sassas建立数据集集最多有多少个变量\多少列

univariate语句中加上normal选项可以进行正态性檢验 【例1】检验sas建立数据集集sasuser.gpa中变量gpa是否服从正态分布? 输出结果中正态检验部分为: 分析:检验的零假设为Ho:gpa变量服从正态分布,其中shapiro-wilk檢验的统计量为w=0.966294检验的p值小于0.0001,当然小于给定的显著性水平α=0.05故应拒绝零假设,即有95%把握认为gpa非正态 说明: 使用SAS软件中的“分析家”,打开sas建立数据集集后利用菜单“统计”→ “描述性统计”→“分布”,除了可以检验变量是否服从正态分布外还可以检验对数正態、指数和韦布尔分布。 4.1.2 单样本均值的T检验(univariate过程) 1.原理背景 设总体X~N(μ,σ2)μ、σ2未知,给定检验水平α,对常数μ0要检验零假设为 设X1,X2,…Xn为X嘚简单随机样本在H0成立时有 其中S为变量的标准差,n为样本量 检验的拒绝域为: 补充P值检验法: 例2:检验sas建立数据集集sasuser.class中学生的身高均徝与63有无显著性差异。 输出结果为: 分析: 先作正态性检验Ho:变量y服从正态分布,其中shapiro-wilk检验的统计量为w=0.979083检验的p值=0.9312>α=0.05,故应接受零假设即有95%把握认为变量y正态。 故采用单样本均值T检验对变量y的零假设为Ho: μ0=0。由输出结果知T检验的统计量t=-0.5638双边检验的p值为0.5798>α=0.05,故接受原假设即有95%的把握接受学生的平均身高为63。 说明: 当变量服从正态分布时优先采用t检验,当变量服从非正态时可以采用符号秩(signed Rank)检验,苻号检验(sign)的检验功效较差一般不常用它。 对同一问题不同的检验方法一般是一致的但有时也有互相矛盾的结果。 使用SAS软件中的分析家打开sas建立数据集集后,利用菜单“统计”→ “假设检验”→“均值的单样本T检验”可以进行双边和单边检验 4.1.3 两独立样本均值检验(TTest过程、npar1way过程) 1.原理背景 假设两组样本来自两个独立总体,需要检验两个总体的均值或中心位置是否一样如果两个总体都服从正态分布,则可使用两独立样本均值的T检验 两个样本方差相等与不相等时使用的检验统计量是不一样的,所以应该先对方差的齐性进行检验 设兩个样本的均值为 ,方差为 观测量为 有关公式如下: 方差齐性检验的零假设为H0:两个独立样本的来自方差相等的总体,即 检验统计量为 4.1.3 两独立样本均值检验(TTest过程、npar1way过程) 方差齐时,检验两样本的均值是否相同的零假设为H0:两个独立样本的来自均值相等的总体即 , 檢验统计量为 其中 为合并方差 方差不齐时,检验两样本的均值是否相同用校正t检验。检验零假设为H0:两个独立样本的来自均值相等的總体即 ,检验统计量为 2.Ttest过程 格式:PROC TTEST [选项]; CLASS 变量名;

原标题:找出两个sas建立数据集集嘚共有变量(1)

爬虫俱乐部2018年11月30日2018年12月2日将在武汉举行的Stata编程技术培训招生圆满结束感谢大家的厚爱!

我们将会在寒假期间举办下一期的Stata编程技术培训,感兴趣的朋友可继续关注我们的寒假班招生!

查找一个sas建立数据集集中的个别变量是否存在并不困难可如何找出两個sas建立数据集集中的共有变量呢?在此我们构造两个模拟sas建立数据集集sampleA.dta和sampleB.dta包含id变量和一系列名为“x#”的变量(如x1、x20、x199等),每个变量均有100个觀测值我们对变量x#添加标签,其中通配符“#”代表一个或多个数字关于变量名的命名,参见往期推文《rename命令用法一览》

为保证程序嘚可重复性,我们用set seed指定随机数种子(这样生成的随机数叫做伪随机数)下边程序中,在随机生成变量时可能出现前后变量名相同的凊形,为防止程序报错我们在generate前面加上cap。具体程序如下:

以上程序生成了两个sas建立数据集集describe可看到sas建立数据集集的基本情况,如下图所示(部分截取):

我们可以看到两个sas建立数据集集的变量个数分别是786个和781个,下面我们找出共有的变量

我们的思路是:先提取出每個sas建立数据集集中的变量,然后横向合并

"`x'"//将全部变量名放到单元格之中,因变量名为字符串加上英文双引号(变量较多,在此部分截取如下图所示)

这样我们将sampleA.dta中的变量名提取了出来,将其保存在nameA.dta之中(部分截取如上图所示)。同样的方法我们提取sampleB.dta中的变量名,放置在nameB.dta之中然后和nameA.dta横向合并,保存程序如下:

通过以上程序,我们将sampleA.dta和sampleB.dta的共有变量提取了出来(共有326个)保存在了co_var.dta之中。不过仅仅提取出变量名我们对于变量的具体含义并不是很清楚,所以我们需要把变量的标签也提取出来

提取共有变量名及其标签

我们先来看一個sas建立数据集集中的变量及其标签:

注:上图红色方框内为相应的变量标签(部分截取)。

下面我们使用post和preserve/restore来提取两个sas建立数据集集的共囿变量及其标签:

这里我们提取出了329个共有变量,下面对该结果进行核验:

有3个变量未能合并使用list命令将其列示出来:

未能合并的变量名为:x117、x176以及x48。我们使用codebook命令分别在两个sas建立数据集集中查找这些变量:

注:对于数值型变量codebook命令可显示其名称、标签、变量的类型、取值范围、异常值、缺失值、均值、标准差、分位数等信息,因内容较多在此只截取变量名及其标签,然后拼接得到上图。

从上图鈳知在sampleA中,有x117、x176以及x48变量;但是在sampleB中并没有这3个变量,codebook x117 x176 x48反而把x1173、x1765和x481这3个变量识别了出来即以部分(必须是从左边第一个字符开始)識别整体。cap codebook x117的返回值为零然后将x1173的标签导出,这就是该种方法的瑕疵所在

相应地,findname在识别变量名的时候也存在这样的问题。

用该种方法提取共有变量名及其标签虽然存在一些瑕疵,但在某些场合下该种方法也可以使用,毕竟不是所有的sas建立数据集集中的变量都如峩们模拟出的变量这样

在后续的推文中,我们将给大家介绍另外几种提取共有变量名及其标签的方法

微信公众号“爬虫俱乐部”分享實用的stata命令,欢迎转载、打赏爬虫俱乐部是由李春涛教授领导下的研究生及本科生组成的大sas建立数据集分析和sas建立数据集挖掘团队。

1)必须原创禁止抄袭;

众所周知SAS DATA step中set可以将两sas建立数据集集联合效果雷同sql中的union all(当然union all要求两sas建立数据集集字段相同)set则不同。如下




多个set是将第二个及以后的sas建立数据集集合并(或覆盖如果有相哃字段最后的setsas建立数据集集覆盖前面的sas建立数据集集该字段sas建立数据集)到第一个sas建立数据集集后面(有点left join的意思但是完全不同),并苴保留最少的sas建立数据集集条数为新生成的sas建立数据集集条数

同样用前两个sas建立数据集集temp1和temp2为基础表


我要回帖

更多关于 sas数据集 的文章

 

随机推荐