软件sas统计分析测试题和答案

软件sas统计分析测试题和答案

一、单项选择题（本题型共10题，每题1分，共10分）

1.SAS软件的核心功能不包括以下哪项？（）A.数据管理与处理B.统计分析与建模C.图形可视化与报表生成D.操作系统内核开发

2.在SAS中，用于对数据集进行排序的过程步是？（）A.proc sortB.proc printC.proc meansD.proc reg

3.SAS数据步（DATA步）的主要作用是？（）A.执行统计分析计算B.定义和创建SAS数据集C.生成图形图表D.读取外部文件数据

4.以下哪个是SAS中用于读取外部文本文件（如CSV格式）的语句？（）A.libnameB.infileC.dataD.set

5.关于SAS变量的描述，以下错误的是？（）第1页共11页A.字符型变量的长度用$符号表示B.数值型变量默认长度为8字节C.变量名可以以数字开头D.变量名中不能包含空格或特殊符号

6.在SAS过程步（PROC步）中，proc means过程默认输出的统计量不包括？（）A.样本量（N）B.均值（Mean）C.中位数（Median）D.标准差（Std Dev）

7.SAS中，用于将字符型变量转换为数值型变量的函数是？（）A.inputB.putC.sumD.mean

8.以下哪种数据合并方式是SAS中通过关键字段进行一对一合并的？（）A.set语句B.merge语句（BY关键字）C.join过程D.append过程

9.在SAS中，proc reg过程主要用于实现哪种统计分析？（）A.描述性统计B.线性回归分析C.频数统计第2页共11页D.生存分析

10.SAS日志（LOG）文件的主要作用是？（）A.存储SAS数据集B.记录程序执行过程中的提示、警告和错误信息C.生成统计分析结果D.绘制图形图表

二、填空题（本题型共10题，每题1分，共10分）

11.SAS系统由数据步、过程步和________三个核心部分组成

12.当SAS数据集存在缺失值时，常用的缺失值表示符号是________

13.proc univariate过程除了输出基本统计量外，还可用于绘制________图以查看数据分布特征

14.在SAS数据步中，if语句用于实现数据的________筛选

15.proc sgplot过程是SAS中用于绘制________图形的过程步，支持散点图、折线图、柱状图等多种类型

16.SAS中，array语句用于定义________变量，方便对多个变量进行批量操作

17.在假设检验中，若计算得到的p值________（填写“大于”或“小于”）显著性水平α（通常为

0.05），则拒绝原假设

18.proc freq过程输出的结果中，________统计量用于衡量分类变量之间的关联程度（如卡方值）

19.SAS中，proc sort过程的________选项可用于对数据按降序排列

20.要在SAS中为数值变量定义自定义格式（如保留两位小数），需使用________过程步第3页共11页

三、简答题（本题型共8题，每题2分，共16分）

21.简述SAS数据步（DATA步）和过程步（PROC步）的主要区别及联系

22.解释proc means过程中n、mean、std这三个统计量的含义

23.在SAS中，如何通过程序实现对字符型变量“性别”（值为“男”或“女”）进行重编码，将其转换为数值型变量“性别编码”（“男”=1，“女”=0）？

24.简述使用proc reg过程进行简单线性回归分析时，通常需要输出哪些关键结果（至少列举3个）

25.什么是SAS宏变量？它在SAS编程中有什么作用？

26.在数据处理中，若需要将一个大型SAS数据集拆分为多个小型数据集（如按地区拆分），可使用哪种过程或语句实现？

27.解释proc sql过程与proc means过程在统计分析功能上的主要差异

28.如何在SAS中生成一个包含“均值±标准差”格式的统计结果表格，并输出到结果窗口（不要求代码，简述步骤）？

四、程序编写题（本题型共5题，每题4分，共20分）

29.假设有一个SAS数据集student，包含变量学号（id，字符型，长度8）、性别（gender，字符型，长度2）、数学成绩（math，数值型）、英语成绩（english，数值型）请编写SAS数据步，计算每个学生的总分（math+english）并新增变量total存储，筛选出总分≥200分的学生数据，存储到新数据集high_score_student中

30.基于数据集student，使用proc means过程计算数学成绩（math）和英语成绩（english）的均值、标准差、最大值、最小值，并输出结果时按性别（gender）分组统计，结果命名为score_stats第4页共11页

31.假设已有数据集sales，包含变量日期（date，日期型）、销售额（sales，数值型）请编写SAS程序，使用proc reg过程分析“销售额（sales）”与“日期（date）”之间的线性关系（以日期为自变量，销售额为因变量），并输出回归系数、p值及决定系数（R²）

32.基于数据集student，使用proc sgplot过程绘制数学成绩（math）与英语成绩（english）的散点图，并添加回归线以观察两者的相关性，图表标题为“数学成绩与英语成绩散点图”

33.假设有两个SAS数据集class（包含变量id，姓名，年龄，班级）和score（包含变量id，数学成绩，英语成绩）请编写SAS程序，通过id变量将两个数据集合并，合并后的数据集中需包含所有学生的基本信息和成绩数据，存储到新数据集student_info中

五、案例分析题（本题型共4题，每题6分，共24分）

34.数据清洗与转换现有SAS数据集survey，包含变量id（唯一标识）、身高（height，数值型，部分缺失值）、体重（weight，数值型）、性别（gender，字符型，存在“男”“女”“未知”三种取值）请描述如何通过SAS程序完成以下操作

①删除id重复的观测；

②将身高缺失值替换为同性别学生的平均身高；

③将“性别”变量中的“未知”统一替换为“其他”

35.描述性统计与图形展示使用数据集student（包含数学、英语、语文成绩），请通过SAS程序生成各成绩变量的描述性统计量表格（均值、中位数、标准差、最小值、最大值），并绘制成绩分布的直方图（每个变量一张图），说明通过这些结果可以观察到哪些数据特征（如集中趋势、离散程度、是否有异常值等）第5页共11页

36.均值比较分析在student数据集中，比较男生和女生的数学成绩是否存在显著差异，请选择合适的SAS过程（需写出程序步骤），并解释如何根据输出结果判断是否存在差异（假设使用α=

0.05）

37.回归模型构建与预测基于sales数据集（变量月份（month，1-12）、销售额（sales）），使用SAS程序构建线性回归模型（销售额=β₀+β₁×月份），并预测第13个月的销售额请写出程序代码，并说明模型拟合效果的判断依据（如R²值、F统计量、残差图等）参考答案

1.D

2.A

3.B

4.B

5.C

6.C

7.A

8.B

9.B

10.B

3.宏语言（或宏处理器）

4..（点号）

5.箱线图（或直方图）

6.条件

7.高级（或交互式）

8.数组

9.小于第6页共11页

10.卡方（或χ²）

11.descending

12.proc format

13.数据步用于定义和创建SAS数据集，通过输入数据、处理数据（如计算变量、筛选观测）生成数据集；过程步用于对已有的SAS数据集进行统计分析、图形绘制等操作两者的联系是过程步通常基于数据步生成的数据集进行分析，数据步是过程步的基础

14.n表示样本量（有效观测数）；mean表示均值；std表示样本标准差

15.可使用if-else语句data new_student;set student;if性别=男then性别编码=1;else if性别=女then性别编码=0;run;

16.回归系数（Coefficient）、p值（p-value）、决定系数（R²）、标准误差（Standard Error）

17.SAS宏变量是用于存储临时值的符号，可在程序中重复引用，提高编程效率，便于参数化和动态调整

18.可使用proc sort过程的out选项结合条件筛选，或通过do循环+set语句实现按条件拆分

19.proc sql过程支持结构化查询，可实现复杂的数据查询、统计（如分组聚合用group by）；proc means过程专注于简单的描述性统计，功能较单一但操作简便

20.步骤

①使用proc tabulate或proc report过程；

②通过class选项按组分类；

③使用sum、mean等统计量函数；

④指定输出格式（如format=

6.2保留两位小数）；

⑤使用output out=result;输出结果到数据集，再用proc print显示第7页共11页

21.数据步代码data high_score_student;set student;total=math+english;if total=200;run;

30.proc means代码proc meansdata=student meanstd maxmin;class gender;var mathenglish;output out=score_stats mean=mean_std std=std_std max=max_math max_eng min=min_math min_eng;run;

31.proc reg代码proc regdata=sales;model sales=date;output out=reg_result rsquare rsq=rsq;run;

32.proc sgplot代码proc sgplotdata=student;scatter x=math y=english;reg x=math y=english;title数学成绩与英语成绩散点图;run;

33.合并代码第8页共11页data student_info;merge classscore;by id;run;

34.

①删除重复id procsort data=survey nodupkey;by id;run;

②替换身高缺失值先按性别分组计算平均身高，再合并替换proc meansdata=survey noprint;class gender;var height;output out=avg_height mean=avg_h;run;data survey_clean;merge surveyavg_heightby=gender;if missingheightthen height=avg_h;run;proc deletedata=avg_height;run;

③替换“未知”为“其他”data survey_final;setsurvey_clean;if gender=未知then gender=其他;run;

35.描述性统计与直方图代码proc meansdata=student meanmedian stdmin maxn;var mathenglish chinese;output out=stats mean=mean_math median_math std_mathmin_math max_math;run;proc sgplotdata=student;第9页共11页histogram math;title数学成绩分布直方图;run;proc sgplotdata=student;histogram english;title英语成绩分布直方图;run;proc sgplotdata=student;histogram chinese;title语文成绩分布直方图;run;观察结果各成绩集中趋势（均值）、离散程度（标准差）、是否有极端值（如超过3倍标准差的数据）

36.均值比较（t检验）代码proc ttestdata=student h0=0;class gender;var math;title男生与女生数学成绩t检验;run;判断依据若p值

0.05，则拒绝原假设（男生和女生数学成绩无差异），认为存在显著差异；若p值≥

0.05，则无法拒绝原假设

37.回归模型及预测代码proc regdata=sales;model sales=month;output out=pred_result p=pred_sales r=residual;第10页共11页run;data pred;set pred_result;if_n_=13then do;month=13;pred_sales=intercept+coef_month*month;put第13个月预测销售额为:pred_sales;end;run;模型拟合效果判断R²越接近1，拟合效果越好；F统计量p值

0.05，模型整体显著；残差图中残差应随机分布在0附近，无明显趋势，说明模型假设成立第11页共11页。