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这是我的数据集

第 1 列：脂质水平

第 2 栏：年龄

第 3 列：脂肪含量类别

第 4 列：性别（1=男性）

   0.73      1      1   1
   0.67      1      2   1
   0.15      1      3   1
   0.86      2      1   1
   0.67      2      2   1
   0.15      2      3   1
   0.94      3      1   1
   0.81      3      2   1
   0.26      3      3   1
   0.23      4      1   2
   1.40      4      1   1
   1.32      4      2   1
   0.15      4      3   1
   1.62      5      1   1
   1.41      5      2   1
   0.78      5      3   1
   9.78      5      1   1

这是我使用此代码运行的一些不同分析，但我不太确定为什么 SAS 没有编译。

在做任何其他事情之前，我手动设置了一个永久库。 

libname di ‘c:\diet’;
data di.HW3 Data;
infile hw3 data.sas;
input Lipidlevel Age Fatcontent Gender;
run;

接下来，我想使用每个年龄组的脂肪含量类别的脂质水平 ODS 生成一个图。 

ods graphics on;
proc sgplot data=newdiet;
var=Age;
scatter Age/Lipidlevel
ods graphics off;

为了更清楚地说明我将如何为连接 3 个数据点的每个年龄组制作一条线，用不同的颜色为每条线着色并用星号表示每个数据点，并在 X 轴下方制作一个图例并为图表？（我以为最后一部分是自动出现的）

现在我想使用 ODS 生成两组不同的汇总统计信息。a) 显示每个年龄组的血脂水平的平均值、中位数、样本量和标准差。

Proc means data=newdiet;
var Lipidlevel;
run;

b) 报告每个脂肪含量类别的脂质水平的样本量、平均值和标准差。

Proc means data=newdiet;
var Lipidlevel;
run;

最后，谁能给我一些关于数据分层的建议，如下所示？我想为 Age Group 和 Fat Content Category 变量创建标签和格式。年龄组从 1 到 5 编码，对应于：15-24；25-34; 35-44; 45-54; 55-64。脂肪含量类别编码为 1 到 3，对应于：极低；相当低；中等偏低。我不知道该怎么做。我能想到的唯一方法是进入原始数据集并手动对其进行排序。

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1 回答 1

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这里有几个问题。

对剧情的评论中的问题。

PROC 表示——使用 class 语句。你可以在 1 条语句中得到你想要的；

proc means data=newdiet mean std median;
class age Fatcontent;
ways 1 ;
var Lipidlevel;
run;

CLASS告诉过程如何对数据进行分组。WAYS 1说分别计算。否则，它假定这是一个钻取路径。

这会产生：

                        Analysis Variable : Lipidlevel

                        N
        Fatcontent    Obs            Mean         Std Dev          Median

                 1      7       2.2228571       3.3628892       0.9400000

                 2      5       0.9760000       0.3610817       0.8100000

                 3      5       0.2980000       0.2736238       0.1500000


                        Analysis Variable : Lipidlevel

                        N
               Age    Obs            Mean         Std Dev          Median

                 1      3       0.5166667       0.3189566       0.6700000

                 2      3       0.5600000       0.3675595       0.6700000

                 3      3       0.6700000       0.3609709       0.8100000

                 4      4       0.7750000       0.6770771       0.7750000

                 5      4       3.3975000       4.2699444       1.5150000
于 2015-12-07T15:09:45.470 回答