Datenanalyse mit SAS©: Statistische Verfahren und ihre by Walter Krämer, Olaf Schoffer, Lars Tschiersch

By Walter Krämer, Olaf Schoffer, Lars Tschiersch

Das Programmpaket SAS hat sich im Lauf der Jahre als ein Standardwerkzeug zur statistischen Datenanalyse durchgesetzt. Der souver?ne Umgang mit statistischen Methoden und deren praktischer Umsetzung in SAS bietet somit einen unsch?tzbaren Vorteil f?r die t?gliche Arbeit aller Anwender, die in Studium oder Beruf mit der examine von Daten zu tun haben. Das vorliegende Buch erl?utert alle g?ngigen statistischen Verfahren und deren Umsetzung als SAS-Programm. Es ist als Einf?hrung in SAS geeignet, aber auch als Nachschlagewerk f?r Fortgeschrittene, mit deutlicher Betonung der grafischen Aspekte der statistischen Datenanalyse. Anleitungen zur Programmierung mit IML und Makros sowie hilfreiche Assistenten in SAS runden die Darstellung ab.

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1602. : Range), d. h. ,]) Mit LAG[n]() greift man auf die vorherige Beobachtung zur¨ uck. n ist dabei optional. Ohne diese Angabe geht SAS genau einen Wert zur¨ uck. Mit der Angabe einer Zahl n ≥ 2 kann entsprechend n Beobachtungen zur¨ uckgegangen werden. Im Datensatz entspricht dies einem Verschieben der Merkmalswerte um n Zeilen nach ” unten“. Zu Beginn des Datensatzes wird die Variable, der die Funktion LAG zugewiesen wird, mit fehlenden Werten initialisiert. Die u ¨ber den Rand hinaus“ ” geschobenen Werte entfallen.

PATH= gibt das Verzeichnis an, in dem sich die zu importierende Excel-Datei befindet. Bei Datenbanksystemen ist es u ¨ blich, sich durch einen Benutzernamen und ein Kennwort zu authentifizieren. Diese Informationen werden durch die Anweisungen USER= bzw. PASSWORD= an die Datenbank weitergegeben. 54 3 Der DATA-Step Die DBLOAD-Prozedur Die Prozedur DBLOAD erm¨ oglicht das Schreiben von Daten aus SAS in Datenbanken. Sie besitzt eine zu PROC ACCESS ¨ ahnliche Syntax. Erneut wird ein Datenbanksystem spezifiziert, in welches ein SAS-Datensatz exportiert werden soll.

47: Vereinen von Datens¨ atzen mit der Anweisung MERGE Nachstehendes Programm stellt die Datens¨ atze A und B nebeneinander. DATA A; x=1; OUTPUT; x=2; OUTPUT; RUN; DATA B; y=1; RUN; DATA C; MERGE A B; RUN; Die resultierende Textausgabe f¨ ur Datensatz C: Obs x y 1 2 1 2 1 . Beim Vereinen von Datens¨ atzen mit teilweise verschiedenen Variablen werden die Variablen, die jeweils nur in einem Datensatz vorkommen, so vereint, wie bei der 1:1-Zuordnung. Beobachtungen von Variablen, welche in beiden Datens¨ atzen vorkommen, werden zun¨ achst aus Datensatz1 entnommen und anschließend mit den entsprechenden Beobachtungen aus Datensatz2 u ¨ berschrieben.

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