《SAS统计分析介绍》课件

《sas统计分析介绍》ppt课件•SAS软件介绍contents•统计分析基础•SAS统计分析过程目录•常用SAS统计分析过程•SAS统计分析实例01SAS软件介绍SAS软件的发展历程1970年代SAS软件开始商业化运营，推出第一版SAS软件，并逐渐应用于政府、学1960年代术界和商业领域SAS由美国北卡罗来纳大学两位统计学教授创建，最初用于解决数据分析问题21世纪随着大数据和云计算的发展，SAS推出云端版本和大数据解决方案，进一1980-1990年代步扩展其应用领域SAS不断推出新版本，增加更多功能和模块，成为全球领先的数据分析和统计分析软件SAS软件的特点与优势SAS界面友好，易于学习和使用，用SAS具有良好的开放性，与其他软件户可以根据需求定制自己的分析流程和数据库能够无缝集成，方便用户进行数据交换和共享功能强大用户友好可靠性高开放性SAS拥有全面的数据管理、数据可视SAS经过长时间的发展和验证，具有化、统计分析、预测建模等功能，满高度的可靠性和稳定性，能够保证分足各种数据分析需求析结果的准确性SAS软件的应用领域医药行业学术研究用于临床试验、药物研发、医用于科研数据管理、统计分析、疗数据分析等领域学术出版等领域金融行业政府机构其他行业用于风险管理、投资决策、客用于数据调查、统计分析、决包括制造业、零售业、电信业户关系管理等领域策支持等领域等，用于数据分析和业务决策等领域02统计分析基础统计分析的定义与目的定义统计分析是指运用统计学的原理和方法，对数据进行处理和分析，以揭示其内在规律和特征的综合性分析方法目的统计分析旨在通过对数据的收集、整理、描述、分析和解释，为决策提供科学依据，帮助人们更好地理解和解决现实问题统计分析的基本步骤结果解释与报告将分析结果进行解释和总结，并以适当的数据分析方式报告给相关人员运用统计分析方法，数据描述对数据进行深入分析，数据整理以揭示其内在联系和运用统计图表、指标规律数据收集对收集到的数据进行等工具，对数据进行根据研究目的和范围，清洗、分类、编码等描述和分析，以揭示通过调查、观察、实整理工作，使其有序其分布特征和规律验等方式收集数据化、系统化统计分析的常用方法描述性统计推断性统计多元统计通过对数据进行整理、分类、汇通过样本数据推断总体特征和规运用多个变量进行分析的方法，总等处理，以描述数据的分布特律，常用的方法包括回归分析、如因子分析、聚类分析、主成分征和规律方差分析、卡方检验等分析等03SAS统计分析过程数据准备010203数据收集数据筛选数据编码确定研究目的，设计调查问卷或剔除异常值、缺失值或重复数据对分类变量进行编码，便于统计收集相关数据分析数据探索描述性统计计算均值、中位数、众数、标准差等描述性统计量，了解数据分布情况图形绘制绘制直方图、箱线图、散点图等，直观展示数据特征和分布情况变量转换与数据清洗变量转换对连续变量进行分组或对分类变量进行虚拟化处理数据清洗处理异常值、缺失值和重复数据，确保数据质量描述性统计分析频数分析集中趋势分析计算各变量的频数、频率和占比，了解数据分计算均值、中位数和众数，反映数据的集中趋布特征势离散程度分析计算标准差、方差和变异系数，反映数据的离散程度推理性统计分析参数估计利用样本数据估计总体参数，如总体均值、比例等假设检验根据研究假设，进行样本数据的检验，判断假设是否成立方差分析比较不同组数据的均值是否存在显著差异，分析影响因素04常用SAS统计分析过程T检验总结词用于比较两组数据的均值是否存在显著差异详细描述T检验是一种常用的统计分析方法，用于比较两组数据的均值是否存在显著差异在SAS中，可以使用`ttest`过程来进行T检验该过程可以计算两组数据的均值、标准差、T统计量和P值等指标，帮助我们判断两组数据的均值是否存在显著差异方差分析总结词详细描述用于比较多个组数据的均值是否存在显方差分析是一种常用的统计分析方法，用著差异于比较多个组数据的均值是否存在显著差VS异在SAS中，可以使用`anova`过程来进行方差分析该过程可以计算各组的均值、方差和自由度等指标，并使用F统计量和P值来判断各组数据的均值是否存在显著差异回归分析总结词详细描述用于探索自变量与因变量之间的关系回归分析是一种常用的统计分析方法，用于探索自变量与因变量之间的关系在SAS中，可以使用`regress`过程来进行回归分析该过程可以计算回归系数、截距、标准误差和置信区间等指标，帮助我们了解自变量与因变量之间的关系聚类分析总结词详细描述用于将相似的数据点归为同一类，不相似的聚类分析是一种常用的统计分析方法，用于数据点归为不同类将相似的数据点归为同一类，不相似的数据点归为不同类在SAS中，可以使用`cluster`过程来进行聚类分析该过程可以根据距离度量将数据点分为不同的群组，并计算群组的中心点、方差和密度等指标，帮助我们了解数据点的分布情况主成分分析总结词用于将多个变量简化为少数几个综合变量，同时保留原始变量的主要信息详细描述主成分分析是一种常用的统计分析方法，用于将多个变量简化为少数几个综合变量，同时保留原始变量的主要信息在SAS中，可以使用`prcomp`过程来进行主成分分析该过程可以计算各主成分的贡献率、方差和得分等指标，帮助我们了解原始变量之间的关系和简化数据结构05SAS统计分析实例实例一T检验过程演示要点一要点二总结词详细描述了解T检验的基本概念、适用条件和操作步骤介绍T检验的原理，说明T检验在统计分析中的重要性，通过SAS软件演示T检验的操作过程，包括数据输入、参数设置和结果解读实例二方差分析过程演示总结词详细描述掌握方差分析的基本原理、应用场景和操作流程阐述方差分析的理论依据，说明方差分析在多组数据比较中的优势，通过SAS软件演示方差分析的操作步骤，包括数据整理、模型构建和结果解读实例三回归分析过程演示总结词详细描述熟悉回归分析的基本概念、模型选择和SAS实现方法介绍回归分析的原理和应用范围，说明线性回归、逻辑回归等不同回归模型的特点，通过SAS软件演示回归分析的操作过程，包括变量选择、模型建立和结果评估THANKS FORWATCHING感谢您的观看。