SAS-Befehle: Schnellreferenz für die Statistik-Sprache

SAS (Statistical Analysis System) ist eine seit 1966 an der North Carolina State University entstandene Statistik-Plattform. Anthony James Barr startete das Projekt 1966, James Goodnight kam 1967 dazu, John Sall 1973; seit 1976 ist das SAS Institute in Cary (North Carolina) der Hersteller. SAS-Programme sind .sas-Dateien und bestehen aus DATA-Steps (Daten laden und aufbereiten) und PROC-Steps (analysieren und berichten).

Grundstruktur

Jeder Schritt endet mit RUN; (bei PROC SQL mit QUIT;). Kommentare: * Kommentar; oder /* Block */.

DATA kunden;
  SET rohdaten;
  IF alter >= 18;
  umsatz_brutto = umsatz * 1.19;
RUN;

PROC MEANS DATA=kunden;
  VAR umsatz_brutto;
RUN;

Wichtige DATA-Step-Statements

  • DATA — Datensatz erzeugen, SET — bestehenden Datensatz lesen, INPUT — rohe Daten einlesen (z. B. INPUT name $ alter;)
  • IF/THEN/ELSE — bedingte Zuweisung, IF variable; filtert Beobachtungen
  • DO ... END — Blöcke, DO i=1 TO 10; Schleifen
  • ARRAY — Variablen-Arrays, RETAIN — Wert über Zeilen halten, BY — Gruppierung (mit vorherigem PROC SORT)
  • LENGTH/FORMAT/LABEL — Variablen-Eigenschaften, WHERE — Zeilenfilter beim Laden

PROC-Bibliothek

  • PROC SORT — sortieren, PROC PRINT — Daten anzeigen
  • PROC MEANS/SUMMARY/UNIVARIATE — Kennzahlen, PROC FREQ — Häufigkeiten/Kreuztabellen
  • PROC REG — lineare Regression, PROC ANOVA/GLM — Varianzanalyse
  • PROC SQL — SQL direkt in SAS (auch für Joins), PROC TRANSPOSE — breit/lang umformen
  • PROC IMPORT/EXPORT — Excel/CSV, PROC DATASETS — Datensatz-Verwaltung

Funktionen & globale Statements

mean(), sum(), min(), max(), round(), intnx(), today(), substr(), upcase(), lag()

Globale Statements wie LIBNAME pfad '...';, OPTIONS;, TITLE; gelten für alle folgenden Schritte. Ausführung im Batch: sas -sysin programm.sas -log; interaktiv in SAS Studio oder Enterprise Guide.

Verwandte Grundlagen: R-Befehle, SPSS-Befehle, Stata-Befehle — gemeinsam decken sie das Feld der statistischen Auswertung ab; Python-Befehle ergänzt mit Pandas/NumPy denselben Workflow.