SAS與統(tǒng)計(jì)分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告

、實(shí)習(xí)目的：1、 了解SAS系統(tǒng)的基本知識及操作方法。2、 學(xué)會運(yùn)用SAS系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理與分析。二、實(shí)習(xí)工具：SAS軟件三、實(shí)習(xí)內(nèi)容：1、T測驗(yàn)①單組樣本均數(shù)的T測驗(yàn)例：已知某小麥品種的平均株高為65cm，施肥后，隨機(jī)抽取10株小麥進(jìn)行測量，得到10株小麥株高分別為64cm、66cm、63cm、68cm、70cm、65cm、67cm、68cm、66cm、69cm.試驗(yàn)施肥后平均株高與已知的平均株高65cm間的差異顯著性。?假如株高變量名為G，SAS程序如下：datawhql;inputG@@;cards;64666368706567686669run;procttestdata=whq1ci=noneh0=65alpha=0.05;varG;run;?程序說明：過程選項(xiàng)h0=65指定零假設(shè)ho:u=65,檢驗(yàn)抽樣總體的均值是否為65,alpha=0.05用來指定結(jié)果中各統(tǒng)計(jì)量可信區(qū)間的置信水平。語句varG指定要檢驗(yàn)的變量。?程序運(yùn)行結(jié)果LowerCLTheTTESTProcedureStatisticsUpperCLVariableNMeanMeanMeanStdDevStdErrMinimumMaximumG1065.01166.668.1892.2211 0.70246370T-TestsVariableDF tValuePr>|t|G92.280.0487?結(jié)果說明：結(jié)果中首先給出了輸入數(shù)據(jù)集中分析變量的有關(guān)統(tǒng)計(jì)量，其中包括均數(shù)及其可信區(qū)間、標(biāo)準(zhǔn)差及其可信區(qū)間。然后給出均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤、觀測值最大值和最小值。最后，給出單組樣本均數(shù)比較的T檢驗(yàn)結(jié)果。本例中t=2.28,對應(yīng)的P值為0.0487。根據(jù)分析結(jié)果可作出結(jié)論：施肥后平均株高與已知的平均株高65cm有顯著差異。②配對數(shù)據(jù)均數(shù)的T測驗(yàn)例：A、B兩個(gè)玉米品種在6個(gè)地點(diǎn)進(jìn)行產(chǎn)量比較試驗(yàn)，產(chǎn)量（kg/小區(qū)）如下：地點(diǎn)123456A品種868756938493B品種807958917782試檢驗(yàn)A、B兩個(gè)品種產(chǎn)量是否存在顯著差異。?SAS程序?yàn)椋篿nputab@@;cards;868756938493807958917782;procttestdata=gyf2ci=noneH0=0;paireda*b;run;?程序說明：過程選項(xiàng)h0=0指定零假設(shè)ho:Ua-Ub=0,檢驗(yàn)A、B兩地玉米產(chǎn)量差均值是否為0。語句paireda*b指定要取差值的兩個(gè)變量。?程序運(yùn)行結(jié)果：TheTTESTProcedureStatisticsLowerCLUpperCLDifferenceN Mean MeanMeanStdDevStdErrMinimumMaximuma-b6 -31.5 -143.4976 16.6736.8069-371T-TestsDifferenceDF tValuePr>|t|a-b5-2.060.0948?結(jié)果說明：結(jié)果中首先給出了輸入數(shù)據(jù)集中分析變量的有關(guān)統(tǒng)計(jì)量，其中包括均數(shù)及其可信區(qū)間、標(biāo)準(zhǔn)差及其可信區(qū)間。然后給出均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤、觀測值最大值和最小值。最后，給出配對數(shù)據(jù)均數(shù)比較的T檢驗(yàn)結(jié)果。本例中t=-2.06，對應(yīng)的P值為0.0948。根據(jù)分析結(jié)果可作出結(jié)論：A、B兩個(gè)玉米品種產(chǎn)量存在顯著差異。2.方差分析：①.單因素完全隨機(jī)設(shè)計(jì)對5個(gè)硼肥試驗(yàn)處理中，測得蘋果葉內(nèi)硼的含量（mg/kg），得如下數(shù)據(jù):處理葉內(nèi)含硼量1876910122414446403836317151412221542833362921225404342394441試比較個(gè)處理蘋果葉內(nèi)平均含硼量差異的顯著性，并在0.01顯著性下進(jìn)行多重比較。?以v和y分別表示處理和含硼量，SAS程序?yàn)椋篸atagyf3;inputvy@@;cards;18241317428540172443164335431524631443654219240312429539110238322421544procanovadata=gyf3;classv;modely=v;meansv/lsdalpha=0.01;run;?程序說明：語句classv指定分組變量為v,model語句中的表達(dá)式為y=v。means語句指定對變量v進(jìn)行各水平之間平均數(shù)的LSD多重比較，顯著水平為0.01。?程序運(yùn)行結(jié)果：TheANOVAProcedure

ClassLevelInformationClassLevelsValuesvariety512345Numberofobservations30

TheANOVAProcedure

DependentVariable:ySourceDFSumofSquaresMeanSquareFValuePr>FModel45197.3333331299.33333393.16<.0001Error25348.66666713.946667CorrectedTotal295546.000000R-SquareCoeffVarRootMSEyMean0.93713213.831573.73452427.00000SourceDFAnovaSS MeanSquare FValuePr>FSourceDFAnovaSS MeanSquare FValuePr>Fvariety45197.3333331299.33333393.16<.0001varietyTheANOVAProceduretTests(LSD)foryNOTE:ThistestcontrolstheTypeIcomparisonwiseerrorrate,nottheexperimentwiseerrorrate.Alpha0.01ErrorDegreesofFreedom25ErrorMeanSquare 13.94667CriticalValueoft2.78744LeastSignificantDifference6.0101Meanswiththesameletterarenotsignificantlydifferent.tGroupingMeanNvA41.50065AA40.83362B28.16764C16.00063D8.50061?結(jié)果說明：結(jié)果中先給出模型及處理效應(yīng)方差分析有關(guān)的統(tǒng)計(jì)量。本例方差分析表明處理間差異顯著（F值為93.16,P值小于0.0001）。然后給出多重比較的參數(shù)設(shè)置以及所用的統(tǒng)計(jì)情況，包括誤差自由度、誤差均方，臨界t值和效應(yīng)差值。最后對variety進(jìn)行多重比較。根據(jù)分析結(jié)果可作出結(jié)論：不同處理之間存在顯著差異，處理1、2間不存在顯著差異，2與3間存在顯著差異，3與4間存在顯著差異，4與5間存在顯著差異。2、回歸分析：例：某水稻品種5月5日至8月5日播種（每隔10天播一期），測定播種至齊穗的天數(shù)x和播種至齊穗的總積溫y的數(shù)據(jù)，如下所示：123456789X706755525152516064Y1616.31610.91440.01440.71423.31471.31421.81547.11533.0試進(jìn)行回歸分析。?SAS程序如下:datawhq4;inputxy@@;cards;701616.3671610.9551440.0521440.7511423.3521471.3511421.8601547.1641533.0run;procregdata=whq4corrsimple;modely=x;run;?程序說明：reg專門用于回歸分析，model語句的表達(dá)式為y=x.?程序運(yùn)行結(jié)果：TheREGProcedureModel:MODEL1DependentVariable:yAnalysisofVarianceSumof MeanSourceDFSquaresSquareFValuePr>FModel1451674516781.05<.0001Error73900.78231557.25462CorrectedTotal849068RootMSE23.60624R-Square0.9205DependentMean1500.48889AdjR-Sq0.9091CoeffVar 1.57324ParameterEstimatesParameterStandardVariableDFEstimateErrortValuePr>|t|Intercept1915.4988065.4522713.99<.0001x110.086041.120309.00<.0001?結(jié)果說明：分析結(jié)果中首先給出有關(guān)模型的一般信息和模型的方差分析結(jié)果。方差分析表明，回歸模型的顯著性檢驗(yàn)概率＜0.0001，說明模型極顯著。然后給出有關(guān)模型擬合的重要統(tǒng)計(jì)量，包括誤差均方平方根、決定系數(shù)、應(yīng)變量的均數(shù)等。決定系數(shù)為0.9205，說明模型有較高的擬合精度。根據(jù)運(yùn)行結(jié)果作出結(jié)論：播種至齊穗的總積溫顯著地決定于播種至齊穗的天數(shù)?；貧w方程：y=915.49880+10.08604x四、實(shí)習(xí)總結(jié)：SAS課程已經(jīng)結(jié)束，在老師的耐心教導(dǎo)和上機(jī)操作實(shí)習(xí)，我學(xué)習(xí)到了很多。SAS(StatisticalAnalysisSystem)是世界上最著名的統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)之一，具有完備的數(shù)據(jù)訪問、管理、分析和呈現(xiàn)功能，被譽(yù)為國際標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)。SAS軟件在我們生活中起到了很多的作用：1.可以進(jìn)行數(shù)據(jù)管理