Deskriptive Analyse numerischer Variablen

Das Skript beginnt mit der Erstellung eines SAS^©-Datensatzes namens `heights`. Dieser Datensatz wird direkt im SAS^©-Code über eine `DATALINES`-Anweisung gefüllt, die mehrere numerische Variablen definiert. Anschließend wird die `PROC UNIVARIATE`-Prozedur verwendet, um eine umfassende deskriptive statistische Analyse der Variable `lskew` aus dem `heights`-Datensatz durchzuführen. Die Option `plot` ist aktiviert, um eine vollständige Reihe von Grafiken (Histogramm, Boxplot, Q-Q-Plot) zu generieren, die für die visuelle Bewertung der Verteilung der Variable unerlässlich sind. Das Skript enthält auch interpretative Kommentare, die die Nicht-Normalität und die linksschiefe Verteilung von `lskew` hervorheben.

Datenanalyse

Type : INTERNE_ERSTELLUNG

Der Datensatz `heights` wird direkt im SAS-Skript über einen `DATA`-Schritt erstellt, der `datalines` für die Eingabe der Rohdaten verwendet. Er ist nicht von externen Datenquellen (Dateien, Datenbanken) oder den standardmäßigen SAS-Bibliotheken wie SASHELP abhängig.

1 Codeblock

DATA STEP Data

Erklärung :
Dieser Codeblock verwendet einen `DATA`-Schritt, um einen neuen SAS-Datensatz namens `heights` zu erstellen. Die `INPUT`-Anweisung definiert die Variablen `id`, `uniform`, `actual`, `tails`, `middle`, `lskew` und `rskew`. Die Daten für diese Variablen werden direkt im Skript mithilfe der `DATALINES`-Anweisung bereitgestellt, was bedeutet, dass die Daten direkt in das SAS-Programm integriert sind.

Kopiert!

1	DATA heights;
2	INPUT id uniform actual tails middle lskew rskew;
3	DATALINES;
4	01 71 75 62 62 65 67
5	02 71 72 62 63 65 68
6	03 71 72 62 65 65 70
7	04 71 72 62 66 64 68
8	05 71 72 62 67 62 67
9	06 71 74 62 69 69 69
10	07 71 69 62 69 65 68
11	08 71 69 62 69 68 70
12	09 71 75 62 69 68 69
13	10 71 75 62 70 70 70
14	11 71 69 62 70 66 68
15	12 71 72 62 70 70 67
16	13 71 72 62 70 67 69
17	14 71 75 62 70 68 68
18	15 71 67 62 70 65 67
19	16 71 67 62 71 72 70
20	17 71 73 62 71 70 70
21	18 71 69 62 71 72 70
22	19 71 67 62 71 72 71
23	20 71 67 62 71 72 70
24	21 71 75 64 71 71 72
25	22 71 72 64 71 71 71
26	23 71 72 64 71 72 72
27	24 71 75 66 71 70 71
28	25 71 70 66 71 71 72
29	26 71 70 76 71 70 70
30	27 71 72 76 71 71 72
31	28 71 73 78 71 72 70
32	29 71 68 78 71 72 71
33	30 71 71 78 71 70 72
34	31 71 67 80 71 71 72
35	32 71 70 80 71 71 71
36	33 71 69 80 71 71 71
37	34 71 64 80 71 71 71
38	35 71 66 80 71 72 71
39	36 71 66 80 72 74 75
40	37 71 65 80 72 71 73
41	38 71 64 80 72 72 76
42	39 71 63 80 72 73 72
43	40 71 66 80 72 73 77
44	41 71 78 80 72 74 75
45	42 71 76 80 73 74 75
46	43 71 78 80 73 74 77
47	44 71 76 80 73 72 72
48	45 71 78 80 73 74 74
49	46 71 77 80 74 74 79
50	47 71 77 80 74 72 78
51	48 71 71 80 75 74 79
52	49 71 80 80 76 71 78
53	50 71 62 80 79 73 80
54	RUN;

2 Codeblock

PROC UNIVARIATE

Erklärung :
Diese `PROC UNIVARIATE`-Prozedur wird verwendet, um deskriptive Statistiken und Grafiken für die Variable `lskew` aus dem Datensatz `heights` zu generieren. Die Option `PLOT` fordert die automatische Erstellung eines Histogramms, eines Boxplots und eines Q-Q-Diagramms (Quantil-Quantil-Diagramm) an, was eine visuelle Bewertung der Form der Variablenverteilung, ihrer Symmetrie, ihrer Extremwerte und ihrer Normalität.

Kopiert!

1
2	PROC UNIVARIATE
3	DATA = heights plot;
4	var lskew;
5	RUN;
6

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Urheberrechtsinformationen : 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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