定量资料的统计描述
完成统计描述的方法
1、运用编程的方法完成
2、用“交互数据分析”完成
3、用“分析员分析”完成
一、运用编程的方法完成
可以用 means 或 univariate过程。
proc means data=data.d3_1;
var x y z;
run;
proc univariate data=data.d3_1;
Run;
常用统计量的符号
N,例数 Mean,算术均数
Variance,方差 Std Dev,标准差
CV,变异系数
Std error 或 Std mean,标准误
Skewness,偏度系数
Kurtosis,峰度系数
正态性检验
proc univariate normal;run;
结果,W:Normal 0.932772
Pr<W 0.3843
结论：该组数据符合正态分布。
频数分布表数据的计算
data uni2;input x f @@;cards;
65 3 67 5 69 8 71 11 73 25 75 24
77 10 79 7 81 6 83 0 85 1;
proc univariate;var x;freq f;run;
几何均数的计算 (只能用编程计算 )
data logmean;input x f @@;y=log10(x);cards;
20 2 40 3 80 6 160 1 320 1;
proc means;freq f;var y;
output out=outmean mean=logmean;
data geomean;set outmean;g=10**logmean;
proc print data=geomean;var g;run;
结果：几何均数为 1, 64.6346
二、运用“交互数据分析”
1,Analyze — Distribution(Y)
2,在变量表中选择分析变量，再点 Y。
3,Output 选择分析项目。
（ 1） Moment 描述性统计量
二、运用“交互数据分析”
（ 2） Quantile 百分位数,中位数 (50% Med),四
分位间距 (Q3-Q1),极差 (Range),众数 (Mode)；
（ 3） Cumulative Distribution — Test
Distribution — normal 正态性检验；
结果,Kolmogorov D Prob > D
（ 4） 95% C.I,For mean 均数的 95%可信区间
三、运用“分析员应用,
方法 1：
1,Statistics— Descriptive— Summary Statistics
2,在左侧框中选择分析变量，再点 Analysis
3,点击 Statistics,在需要计算的统计量前面的小框中
打勾，点击 OK返回。
4、点击 Output,选择字段宽度（ Field width） 和有效
小数位数（ Number of decimals）。
三、运用“分析员应用,
方法 2：
1,Statistics— Descriptive— distributions；
2,在左侧框中选择分析变量，再点 Analysis；
3,作正态性检验,fit— normal— OK；
4,完成选择后，点击 OK。
样本均数的比较
一、两组均数比较 —配对资料 t检验
采用编程的方法完成：
可以用 means 或 univariate过程。
proc means data=data.d4_1 t prt;
var d;run;
proc univariate data=data.d4_1;
Var d;run;
一、两组均数比较 —配对资料 t检验
结果：
Analysis Variable, D
Mean Std Error T（ T值） Prob>|T|(P值 )
--------------------------------------------
-6.8000000 5.2042717 -1.3066189 0.2237
--------------------------------------------
一、两组均数比较 —配对资料 t检验
采用“交互数据分析,的方法完成：
1、交互数据分析 — 选择数据集；
2,Analyze— Distribution(Y);
3,选择分析变量 D,点击,y”；
4,output— location Tests,选择 student’s T Test
5,选择完毕后，点击,OK”。
一、两组均数比较 —配对资料 t检验
采用“分析员应用,的方法完成：
1、分析员应用 — file— Open by SAS name；
2,Statistics— Hypothesis Tests— two sample
Paired t-Test for mean …
3,选择两个分析变量,x1和 x2,分别点击,group 1”
和,group 2”;
5,选择完毕后，点击,OK”。
二,两组均数比较 —不配对资料 t检验
采用编程的方法完成：
可以用 ttest过程。
proc ttest data=data.d4_1;
class c;
var d;
run;
二,两组均数比较 —不配对资料 t检验
结果：
TTEST PROCEDURE
Variable,X 钩虫数量
C N Mean Std Dev Std Error
---------------------------------------------------
1 5 290.40000000 56.99385932 25.48842875
2 3 271.00000000 40.58324778 23.43074903
?
Variances T DF Prob>|T|
---------------------------------------
Unequal 0.5603 5.6 0.5971
Equal 0.5099 6.0 0.6284
For H0,Variances are equal,
F' = 1.97 DF = (4,2) Prob>F' = 0.7272
结果：
2
二,两组均数比较 —不配对资料 t检验
二,两组均数比较 —不配对资料 t检验
采用“分析员应用,的方法完成：
1、分析员应用 — file— Open by SAS name；
2,Statistics— Hypothesis Tests— two sample
t-Test for mean …
3,选择分析变量,x,点击,dependent”
选择分组变量,c,点击,group”;
4,选择完毕后，点击,OK”。
二,两组均数比较 —不配对资料 t检验
采用“分析员应用,的方法完成方差齐性检验：
1、分析员应用 — file— Open by SAS name；
2,Statistics— Hypothesis Tests— two sample
t-Test for variance …
3,选择分析变量,x,点击,dependent”
选择分组变量,c,点击,group”;
4,选择完毕后，点击,OK”。
线性相关和秩相关
采用编程的方法完成线性和秩相关分析：
可以用 corr过程完成
Proc corr data=data.d7_7 pearson spearman;
var x y;
Run;
结果：
Pearson Correlation Coefficients
/ Prob > |R| under Ho,Rho=0 / N = 10
X Y
X 1.00000 0.92391(相关系数 )
0.0 0.0001(检验结果 )
Y 0.92391 1.00000
0.0001 0.0
采用“分析员应用”可完成线性和秩相关分析：
1、分析员应用 — file— Open by SAS name；
2,Statistics— Descriptive— Correlations …
3,选择两个分析变量,x和 y,点击,Correlate”;
4,option— 选择 pearson,spearman和 P-value;
5,选择完毕后，点击,OK”。
采用“交互数据分析,只能完成线性相关：
1,交互数据分析 — 选择数据集；
2,Analyze— Multivariate(Y);
3,选择分析变量,X和 Y,点击,Y”；
4,output— 选择 corr和 corr p-value;
5,选择完毕，点击,OK”。
定性资料的统计描述
和假设检验
一、四格表资料的 χ2检验
采用编程的方法完成：
可以用 freq过程。
Proc freq data=data.d10_1;
weight f;
tables r﹡ c/chisq;
run;
一、四格表资料的 χ2检验
1| 2| Total
---------+--------+--------+
1 | 63 | 17 | 80
---------+--------+--------+
2 | 31 | 68 | 99
---------+--------+--------+
Total 94 85 179
一、四格表资料的 χ2检验
STATISTICS FOR TABLE OF R BY C
Statistic DF Value Prob
------------------------------------------------------
Chi-Square 1 39.927 0.001
Likelihood Ratio Chi-Square 1 41.860 0.001
Continuity Adj,Chi-Square 1 38.047 0.001
Mantel-Haenszel Chi-Square 1 39.704 0.001
Fisher's Exact Test (Left) 1.000
(Right) 1.44E-10
(2-Tail) 1.64E-10
一、四格表资料的 χ2检验
采用“分析员应用”完成
1、分析员应用 — 选择数据集；
2,Statistics— Table Analysis；
3,选择行变量,R,点击,Row”；
选择列变量,C,点击,Column”；
选择频数变量,F,点击,Cell Count”；
4,选择统计方法,Statistics— Chi-square statistics；
5、选择完毕，点击,OK”。
一、行×列表资料的 χ2检验
行×列表资料，无论是双向无序、单向有
序还是双向有序，它们的编程过程和菜单选择
都是一样的，只是在作结论时需选择不同的统
计量及其概率值。
一、行×列表资料的 χ2检验 -双向无序
采用编程的方法完成：可以用 freq过程。
Proc freq data=data.d10_3 order=data;
weight count;
tables illtype﹡ blood/cmh;
run;
一、行×列表资料的 χ2检验 -双向无序
Frequency|a |b |o |ab | Total
---------+--------+--------+--------+--------+
acut | 58 | 49 | 59 | 18 | 184
---------+--------+--------+--------+--------+
chro | 43 | 27 | 33 | 8 | 111
---------+--------+--------+--------+--------+
Total 101 76 92 26 295
一、行×列表资料的 χ2检验 -双向无序
SUMMARY STATISTICS FOR ILLTYPE BY BLOOD
Cochran-Mantel-Haenszel Statistics (Based on Table Scores)
Statistic Alternative Hypothesis DF Value Prob
------------------------------------------------------------
1 Nonzero Correlation 1 1.514 0.219
2 Row Mean Scores Differ 1 1.514 0.219
3 General Association 3 1.832 0.608
结论：血型与白血病种类无关。
一、行×列表资料的 χ2检验 -双向无序
采用“分析员应用”的方法完成：
1、分析员应用 — 选择数据集；
2,Statistics— Table Analysis；
3,选择行、列和频数变量（同四格表）；
4,Input— order of appearance in data set;
5,选择统计方法,Statistics— Chi-square statistics；
6,选择完毕，点击,OK”。
二、行×列表资料的 χ2检验 -单向有序
SUMMARY STATISTICS FOR ILLTYPE BY BLOOD
Cochran-Mantel-Haenszel Statistics (Based on Table Scores)
Statistic Alternative Hypothesis DF Value Prob
------------------------------------------------------------
1 Nonzero Correlation 1 5.901 0.015
2 Row Mean Scores Differ 1 5.901 0.015
3 General Association 2 7.024 0.030
结论：副食品供给是否充足与营养状况是有关联。
二、行×列表资料的 χ2检验 -双向向有序
SUMMARY STATISTICS FOR ILLTYPE BY BLOOD
Cochran-Mantel-Haenszel Statistics (Based on Table Scores)
Statistic Alternative Hypothesis DF Value Prob
------------------------------------------------------------
1 Nonzero Correlation 1 7.307 0.007
2 Row Mean Scores Differ 2 8.914 0.012
3 General Association 4 9.512 0.049
结论：工人工龄与铅中毒的程度有关联。
完成统计描述的方法
1、运用编程的方法完成
2、用“交互数据分析”完成
3、用“分析员分析”完成
一、运用编程的方法完成
可以用 means 或 univariate过程。
proc means data=data.d3_1;
var x y z;
run;
proc univariate data=data.d3_1;
Run;
常用统计量的符号
N,例数 Mean,算术均数
Variance,方差 Std Dev,标准差
CV,变异系数
Std error 或 Std mean,标准误
Skewness,偏度系数
Kurtosis,峰度系数
正态性检验
proc univariate normal;run;
结果,W:Normal 0.932772
Pr<W 0.3843
结论：该组数据符合正态分布。
频数分布表数据的计算
data uni2;input x f @@;cards;
65 3 67 5 69 8 71 11 73 25 75 24
77 10 79 7 81 6 83 0 85 1;
proc univariate;var x;freq f;run;
几何均数的计算 (只能用编程计算 )
data logmean;input x f @@;y=log10(x);cards;
20 2 40 3 80 6 160 1 320 1;
proc means;freq f;var y;
output out=outmean mean=logmean;
data geomean;set outmean;g=10**logmean;
proc print data=geomean;var g;run;
结果：几何均数为 1, 64.6346
二、运用“交互数据分析”
1,Analyze — Distribution(Y)
2,在变量表中选择分析变量，再点 Y。
3,Output 选择分析项目。
（ 1） Moment 描述性统计量
二、运用“交互数据分析”
（ 2） Quantile 百分位数,中位数 (50% Med),四
分位间距 (Q3-Q1),极差 (Range),众数 (Mode)；
（ 3） Cumulative Distribution — Test
Distribution — normal 正态性检验；
结果,Kolmogorov D Prob > D
（ 4） 95% C.I,For mean 均数的 95%可信区间
三、运用“分析员应用,
方法 1：
1,Statistics— Descriptive— Summary Statistics
2,在左侧框中选择分析变量，再点 Analysis
3,点击 Statistics,在需要计算的统计量前面的小框中
打勾，点击 OK返回。
4、点击 Output,选择字段宽度（ Field width） 和有效
小数位数（ Number of decimals）。
三、运用“分析员应用,
方法 2：
1,Statistics— Descriptive— distributions；
2,在左侧框中选择分析变量，再点 Analysis；
3,作正态性检验,fit— normal— OK；
4,完成选择后，点击 OK。
样本均数的比较
一、两组均数比较 —配对资料 t检验
采用编程的方法完成：
可以用 means 或 univariate过程。
proc means data=data.d4_1 t prt;
var d;run;
proc univariate data=data.d4_1;
Var d;run;
一、两组均数比较 —配对资料 t检验
结果：
Analysis Variable, D
Mean Std Error T（ T值） Prob>|T|(P值 )
--------------------------------------------
-6.8000000 5.2042717 -1.3066189 0.2237
--------------------------------------------
一、两组均数比较 —配对资料 t检验
采用“交互数据分析,的方法完成：
1、交互数据分析 — 选择数据集；
2,Analyze— Distribution(Y);
3,选择分析变量 D,点击,y”；
4,output— location Tests,选择 student’s T Test
5,选择完毕后，点击,OK”。
一、两组均数比较 —配对资料 t检验
采用“分析员应用,的方法完成：
1、分析员应用 — file— Open by SAS name；
2,Statistics— Hypothesis Tests— two sample
Paired t-Test for mean …
3,选择两个分析变量,x1和 x2,分别点击,group 1”
和,group 2”;
5,选择完毕后，点击,OK”。
二,两组均数比较 —不配对资料 t检验
采用编程的方法完成：
可以用 ttest过程。
proc ttest data=data.d4_1;
class c;
var d;
run;
二,两组均数比较 —不配对资料 t检验
结果：
TTEST PROCEDURE
Variable,X 钩虫数量
C N Mean Std Dev Std Error
---------------------------------------------------
1 5 290.40000000 56.99385932 25.48842875
2 3 271.00000000 40.58324778 23.43074903
?
Variances T DF Prob>|T|
---------------------------------------
Unequal 0.5603 5.6 0.5971
Equal 0.5099 6.0 0.6284
For H0,Variances are equal,
F' = 1.97 DF = (4,2) Prob>F' = 0.7272
结果：
2
二,两组均数比较 —不配对资料 t检验
二,两组均数比较 —不配对资料 t检验
采用“分析员应用,的方法完成：
1、分析员应用 — file— Open by SAS name；
2,Statistics— Hypothesis Tests— two sample
t-Test for mean …
3,选择分析变量,x,点击,dependent”
选择分组变量,c,点击,group”;
4,选择完毕后，点击,OK”。
二,两组均数比较 —不配对资料 t检验
采用“分析员应用,的方法完成方差齐性检验：
1、分析员应用 — file— Open by SAS name；
2,Statistics— Hypothesis Tests— two sample
t-Test for variance …
3,选择分析变量,x,点击,dependent”
选择分组变量,c,点击,group”;
4,选择完毕后，点击,OK”。
线性相关和秩相关
采用编程的方法完成线性和秩相关分析：
可以用 corr过程完成
Proc corr data=data.d7_7 pearson spearman;
var x y;
Run;
结果：
Pearson Correlation Coefficients
/ Prob > |R| under Ho,Rho=0 / N = 10
X Y
X 1.00000 0.92391(相关系数 )
0.0 0.0001(检验结果 )
Y 0.92391 1.00000
0.0001 0.0
采用“分析员应用”可完成线性和秩相关分析：
1、分析员应用 — file— Open by SAS name；
2,Statistics— Descriptive— Correlations …
3,选择两个分析变量,x和 y,点击,Correlate”;
4,option— 选择 pearson,spearman和 P-value;
5,选择完毕后，点击,OK”。
采用“交互数据分析,只能完成线性相关：
1,交互数据分析 — 选择数据集；
2,Analyze— Multivariate(Y);
3,选择分析变量,X和 Y,点击,Y”；
4,output— 选择 corr和 corr p-value;
5,选择完毕，点击,OK”。
定性资料的统计描述
和假设检验
一、四格表资料的 χ2检验
采用编程的方法完成：
可以用 freq过程。
Proc freq data=data.d10_1;
weight f;
tables r﹡ c/chisq;
run;
一、四格表资料的 χ2检验
1| 2| Total
---------+--------+--------+
1 | 63 | 17 | 80
---------+--------+--------+
2 | 31 | 68 | 99
---------+--------+--------+
Total 94 85 179
一、四格表资料的 χ2检验
STATISTICS FOR TABLE OF R BY C
Statistic DF Value Prob
------------------------------------------------------
Chi-Square 1 39.927 0.001
Likelihood Ratio Chi-Square 1 41.860 0.001
Continuity Adj,Chi-Square 1 38.047 0.001
Mantel-Haenszel Chi-Square 1 39.704 0.001
Fisher's Exact Test (Left) 1.000
(Right) 1.44E-10
(2-Tail) 1.64E-10
一、四格表资料的 χ2检验
采用“分析员应用”完成
1、分析员应用 — 选择数据集；
2,Statistics— Table Analysis；
3,选择行变量,R,点击,Row”；
选择列变量,C,点击,Column”；
选择频数变量,F,点击,Cell Count”；
4,选择统计方法,Statistics— Chi-square statistics；
5、选择完毕，点击,OK”。
一、行×列表资料的 χ2检验
行×列表资料，无论是双向无序、单向有
序还是双向有序，它们的编程过程和菜单选择
都是一样的，只是在作结论时需选择不同的统
计量及其概率值。
一、行×列表资料的 χ2检验 -双向无序
采用编程的方法完成：可以用 freq过程。
Proc freq data=data.d10_3 order=data;
weight count;
tables illtype﹡ blood/cmh;
run;
一、行×列表资料的 χ2检验 -双向无序
Frequency|a |b |o |ab | Total
---------+--------+--------+--------+--------+
acut | 58 | 49 | 59 | 18 | 184
---------+--------+--------+--------+--------+
chro | 43 | 27 | 33 | 8 | 111
---------+--------+--------+--------+--------+
Total 101 76 92 26 295
一、行×列表资料的 χ2检验 -双向无序
SUMMARY STATISTICS FOR ILLTYPE BY BLOOD
Cochran-Mantel-Haenszel Statistics (Based on Table Scores)
Statistic Alternative Hypothesis DF Value Prob
------------------------------------------------------------
1 Nonzero Correlation 1 1.514 0.219
2 Row Mean Scores Differ 1 1.514 0.219
3 General Association 3 1.832 0.608
结论：血型与白血病种类无关。
一、行×列表资料的 χ2检验 -双向无序
采用“分析员应用”的方法完成：
1、分析员应用 — 选择数据集；
2,Statistics— Table Analysis；
3,选择行、列和频数变量（同四格表）；
4,Input— order of appearance in data set;
5,选择统计方法,Statistics— Chi-square statistics；
6,选择完毕，点击,OK”。
二、行×列表资料的 χ2检验 -单向有序
SUMMARY STATISTICS FOR ILLTYPE BY BLOOD
Cochran-Mantel-Haenszel Statistics (Based on Table Scores)
Statistic Alternative Hypothesis DF Value Prob
------------------------------------------------------------
1 Nonzero Correlation 1 5.901 0.015
2 Row Mean Scores Differ 1 5.901 0.015
3 General Association 2 7.024 0.030
结论：副食品供给是否充足与营养状况是有关联。
二、行×列表资料的 χ2检验 -双向向有序
SUMMARY STATISTICS FOR ILLTYPE BY BLOOD
Cochran-Mantel-Haenszel Statistics (Based on Table Scores)
Statistic Alternative Hypothesis DF Value Prob
------------------------------------------------------------
1 Nonzero Correlation 1 7.307 0.007
2 Row Mean Scores Differ 2 8.914 0.012
3 General Association 4 9.512 0.049
结论：工人工龄与铅中毒的程度有关联。
