2.如何利用宏程序简化重复的数据分析任务？请举例说明步骤。3.数据排序（PROCSORT）在SAS数据分析中的重要性体现在哪些方面？4.假设需要分析某班级学生的数学成绩是否存在性别差异，简述使用SAS实现的主要步骤。答案及解析一、单项选择题1.B（SAS数据集由观测（行）和变量（列）组成，基本单元是观测）2.B（PROCMEANS用于计算描述性统计量）3.A（RETAIN语句保留变量值到下一观测）4.B（宏变量默认局部，需用%GLOBAL声明全局）5.A（IF-THEN语句直接修改字符变量值）6.B（TODAY()返回当前日期，DATE()已过时）7.A（OBS=50限制读取前50条观测）8.A（&符号用于引用宏变量）9.B（PROCFREQ默认输出频率和百分比）10.A（INFILE与INPUT配对读取外部文件）二、填空题1.过程步2.2563.PROCSORT4.%MACRO5..（英文句点）6.8.1（或任意宽度.小数位，如10.1）7.赋值语句（如变量=表达式;）8.CLASS9.ENCODING10.&三、判断题1.√（符合SAS变量名规则）2.√（数据步处理数据，过程步分析输出）3.√（LENGTH语句可修改变量类型和长度）4.√（PROCPRINT默认输出所有内容）5.×（宏变量在运行时解析，可动态生成）6.√（缺失值参与计算结果仍为缺失）7.√（INFILE仅用于数据步读取外部文件）8.×（PROCFREQ可通过TABLES语句处理多个变量）9.√（SET语句纵向合并，MERGE横向合并）10.√（全局宏变量持续到会话结束）四、简答题1.数据步（DATAStep）主要用于数据创建、修改、转换和管理，通过编程语句（如SET、INPUT、IF-THEN）操作数据集；过程步（PROCStep）调用SAS内置过程（如MEANS、SORT、FREQ）完成统计分析、报告生成等任务，通常不需要编写复杂逻辑，侧重结果输出。2.KEEP语句用于保留需要的变量，例如“KEEP姓名年龄;”保留姓名和年龄变量，删除其他；DROP语句用于删除不需要的变量，例如“DROP身份证号;”删除身份证号变量。适用于数据清洗时减少变量冗余。3.宏程序优势：①代码复用，减少重复编写；②参数化设计，提高灵活性；③动态生成代码，支持条件判断和循环；④简化复杂任务，提升编程效率。例如，重复执行相同分析但数据集不同时，可用宏参数传递数据集名。4.PROCMEANS默认计算N（观测数）、MEAN（均值）、STD（标准差）、MIN（最小值）、MAX（最大值），还可通过选项指定SUM（总和）、VAR（方差）、RANGE（极差）、Q1（第一四分位数）等。五、讨论题1.处理缺失值策略：①删除法：若缺失率低（如<5%），用DROP语句删除含缺失的观测；②均值/中位数填补：用MEANS过程计算均值，通过IF语句填补数值变量；③模式填补：用FREQ过程找众数填补字符变量；④回归填补：通过REG过程建立模型预测缺失值。例如，学生成绩表中少数几行数学成绩缺失，可计算班级平均分填补。2.步骤：①定义宏（%MACRO），设置参数（如数据集名、分析变量）；②在宏中编写重复执行的代码（如PROCMEANS分析变量）；③通过宏参数动态替换变量名或数据集；④调用宏（%宏名(参数值)）。例如，分析三个班级的成绩，用宏参数传递班级ID，自动生成各班级的描述性统计。3.重要性：①MERGE/UPDATE等横向合并需数据集按关键字排序；②CLASS语句在过程步中按排序后的顺序输出结果；③统计分析（如方差分析）要求分组变量有序；④提高查询效率，排序后索引可加速数据访问；⑤确保结果可重复性，排序后观测顺序固定。4.主要