[SAS ODA]기술통계분석 클릭으로 끝내기(히스토그램, 박스플롯)

안녕하세요,

티스토리 첫 포스팅에서 SAS의 무료 프로그램인 SAS OnDemand for Academics(SAS ODA)를 소개해드렸습니다. SAS ODA에 대해서 궁금하신 분들은 아래의 포스팅을 참고하시면 됩니다.

SAS ODA 주요 기능 살펴보기

그리고 SAS의 PROC MEANS 프로시저를 이용하여 코드를 작성한 후

기술통계분석을 하는 방법을 포스팅했는데 이번 포스팅에서는 힘들게 코드를 작성하지 않고 SAS ODA 기능을 활용해서 몇번의 클릭으로 기술통계분석을 끝내는 방법을 설명드리겠습니다.

[SAS]PROC MEANS로 기술통계분석 끝내기(feat. 집단별 분석)

화면 좌측에 보이는 것처럼 작업 및 유틸리티 > 통계량 > 요약통계량을 클릭합니다.

• 기술통계분석을 하고자 하는 데이터셋을 입력합니다. 이전과 같이 SASHELP.CLASS 데이터셋을 분석해보겠습니다.
• 분석하고 싶은 변수를 분석변수에, 집단별 분석을 하고 싶은 경우 원하는 집단 변수를 분류변수로 선택합니다. +를 누르면 변수를 선택할 수 있습니다.

다음으로 옵션을 클릭하면 출력을 원하는 통계량을 클릭할 수 있습니다.

• 기본통계량 : 평균, 표준편차, 최솟값, 최댓값, 중위수, 관측값 수, 결측값
• 추가통계량 : 표준오차, 분산, 최빈값 범위, 합계, 평균의 신뢰한계, 변동계수, 왜도, 첨도

• 하단에 보면 도표 옵션이 있는데 각 변수의 히스토그램, 비교상자 도표(박스플롯)를 시각화할 수 있습니다. 히스토그램의 경우 경규 밀도함수 곡선과 커널 밀도함수 추정값을 추정하는 옵션도 있습니다.
• 그리고 표준편차 및 분산에 사용할 분모를 지정할 수 있습니다. 통계 패키지에 따라서 표준편차와 분산 값이 다른 경우가 있는데 분모를 자유도로 하는지 관측값 수로 하는지에 따라 결과가 달라지기 때문입니다.

다음으로 출력 > 출력 데이터셋 생성을 클릭해보겠습니다. 어떤 기능인지는 아래 결과표를 보면서 설명하겠습니다. 우측에 보시면 클릭 몇번으로 복잡한 코드가 생성된 것을 확인할 수 있습니다. 이제 달리기 버튼을 분석결과를 확인할 수 있습니다.

가장 먼저 출력된 테이블은 기술통계표입니다. 선택한 집단(성별)별로 기술통계량이 출력된 것을 확인할 수 있습니다. 그리고 도표 옵션을 사용해서 히스토그램을 시각화하였습니다. 히스토그램도 성별에 따라 시각화하였기 때문에 성별에 따른 체중 분포의 차이를 분석할 수 있습니다. 

마지막으로 박스플롯입니다. 박스 플롯을 통해서 주요 기술통계량을 한눈에 확인할 수 있습니다. 박스플롯을 제안한 John W. Tukey은 정말 천재인 것같습니다.

그리고 앞서 출력 데이터셋 생성을 클릭했기 때문에 MEANS_STATS라는 데이터셋이 생성되었습니다. 해당 데이터셋에는 평균, 표준편차와 같은 기술통계량이 저장되어 있습니다. 해당 데이터셋이 어떻게 활용될 수 있는지는 다음 포스팅에서 자세히 설명드리겠습니다. 

저는 익숙해서 그럴 수도 있으나 위의 클릭으로 기술통계분석 결과물을 출력하는데까지 1분도 걸리지 않았습니다. 그런데 위의 결과물을 출력하는데 아래와 같이 긴 코드가 사용되었습니다. 즉, 아래와 같이 긴 코드를 짜지 않아도 몇번의 클릭으로 위의 분석결과를 얻을 수 있으니 정말 편리한 기능입니다. 코드에 관심이 있으신 분들은 아래의 코드를 살펴보시면 됩니다.

ods noproctitle;
ods graphics / imagemap=on;

proc means data=SASHELP.CLASS chartype mean std min max median n vardef=df 
		qmethod=os;
	var Weight;
	class Sex;
	output out=work.Means_stats mean=std=min=max=median=n= / autoname;
run;

proc univariate data=SASHELP.CLASS vardef=df noprint;
	var Weight;
	class Sex;
	histogram Weight;
run;

proc sort data=SASHELP.CLASS out=WORK.TempSorted2236;
	by Sex;
run;

proc boxplot data=WORK.TempSorted2236;
	plot (Weight)*Sex / boxstyle=schematic;
run;

proc datasets library=WORK noprint;
	delete TempSorted2236;
run;

이번 포스팅을 끝으로 논문 작성의 첫 걸음인 SAS 프로그램을 사용한 기술통계분석을 마무리하도록 하겠습니다.

 

궁금하신 점은 언제든 댓글로 담겨주세요:)

감사합니다!

☆ 제 코드는 정답이 아니며 틀린 부분이 있을 수 있으니 주의하여 활용하시기 바랍니다.