Das Skript beginnt mit der Erstellung eines Datensatzes namens `function_study`, der Informationen über Teilnehmer (ID, Geschlecht, Behinderung, Größe, Gewicht) enthält, indem Daten direkt über die DATALINES-Klausel integriert werden. Anschließend wird `PROC PRINT` verwendet, um alle Beobachtungen des Datensatzes anzuzeigen. Schließlich wird `PROC FREQ` verwendet, um die Verteilung der Häufigkeiten und Prozentsätze für die Variable `disability` zu berechnen, um den Anteil der Teilnehmer zu bestimmen, die eine Behinderung angegeben haben.
Datenanalyse
Type : CREATION_INTERNE
Der Datensatz `function_study` wird direkt im Skript mithilfe der DATALINES-Klausel erstellt, wodurch die Daten autonom und nicht von externen Quellen oder SASHELP abhängig sind.
1 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung : Dieser DATA STEP-Block erstellt den Datensatz `function_study` unter Verwendung der Daten, die direkt nach der DATALINES-Anweisung bereitgestellt werden. Er definiert die Variablen `id` (Zeichen), `sex` (Zeichen), `disability` (Zeichen), `ht_in` (numerisch für die Größe in Zoll) und `wgt_lbs` (numerisch für das Gewicht in Pfund).
Kopiert!
/*
Step 1. Highlight and sumbmit the data step below.
*/
data function_study;
input id $ sex $ disability $ ht_in wgt_lbs;
datalines;
001 Male No 71 190
002 Female No 60 112
003 Female Yes 64 130
004 Female No 65 154
005 Male No 73 173
006 Male No 69 182
007 Female No 68 140
008 Male No 73 185
009 Male Yes 71 199
010 Male Yes 66 155
011 Male No 71 213
012 Female No 69 151
013 Female Yes 66 147
014 Female No 68 196
015 Male . 75 212
016 Female No 69 190
017 Female No 66 194
018 Male . 71 194
019 Female No 65 176
020 Female No 65 102
run;
1
/*
2
Step 1. Highlight and sumbmit the data step below.
3
*/
4
DATA function_study;
5
INPUT id $ sex $ disability $ ht_in wgt_lbs;
6
DATALINES;
7
001 Male No 71190
8
002 Female No 60112
9
003 Female Yes 64130
10
004 Female No 65154
11
005 Male No 73173
12
006 Male No 69182
13
007 Female No 68140
14
008 Male No 73185
15
009 Male Yes 71199
16
010 Male Yes 66155
17
011 Male No 71213
18
012 Female No 69151
19
013 Female Yes 66147
20
014 Female No 68196
21
015 Male . 75212
22
016 Female No 69190
23
017 Female No 66194
24
018 Male . 71194
25
019 Female No 65176
26
020 Female No 65102
27
RUN;
2 Codeblock
PROC PRINT
Erklärung : Diese `PROC PRINT`-Prozedur generiert einen Bericht, der alle Beobachtungen (Zeilen) und alle Variablen (Spalten) des Datensatzes `function_study` auflistet. Dies ist nützlich für eine schnelle Dateninspektion.
Kopiert!
/*
Step 2. Create a list report that shows all the observations in function_study.
*/
proc print data = function_study;
run;
1
/*
2
Step 2. Create a list report that shows all the observations in function_study.
3
*/
4
PROC PRINTDATA = function_study;
5
RUN;
3 Codeblock
PROC FREQ
Erklärung : Diese `PROC FREQ`-Prozedur berechnet die Verteilung der Häufigkeiten und Prozentsätze für die kategoriale Variable `disability` im Datensatz `function_study`. Sie ermöglicht es, den Anteil der Teilnehmer zu bestimmen, die eine Behinderung angegeben haben, und die Verteilung dieser Variablen zu visualisieren.
Kopiert!
/*
Step 3. Create a frequency report to calculate the percentage of participants who
self-report having a disability.
*/
proc freq data = function_study;
table disability;
run;
1
/*
2
Step 3. Create a frequency report to calculate the percentage of participants who
3
self-report having a disability.
4
*/
5
PROC FREQDATA = function_study;
6
TABLE disability;
7
RUN;
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* Descriptive Analysis I
* Practice: Calculate Frequencies and Percentages
* This code is posted for your benefit; however, I highly recommend that you
* practice typing your own SAS programs as well. With the SAS programming
* language, as with all new languages, immersion seems to be the best way to
* learn.
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