定量数据的统计描述

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1、统计描述是针对原始数据进行归纳整理、用相应的统计指标（如率、均数等）来反映研究对象最鲜明的数量特征过程。数据的统计描述可以包括以下几个方面的内容：位置参数：包括算术平均数、中位数、众数变异指标：包括全距，四分位数间距、方差、标准差以及变异系数形状参数：包括偏度和峰度频数及报表绘图数据的统计描述Means过程Summary过程Univariate过程定量数据统计指标计算的三种过程Means过程格式：Procmeans<数据集名><其它选项>;Var变量列表；（规定需要计算的数值变量及顺序）Class变量

2、名列表；（分组计算）Freq变量；（该语句指定一个数值型的变量，它的值表示输入数据集中相应观测出现的频数。该变量的值应为正整数。若freq变量值<1或缺失，相应的观测不参加计算统计量；若这个值不是正整数，取整数部分。）Weight变量；（该变量的值应大于0,若<0或缺失，则假定该值为0.）Id变量名列表；（该语句对means过程产生的输出数据集增加一个或几个附加变量，目的在于识别输出数据集里德观测）By变量名列表；（分组计算，注意一定要先排序）Output<输出统计量列表>;Means过程Proc

3、means中的其它选项包括Maxdec=n;规定输出结果中的小数部分的最大位数（0-8）。缺省时是2。Fw=n；给出该过程用来打印每个统计量的域宽。缺省是12。Alpha=a;设置计算置信区间的置信水平a。a在0-1之间。假如，若规定a=0.05,则得到均值的95%的置信区间Missing要求该过程把class变量的缺失值作为有效分组值处理Means过程Procmeansdata=class;Varheight;Run;在上述用法中，没有指定输出的统计量，缺省的会对每个选定的变量计算有效记录(N)、均值(Mean)、标

4、准差(Std)、最大值(Maximum)和最小值(Minimum)五个统计量。Means过程最简单的用法可以用means过程计算的统计量分别用关键词表示：Procmeansdata=classmeanvarclmalpha=0.01maxdec=3fw=8;Varheightweight;Outputout=mclassmean=var=vhvwlclm=lcuclm=uc;Run;Means过程示例该程序要求输出的结果占8个字符，其中小数位为3。把运行结果输出到数据集mclass中,包括变量height（height

5、的均值）weight（weight的均值）vh（height的方差）vw（weight的方差）Lc(置信度为99%的置信下限)uc(置信度为99%的置信上限)1、统计关键字=代表统计值的变量名称串Procmeansdata=class;Varheightweight;Classsex;Outputout=testmean=m_hm_w;Run;Output的四种方式这种界定方式自动计算出var指令所列举之所有变量的统计值。因此，等号右边所列举的变量，必须与var指令中所列举的变量前后对应而且数目相同。2、统计关键字（变

6、量名称串）=代表统计值的变量名称串Procmeansdata=class;Varheightweight;Classsex;Outputout=testmean=m_hm_wstd(height)=v_h;Run;Output的四种方式这种界定方式将产生var指令所列举之部分变量的统计值。例如，上例文件test中包括变量m_h，m_w和v_h。3、统计关键字=Procmeansdata=class;Varheightweight;Classsex;Outputout=testmean=;Run;Output的四种方式这

7、种表达方式在等号右边是空白，未界定任何代表统计值的变量名称。因此，将以原变量的名称来代表。例如，在上例中，输出文件test中变量height与weight分别代表相应的均值。须注意，若使用这种界定方式，则一个var变量，只能产生一种统计值，而不能同时产生其他统计值。这是因为一个var变量的名称只能同时代表一种统计值。4、统计关键字（变量名称串）=Procmeansdata=class;Varheightweight;Classsex;Outputout=testmean=m_hm_wmax(height)=;Run;O

8、utput的四种方式这种表达方式在等号右边是空白，未界定任何代表统计值的变量名称。在等号左边的括号内列举部分var指令中所提到的变量。因此，这些变量的统计值，仍以变量的原名表示。例如，在上例中，输出文件test中变量m_h和m_w分别代表height与weight的均值，height代表height的最大值。须注意，一个在var指