SAS-Vertiefung zur Statistischen Software im SS 2010 Übungsaufgaben

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1 SAS-Vertiefung zur Statistischen Software im SS 2010 Übungsaufgaben Helmut Küchenhoff, Cornelia Oberhauser, Monia Mahling, Armin Monecke Im Folgenden gibt es 4 Aufgabenblöcke. Block 1: Daten einlesen, anschauen und aufbereiten Block 2: Deskriptive Datenanalyse Block 3: Tests und Regression Block 4: Makros und PROC SQL Zu Beginn eines jeden Blockes befindet sich eine Übersicht über die Inhalte des jeweiligen Blockes. Mit * markierte Aufgaben können im Cip-Pool leider nicht bearbeitet werden, da im Cip-Pool nur eine Basis-SAS-Installation vorhanden ist. (Diese Aufgaben also einfach weglassen.) Vorbereitung Legen Sie (auf Ihrem Z-Laufwerk) einen Projektordner für die SAS-Vertiefung an. Erstellen Sie jeweils einen Unterordner für 1) Daten, 2) Programme und 3) Ergebnisse. Laden Sie den benötigten Datensatz nhanes subset.sas7bdat von der Homepage zur SAS-Vertiefung herunter und speichern Sie diesen im Unterordner für Ihre Daten. Definieren Sie zu Beginn Ihres SAS-Programmes eine Makro-Variable, die den Pfad zu Ihrem Projektordner enthält. Definieren Sie darauf aufbauend Makro-Variablen, die die Pfade zu Ihrem Datenund Ergebnisse-Ordner enthalten. Machen Sie diese beiden Ordner als SAS-Bibliotheken verfügbar. 1

2 Block 1: Daten einlesen, anschauen und aufbereiten 1.1 Daten einlesen: Import-Wizard, PROC IMPORT, INFILE-Statement bereits existierenden SAS-Datensatz Excel-Datei Access-Datei Text-Datei 1.2 Überblick über die Daten verschaffen PROC CONTENTS PROC FREQ PROC MEANS 1.3 Daten aufbereiten: DATA-Step Variablennamen: RENAME Variablenlabel: LABEL Wertelabel: PROC FORMAT Variablen umkodieren, neue Variablen erzeugen 1.4 Datenmanagement: DATA-Step Datensatz sortieren - Fälle: PROC SORT Datensatz sortieren - Variablen: RETAIN Fälle auswählen: IF / WHERE Variablen auswählen: KEEP / DROP Datensätze zusammenfügen - Fälle hinzufügen: SET Datensätze zusammenfügen - Variablen hinzufügen: MERGE 2

3 Aufgabe 1.1: Daten einlesen Machen Sie den NHANES-Datensatz (nhanes subset.sas7bdat) verfügbar. Legen Sie dazu eine Kopie des Datensatzes zum Arbeiten ins Work-Verzeichnis. Lesen Sie die Excel-Datei NHANES soziodemo xls.xls in SAS ein.* Lesen Sie die Access-Datei NHANES soziodemo access.mdb in SAS ein.* Lesen Sie die Textdateien NHANES soziodemo tab.dat und NHANES soziodemo strichpunkt.csv in SAS ein.* Aufgabe 1.2: Überblick über die Daten verschaffen Verschaffen Sie sich einen ersten Überblick über den NHANES-Datensatz (nhanes subset.sas7bdat). Verwenden Sie dazu PROC CONTENTS, PROC FREQ und PROC MEANS. Speichern Sie die Variablenbeschreibung in einem SAS-Datensatz. Aufgabe 1.3: Daten aufbereiten Verwenden Sie für diesen Aufgabenteil den NHANES-Datensatz weiter. Sie benötigen für die folgenden Schritte die Variablen: SEQN RIAGENDR RIDAGEYR RIDRETH1 DMDBORN DMDCITZN SMQ020 SMD030 SMQ040 SMD055 SMD057 SMD070 Es handelt sich dabei um soziodemographische Angaben sowie um Angaben zum Rauchverhalten. Schreiben Sie diese Variablen in einen kleineren Datensatz. Werfen Sie einen ersten Blick auf die Daten. Vergeben Sie sinnvolle Variablennamen für diese Variablen. (Halten Sie sich dabei möglichst an den Vorschlag aus der Tabelle zur Variablenbeschreibung, da diese Variablen in der weiteren Aufgabenstellung so benannt sind.) Vergeben Sie sinnvolle Variablenlabel für diese Variablen. Vergeben Sie sinnvolle Wertelabel für diese Variablen. Setzen Sie Werte, die bei der späteren Analyse stören (insbesondere Refused und Don t know ) auf missing. Überprüfen Sie, ob die Umkodierung erfolgreich war. Kodieren Sie die Variable age started smoking in eine neue Variable age started smoking neu um, die vier Kategorien haben soll. Kategorie 1: alter Wert = 0, neuer Wert 0 Kategorie 2: alter Wert > 0 und <= 15, neuer Wert 1 Kategorie 3: alter Wert > 15 und <= 20, neuer Wert 2 Kategorie 4: alter Wert > 20, neuer Wert 3 3

4 Überprüfen Sie, ob das Umkodieren funktioniert hat. Vergeben Sie für diese neue Variable sinnvolle Wertelabel. Speichern Sie den so aufbereiteten Datensatz als permanenten SAS-Datensatz in die oben definierte Bibiliothek data. Nennen Sie diesen Datensatz nhanes prepared. Schließen Sie SAS. Aufgabe 1.4: Datenmanagement Legen Sie den Datensatz nhanes prepared wieder in die Work-Library, um weiter damit zu arbeiten. (Sie müssen dazu die vorher verwendeten Bibliotheken, einschließlich der library-bibliothek für die Formate, wieder bekannt machen.) Sortieren Sie den Datensatz nach Geschlecht. Ändern Sie die Reihenfolge der Variablen. Vertauschen Sie beispielsweise die zweite und dritte Variable. Erzeugen Sie einen neuen Datensatz, in dem nur Personen enthalten sind, die mit 20 Jahren oder früher rauchen angefangen haben (Variable age started smoking). Erzeugen Sie einen neuen Datensatz, in dem nur Personen enthalten sind, die im Alter von 21 Jahren oder älter rauchen angefangen haben. Erzeugen Sie einen neuen Datensatz, in dem nur die Variablen ID sex age race country birth citizenship enthalten sind. Erzeugen Sie einen neuen Datensatz, in dem nur die Variable ID und alle anderen (vorhin nicht genannten) Variablen enthalten sind. Fügen Sie die ersten beiden Datensätze (mit unterschiedlichen Personen) wieder zusammen. Fügen Sie die letzten beiden Datensätze (mit unterschiedlichen Variablen) wieder zusammen. 4

5 Block 2: Deskriptive Datenanalyse 2.1 Deskriptive Analyse - Maßzahlen Häufigkeitstabelle: PROC FREQ Kreuztabelle: PROC FREQ Maßzahlen für metrische Merkmale: PROC MEANS 2.2 Deskriptive Analyse - Grafiken Balkendiagramme: PROC GCHART Boxplots: PROC BOXPLOT Histogramm: PROC UNIVARIATE Streudiagramm: PROC GPLOT 2.3 Korrelationen: PROC CORR 2.4 ODS 2.5 Globale Anweisungen Titel und Fußnote Seitennummerierung und Datum 5

6 Vorbereitung Machen Sie, falls notwendig, die benötigten Bibliotheken wieder verfügbar. Lesen Sie den Datensatz nhanes prepared wieder in die Work-Library ein. Betrachten Sie für diesen Aufgabenblock nur diejenigen Personen, die in ihrem Leben schon mehr als 100 Zigaretten geraucht haben (smoked=1). Erzeugen Sie einen neuen Datensatz namens nhanes smokers, der nur diese Personen enthält, und arbeiten Sie damit weiter. Speichern Sie den Datensatz nhanes smokers als permanenten SAS-Datensatz in Ihrem Daten-Ordner. Aufgabe 2.1: Deskriptive Analyse - Maßzahlen Erzeugen Sie Häufigkeitstabellen der Variablen sex race now smoking age started smoking neu Erzeugen Sie eine Kreuztabelle der beiden Variablen sex und now smoking. Erzeugen Sie eine Tabelle, die die (gültige) Fallzahl, Mittelwert, Standardabweichung, Minimum, unteres Quartil, Median, oberes Quartil und Maximum für die Variablen age, age started smoking und number smoked per day enthält. Erzeugen Sie dieselbe Tabelle, getrennt nach den Ausprägungen der Variable sex. Erzeugen Sie also eine Tabelle für Männer und eine für Frauen. Erzeugen Sie eine Tabelle, die die Werte für beide Geschlechter zusammen enthält. Aufgabe 2.2: Deskriptive Analyse - Grafiken Erzeugen Sie jeweils ein Balkendiagramm für die beiden Variablen sex und now smoking. Erzeugen Sie sowohl ein gestapeltes Balkendiagramm für die beiden Variablen als auch ein Diagramm mit den Balken nebeneinander. Erzeugen Sie einen Boxplot für die Variable number smoked per day getrennt nach sex. Erzeugen Sie außerdem einen Boxplot für diese Variable, ohne nach Gruppen zu unterscheiden. Erzeugen Sie ein Histogramm der Variable number smoked per day. Wählen Sie dazu die Breite der Balken sinnvoll. Erzeugen Sie ein Streudiagramm der beiden Variablen number smoked per day und age. Legen Sie eine lineare Regressionsgerade in das Diagramm. 6

7 Aufgabe 2.3: Korrelationen Berechnen Sie die Korrelationen zwischen den Variablen age age started smoking age last smoked number smoked per day number smoked when quit. Berechnen Sie die Korrelationen der Variablen age age started smoking age last smoked mit den Variablen number smoked per day number smoked when quit. Berechnen Sie die Korrelationen zwischen den Variablen age und number smoked per day gegeben die Werte der Variablen age started smoking. Berechnen Sie die Korrelationen zwischen den Variablen age und number smoked per day gegeben die Werte der Variablen sex. Aufgabe 2.4: ODS Speichern Sie eine beliebige Auswahl Ihrer bereits erzeugten Outputs als rtf-datei, z.b. jeweils eine Datei mit den Outputs zu 2.1, 2.2 und 2.3. Aufgabe 2.5: Globale Anweisungen Erzeugen Sie eine Kreuztabelle der beiden Variablen sex und now smoking. Fügen Sie einen sinnvollen Titel und eine Fußnote (Erstellt von...) hinzu. Verzichten Sie auf die Seitennummerierung und das Datum. Überprüfen Sie, ob sich Ihr Output dementsprechend geändert hat. Setzen Sie die Einstellungen wieder zurück auf die Standardeinstellungen. Überprüfen Sie, ob sich Ihr Output dementsprechend geändert hat. 7

8 Block 3: Tests und Regression 3.1 Tests Chi-Quadrat-Test: PROC FREQ t-test: PROC TTEST Anova: PROC ANOVA nonparametrische Tests: PROC NPAR1WAY 3.2 Regression lineare Regression: PROC REG Streudiagramm Modellanpassung 8

9 Vorbereitung Treffen Sie bei Bedarf ähnliche Vorbereitungen wie bei Block 2. Sie benötigen den Datensatz nhanes smokers. Aufgabe 3.1: Tests Testen Sie, ob sex und now smoking unabhängig sind. Testen Sie, ob der Mittelwert von number smoked per day gleich 15 ist. Testen Sie, ob der Mittelwert von number smoked per day gleich 16 ist. Testen Sie, ob die Mittelwerte von number smoked per day bei beiden Geschlechtern (Variable sex) gleich sind. Testen Sie, ob die Mittelwerte von number smoked per day in den Ethnizitätsgruppen (Variable race) gleich sind. Testen Sie, ob die Mediane von number smoked per day bei beiden Geschlechtern (Variable sex) gleich sind. Testen Sie, ob die Mediane von number smoked per day in den Ethnizitätsgruppen (Variable race) gleich sind. Erzeugen Sie eine rtf-datei, die alle Auswertungen dieses Abschnitts enthält. Aufgabe 3.2: Regression Führen Sie eine Regressionsanalyse durch, bei der Sie den Einfluss von age auf number smoked per day untersuchen. Zeichnen Sie ein Streudiagramm, das die Punktwolke und die Regressiongerade enthält. Zeichenen Sie weiterhin ein Streudiagramm der Residuen und der vorhergesagten Werte. Führen Sie diese Regression getrennt nach Geschlecht durch. Erzeugen Sie eine rtf-datei, die alle Auswertungen dieses Abschnitts enthält. 9

10 Block 4: Makros und PROC SQL Schreiben Sie ein Makro, das eine Folge von ganzen Zahlen von einem Minimum zu einem Maximum im Log-Fenster ausgibt. Diesem Makro sollen das Minimum und das Maximum der Zahlenfolge als Parameter übergeben werden. Rufen Sie das Makro auf und geben Sie dabei als Minimum 5 und als Maximum 9 an. Schreiben Sie ein Makro, das beliebig viele Namen untereinander im Log-Fenster ausgibt. Eine beliebig lange Liste mit Namen wird dem Makro als Parameter übergeben. Rufen Sie das Makro mit einer Liste bestehend aus 5 beliebigen Namen auf. Verwenden Sie als Hilfsmittel dazu das Makro %WORDS aus der Vorlesung. Schreiben Sie ein Makro, das zu einer Menge von metrischen Variablen (übergeben als Variablenliste) den Variablennamen, die (gültige) Fallzahl, Minimum, unteres Quartil, Median, oberes Quartil und Maximum in einer einzigen Tabelle (jede Variable in einer Zeile) ausgibt. Dabei soll: der Name des Input-Datensatzes als Makro-Variable übergeben werden. der Name des Output-Datensatzes als Makro-Variable übergeben werden. die Liste mit den Namen der metrischen Variablen als Makro-Variable übergeben werden. Rufen Sie dieses Makro für einen frei gewählten Datensatz (z.b. nhanes smokers) und mindestens 3 metrische Variablen (z.b. age age started smoking age last smoked number smoked per day number smoked when quit) auf. Schreiben Sie ein Makro, das für eine Liste von abhängigen Variablen eine Regression mit einer (und immer derselben) Einflussgröße durchführt. Dem Makro soll der Name des Input-Datensatzes eine Liste mit abhängigen Variablen und eine unabhängige Variable als Makro-Variablen übergeben werden. Rufen Sie das Makro auf und übergeben Sie den nhanes smokers-datensatz als Input-Datensatz, number smoked per day und age started smoking als abhängige Variablen und age als unabhängige Variable. 10

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