SAS处理数据的三个重要步骤

STEP1：Examining Data for Analysis检查数据
这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。所有在使用复杂数据分析步之前，需检查数据。
首先，
#Getting to konw data
Proc contents data=mydata; run;
使用contents过程步，可获得数据集名及其保存位置，数据创建时间和最后修改时间，变量数和类型；
然后，
#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。
#Examination of character/discrete variables离散变量检查语句：
Proc freq data=mydata ; table block family/out=FreqTable nocol norow nocum nopercent; run;
最后，
#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。

STEP2：推断统计

经过第一步预处理，可保证数据通过正态检验和齐次性检验。

#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。

#Correlation and regression
Proc corr; Proc Reg; Proc nlin;
上面两个语句用于计算相关系数和回归方程，以及线性和非线性拟合

STEP3：Plotting

参考：

http://blog.sina.com.cn/s/blog_7dc56e6e0100qxjs.html