Le script commence par créer un jeu de données SAS© nommé `heights`. Ce jeu de données est peuplé directement dans le code SAS© via une instruction `DATALINES`, définissant plusieurs variables numériques. Ensuite, la procédure `PROC UNIVARIATE` est utilisée pour effectuer une analyse statistique descriptive approfondie de la variable `lskew` issue du jeu de données `heights`. L'option `plot` est activée pour générer un ensemble complet de graphiques (histogramme, diagramme en boîte, Q-Q plot) qui sont essentiels pour l'évaluation visuelle de la distribution de la variable. Le script contient également des commentaires interprétatifs soulignant la non-normalité et l'asymétrie gauche de la distribution de `lskew`.
Analyse des données
Type : CREATION_INTERNE
Le jeu de données `heights` est créé directement dans le script SAS via une étape `DATA` utilisant des `datalines` pour l'entrée des données brutes. Il ne dépend d'aucune source de données externe (fichiers, bases de données) ni des bibliothèques SAS par défaut comme SASHELP.
1 Bloc de code
DATA STEP Data
Explication :
Ce bloc de code utilise une étape `DATA` pour créer un nouveau jeu de données SAS nommé `heights`. L'instruction `INPUT` définit les variables `id`, `uniform`, `actual`, `tails`, `middle`, `lskew`, et `rskew`. Les données pour ces variables sont fournies directement dans le script à l'aide de l'instruction `DATALINES`, ce qui signifie que les données sont intégrées au programme SAS lui-même.
Ce bloc de code utilise une étape `DATA` pour créer un nouveau jeu de données SAS nommé `heights`. L'instruction `INPUT` définit les variables `id`, `uniform`, `actual`, `tails`, `middle`, `lskew`, et `rskew`. Les données pour ces variables sont fournies directement dans le script à l'aide de l'instruction `DATALINES`, ce qui signifie que les données sont intégrées au programme SAS lui-même.
Copié !
| 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 Bloc de code
PROC UNIVARIATE
Explication :
Cette procédure `PROC UNIVARIATE` est utilisée pour générer des statistiques descriptives et des graphiques pour la variable `lskew` du jeu de données `heights`. L'option `PLOT` demande la production automatique d'un histogramme, d'un diagramme en boîte et d'un graphique Q-Q (quantiles-quantiles), permettant une évaluation visuelle de la forme de la distribution de la variable, de sa symétrie, de ses valeurs extrêmes et de sa normalité.
Cette procédure `PROC UNIVARIATE` est utilisée pour générer des statistiques descriptives et des graphiques pour la variable `lskew` du jeu de données `heights`. L'option `PLOT` demande la production automatique d'un histogramme, d'un diagramme en boîte et d'un graphique Q-Q (quantiles-quantiles), permettant une évaluation visuelle de la forme de la distribution de la variable, de sa symétrie, de ses valeurs extrêmes et de sa normalité.
Copié !
| 1 | |
| 2 | PROC UNIVARIATE |
| 3 | DATA = heights plot; |
| 4 | var lskew; |
| 5 | RUN; |
| 6 |
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Informations de Copyright : 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.
Le Conseil de l'Expert
Stéphanie
Spécialiste Machine Learning et IA.
« La force de la PROC UNIVARIATE réside dans sa capacité à fournir un audit complet de la santé statistique de vos données, bien au-delà de la simple moyenne. En activant l'option PLOT, vous générez une triade décisionnelle indispensable : l'histogramme pour la forme globale, le diagramme en boîte pour les valeurs aberrantes, et le Q-Q plot pour la normalité. Dans cet exemple, l'analyse de la variable lskew est cruciale car elle révèle une asymétrie gauche (negative skewness). Pour l'expert, cela signifie que la moyenne est entraînée vers le bas par des valeurs faibles, tandis que la majorité des observations se concentrent sur la droite. Ignorer cette non-normalité pourrait invalider des tests paramétriques classiques comme le test t de Student. »