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[SAS 활용 노하우] 기초통계량 - PROC UNIVARIATE

Started ‎09-17-2023 by
Modified ‎09-17-2023 by
Views 226

■ 기초통계량

기초통계량은 데이터의 특성을 요약하고 설명하기 위해 통계적인 지표를 의비합니다.

기초통계량만으로도 데이터를 이해하고 데이터간의 패턴을 파악하거나 비교를 할 수 있습니다.

평균, 중앙값, 최빈값, 분산, 표준편차, 범위, 사분위수 등이 숫자형 변수의 기초통계량이고, 범주형 변수의 기초통계량의 경우에는 빈도수, 백분율, 상대 빈도 등을 통계량으로 요약할 수 있습니다.

[SAS] 기초통계량 part1에서는 PROC MEANS statement 에 대해서 알아보았습니다.

이번에는 PROC UNIVARIATE staetment 와 PROC FREQ stateement 에 대해서 알아보았습니다.

■ PROC UNIVARIATE syntax

Proc Univariate 에 대한 Synstanx는 아래와 같습니다.

 

PROC UNIVARIATE DATA = sas-data set options;
BY variables;
CLASS variables/ KEYLEVEL = 'value1';
FREQ variable;
HISTOGRAM variables /options;
ID variables;
INSET keywords/options;
OUTPUT OUT = SAS-data set;
PROBPLOT variables / options;
QQPLOT variables / options;
VAR variables;
WEIGHT variables;
RUN;

 

 

■ 기초통계량 - PROC UNIVARIATE

 

PROC UNIVARIATE는 일변량 기술통계량(descriptive staticstic)를 출력하는 프로시저이지만, PROC MEANS statement 보다 다양한 분석결과를 출력합니다.

PROC UNIBARIATE statement 는 아래와 같은 기술통계량을 출력합니다.

1) 적률(moment): 품질관리 / 생산성 분석, 마케팅 효과 분석 등 다양한 상황에서 성과를 측정하고 비교하는데 사용되며 특정작업, 프로세스, 계산의 성공 비율/확률을 나타내는 지표입니다.

즉, 어떤 일이나 사건이 얼마나 성공적으로 수행되거나 발생하는지를 나타냅니다.

10번의 시도 중 7번 성공했다면 적률은 (성공한 횟수 / 시도한 횟수) *100% 로 70%가 됩니다.

2) 극단값(Extreme Value), 중위수(Median), 4분위수(Quantiles)

3) Robust 추정값: 이상치나 극단값의 영향을 최소화하고 통계 추정치의 안성성을 높히기 위해 사용되는 추정방법으로 위치모수, 척도모수에서 절사평균 추정값을 계산합니다.

4) 신뢰구간: '추정치 ± 오차범위'로 표본 데이터를 기반으로 모집단 파라미터(평균, 분산 비율)에 대한 추정치입니다.

5) 정규성: 데이터가 정규분포를 따르는지 나타내는 지표로 정규성을 따르지 않을 경우 비모수적인 통계 분석 기법을 사용하는 것이 적절하다.

 

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Last update:
‎09-17-2023 05:40 AM
Updated by:
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