SAS学习笔记（8）：数据集转置描述统计相关系数计算

本篇SAS读书笔记主要介绍SAS相关数据处理过程，譬如数据集转置、描述统计以及相关系数的计算。
5数据集转置
 有时我们需要改变观测与列的关系，这可以用TRANSPOSE过程来实现。

先举一个合并观测的例子。

例1：假设我们对若干个病人先后试验了A药和B药，药效记录在val变量中，数据见表

 为了进行统计分析我们需要把两次的药效存入两个变量，即两个观测合并为一个观测，用如下程序可以实现：

proc sort data=onecol;

       by num;run;

proc transpose data=onecol out=twotest;

       var val;

         id test;

         by num;

run;

例2：转置当然也可以是同时对多行和多列进行，比如下面的例子中原始数据集为4行3列，转置后变成了3行4列。

data mat;

  input x1 x2 x3;

cards;

1 2 3

4 5 6

7 8 9

10 11 12

;

run;

程序如下

proc transpose data=mat out=matt;

var x1 x2 x3;

run;

6 描述统计

MEANS、UNIVARIATE和FREQ这三个过程用来计算简单的描述统计量。MEANS和UNIVARIATE过程对区间变量计算均值、标准差等数字特征，而FREQ过程对离散变量计算取值频数分布。

例1：要统计学生信息中的数学与语文成绩相关的统计量。

proc means data=student;

    var math chinese;

run;

结果将输出相关的：样本数目n，均值，标准差，最小值，最大值

UNIVARIATE过程则可以计算较多的统计量，输出包括五个部分。第一部分是矩统计量。第二部分为基本的位置和分散程度统计量，位置统计量包括均值、中位数、众数，分散程度统计量包括标准差、方差、极差、四分位间距。第三部分为关于均值等于零的三种检验的结果，包括t检验、符号检验和符号秩检验。第四部分为各个重要的分为数估计。第五部分是变量的五个最低值和五个最高值。

FREQ过程可以考察离散变量的取值分布，在TABLES语句中指定要分析的变量。比如，我们想了解C9501中性别的分布情况，可以用：

注意：也可以在INSIGHT模块计算 

7 相关系数计算

CORR过程用来计算变量的相关系数

例：计算变量x1,x2,x3两两之间相关系数

proc corr data=aa;

   var x1 x2 x3;

 run;

注意：也可以在INSIGHT分析模块的多元部分计算。