Datenauswertung mit dem SAS-System

Zusammenfassung

In den vorangegangenen Abschnitten wurden die Vorarbeiten für eine Analyse beschrieben, nämlich die Datenerfassung, Datenüberprüfung und Einrichtung einer SAS-Datei. Dabei sind bereits verschiedene Möglichkeiten des SAS-Systems, wie zum Beispiel der “Display Manager” und Anweisungen des DATA-Steps, genutzt worden. Eine vertiefende Darstellung der Leistungen des DATA-Steps folgt in Kapitel 11. Jetzt werden wir auf eine Reihe von in der Forschungspraxis am häufigsten gebrauchten SAS-Prozeduren eingehen und exemplarisch — geleitet von den in Kapitel 3 formulierten Auswertungsfragen — ihren Einsatz beschreiben. Das Leistungsangebot von SAS auf dem Gebiet der statistischen Analyseprozeduren ist sehr viel umfangreicher als in dieser Einführung dargestellt werden kann. Hier soll ein nach Auswertungszielsetzungen geordneter Überblick über die im Basispaket¹ verfügbaren Prozeduren ausreichen:

• • Prozeduren zur Beschreibung von Merkmalen: FREQ, CHART, SUMMARY, TABULATE, MEANS, UNIVARIATE, CORR

• • Reportprozeduren: PRINT, QPRINT, FORMS, CHART, PLOT, IDPLOT, CALENDAR, TIMEPLOT

• • Prozeduren für lineare und nichtlineare Regressionsanalysen: REG, RSSQUARE, STEPWISE, NLIN, RSREG, GLM

• • Varianzanalyseprozeduren: GLM, ANOVA, NESTED, VARCOMP, TTEST, NPARIWAY

• • Prozeduren für multivariate Kategorialdatenanalyse: FREQ, CADMOD

• • Prozeduren für Faktorenanalysen: PRINCOMP, FACTOR, CANCORR

• • Diskriminanzanalyseprozeduren: DISCRIM, NEIGHBOR, CANDISC, STEPDISC

• • Clusteranalyseprozeduren: CLUSTER, FASTCLUS, VARCLUS, TREE, MODECLUS

• • Prozeduren für Survival-Analysen: LIFETEST, LIFEREG