Datenmanagement und Datenanalyse mit dem SAS-System: vom Einsteiger zum Profi
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München [u.a.]
Oldenbourg
2004
|
| Schriftenreihe: | Lehr- und Handbücher der Statistik
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| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XXII, 852 S. Ill., graph. Darst. |
| ISBN: | 3486275321 |
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Datensatz im Suchindex
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Inhaltsverzeichnis
Vorwort und Danksagung V
Ãbersicht und Aufbau des Buches IX
Inhaltsverzeichnis XIII
I. Das SAS System 1
Ãbersicht 3
1. Die Anfänge von SAS und der Mensch im Mittelpunkt: Dr. Jim
Goodnight 5
2. Das System hinter dem SAS System 16
2.1. Anwenderorientierung 16
2.2. Das Konzept der MultiVendor Architecture 17
2.3. SAS als Programmierumgebung 19
2.4. Input: Eingabe, Einlesen, und Zugriff auf Daten
unterschiedlichster Formate 21
2.5. Datenhaltungen und Data Warehouses 24
2.6. Ausblick: Dynamische Evolution des SAS Systems 25
3. Viel mehr als nur Statistik: Das SAS System 27
3.1. Das SAS System 27
3.2. Das Intelligence Layer Modell 28
3.2.1. Ebene: Enterprise Intelligence 29
3.2.2. Ebene: Suppliers, Organization, Customers 30
3.2.3. Ebene: Intelligence Architecture 36
3.3. Weitere SAS Produkte und Anwendungen 43
3.4. Ãbersichten zur SAS Software: Wirtschaftsbereiche,
Lösungen, Produkte und der benutzerfreundliche Einstieg in
die Datenanalyse 45
3.5. Erweiterungen, Änderungen und Verbesserungen in Version
8: Eine Auswahl 50
4. SAS Produkte für die grafische und statistische Analyse von
Daten 54
4.1. SAS/INSIGHT Software Interaktive Datenanalyse 54
4.2. SAS/LAB Ursache Wirkungsmodelle mit Interpretation 56
4.3. Analyst Application Interaktive Visualisierungen und
statistische Analysen 57
4.4. SAS Research Analyst für professionelle Statistik im Labor 60
XIV C. F. G. Schendera
4.5. SAS/ETS Software für Zeitreihen und
Mehrgleichungsmodelle SAS Time Series Forecasting
System für Trendprognosen 62
4.5.1. SAS/ETS Software für Zeitreihen und
Mehrgleichungsmodelle 62
4.5.2. SAS Time Series Forecasting System für Trendprognosen 64
4.6. SAS/GIS Software Geografisches Informations und
Analysesystem 65
4.7. SAS/SPECTARVIEW Analyse und Visualisierung sehr
großer Datenmengen 67
4.8. SAS Market Research Application für Marktforschung 69
4.9. Enterprise Guide — Analyse und Reporting Anwendung für
Windows 70
4.10. Management größter Projekte PROJMAN Application 72
4.11. JMP Interaktive Datenanalyse und Versuchsplanung 73
4.12. SAS/ASSIST Der Power Zugang zum SAS System 76
4.13. Weitere SAS Produkte 77
5. SAS Prozeduren für die grafische und statistische Analyse von
Daten 78
5.1. Basisverfahren 78
5.2. Grafische Analyse (SAS/GRAPH Software) 79
5.3. Statistische Analyse (SAS/STAT Software) 81
5.3.1. Grundverfahren 82
5.3.2. Professionelle Statistik 83
5.4. Berichte, Grafiken und Präsentation 92
5.4.1. Tabellen und Listen (PROC TABULATE, PROC REPORT,
Data Step) 93
5.4.2. Grafiken (SAS/GRAPH) 94
5.4.3. Der SAS Enterprise Reporter 94
II. Der Einstieg SAS per Maussteuerung 97
Ãbersicht 99
6. Die Analyst Application 103
6.1. Einführung 103
6.1. Start 105
6.2. Daten Management 107
6.2.1. Modifikationen auf Variablen Ebene 107
6.2.2. Modifikationen auf Datensatz Ebene 109
6.2.3. Ãbungen 110
6.3. Grafiken und Berichte 110
6.3.1. Grafiken 110
Datenmanagement und Datenanalyse mit dem SAS System XV
6.3.2. Berichte 114
6.3.3. Ãbungen 115
6.4. Statistik 115
6.4.1. Deskriptive Statistik 115
6.4.2. Hypothesentests 116
6.4.3. Auswertung von Tabellen 119
6.4.4. Varianzanalysen 121
6.4.5. Stichproben und Power Berechnungen 124
6.4.6. Nicht vorgestellte Möglichkeiten von SAS/ANALYST 126
6.4.7. Ãbungen 127
6.5. Einstellungen 127
7. SAS/INSIGHT 129
7.1. Einführung, Ãbersicht und Steuerung 129
7.1.1. Einführung 129
7.1.2. Ãbersicht (Techniken) 130
7.1.3. Steuerung 132
7.2. Daten Management 134
7.2.1. Interaktive Dateneingabe 135
7.2.2. Öffnen eines Datasets + Daten Management 135
7.2.3. Ãbungen 136
7.3. Datenexploration 137
7.3.1. 1 Dimensional (Y) 137
7.3.2. 2 Dimensional (YX) 139
7.3.3. 3 Dimensional (ZYX) 141
7.3.4. Ãbungen 142
7.4. Multivariate Analysen: Analyse komplexer
Variablenbeziehungen 143
7.4.1. Korrelation 143
7.4.2. ANOVA 143
7.4.3. Regression 145
7.4.4. Hauptkomponentenanalyse 152
7.4.5. Ãbungen 154
8. SAS/ASSIST Software 155
8.0. Einführung 155
8.1. Ãberblick zu SAS/ASSIST 155
8.2. Start von SAS/ASSIST 157
8.3. Das WorkPlace Menü und seine Buttons 157
8.3.1. Data Management 158
8.3.2. Report Writing (Berichterstellung) 159
8.3.3. Graphics 161
8.3.4. DataAnalysis 164
8.3.5. Planning Tools (Planwerkzeuge) 168
XVI C. F. G. Schendera
8.3.6. £75 169
8.3.7 Remote Connect 169
8.3.8. Results 169
8.3.9. Setup 170
8.3.10. Index 170
8.3.11. Exit 170
8.4. Ãbungen 170
9. Enterprise Guide 174
9.1. Leistungsmerkmale 174
9.2. Orientierung im Enterprise Guide 180
9.2.1. Starten und Beenden des Enterprise Guide 180
9.2.2. Erster Ãberblick zu den Fenstern und Listen 180
9.3. Das Auswahlfenster 184
9.3.1. Öfmen einer bestehenden Datei 184
9.3.2. Anlegen einer neuen Datei 185
9.4. Die Menüleisten 185
9.4.1. „Datei" 185
9.4.2. „Bearbeiten" 186
9.4.3. „Ansicht" 188
9.4.4. „Einfügen" 188
9.4.5. „Format" 189
9.4.6. „Extras" 191
9.4.7. „Daten" 195
9.4.8. „Analyse" 200
9.4.9. „Grafik" 204
9.4.10. „Code" 206
9.4.11. „Fenster" 207
9.4.12. „Hilfe" 207
9.5. Ãbungen 208
III. Syntaxsteuerung 211
Ãbersicht 213
10. Daten Management 216
10.0. Einführung 216
10.1. Was ist Daten Management? Braucht man das? Wieso
Syntax? 217
10.1.1. Wieso Syntax? 217
10.1.2. Was ist Daten Management? Braucht man das? 218
10.2. Die Programmierumgebung 220
10.2.1. Die Arbeitsfenster Ãbersicht 220
10.2.2. (Enhanced) Program Editor 222
10.2.3. Log 223
10.2.4. Output 225
Datenmanagement und Datenanalyse mit dem SAS System XVII
10.2.5. Results 226
10.2.6. Befehle 227
10.3 Daten Management Einführung und Grundoperationen 228
10.3.1. Grundoperationen auf Programm Ebene 229
10.3.2. Basisprogrammierungen für das Daten Management auf
Datensatz Ebene 230
10.3.3. Basisprogrammierungen für das Daten Management auf der
Variablen Ebene 239
10.3.4. Ãbungen 243
10.4. Professionelles Daten Management I Variablenebene 244
10.4.1. Möglichkeiten des Rekodierens von Variablenwerten 245
10.4.2. Möglichkeiten des Berechnens neuer Werten und Variablen. 255
10.4.3. Zaubern mit Zeichen 266
10.5. Professionelles Datenmanagement II Datensatzebene 269
10.5.1. Aufteilen von Datensätzen 269
10.5.2. Zusammenfügen von Datensätzen (u.a. SET, MERGE,
UPDATE) 273
10.5.3. Umstrukturieren von Datensätzen 277
10.5.4. Ãbungen 284
10.6. Datenmanagement III SQL Programmierung 285
10.6.1. Anlegen und Löschen eines Datensatzes 286
10.6.2. Arbeit mit Spalten (Variablen) 287
10.6.3. Arbeit mit Zeilen (Fällen, Beobachtungen, Subjekten) 288
10.6.4. Erste Arbeit mit Zeilen und Spalten: Subsets und Subqueries. 290
10.6.5. Ãbungen 291
11. Deskriptive Statistik 292
11.0. Einführung 292
11.1. Was ist deskriptive Statistik? Sinn und Grenzen 293
11.2. Statistische Grundkonzepte Grundbegriffe und
Grundannahmen 294
11.2.1. Theorie und Praxis einer Messung Grundgesamtheit und
Stichprobe 295
11.2.3. Variablen Definitionen und Funktionen 304
11.2.4. Ãbungen 315
11.3. Deskriptive Statistiken (Lage , Streuungs und Formmaße) 317
11.3.1. Lagemaße 320
11.3.2. Streuungsmaße 331
11.3.3. Formmaße 342
11.4. Berechnung von Lage , Streu und Formmaßen mit SAS 344
11.4.1. SAS Prozeduren für die deskriptive Statistik: Eine Ãbersicht. 344
11.4.2. Univariate deskriptive Statistiken: PROC UNIVARIATE 346
11.4.3. Häufigkeitstabellen: PROC FREQ 351
11.4.4. Gruppierte Mittelwerte und mehr: PROC MEANS 354
XVIII C. F. G. Schendera
11.4.5. Statistiken in Tabellenform: PROC TABULATE 357
11.4.6. Ãbungen 365
12. Ein und mehrdimensionale Tabellenanalysen mit PROC FREQ 368
12.0. Ãbersicht 368
12.1. Einführung in die Analyse von Kreuztabellen 368
12.1.1. Grundlagen 370
12.1.2. Ãbersicht: Tabellenstrukturen und Tests 377
12.2. Tabellenstrukturen und Tests 381
12.2.1. Tests für 1 dimensionale Tabellen 382
12.2.2. Tests für 2 dimensionale Tabellen 382
12.2.3. Tests für mehrdimensionale Tabellen 394
12.3. Skalenniveaus und Maße für die Stärke des Zusammenhangs .397
12.3.1. Maße für Intervallniveau 400
12.3.2. Maße für Ordinalniveau 400
12.3.3. Maße für Nominalniveau 402
12.4. Beispiele für die Berechnung von Tabellenstatistiken 404
12.5. Voraussetzungen zur Durchführung einer Tabellenanalyse 412
12.6. Syntax der Prozedur PROC FREQ 413
12.6.1. Statistik 413
12.6.2. Einstellung weiterer Parameter und Optionen 416
13. Einführung in die Inferenzstatistik 420
13.1. Was ist Inferenzstatistik? Sinn und Grenzen 420
13.1.1. Inferenzstatistik als ein System von Modellen und Regeln 421
13.1.2. Die Messtheorie als Brücke zu anderen Wissenschaften 422
13.1.3. Die Bedeutung von Skalenniveaus 425
13.1.4. Sinn und Grenzen der Inferenzstatistik 427
13.2. Einführung in die Theorie des Hypothesentests 428
13.2.1. Hypothesenarten, S icherheiten, Fehlerarten und
Fragerichtungen 429
13.2.2. Beispiel: Ein Käfer im Labyrinth 433
13.2.3. Einfluss des Stichprobenumfangs auf a und ß Fehler 435
13.2.4. Ermittlung des Stichprobenumfangs 436
13.3. Verteilungen als Modelle und zur Prüfung 439
13.3.1. Verteilungen als Modelle für Daten 439
13.3.2. Prüfverteilungen 449
13.4. Einführung in die Praxis des Hypothesentests 452
13.4.1. Einführung: Punkt und Intervallschätzung 452
13.4.2. Hypothesentests für Punktschätzer 453
13.4.3. Intervallschätzung 482
13.5. Ãbersicht der dargestellten inferenzstatistischen Verfahren 485
Datenmanagement und Datenanalyse mit dem SAS System XIX
14. Korrelation und Regression CORR REG 489
14.1. Einführung in die Korrelationsanalyse mit PROC CORR 489
14.1.1. Korrelationskoeffizient r nach Pearson:
Maß für linearen Zusammenhang 491
14.1.2. Rangkorrelationskoeffizient R nach Spearman:
Maß für monotonen Zusammenhang 497
14.1.3. Die Syntax der Prozedur CORR 502
14.2. Einführung in die Regressionsanalyse mit PROC REG 503
14.2.1. Der Grundgedanke der einfachen linearen Regression 504
14.2.2. Berechnung einer linearen Regression mit PROC REG 508
14.2.3. Erste Regressionsgrafiken mit PROC REG 511
14.2.4. Voraussetzungen für die Berechnung einer einfachen linearen
Regression 514
14.2.5. Die Syntax der Prozedur REG 516
15. Varianzanalysen ANOVA GLM NPAR1WAY NESTED 519
15.1. Einführung in die Varianzanalyse 519
15.2. Die Berechnung von Varianzanalysen in SAS 520
15.3. PROC ANOVA für balancierte Designs 521
15.3.1. Syntax 521
15.3.2. Beispiel Analyse: Einfaktorielle univariate ANOVA 522
15.4. Prozedur GLM für Allgemeine Lineare Modelle 526
15.4.1. Syntax 526
15.4.2. Beispielanalyse: Zweifaktorielle ANOVA 527
15.5. PROC NPAR1WAY für nichtparametrische
(Rang) Varianzanalysen 530
15.5.1. Syntax 530
15.5.2. Beispiel Analyse: Nichtparametrische Rangvarianzanalyse 531
15.6. Prozedur NESTED für vollständig hierarchisch genestete
Designs 534
15.7. Hotelling' s T2: Ein „t Test" für mehrere abhängige Variablen. 5 3 7
15.8. Ãbungen 539
16. Clusteranalyse CLUSTER FASTCLUS 540
16.1. Einführung in die Clusteranalyse 540
16.1.1. Partitionierende Verfahren 541
16.1.2. Hierarchische Verfahren 542
16.2. Exkurs: Das %DISTNEW Makro 544
16.3. Die Berechnung einer Clusteranalyse in SAS 546
16.3.1. Die partitionierende Clusteranalyse 546
16.3.2. Die hierarchische Clusteranalyse 552
16.4. Anmerkung zu den Voraussetzungen für die Berechnung
einer Clusteranalyse 570
XX C. F. G. Sehendem
16.5. Ãbungen 572
17. Kovarianzanalyse GLM 573
17.1. Einfuhrung in die Kovarianzanalyse 573
17.2. Berechnung einer Kovarianzanalyse mit der Prozedur GLM 574
17.3. Zwei Beispiele: pH Werte und Phosphorkonzentrationen 577
17.3.1. Zwei Syntaxbeispiele: pH
Werte (einfach), Phosphorkonzentrationen (differenzierend) .578
17.3.2. Output und Erläuterung des pH Beispiels 580
17.3.3. Output und Erläuterung des Phosphor Beispiels 582
17.4. Die Syntax der Prozedur GLM 586
17.5. Voraussetzungen einer Kovarianzanalyse und ihre
Ãberprüfung 589
17.6. Ãbungen 593
18. Faktorenanalyse FACTOR 594
18.1. Einführung in die Faktorenanalyse 594
18.1.1. Grundprinzip 596
18.1.2. Varianten der Faktorenanalyse 599
18.1.3. Kriterien zur Bestimmung der Faktoren: Anzahl und
Interpretation 602
18.2. Die Berechnung einer Faktorenanalyse in SAS 605
18.2.1. Syntax der Prozedur FACTOR 605
18.2.2. Beispiel Analyse mit Syntax, Output und Interpretation 609
18.2.3. Allgemeine Hinweise zur Interpretation 620
18.3. Voraussetzungen für das Berechnen einer Faktorenanalyse 621
18.4. Ãbungen 625
19. Pfadanalyse CALIS 626
19.1. Einführung in die Pfadanalyse 626
19.2. Die Berechnung einer Pfadanalyse in SAS 627
19.2.1. RAM Model Option 628
19.2.2. Die Anpassungsgüte 630
19.2.3. Die Pfadkoeffizienten 631
19.2.4. Voraussetzungen für das Berechnen einer Pfadanalyse mit
PROC CALIS 631
19.3. Syntax 633
19.4. Beispiel Berechnung 637
19.4.1. Modell 637
19.4.2. Programm 638
19.4.3. Output 639
19.5. Ãbungen 646
Datenmanagement und Datenanalyse mit dem SAS System XXI
20. Ãberlebenszeitanalyse LIFETEST 647
20.1. Einführung in die Ãberlebenszeitanalyse 647
20.2. Das Grundprinzip der Survivalanalyse 648
20.3. Zensierte Daten 650
20.4. Statistische Methoden zur Analyse zensierter Daten 656
20.4.1. Schätzung von S(t) mit der versicherungsmathematischen
Methode 657
20.4.2. Schätzung von S(t) mit der Kaplan Meier Methode 658
20.4.3. Beispiele ohne und mit Zensierungen 658
20.5. Der Vergleich der Ãberlebenswahrscheinlichkeit mehrerer
Gruppen 662
20.6. Die Berechnung einer Survivalanalyse in SAS 663
20.6.1. Syntax 664
20.6.2. Beispiel Berechnung 668
20.6.3. Voraussetzungen für die Berechnung einer Survivalanalyse 674
20.7. Ãbungen 676
21. Hauptkomponentenanalyse PRINCOMP 677
21.1. Einführung in die Hauptkomponentenanalyse 677
21.1.1. Gemeinsamkeiten und Unterschiede zur Faktorenanalyse 678
21.1.2. Das Prinzip der Hauptkomponentenanalyse 679
21.1.3. Bestimmung der Anzahl der Komponenten 680
21.2. Die Berechnung einer Hauptkomponentenanalyse in SAS 680
21.2.1. Syntax 680
21.2.2. Beispiel Berechnung 683
21.2.3. Grafiken für PROC PRINCOMP 691
21.2.4. Voraussetzungen für das Berechnen einer
Hauptkomponentenanalyse 692
21.3. Ãbungen 694
22. Prognose FORECAST 695
22.1. Einführung in die Prognose 695
22.1.1. Fragestellungen und Funktionen 695
22.1.2. Modelle der Prognose: Trendmodelle 698
22.1.3. Die Methode der exponentiellen Glättung 700
22.2. Die Berechnung einer Prognose in SAS 703
22.2.1. Syntax 705
22.2.2. Beispiel Berechnung 708
22.2.1. Erläuterung des grafischen Outputs 711
22.2.2. Erläuterung des statistischen Outputs 712
22.2.3. Voraussetzungen für das Berechnen einer Prognose 714
22.3. Ãbungen 716
XXII C. F. G. Schendera
23. Grafiken mit dem SAS System SAS/GRAPH 717
23.1. Einführung und Ãbersicht 717
23.2. Grundformen der Grafiken 720
23.3. Standardgrafiken mit der SAS/GRAPH Software 732
23.3.1. Balkendiagramme hoch/vertical (2D, 3D) 733
23.3.4. Boxplots 750
23.3.5. Histogramme 752
23.3.6. P P Plots mit PROC CAPABILITY (PPPLOT Statement) 757
23.3.7. Prob Plots 758
23.3.8. Q Q Plots 761
23.3.9. Streu und Liniendiagramme 763
23.3.10. Ausblick: Weitere SAS Grafiken 770
23.3.11. Ãbungen 781
23.4. Zaubern mit Annotate und andere Tricks 782
23.4.1. Tunen von SAS Grafiken mit Annotate 782
23.4.2. Andere Möglichkeiten, andere Grafiken Spezielle Optionen,
Makros, Annotate, GMAP und GREPLAY 795
23.5. Export und Import von Grafiken und Tabellen (z.B.
MSWORD) 816
23.5.1. Export von Grafiken 816
23.5.2. Export von Tabellen mit ODS 819
IV. Ausblick und mehr 823
24. „Mercury" Ein Ausblick auf SAS Version 9 825
25. Verzeichnis der Ãbersichten 826
26. Literatur 827
27. Hinweise zu den Daten 831
28. Kontakt zu SAS 833
29. Ihre Meinung zu diesem Buch 834
30. Stichwortverzeichnis 835
31. Autor 853 |
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