定量数据的统计描述.ppt

定量数据的统计描述,定量资料的统计描述,定量数据统计图,面板数据的描述性统计,数据的描述性统计,数据的统计描述,描述数据常用的统计图,定性数据的统计描述,数据的描述性统计分析,面板数据描述性统计统计描述是针对原始数据进行归纳整理、用相应的统计指标(如率、均数等)来反映研究对象最鲜明的数量特征过程。数据的统计描述可以包括以下几个方面的内容:
位置参数:包括算术平均数、中位数、众数
变异指标:包括全距,四分位数间距、方差、标准差以及变异系数
形状参数:包括偏度和峰度
频数及报表
绘图
数据的统计描述
Means过程
Summary过程
Univariate过程
定量数据统计指标计算的三种过程
Means过程格式:
Proc means <数据集名><noprint><其它选项>;
Var 变量列表;(规定需要计算的数值变量及顺序)
Class 变量名列表;(分组计算)
Freq 变量;(该语句指定一个数值型的变量,它的值表示输入数据集中相应观测出现的频数。该变量的值应为正整数。若freq变量值<1或缺失,相应的观测不参加计算统计量;若这个值不是正整数,取整数部分。)
Weight 变量;(该变量的值应大于0,若<0或缺失,则假定该值为0.)
Id 变量名列表;(该语句对means过程产生的输出数据集增加一个或几个附加变量,目的在于识别输出数据集里德观测)
By 变量名列表;(分组计算,注意一定要先排序)
Output <out=数据集名字><输出统计量列表>;
Means过程
Proc means中的其它选项包括
Maxdec=n;规定输出结果中的小数部分的最大位数(0-8)。缺省时是2。
Fw=n;给出该过程用来打印每个统计量的域宽。缺省是12。
Alpha=a;设置计算置信区间的置信水平a。a在0-1之间。假如,若规定a=,则得到均值的95%的置信区间
Missing要求该过程把class变量的缺失值作为有效分组值处理
Means过程
Proc means data=class;
Var height;
Run;
在上述用法中,没有指定输出的统计量,缺省的会对每个选定的变量计算有效记录(N)、均值(Mean)、标准差(Std)、最大值(Maximum)和最小值(Minimum)五个统计量。
Means过程最简单的用法
可以用means过程
计算的统计量分别
用关键词表示:
Proc means data=class mean var clm alpha= maxdec=3 fw=8;
Var height weight;
Output out=mclass mean= var=vh vw lclm=lc uclm=uc;
Run;
Means过程示例
该程序要求输出的结果占8个字符,其中小数位为3。把运行结果输出到数据集mclass中,包括变量
height(height的均值)
weight(weight的均值)
vh(height的方差)
vw(weight的方差)
Lc(置信度为99%的置信下限)
uc(置信度为99%的置信上限)
1、统计关键字=代表统计值的变量名称串
Proc means data=class;
Var height weight;
Class sex;
Output out=test mean=m_h m_w;
Run;
Output的四种方式
这种界定方式自动计算出var指令所列举之所有变量的统计值。
因此,等号右边所列举的变量,必须与var指令中所列举的变量前后对应而且数目相同。
2、统计关键字(变量名称串)=代表统计值的变量名称串
Proc means data=class;
Var height weight;
Class sex;
Output out=test mean=m_h m_w std(height)=v_h;
Run;
Output的四种方式
这种界定方式将产生var指令所列举之部分变量的统计值。
例如,上例文件test中包括变量m_h, m_w 和v_h。
3、统计关键字=
Proc means data=class;
Var height weight;
Class sex;
Output out=test mean=;
Run;
Output的四种方式
这种表达方式在等号右边是空白,未界定任何代表统计值的变量名称。因此,将以原变量的名称来代表。例如,在上例中,输出文件test中变量height与weight分别代表相应的均值。
须注意,若使用这种界定方式,则一个var变量,只能产生一种统计值,而不能同时产生其他统计值。这是因为一个var变量的名称只能同时代表一种统计值。