Trong hướng dẫn SAS trước đây của chúng tôi, chúng ta đã tìm hiểu về biểu đồ phân tán SAS , bây giờ chúng ta sẽ xem xét một quy trình thống kê thú vị, phân tích Correlation SAS. Chúng ta sẽ tìm hiểu các khía cạnh khác nhau của phân tích Correlation SAS:
- Tạo phân tích Correlation giữa hai biến
- Tạo phân tích Correlation giữa tất cả các biến và biểu đồ phân tán SAS
- SAS Ma trận Correlation về mối quan hệ giữa các biến
- Quy trình SAS PROC CORR
Vì vậy, hãy bắt đầu với hướng dẫn Phân tích Correlation SAS.
Các bài viết liên quan:
Phân tích Correlation SAS
Phân tích Correlation trong SAS là một phương pháp đánh giá thống kê được sử dụng để nghiên cứu sức mạnh của mối quan hệ giữa hai biến liên tục, được đo bằng số (ví dụ: chiều cao và cân nặng).
Phân tích Correlation SAS là một loại phân tích cụ thể, hữu ích khi nhà nghiên cứu muốn xác định xem có thể có mối liên hệ nào giữa các biến hay không.
Nói cách khác, nó là thước đo để đánh giá mọi thứ có liên quan như thế nào. Hệ số Correlation là thước đo sự liên kết tuyến tính giữa hai biến trong SAS . Giá trị của hệ số Correlation luôn nằm trong khoảng từ -1 đến +1.
Xem thêm Thiết lập Môi trường SAS – Cấu hình & Cài đặt SAS
Quy trình SAS PROC CORR
Thủ tục SAS PROC CORR tạo ra hệ số Correlation Pearson của các biến số liên tục.
Cú pháp SAS PROC CORR-
PROC CORR DATA=dataset <options>;
VAR variable(s);
RUN;Câu lệnh VAR là nơi bạn chỉ định tất cả các biến mà bạn muốn tính toán các mối Correlation theo từng cặp. Bạn có thể liệt kê bao nhiêu biến tùy thích, với mỗi biến được phân tách bằng dấu cách.
Xem thêm Sự khác biệt giữa hàm và phương thức trong Swift
Correlation SAS của tất cả các biến
Dưới đây chúng tôi sẽ sử dụng dữ liệu mống mắt của Fisher từ trợ giúp của SAS. Để tính toán phân tích Correlation SAS của tất cả các biến, chúng tôi chỉ sử dụng một câu lệnh PROC CORR mà không có VAR. điều này hiển thị mối Correlation giữa tất cả các biến trong tập dữ liệu.
Thí dụ-
proc corr data=sashelp.iris; run;
Tập dữ liệu mống mắt có bốn biến và kết quả hiển thị mối Correlation giữa bốn biến này.
Xem thêm Hướng dẫn về PROC SQL trong SAS
Correlation SAS giữa hai biến
Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ sử dụng dữ liệu mẫu, chúng tôi sẽ sử dụng hai biến: “Chiều cao” và “Cân nặng” và cho thấy mối Correlation giữa hai biến này.
Thí dụ-
PROC CORR DATA=sample; VAR weight height; RUN;
Bảng trên chứa các hệ số Correlation Pearson và kết quả thử nghiệm.
Xem thêm Sử dụng hồi quy tuyến tính trong SAS
Ma trận Correlation SAS
Mối quan hệ giữa hai biến và mối Correlation của chúng cũng có thể được biểu diễn dưới dạng biểu đồ phân tán hoặc ma trận biểu đồ phân tán.
- PLOTS = MATRIX (tùy chọn)
Tạo ma trận biểu đồ phân tán của các biến trong câu lệnh VAR. - PLOTS = SCATTER (tùy chọn)
Tạo các biểu đồ phân tán riêng lẻ của các biến trong câu lệnh VAR.
Hãy để chúng tôi xem xét lại dữ liệu mống mắt từ trợ giúp của SAS và trình bày một ma trận biểu đồ phân tán của tất cả các biến.
Thí dụ-
proc corr data=sashelp.iris plots=matrix(histogram); run;
Đây là tất cả trong Hướng dẫn Phân tích Correlation SAS.
Kết luận phân tích Correlation SAS
Chúng tôi đã hiểu phân tích Correlation SAS là gì, làm thế nào chúng tôi có thể thực hiện phân tích Correlation trong Ngôn ngữ lập trình SAS trên tất cả các biến, phân tích Correlation của hai biến, dữ liệu Correlation ở dạng biểu đồ phân tán hoặc ma trận biểu đồ phân tán và ví dụ SAS PROC CORR với thủ tục.
Xem thêm Phép nhân ma trận NumPy trong Python
