Appendice I. Principali procedure ed istruzioni per la gestione di files, l'analisi statistica di tipo descrittivo e la correlazione semplice

Transcript

1 . Principali procedure ed istruzioni per la gestione di files, l'analisi statistica di tipo descrittivo e la correlazione semplice Ordinamento di osservazioni: PROC SORT PROC SORT DATA=fa il sort è numerico e poi alfabetico BY a b (0,1,10,11,...,19,2,20,...,a,b,c,...) Stampa di osservazioni: PROC PRINT PROC PRINT DATA=fa VAR a x y PROC PRINT DATA=fa BY a VAR x y PROC PRINT DATA=fa WHERE a='l1' VAR x y normale per livelli del criterio di classificazione "a" (dopo PROC SORT per questo fattore) solo osservazioni del livello "L1" del criterio di classificazione "a" PROC PRINT DATA=fa noobs livelli di "a" come variabile VAR x y di identificazione invece del ID a numero dell'osservazione Correlazione semplice: PROC CORR PROC CORR DATA=fa VAR x y PROC CORR DATA=fa BY a VAR x y PROC CORR DATA=fa WHERE a='l1' VAR x y normale per livelli di "a" (dopo PROC SORT per questo fattore) solo per osservazioni del livello "L1" del criterio di classificazione "a" 258

2 Esecuzione di medie per riga e per colonna : PROC MEANS e funzione MEAN DATA fa INPUT tratt $ x y z a a 4 7. e Per riga: med= (x+y+z)/3 elimina osservazioni con qualche dato mancante med= MEAN(x,y,z) media sui dati disponibili per ogni osservazione Per colonna: PROC SORT BY tratt PROC MEANS MEAN BY tratt VAR x y z PROC MEANS ha, tra le varie opzioni, SUM, CV, RANGE, MIN, MAX, STD. Per default calcola N, MIN, MAX, MEAN e STD. Oltre alla funzione MEAN, esiste SUM, STD,... e SQRT, LOG, LOG10, ARSIN utili per trasformazioni di variabile Esecuzione di medie per colonna con creazione di un file di output DATA fa INPUT fatta $ fattb $ x y s rt s rm t rt v rm PROC SORT BY fatta fattb PROC MEANS MEAN NOPRINT BY fatta fattb VAR x y OUTPUT OUT=fb MEAN=mediax mediay ed eventuale stampa del file di output PROC PRINT DATA=fb VAR fatta fattb mediax mediay 259

3 Esecuzione di tabelle: PROC TABULATE PROC TABULATE CLASS VAR TABLE...,... *... la/e variabili di classificazione la/e variabili di risposta rapporti tra variabili, e statistiche da ottenere in TABLE:, = divisione tra variabili di classificazione i cui livelli sono riportati in righe da quelle i cui livelli sono in colonne a destra della virgola si indica anche la/e variabili di risposta e la/e statistiche richieste * = ordinamento tra livelli di variabili di classificazione incrociate, o tra tali variabili e quella/e di risposta e la/e statistiche variabili indicate in parentesi separate da uno spazio bianco = variabili di classificazione non incrociate, o variabili di risposta, o statistiche richieste Le statistiche richiedibili sono: MEAN, N, SUM, STD, STDERR, MIN, MAX, RANGE, CV, VAR, ecc. L'esecuzione di tabelle separate per livelli di una variabile di classificazione "c" si ottiene inserendo l'istruzione BY c (dopo PROC SORT in funzione di tale fattore) Esempio di uso di PROC TABULATE DATA esempio INPUT fatta $ fattb fattc $ x y a 1 fi a 1 fi a 2 gi b 2 gi PROC TABULATE CLASS fatta fattb fattc VAR x y TABLE fatta*fattb, fattc*(x y)*(mean STD) L'output che si ottiene è del tipo: fi gi x y x y MEAN SUM MEAN SUM MEAN SUM MEAN SUM a a b b

4 Unione/divisione di files per riga o per colonna Data set iniziale: divisione per riga: unione per riga: DATA fa INPUT tratt $ x y z k a b e DATA fb SET fa IF tratt='a' OR tratt='b' DATA fc SET fa divisione per colonna: DATA fe SET fa KEEP tratt x DATA ff SET fa DROP tratt x unione per colonna: IF tratt NE 'a' AND tratt NE 'b' DATA fd SET fb fc DATA fg MERGE fe ff Unione di files per colonna, con numero di osservazioni differente DATA fa INPUT site $ tratt $ resa roma a 78 roma b 89 bari d 34 DATA fb INPUT site $ ei roma 83 bari 29 PROC SORT DATA=fa BY site PROC SORT DATA=fb BY site DATA fc MERGE fa fb BY site 261

5 Uso dell istruzione IF per assegnare valori a nuove variabili DATA fa INPUT condizio $ linea resa stoloni resa2 =. hi =. origine = ' ' purezza purezza consocia consocia DATA fa SET fa IF condizio = 'purezza' then do resa2 = resa hi = resa / stoloni END IF condizio = 'consocia' then do resa2 = resa * 2 END IF linea 9 then origine = 'SARDEGNA' IF linea > 9 then origine = 'LAZIO' RUN Esempio di creazione di file ASCII Nell'esempio, il file ASCII "med11.dat" viene inizialmente letto dal dischetto si crea poi un nuovo file che non contiene le osservazioni la cui variante del criterio di classificazione "ambiente" è "mor" oppure "bor" si crea infine sul dischetto il file ASCII "eser4.dat" che contiene solo 4 delle 5 variabili iniziali e, ad esempio per la variabile "resa", destina un numero complessivo di spazi 6 di cui 2 dopo la virgola più 2 spazi prima della variabile successiva. DATA a INFILE 'a:med11.dat' firstobs=2 INPUT ambiente $ cultivar $ blocco resa precoc DATA b SET a IF ambiente ne 'mor' and ambiente ne 'bor' and ambiente ne 'cas' and ambiente ne 'por' and ambiente ne 'lon' and ambiente ne 'obo' and ambiente ne 'spa'and ambiente ne 'poz' FILE 'a:eser4.dat' PUT ambiente cultivar resa blocco 1.0 RUN 262