怎么利用SAS处理实验获得的数据？

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【转帖】第一步：Examining Data for Analysis
这是是数据处理最重要的部分，因为异常值会影响到处理结果并误导你。在使用复杂数据分析步之前，花点时间检查你的数据。
Code 1: Getting to konw data
Proc contents data=mydata;
run;
使用contents过程步可以让你了解数据，告诉你：数据集名和保存位置；数据创建时间和最后修改时间；变量数和类型；
Code 2: Examination of numeric variables
Proc univariate data=mydata plot;
var height;
ID family;
run;
本过程步提供了数值变量最完整的信息：检验变量分布；描述统计；显示极端观测；绘制分布图。
plot选项提供了茎叶图、盒子图和正态分布图，可视化检查数据。
最重要的是可以提供Extreme Observations，方便排除异常值。
Code 3:Examination of character/discrete variables
Proc freq data=mydata ;
table block family/out=FreqTable nocol norow nocum nopercent;
run;
离散变量检查语句，本人用的较少。
Code 4: Data Summary
Proc means data=hbook.mydata mean std cv n maxdec=2;
var Height diameter;
run;
本语句提供数据汇总功能，在排除异常值后，以手里的数据做个全面的了解。

第二步：推断统计
经过第一步的预处理后，可以保证数据通过正态检验和齐次性检验，具体方法可以查阅本人的其它帖子。
Code5: analysis of variance
Proc Anova;
Proc GLM;
Proc MIXED
上面的三个语句功能各异，均用于进行方差分析。Proc MIXED国内用的较少，外文期刊常能见到。
Code 6 : Correlation and regression
Proc corr;
Proc Reg;
Proc nlin;
上述两个语句可以计算相关系数和回归方程，以及线性和非线性拟合，具体方法可参考本人的其它帖子。
第三步：Plotting
SAS绘图有PLOT和GPLOT，前者只是简单的绘图，后者可以得到高质量的绘图。。
上述三步可以满足大部分人的需求，切记第一步是不能省的。