頻度集計、ヒストグラム、基礎統計量、分析結果のダウンロード

統計モデル解析特論I/II : 第11回 (01/08/19)

　明けましておめでとうございます。新しい気持ちで新年を迎えられたことと思います。今回は統計処理をする場合に手始めに行うべき処理としての幾つかの方法を理解してもらうと共に、出力結果の利用方法を紹介する。

前回の訂正・補足: 前回第6節
1. 講義時に配付した資料では、漢字コードがUTF-8の場合、オプションの指定文字列を「utf-8」と紹介しましたが、これは正確な説明ではありませんでした。「utf8」とするか「'utf-8'」(クォーテーションで囲む)と指定すべきであることが判明しましたので、上記の説明部分を修正しました。申し訳ありませんでした。
  - 参考ページ: データのトランスコーディングに使用するSBCS、DBCSおよびUnicodeエンコーディング値
2. Mac のExcel で csvファイルを作成した場合の漢字コードは UTF-8 のようですが、行末コードが何になるかが調べても正確には判りませんでした。ただ、1例だけを挙げると「CR+LF」になっていましたので、常時「CR」ではない可能性があります。今後も調べてみますが、現状で判っていることをお知らせしておきます。
[おさらい] 前回のプログラム例に含めたprocedure(処理コマンド)
- proc print
- proc means
- proc freq
- proc chart
- proc univariate

手始めの集計 : 各変量の性質や分布特性の把握に役立つ統計量
　ドラゴンズの選手データを対象に算出してみよう。前回入力・実行したもの。

プログラム : les1001.sas
/* Lesson 10-01 */ /* File Name = les1001.sas 12/18/18 */ options nocenter linesize=78 pagesize=30; : 画面出力サイズ指定 proc printto print = 'Kougi/les1001_results.txt' new; : 計算結果を直接ファイル出力 data dragons; infile 'Kougi/Dragons18.csv' firstobs=6 dlm=',' dsd missover : ファイル特性 encoding=sjis termstr=crlf; input No $ Name : $24. Pos $ DoBY DoBM DoBD : 読み込む変数(項目)のリスト shintyou taijyuu tou $ da $ bikou $; : 複数行にわたって proc print data=dragons(obs=20); : 先頭20ケースを表示 run; proc means data=dragons; : 平均値等を算出 run; proc freq data=dragons; : 頻度を算出。個々＆クロス集計 table DoBY DoBM tou da tou*da; run; proc chart data=dragons; : ヒストグラムを描く hbar shintyou; : 水平棒グラフ。変量を指定(複数指定も可)。 vbar shintyou; : 垂直棒グラフ。変量を指定(複数指定も可)。 hbar DoBY; vbar DoBY; run; proc univariate data=dragons plot; : 基礎統計量の算出。plot オプションを指定。 var shintyou; : 指定した変量について run;

計算結果の保存
- [結果タグ]に表示されている計算結果をhtml(左端のアイコン)やPDF(左から2番目のアイコン)に保存する。なお、「proc printto print」で指定した出力(テキストファイル形式)は既に指定したファイルに保存されている。

出力結果 :

html 形式: les1001-results.html
pdf 形式: les1001-results.pdf
[結果タグ]の印刷出力 pdf 形式: les1001_output.pdf
テキストファイル: les1001_results.txt . : 漢字コードがUTF-8で記述されているため、(ブラウザに依るが)そのままだと文字化けする可能性がある。このような場合は、複数の漢字コードに対応したエディタ(例: 秀丸エディタ (シェアウェア))で漢字コードを UTF-8 に指定してやると化けずに表示される。
[補足] テキストファイル形式で保存された計算結果には、一部で文字位置のズレが発生している。これはSASシステムが漢字コードをうまくハンドリングできていないからで、半角文字(英数字)のみの出力については問題ない(勿論計算結果も)。ズレが気になるようなら、上述の html形式かpdf形式の出力を使えば良いのだが、しかし、一部の計算結果はテキストファイル形式でしか表示されないものがあり、悩ましいところである。

2018年12月18日火曜日 12時35分59秒 56 s h t i a n i b N D D D t j i O a P o o o y y t k b N m o B B B o u o d o s o e s Y M D u u u a u 1 80 森　繁和監督 1954 11 18 . . 2 11 小笠原　慎之介投手 1997 10 8 180 95 左左 3 12 田島　慎二投手 1989 12 21 181 84 右右 4 13 岩瀬　仁紀投手 1974 11 10 181 84 左左 5 14 谷元　圭介投手 1985 1 28 167 72 右右 6 16 又吉　克樹投手 1990 11 4 181 74 右右 7 17 柳　裕也投手 1994 4 22 180 85 右右 8 18 鈴木　翔太投手 1995 6 16 183 75 右右 9 19 吉見　一起投手 1984 9 19 182 90 右右 10 21 岡田　俊哉投手 1991 12 5 178 67 左左 11 22 大野　雄大投手 1988 9 26 183 83 左左 12 24 福谷　浩司投手 1991 1 9 183 90 右右 13 25 佐藤　優投手 1993 6 29 187 85 右左 14 28 丸山　泰資投手 1995 2 5 176 80 右右 15 29 山井　大介投手 1978 5 10 179 86 右右 16 30 阿知羅　拓馬投手 1992 11 20 190 95 右右 17 33 祖父江　大輔投手 1987 8 11 175 80 右左 18 34 福　敬登投手 1992 6 16 180 88 左左 7/19 育 19 40 石川　翔投手 1999 12 14 179 81 右左 20 41 浅尾　拓也投手 1984 10 22 182 78 右右 2018年12月18日火曜日 12時35分59秒 58 MEANS プロシジャ変数 N 平均標準偏差最小値最大値 ------------------------------------------------------------------------------ DoBY 80 1990.13 6.6758112 1954.00 2000.00 DoBM 80 6.7875000 3.3778645 1.0000000 12.0000000 DoBD 80 14.4375000 8.3010503 1.0000000 31.0000000 shintyou 79 180.7215190 5.6157670 167.0000000 201.0000000 taijyuu 79 84.3797468 8.4963096 65.0000000 117.0000000 ------------------------------------------------------------------------------ 2018年12月18日火曜日 12時35分59秒 59 FREQ プロシジャ累積累積 DoBY 度数パーセント度数パーセント ------------------------------------------------------------------ 1954 1 1.25 1 1.25 1974 1 1.25 2 2.50 1977 1 1.25 3 3.75 1978 1 1.25 4 5.00 1980 1 1.25 5 6.25 1981 2 2.50 7 8.75 1984 4 5.00 11 13.75 1985 3 3.75 14 17.50 1986 1 1.25 15 18.75 1987 4 5.00 19 23.75 1988 5 6.25 24 30.00 1989 7 8.75 31 38.75 1990 3 3.75 34 42.50 1991 10 12.50 44 55.00 1992 7 8.75 51 63.75 1993 5 6.25 56 70.00 1994 7 8.75 63 78.75 1995 5 6.25 68 85.00 1996 3 3.75 71 88.75 1997 2 2.50 73 91.25 1998 2 2.50 75 93.75 1999 3 3.75 78 97.50 2000 2 2.50 80 100.00 累積累積 DoBM 度数パーセント度数パーセント ------------------------------------------------------------------ 1 6 7.50 6 7.50 2 5 6.25 11 13.75 3 6 7.50 17 21.25 4 5 6.25 22 27.50 5 9 11.25 31 38.75 6 5 6.25 36 45.00 7 9 11.25 45 56.25 8 6 7.50 51 63.75 9 7 8.75 58 72.50 10 7 8.75 65 81.25 11 10 12.50 75 93.75 12 5 6.25 80 100.00 2018年12月18日火曜日 12時35分59秒 61 FREQ プロシジャ累積累積 tou 度数パーセント度数パーセント ----------------------------------------------------------------- 右 64 81.01 64 81.01 左 15 18.99 79 100.00 Frequency Missing = 1 累積累積 da 度数パーセント度数パーセント -------------------------------------------------------------------- 右 45 56.96 45 56.96 左 31 39.24 76 96.20 左右 3 3.80 79 100.00 Frequency Missing = 1 2018年12月18日火曜日 12時35分59秒 62 FREQ プロシジャ表 : tou * da tou da 度数 | パーセント | 行のパーセ | 列のパーセ |右 |左 |左右 | 合計 ---------------+--------+--------+--------+ 右 | 45 | 16 | 3 | 64 | 56.96 | 20.25 | 3.80 | 81.01 | 70.31 | 25.00 | 4.69 | | 100.00 | 51.61 | 100.00 | ---------------+--------+--------+--------+ 左 | 0 | 15 | 0 | 15 | 0.00 | 18.99 | 0.00 | 18.99 | 0.00 | 100.00 | 0.00 | | 0.00 | 48.39 | 0.00 | ---------------+--------+--------+--------+ 合計 45 31 3 79 56.96 39.24 3.80 100.00 Frequency Missing = 1 2018年12月18日火曜日 12時35分59秒 63 shintyou 累積累積中間点度数度数パーセントパーセント | 167.5 |* 2 2 2.53 2.53 | 172.5 |***** 9 11 11.39 13.92 | 177.5 |********** 19 30 24.05 37.97 | 182.5 |**************** 32 62 40.51 78.48 | 187.5 |****** 11 73 13.92 92.41 | 192.5 |*** 5 78 6.33 98.73 | 197.5 | 0 78 0.00 98.73 | 202.5 |* 1 79 1.27 100.00 | -----+----+----+- 10 20 30 度数 2018年12月18日火曜日 12時35分59秒 64 度数 | ***** 30 + ***** | ***** | ***** | ***** | ***** 20 + ***** ***** | ***** ***** | ***** ***** | ***** ***** | ***** ***** ***** 10 + ***** ***** ***** ***** | ***** ***** ***** ***** | ***** ***** ***** ***** ***** | ***** ***** ***** ***** ***** | ***** ***** ***** ***** ***** ***** ***** -------------------------------------------------------------------- 167.5 172.5 177.5 182.5 187.5 192.5 197.5 202.5 shintyou 中間点 2018年12月18日火曜日 12時35分59秒 65 DoBY 累積累積中間点度数度数パーセントパーセント | 1956 |* 1 1 1.25 1.25 | 1962 | 0 1 0.00 1.25 | 1968 | 0 1 0.00 1.25 | 1974 |* 1 2 1.25 2.50 | 1980 |*** 5 7 6.25 8.75 | 1986 |********* 17 24 21.25 30.00 | 1992 |******************** 39 63 48.75 78.75 | 1998 |********* 17 80 21.25 100.00 | -----+----+----+----+ 10 20 30 40 度数 2018年12月18日火曜日 12時35分59秒 66 度数 40 + ***** | ***** | ***** | ***** | ***** 30 + ***** | ***** | ***** | ***** | ***** 20 + ***** | ***** ***** ***** | ***** ***** ***** | ***** ***** ***** | ***** ***** ***** 10 + ***** ***** ***** | ***** ***** ***** | ***** ***** ***** ***** | ***** ***** ***** ***** | ***** ***** ***** ***** ***** ***** -------------------------------------------------------------------- 1956 1962 1968 1974 1980 1986 1992 1998 DoBY 中間点 2018年12月18日火曜日 12時35分59秒 67 UNIVARIATE プロシジャ変数 : shintyou モーメント N 79 重み変数の合計 79 平均 180.721519 合計 14277 標準偏差 5.61576697 分散 31.5368387 歪度 0.30530917 尖度 1.68822569 無修正平方和 2582621 修正済平方和 2459.87342 変動係数 3.10741466 平均の標準誤差 0.63182315 基本統計量位置ばらつき平均 180.7215 標準偏差 5.61577 中央値 181.0000 分散 31.53684 最頻値 183.0000 範囲 34.00000 四分位範囲 7.00000 2018年12月18日火曜日 12時35分59秒 68 UNIVARIATE プロシジャ変数 : shintyou 位置の検定 H0: Mu0=0 検定 -統計量- ------p 値------- Student の t 検定 t 286.0318 Pr > |t| <.0001 符号検定 M 39.5 Pr >= |M| <.0001 符号付順位検定 S 1580 Pr >= |S| <.0001 分位点 (定義 5) 水準分位点 100% 最大値 201 99% 201 95% 190 90% 187 75% Q3 184 50% 中央値 181 25% Q1 177 10% 174 5% 172 1% 167 0% 最小値 167 2018年12月18日火曜日 12時35分59秒 69 UNIVARIATE プロシジャ変数 : shintyou 極値 --最小値-- --最大値-- 値 Obs 値 Obs 167 28 190 33 167 5 190 76 170 60 190 79 172 80 193 34 172 70 201 67 欠損値 ---パーセント--- 欠損値カウント全体欠損値 . 1 1.25 100.00 2018年12月18日火曜日 12時35分59秒 70 UNIVARIATE プロシジャ変数 : DoBY モーメント N 80 重み変数の合計 80 平均 1990.125 合計 159210 標準偏差 6.67581124 分散 44.5664557 歪度 -2.2732516 尖度 10.0368832 無修正平方和 316851322 修正済平方和 3520.75 変動係数 0.33544683 平均の標準誤差 0.74637839 基本統計量位置ばらつき平均 1990.125 標準偏差 6.67581 中央値 1991.000 分散 44.56646 最頻値 1991.000 範囲 46.00000 四分位範囲 6.00000 2018年12月18日火曜日 12時35分59秒 71 UNIVARIATE プロシジャ変数 : DoBY 位置の検定 H0: Mu0=0 検定 -統計量- ------p 値------- Student の t 検定 t 2666.375 Pr > |t| <.0001 符号検定 M 40 Pr >= |M| <.0001 符号付順位検定 S 1620 Pr >= |S| <.0001 分位点 (定義 5) 水準分位点 100% 最大値 2000 99% 2000 95% 1999 90% 1997 75% Q3 1994 50% 中央値 1991 25% Q1 1988 10% 1984 5% 1979 1% 1954 0% 最小値 1954 2018年12月18日火曜日 12時35分59秒 72 UNIVARIATE プロシジャ変数 : DoBY 極値 ---最小値-- ---最大値-- 値 Obs 値 Obs 1954 1 1999 19 1974 4 1999 24 1977 45 1999 44 1978 15 2000 28 1980 36 2000 68 2018年12月18日火曜日 12時36分00秒 73 UNIVARIATE プロシジャ変数 : shintyou モーメント N 79 重み変数の合計 79 平均 180.721519 合計 14277 標準偏差 5.61576697 分散 31.5368387 歪度 0.30530917 尖度 1.68822569 無修正平方和 2582621 修正済平方和 2459.87342 変動係数 3.10741466 平均の標準誤差 0.63182315 基本統計量位置ばらつき平均 180.7215 標準偏差 5.61577 中央値 181.0000 分散 31.53684 最頻値 183.0000 範囲 34.00000 四分位範囲 7.00000 2018年12月18日火曜日 12時36分00秒 74 UNIVARIATE プロシジャ変数 : shintyou 位置の検定 H0: Mu0=0 検定 -統計量- ------p 値------- Student の t 検定 t 286.0318 Pr > |t| <.0001 符号検定 M 39.5 Pr >= |M| <.0001 符号付順位検定 S 1580 Pr >= |S| <.0001 分位点 (定義 5) 水準分位点 100% 最大値 201 99% 201 95% 190 90% 187 75% Q3 184 50% 中央値 181 25% Q1 177 10% 174 5% 172 1% 167 0% 最小値 167 2018年12月18日火曜日 12時36分00秒 75 UNIVARIATE プロシジャ変数 : shintyou 極値 --最小値-- --最大値-- 値 Obs 値 Obs 167 28 190 33 167 5 190 76 170 60 190 79 172 80 193 34 172 70 201 67 欠損値 ---パーセント--- 欠損値カウント全体欠損値 . 1 1.25 100.00 2018年12月18日火曜日 12時36分00秒 76 UNIVARIATE プロシジャ変数 : shintyou 幹葉 # Boxplot 200 0 1 0 198 196 194 192 0 1 | 190 0000 4 | 188 | 186 000 3 | 184 000000000000 12 +-----+ 182 000000000000000 15 | | 180 0000000000000 13 *--+--* 178 000000000 9 | | 176 00000000 8 +-----+ 174 000000 6 | 172 0000 4 | 170 0 1 | 168 | 166 00 2 | ----+----+----+----+ 2018年12月18日火曜日 12時36分00秒 77 UNIVARIATE プロシジャ変数 : shintyou 正規確率プロット 201+ * | | | ++ | *+++ | ****++ | ++++ | ++*** | ******* | ****** | *****+ | ****+ | ****+ | ****+ | ****++ | +*++ | +++ 167++*+ * +----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+ -2 -1 0 +1 +2

算出統計量の説明 : 分布形状を把握するのに利用
- Variable : 変量名
- N : サンプルサイズ、測定個数
- Mean : 平均、μで示すことが多い
  - 加重和をサンプル数で割ったもの
- Std Dev : 標準偏差(Standard Deviation)、σで示すことが多い
  - ばらつきを示す指標、正規分布の場合、3σにほぼ全数が含まれる(99.7%)。
- Variance : 分散、標準偏差の二乗
  - σとならんで、ばらつきを示す指標
- Minimum & Maximum : 最小値(Min)と最大値(Max)
- Quantiles : 四分位数
  - 下位から、0%点(Q0、最小値)、25%点(Q1)、50%点(Q2、Median、中央値、中位数)、75%点(Q3)、100%点(Q4 最大値) .
- 範囲(Range) : 最大値(Max)-最小値(Min)
- 四分偏差 : Q3-Q1
- Mode : 最頻値(SAS では、複数の最頻値がある場合はその中の最小値が表示される)
- Extremes : 最上位と最下位の数サンプル
  - 端点、異常値の検出に使う
- Stem Leaf : 樹葉図、Stem and Leaf
  - 頻度分布、樹木になぞらえて。頻度だけでなく構成値も解る
  - 時刻表にも似ている
- Histogram : 度数分布。
- Box Plot : 箱髭図
  - 分布形状を見る。異常値の検出にも。
  - 箱 : 下端、横線、上端は、それぞれ 25%点(Q1)、50%点(Q2、Median、中央値、中位数)、75%点(Q3)。
  - ひし形(◇) は平均値。
  - 髭 : 箱からの距離が、1.5x[四分偏差] の範囲内にあるサンプルまで伸ばされる。
  - 髭の外側にサンプルがある場合、o(3.0x[四分偏差] の範囲内) や *(それより外側) で表示。異常値の可能性。
- Normal Probability Plot : 正規確率プロット
  - 分布が正規分布かどうかを確かめる
  - 斜め右上がりの直線が基準線、oが対象データ。ずれていると正規性が疑われる。
[Lesson 11-1] Stem and Leaf や Histogram 上における各統計量の位置を確認せよ。
知見 : 解析によって判ったこと & 解ったこと
- ドラゴンズ選手データにおける「身長」について観てみると、
  - 公表されている選手人数は80名である。
  - 167cmから 201cmの間に散らばっており、幅(Range)は 34cmである。
  - 四分位偏差(Interquartile Range)でみると 7cmである。
  - 平均値(Mean)は 181cm、中央値は 181cm、最頻値は 183cmである。
  - またばらつきの指標である標準偏差(Std Deviation)は 6cm である。
  - 頻度分布を見るとほぼ対称の分布になっていることが判る。
  - そのことは箱髭図や正規確率プロットからも判る。
  - Mode(最頻値) の表示は少し注意が必要 (SAS の場合)

「平均」とは? : 中間? 真ん中? 代表値? 大体の目安? ...
- ある新聞記事「世帯平均貯蓄、5年ぶり減少 50代は6％近く減」朝日新聞 2018年5月19日.
  - 1世帯当たりの貯蓄額の平均値がが1812万円
- ある新聞記事「世帯貯蓄、過去最高１８２０万円　高齢者が平均額上げる」朝日新聞 2017年5月16日.
  - 1世帯当たりの貯蓄額の平均値がが1820万円
- 「真ん中」を代表する 3つの指標 :
  - 平均値(Mean)、最頻値(Mode)、中央値(中位数, Median)
  - それぞれ、何を表している指標なのか?
- 平成29年における「一世帯当りの貯蓄額」を例に三者の関係を把握しよう。総務省統計局が公表している「家計調査」の中の「調査の結果」─「結果の概要 / 貯蓄・負債編」─「家計調査報告（貯蓄・負債編）－平成29年（2017年）平均結果速報－（二人以上の世帯）」─「Ｉ貯蓄の状況/１概況」には、全世帯の貯蓄高を例に、2つの指標が図示されているので、これらの関係が理解しやすいであろう。平均値だけを用いた判断が危ういことが説明されている。ここでは一つの図だけを引用しておくが、詳しくは本文を参照されたい。
- なお、これら資料を読む際には、「家計調査のしくみと見方」の中の「第３　家計調査の貯蓄・負債編の見方」が参考になるであろう。
貯蓄現在高階級別世帯分布 (二人以上の世帯)

分布形状と統計量
- 「平均値」の意味するもの : 期待値。一つの指標に過ぎない。
- 分布形状 : 対称分布の場合だけ「印象」と合致する。
- 非対称の場合は裾の長い方にずれ、特に外れ値があると間違った「印象」を与えかねない。
- 分布の偏り : 常にあると思っておいた方がよい。
- 非対称の場合には、最頻値や中央値(中位数)も吟味する必要がある。
- 少数例では、分布形状が明確にならない。
- (「平均値」の恣意的・意図的利用が目立つ。)
[おさらい] 計算結果を利用した報告書の作成手順
　報告書(レポート)を作成するような場合、いちいち書き移すようなことはせず、 SAS の「計算結果」を引用すると簡単でかつ間違いが減り好都合である。そのためには、「計算結果」をファイルに保存した計算結果を手元のPCにダウンロードして、編集するのが良いであろう。
　ただし、報告書には計算結果は全部を引用するのではなく、必要部分だけを切り出し、それぞれに説明を付与する事によって完成するのが、受け取った人に無駄な労力を払わせずに好印象を持たれると思う。
1. データを電子化する : Excelで ===> 前回第4節
2. データファイルをSASに転送する(アップロード) ===> 前回第5節
3. データをファイルから読み込むように SAS プログラムを記述する ===> 前回第6節
4. 便利なコマンド ===> 前回第7節
5. これらを反映させたサンプルプログラム ===> 前回第8節
6. 計算結果の保存
  - [結果タグ]に表示されている計算結果をhtml(左端のアイコン)やPDF(左から2番目のアイコン)に保存する。なお、「proc printto print」で指定した出力(テキストファイル形式)は既に指定したファイルに保存されている。
7. ファイルに保存された計算結果を手元のPCにダウンロードする。
  - データ転送と同様に、Navigation Pane(画面左側)でダウンロードしたいファイルの存在するディレクトリを選択後、ダウンロードしたいファイルの上で右クリックして「Download File」を選択すると、手元のPCにファイルがダウンロードされる。
8. SAS を終了する。
9. ダウンロードした出力結果を参照しながらワープロやエディタを使って、レポートを作成する。出力の必要部分だけを切り出して、報告書に引用する。その際に、有効桁数等には注意して利用せよ。
  　なお、PDF の一部を切り出すことが困難な場合は、別添資料としてレポートの後ろに添付して下さい。
10. 電子メール(メール本文に挿入。もしくは添付ファイル)で提出する。

[演習1] 上記の例では頻度集計(freq)にtou やda等の名義尺度変量(離散変量)を使って集計したが、 shintyou やtaijyuu等の連続変量(数値変量)を使っても実行できる。その際の出力はどのようになるかを予想し、その後実際に実行してみよ。出力結果は何を表現し、また、予想は正しかったか?

プログラム例 : les1101.sas
出力
- html 形式: les1101-results.html
- pdf 形式: les1101-results.pdf
- [結果タグ]の印刷出力 pdf 形式: les1101_output.pdf
- テキストファイル: les1101_results.txt .

2019年 1月 8日火曜日 13時38分28秒 98 FREQ プロシジャ累積累積 shintyou 度数パーセント度数パーセント ---------------------------------------------------------------------- 167 2 2.53 2 2.53 170 1 1.27 3 3.80 172 2 2.53 5 6.33 173 2 2.53 7 8.86 174 4 5.06 11 13.92 175 2 2.53 13 16.46 176 3 3.80 16 20.25 177 5 6.33 21 26.58 178 3 3.80 24 30.38 179 6 7.59 30 37.97 180 7 8.86 37 46.84 181 6 7.59 43 54.43 182 6 7.59 49 62.03 183 9 11.39 58 73.42 184 4 5.06 62 78.48 185 8 10.13 70 88.61 187 3 3.80 73 92.41 190 4 5.06 77 97.47 193 1 1.27 78 98.73 201 1 1.27 79 100.00 Frequency Missing = 1

頻度集計(連続変量の場合) : 度数の把握、クロス表

観測値が連続値 : 連続変量
連続変量をグループ化 : 区切る必要がある : 階級、class
連続変量をグループ化することを指定するのが format : [演習1] と比較せよ
ドットを忘れないように : proc freq 内のformat 行の最後のところ

プログラム : Lesson 11-2 : les1102.sas
/* Lesson 11-02 */ /* File Name = les1102.sas 01/08/19 */ options nocenter linesize=78 pagesize=30; proc printto print = 'Kougi/les1102_results.txt' new; data dragons; infile 'Kougi/Dragons18.csv' firstobs=6 dlm=',' dsd missover encoding=sjis termstr=crlf; input No $ Name : $24. Pos $ DoBY DoBM DoBD shintyou taijyuu tou $ da $ bikou $; proc format; : 階級を作る。class shintyou の意 value clshint low-<170=' -170' : 階級の定義 1 170-<175='170-175' : 2 175-<180='175-180' : 3 180-<185='180-185' : 4 185-<190='185-190' : 5 190-<195='190-195' : 6 195-<200='195-200' : 7 200-high='200- ' : 8 other ='missing'; : 9 run; : <<< 中略 >>> proc freq data=dragons; : table shintyou; : 変量の指定(1変量の場合) table shintyou*tou; : 変量の指定(2変量の場合) format shintyou clshint.; : 連続変量をグループ化することの指定 run; :

出力

html 形式: les1102-results.html
pdf 形式: les1102-results.pdf
[結果タグ]の印刷出力 pdf 形式: les1102_output.pdf
テキストファイル: les1102_results.txt .
各階級ごとの頻度、割合(%)、累積頻度、累積割合(%)
各階級ごとの頻度、全体/行/列パーセント割合(%)

2019年 1月 8日火曜日 13時58分44秒 240 FREQ プロシジャ累積累積 shintyou 度数パーセント度数パーセント ---------------------------------------------------------------------- -170 2 2.53 2 2.53 170-175 9 11.39 11 13.92 175-180 19 24.05 30 37.97 180-185 32 40.51 62 78.48 185-190 11 13.92 73 92.41 190-195 5 6.33 78 98.73 200- 1 1.27 79 100.00 Frequency Missing = 1 2019年 1月 8日火曜日 13時58分44秒 241 FREQ プロシジャ表 : shintyou * tou shintyou tou 度数 | パーセント | 行のパーセ | 列のパーセ |右 |左 | 合計 ---------------+--------+--------+ -170 | 2 | 0 | 2 | 2.53 | 0.00 | 2.53 | 100.00 | 0.00 | | 3.13 | 0.00 | ---------------+--------+--------+ 170-175 | 8 | 1 | 9 | 10.13 | 1.27 | 11.39 | 88.89 | 11.11 | | 12.50 | 6.67 | ---------------+--------+--------+ 175-180 | 16 | 3 | 19 | 20.25 | 3.80 | 24.05 | 84.21 | 15.79 | | 25.00 | 20.00 | ---------------+--------+--------+ 180-185 | 25 | 7 | 32 | 31.65 | 8.86 | 40.51 | 78.13 | 21.88 | | 39.06 | 46.67 | ---------------+--------+--------+ 185-190 | 8 | 3 | 11 | 10.13 | 3.80 | 13.92 | 72.73 | 27.27 | | 12.50 | 20.00 | ---------------+--------+--------+ 190-195 | 4 | 1 | 5 | 5.06 | 1.27 | 6.33 | 80.00 | 20.00 | | 6.25 | 6.67 | ---------------+--------+--------+ 200- | 1 | 0 | 1 | 1.27 | 0.00 | 1.27 | 100.00 | 0.00 | | 1.56 | 0.00 | ---------------+--------+--------+ 合計 64 15 79 81.01 18.99 100.00 Frequency Missing = 1

サンプルデータ: 学生のアンケートデータ(all08c_sjis.csv)
- 解析対象として過去の講義受講生から集めたデータを使うとより身近に感じられて理解が早まるのではないかと思う。また、今後のことを考えると(グループ分けする事によって各グループ内には少数のサンプルしか無くなってしまうことがある)、より解析の面白味を知ってもらいたいためにも、大きなデータを用いて実習をする。
  - 18回分をマージ。8変量、404ケース。
  - 性別(M/F)、身長、体重、胸囲、仕送り/小遣いの別(G/J)、仕送り/小遣い額、携帯電話会社名、月平均通話料
  - 1行目は、各変量の説明が入っているので、計算時には読み飛ばす必要がある。
- データの転送
  　上記アンカーをクリックして手元のPCにファイルをダウンロード後、 SASを起動して、Navigation Pane(画面左側)で転送したいディレクトリを表示させ右クリックで「Upload Files...」を選択し、Choose Filesに対して手元のPCのファイル( all08c_sjis.csv) 等)を指定する(複数を指定することも可能)。
[演習2] 前項で示したデータに対して、幾つかの集計を試してみよ。
- プログラム例 : les1103.sas
- 出力
  - html 形式: les1103-results.html
  - pdf 形式: les1103-results.pdf
  - [結果タグ]の印刷出力 pdf 形式: les1103_output.pdf
  - テキストファイル: les1103_results.txt .
次回は、... : 01月15日 16:20
- グループ毎の統計量(群別け)
- if文
- 平均値の比較(検定)

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