全面中文SAS软件学习指南

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简介：SAS软件是数据挖掘、预测分析、商业智能等领域的强力工具，本教程详细讲解了SAS基础、数据输入与管理、问卷数据处理、统计分析、报告生成、高级应用以及编程技巧，特别是针对问卷数据处理提供了实用的指南，旨在帮助初学者和进阶者全面掌握SAS软件的使用。

1. SAS软件基础介绍

SAS软件概述

SAS（Statistical Analysis System）是一个高级的编程语言，用于数据分析、报告、决策支持等。它由美国北卡罗来纳州立大学于1960年代开发。如今，SAS广泛应用于商业、金融、政府和教育等行业的数据处理和分析中。

SAS软件的核心组件

Base SAS : 提供数据处理和基本统计分析功能。 SAS/STAT : 提供高级统计分析和预测建模功能。 SAS/GRAPH : 提供强大的数据可视化工具，帮助用户直观展示数据分析结果。 SAS/ETS : 针对经济和时间序列数据的分析工具。

如何开始使用SAS

对于初学者而言，开始使用SAS通常需要学习SAS的基础知识，包括数据集的创建、变量的定义、数据操作和基本的统计分析。掌握SAS的逻辑数据步（DATA step）和过程步（PROC step）是入门的关键。

/* 示例：创建一个简单的数据集并进行基本操作 */

data work.sample_data;

input ID $ Age Height Weight;

datalines;

101 25 68 150

102 28 72 170

103 32 66 140

;

run;

proc print data=work.sample_data;

run;

在上述示例中，我们创建了一个包含三列的简单数据集，分别是ID、Age、Height和Weight。然后使用 proc print 过程来打印数据集内容。这只是SAS软件功能的冰山一角，但它为我们提供了一个基本的起点，来探索SAS更深层次的分析能力。

2. 数据输入导出与管理

2.1 数据的输入方法

2.1.1 从文本文件导入数据

文本文件是数据存储的一种常见形式，通常是用逗号、空格或制表符等分隔符来分隔各字段。在SAS中，可以使用 PROC IMPORT 或者 DATA 步骤中的 INFILE 语句来从文本文件中导入数据。

示例代码如下：

* 使用PROC IMPORT从CSV文件导入数据;

proc import datafile="C:\path\to\your\file.csv"

out=work.yourdata

dbms=csv

replace;

run;

这段代码会从指定的路径读取CSV文件，并将其加载到名为 yourdata 的数据集中。 dbms=csv 参数指明了文件类型， out=work.yourdata 指定了输出数据集的名称和位置。使用 replace 参数可以确保如果数据集已存在，那么它会被新数据集覆盖。

2.1.2 从数据库导入数据

SAS与多种数据库系统紧密集成，包括关系型数据库如Oracle, SQL Server, MySQL等。为了从这些数据库中导入数据，SAS提供了 PROC SQL 语句以及 LIBNAME 语句。

* 使用PROC SQL从数据库导入数据;

proc sql;

connect to odbc as conn

(datasrc="DataSourceName"

user="username"

password="password");

create table work.dbdata as

select * from connection to conn

(select * from yourtable);

quit;

此代码通过ODBC连接到数据库，并将查询结果保存到工作库中的 dbdata 数据集。需要替换 DataSourceName , username , password 等连接信息以匹配实际数据库。

2.2 数据的导出技巧

2.2.1 导出数据到文本文件

将数据导出到文本文件是数据交换的一种常见需求。 PROC EXPORT 过程是SAS导出数据到外部文件的便捷方式。

* 使用PROC EXPORT将数据集导出为CSV文件;

proc export data=work.yourdata

outfile="C:\path\to\exportedfile.csv"

dbms=csv

replace;

run;

这会将 yourdata 数据集导出为CSV格式的文件，保存在指定的路径。如果文件已存在，使用 replace 参数将会覆盖它。

2.2.2 导出数据到Excel文件

导出数据到Excel文件可以通过 PROC EXPORT 或者 ODS 语句实现。当使用 ODS 时，可以有更多格式和样式的定制。

* 使用ODS将数据集导出为Excel文件;

ods excel file="C:\path\to\your\excel.xlsx"

options(embedded_titles="on" embedded_footnotes="on");

proc print data=work.yourdata;

run;

ods excel close;

此代码段利用 ODS 将数据集 yourdata 的内容导出到指定路径的Excel文件。 embedded_titles 和 embedded_footnotes 参数确保标题和脚注与数据一起被包含在Excel文件中。

2.3 数据管理工具与技巧

2.3.1 数据集的创建和修改

创建数据集时，最基础的方法是使用 DATA 步骤手动输入数据。通过在 DATA 语句后跟上数据集名称来创建新的数据集。

* 手动创建数据集;

data mydata;

input name $ 1-15 age gender $;

datalines;

John Doe 30 M

Jane Smith 25 F

;

run;

在这个例子中， mydata 数据集被创建并添加了两条记录。 $ 符号表示接下来的字段是字符型数据，而 1-15 定义了字符字段的长度。

2.3.2 数据的排序和筛选

数据的排序和筛选可以使用 PROC SORT 和 DATA 步骤中的 IF 语句实现。

* 使用PROC SORT对数据进行排序;

proc sort data=mydata;

by descending age;

run;

* 使用DATA步骤筛选特定的数据行;

data filtereddata;

set mydata;

if age > 25;

run;

在第一段代码中，数据集 mydata 根据 age 字段降序排序。第二段代码创建了 filtereddata 数据集，只包含年龄大于25岁的人。

以上演示了如何利用SAS导入和导出文本和Excel文件的基本方法，以及如何创建和修改数据集。这些是数据管理中最基本也是最重要的技能，对于数据准备和分析至关重要。通过上述示例，可以了解到SAS在数据输入导出和数据管理方面提供的强大工具和技巧。

3. 问卷数据处理方法

数据的质量对于任何分析工作来说都是至关重要的。问卷数据处理包括将问卷原始数据整理成结构化数据，以及对数据进行清洗和预处理，为分析工作奠定坚实的基础。本章节主要关注于如何有效地处理问卷数据。

3.1 问卷数据的基本结构

3.1.1 识别问卷数据结构

在开始处理问卷数据之前，我们需要明确数据的结构。问卷数据一般由多个问题组成，每个问题对应一个或多个变量。每个变量可能有不同的数据类型，例如数字、文本、日期等。理解数据结构是后续数据处理和分析的前提。

3.1.2 问卷数据的类型

问卷数据类型通常可以分为定类、定序、定距和定比四种。定类数据主要表示分类信息，如性别、职业等；定序数据则在分类的基础上表示顺序，如教育程度；定距数据有固定的计量单位，如年龄、收入；定比数据则在定距数据的基础上有绝对零点，如人口数。

3.2 数据清洗与预处理

3.2.1 缺失值的处理方法

缺失值是问卷数据中常见的一种数据问题。处理缺失值的方法有很多种，包括删除含有缺失值的记录、用平均数/中位数/众数填充缺失值、使用模型预测缺失值等。

一个SAS代码块示例，展示如何用平均数填充缺失值：

data survey_data;

set survey_raw_data;

if var1 = . then var1 = mean_of_var1; /* . 表示缺失值 */

run;

在上述代码中， set 指令用于读取原始数据集， if 语句用于检查 var1 字段是否缺失，如果是，则将 var1 的值设置为 mean_of_var1 ，其中 mean_of_var1 是该变量平均值的宏变量。

3.2.2 异常值的识别与处理

异常值可能由输入错误或其他不寻常情况产生。有效的识别和处理异常值可以提高数据质量。识别异常值可以使用箱型图、标准差、或z分数等方法。处理异常值的方法包括删除、修正或使用统计方法进行处理。

一个SAS代码块示例，展示如何识别和处理异常值：

/* 计算z分数 */

proc standard data=survey_data out=std_data mean=0 std=1;

var var2;

run;

/* 识别绝对值大于2的异常值 */

data out_of_range;

set std_data;

where abs(var2) > 2;

run;

/* 处理异常值 */

data clean_data;

set survey_data;

if _n_ in (select _n_ from out_of_range) then var2 = mean_of_var2; /* 假设已知平均值 mean_of_var2 */

run;

在上述代码块中， proc standard 用于计算变量 var2 的z分数，将其标准化输出到 std_data 数据集中。接着， data 步用于创建 out_of_range 数据集，其中包含z分数大于2或小于-2的观测记录。最后，通过 clean_data 数据集对这些观测的 var2 变量赋值为已知的平均值 mean_of_var2 ，进行修正处理。

数据清洗与预处理是问卷数据分析中极为重要的一步，直接影响到后续分析的质量与可靠性。处理缺失值和异常值之后，数据将更加可靠，为进行描述性统计与探索性数据分析打下坚实的基础。

4. 描述性统计与探索性数据分析

4.1 描述性统计的基本方法

描述性统计是数据分析的第一步，旨在通过简化的数字对数据集的主要特征进行总结。该方法包括计算和解释关键统计指标，如均值、中位数、众数、方差、标准差和相关系数。这些度量对于理解数据集的基本属性至关重要。

4.1.1 计算均值、中位数、众数等

均值（Mean）是所有数值的总和除以数值的个数。它代表了数据集的一个平均点。 中位数（Median）是将数据集从小到大排列后位于中间位置的数。在奇数个数据中，中位数是中间的那个；在偶数个数据中，中位数是中间两个数的平均值。 众数（Mode）是数据集中出现次数最多的数值。

在SAS中，我们可以使用 PROC MEANS 或 PROC UNIVARIATE 来计算这些基本的描述性统计量。以下是一个简单的例子：

proc means data=work.dataset mean median mode;

var variable_name; /* 替换为实际使用的变量名 */

run;

该程序的逻辑是调用 PROC MEANS 过程来计算数据集 work.dataset 中的指定变量 variable_name 的均值、中位数和众数。输出结果将包括每个统计量的计算值，这为数据分析提供了一个很好的起点。

4.1.2 计算方差、标准差、相关系数等

方差（Variance）衡量数据的离散程度，即每个值与均值的差异程度。 标准差（Standard Deviation）是方差的平方根，更易于解释，因为它的单位与数据的原始单位相同。 相关系数（Correlation Coefficient）用于衡量两个变量之间的线性关系。

使用SAS中的 PROC CORR 过程可以计算相关系数，而 PROC MEANS 或 PROC UNIVARIATE 可以用于计算方差和标准差。以下是一个使用 PROC CORR 过程的例子：

proc corr data=work.dataset;

var variable1 variable2; /* 替换为实际使用的变量名 */

run;

这个例子展示了如何计算 work.dataset 中 variable1 和 variable2 这两个变量的相关系数矩阵。输出结果将包括变量间的所有相关系数。

4.2 探索性数据分析技巧

探索性数据分析（EDA）是使用统计图形和统计摘要来研究数据集的重要过程。它帮助研究人员发现数据中的模式、异常和关系。

4.2.1 使用图形进行数据探索

图形是探索性数据分析的强大工具。它们提供了一种直观的方式来查看数据分布和潜在的异常值。SAS提供了多种过程来创建图形，包括 PROC SGPLOT 、 PROC SGPANEL 和 PROC UNIVARIATE 。

以下是一个使用 PROC SGPLOT 创建直方图的例子：

proc sgplot data=work.dataset;

histogram variable_name; /* 替换为实际使用的变量名 */

run;

该代码块的逻辑是调用 PROC SGPLOT 过程，创建 work.dataset 数据集中 variable_name 变量的直方图。这有助于可视化数据的分布情况。

4.2.2 利用统计方法进行数据探索

统计方法，如箱型图、散点图矩阵和分位数-分位数图（Q-Q图），能够揭示数据集的更多特征。这些方法特别有用，因为它们可以帮助识别数据中的异常值和分布的不对称性。

以下是一个创建箱型图的SAS代码例子：

proc sgplot data=work.dataset;

vbox variable_name / category=group_variable; /* 替换为实际使用的变量名 */

run;

在这个例子中， PROC SGPlot 过程用于绘制 variable_name 变量的箱型图，其中 group_variable 用于分组数据。箱型图可以展示数据的中心位置、离散程度和可能的异常值。

通过这些基本的描述性统计和探索性数据分析方法，研究人员可以从数据中提炼出有价值的信息，为更深入的分析奠定坚实的基础。接下来的章节将探讨常用的统计检验方法和回归分析技巧，这将进一步增强我们对数据的理解和预测能力。

5. 常用统计检验方法与回归分析

在数据分析的过程中，统计检验和回归分析是验证假设、预测趋势和理解变量间关系的基石。本章将深入探讨这些方法在实际中的应用以及它们的统计原理。

5.1 常用统计检验方法

统计检验是数据分析中用于决定数据是否支持某个假设的标准过程。理解这些检验方法是进行科研和商业决策的重要步骤。

5.1.1 t检验和卡方检验的基本原理和应用

t检验用于比较两个独立样本的均值，判断它们是否来源于具有相同均值的总体。以下是使用SAS进行t检验的步骤：

/* 假设我们有两组数据：组1和组2 */

data group1;

input value;

datalines;

1.2 2.4 3.1 2.8 3.0

;

run;

data group2;

input value;

datalines;

2.1 2.5 3.0 3.3 2.9

;

run;

/* 使用PROC TTEST进行t检验 */

proc ttest data=group1;

class group; /* 指定分组变量 */

var value;

run;

卡方检验主要用于观察频数与期望频数之间的一致性。它广泛应用于分类数据。以下是一个简单的卡方检验SAS代码示例：

/* 假设有一组2x2列联表数据 */

data contingency_table;

input group1 $ group2 $ count;

datalines;

group1 groupA 20

group1 groupB 30

group2 groupA 15

group2 groupB 25

;

run;

/* 使用PROC FREQ进行卡方检验 */

proc freq data=contingency_table;

tables group1*group2 / chisq;

run;

5.1.2 方差分析(ANOVA)的基本原理和应用

方差分析(ANOVA)用于检验三个或更多个样本均值是否存在显著差异。下面是如何使用SAS进行单因素ANOVA的代码：

/* 假设我们有一个实验，三个不同的处理方法 */

data anova_data;

input treatment $ response;

datalines;

A 10

A 12

A 11

B 13

B 14

B 15

C 12

C 11

C 10

;

run;

/* 使用PROC ANOVA进行方差分析 */

proc anova data=anova_data;

class treatment;

model response = treatment;

run;

5.2 回归分析方法

回归分析是预测和解释变量间关系的重要方法。它可以帮助我们理解一个变量是如何依赖于一个或多个其他变量。

5.2.1 线性回归分析

线性回归分析用于确定两种或多种变量间是否存在直线关系。以下是如何使用SAS进行简单的线性回归分析：

/* 假设我们有自变量x和因变量y */

data linear_regression_data;

input x y;

datalines;

1 2

2 3

3 4

4 5

5 6

;

run;

/* 使用PROC REG进行线性回归分析 */

proc reg data=linear_regression_data;

model y = x;

run;

5.2.2 逻辑回归分析

逻辑回归分析主要用于处理因变量是二元的情况。它能预测事件发生的概率。下面是一个逻辑回归的SAS代码示例：

/* 假设我们有一个人的年龄和是否患有某种疾病的数据 */

data logistic_regression_data;

input age disease $;

datalines;

25 0

30 0

35 1

40 1

45 1

;

run;

/* 使用PROC LOGISTIC进行逻辑回归分析 */

proc logistic data=logistic_regression_data;

model disease(event='1') = age / link=logit;

run;

在本章中，我们了解了如何在SAS中实现常用统计检验和回归分析方法，包括t检验、卡方检验和ANOVA，以及线性和逻辑回归分析。这些工具对于验证研究假设和预测结果至关重要。

本章内容不仅是对统计方法的介绍，而且提供了实际应用的例子。这些例子可以作为分析自己数据的起点，也可以作为深入研究这些方法的资源。

继续深入了解第六章的内容，我们将探究聚类分析技术，它允许我们将数据分成有意义的群体，以便进一步分析和解释。

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简介：SAS软件是数据挖掘、预测分析、商业智能等领域的强力工具，本教程详细讲解了SAS基础、数据输入与管理、问卷数据处理、统计分析、报告生成、高级应用以及编程技巧，特别是针对问卷数据处理提供了实用的指南，旨在帮助初学者和进阶者全面掌握SAS软件的使用。

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