《社會(huì)統(tǒng)計(jì)分析與SAS應(yīng)用》習(xí)題及答案及程序數(shù)據(jù)

《社會(huì)統(tǒng)計(jì)分析與SAS應(yīng)用》習(xí)題及答案及程序數(shù)據(jù)

附錄A：1-L7章習(xí)題及答案

習(xí)題1答案

1.社會(huì)調(diào)查的方法主要有哪些？

答：社會(huì)調(diào)查的方法有多種，但最主要的有以下幾種方法：

問卷調(diào)查法、文獻(xiàn)追蹤法、內(nèi)部資料調(diào)研法、訪談?wù){(diào)查法、親自實(shí)踐法等。

2.市場預(yù)測的主要內(nèi)容是什么？

答：所謂市場預(yù)測，是根據(jù)市場營銷的狀況以及供需趨勢，總結(jié)現(xiàn)在，測算未來。預(yù)測

的主要內(nèi)容有：消費(fèi)者的需求、國內(nèi)市場動(dòng)向、國外市場動(dòng)向等。

3.請仿照本章表1-3,自行設(shè)計(jì)出一份民意測驗(yàn)方面的問卷。

答案：略

4.問卷調(diào)查方式有哪幾種？

答：問卷調(diào)查至少有三種形式；

（1）普查某個(gè)企業(yè)、某個(gè)群體的情況。（2）抽樣調(diào)查（即抽查）某地區(qū)某幾家企業(yè)的

市場營銷情況。（3）典型調(diào)查。

5.問卷的基本結(jié)構(gòu)有哪幾大部分？

答：在一般情況下，問卷的基本結(jié)構(gòu)有以下三部分：

（1）封面致敬信

（2）正文問答題

（3）封底指導(dǎo)語

或

（1）封面致敬信

（2）扉頁指導(dǎo)語

（3）正文問答題

上述兩種結(jié)構(gòu)形式，可任選其一。

6.致敬信的內(nèi)容主要是什么？

答：致敬信的內(nèi)容是給被訪者看的一封求助信，其內(nèi)容親切誠懇與否，直接影響到被

訪者填表的態(tài)度認(rèn)真與否，因此務(wù)必要語氣親切、求賢若渴，讓人一看便能責(zé)無旁貸地、認(rèn)

真地填答。因此致敬信應(yīng)是一封簡短親切的求助信。

7.致敬信的正文應(yīng)如何寫？

答：①正文的內(nèi)容要中心突出，簡明扼要。②正文內(nèi)容要突出保密性。③一定要向被

訪者指明填答的方法。

8.問卷編碼時(shí)必須注意哪些事項(xiàng)？

答：（1）一個(gè)編碼格“口”只能填入一個(gè)數(shù)字（或一個(gè)字母），之后，每一份問卷都要

如此編碼。

（2）一個(gè)變量的數(shù)值類型要保持一致，不能數(shù)字與字母混編。比如數(shù)字“1”表示男性,

“2”表示女性時(shí)，那么，下一份問卷就不能改用“M”表示男性，“F”表示女性。

（3）數(shù)據(jù)超范圍的處理。如對年齡等變量，設(shè)計(jì)的是兩個(gè)編碼格“□口”，但偶爾遇到

100歲以上的被訪者，則屬于數(shù)據(jù)超范圍，最好應(yīng)該統(tǒng)一增加一個(gè)編碼格，這時(shí)，26歲應(yīng)編

碼為026o

（4）編碼格“口”是為了清晰可見，對于熟練的研究人員，可以省略不用編碼格“口”,

而像第1章表1-4那樣直接在問題的右端編碼。

9.寫指導(dǎo)語要注意什么？

答：指導(dǎo)語主要用來告訴填答者如何填好問卷中的答案，比如：

（1）問卷中畫橫線“”處，請您填入符合自己情況的數(shù)字和答案。

（2）問卷中的多項(xiàng)選擇題，請?jiān)诜夏约呵闆r的該項(xiàng)前面的序號上，畫一個(gè)；

如：

性別：①-男2-女

（3）如果某些問題比較復(fù)雜，則應(yīng)該逐一在題后用括號加以說明。比如：“（此題有5

個(gè)答案，請選擇最重要的1個(gè)）”，“（此題填法與上面相同）”，“（居住面積不包括陽臺(tái)）”等。

總之，問卷中模糊不清的地方一定要加以詳細(xì)說明。

10.問卷設(shè)計(jì)有何原則？

答：（1）要便于回答。（2）要消除被訪者的顧慮。（3）要按定量分析或定性分析分別設(shè)

計(jì)問卷。（4）根據(jù)計(jì)算機(jī)處理或手工處理分別設(shè)計(jì)問卷。（5）根據(jù)自填式或他填式分別設(shè)計(jì)

問卷。

11.問卷中的問題有哪幾類？

答：（1）填答式：在問題的后面劃出一道橫線，答案要填在橫線上，（2）是非題：在問

題的后面列出兩種判斷（是與否、好與壞、對與錯(cuò)）。（3）多項(xiàng)選一：在一個(gè)問題的后面列

舉出兩個(gè)以上的答案，供被訪者選答其中最符合自己實(shí)際情況的一個(gè)答案。（4）矩陣式：把

問題排成行，而把各種答案排成列。（5）表格式：是上述矩陣式的特殊形式。

12.問卷中問題的答案有幾大類？

答：問卷中的問題有兩大類：封閉式問題和開放式的問題。封閉式問題的答案可以由調(diào)

查單位規(guī)定具體的答案。開放式的問題往往有五花八門的答案，一般難于硬性規(guī)定其答案（收

入、身高、體重等區(qū)間（定距）以上變量除外）。

13.封閉式答案必須注意哪些問題？

答：封閉式問題的答案：設(shè)計(jì)時(shí)必須注意到“互斥性”、“窮盡性”。

14.什么是區(qū)間（定距）以上的變量？宜用什么樣的答案？

答：所謂區(qū)間變量，國內(nèi)俗稱定距變量。它的變量值可以測量出一個(gè)區(qū)間的距離，比如：

個(gè)人月收入、家庭的人均收入、年齡、身高、體重、分?jǐn)?shù)，以及購買電視機(jī)有多少年等。區(qū)

間（定距）以上的變量宜用開放性的答案。

15.為什么說區(qū)間（定距）以上變量的答案不宜分組？

答：對區(qū)間（定距）以上的變量值分組貌似有理，但是統(tǒng)計(jì)分析時(shí)就會(huì)犯難了。因?yàn)椴?/p>

能真正統(tǒng)計(jì)出本批問卷中人均月收入為多少。錯(cuò)誤之處是很明顯的：收入被分組后，原來的

區(qū)間（定距）以上的數(shù)據(jù)就成了次序（定序）型數(shù)據(jù)，而次序型的數(shù)據(jù)只能計(jì)算它們的中位

數(shù)，計(jì)算其平均收入則失去了原有的意義。

16.問卷設(shè)計(jì)中常見的錯(cuò)誤有哪些？

答：問卷設(shè)計(jì)超出了計(jì)算機(jī)實(shí)際處理的能力，區(qū)間（定距）以上的變量錯(cuò)劃了范圍，問

題的答案犯了嵌套的錯(cuò)誤等。

17.在社會(huì)調(diào)查和市場調(diào)查時(shí)為什么要采用量表法？

答：此類調(diào)查需要了解消費(fèi)者對某種商品的認(rèn)可程度、購物意向，以及對某種商品價(jià)

格的看法等深層次的問題。如果只是簡單地采用“是”與“否”或“好”與“壞”的問法，

甚至分為幾個(gè)階段，這樣做固然可以，但是統(tǒng)計(jì)時(shí)往往無法預(yù)測出內(nèi)在的結(jié)果;而且，遇到

政策性較強(qiáng)或帶有某種政治色彩的問題時(shí)，如果簡單而直接地采用“是”與“否”或“好”

與''壞"的問法，被訪者因出于各種考慮而往往難于道出內(nèi)心深處的真實(shí)看法。因此有必要

采用量表法。

18.什么是利克特的量表法？

答：利克特是美國的一位社會(huì)心理學(xué)家，在20世紀(jì)30年代，他和一些科學(xué)家對上述量

表中的“是”與“否”（或“贊成”與“不贊成”）兩種答案進(jìn)行了改進(jìn)，分別增加了“頭”、

“尾”和“中間”三種答案，例如:“非常不贊成一不贊成一無所謂一贊成一非常贊成”；根

據(jù)這5種回答，然后依次記為：1分f2分f3分f4分f5分。

某人如果贊成什么事則記為4分，不贊成則記為2分，依此類推。從中可以計(jì)算出每人

的得分以及群體總分是多少，以此可以判斷某人對某事所持的態(tài)度。因此，利克特量表也被

稱為“累加量表”。

習(xí)題2答案

1.什么是觀察值OBS?什么是變量及變量值？

答：一份問卷或一個(gè)被訪對象就是一個(gè)觀察值。一份問卷中的每一個(gè)問題都是變量。

每一個(gè)變量所對應(yīng)的數(shù)據(jù)（如sex=l或sex=2）就叫做變量值VALUE?

2.有哪幾種變量類型？

答：有2種變量類型。變量值是用阿拉伯?dāng)?shù)字表示時(shí)，該變量被稱為“數(shù)值型”變

量（或數(shù)字型變量）。變量值若用字母（或字母與數(shù)字的混合型）表示時(shí)，該變量則稱作“字符

串型”變量；此時(shí)，該變量名的后面必須附加一個(gè)美元符號同一個(gè)變量必須賦于同一

類型的數(shù)據(jù)（變量值）。

習(xí)題3答案

1.變量值的欄目位置（欄位）有哪幾種？

答：自由格式和固定格式兩種。

2.如何定義“一行多個(gè)觀察值數(shù)據(jù)的挖掘方法？

答：用@符號定義。比如：INPUTEDCoculsail@@；

3.SAS用什么命令調(diào)用外部數(shù)據(jù)文件？

答：用INFILE命令調(diào)用外部數(shù)據(jù)文件。比如：INFILE'Older.Dat'；（調(diào)用當(dāng)前

目錄中的Older.Dat數(shù)據(jù)文件）

4.SAS用什么命令定義變量標(biāo)簽？變量標(biāo)簽處于程序的第幾行？

答：用LABEL命令定義變量標(biāo)簽。變量標(biāo)簽必須處于程序的DATA行后面。比如：

DATAolder；

LABELID1=’地區(qū)名稱'CASEID=,觀察值編號'EDC='老年人的文化程度'

ocul='退休前的職業(yè)'；

INFILE'older.DAT,；

5.SAS如何創(chuàng)造新變量？

答：創(chuàng)建一個(gè)新變量，它等于老變量（在INPUT中已定義的變量）之間的數(shù)學(xué)運(yùn)算?？?/p>

使用的數(shù)學(xué)運(yùn)算符及其書寫方法見表A.1。

表A.1SAS的數(shù)學(xué)運(yùn)算符及其寫法

運(yùn)算符功能及其公式SAS程序中通用寫法

+相加：Z=X+YZ=X+Y

——相減：Z=X-YZ=X-Y

*相乘：Z=X*YZ=X*Y

/相除:Z=X/YZ=X/Y

**乘方：Z=X**2Z=X*X

例：Z=X+Y；

6.SAS如何進(jìn)行數(shù)據(jù)重新編碼？

答：舉個(gè)年齡的例子，年齡可分為：①20歲以下，②20?40歲，③40?60歲，④60

歲以上等年齡組，重新編碼的命令如下：

PROCFORMAT；

VALUEageFLOW—20='1'20—40='2'40—60='3'60-High=,4'；

FORMATageageF.；

習(xí)題4答案

1.熟練掌握“在Work工作區(qū)中直接輸入數(shù)據(jù)”的技巧。(答案略)

2.請比較ASSIST視窗與“分析”(Analysis)對話框在統(tǒng)計(jì)中的用法。(答案略)

3.為什么說用2.2節(jié)和4.4節(jié)介紹的數(shù)據(jù)輸入法是最佳的方法？

答:對于樣本量只有幾十個(gè)OBS的數(shù)據(jù)，在Work工作區(qū)中直接輸入數(shù)據(jù)HI前是SAS

系統(tǒng)的一種簡易的數(shù)據(jù)輸入法。而圖2.1這種數(shù)據(jù)輸入法也叫命令編程法，是最切實(shí)可行又

多快好省的數(shù)據(jù)輸入法。

習(xí)題5答案

L總體與樣本有何本質(zhì)區(qū)別？

答：總體(population)是樣本測量值的集合。對于感興趣的整個(gè)組中，每個(gè)成員都對

應(yīng)一個(gè)這樣的值?具體說來是某省的人口(總體)或工業(yè)產(chǎn)值(總體)中的某個(gè)指標(biāo)測量值的集

合，而不是那些人或物的集合。

樣本(sample)雖然也是一些值的集合，但不代表整個(gè)感興趣的組。比如，一個(gè)樣本可

以是某省中某縣的人口的集合或某縣工業(yè)產(chǎn)值的集合。

2.參數(shù)與統(tǒng)計(jì)量有何本質(zhì)區(qū)別？

答：由于總體與樣本的不同，由此派生出參數(shù)與統(tǒng)計(jì)量的差別。

(1)參數(shù)：參數(shù)(parameters)是總體的測量值，用希臘字母表示。

(2)統(tǒng)計(jì)量：統(tǒng)計(jì)量(statistics)則是樣本的測量值，用一般的英文字母表示見第5章

表5.1。

3.在SAS統(tǒng)計(jì)分析軟件中，均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差、方差這三種測量值是什么含義？

答：

(1)均值：用以描述數(shù)據(jù)(變量值)分布的中心位置。定距以上的數(shù)據(jù)計(jì)算均值才有意義。

比如，對于一個(gè)總體(某省)的人口，其平均值稱為總體均值(populationgmean),記

為U。對于某樣本(某縣)的人口，其平均人口則稱為樣本均值(sampleaverage),記為

X。

總體均值和樣本均值的計(jì)算公式是相同的。但是其他測量值不一定相同。

此外，還有方差、標(biāo)準(zhǔn)偏差等概念。

(2)標(biāo)準(zhǔn)偏差：也稱為標(biāo)準(zhǔn)差。表示某人的身高或收入等測量值偏離均值多少。比如甲

班語文成績的標(biāo)準(zhǔn)偏差為20,乙班語文成績的標(biāo)準(zhǔn)偏差為30,那么，乙班語文成績比甲班

的語文成績變化(波動(dòng))大。

(3)方差：標(biāo)準(zhǔn)偏差的平方則是方差。方差表示數(shù)據(jù)內(nèi)部的變異性。

4.什么是正態(tài)分布？它有什么特征？

答：統(tǒng)計(jì)學(xué)上，一般都是假設(shè)被統(tǒng)計(jì)的樣本是來自正態(tài)分布(Normaldistribution)的

總體。正態(tài)分布是關(guān)于總體的一種理論分布，是有嚴(yán)格的數(shù)學(xué)定義的。

從正態(tài)分布的總體中抽取的樣本一般是服從正態(tài)分布的。

正態(tài)分布的重要特征有：

(1)均值：均值是觀察值的平均值(Meanvalue)。定距(Interval)以上的變量值的均值

才有意義。

(2)眾數(shù)：眾數(shù)是最經(jīng)常發(fā)生的頻數(shù)。眾數(shù)是對定類變量(Nominal)而言的。比如某班

有男生25名、女生15名，那么，該班男生的人數(shù)是眾數(shù)。

(3)中位數(shù)：中位數(shù)是對次序(Ordinal)變量值而言的。中位數(shù)是比取值的一半大、同

時(shí)又比取值的一半小的值?；蛘哒f，中位數(shù)的一半落在均值之上，同時(shí)，另一半則落在均值

之下。

中位數(shù)的取值方法有兩種：

?單數(shù)情況下的觀察值的中位數(shù)；

?雙數(shù)情況下的觀察值的中位數(shù)。

(4)正態(tài)分布的均值、眾數(shù)、中位數(shù)重疊：將正態(tài)分布的圖形沿著中心位置對半折疊

時(shí)，均值、眾數(shù)、中位數(shù)三者重疊在一起。

5.經(jīng)驗(yàn)規(guī)則有哪些？

答：如果數(shù)據(jù)來自服從正態(tài)分布的總體，可用下面的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則很快地概括出我們的數(shù)

據(jù)。

經(jīng)驗(yàn)規(guī)則有：

?68%的觀察值是落在離均值一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)偏差(1。)的范圍內(nèi)。

?95%的觀察值是落在離均值兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)偏差(2。)的范圍內(nèi)。

?99%的觀察值是落在離均值三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)偏差(3。)的范圍內(nèi)。

6.檢驗(yàn)數(shù)據(jù)正態(tài)性的主要統(tǒng)計(jì)量有哪些？

答:正態(tài)性檢驗(yàn)的重要統(tǒng)計(jì)量是取決于概率P值(參閱第5章圖5.2中Pr<W后面的值)。

Pr<W：這是概率值，此值在0?1之間，表示對于正態(tài)性的可拒絕程度。當(dāng)此值小于

給定的5%(a值)時(shí)，說明數(shù)據(jù)不是來自正態(tài)分布的總體。比如概率值為0.05,由于不小于

a值0.05,所以沒有理由拒絕H。；說明該樣本數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。

如果樣本規(guī)模太小(一般不少于200個(gè)OBS),則要觀察附加的統(tǒng)計(jì)量仕匕如條形圖、正

態(tài)概率圖、莖葉圖、框圖或偏度、峰度)。在附加的統(tǒng)計(jì)量中莖葉圖和正態(tài)概率圖比較直觀;

但在只有幾十個(gè)觀察值的情況下觀察偏度、峰度值大有益處。

7.檢驗(yàn)正態(tài)性的其他附加方法有哪些？

答：檢驗(yàn)正態(tài)性的統(tǒng)計(jì)量除了第5章圖5.2的Pr<W后面的概率值以外，還有以下幾

種附加的方法及其統(tǒng)計(jì)量。

?條形圖：應(yīng)該呈現(xiàn)正規(guī)的“鐘型”分布。

,觀察描述性統(tǒng)計(jì)量中的偏度(skewness)和峰度(kurtosis),二者應(yīng)該很接近于0。

?正態(tài)概率圖：圖形的散點(diǎn)應(yīng)該呈現(xiàn)一直線。詳見圖5.3。

但在只有幾十個(gè)觀察值的情況下觀察偏度、峰度值大有益處。

8.理論的顯著性水平(a值)是什么？有幾種水平選擇？

答:理論的顯著性水平a值是檢驗(yàn)零假設(shè)(H0)的參考概率。a值一般有3種取值:0.10、

0.05和0.01,分別表示“中等顯著”、“顯著”、“高度顯著"。對于a=0.10來說，意味著參

考概率為0.10。如果拒絕原假設(shè)的后果不是十分嚴(yán)重，建議取a=0.10。如果原假設(shè)是關(guān)系

到前人所發(fā)現(xiàn)的一種理論，拒絕后其后果十分嚴(yán)重，建議取a=0.01(或a=0.001)。

一般情況下取a=0.05。

9.什么是實(shí)際的顯著性水平

答：實(shí)際的顯著性水平是統(tǒng)計(jì)分析時(shí)得到的概率P值，SAS6.12以前版本輸出標(biāo)志為

Prob,SAS8.0以后版本輸出標(biāo)志為Pr。如果Pr的值Va值0.05則拒絕原假設(shè)，表明在顯

著性水平0.05下，檢驗(yàn)的結(jié)果是顯著的。

10.什么是“第一類錯(cuò)誤(TypeIerror)w?

答：當(dāng)備擇假設(shè)不正確卻認(rèn)為正確，這就稱為“錯(cuò)誤”。統(tǒng)計(jì)學(xué)上稱之為“第一類錯(cuò)誤

(TypeIerror)”，有人稱之為“棄真的錯(cuò)誤”。

11.什么是“第二類錯(cuò)誤(TypeIIerror)w?

答：本該拒絕原假設(shè)H。但未能拒絕。統(tǒng)計(jì)學(xué)上稱之為“第二類錯(cuò)誤(Type11error)\

也稱“納偽的錯(cuò)誤

若能控制好樣本量，則能避免第二類錯(cuò)誤(TypeIIerror)?

習(xí)題6答案

1.SAS至少有哪幾條命令語句可以書寫漢字標(biāo)簽(漢化)？

答：至少有5條命令可以書寫漢字標(biāo)簽：TITLE,LABEL,VALUE,TABLE,KEYLABEL?

如：

PROCFORMAT；VALUESEXF1='男'2='女'；

FORMATSEXSEXF.；

KEYLABELN=，頻率，ALL=，累計(jì)，；

2.什么是SAS的數(shù)據(jù)集？如何復(fù)制數(shù)據(jù)集？

答：SAS的數(shù)據(jù)集是SAS源程序運(yùn)行之后所生成的目標(biāo)數(shù)據(jù)，即SAS系統(tǒng)內(nèi)部能識(shí)別的

數(shù)據(jù)集，它相當(dāng)于SPSS的*.sav數(shù)據(jù)?？捎肧ET命令復(fù)制SAS數(shù)據(jù)集。比如：

DATAone；

INPUTabc；

cards；

數(shù)據(jù)行

DATAtwo；/*預(yù)先為one的復(fù)制品起名為two*/

setone；/*'數(shù)據(jù)集two'是從'數(shù)據(jù)集one'中復(fù)制的。*/

3.請根據(jù)程序6.5中的數(shù)據(jù)分別用編程法和對話框法繪制BLOCK圖,然后進(jìn)行比較。(答

案略)

習(xí)題7答案

1.試用“分析家”(Analyst)對話框及命令法分別計(jì)算程序7.4中的sex變量的頻數(shù)分

布。

答：對話框見第7章的7.2節(jié)。命令法見程序7.1。

2.答案略，可參閱圖7.8的分析。

習(xí)題8答案

1.試用“分析家”對話框進(jìn)行雙變量的交叉匯總分析。

答：見第8章的8.1節(jié)。

2.試用TABLE命令進(jìn)行雙變量的交叉匯總分析。

答：設(shè)命令為TABLEidl*sex*edc;

將產(chǎn)生兩個(gè)sex*edc的交叉匯總子表。這是因?yàn)閕dl=ll,12兩個(gè)水平值。一種水平數(shù)

值產(chǎn)生一個(gè)子表。

3.試說命令TABLEidl*sex*edc中3個(gè)變量的作用。

答：這3個(gè)變量的作用分別是“控制變量*行變量*列變量”。

4.試分析圖A.1中的卡方分布。

Ho：sex（性別）與edc（文化程度）互為獨(dú)立。

B無標(biāo)題-記事本130區(qū)

文件任）編輯⑹格式Q）查看⑦幫助⑤

FREQ過程

sex*edc的表2統(tǒng)計(jì)量

idl=12的控制

統(tǒng)計(jì)量自由度值概率

卡方49.26840.0547

似然比卡方49.76490.0446

Mantel-Haenszel卡方16.49110.0108

Phi系數(shù)0.3719

列聯(lián)系數(shù)0.3486

Cramer的V0.3719

WARNING:40%的單元格期望值比5小?？ǚ娇赡懿皇怯行z驗(yàn)。

樣本大小=67

圖A.1卡方檢驗(yàn)

答：I?皮爾遜卡方（Chi-Square）為9.2684,自由度（DF）為4,其概率值（Prob）為0.0547。

又：0.0547》a理論值0.05。

,沒有理由拒絕原假設(shè)，從總體說sex（性別）與edc（文化程度）互為獨(dú)立。

習(xí)題9答案

1.試用“分析家”（Analyst）中的對話框進(jìn)行均值比較。

答：參閱第9章9.1節(jié)。

2.答:從正文圖9.11的Pr>|t|值小于0.0001看，兩組的差異是顯著的，1991年該地區(qū)

男性老人的退休后的平均月收入，同比高于女性老人的平均月收入約88.20元（158.65—

70.45）。

3.試寫出產(chǎn)生圖9.11結(jié)果的MEANS過程命令。

答：參閱第9章程序9.4。其中主要的MEANS過程命令如下：

PROCMEANSDATA=mlMAXDEC=6VARDEF=DFNNMISSMEANSTD

CVRANGEUSSTPRT;VARsal2;

BYsex;

習(xí)題10答案

1.獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的假設(shè)檢驗(yàn)是什么？

答：獨(dú)立組樣本T檢驗(yàn)要求數(shù)據(jù)符合以下3個(gè)條件：

（1）觀察值之間是獨(dú)立的。

（2）每組觀察值是來自正態(tài)分布的總體（此點(diǎn)決定了數(shù)據(jù)必須來自定距以上的變量）。

（3）兩個(gè)獨(dú)立組的方差相等。

Ho：兩個(gè)子總體的方差相等。

H。，：囚印2（兩個(gè)子總體的均值相等）

2.什么是兩獨(dú)立組樣本的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)？

答：參閱10.2節(jié)。命令為：

PROCNPAR1WAYDATA=worklWILCOXON;

CLASSsex;

VARscore;

TITLE'Wilcoxon秩和檢驗(yàn)';

3.配對樣本T檢驗(yàn)的假設(shè)檢驗(yàn)是什么？

答：它只有以下兩種假定。

(1)每對觀察值與其他對觀察值互為獨(dú)立。

(2)配對差值來自正態(tài)總體。

4.配對差值T檢驗(yàn)的過程是什么？

答：過程如下：

Ho：配對差值與o的差別不顯著。

dif=Tl-T2;

procUnivariateDATA=workl;

vardif;

TITLEI'配對差值T檢驗(yàn)’；

5.什么是配對差值的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)？

答：應(yīng)用PROCUnivariate過程可以同時(shí)進(jìn)行配對差值T檢驗(yàn)以及配對差值的

Wilcoxon秩和檢驗(yàn)。PROCUnivariate過程見表A.2所示的主要語句。

表A.2命令語句

PROCUnivariateDATA=workl;

BY分組變量；(BY語句慎用)

VARdif;

TITLEI4Wilcoxon配對差值T檢驗(yàn)';

6.獨(dú)立組與配對組T檢驗(yàn)的語句有何不同？

答：參閱第10章的表10.30

7.答：可用下面命令檢驗(yàn)。

PROCUnivariateDATA=DT;

VARtt;

8.答：參閱第10章的10.2.2節(jié)。

習(xí)題11答案

1.什么是結(jié)合分析？

答：見第11章11.1節(jié)。

2.如果國內(nèi)微電腦主流產(chǎn)品之一是方正(內(nèi)存容量512MB,硬盤容量40G,每臺(tái)5000元)

產(chǎn)品。

問：當(dāng)價(jià)格為6000元時(shí)，應(yīng)該推出何種配置的華碩微電腦，才能“既戰(zhàn)勝方正該主流

產(chǎn)品？又贏過聯(lián)想(內(nèi)存容量512MB,硬盤容量60G,每臺(tái)5000元)產(chǎn)品”？

答：參閱第11章11.6節(jié)的市場預(yù)測與決策。

習(xí)題12答案

1.變量有哪4種類型？

答：(1)標(biāo)稱變量(NominalVariable)：國內(nèi)稱之為“定類”變量或“名義”變量。

(2)次序變量(OrdinalVariable)：國內(nèi)稱之為“定序”變量。

(3)區(qū)間變量(InternalVariable)：國內(nèi)稱之為“定距”變量。

(4)比例變量(RatioVariable)：國內(nèi)稱之為“定比”變量，其變量值既具有次

序變量和區(qū)間變量的性質(zhì)，還存在一個(gè)有意義的“零點(diǎn)”。比如甲高2米，乙高1米，甲則

是乙的兩倍高度。

2.“比例一比例"(定比-定比)型的變量要用哪一種相關(guān)測量？

答：見第12章12.2節(jié)的皮爾遜積差相關(guān)。

3.“二分變量-區(qū)間以上變量”要用哪一種相關(guān)測量？

答：用第12章12.3節(jié)的皮爾遜二分“點(diǎn)一距”相關(guān)。

4.“次序一次序”(定序-定序)型的等級變量要用哪一種相關(guān)測量？

答：用第12章“12.4節(jié)的肯氏(Kendall)等級相關(guān)”—

5.“次序一次序”型的等級變量還可以用哪一種相關(guān)測量？

答：還可以用12.6節(jié)的斯皮爾曼等級相關(guān)。

6.“次序一比率”(定序-定比)型的數(shù)據(jù)要用哪一種相關(guān)測量？

答：用12.5的肯氏相關(guān)系數(shù)。

7.“標(biāo)稱-標(biāo)稱”(定類一定類)型的變量要用哪一種相關(guān)測量？

答：用12.7的Phi(①)系數(shù)或V系數(shù)。

8.哪一個(gè)相關(guān)系數(shù)的值要乘以30倍？

答：計(jì)算出的Hoeffding的D統(tǒng)計(jì)量應(yīng)乘以30倍。其D值范圍為：-0.5<D<1。

當(dāng)D值為較大的正值時(shí)，才表明變量間存在相關(guān)。見12.9。

9.試寫出計(jì)算身高(height)與體重(Weight)的Spearman相關(guān)系數(shù)。

答：PROCCORRSpearman;

VARHeightWeight;(此句Weight指體重變量)

10.答：從正文的圖12.30可以看出，sal2與sail的相關(guān)系數(shù)為0.6795,且概率值小

于0.0001(很顯著)，表明當(dāng)前工資與初始工資有較強(qiáng)的相關(guān)。

習(xí)題13答案

LGLM過程有哪些功能？

答：GLM過程不僅可處理連續(xù)形變量的數(shù)據(jù)，而且可分析非連續(xù)形的數(shù)據(jù)，比如：

(1)簡單回歸(SimpleRegression);

(2)多元(自變量)回歸(MultipleRegression);

(3)方差分析(AN0VA)：尤其適用于非均衡、非對稱的數(shù)據(jù)的方差分析(Unbalanced

DATA);

(4)加權(quán)回歸(WeightedRegression);

(5)偏相關(guān)(PartialCorrelation);

(6)復(fù)方差分析(MANOVA);

(7)多項(xiàng)式回歸(PolynomialRegression),或稱高次回歸；

(8)協(xié)方差分析。

2.答：沒有必要?jiǎng)?chuàng)建x*x項(xiàng)。

習(xí)題14答案

1.什么是協(xié)方差分析(AnalysisofCovarianceANOVA)?

答：參閱第29章開頭敘述。

2.答：從輸出結(jié)果(略)看，A=1一組的均值為135.28,其顯著性水平<a理論值0.05,

顯著。A=2一組的均值為123.72,其顯著性水平<a理論值0.05,也顯著。表明組內(nèi)均值

是有差異的。

由于“HO:LSMeanl=LSMean2”的概率值Pr>|t|為0.0001<&理論值0。5,所以有理

由拒絕Ho假設(shè)，即兩組均值差異顯著。表明修整后，常飲酒與不飲酒兩組男士的平均血壓(收

縮壓）的差異顯著。

習(xí)題15答案

1.方差分析的假設(shè)是什么？

答：方差分析的假設(shè)檢驗(yàn)旨在排除隨機(jī)誤差的干擾，它和一切假設(shè)檢驗(yàn)一樣，首先假

設(shè)總體均值沒有顯著差異，若有差異，則有理由拒絕原假設(shè)一認(rèn)為總體中至少有一對（兩個(gè)）

均值不相等。因此：

Ho（原假設(shè)）：口

IL（備擇假設(shè)）：至少有一對（兩個(gè)）均值不等。

當(dāng)F的顯著性水平＜a理論值0.05時(shí)，則有理由拒絕原假設(shè)。

詳見第15章15.1節(jié)的方差分析的假設(shè)檢驗(yàn)。

2.答：解得，組1和組3的血糖含量不同。

3.答：解得，不同的工廠之間職工的月均工資有顯著差異。

習(xí)題16答案

1.在第16章Factor中，Eigenvalue有何意義？

答：圖16.1關(guān)于Factor分析中，Eigenvalue是特征值，它標(biāo)志著每個(gè)變量的方差值

的大小。而且特征值還決定著Factor的抽取個(gè)數(shù)。SAS默認(rèn)為：抽取特征值21的主成分作

為Factor（因子）。

2.答：第1個(gè)因子可概括為死亡內(nèi)因。第2個(gè)因子可概括為死亡外因。

3.Factor（因素分析）過程與PRINC0M（主成分分析）過程有何異同之處？

答：主成分分析是從多變量的樣本中提煉出少數(shù)幾個(gè)綜合變量（指標(biāo)）來解釋原來較多

的變量（指標(biāo)）。Factor（因素分析）正是采用主成分分析的這個(gè)原理。但是Factor（因素分析）

又比主成分分析要求更高。Factor（因素分析）不僅要求變量個(gè)數(shù)最小化，而且要求Factor

個(gè)數(shù)也最小化。

4.答：主成分分析法見程序A.1。

程序A.1：

DATAzcf;

INPUTvxyagen;

CARDS;

145457013535781203065

110356012033781305080

PROCPRINCOMP;

VARvxyagen;

RUN;

程序運(yùn)行后產(chǎn)生的結(jié)果略。

習(xí)題17答案

1.判別分析的原理是什么？

答：參閱第17章的17.1節(jié)。

判別分析是在獲得分組規(guī)則的基礎(chǔ)上，再把各個(gè)觀察值（0BS）按此規(guī)則分配到對應(yīng)的組

里。例如給文科組和理科組的學(xué)生施以英語、政治和體育課教學(xué)，然后根據(jù)這3門功課的分

數(shù)就可求出差別規(guī)則，以后對新生分組時(shí)，均按這種規(guī)則，把學(xué)生分配到適當(dāng)?shù)慕M里。但聚

類分析中，事先并不知道組群和組數(shù)。

2.主要的判別分析法有哪幾種？

答：主要的判別分析法有如下3種：

（1）一般判別分析法（PROCDISCRIM）：不對變量進(jìn)行篩選。它細(xì)分為兩種：①Normal（參

數(shù)法），②NPAR（非參數(shù)法）。詳見第17章17.3。

（2）典型判別法（Candisc）。詳見17.5。

（3）回歸判別分析法（RegressionforDiscriminant）：對變量進(jìn)行回歸篩選。它細(xì)分

為3種：①Forward法：變量前進(jìn)法;②Backward法：變量退出法;③Stepwise法：逐步回

歸判別法，是①②兩種的先后結(jié)合。詳見17.4。

3.（答案略）

附錄B：如何快速入門學(xué)好SAS和SPSS

1.凡是我們主編和寫作的教材（如本書及?SAS統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用大全》等），從第1章到最

后一章的內(nèi)容基本上是由淺入深、順序漸進(jìn)地介紹的。閱讀時(shí)至少應(yīng)該從第1章起依次閱讀

到第5章，以便掌握基本的統(tǒng)計(jì)知識(shí)和統(tǒng)計(jì)方法。

2.每一章的程序（含數(shù)據(jù)）都有一個(gè)名稱，比如書中的程序1.1是表示第1章的第1個(gè)

SAS程序，其擴(kuò)展名一律默認(rèn)為“.SAS”。

3.對這些實(shí)用程序和數(shù)據(jù)，筆者特地象征性地提供其中的20例防入一張盤中，以便上

機(jī)時(shí)變通和模仿之用，不能擴(kuò)散。特別聲明的是，由于數(shù)據(jù)都是統(tǒng)計(jì)局或課題組的，版權(quán)所

有，違者會(huì)被追究。未盡事宜可發(fā)電子郵件向rghai@聯(lián)系。

4.由于篇幅所限，許多內(nèi)容未能寫進(jìn)書中，所以歡迎讀者帶著問題或課題參加每年的五

一節(jié)、國慶節(jié)和每年暑假中的SPSS及SAS培訓(xùn)（電子郵箱rghai@sohu.com,電話

5.培訓(xùn)計(jì)劃（見【SPSS、SAS培訓(xùn)班簡章】）。

【SPSS、SAS培訓(xùn)班簡章】

我系是國內(nèi)SPSS與SAS洋為中用的發(fā)祥地。為糾正社會(huì)上使用SPSS及SAS的偏

差或謬誤，提高統(tǒng)計(jì)分析的準(zhǔn)確性和先進(jìn)性，除了以下固定的研討日期外，我系隨時(shí)歡

迎統(tǒng)計(jì)學(xué)界的同仁朋友參加我系舉辦的SPSS和SAS新技術(shù)研討或進(jìn)行課題協(xié)作。其他

研學(xué)時(shí)間可由您來定并將復(fù)印件寄回敲定。

（一）研討內(nèi)容

1.初級研討：數(shù)據(jù)的快速輸入法、描述性統(tǒng)計(jì)、均值比較、T檢驗(yàn)、相關(guān)分析、預(yù)

測分析和線性回歸等。收效：由入門到基本掌握SPSS或SAS的統(tǒng)計(jì)分析和市場調(diào)研法。

2.高級研討：方差分析、Factor分析、對應(yīng)分析、聚類分析、生存分析、

非線性回歸分析等。收效：能勝任復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)分析和課題研究。

3.名額：10人。

（二）SPSS研討時(shí)間及收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)

1.初級研討：4月30日至5月3日。聽課費(fèi)、資料費(fèi)、會(huì)務(wù)費(fèi)、上機(jī)費(fèi)共2200元，

開發(fā)票。路費(fèi)、食宿費(fèi)自理，安排校內(nèi)住宿。

2.高級研討：5月4日至5月6日。聽課費(fèi)、資料費(fèi)、會(huì)務(wù)費(fèi)、上機(jī)費(fèi)共2200元，

開發(fā)票。路費(fèi)、食宿費(fèi)自理，安排校內(nèi)住宿。

（三）SAS研討時(shí)間及收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)

1.初級研討：5月7日至5月10日。聽課費(fèi)、資料費(fèi)、會(huì)務(wù)費(fèi)、上機(jī)費(fèi)每位2200

元，開發(fā)票。路費(fèi)、食宿費(fèi)自理，安排校內(nèi)住宿就餐。

2.高級研討：5月11日至5月13日止。聽課費(fèi)、資料費(fèi)、會(huì)務(wù)費(fèi)、上機(jī)費(fèi)每位2200

元，開發(fā)票。路費(fèi)、食宿費(fèi)自理，安排校內(nèi)住宿就餐。

（四）考試合格發(fā)結(jié)業(yè)證。

注：社會(huì)上的班3—4天每人學(xué)費(fèi)高達(dá)3200元，可用“百度”搜索了解和比較。

（五）全額學(xué)費(fèi)提前一個(gè)月寄：100871北京大學(xué)社會(huì)學(xué)系阮桂海。（電話：

（六）乘車路線：（方位：北京市海淀區(qū)中關(guān)村北大街“中關(guān)園”站）

1.北京人士坐320、827路、706路，或坐特6、特4、105運(yùn)通，在“中關(guān)園”站下

車，從北京大學(xué)東門進(jìn)，請找逸夫一樓（法學(xué)樓）二層5206。

2.京外人士坐北京站地鐵一西直門下車一375（或722或749）路公共汽車一“中關(guān)

園北站”下車，回走約100米，進(jìn)北大東門，找“法學(xué)樓二層5206”。

3.京外人士在首都“西客站”-320公共汽車在“中關(guān)園”站下車，從北京大學(xué)

東門進(jìn)，請找逸夫一樓（法學(xué)樓）二層5206。

4..或下飛機(jī)一坐往“中關(guān)村”的機(jī)場大巴一“中關(guān)村”終點(diǎn)站下一打的約10元一

北京大學(xué)東南門，找“法學(xué)樓二層5206”。

說明：每年的國慶長假（9月30日?10月7日）也將舉辦SPSS和SAS的新技術(shù)培訓(xùn)。

學(xué)費(fèi)根據(jù)參加培訓(xùn)的人數(shù)可以上浮或下調(diào)。

（四）聯(lián)系方式：100871北京大學(xué)社會(huì)學(xué)系阮老師。（電話

（五）乘車路線：（方向位于：北京市海淀區(qū)中關(guān)村北大街“中關(guān)園”站）

1.北京人士坐320專線、827路、706路，或坐特6、特4、105運(yùn)通，在“中關(guān)園”

站下車，從東門進(jìn)，請找“逸夫苑”南側(cè)的逸夫一樓（法學(xué)樓）二層5206。

2.京外人士從北京站坐地鐵一西直門下車一375（或722或749）路公共汽車一“中

關(guān)園北站”下車，回走約100米，進(jìn)北京大學(xué)東門，找“法學(xué)樓二層5206”。

3北京“西客站”坐320公共汽車或特6公共汽車一“中關(guān)園站”下車，前走約60米,

進(jìn)北京大學(xué)東門，找“法學(xué)樓二層5206”。

4.乘坐北京市地鐵10號線，到“成府”（即北京大學(xué)東門）下車也到。

北京大學(xué)社會(huì)學(xué)系

二。。九年四月日

附錄C：1-17章部分程序數(shù)據(jù)（放在網(wǎng)站或制成數(shù)據(jù)光盤）

/*程序2.1*/；

TITLE'北京市東城區(qū)社區(qū)服務(wù)調(diào)研'；

DATAL1;

INPUTid1-2sex$4age5-6height8-10weight12-14.1;

CARDS;

01ml9173672

02m20175575

03fl9160540

04m21176700

05f20158585

PROCFREQ;

TABLEAge*sex;

RUN;

/*程序2.2*/

DATAOLDER；/*注:讀到的數(shù)據(jù)存入OLDER文件中，文件名長度為1至8個(gè)字

符；若缺省，SAS則自動(dòng)給一個(gè)文件名，但不顯示*/

INPUTidl1-2caseid3-5name6sexage8~9edc10ocul11

ocu212sail13-15sal216-18vl19v220v321v422

v523；

LIST；/*顯示每行的數(shù)據(jù)，以便核對?？墒≈?/

CARD；/*告訴SAS,數(shù)據(jù)行從下一行開始讀之*/

11001116031015012021214

11002116542218018011210

/*其他數(shù)據(jù)行*/；

11030227023013012021310

PROCPRINT；/*若寫，則顯示觀察值?？墒?。*/

TITLE'老齡人社會(huì)保障抽樣調(diào)查'；ATITLE''中的內(nèi)容是標(biāo)題名稱*/

PROCPLOT；/*繪制散點(diǎn)圖*/

PLOTedc*ocul=sex；/*以每人的性別為圖點(diǎn)，畫出其教育年限

（縱軸）與職業(yè)（橫軸）交點(diǎn)圖*/

PROCCHART；/*調(diào)用直方圖、條形圖程序*/

VBARocul；/*畫出退休前職業(yè)的垂直條形圖*/

HBARsex；/*畫出性別的水平條形圖*/

PROCFREQ；/*調(diào)用頻次統(tǒng)計(jì)過程*/

TABLESedc；/*計(jì)算edc的頻次*/

TABLESedc*sall；/*制作交互分類表*/

PROCMEANS；/*調(diào)用MEANS過程，計(jì)算上述edc、ocul和sail各個(gè)變量的均

值、觀察值、和方差等九種參數(shù)*/

PROCSORT；/*調(diào)用SORT過程*/

BYsexedc；/*按性別、教育年限排序*/

PROCPRINT；/*有了此條語句方能顯示排序結(jié)果*/

PROCMEANS；/*再次調(diào)用MEANS過程，以便計(jì)算8種描述性統(tǒng)計(jì)量*/

BYsexedc；/*按sex、edc變量值分組，計(jì)算描述性統(tǒng)計(jì)量*/

Run；/*微機(jī)SAS須有“Run；”命令。大、中、小型機(jī)SAS則不需*/

/*程序3.1*/；

DATAscore;

RETAINcountschismathseng0;/*將計(jì)數(shù)器count及schi等新變量預(yù)置為0*/;

LABELchi=語文成績'math='數(shù)學(xué)成績'eng='英語成績'

schi=,全班語文總分’；

INPUTchimatheng@;

CARDS;

807595

708592

85.94

939688

.9986

f

count+l;/*計(jì)算次數(shù)的‘計(jì)數(shù)器'先預(yù)置為O,然后逐次加1*/；

schi+chi;/*語文成績的累加*/;

Smath+math;/*數(shù)學(xué)成績的累加*/;

Seng+eng;/*英語成績的累加*/;

LIST;/*列出數(shù)據(jù)*/;

PROCprintDATA二score;

RUN;

/*程序3.2*/;

DATAscore;

RETAINcountschismathseng0;/*將計(jì)數(shù)器count及schi等新變量預(yù)置為0*/;

/*INFILEJd:\sasDATA\score.dat*;*/

INPUTchimatheng;

LABLEchi='語文成績'math=＞數(shù)學(xué)成績'eng=＞英語成績’

schi='全班語文總分'；

count二count+1;/*計(jì)算次數(shù)的‘計(jì)數(shù)器'先預(yù)置為o,然后逐次加1*/;

Schi=sum(schi+chi);/*語文成績的累加*/;

Smath=sum(Smath+math);/*數(shù)學(xué)成績的累加*/;

Seng=sum(Seng+eng);/*英語成績的累加*/;

CARDS;

807595

708592

85.94

939688

.9986

LIST;/*列出數(shù)據(jù)*/

PROCPRINT;/*顯示統(tǒng)計(jì)結(jié)果*/;

RUN;

/*程序3.3*/;

DATASCORE；

RETAINcount0schi0smath0seng0；

INPUTchimatheng；

LABELchi='語文成績'math='數(shù)學(xué)成績'eng='英語成績'

schi='全班語文總分’；

CARDS;

807595

708592

85.94

939688

.9986

count=count+1；

/*以下3行語句是例3.22相應(yīng)行的改寫，其余不變*/；

schi=sum(schi,chi)；

smath=sum(smath,math)；

seng=sum(seng,eng)；

LIST；

CARDS；

PROCPRINT；

RUN；

/*程序3.4：運(yùn)行程序3.4所產(chǎn)生的輸出結(jié)果與圖3.1完全相同。*/;

TITLE'1991年北京市東城區(qū)“社區(qū)服務(wù)研究東城區(qū)>>數(shù)據(jù)分析’；

DATASQ;

AINFILE'SU-14.dat'*/;

INPUTId1-2caseid3-5age6-7sex8

edc9wk10fm11v6f12v7f13-14

v8f15-16v9f17vlOA18vlOB19vlOC20vlOD21vi22-24vo25-27;

IFage=0|sex=0|FM=O|edc=0|WK=O|V6F=0|V7F=0|V8F=0|V9F=0THENDELETE;

IFvi=0|vo=0|v7f=0|v8f=0thendelete;

AV=vi/v7f;vIO=VI-VO;AV8F=V8F/V7F;

CARDS;

110014115223052810001713350

110266612623042021001500400

110285622222031520001600500

110294014223060011001130100

110306714223063620001320200

110315614223062521001360300

110323424323073611001390390

110337813623093021001700400

110345513623073321001620550

110355813622032410001270240

010000000000000010200324224

110366521123073021001420300

110376020123042410000200150

110385114122042120001450350

140034714223072020001990180

140048012122031420001210160

140057122643041631001450300

140068112642031920000101200

140078212323032721001159100

140086821641011120000125150

140096421223051330000600300

140106421643042220000266200

140116715622033021011660300

140123613123051531001480400

140133913123053120001450380

140146123623051621001670480

140157912623051821001110100

140167021623052431001400300

140175213123053020001420350

140181924613073011001650300

140197821143041821001130130

140203314123043021001300300

140216522623052421001500300

140225421623043021001500400

140236421642022431001265200

140244324223042250001090060

140256912622041321001160160

140267912143053521001195120

140275114123063821001132070

140284723123071821001450400

140296221242031421001270190

140307121643041820000240240

140326022623041611000142130

140332914123042521000700400

140705322623051620000350300

140713813322032011000400350

140993813122031020000300250

PROCFORMAT;

VALUEvioFLOW—200='O'-200—100-f-100-0=2*

0-100=3'100-200='4'200-HIGH='5';

VALUEavFLOW-60='O'60-70=f70-80=，2'80-90=*3

90-100=4*100-HIGH』5';

PROCFREQ;FORMATAVAVF.;FORMATvIOvIOF.;

TABLEavvio;

RUN;

/*程序3.5：程序產(chǎn)生下述圖3.5*/;

TITLE'北京市四區(qū)13個(gè)街道（居委會(huì)）＜〈社區(qū)服務(wù)研究＞＞數(shù)據(jù)分析’；

DATASQ;

INFILE'S.dat';

INPUTId1-2CASEID3-5AGE6-7SEX8

edc9wk10fm11V6f12V7f13-14

v8f15-16V9f17V10A18V10B19V10C20V10D21vi22-24vo25-27;

IFAGE=O|SEX=O|FM=O|EDC=OWK=O|V6F=0|V7F=0|V8F=0|V9F=0THENDELETE;

IFvi=0|vo=0v7f=0|v8f=0thendelete：

AV=vi/v7f;VIO=VI-VO;AV8F=V8F/V7F;

PROCFORMAT;

VALUEvioFLOW—200='O'-200—100=T-100-0=2'

0-100=3'100-200='4'200-HIGH=5';

VALUEavFL0W-60=，0'60-70=1'70-80='2'80-90='3'

90-100=4'100-HIGH="5';

PROCFREQ;FORMATAVAVF.;FORMATVIOVIOF.;

TABLEavvio;

RUN;

/*程序4.1：SEX變量是字符串變量*/;

DATALI;

INPUTid1-2sex$4age5-6height8-10weight12-14.1;

CARDS;

01ml9173672

02m20175575

03fl9160540

04m21176700

05f20158585

RUN;

/*程序4.2：SEX變量是數(shù)字型變量*/;

DATALI;

INPUTid1-2sex4age5-6height8-10weight12-14.1;

CARDS;

01119173672

02120175575

03219160540

04121176700

05220158585

RUN;

/*程序5.1,數(shù)據(jù)的正態(tài)性檢驗(yàn)。*/;

DATAVARC;

INPUTvl1-6v27-12v313-18v419-24v525-29v630-35v738-42v

43;

LABELvl=腦血管病'v2=‘心血管病'v3='癌癥'v4='呼吸系病’