SAS Studio 3.3 사용 설명서

SAS® Studio 3.3사용 설명서

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SAS® Studio 3.3: 사용 설명서

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February 2015

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목차

본 설명서 사용 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . viiSAS Studio 3.3의 새로운 기능 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ix내게 필요한 옵션 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xv

1장 • SAS Studio 소개 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1SAS 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1SAS Studio 사용 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

2장 • 프로그램 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19코드 편집기 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20프로그램 열기 및 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20코드 Snippet 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33코드 편집기 사용자 정의 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

3장 • 질의 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43질의란? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44질의 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44조인 이해 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45데이터 선택 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50데이터 필터 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55출력 관리 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

4장 • 프로세스 플로우 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67프로세스 플로우 이해 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68프로세스 플로우에 SAS 프로그램 추가 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73프로세스 플로우에 질의 추가하기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80프로세스 플로우에 작업 추가하기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82하위 플로우에 대한 이해 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84프로세스 플로우에서 노드 연결 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87프로세스 플로우 실행 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88프로세스 플로우 저장 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88

5장 • 데이터 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89테이블 뷰어 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89데이터 열기 및 보기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92테이블을 생성하는 데 사용된 질의 코드 보기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92데이터 필터링 및 정렬 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93데이터 내보내기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95

6장 • 결과 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97결과 보기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97다른 사용자에게 결과 보내는 중 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98SAS ODS(Output Delivery System) 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100SAS ODS Statistical Graphics 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100결과 스타일 지정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106

7장 • SAS Studio의 작업 이해 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109작업이란? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109작업을 실행하는 방법 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110작업 및 작업 옵션 설정 저장 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112사전 정의된 작업 편집 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113새로운 작업 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114작업 공간에서 작업 코드 및 작업 레이아웃 사용자 정의하기 . . . . . 116

8장 • 데이터 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119데이터 특성화 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120조합 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125데이터 리스트 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127순열 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132데이터 순위화 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134확률표본 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140데이터 정렬 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145테이블 속성 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148데이터 전치 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151

9장 • 계량경제 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155개수 데이터 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156Heckman 선택 모델 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161

iv 목차

패널 데이터: 개수 데이터 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165패널 데이터: 선형 회귀 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169이진 프로빗/로짓 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175

10장 • 그래프 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181막대 그래프 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183막대-선 그래프 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188상자 도표 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192버블 도표 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197히스토그램 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201선 그래프 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204원 그래프 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209산점도 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212시계열 도표 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217단순 수평 막대 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220

11장 • High-Performance 통계량 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225High-Performance 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226연속 데이터 구간화 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226High-Performance 상관분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231일반화선형모델 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234결측값 바꾸기 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244확률표본 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245

12장 • 조합 및 확률 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249동일 생일 확률 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249동전 던지기 시뮬레이션 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252주사위 굴리기 시뮬레이션 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254포커 카드 확률 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256

13장 • 통계량 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259데이터 탐색 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262요약 통계략 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267분포분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 274일원빈도분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281상관분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 285

목차 v

테이블 분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290T 검정 작업: 일표본 t 검정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 296T 검정 작업:쌍체 t 검정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 300T 검정 작업: 이표본 t 검정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 306일원분산분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 312비모수 일원분산분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 318N원 ANOVA 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323공분산분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327선형 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332이진 로지스틱 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 346예측 회귀 모델 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361일반화선형모델 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 373

부록 1 • 작업용 입력 데이터셋 예 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 383작업 데이터셋 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 383FITNESS 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 384GETSTARTED 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 385GREENE 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 387IN 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 387LONG97DATA 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 388MROZ 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 408

부록 2 • 참조 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 425

권장 문서 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 427색인 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 429

vi 목차

본 설명서 사용

독자

이 문서는 모든 SAS Studio 사용자를 위한 설명서입니다. SAS Studio는 SAS 9.4 M1 버전에서 실행됩니다. SAS Studio 3.3은 최신 버전입니다.

vii

viii 본 설명서 사용

새로운 기능

SAS Studio 3.3의 새로운 기능

개요

SAS Studio 3.3에는 다음과 같은 새롭고 향상된 기능이 포함되어 있습니다.

n SAS Studio Basic의 Windows 운영 환경 지원

n 프로세스 플로우를 생성할 수 있는 새로운 시각적 프로그래밍 영역

n 질의 생성을 위한 새로운 도구

n 새롭고 향상된 작업

n 새로운 변수 이름 및 인코딩 옵션

SAS Studio Basic의 Windows 운영 환경 지원

SAS Studio Basic이 Windows 및 UNIX 운영 환경 모두에서 지원됩니다. 자세한 내용은

SAS Studio: Administrator's Guide를 참조하십시오.

ix

새로운 시각적 프로그래밍 영역

새로운 프로세스 플로우를 생성하려면 이 새로운 영역을 사용합니다. 프로세스 플로우는

하나 이상의 개체로 구성됩니다. 각 개체는 프로세스 플로우에서 노드로 표시됩니다. 프로세스 플로우는 SAS 프로그램, 작업 질의 등과 같은 둘 이상의 개체 간의 관계를 표시합

니다. 자세한 내용은 4장, “프로세스 플로우 작업” (67페이지)을 참조하십시오.

새로운 질의 기능

질의 기능을 사용하여 지정한 기준에 따라 하나 이상의 테이블에서 데이터를 추출할 수

있습니다. 테이블 한 개를 기반으로 하는 질의를 생성하거나 테이블을 조인할 수 있습니

다. 질의를 생성할 때 출력에서 포함할 칼럼을 지정하고 데이터의 값을 기반으로 하는 행을 필터링할 수 있습니다. 데이터 칼럼에서 요약 기능을 실행하고 하나 이상의 칼럼으로

데이터를 정렬할 수도 있습니다. 자세한 내용은 3장, “질의 작업” (43페이지)을 참조하

십시오.

SAS Studio 작업

새로운 작업

n 새로운 공분산분석 작업은 모델에서 오차분산을 줄이기 위해 분산 모델 분석을 양적

변수로 인수화할 수 있습니다. 자세한 내용은 “공분산분석 작업” (327페이지)을 참조

하십시오.

n 새로운 버블 도표 작업은 셋 이상의 변수 간 관계를 탐색합니다. 버블 도표의 두 변수

가 버블의 중심을 결정하고 세 번째 변수가 각 버블의 크기를 지정합니다. 자세한 내용은 “버블 도표 작업” (197페이지)을 참조하십시오.

x SAS Studio 3.3의 새로운 기능

n 여섯 개의 새로운 조합 및 확률 작업이 있습니다.

o 조합 작업은 각 집합의 지정된 수와 집합의 총 개체 수의 사용 가능한 조합을 계산

합니다. 자세한 내용은 “조합 작업” (125페이지)을 참조하십시오.

o 동일 생일 확률 작업은 지정된 크기의 방에 같은 생일을 가진 사람이 둘 이상 있는

지 계산합니다. 자세한 내용은 “동일 생일 확률 작업” (249페이지)을 참조하십시

오.

o 동전 던지기 시뮬레이션 작업은 10개의 동전을 시뮬레이션하고 가능한 결과의 확률을 계산합니다. 자세한 내용은 “동전 던지기 시뮬레이션 작업” (252페이지)을

참조하십시오.

o 주사위 던지기 시뮬레이션 작업은 두 개의 주사위를 시뮬레이션하고 가능한 결과

의 확률을 계산합니다. 자세한 내용은 “주사위 굴리기 시뮬레이션 작업” (254페이

지)을 참조하십시오.

o 포커 카드 확률 작업은 포커 카드의 조합 및 확률을 계산합니다. 자세한 내용은

“포커 카드 확률 작업” (256페이지)을 참조하십시오.

o 새로운 순열 작업은 주어진 개체 수의 가능한 순열을 계산합니다. 자세한 내용은

“순열 작업” (132페이지)을 참조하십시오.

n 새로운 일반화선형모델 작업은 정규 오류를 가진 기본 선형회귀, 이진 데이터에 대한

로지스틱 및 프로빗 모델 및 다항 모델에 대한 로그 선형 모델을 생성할 수 있습니다. 자세한 내용은 “일반화선형모델” (373페이지)을 참조하십시오.

n 새로운 N원 ANOVA 작업은 분산의 N원 분석을 수행합니다. 자세한 내용은 “N원

ANOVA 작업” (323페이지)을 참조하십시오.

n T 검정 작업을 사용하여 일표본 t 검정, 상체 t 검정 또는 이표본 t 검정을 수행합니다. 자세한 내용은 “T 검정 작업: 일표본 t 검정” (296페이지), “T 검정 작업:쌍체 t 검정” (300페이지) 및 “T 검정 작업: 이표본 t 검정” (306페이지)을 참조하십시오.

향상된 작업

n High-Performance 일반화선형모델 작업에서 선형예측함수에 오프셋을 사용하여 오프셋 변수를 지정할 수 있습니다. 새로운 분산 모수 옵션은 분산 모수가 있는 분포에

향상된 작업 xi

대해 고정된 분산 모수를 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 “일반화선형모델” (234페이지)을 참조하십시오.

n 일원 ANOVA 작업에는 Dunnett 양측, Dunnett 좌측 및 Dunnett 우측과 같은 비교 방법이 포함됩니다. 자세한 내용은 “일원분산분석 작업” (312페이지)을 참조하십시오.

사용자 정의 작업 모델 업데이트

사이트에 대한 사용자 정의 작업을 생성하는 경우, CTM(Common Task Model) 3.3에 대해 변경된 기능은 다음과 같습니다.

n 새로운 dualselector 입력 유형은 옵션에 대한 기본값의 리스트를 표시하는 제어

를 생성합니다. 그러나 사용자는 별도의 창에서 나타나는 값의 리스트에서 선택하여

값 리스트를 변경할 수 있습니다. dualselector 입력 유형은 사용자 인터페이스에

서 OptionChoice 요소를 사용할 수 있습니다.

n 새로운 outputdata 입력 유형은 작업에 의해 생성된 출력 데이터셋의 이름을 지정

할 수 있는 텍스트 상자를 생성합니다.

n required 속성은 다음과 같습니다. combobox, distinct, color 및 numstepper 입력 유형. 사용자는 이러한 입력유형이 작업을 실행하는 데 필요한 옵션인지 여부를

지정할 수 있습니다.

n combobox 및 distinct 입력 유형에 대한 새로운 selectMessage 속성은 콤보 상자를 제어하는 데 값이 필요할 때 표시할 메시지를 지정할 수 있습니다.설정된 기본값

은 없습니다. 기본 메시지는 Select a value입니다.

n multientry 입력에 대해 새로운 reorderable 속성은 사용자가 리스트에서 값의

순서를 바꿀 수 있는지 여부를 지정합니다.

자세한 내용은 SAS Studio: Developer's Guide를 참조하십시오.

xii SAS Studio 3.3의 새로운 기능

새로운 변수 이름 및 인코딩 옵션

새로운 SAS 변수 이름 정책 옵션은 SAS 변수 이름에 대해 사용하려는 규칙 세트를 지정

합니다. 기본 텍스트 인코딩 옵션은 텍스트 파일을 읽거나 쓸 때 사용되는 문자 집합 인코

딩을 지정합니다. 자세한 내용은 “일반 우선 설정 지정” (15페이지)을 참조하십시오.

새로운 변수 이름 및 인코딩 옵션 xiii

xiv SAS Studio 3.3의 새로운 기능

내게 필요한 옵션

이 제품의 내게 필요한 옵션 기능에 대한 자세한 내용은 SAS Studio 3.3의 내게 필요한

옵션 기능을(를) 참조하십시오.

xv

http://support.sas.com/documentation/prod-pl/sasstudio/3.3/ko/HTML/sasstudioa11ywinosx.htm

http://support.sas.com/documentation/prod-pl/sasstudio/3.3/ko/HTML/sasstudioa11ywinosx.htm

xvi SAS Studio 3.3의 새로운 기능

1SAS Studio 소개

SAS 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

SAS Studio 사용 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3SAS Studio 사용 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3탐색 영역 사용 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4작업 영역 사용 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10작업 영역에서 탭 재정렬 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11SAS Studio에서 검색하기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13일반 우선 설정 지정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15영역 이해 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16자동실행 파일 편집 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18SAS Workspace 서버 변경 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

SAS 정보

SAS Studio는 웹 브라우저를 통해 액세스할 수 있는 SAS용 개발 응용 프로그램입니다. SAS Studio를 사용하여 데이터 파일, 라이브러리 및 기존 프로그램에 액세스하고 새로운

프로그램을 작성할 수 있습니다. SAS Studio의 사전 정의된 작업을 사용하여 SAS 코드

를 생성할 수도 있습니다. 프로그램이나 작업을 실행하면 SAS Studio가 SAS 서버에 연결하여 SAS 코드를 처리합니다. SAS 서버는 클라우드 환경의 호스팅된 서버이거나, 로컬 환경의 서버이거나, 로컬 시스템에 있는 SAS의 복사본일 수 있습니다. 코드가 처리된

후에는 결과가 브라우저에서 SAS Studio로 반환됩니다.

1

SAS Studio는 Microsoft Internet Explorer, Apple Safari, Mozilla Firefox, Google Chrome 등의 여러 웹 브라우저를 지원합니다.

사용자 고유의 SAS 프로그램을 작성하고 실행할 뿐만 아니라 SAS Studio와 함께 제공되

는 사전 정의된 작업을 사용하여 데이터를 분석할 수도 있습니다. 작업은 SAS System 프로시저를 기반으로 하며, 가장 일반적으로 사용되는 그래프 및 분석 프로시저 중 일부에

액세스할 수 있게 해 줍니다. 기본 작업 템플릿을 사용하여 사용자 고유의 작업을 작성할

수도 있습니다.

SAS Studio에는 SAS 프로그래머 영역과 비주얼 프로그래머 영역의 두 가지 다른 영역이

포함되어 있습니다. 영역은 특정 사용자 유형의 요구 사항에 맞게 사용자 정의된 사전 결정 기능 집합입니다. 특정 영역을 선택하면 인터페이스에서 사용할 수 있는 선택 항목의

범위를 좁혀 주기적으로 사용해야 하는 기능에 초점을 맞출 수 있습니다. 기본적으로

SAS Stuiod를 열 때 SAS 프로그램 영역이 선택됩니다. SAS Studio를 연 후에는 도구 모음의 영역 메뉴를 사용하여 영역을 변경할 수 있습니다. 자세한 내용은 “영역 이해” (16페이지)를 참조하십시오.

2 1장 / SAS Studio 소개

SAS Studio 사용

SAS Studio 사용 정보

SAS Studio에 사인온하면 프로그래밍을 즉시 시작할 수 있도록 빈 프로그램 창이 포함된

기본 SAS Studio 창이 나타납니다. 탐색 영역의 5개 섹션 모두에도 액세스할 수 있습니

다.

주: 도구 모음에서 사인 아웃 버튼을 클릭하여 SAS Studio를 사인 아웃합니다. 웹 브라

우저에서 뒤로 버튼을 사용하지 마십시오.

SAS Studio의 기본 창은 왼쪽의 탐색 영역과 오른쪽의 작업 영역으로 구성됩니다. 탐색

영역에서는 폴더 및 폴더 바로 가기, 작업 및 Snippet, 액세스할 라이브러리 및 파일 바로

가기에 액세스할 수 있습니다. 폴더 섹션은 기본으로 표시됩니다.

SAS Studio 사용 3

작업 영역은 데이터, 코드, 작업, 로그 및 결과를 표시하는 데 사용됩니다. 이러한 항목을

열면 해당 항목이 작업 영역의 탭으로 구분된 인터페이스에 창으로 추가됩니다.

탐색 영역 사용

탐색 영역 사용 정보

보려는 섹션을 클릭하여 탐색 영역의 섹션을 펼칠 수 있습니다.

폴더 작업

탐색 영역의 폴더 섹션은 다음 위치에서 파일 및 폴더에 액세스할 수 있습니다.

n 사용자 SAS 서버

n 사용자 계정이 있는 원격 FTP 서버

주: SAS Studio는 UNIX 스타일 디렉터리 나열을 사용하는 FTP 서버만 지원합니다 아시

아 언어의 파일 이름은 FTP 서버에서 지원되지 않습니다.

사용하는 SAS Studio 배포 유형은 폴더 섹션 및 라이브러리를 할당하려는 위치에 액세스

할 수 있는 폴더 및 파일을 결정합니다.

n SAS Studio Mid-Tier(기업 버전) 배포를 실행 중인 경우 내 폴더 위치는 원격 SAS 버에서 사용자 홈 디렉터리입니다.

n SAS Studio Basic 배포를 실행 중인 경우 내 폴더 위치는 원격 SAS 서버에서 홈 디렉

터리입니다. 폴더 리스트는 원격 SAS 서버에서 UNIX 파일의 루트 폴더를 포함합니

다.

n SAS Studio 단일 사용자 배포를 실행 중인 경우 SAS 서버는 사용자의 컴퓨터입니다. 내 폴더 위치는 로컬 컴퓨터의 홈 디렉터리입니다. 폴더 리스트는 바탕 화면의 폴더, 문서 폴더 및 모든 최근에 매핑된 드라이브도 포함합니다.

자세한 내용은 SAS Studio: Administrator's Guide를 참조하십시오.

SAS 프로그램 파일 또는 프로그램 패키지 파일과 같은 SAS 서버 또는 FTP 서버에 저장

된 파일을 열어볼 수 있습니다. SAS 서버에 저장된 SAS 테이블도 열어볼 수 있습니다.

주: FTP 원격 서버에서 SAS 테이블을 열 수 없습니다.


폴더 섹션을 사용하여 폴더 및 폴더 바로 가기를 생성하고, 파일을 업로드 및 다운로드하

며, 새로운 SAS 프로그램을 생성합니다. 폴더 트리에서 폴더를 펼치고 접을 수 있고 폴더

를 더블 클릭하거나 작업 공간으로 드래그하여 항목을 열 수 있습니다.

주: FTP 서버에 위치하고 FTP 바로 가기에 액세스할 수 있는 파일 및 폴더 이름에는 다음 문자를 포함할 수 없습니다.

{ } [ ] , : ; “ ‘ / \ | + < > ? @ # $ % ^ & ( ) + !

SAS Studio는 올바르지 않은 문자를 포함하는 이름의 FTP 서버에서 파일 및 폴더를 액세스하거나, 이동하거나, 이름을 변경하거나 삭제할 수 없습니다.

새로운 폴더 바로 가기 생성하는 방법:

1 탐색 영역에서 폴더를 클릭합니다. 그런 다음 을 클릭하고 폴더 바로 가기를 선택

합니다. 새로운 폴더 바로 가기 창이 열립니다.

2 이름 상자에 폴더의 이름을 입력합니다.

3 폴더 유형 드롭다운 리스트에서 바로 가기가 참조하는 폴더가 SAS 서버 폴더 또는

FTP 폴더인지 여부를 지정합니다.

4 SAS 서버 폴더 바로 가기를 생성하는 경우 디렉터리 상자에서 디렉터리의 물리적 경로를 입력합니다.

FTP 폴더에 바로 가기를 생성하는 경우 호스트 이름 상자에서 사용자 이름 및 암호뿐

아니라 FTP 호스트의 네트워크 주소도 입력합니다. 기본적으로 디렉터리는 FTP 사용자의 홈 디렉터리입니다. 디렉터리 상자를 사용하여 홈 디렉터리와 관련된 다른 디렉터리를 지정할 수 있습니다. 예를 들어, FTP 사용자의 홈 디렉터리가 c:\homedir이고 디렉터리 상자에서 data를 지정한 경우, 바로 가기의 루트 디렉터리는 FTP 서버에서 c:\homedir\data입니다. 테스트를 클릭하여 FTP 서버의 연결을 확인할 수

있습니다.

주: Mid-Tier 및 FTP 서버가 서로 다른 운영 시스템을 실행 중인 경우 호스트 이름 상

자에서 전체 호스트 이름을 사용해야 합니다. 전체 이름이 아닌 경우 연결에 실패할

수 있습니다.

SAS Studio 사용 5

5 저장을 클릭하여 폴더 바로 가기를 생성합니다. 새로운 바로 가기가 폴더 바로 가기

리스트에 추가됩니다.

새로운 폴더를 생성하려면 새로운 폴더를 생성하려는 폴더 섹션에서 폴더를 선택합니다.

을 클릭하고 폴더를 선택합니다. 새로운 폴더 창이 열립니다. 새로운 폴더의 이름을 입력합니다. 새로운 폴더가 폴더 리스트에 추가됩니다.

파일을 다운로드하려면 다운로드할 파일을 선택하고 을 클릭합니다. 그런 다음 파일

을 기본 응용 프로그램에서 열 것인지 로컬 컴퓨터에 저장할 것인지 선택해야 합니다.

로컬 컴퓨터에 하나 이상의 파일을 업로드하려면, 파일을 업로드하려는 폴더를 선택하고

을 클릭합니다. 파일 업로드 창이 열립니다. 파일 선택을 클릭하여 업로드하려는 파일

을 탐색합니다.

작업 사용

탐색 영역의 작업 섹션에서는 SAS Studio의 작업에 액세스할 수 있습니다. 작업은 SAS 프로시저를 기반으로 하며 SAS 코드와 출력형식이 지정된 결과를 자동으로 생성합니다. SAS Studio에서는 사전 정의된 몇 가지 작업이 제공되므로 이를 실행할 수 있습니다. 이


러한 사전 정의된 작업의 복사본을 편집하여 사용자 고유의 새로운 작업을 생성할 수도

있습니다.

새로운 작업을 생성하려면 을 클릭합니다. 그러면 SAS Studio의 작업 영역에 템플릿

이 생성되며 이 템플릿을 사용하여 사용자의 사이트에 맞는 사용자 정의 작업을 생성할

수 있습니다. 사용자 정의 작업은 내 작업 폴더에서 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은

7장, “SAS Studio의 작업 이해” (109페이지)를 참조하십시오.

생성한 작업을 편집하려면 내 작업 폴더에서 작업을 선택하고 을 클릭합니다. 그러면

작업을 생성하는 데 사용되는 XML 코드가 작업 영역에 열립니다. 사전 정의된 작업을 편집하려면 먼저 작업을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 내 작업에 추가를 선택해야 합니다. 자세한 내용은 “사전 정의된 작업 편집” (113페이지)을 참조하십시오.

주: 내 작업 폴더에 있는 작업만 편집할 수 있습니다.

Snippet 작업

탐색 영역의 Snippet 섹션에서는 코드 Snippet에 액세스할 수 있습니다. 코드 Snippet은

일반적으로 사용되는 SAS 코드의 샘플로서, SAS 프로그램에 삽입할 수 있습니다. SAS Studio에서는 사전 정의된 몇 가지 코드 Snippet이 제공되므로 이를 사용할 수 있습니다. 이러한 Snippet의 복사본을 편집하여 사용자 본인의 사용자 정의 Snippet을 생성할 수도

있습니다. 사용자 정의 Snippet은 내 Snippet 폴더에서 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 2장, “프로그램 작업” (19페이지)을 참조하십시오.

생성한 Snippet을 편집하려면 내 Snippet 폴더에서 Snippet을 선택하고 을 클릭합니

다. 사전 정의된 Snippet을 편집하려면 먼저 Snippet을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고

내 Snippet에 추가를 선택해야 합니다.

주: 내 Snippet 폴더에 있는 Snippet만 편집할 수 있습니다.

라이브러리 작업

탐색 영역의 라이브러리 섹션에서는 SAS 라이브러리에 액세스할 수 있습니다. SAS 테이블은 SAS 라이브러리에 저장됩니다. 라이브러리 섹션에서 SAS 테이블을 열고 프로그

램에 추가할 수 있습니다. 라이브러리 섹션을 사용하여 테이블을 펼치고 해당 테이블 내의 칼럼을 볼 수 있습니다. 칼럼 이름 앞의 아이콘은 칼럼 유형을 나타냅니다.

SAS Studio 사용 7

다음은 일반적인 칼럼 유형 아이콘의 예입니다.

아이콘 칼럼 유형

문자

숫자

날짜

날짜/시간

라이브러리 섹션에서 프로그램으로 테이블 및 칼럼을 끌어오면 SAS Studio가 끌어온 항목에 대한 코드를 프로그램에 자동으로 추가합니다. 자세한 내용은 “프로그램 열기 및 생성” (20페이지)을 참조하십시오.

새로운 라이브러리를 생성하고 기존 라이브러리를 할당할 수도 있습니다.

새로운 라이브러리를 생성하는 방법:

1 탐색 영역에서 라이브러리를 클릭하고 을 클릭합니다. 새로운 라이브러리 창이 나

타납니다.


2 이름 상자에 라이브러리의 라이브러리 참조를 입력합니다. 라이브러리 참조는 8자 이내여야 합니다.

3 경로 상자에 라이브러리가 있는 곳의 실제 경로를 입력합니다.

4 옵션 상자에서 필요한 구성 옵션을 지정합니다. 알맞은 옵션은 운영 환경에 대한 문서

를 참조하십시오.

5 SAS Studio를 사용할 때마다 이 라이브러리에 액세스하려면 시작 시 이 라이브러리

재생성을 선택합니다.

6 확인을 클릭하여 라이브러리를 생성합니다. 탐색 영역의 라이브러리 리스트에 새로

운 라이브러리가 추가됩니다.

할당되지 않은 라이브러리를 할당하려면 을 클릭합니다. SAS Studio를 사용할 때마다

선택한 라이브러리에 액세스하려면 시작 시 선택한 라이브러리 할당을 선택합니다. 라이

브러리가 할당되어 있지 않으면 해당 라이브러리의 테이블에 액세스할 수 없습니다.

파일 바로 가기 사용

파일 바로 가기를 사용하면 지정한 파일에 빠르게 액세스할 수 있습니다. SAS 서버, URL 또는 FTP 서버에서 파일에 대한 파일 바로 가기를 생성할 수 있습니다.

주: FTP 폴더에 폴더 바로 가기를 생성한 경우에만 FTP 서버의 파일에 대한 파일 바로

가기를 생성할 수 있습니다.

새로운 파일 바로 가기를 생성하려면 을 클릭합니다. 전체 경로와 파일 이름을 지정하

거나 URL을 지정하여 바로 가기를 정의할 수 있습니다. 다음에 SAS Studio를 사용할 때

이 바로 가기를 사용할 수 있도록 하려면 시작 시 이 파일 바로 가기 재생성을 선택합니

다.

파일 바로 가기를 더블 클릭하거나 작업 영역으로 끌어오는 방법으로 파일 바로 가기에

서 파일을 열 수 있습니다.

탐색 영역 사용자 정의

SAS Studio를 열면 기본적으로 탐색 영역의 5개 섹션이 모두 표시됩니다. 표시되는 섹션

을 사용자 정의하려면 을 클릭하고 보기를 선택합니다. 그런 다음 추가 또는 제거할 섹션을 선택 또는 선택 취소합니다. 탐색 영역은 즉시 업데이트됩니다.

SAS Studio 사용 9

작업 영역 사용

작업 영역 사용 정보

작업 영역은 프로그램과 작업에 액세스하고 데이터를 보기 위한 SAS Studio 응용 프로그

램의 기본 영역입니다. 작업 영역은 항상 표시되며 최소화할 수 없습니다. 프로그램, 작업

또는 테이블을 열면 작업 영역에 해당 창이 새로운 탭으로 열립니다. 프로그램 및 작업과

연관된 코드, 로그 및 결과는 해당 프로그램 또는 작업의 기본 탭 아래에 함께 표시됩니

다.


작업 영역 사용자 정의

기본적으로 작업 영역은 탐색 영역 옆에 표시되지만 작업 영역을 최대화하고 탐색 영역

을 숨길 수 있습니다. 작업 영역의 모든 탭을 한 번에 닫을 수도 있습니다.

작업 영역을 최대화하려면 을 클릭하고 뷰 최대화를 선택합니다.

주: 탐색 영역을 다시 열려면 을 클릭하고 최대화된 뷰 나가기를 선택합니다.

작업 영역에 열려 있는 모든 탭을 닫으려면 을 클릭하고 모든 탭 닫기를 선택합니다. 저장되지 않은 프로그램 또는 작업이 있으면 저장할지 묻는 메시지가 표시됩니다.

작업 영역에서 탭 재정렬

작업 영역에서 끌어서 놓기 작업으로 탭을 왼쪽 또는 오른쪽으로 이동하여 탭을 재정렬

할 수 있습니다. 탭을 작업 영역의 오른쪽 또는 아래쪽에 도킹하여 한 번에 두 개 이상의

탭을 볼 수도 있습니다.

탭을 재정렬하는 방법:

1 이동할 탭을 선택합니다.

2 탭 아이콘을 해당 내용을 보려는 위치로 이동합니다. 아이콘은 올바른 위치임을

나타냅니다.

SAS Studio 사용 11


주: 프로그램 2에서 결과 탭이 프로그램 탭 오른쪽으로 이동했습니다.

SAS Studio에서 검색하기

검색 기능을 사용하여 탐색 영역의 모든 섹션을 검색할 수 있습니다. 검색할 수 있는 항목

유형은 탐색 영역에서 선택된 내용에 따라 다릅니다. 예를 들어, 폴더 섹션에서 폴더 또는

폴더 바로 가기가 선택된 경우 폴더 및 파일을 검색할 수 있고 검색에서 하위 폴더를 포함

할지 여부를 선택할 수 있습니다. 작업 섹션에서 작업 범주가 선택된 경우 작업 이름, 관련된 SAS 프로시저 및 작업 설명을 검색할 수 있습니다.


검색 기능에 액세스하려면 을 클릭합니다. 검색 상자가 열리고 검색하려는 텍스트를

입력할 수 있습니다.

검색 대상 옵션을 선택하거나 취소하여 검색 범위를 제한할 수 있습니다. 이러한 옵션은

탐색 영역에서 선택된 내용에 따라 달라집니다. 기본적으로 검색에서는 대소문자가 구분

됩니다. 대문자 및 소문자 텍스트를 모두 검색하려면 대소문자 구분 체크 박스를 선택 취소합니다.

다음 예에는 Sashelp 라이브러리에서 "Class"를 검색한 결과를 보여줍니다. 검색은

Sashelp 라이브러리에서 모든 테이블 및 칼럼을 포함하고 대소문자를 구분하지 않습니

다.

결과에서 항목을 더블 클릭하여 얼 수 있습니다. 검색 결과 리스트로 돌아가려면 을 다시 클릭합니다.

검색 결과를 지우려면 을 클릭합니다.


일반 우선 설정 지정

우선 설정 창에서는 SAS Studio에 영향을 주는 몇 가지 옵션을 변경할 수 있습니다.

일반 옵션에 액세스하려면 을 클릭하고 우선 설정을 선택합니다. 그런 다음 일반을 클릭합니다.

옵션 설명

SAS 로그에 생성된 코드 표시 SAS에서 자동으로 생성된 ODS 문, %LET 문 및 기타 코드를 로그 파일에 표시합니다. 이 옵션은 SAS 작업과 SAS 프로그램 파일 모두에 적용됩니다.

오류 메시지에 "상세 정보 표시" 버튼 포함 SAS Studio에서 생성되는 모든 오류 메시지에 상세 정보 표시 버튼을 추가합니다.

대화식 모드에서 새로운 프로그램 시작 대화식 모드가 설정된 상태에서 새로운 프로그램을 엽니다. 이 옵션은 SAS 9.4 M1 버전을 실행하는 경우에만 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 “대화식 모드에서 작업” (31페이지)을 참조하십시오.

타임아웃 간격: (시간) SAS Studio에 로그온 시 아무 작업도 하지 않은 채로 있을 수 있는 시간을 지정합니다. 기본값은 1시간입니다.


옵션 설명

SAS 변수 이름 정책 SAS 변수 이름에 적용할 규칙 세트 중 하나를 지정할 수 있습니다.n ANY — 변수 이름은 빈 칸을 포함한 최소

하나의 문자를 포함하여 시작해야 하고 널(null) 바이트는 포함되지 않도록 지정합니다. 변수 이름은 대소문자 혼합 문자 뿐만 아니라 특수 및 다중 바이트 문자도 포함할 수 있습니다. 이름 최대 길이는 32바이트입니다. 이 옵션은 기본적으로 선택되어 있습니다. 앞의 빈 칸은 유지되지만 뒤의 빈 칸은 무시됩니다.

n V7 — 변수 이름이 라틴 알파벳 문자(A-Z, a-z) 또는 밑줄 문자로 시작하도록 지정합니다. 빈 칸이나 밑줄을 제외한 특수 문자로 시작할 수 없으며, 특수 SAS 자동 변수 또는 변수 리스트의 이름으로 할당될 수 없습니다. 변수 이름은 대소문자 혼합 문자를 포함할 수 있으며 길이는 최대 32자가 될 수 있습니다.

기본 텍스트 인코딩 텍스트 파일을 읽거나 쓸 때 사용되는 문자 집합 인코딩을 지정합니다. 기본값은 UTF-8입니다. 이 옵션은 z/OS에서 실행되는 SAS 서버에서는 사용할 수 없습니다.주: Alt키를 누른 채 파일을 더블 클릭하여 한 개의 파일을 열 때 텍스트 인코딩을 지정할 수도 있습니다. 텍스트 인코딩 선택 창을 열어 인코딩을 선택할 수 있습니다. 이 옵션은 SAS 프로그램 파일(*.SAS), 텍스트 파일(*.txt), 쉼표로 구분된 값 파일(*.csv) 및 로그 파일(*.log) 유형에 적용됩니다.

영역 이해

SAS Studio는 조직 내의 다양한 사용자 및 그룹이 사용할 수 있으므로 사용자의 필요에

가장 적합한 특정 기능 또는 영역만 표시되도록 선택할 수 있습니다. 영역은 다양한 사용

자 유형의 필요에 맞게 사용자 정의된 기능 집합입니다. SAS Studio는 다음 두 영역을 포함합니다. SAS 프로그래머 영역 및 시각적 프로그래머 영역입니다.


SAS 프로그래머 영역은 주로 SAS 프로그램 작성 및 편집 작업에 SAS Studio를 사용하

는 사용자를 위한 영역입니다. 기본적으로 SAS 프로그래 영역은 탐색 영역의 6개 섹션이

모두 포함되는 새로운 프로그램 창을 열어 모든 프로그램 파일 및 코드 Snippet을 쉽게

관리할 수 있습니다.

시각적 프로그래머 영역은 프로젝트 기반 환경에서 프로세스 플로우 작업을 원하는 사용

를 위해 설계되었습니다. 시각적 프로그래머 영역에서 프로세스 플로우를 사용하여 개별

프로세스를 하나의 반복 프로세스 플로우로 결합하면 다른 사용자와 같이 저장하고, 재사용하고 공유할 수 있습니다. 기본적으로 시각적 프로그래머 영역은 탐색 영역의 4개 섹션인 폴더, 작업, Snippet 및 라이브러리가 포함되는 새로운 프로세스 플로우 창을 엽니

다.

주: SAS 프로그래머 영역을 사용하는 동안 프로세스 플로우를 열면 시각적 프로그래머

영역 전환 창이 나타납니다.

두 영역에서는 SAS Studio와 함께 제공되는 사전 정의 작업을 실행할 수 있으며 사용자

가 직접 작업을 생성하고 편집할 수도 있습니다. 두 영역을 사용하여 SAS 프로그램 및 질의를 생성하고 실행할 수 있습니다.

다음 표에서는 두 영역의 차이점을 볼 수 있습니다.

SAS Studio의 요소SAS 프로그램에서 사용 가능 여부

시각적 프로그래머에서 사용 가능 여부

탐색 영역 섹션

n 폴더 예 예

n 작업 예 예

n Snippet 예 예

n 라이브러리 예 예

n 파일 바로 가기 예 예, 기본으로 표시되지 않음

SAS 프로그램 예 예

질의 예 예

프로세스 플로우 아니요 예


SAS Studio를 시작하고 영역을 선택한 후에는 도구 모음에서 영역 메뉴를 클릭하고 사용

하려는 영역을 선택하여 사용 중인 영역을 변경할 수 있습니다.

을 클릭하고 보기를 선택하여 SAS Studio에 표시되는 탐색 영역의 섹션을 지정할 수

있습니다.

자동실행 파일 편집

autoexec.sas 파일에서는 SAS Studio를 실행하고 SAS 서버에 연결할 때마다 SAS 문이

포함됩니다. 예를 들어, autoexec.sas 파일을 사용하여 SAS Studio를 대화식 및 비대화

식 모드로 사용할 때마다 사용할 수 있는 라이브러리를 할당할 수 있습니다.

주: 새로운 라이브러리 창을 사용하여 새로운 라이브러리를 생성하는 경우, 시작 시 이

라이브러리 재생성 옵션을 선택하면 autoexec.sas 파일에 LIBNAME 구문을 자동으로 추가할 수 있습니다. 자세한 내용은 “라이브러리 작업” (7페이지)을 참조하십시오.

autoexec.sas 파일 편집 방법:

1 을 클릭하고 자동실행 파일 편집을 선택합니다.

2 autoexec.sas 파일에 포함하려는 코드를 입력합니다.

3 실행을 클릭하여 구문을 확인합니다. 로그 탭을 열어 로그를 볼 수 있습니다.

4 저장을 클릭하면 자동실행 파일을 저장하고 닫습니다.

SAS Workspace 서버 변경

둘 이상의 SAS Workspace 서버에 액세스할 수 있는 경우 SAS Studio가 연결되는 서버

를 변경할 수 있습니다. 서버를 변경하려면 을 클릭하고 SAS Workspace 서버 변경

을 선택합니다. 그런 다음 사용할 서버를 선택합니다. 서버를 변경하면 생성한 모든 라이

브러리 및 파일 바로 가기가 삭제됩니다. 자세한 내용은 SAS Studio: Administrator's Guide를 참조하십시오.


2프로그램 작업

코드 편집기 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

프로그램 열기 및 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20프로그램 열기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20새로운 프로그램 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20프로그램 실행 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21자동완성 기능 사용 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22구문 도움말 사용 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25테이블 이름 및 칼럼 이름 추가 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27작업에서 코드 편집 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28SAS 프로그램 패키지 생성하기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29프로그램 요약 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29매크로 변수 사용하기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30실행 히스토리 사용 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30SAS 코드 출력형식 자동 지정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31대화식 모드에서 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

코드 Snippet 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33코드 Snippet을 사용하는 이유 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33코드 Snippet 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40코드 Snippet을 삽입하는 방법 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

코드 편집기 사용자 정의 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

19

코드 편집기 정보

SAS Studio에는 새로운 SAS 프로그램 또는 기존 SAS 프로그램을 편집할 수 있는 색상

코딩 구문 검사 편집기가 포함되어 있습니다. SAS 카탈로그에서 SOURCE 엔트리를 편집할 수도 있습니다. 이 편집기에는 자동완성, 자동 서식 지정 및 팝업 구문 도움말 같은

다양한 기능이 포함되어 있습니다. 코드 편집기를 사용하여 SAS 프로그램을 작성, 실행

및 저장할 수 있습니다. 작업을 실행할 때 자동으로 생성되는 코드를 수정하고 저장할 수도 있습니다.

SAS Studio에는 일반적인 작업을 보다 쉽게 프로그래밍하는 데 사용할 수 있는 여러 샘플 코드 Snippet도 포함되어 있습니다.

프로그램 열기 및 생성

프로그램 열기

탐색 영역의 폴더 섹션에서 SAS 프로그램을 열 수 있습니다. 프로그램을 열려면 해당 폴더를 펼치고 열려는 프로그램을 더블 클릭하거나 작업 영역으로 끌어옵니다. 그러면 작업 영역의 새로운 탭에서 프로그램이 열립니다.

새로운 프로그램 생성

탐색 영역의 폴더 섹션에서 새로운 SAS 프로그램을 생성할 수 있습니다. 새로운 프로그

램을 생성하려면 을 클릭하고 SAS 프로그램을 선택합니다. 그러면 작업 영역의 새로

운 탭에서 프로그램 창이 나타납니다.

주: 기본 응용 프로그램 도구 모음에서 을 클릭한 후 새로운 SAS 프로그램을 선택합

니다.

20 2장 / 프로그램 작업

프로그램 실행

프로그램을 작성한 후 을 클릭하여 프로그램을 실행할 수 있습니다.

오류가 없으면 결과가 자동으로 열리고, 오류가 있으면 로그 탭이 기본적으로 열립니다. 오류, 경고 및 주 섹션을 펼쳐 메시지를 볼 수 있습니다. 메시지를 클릭하면 로그에서 해당 메시지가 발생한 정확한 위치를 볼 수 있도록 로그 내의 메시지가 자동으로 강조 표시

됩니다.

주: 서버 환경에서 작업 중이기 때문에 SAS 프로그램에 ENDSAS 문을 포함하지 마십시

오. ENDSAS를 포함하는 프로그램을 실행 중인 경우 을 클릭하고 SAS 세션 재설정을

선택하여 SAS 세션을 재설정합니다.

프로그램 열기 및 생성 21

자동완성 기능 사용

자동완성 기능 정보

코드 편집기의 자동완성, 즉 코드 완성 기능은 사용자가 실제로 단어를 모두 입력하기 전에 입력하려고 하는 다음 단어를 예측하여 완성해 주는 기능입니다. 자동완성 기능으로

SAS 프로시저, 문장, 매크로, 함수, CALL 루틴, 출력형식, 입력형식, 매크로 변수, SAS 색상, 스타일 요소, 스타일 속성 및 통계 키워드에 관련된 키워드와 다양한 SAS 문 및 프로시저 옵션을 완성할 수 있습니다.

주: 자동완성 기능은 SAS 프로그램을 편집할 때만 사용할 수 있습니다.

이 예에서는 코드 편집기에 proc a를 입력하면 키워드 및 도움말이 표시됩니다.


이 예에서 프로시저 리스트의 APPEND를 선택하면 코드 편집기에 proc append가 표시됩니다. 빈 칸을 입력하면 코드 편집기는 APPEND 프로시저의 옵션 리스트를 표시합

니다.

자동완성 기능을 사용하는 방법

자동완성 기능을 사용하는 방법

1 자동완성 리스트를 여는 방법은 추가할 키워드에 따라 다릅니다.

n 글로벌 문장, DATA 스텝 문, CALL 루틴, 프로시저, 매크로 문장 또는 자동 매크로

변수를 추가하려면 사용할 키워드의 처음 문자를 하나 이상 입력합니다.

해당 문자로 시작하는 키워드 제안 리스트가 포함된 창이 열립니다.


n 색상, 출력형식, 입력형식, 매크로 함수, SAS 함수, 통계량 키워드, 스타일 요소 또는 스타일 속성을 지정하려면, 마우스 포인터를 주석에 올려 놓고 Ctrl+스페이스바

를 누릅니다. 옵션 리스트로 돌아가서 탐색하려면 Ctrl+Shift+스페이스바를 누릅니

다.

주: 우선 설정 창에서 자동완성 사용 옵션을 선택 취소해도 바로 가기는 작동합니

다. 자세한 내용은 “코드 편집기 사용자 정의” (41페이지)를 참조하십시오.

2 사용하려는 키워드를 다음과 같은 방식으로 탐색할 수 있습니다.


n 올바른 키워드가 선택될 때까지 계속 입력합니다(입력을 계속할수록 원하는 단어

와 가까워짐).

n 위쪽 또는 아래쪽 화살표나 Page Up 및 Page Down 키를 사용하여 리스트를 스크

롤합니다.

3 선택한 키워드를 더블 클릭하거나 Enter 키를 눌러 프로그램에 키워드를 추가할 수 있습니다.

구문 도움말 사용

코드 편집기에서 프로그램을 작성 및 편집할 때는 간략한 SAS 구문 문서가 표시됩니다. 다음과 같은 방법으로 도움말을 표시할 수 있습니다.

n 프로그램에서 키워드를 마우스 오른족 버튼으로 클릭하고 구문 도움말을 선택합니

다.

n 올바른 SAS 키워드의 입력을 시작하고 자동 완성 창에서 제안된 키워드를 클릭합니

다.

n 프로그램에서 올바른 SAS 키워드 위로 마우스 포인터를 가져갑니다. 이 작업은 편집

기 우선 설정에서 힌트 사용 설정 옵션을 선택한 경우에만 작동합니다. 자세한 내용은

“코드 편집기 사용자 정의” (41페이지)를 참조하십시오.

SAS 제품 문서에는 SAS 언어에 대한 보다 포괄적인 사용 정보가 나와 있지만 코드 편집

기의 구문 도움말에 나오는 구문에 대한 힌트와 키워드에 대한 간략한 설명을 참조하여

작업을 시작할 수도 있습니다. 다음과 같은 방식으로 구문 도움말의 링크를 클릭하여 추가 도움말을 얻을 수 있습니다.

n 창 위쪽에 있는 키워드 링크를 클릭하여 support.sas.com 웹 사이트에서 해당 키워드

를 검색할 수 있습니다.


n 창 아래쪽에 있는 링크를 클릭하여 SAS 제품 문서, 샘플 및 SAS 노트, SAS 기술 문서

등에서 키워드를 검색할 수 있습니다.


테이블 이름 및 칼럼 이름 추가

탐색 영역의 라이브러리 섹션에서 드래그앤드롭 작업으로 테이블 이름 및 칼럼 이름을

SAS 코드로 이동할 수 있습니다. 예를 들어, Sashelp.Cars 테이블을 PRINT 프로시저의

DATA 옵션으로 이동할 수 있습니다. 마우스를 놓으면 해당 테이블의 전체 이름이 코드에

나타납니다.


작업에서 코드 편집

작업을 실행할 때 자동으로 생성된 코드를 편집한 후 수정한 코드로 작업을 실행할 수 있습니다. 코드를 편집할 경우 해당 코드가 별도의 프로그램 창에서 열립니다. 이 코드는 원래 작업과 더 이상 연관되지 않습니다.

작업에 의해 생성된 프로그램을 편집하는 방법

1 작업 영역의 적절한 작업 탭에서 코드를 클릭하여 작업과 연관된 코드를 표시합니다.

주: 작업과 연관된 코드를 편집하려면 먼저 작업 코드를 표시해야 합니다. 작업 코드

가 표시되지 않으면 을 클릭하고 우선 설정을 선택합니다. 작업을 클릭하고 작업

코드 표시를 선택합니다.

2 도구 모음에서 편집을 클릭합니다. 코드가 새로운 프로그램 창에서 열립니다.


SAS 프로그램 패키지 생성하기

SAS 프로그램 패키지는 로그 및 HTML 결과와 함게 제공되는 SAS 프로그램의 스냅샷을

포함하는 파일입니다. 작업을 실행할 때 작성한 코드뿐 아니라 자동으로 생성된 코드에

서도 프로그램 패키지를 생성할 수 있습니다. SAS Studio에서 프로그램 패키지를 열었을

때 프로그램을 다시 실행하지 않아도 코드뿐 아니라 로그에도 액세스할 수 있습니다. 코드를 변경하여 다시 실행하는 경우, 패키지는 자동으로 업데이트되지 않습니다. 변경 사항을 유지하려면 패키지를 다시 저장해야 합니다.

주: 프로그램 패키지는 PDF 또는 RTF 결과를 포함하지 않습니다. 대화식 모드에서 프로

그램을 실행 중인 경우 프로그램 패키지를 생성할 수 없습니다.

프로그램 패키지 파일을 생성하려면 사용하려는 코드를 열고 을 클릭합니다. 파일 위치 및 이름을 지정한 후, 다른 유형으로 저장 옵션의 SAS 프로그램 패키지를 선택합니다.

주: 프로그램 또는 로그를 개별적으로 저장하거나 결과를 HTML, PDF 또는 RTF 파일로

다운로드하려는 경우 프로그램 패키지 파일을 열고 프로그램을 다시 실행해야 합니다.

프로그램 요약 생성

작성한 코드뿐 아니라 자동으로 실행할 때 자동으로 생성된 코드에 대한 요약 페이지를

생성할 수 있습니다. 프로그램 요약 페이지는 별도의 브라우저 탭에서 열리는 HTML 파일입니다. 여기에는 프로그램 실행, 전체 SAS 소스 코드, 전체 SAS 로그 및 결과에 대한

정보가 포함됩니다. 프로그램에 대한 프로그램 요약 페이지를 보려면 을 클릭합니다.

주: 프로그램 요약은 프로그램을 실행한 후에만 사용할 수 있습니다.

을 클릭하고 SAS 프로그램 요약을 다른 유형으로 저장 옵션을 선택하여 지정한 폴더에

프로그램 요약 파일을 저장할 수도 있습니다. 프로그램 요약은 HTML 파일로 저장됩니

다.


매크로 변수 사용하기

매크로 변수는 응용 프로그램의 이름이나 버전 번호 등 프로그램 또는 작업이 실행될 때

얻는 정보를 추가하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 항목을 코드, 제목 또는 각주 앞에

"&"를 붙여 참조할 수 있습니다.

예를 들어, 다음과 같이 주석에서 매크로를 사용할 수 있습니다.

Generated with &_CLIENTAPP &_CLIENTAPPVERSION

주: 다음 매크로 변수 외에도 코드에서 SAS 매크로 함수 및 변수를 사용할 수 있습니다. SAS 매크로 함수 및 변수에 대한 자세한 내용은 SAS Macro Language Reference를 참조하십시오.

매크로 변수 설명

_CLIENTAPP 응용 프로그램의 이름

_CLIENTAPPVERSION 응용 프로그램 버전 번호

_SASPROGRAMFILE 현재 실행 중인 SAS 프로그램의 전체 경로 및 파일 이름입니다. 매크로 변수는 SAS Studio 코드가 실행 중인 동일한 서버에 저장된 SAS 프로그램 파일에서만 사용할 수 있습니다.

실행 히스토리 사용

SAS Studio에서는 프로그램 또는 작업을 실행할 때마다 해당 항목이 포함된 로그가 보관

됩니다. 이 로그, 즉 실행 히스토리를 사용하여 이전 버전의 실행 코드에 액세스할 수 있습니다. 실행 히스토리를 보려면 프로그램 또는 작업 창의 코드 탭을 클릭합니다. 도구 모

음에서 을 클릭하고 열려는 버전을 선택합니다. 그러면 이전 버전의 프로그램이 새로

운 창에서 열리며 필요한 경우 이 창에서 코드를 복사하여 붙여넣을 수 있습니다.

주: SAS Studio에서 사인오프하면 실행 히스토리가 지워집니다.


SAS 코드 출력형식 자동 지정

코드 편집기에서 프로그램을 읽기 쉽도록 코드 출력형식을 자동으로 지정할 수 있습니

다. 코드 출력형식을 자동으로 지정하면 줄 바꿈이 추가되고 중첩 수준에 따라 각 줄에 적

절하게 들여쓰기가 적용됩니다. 코드 편집기에서 코드 출력형식을 지정하려면 을 클릭합니다.

예를 들어, 다음 코드는 들여쓰기와 논리적 줄 바꿈이 없으므로 읽기가 어렵습니다.

data topn;length rank 8; label rank="Rank";set topn; by &category descending &measure;if first.&category then rank=0; rank+1;if rank le &n then output;run;

코드 출력형식 자동 지정 기능을 사용한 후에는 프로그램이 다음과 같이 표시됩니다.

data topn; length rank 8; label rank="Rank"; set topn; by &category descending &measure;

if first.&category then rank=0; rank+1;

if rank le &n then output;run;

대화식 모드에서 작업

일부 SAS 프로시저는 대화식으로 실행되므로 사용자가 QUIT 문을 실행하거나 새로운

PROC 또는 DATA 스텝을 실행할 때까지 활성 상태로 유지됩니다. SAS Studio에서는 코드 편집기를 사용하여 이러한 프로시저뿐 아니라 다른 SAS 프로시저도 대화식 모드에서

실행할 수 있습니다.

대화식 모드를 사용하면 SAS 프로그램에서 선택한 코드 행을 실행하고 그 결과에 따라

다음 스텝을 결정할 수 있습니다. 예를 들어, SAS/OR의 OPTMODEL 프로시저를 사용할


경우 산술적 프로그래밍 모델을 모델링하고 해를 구할 수 있습니다. 이 프로시저를 대화

식으로 실행하면 전체 프로그램을 실행할 필요 없이 프로그램의 일부에 대한 결과를 빠르게 검사하여 수정이 필요한지 여부를 결정할 수 있습니다.

주: 대화식 모드는 SAS 9.4 M1 버전을 실행하는 경우에만 사용할 수 있습니다.

주: 대화식 모드를 사용할 때 기본 출력 라이브러리는 Webwork입니다. 대화식 모드에서

출력 데이터를 생성하는 프로그램을 실행하는 경우 새로운 데이터를 보려면 탐색 영역의

라이브러리 섹션을 새로 고침해야 합니다.

프로그램을 대화식 모드에서 실행하려면 도구 모음에서 을 클릭합니다. 대화식 모드

를 해제하려면 을 다시 클릭합니다. 프로그램이 열려 있을 때 모드를 변경하면 해당 프

로그램에 대한 로그와 결과가 지워집니다. 적합한 도구 모음에서 을 클릭하여 로그 및

결과를 수동으로 지울 수도 있습니다.

주: 대화식 모드일 때 새로운 라이브러리를 생성하는 경우, 대화식 모드를 해제하면 라이

브러리를 사용할 수 없습니다. 대화식 모드 및 비대화식 모드 모두에서 라이브러를 사용

하려는 경우 라이브러리를 다시 비대화식 모드로 할당하거나 autoexec.sas 파일에 라이

브러리 할당을 추가할 수 있습니다. 자세한 내용은 “자동실행 파일 편집” (18페이지)을 참조하십시오.

프로그램을 대화식 모드에서 실행할 경우 ODS 및 %LET 문 같은 자동 생성 코드가 프로

그램에 추가되지 않습니다. 또한 결과가 HTML로만 생성됩니다. 대화식 모드에서는 로그

와 결과가 기존 로그 및 결과에 추가됩니다. 이전에 실행된 코드는 사용자가 종료할 때까

지 활성 상태로 유지됩니다.

예를 들어, 다음과 같은 프로그램이 있다고 가정합니다.

proc sql; select * from sashelp.cars; select * from sashelp.class; quit;

비대화식 모드에서는 코드의 처음 두 행을 선택하여 실행할 경우 코드가 성공적으로 실행됩니다. 그런 다음 코드의 마지막 두 행을 선택하여 실행하면 PROC SQL 문이 없기 때문에 코드가 실패합니다.

대화식 모드로 전환하고 동일한 스텝을 따를 경우에는 PROC SQL 문이 여전히 활성 상태이므로 코드의 마지막 두 행이 성공적으로 실행됩니다.


주: 특정 프로시저에 대한 문서는 support.sas.com에서 SAS Programmer’s Bookshelf를

참조하십시오.

코드 Snippet 작업

코드 Snippet을 사용하는 이유

코드 Snippet을 사용하면 SAS 코드를 프로그램에 빠르게 삽입하고 필요에 맞게 사용자

정의할 수 있습니다. SAS Studio에서는 여러 코드 Snippet이 제공됩니다. 사용자 고유의

Snippet을 생성하고 즐겨찾기 리스트에 Snippet을 추가할 수도 있습니다.

Snippet 이름 설명

카탈로그

소스 엔트리 편집 카탈로그에서 소스 엔트리 유형에 대한 내용을 지정할 수 있습니다. 소스 엔트리는 SAS 프로그램와 동일한 코드를 포함할 수 있습니다.

리스트 카탈로그 지정된 라이브러리의 모든 카탈로그에서 SAS 테이블이 나열됩니다. 기본적으로 이 테이블은 Work 라이브러리와 파일 이름의 카탈로그와 함께 저장됩니다.

리스트 카탈로그 엔트리 지정된 카탈로그에 모든 카탈로그 유형을 나열합니다.

GRSEG 엔트리 인쇄 SAS ODS(Output Delivery System)에 의해 지정된 열린 대상으로 GRSEG 엔트리를 인쇄합니다.

데이터

코드 Snippet 작업 33


DS2 코드 DS2 프로그램에 대한 템플릿을 제공합니다. DS2는 고급 데이터 조작에 적절한 SAS 프로그래밍 언어입니다. DS2는 Base SAS와 함께 제공되며 핵심 기능은 SAS DATA 스텝과 같습니다. 하지만 DS2는 그 외에도 변수 범위 지정, 사용자 정의 메소드, ANSI SQL 데이터 유형 및 사용자 정의 패키지가 포함되어 있어 DATA 스텝보다 뛰어납니다. DS2 SET 문에는 FedSQL 구문이 포함될 수 있으며 런타임에 생성되는 질의는 DS2와 지원되는 데이터베이스 간에 데이터를 대화식으로 교환할 수 있습니다. 따라서 SQL로 입력 테이블을 미리 처리할 수 있으므로 두 언어의 장점이 효율적으로 결합됩니다. 자세한 내용은 SAS DS2 Language Reference를 참조하십시오.

DS2 패키지 DS2 패키지에 대한 탬플릿을 제공합니다. 패키지는 DS2 프로그램과 유사합니다. 패키지 본문은 일련의 글로벌 선언과 메소드 리스트로 구성됩니다. 구문상 주요 차이점은 PACKAGE 및 ENDPACKAGE 문입니다. 이러한 문장은 글로벌 범위를 가진 블럭을 정의합니다. 자세한 내용은 SAS DS2 Language Reference를 참조하십시오.

DS2 스레드 DS2 스레드 프로그램에 대한 템플릿을 제공합니다. 일반적으로 DS2 코드는 순차적으로 실행됩니다. 즉, 한 프로세스의 실행이 완료되어야 다음 프로세스가 시작됩니다. 스레드 처리를 사용하면 두 개 이상의 프로세스를 동시에 실행할 수 있습니다. 스레드 처리에서는 각 프로그램이 코드 섹션을 동시에 실행하는 것을 스레드에서 실행한다고 합니다. 자세한 내용은 SAS DS2 Language Reference를 참조하십시오.

CSV 파일 생성 SAS 데이터를 쉼표로 구분된 텍스트 파일로 내보낼 수 있습니다.

PowerPoint 슬라이드 생성 Microsoft PowerPoint 출력을 웹 브라우저로 스트리밍할 수 있습니다.

XML 파일 생성 SAS 데이터를 웹 브라우저에서 볼 수 있는 XML 파일로 내보낼 수 있습니다.

CSV 파일 가져오기 쉼표로 구분된 파일을 가져오고 출력을 SAS 데이터셋에 쓸 수 있습니다.

XLSX 파일 가져오기 Microsoft XLSX 파일을 가져오고 출력을 SAS 데이터셋에 쓸 수 있습니다.



선형 회귀 데이터 시뮬레이션 선형 회귀 분석에 사용할 수 있는 입력 데이터 소스를 생성합니다. 선형 회귀 분석에서는 최소제곱 방법을 사용하여 데이터에 선형함수를 할당하려고 시도합니다.

일원분산분석 데이터 시뮬레이션

세 가지의 처리 레벨을 갖는 하나의 처리 인수를 다루는 입력 데이터 소스를 생성합니다. 일원분산분석 작업을 사용하여 이 데이터를 분석하는 목적은 각 레벨 평균 간의 차이를 검정하고 이러한 차이의 값을 구하는 것입니다.

설명

사용자 정의 ODS 출력 SAS ODS(Output Delivery System)을 사용하여 HTML, PDF 및 RTF 출력 생성을 위한 템플릿을 제공합니다. 자세한 내용은 SAS Output Delivery System: User's Guide를 참조하십시오.

PROC SQL SQL 질의 작성을 위한 템플릿을 제공합니다. 자세한 내용은 SAS SQL Procedure User's Guide를 참조하십시오.

그래프

주: SGPLOT, SGPANEL 및 SGSCATTER 프로시저에 대한 자세한 내용은 SAS ODS Graphics: Procedures Guide를 참조하십시오.

막대 패널 SGPANEL 프로시저에서 VBAR 문을 사용하고 여러 막대 그래프를 생성할 수 있습니다.

상자 패널 SGPANEL 프로시저에서 VBOX 문을 사용하고 여러 막대 그래프를 생성할 수 있습니다.

비교 산점도 SGSCATTER 프로시저에서 COMPARE 문을 사용합니다. 이 코드 Snippet은 축을 공유하는 산점도 비교 패널을 생성합니다.

점 도표 SGPLOT 프로시저에서 DOT 문을 사용합니다. 점 도표에서는 범주변수의 값이 수평으로 요약됩니다. 기본적으로 각 점은 각 범주변수 값의 빈도를 나타냅니다.

적합 도표 SGPLOT 프로시저에서 REG 문을 사용합니다. 이 코드 Snippet은 이차 적합을 사용한 회귀 도표를 생성하며, 신뢰한계를 포함합니다.



HBar 도표 SGPLOT 프로시저에서 HBAR 문을 사용합니다. 이 코드 Snippet은 범주변수 값이 요약된 수평 막대 그래프를 생성합니다.

HighLow 도표 SGPLOT 프로시저에서 HIGHLOW 문을 사용합니다. High-Low 그래프는 한 변수의 여러 값이 다른 변수의 한 값과 어떤 관계에 있는지를 보여 줍니다. 일반적으로 수평 축의 각 변수 값마다 수직 축에 해당하는 값이 여러 개씩 있습니다.

히스토그램 도표 SGPLOT 프로시저에서 HISTOGRAM 문을 사용합니다. 이 코드 Snippet은 두 개의 밀도 도표가 있는 히스토그램을 생성합니다. 이 Snippet에서 한 밀도 도표는 정규 밀도함수 추정값을 사용하고 다른 밀도 도표는 커널 밀도함수 추정값을 사용합니다.

산점도 행렬 SGSCATTER 프로시저에서 MATRIX 문을 사용합니다. 이 코드 Snippet은 산점도 행렬을 생성합니다.

VBox 도표 SGPLOT 프로시저에서 VBOX 문을 사용합니다. 상자 도표에서는 데이터를 요약하고 중위수, 제1 사분위수/제3 사분위수, 최솟값/최댓값을 나타냅니다. 이 도표는 중심, 분포, 범위 및 이상치를 간단하게 보여 주는 빠른 시각적 요약을 제공합니다. SGPLOT 및 SGPANEL 프로시저에는 수평 및 수직 상자 도표를 생성하기 위한 별도의 문장이 있습니다.

매크로

주: SAS 매크로에 대한 자세한 내용은 SAS 매크로 언어: 참조를 참조하십시오.



SAS 매크로 문자 함수 문자값으로 작업하는 SAS 매크로의 다양한 예를 제공합니다.n %EVAL 함수는 정수 산술을 사용하여 산술 및 논리 표현

식을 계산합니다. 이 함수는 함수의 인수를 문자값에서 숫자 또는 논리 표현식으로 변환합니다. 표현식을 계산한 후 결과는 문자값으로 변환됩니다.SAS 매크로 기능은 기본적으로 텍스트 생성이기 때문에 이 기능이 유용합니다. 결과적으로 산술 표현식은 숫자 표현식으로 처음 변환됩니다. 숫자 표현식을 계산한 후 산술 표현식으로 다시 변환됩니다.

n %INDEX 함수는 문자열의 첫 번째 문자의 위치를 반환합니다.

n %LENGTH 함수는 문자의 길이를 반환합니다.n %SCAN 함수는 문자열에서 위치로 지정된 단어에 대해

검색합니다.n %SUBSTR 함수는 문자열의 하위 문자열을 생성합니다.n %UPCASE 함수는 값을 대문자로 변환합니다.

SAS 매크로 DO 문 일치하는 %END 문이 발생할 때까지 단위로 처리되는 매크로 정의 섹션의 시작을 지정합니다. 이 매크로 섹션은 %DO 그룹이라고 합니다.간단한 %DO 문은 %IF 조건이 True 또는 False인지 여부에 따라 처리될 매크로 섹션을 지정하기 위한 %IF-%THEN-%ELSE 문과 함께 나타납니다.주: SAS에서는 이 Snippet에 의해 생성된 코드와 다른 %DO 반복 문을 제공합니다. 자세한 내용은 SAS 매크로 언어: 참조를 참조하십시오.

SAS 매크로 IF 문 매크로 부분을 조건부로 처리합니다. %IF-%THEN-%ELSE 문에 대한 조건인 표현식은 상수 텍스트 또는 텍스트를 생성하는 텍스프 표현식인 피연산자만 포함할 수 있습니다.

SAS 매크로 파라미터 매크로를 불러올 때 지정하는 값을 가진 하나 이상의 로컬 매크로 변수의 이름을 지정합니다. 매크로 변수에는 위치 및 키워드라는 두 가지 유형이 있습니다. 파라미터는 파라미터를 정의하는 매크로로 한정됩니다. 각 파라미터의 이름을 제공해야 합니다. 텍스트 표현식을 사용하여 파라미터를 생성할 수 없습니다. 파라미터 리스트는 쉼표로 구분된 매크로 파라미터를 몇 개라도 포함할 수 있습니다. 파라미터 리스트의 매크로 변수는 대개 매크로를 참조합니다.



SAS 매크로 SAS 매크로와 작업할 기본 템플릿을 제공합니다. 매크로에서는 프로그램의 텍스트 대체 등을 포함한 많은 작업을 수행할 수 있습니다. SAS 프로그램은 매크로 수를 몇 개든 포함할 수 있고 하나의 프로그램에서 매크로를 여러 번 불러올 수 있습니다. 자세한 내용은 SAS 매크로 언어: 참조를 참조하십시오.

SAS 매크로 인용 매크로 프로세서가 특수 문자 및 니모닉을 매크로 언어의 일부 대신 텍스트로 해석하도록 지정하는 매크로 함수의 예를 제공합니다.n %STR 함수는 매크로 컴파일에서 상수 텍스트의 특수 문

자 및 니모닉 연산자를 암호화합니다. 이 함수는 이러한 특수 문자 및 니모닉 연산자를 암호화합니다.

+ - * / < > = ¬ ^ ~ ; , # blankAND OR NOT EQ NE LE LT GE GT IN

이 함수는 문자가 쌍으로 발생할 때, 일치하지 않으면 앞에 %로 표시해서 이러한 문자를 암호화합니다.

' " ()

n %NRSTR 함수는 매크로 컴파일에서 상수 텍스트의 특수 문자 및 니모닉 연산자를 암호화합니다. 이 함수는 %STR 함수의 나열된 특수 문자 및 니모닉 연산자 모두를 암호화합니다. 또한, %NRSTR 함수는 이러한 문자를 암호화합니다.

& %

n %BQUOTE 함수는 매크로 실행에서 확인된 값의 특수 문자 및 니모닉 연산자를 암호화합니다. 이 함수는 이러한 특수 문자 및 니모닉 연산자를 암호화합니다.

' " () + - * / < > = ¬ ^ ~ ; , # blankAND OR NOT EQ NE LE LT GE GT IN



SAS 매크로 인용(계속) n %SUPERQ 함수는 매크로 실행에서 모든 특수 문자 및 니모닉 연산자를 암호화하지만 이후 값을 계산하지 않습니다. 이 함수는 이러한 특수 문자 및 니모닉 연산자를 암호화합니다.

& % ' " () + - * / < > = ¬ ^ ~ ; , # blankAND OR NOT EQ NE LE LT GE GT IN

n %QSCAN 함수는 단어를 검색하고 특수 문자 및 니모닉 연산자를 암호화합니다.

n %QSUBSTR 함수는 하위 문자열을 생성하고 특수 문자 및 니모닉 연산자를 암호화합니다.

n %QUPCASE 함수는 값을 대문자로 변환하고 특수 문자 및 니모닉 연산자를 암호화하는 결과를 반환합니다.

n %UNQUOTE 함수는 매크로를 실행하는 동안 값을 해독하여 특수 문자 및 니모닉 연산자를 텍스트 대신 매크로 언어 요소로 해석합니다.

매크로 컴파일 및 매크로 실행에 대한 자세한 내용은 SAS 매크로 언어: 참조을 참조하십시오.

SAS 매크로 변수 사용자 정의된 글로벌 및 로컬 매크로 변수를 생성하는 방법의 예를 제공합니다. 매크로 변수는 기호 치환을 통해 SAS 프로그램의 텍스트를 동적으로 수정할 수 있는 도구입니다. 크거나 작은 양의 텍스트를 매크로 변수에 할당할 수 있습니다. 그 후에는 텍스트를 포함하는 변수를 단순히 참조하는 텍스트를 사용할 수 있습니다.매크로 프로그래머에 의해 정의된 매크로 변수는 사용자 정의 매크로 변수라고 합니다. 매크로 프로세서에 의해 정의된 매크로 변수는 사용자 정의 매크로 변수라고 합니다. 데이터 행 내를 제외한 SAS 프로그램 아무 곳에서나 매크로 변수를 정의하고 사용할 수 있습니다.

IML주: 이러한 Snippet은 SAS/IML에 라이선스가 있는 경우에만 사용할 수 있습니다.

비선형 방정식의 근 계산 한 변수의 함수 근을 구할 수 있습니다. 함수의 근(또는 0)을 구하면 비선형 방정식의 해를 구할 수 있습니다.

함수 적분 Snippet을 사용하면 SAS/IML 소프트웨어의 QUAD 서브루틴으로 1차 함수값을 적분할 수 있습니다. QUAD 서브루틴은 유한, 반무한 또는 무한 영역에서 함수의 정적분 값을 구하는 데 사용합니다.



부트스트랩 분포 생성 IML 프로시저를 사용하여 표본 평균의 부트스트랩 분포를 생성하고 분석합니다.

최대우도를 사용한 적합 최대우도 추정을 사용하여 정규 밀도함수 추정값의 모수를 추정합니다.

다변량 정규 데이터 시뮬레이션 지정된 평균과 공분산으로 다변량 정규분포의 데이터를 시뮬레이션합니다.

코드 Snippet 생성

사용자 고유의 Snippet을 생성하는 방법

1 SAS Studio에서 .sas 파일을 열고 Snippet으로 저장할 코드를 선택합니다.

2 코드 탭에서 을 클릭합니다. 내 Snippet에 추가 대화 상자가 나타납니다.

3 Snippet의 이름을 입력하고 저장을 클릭합니다.

이제 내 Snippet 폴더에서 이 Snippet을 사용할 수 있습니다.

코드 Snippet을 삽입하는 방법

프로그램에 코드 Snippet을 포함하는 방법:

1 프로그램에서 Snippet을 삽입할 위치를 클릭합니다.

2 탐색 영역에서 Snippet 섹션을 엽니다.

3 다음과 같은 방법으로 프로그램에 Snippet을 추가할 수 있습니다.

n 드래그앤드롭 작업을 사용하여 Snippet을 이동합니다.

n Snippet의 이름을 더블 클릭합니다.


n Snippet 이름을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 삽입을 선택합니다. 여러

Snippet을 선택하려면 Ctrl 키를 사용합니다. 그런 다음 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 삽입을 선택합니다.

다음 예는 프로그램에 입력된 XLSX 파일 Snippet 가져오기를 보여줍니다.

코드 편집기 사용자 정의

우선 설정 창에서 자동완성 및 색상 코딩을 비롯한 코드 편집기 기능에 적용되는 여러 옵션을 변경할 수 있습니다.

편집기 옵션에 액세스하려면 을 클릭하고 우선 설정을 선택합니다. 그런 다음 편집기

를 클릭합니다.

옵션 설명

자동완성 사용 설정 코드 편집기의 자동완성 기능을 설정합니다. 이 기능은 사용자가 실제로 키워드를 모두 입력하기 전에 입력하려고 하는 다음 키워드를 예측하여 완성해 주는 기능입니다. 자세한 내용은 “자동완성 기능 사용” (22페이지)을 참조하십시오.

코드 편집기 사용자 정의 41

옵션 설명

힌트 사용 설정 사용자가 프로그램의 유효한 SAS 키워드 위에 마우스 포인터를 놓을 경우 구문 도움말을 표시합니다. 이 옵션이 선택되어 있지 않은 경우에는 키워드를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 구문 도움말을 선택하여 구문 도움말을 볼 수 있습니다. 이 옵션은 기본적으로 선택되어 있지 않습니다.

탭 너비 탭 문자를 삽입할 때 텍스트에 삽입되는 공백 수를 표시합니다. 기본값은 탭 문자당 네 개의 공백입니다.주: Microsoft Internet Explorer와 Apple Safari에서는 탭 문자 대신 공백이 사용됩니다. 이러한 브라우저를 사용하는 경우 탭 너비의 값이 사용되도록 탭을 공백으로 대체 체크 박스를 선택해야 합니다.

탭을 공백으로 대체 단일 탭 문자 대신 탭 너비 상자에 지정된 수만큼의 공백을 삽입합니다. 이 옵션은 코드 편집기에 입력하는 텍스트와 코드 편집에게 붙여넣는 텍스트 모두에 적용됩니다.

색상 코딩 사용 설정 구문의 각 요소를 식별하기 쉽도록 코드 편집기의 텍스트를 서로 다른 색상으로 표시합니다.

행 번호 표시 프로그램 및 로그 창의 맨 왼쪽 칼럼에 행 번호를 표시합니다.

글꼴 크기 코드 편집기 및 로그 창에서 사용되는 텍스트 글꼴 크기를 지정합니다.

자동 저장 활성화 편집한 이전에 저장된 프로그램 파일 각각의 사본을 자동 저장하여 생성하여 브라우저가 예상치 못하게 닫힌 경우 파일을 복구할 수 있습니다. 새로운 프로그램 파일은 처음 저장하기 전까지는 자동으로 저장되지 않습니다. 자동 저장 구간 옵션에서 지정된 구간에 파일이 저장됩니다. 기본 구간은 30초입니다.


3질의 작업

질의란? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

질의 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44새로운 질의 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44테이블에 질의 추가 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

조인 이해 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45테이블 조인 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45조인 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46조인 유형에 대한 이해 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49기존 조인 수정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

데이터 선택 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50출력에서 칼럼 지정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50요약 함수 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

데이터 필터 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55필터 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55필터 간 관계 변경 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

출력 관리 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58출력 정렬 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58출력에서 중복 행 제거 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60출력 그룹화 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60결과 저장 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63질의 실행 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

43

질의란?

질의를 사용하여 지정한 기준에 따라 하나 이상의 테이블에서 데이터를 추출할 수 있습

니다. 테이블 한 개를 기반으로 하는 질의를 생성하거나 테이블을 조인할 수 있습니다. 질의를 생성할 때 SAS Studio는 볼 수 있는 SQL(Structured Query Language) 코드를 생성

합니다. SAS 프로그래머 및 시각적 프로그래머 영역 모두에서 질의를 생성할 수 있습니

다.

질의 생성

새로운 질의 생성

SAS Studio 기본 도구 모음에서 을 클릭하고 새로운 질의를 선택합니다. 작업 영역의

새로운 탭에서 질의 창이 열립니다.

44 3장 / 질의 작업

테이블에 질의 추가

질의 창의 테이블에서 을 클릭하고 테이블을 선택합니다. 테이블 선택 창에서 적합한

라이브러리를 펼쳐 사용하려는 테이블을 선택합니다. 질의에 테이블이 추가됩니다.

주: 탐색 영역의 라이브러리 섹션을 사용하여 질의에 테이블을 추가할 수도 있습니다. 라이브러리를 클릭하고 적합한 라이브러리를 펼칩니다. 질의 창의 테이블 탭에 사용하려는

테이블을 끌어다 놓습니다.

조인 이해

테이블 조인

질의를 생성하면 여러 테이블을 조인할 수 있습니다. SAS Studio는 자동으로 테이블을

조인하거나 사용자가 수동으로 조인을 생성할 수 있습니다. SAS Studio는 동일한 이름

조인 이해 45

및 유형을 가진 칼럼을 사용하여 테이블을 조인하려고 합니다. 찾은 칼럼 이름 및 유형과

일치하지 않는 경우 조인 기준을 지정할 수 있습니다.

주: 질의에 하나 이상의 테이블이 있고 조인 기준을 지정하지 않으면 출력 데이터는 데이

터 값의 Cartesian product 또는 사용 가능한 모든 조합을 포함합니다.

조인 생성

테이블 추가 및 조인 자동으로 생성하는 방법:

탐색 영역의 라이브러리 섹션에서 테이블 탭의 질의에 추가하려는 테이블을 끌어다 놓습

니다. 그런 다음, 질의에서 첫 번째 테이블 위에 테이블을 끌어놓아 두 테이블을 조인합니

다.

조인 창은 조인 기준을 표시합니다. 다음 예에서 Classfit 테이블은 두 테이블에서 Name 칼럼을 사용하여 Classfit 테이블에 자동으로 조인됩니다.

46 3장 / 질의 작업

조인이 자동으로 생성되지 않는 경우 조인 조건을 수동으로 지정할 수 있습니다.

수동으로 조인을 생성하는 방법:

1 질의 창의 테이블 탭에서 조인하려는 테이블이 표시되는지 확인합니다.

2 도구 모음에서 을 클릭하고 조인을 선택합니다. 새로운 조인 창이 열립니다.

3 왼쪽 테이블 드롭다운 리스트에서 조인 왼쪽에 놓을 테이블을 선택합니다.

조인 이해 47

4 조인 유형 드롭다운 리스트에서 사용하려는 조인의 유형을 선택합니다. 기본 조인 유형은 이너 조인입니다.

5 오른쪽 테이블 드롭다운 리스트에서 조인 오른쪽에 놓을 테이블을 선택합니다.

6 저장을 클릭합니다. 테이블 사이에 조인이 생성됩니다. 테이블이 칼럼과 일치하는 이름 및 데이터 유형을 가지고 있는 경우, 조인 조건은 자동으로 생성됩니다. 테이블에

칼럼과 일치하는 이름 및 데이터 유형이 없는 경우 칼럼 드롭다운 리스트에서 조인 조건에 대한 칼럼을 선택할 수 있습니다.

7 조인에 다른 조인 조건을 추가하려면 을 클릭하고 칼럼 드롭다운 리스트에서 사용

할 칼럼을 선택합니다.

48 3장 / 질의 작업

조인 유형에 대한 이해

SAS Studio는 조인에 대해 4가지 다른 유형을 지원합니다. 기존 조인을 수정하여 원하는

조인의 유형을 선택할 수 있습니다.

조인 창에서 사용하려는 조인 옵션을 선택할 수 있습니다.

SAS Studio 조인 유형 조인 아이콘 설명

이너 조인 출력 행은 첫 번째 테이블에서 두 번째 테이블의 칼럼 조인 기준과 일치하는 칼럼을 포함합니다. 조인은 기본적으로 이너 조인입니다.

왼쪽 조인 출력 행은 첫 번째 테이블의 모든 행과 두 번째 테이블에서 조인 조건과 일치하는 행을 포함합니다.

오른쪽 조인 출력 행은 두 번째 테이블의 모든 행과 조인 조건과 첫 번째 테이블에서 조인 조건과 일치하는 행을 포함합니다.

전체 조인 출력 행은 두 테이블에서 일치 및 일치하지 않는 모든 행을 포함합니다.

기존 조인 수정

조인의 다른 유형을 선택하거나 조인 조건에서 사용된 칼럼을 변경하여 기존 조인을 수정할 수 있습니다. 조인 조건을 추가 및 제거하거나 전체 조인을 제거할 수 있습니다.

조인 수정 방법:

1 질의 창의 테이블 탭에서 수정하려는 조인 지표를 클릭합니다. 조인 영역에서 조인이

표시됩니다.

조인 이해 49

2 조인 유형을 변경하려면 조인 유형 드롭다운 리스트에서 새로운 유형을 선택합니다.

3 새로운 조인 조건을 추가하려면 을 클릭하고 조인에서 사용할 칼럼을 지정합니다. 조인 조건을 제거하려면 적합한 조건 옆의 을 클릭합니다.

전체 조건을 삭제하려면 조인 지표를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 삭제를 선택합니

다.

데이터 선택

출력에서 칼럼 지정

기본적으로 출력에서 포함하는 칼럼은 없습니다. 출력 테이블에 표시하려는 칼럼을 지정

해야 합니다. 또한 출력 테이블에서 칼럼 이름 대신 사용할 별칭을 지정할 수도 있습니다.

질의 빌더 데이터 선택 탭에 나열된 칼럼의 순서는 출력 테이블에 나열된 순서와 같습니

다.

출력 테이블에 대한 칼럼 선택 방법:

1 질의 창에서 칼럼 탭을 선택하여 질의의 테이블에서 칼럼 리스트를 표시합니다.

2 칼럼 리스트에서 하나 이상의 칼럼을 선택 탭으로 끌어서 출력 데이터에 추가할 수 있습니다. 선택 탭 도구 모음에서 을 클릭하고 칼럼 선택 창에서 하나 이상 칼럼을 선택합니다.

50 3장 / 질의 작업

칼럼에 대한 별칭 지정 방법:

n 선택 탭에서 각 칼럼에 대해 사용할 별칭을 입력합니다. 별칭은 출력 데이터의 칼럼

머리글로 사용됩니다.

데이터 선택 51

요약 함수

질의 칼럼에서 요약 함수를 실행할 수 있습니다. 요약 함수를 실행하려면 요약 기능을 실행할 칼럼을 선택합니다. 요약 칼럼에서 드롭다운 리스트를 사용하여 사용하려는 함수를

선택합니다. 기본적으로 질의는 출력 데이터셋을 생성합니다. 다음 예는 모든 학생의 평균 연령을 찾는 방법을 보여줍니다.

52 3장 / 질의 작업

데이터 선택 53

기본적으로 질의는 결과로 출력 테이블을 생성합니다.

기본적으로 칼럼을 요약하면 출력은 요약 없는 모든 칼럼으로 그룹화됩니다 자세한 내용

은 “출력 그룹화” (60페이지)를 참조하십시오.

54 3장 / 질의 작업

데이터 필터

필터 생성

데이터를 질의할 때 데이터에서 칼럼의 값에 따라 특정 기준을 만족하는 행만 검색할 수

있습니다. SAS Studio에 검색할 행을 지정하는 과정을 필터 설정이라고 하며, 이 작업은

데이터 필터 탭에서 수행됩니다. SQL 질의에서 WHERE 절을 사용하는 경우에 해당합니

다.

1 질의 창에서 칼럼 탭을 선택하여 질의의 테이블에서 칼럼 리스트를 표시합니다.

2 칼럼 리스트에서 하나 이상의 칼럼을 끌어 필터 탭에 추가할 수 있습니다. 필터 탭 도구 모음에서 을 클릭하고 칼럼 선택 창에서 하나 이상의 칼럼을 선택합니다.

3 연산자 드롭다운 리스트에서 비교 연산자를 선택합니다. 기본값은 Equals입니다.

데이터 필터 55

4 선택한 연산자의 값을 입력해야 하는 경우 을 클릭하여 입력하거나 값 선택 창에서

값을 선택합니다. 값 리스트에서 선택하려면 을 클릭하여 값 리스트를 펼칩니다. 사용하려는 값을 선택하고 추가를 클릭합니다.

주: 문자 칼럼에 대한 값을 선택하는 경우 값을 따옴표로 묶기 옵션을 선택하여 원하

는 값을 작은 따옴표로 묶습니다. 이 옵션은 기본적으로 선택되어 있습니다. 필터 실행 중 매크로 변수 또는 계산된 다른 값을 사용하려면 이 옵션을 취소해야 합니다.

칼럼 리스트에서 선택하려면 을 클릭하여 칼럼 리스트를 펼칩니다. 사용하려는 칼럼을 선택하고 추가를 클릭합니다.

56 3장 / 질의 작업

5 확인을 클릭하고 필터에 값을 추가합니다.

필터 간 관계 변경

필터에 한 개의 칼럼만 사용하거나 여러 칼럼을 사용하여 여러 비교 표현식을 생성할 수

있습니다. 필터에 한 개 이상의 비교 표현식을 생성하면, 이러한 필터 요소 간의 기본 관계는 AND입니다. 필터 요소 간의 관계를 AND에서 OR로 변경할 수 있고 요소를 그룹화

할 수 있습니다.

필터 간 관계 변경 방법:

n 필터 탭에서 관계 값을 클릭하고 새로운 값을 선택합니다.

데이터 필터 57

출력 관리

출력 정렬

질의에서 사용한 테이블에서 한 개 이상의 칼럼을 사용하여 질의에서 출력을 정렬할 수

있습니다.

주: 출력으로 선택하지 않은 칼럼을 사용하여 출력 테이블을 정렬할 수 있습니다.

출력 정렬 방법:

1 질의 창에서 정렬 탭을 클릭합니다.

58 3장 / 질의 작업

2 칼럼 리스트에서 하나 이상의 칼럼을 끌어 정렬 탭에 추가할 수 있습니다. 정렬 탭 도구 모음에서 을 클릭하고 칼럼 선택 창에서 하나 이상의 칼럼을 선택합니다.

3 데이터를 정렬할 칼럼에 대해 정렬 상자를 클릭합니다. 드롭다운 리스트에서 오름차

순 또는 내림차순을 선택합니다. 기본 정렬 방향은 오름차순입니다.

4 여러 개의 칼럼으로 정렬하는 경우, 출력 테이블이 리스트의 첫 칼럼으로 처음 정렬됩

니다. 이어 첫 번째 칼럼의 각 레벨에서 리스트의 두 번째 칼럼을 기준으로 행이 정렬

됩니다. 칼럼을 선택하고 및 을 클릭한 다음 칼럼을 리스트의 위/아래로 이동하여

정렬 순서를 변경할 수 있습니다.

출력 관리 59

출력에서 중복 행 제거

일부 질의 유형은 여러 개의 동일 행을 출력합니다. SAS Studio를 사용하면 동일한 행을

하나만 남기고 불필요한 중복 행을 제거할 수 있습니다.

중복 행을 제거하려면 선택 탭을 선택하고 고유 행만 선택 체크 박스를 선택합니다.

출력 그룹화

요약된 칼럼을 생성한 경우 데이터를 칼럼 값에 기반한 그룹으로 분류할 수 있습니다. 이것은 SQL 질의에서 GROUP BY 절을 사용하는 것과 같습니다. 예를 들어, 학생 그룹의

평균 키를 계산하는 경우에는 각 나이 그룹에 대한 평균 키를 표시하도록 결과를 그룹화

할 수 있습니다.

기본적으로 칼럼에 대해 요약 함수를 수행하면 질의는 요약 없는 모든 칼럼으로 그룹화

됩니다. 질의가 그룹화된 칼럼 리스트를 편집할 수 있습니다.

출력 그룹화 방법:

1 질의 창에서 그룹 탭을 클릭합니다.

2 칼럼 리스트에서 하나 이상의 칼럼을 끌어 그룹 탭에 추가할 수 있습니다. 그룹 탭 도구 모음에서 을 클릭하고 칼럼 선택 창에서 하나 이상의 칼럼을 선택합니다.

60 3장 / 질의 작업

3 데이터 그룹화에 사용된 칼럼 순서를 변경하려면 이동하려는 칼럼을 선택한 후 및

을 클릭합니다.

다음 예는 각 나이 그룹에서 학생의 평균 키를 찾는 방법을 보여줍니다. 우선 선택 탭에

나이 및 키 칼럼을 추가한 후 키 칼럼에 대해 AVG 요약 기능을 선택합니다.

출력 관리 61

나이별 학생 키를 보려면 나이 칼럼으로 그룹화합니다. 결과에서 각 나이에 대한 평균 키가 표시됩니다.

62 3장 / 질의 작업

주: 기본적으로 질의는 결과의 테이블을 생성합니다. 결과의 리포트(결과 탭에 표시됨)를 생성하려면 질의에 대한 출력 유형으로 리포트를 지정해야 합니다. 자세한 내용은 “결

과 저장” (63페이지)을 참조하십시오.

결과 저장

결과를 데이터 테이블, 데이터 뷰 또는 리포트의 3가지 출력형식 중 하나로 생성할 수 있습니다.

출력 관리 63

결과를 데이터 테이블이나 데이터 뷰로 저장하는 경우, 사용할 라이브러리 및 파일 이름

을 지정할 수 있습니다. 라이브러리 및 파일 이름을 지정하지 않으면 결과는 Work 라이브

러리에 저장됩니다.

결과 출력형식 지정 방법:

1 질의 창에서 설정 탭을 클릭합니다.

2 속성 탭을 클릭합니다. 결과 영역의 출력 유형 드롭다운 리스트에서 사용하려는 출력

형식을 선택합니다.

리포트

질의 결과를 사용자가 다운로드할 수 있는 HTML, PDF 또는 RTF 파일의 리포트로

저장합니다. 질의 결과는 질의를 다시 실행해야만 업데이트됩니다. 이러한 출력형

식의 질의 결과에 대해서는 SAS 작업을 실행할 수 없습니다.

테이블

질의 결과를 SAS 작업을 실행할 수 있는 정적 데이터 테이블로 저장합니다. 질의

결과는 질의를 다시 실행해야만 업데이트됩니다. 기본적으로 데이터 테이블은

Work 라이브러리에 저장됩니다.

뷰

SAS 작업을 실행할 수 있는 동적 데이터 뷰로 질의 결과를 저장합니다. 데이터 뷰

형식으로 질의 결과를 열 때마다 질의에 사용된 데이터의 변경 사항이 적용되어

결과가 업데이트됩니다. 기본적으로 데이터 뷰는 Work 라이브러리에 저장됩니다.

결과를 특정 위치에 저장하는 방법:

1 질의 창에서 설정 탭을 클릭합니다.

2 속성 탭을 클릭합니다. 결과 영역의 출력 위치 상자에서 결과를 저장하려는 라이브러

리의 이름을 입력합니다.

3 결과에 대한 이름을 지정하려면 출력 이름 상자에 사용하려는 이름을 입력합니다.

64 3장 / 질의 작업

질의 실행

질의 기준 지정이 모두 끝나면 질의 창 도구 모음에서 을 클릭하여 결과를 생성할 수 있습니다. 출력 데이터는 분리된 탭의 작업 공간에서 열립니다.

출력 관리 65

66 3장 / 질의 작업

4프로세스 플로우 작업

프로세스 플로우 이해 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68프로세스 플로우란? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68프로세스 플로우 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69포트란? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69각 노드의 상태에 대한 이해 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71프로세스 플로우 사용자 정의 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72프로세스 플로우 속성 보기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

프로세스 플로우에 SAS 프로그램 추가 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73새로운 SAS 프로그램 생성하기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73기존 SAS 프로그램 추가 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75Snippet 추가하기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

프로세스 플로우에 질의 추가하기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80새로운 질의 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80프로세스 플로우에 기존 질의 추가하기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

프로세스 플로우에 작업 추가하기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82

하위 플로우에 대한 이해 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84하위 플로우란? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84새로운 하위 플로우 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85기존 프로세스 플로우에서 하위 플로우 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86

프로세스 플로우에서 노드 연결 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

프로세스 플로우 실행 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88

67

프로세스 플로우 저장 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88

프로세스 플로우 이해

프로세스 플로우란?

프로세스 플로우 작업을 하려면 시각적 프로그래밍 영역에서 작업해야 합니다. 시각적

프로그래밍 영역에 대한 자세한 내용은 “영역 이해” (16페이지)를 참조하십시오.

프로세스 플로우는 하나 이상의 개체로 구성됩니다. 각 개체는 프로세스 플로우에서 노드로 표시됩니다. 프로세스 플로우는 SAS 프로그램, 작업 질의 등과 같은 둘 이상의 개체

간의 관계를 표시합니다.

표본 프로세스 플로우에 세 개의 브랜치가 포함됩니다.

n 첫 번째 브랜치에서 Sashelp.Classfit 데이터셋에 대한 질의가 생성됩니다. 질의 결과

로 출력 데이터셋(Webwork.Query로 불림)은 Sex=M인 관측값만 포함합니다. 데이터

순위 작업은 나이별 키와 몸무게 값을 순위화합니다.

n 두 번째 브랜치에서 출력 데이터셋을 생성하는 SAS 프로그램을 기록합니다. 프로그

램을 실행한 후 하위 플로우는 추가 프로그램을 포함하고 작업 노드가 실행됩니다. 마지막으로 SAS Studio는 막대 그래프 노드를 실행하려 합니다. 작업에서 경고가 발생

합니다.

n 세 번째 브랜치에서 SAS 프로그램에 오류가 발생합니다. 테이블 속성에 대한 정보 노드가 완료되지 않았습니다. SAS Studio는 필수 데이터가 제공되지 않으면 프로세스

를 실행할 수 없습니다.

68 4장 / 프로세스 플로우 작업

프로세스 플로우 생성

SAS Studio에서 여러 개의 프로세스 플로우를 가질 수 있습니다. 프로세스 플로우는 각각 독립적으로 실행됩니다. 새로운 프로세스를 플로우를 생성하려면 을 클릭하고 새로운 프로세스 플로우를 선택합니다. 인터페이스에 새로운 프로세스 플로우 탭이 나타납

니다.

포트란?

다음 두 개의 포트 유형이 프로세스 플로우에 있습니다.

프로세스 플로우 이해 69

컨트롤 포트

프로세스 플로우에서 해당 포트 유형이 으로 나타납니다. 이 포트를 사용하여 프로

세스 플로우에서 실행할 노드 순서를 지정합니다. 자세한 내용은 “프로세스 플로우에

서 노드 연결” (87페이지)을 참조하십시오.

데이터 포트

프로세스 플로우에서 해당 포트 유형이 으로 나타납니다.

작업을 실행할 때 입력 데이터 소스를 지정해야 합니다. 작업 인터페이스에서 입력 데이

터 소스를 지정합니다. 프로세스 플로우에서 입력 데이터 소스의 이름을 결정하려면 마우스 포인터를 입력 데이터 포트 위에 놓으십시오. 데이터 포트 아이콘을 더블 클릭하면

데이터 소스를 별도의 탭으로 볼 수 있습니다.

이 예에서 데이터 정렬 작업에 대한 입력 데이터 소스는 SASHELP.CLASSFIT입니다.

데이터 정렬 작업과 같은 데이터 카테고리의 작업에 출력 데이터 소스뿐 아니라 입력 데이터 소스도 있습니다. 출력 데이터 포트를 사용하여 출력 데이터 소스 이름을 결정합니

다. 데이터 포트 아이콘을 더블 클릭하면 데이터 소스를 별도의 탭으로 볼 수 있습니다.

이 예에서 데이터 정렬 작업에 대한 출력 데이터 소스는 WORK.SORT입니다

기본적으로 포트는 프로세스 플로우에서 표시됩니다. 포트를 해제하려면 포트 표시를 클릭합니다.


각 노드의 상태에 대한 이해

프로세스 플로우를 실행할 때 일부 노드는 성공적으로 실행되고 일부는 실패할 수 있습

니다. 결과 탭을 클릭하여 각 노드의 상태, 노드 실행 소요 시간 및 출력 데이터 생성 여부

를 볼 수 있습니다.

이전 프로세스 플로우에 대한 결과 탭의 내용은 다음과 같습니다.

이 아이콘을 사용하여 프로세스 플로우에서 각 노드의 상태를 결정할 수 있습니다.

아이콘 설명

SAS Studio가 노드를 실행하기 전에 필요한 추가 정보를 더 지정합니다. 예를 들어, 작업 노드에서 이 아이콘을 보면 작업에서 필요한 옵션에 대한 값을 지정해야 합니다. 이 아이콘은 SAS Studio가 실행된 후 비어있는 하위 플로우 노드에서 표시될 수도 있습니다.

큐에서 실행할 노드를 지정합니다.

프로세스 플로우 이해 71

실행된 노드에 대한 코드를 지정합니다.

경고가 발생한 노드에 대한 코드를 지정합니다. 해당 노드의 로그 상세 정보 검토

오류가 생성된 노드에 대한 코드를 지정합니다. 해당 노드의 로그 상세 정보 검토

프로세스 플로우 사용자 정의

다음과 같은 방법으로 프로세스 플로우를 사용자 정의할 수 있습니다.

n 노드 또는 노드 그룹의 색상을 지정하려면 노드를 선택하고 색상을 클릭합니다. 드롭

다운 리스트에서 사용하려는 색상을 선택합니다.

n 기본적으로 프로세스 플로우에서 개체를 원하는 대로 배열할 수 있습니다. 많은 개체

를 포함하는 경우 프로세스 플로우가 혼동할 수 있습니다. SAS Studio에 대한 을 클릭하여 프로세스 플로우에서 개체를 배열합니다. 노드를 배열할 때 SAS Studio는 종속 관계 및 프로세스 플로우에 추가된 노드의 순서를 고려합니다.

프로세스 플로우 속성 보기

현재 프로세스 플로우의 속성을 보려면 속성 탭을 클릭합니다. 속성에서 노드의 실행 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 프로세스 플로우는 프로세스 플로우에 추가된 노드의 순서로 노드를 실행합니다. 노드 2의 종속 관계가 노드 1인 경우, 노드 2는 노드 1을 실행하

기 전에 실행해야 합니다. 노드를 병렬로 실행할 수도 있습니다. 다시 말해, 여러

Workspace 서버를 사용하여 노드를 실행합니다. 결과적으로 노드는 공통 Work 라이브

러리를 공유하지 않습니다. SAS Studio는 Webwork 라이브러리에서 생성된 출력을 저장

합니다.


프로세스 플로우에 SAS 프로그램 추가

새로운 SAS 프로그램 생성하기

프로세스 플로우에 새로운 SAS 프로그램을 추가하는 방법:

1 을 클릭하고 SAS 프로그램을 선택합니다. SAS 프로그램의 노드가 프로세스 플로

우에 추가됩니다.

2 노드를 선택하고 을 클릭합니다. (노드를 선택하여 Enter 키를 누를 수도 있습니다.) 코드 편집기가 나타납니다.

3 프로그램의 코드를 입력합니다.

4 노드 탭을 클릭하여 프로그램 이름을 지정하고, 프로그램에 대한 간단한 설명을 제공

하고 주석을 포함합니다.

프로세스 플로우에 SAS 프로그램 추가 73

프로세스 플로우의 SAS 프로그램 노드는 노드 탭에서 지정한 이름 및 설명을 포함하

고 있습니다.


기존 SAS 프로그램 추가

프로세스 플로우에 포함하려는 SAS 프로그램이 이미 작성되어 있을 수 있습니다. 프로

그램 추가 방법:

1 탐색 영역에서 폴더 섹션을 클릭합니다.

2 추가하려는 프로그램을 찾을 때까지 폴더 섹션에서 폴더를 펼칩니다.

3 추가하려는 프로그램을 선택하고 프로세스 플로우에 끌어 놓습니다. (녹색 표시는 프로세스 플로우에 해당 파일을 추가할 수 있음을 표시합니다.)


이 예에서 SAS Studio의 프로세스 플로우에 기존 TopNCategories.sas 파일을 추가합

니다.

Snippet 추가하기

사용자는 SAS 프로그램의 시작점으로 Snippet을 사용할 수 있습니다.

프로세스 플로우에서 Snippet 추가 방법:

1 탐색 영역에서 Snippet을 선택합니다.

2 Snippet 섹션에서 추가하려는 Snippet을 선택하여 프로세스 플로우에 끌어 놓습니다.


이 예에서 XLSX 파일 가져오기 Snippet이 프로세스 플로우에 추가됩니다.

3 Snippet의 코드를 보려면 Snippet 노드를 선택하고 을 클릭합니다. (노드를 선택하

여 Enter 키를 누를 수도 있습니다.) 사용자 필요에 맞게 코드를 편집합니다.


XLSX 파일 가져오기 Snippet에 대한 코드입니다. 이 예에서 가져오려는 XLSX 파일

의 위치를 코드에서 지정합니다.

4 노드 탭을 클릭하여 생성하려는 프로그램의 이름을 지정하고, 프로그램에 대한 간단

한 설명을 제공하며 주석을 포함합니다.


프로세스 플로우에서 XLSX 파일 가져오기 노드에 사용자가 제공한 설명이 포함됩니

다.


프로세스 플로우에 질의 추가하기

새로운 질의 생성

새로운 질의를 생성하는 방법:

1 을 클릭하고 질의를 선택합니다. 질의에 대한 노드가 프로세스 플로우에 추가됩니

다.

2 노드를 선택하고 을 클릭합니다. 질의 빌더가 나타납니다.

3 질의 빌더를 사용하여 질의를 정의합니다. 자세한 내용은 “새로운 질의 생성” (44페이

지)를 참조하십시오.

4 속성 탭을 사용하여 질의에 대한 결과 유형을 정의합니다. 자세한 내용은 “결과 저장” (63페이지)를 참조하십시오.


5 노드 탭을 클릭하여 질의 노드의 이름을 지정하고, 질의에 대한 간단한 설명을 제공하

며 주석을 포함합니다.

프로세스 플로우 뷰로 돌아가려면 이동 경로에서 프로세스 플로우의 이름을 선택합

니다. 프로세스 플로우에서 질의 노드는 노드 탭에서 사용자가 지정한 이름 설명을 포함합니다.

프로세스 플로우에 기존 질의 추가하기

프로세스 플로우에 포함하려는 질의가 이미 작성되어 있을 수 있습니다. 질의 추가 방법:



3 추가하려는 질의를 선택하여 프로세스 플로우에 끌어 놓습니다. (녹색 표시는 프로세

스 플로우에 해당 파일을 추가할 수 있음을 표시합니다.)

프로세스 플로우에 질의 추가하기 81

이 예에서 SAS Studio의 프로세스 플로우에 기존 Query_CLASSFIT 파일을 추가합니

다.

프로세스 플로우에 작업 추가하기

사용자는 사용자 정의 작업 및 프로세스 플로우에서 SAS Studio와 함께 제공된 작업을

추가할 수 있습니다.

1 탐색 영역에서 작업 섹션을 클릭합니다.

2 추가하려는 작업을 선택하여 프로세스 플로우에 끌어 놓습니다.


다음은 데이터 정렬 작업을 포함하는 프로세스 플로우의 예입니다.

3 작업 노드를 선택하고 을 클릭합니다. 작업을 실행하려면 필수 옵션 값을 지정해야

합니다.

프로세스 플로우에 작업 추가하기 83

데이터 정렬 작업에 대한 사용자 인터페이스입니다.

작업을 실행할 때 SAS Studio는 작업 옵션으로 지정된 값을 사용합니다.

하위 플로우에 대한 이해

하위 플로우란?

프로세스 플로우 내에 하위 플로우를 가질 수 있습니다. 하위 플로우는 하나 이상의 개체

를 포함합니다. 하위 플로우 생성의 이점은 하위 플로우 내에서 프로세스 플로우 전체를

실행하지 않고 노드를 쉽게 실행할 수 있다는 데 있습니다. 하위 플로우가 프로세스 플로


우 전체에서 다른 노드에 연결되면, SAS Studio가 이후의 노드를 실행하기 전에 하위 플로우를 완료될 때까지 실행해야 합니다.

이 예에는 PROC PRINT라는 프로그래밍 노드, 하위 플로우에 대한 노드 및 CLASS=F라

는 질의 노드와 같이 세 개의 노드가 있습니다. 하위 플로우의 모든 노드를 SAS Studio가

CLASS=F 노드를 실행하기 전에 실행해야 합니다. 기본적으로 하위 플로우 노드는 흰색

입니다.

주: SAS Studio는 빈 하위 플로우를 포함하는 프로세스 플로우를 실행할 수 없습니다. 대신 오류 메시지가 나타납니다.

새로운 하위 플로우 생성

프로세스 플로우에 하위 플로우 추가 방법:

1 을 클릭하고 하위 플로우를 선택합니다. 하위 플로우에 대한 노드는 프로세스 플로

우에 나타납니다.

2 하위 플로우 노드를 선택하고 을 클릭합니다. 이동 경로를 사용하여 하위 플로우에

서 작업 중인지 확인합니다.

하위 플로우에 대한 이해 85

3 하위 플로우에 콘텐츠를 추가합니다. 하위 플로우는 다른 하위 플로우를 포함할 수 있습니다.

4 노드 탭을 클릭하여 하위 플로우의 이름을 지정하고, 하위 플로우에 대한 간단한 설명

을 제공하며 주석을 포함합니다.

이러한 정보를 입력한 후 프로세스 플로우에서 하위 플로우 노드는 노드 탭에서 지정

한 노드의 이름 및 설명을 포함합니다.

기존 프로세스 플로우에서 하위 플로우 생성

기존 프로세스 플로우를 다른 프로세스 플로우에서 하위 플로우로 추가할 수 있습니다.

기존 프로세스 플로우를 하위 플로우로 추가하는 방법:



3 추가하려는 프로세스를 선택하여 프로세스 플로우에 끌어 놓습니다. (녹색 표시는 프로세스 플로우에 해당 파일을 추가할 수 있음을 표시합니다.)


이 예에서 SAS Studio의 프로세스 플로우에 기존 PF_Example.cpf 파일을 추가합니

다.

프로세스 플로우에서 노드 연결

프로세스 플로우에서 각 노드가 실행되는 순서를 지정할 수 있습니다. 일반적으로 각 노드는 입력 포트 및 출력 포트를 가지고 있습니다. 프로세스 플로우에서 노드에 대한 포트

를 보려면 포트 표시를 클릭합니다.

프로세스 플로우에서 노드 연결하기:

1 연결하려는 노드에 대한 컨트롤 포트를 선택합니다.

프로세스 플로우에서 노드 연결 87

2 한 개 노드의 컨트롤 포트부터 연결하려는 노드의 컨트롤 포트까지 화살표를 그립니

다.

두 개의 노드 간의 링크가 허용되는 경우 두 노드는 프로세스 플로우에서 점선으로 연결됩니다.

프로세스 플로우 실행

프로세스 플로우에서 모든 노드를 실행하려면 실행을 클릭합니다.

선택한 노드 그룹을 실행하려면 마우스를 사용하여 실행하려는 노드 주변에 상자를 그립

니다. 선택 항목을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다. 팝업 메뉴에서 선택 항목 실행을

선택합니다.

프로세스 플로우 실행을 중지하려면 중지를 클릭합니다.

프로세스 플로우 저장

현재 프로세스 플로우를 저장하려면 을 클릭합니다. 프로세스 플로우는 폴더 바로 가기

또는 내 폴더에서 CPF 파일로 저장됩니다.


5데이터 작업

테이블 뷰어 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89

데이터 열기 및 보기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

테이블을 생성하는 데 사용된 질의 코드 보기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

데이터 필터링 및 정렬 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93

데이터 내보내기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95

테이블 뷰어 정보

SAS Studio에서 테이블을 열면 테이블 뷰어가 사용됩니다.

89

주: 테이블 뷰어에 테이블의 처음 100개 행이 표시됩니다. 테이블이 열려 있는 동안 테이

블이 구조 또는 데이터 값이 변경되면 테이블 뷰어를 새로 고쳐야 변경 사항을 볼 수 있습

니다. 테이블 구조를 변경하고 새로 고침하지 않은 경우, 탐색 영역의 라이브러리 섹션에

서 나열된 칼럼은 테이블 뷰어에서 표시되는 칼럼과 다를 수 있습니다.

도구 모음의 을 클릭하여 테이블과 해당 칼럼의 속성을 볼 수 있습니다.

90 5장 / 데이터 작업

확장 특성 탭에서는 추가 사용자 정의 특성을 테이블과 해당 태이블의 칼럼에 연결할 수

있습니다. 예를 들어, 테이블 정보가 포함된 URL 또는 칼럼 생성에 사용된 식을 포함하는

확장 특성을 생성할 수 있습니다. 확장 속성 생성에 대한 자세한 내용은 Base SAS 9.4 Procedures Guide를 참조하십시오.

주: SAS 9.4(이후 버전) 서버에 생성된 SAS 테이블에만 확장 속성을 추가할 수 있습니

다.

테이블 뷰어 정보 91

데이터 열기 및 보기

SAS Studio에서 파일을 여러 방법으로 열 수 있습니다.

n 폴더 및 라이브러리 섹션에서 파일을 더블 클릭할 수 있습니다.

n 폴더 및 라이브러리 섹션에서 파일을 작업 공간에 끌어올 수 있습니다.

n 파일을 검색하고 검색 결과에서 열 수 있습니다. 파일을 더블 클릭하거나 작업 영역으

로 끌어와서 파일을 엽니다.

n 파일 바로 가기 섹션에서 파일 바로 가기를 사용하여 파일을 열 수 있습니다. 파일을

더블 클릭하거나 작업 영역으로 끌어와서 파일을 엽니다.

테이블을 열면 테이블의 모든 칼럼이 표시됩니다. 칼럼 영역을 사용하여 테이블 뷰어에

포함할 칼럼을 지정할 수 있습니다. 기본적으로 칼럼 이름이 표시되지만 보기 드롭다운

리스트에서 칼럼 레이블을 선택하여 칼럼 레이블을 표시하도록 선택할 수도 있습니다.

테이블을 생성하는 데 사용된 질의 코드 보기

SAS Studio에서는 옵션을 선택하고 테이블을 원하는 모양으로 사용자 정의할 때 사용 가

능한 SAS 코드가 자동으로 생성됩니다. 질의 코드를 보려면 도구 모음의 을 클릭합니

다. 새로운 프로그램 창이 나타나고 해당 테이블 뷰를 생성하는 데 사용된 코드가 테이블


뷰어에 표시됩니다. 프로그램은 질의 코드의 복사본으로, 더 이상 원래 질의와 연관되지

않습니다. 코드를 편집해도 테이블 뷰어에 표시된 데이터에는 영향이 없으며, 테이블 뷰어를 수정해도 코드 내용에는 영향이 없습니다.

데이터 필터링 및 정렬

테이블 뷰어에서 칼럼 머리글을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 해당 열을 기준으로

데이터를 필터링하고 정렬할 수 있습니다.

필터 옵션은 선택한 칼럼의 유형에 따라 달라집니다. 숫자 칼럼의 필터 추가 창에서는 각

칼럼에 대한 하나 또는 두 가지 필터 기준을 지정할 수 있습니다. 두 번째 필터 기준을 추

가하려면 을 클릭합니다.

데이터 필터링 및 정렬 93

문자 칼럼의 필터 추가 창에서는 열의 값을 하나 이상 선택할 수 있습니다.


날짜 칼럼의 필터 추가 창에서는 팝업 캘린더 창을 사용하여 날짜 값을 선택할 수 있습니

다.

데이터에 대한 필터를 생성하면 작업 공간 위쪽에 필터 기준이 표시됩니다. 을 클릭하

여 필터를 편집하고, 을 클릭하여 필터를 삭제할 수 있습니다.

데이터 내보내기

SAS Studio를 사용하여 데이터를 다른 파일 유형으로 지정한 폴더로 내보낼 수 있습니

다.

주: 데이터를 FTP 폴더에 내보낼 수 없습니다.

데이터를 내보내는 방법:

데이터 내보내기 95

1 탐색 영역에서 라이브러리를 클릭하고 내보낼 파일을 찾습니다.

2 내보낼 파일을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 내보내기를 선택합니다. 테이블 내보내기 창을 엽니다.

3 내보내는 파일을 저장할 폴더를 선택합니다.

4 파일 이름 상자에 내보내는 파일의 이름을 입력합니다.

5 파일 출력형식 드롭다운 리스트에서 내보내는 파일의 출력형식을 선택합니다.

6 내보내기를 클릭하여 파일을 내보냅니다.


6결과 작업

결과 보기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97

다른 사용자에게 결과 보내는 중 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98

SAS ODS(Output Delivery System) 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100

SAS ODS Statistical Graphics 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100SAS ODS Statistical Graphics 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100SAS ODS Graphics Designer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101SAS ODS Graphics Editor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103그래프 출력을 편집하는 방법 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103

결과 스타일 지정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106

결과 보기

SAS Studio에서 작업 또는 프로그램을 실행하면 작업 영역에 결과가 표시됩니다. 결과를

HTML, PDF 또는 RTF 파일로 저장할 수 있습니다. 생성된 데이터를 다운로드할 수도 있습니다.

97

다른 사용자에게 결과 보내는 중

전자 우편을 통해 결과의 복사본과 관련 코드 및 로그 파일을 다른 사용자에게 보낼 수 있습니다. HTML, RTF 및 PDF 출력형식의 결과 파일뿐 아니라 결과와 연결된 코드 및 로그

파일도 보낼 수 있습니다. 프로그램 실행, SAS 소스 코드 완료, SAS 로그 완료 및 결과에

대한 정보를 포함하는 프로그램 요약 파일도 보낼 수 있습니다. 코드, 로그 및 프로그램

요약 파일은 HTML 파일로 전송됩니다. 전자 우편을 통해 파일을 보내려면 SMTP 서버에

대한 엑세스가 필요합니다. 자세한 내용은 사이트 관리자에게 문의하십시오.

98 6장 / 결과 작업

주: SAS Studio 전자 우편 메시지가 정크 메일로 표시되는 경우 구성 파일에 대한 자세

한 내용은 SAS Studio: Administrator's Guide를 참조하십시오.

결과를 전자 우편으로 보내는 방법:

1 결과의 도구 모음에서 을 클릭합니다. 전자 우편 보내기 창이 열립니다.

2 전자 우편에 첨부할 항목을 선택합니다. 기본적으로 HTML 결과가 선택됩니다.

3 받는 사람 상자에 파일을 보낼 전자 우편 주소를 입력합니다. 주소는 세미콜론으로 구분합니다.

4 다른 주소로 전자 우편의 사본을 보내려는 경우 참조 상자에 주소를 입력합니다.

5 제목 상자에 전자 우편의 제목을 입력합니다. 전자 우편 본문에 포함할 메시지를 추가

할 수도 있습니다.

6 보내기를 클릭하여 메시지와 첨부 파일을 전송합니다.

다른 사용자에게 결과 보내는 중 99

SAS ODS(Output Delivery System) 정보

SAS ODS(Output Delivery System)는 다양한 출력형식 옵션을 사용하여 SAS 프로시저

및 DATA 스텝 출력을 생성, 저장 및 재생성할 수 있는 매우 유연한 기능을 제공합니다. ODS는 고유한 출력형식 지정 기능을 제공하며, ODS 없이 개별 프로시저나 DATA 스텝

을 사용할 경우에는 이러한 기능을 사용할 수 없습니다.

SAS Studio에서는 출력이 웹 환경에서 올바르게 표시되도록 매우 특별한 ODS 옵션 및

GOPTIONS 문이 사용됩니다. 코드의 모든 ODS 옵션을 보려면 을 클릭하고 우선 설정을 선택합니다. 우선 설정 창에서 일반을 클릭하고 SAS 로그에 생성된 코드 표시 옵션

을 선택합니다.

주: 출력이 올바르게 표시되도록 하려면 생성된 코드에서 ODS 옵션 또는 GOPTIONS 문의 설정을 변경하지 마십시오.

SAS ODS Statistical Graphics 정보

SAS ODS Statistical Graphics 정보

SAS ODS Statistical Graphics는 SAS Output Delivery System(ODS)의 확장형으로, 일반적으로 SAS ODS Graphics라고 합니다. ODS는 프로시저에서 생성된 모든 출력을 관리하며, HTML과 PDF를 비롯한 다양한 형태로 출력을 표시할 수 있게 해 줍니다.

대부분의 SAS 분석 프로시저는 자동으로 테이블을 생성하는 것과 마찬가지로 ODS Graphics 기능을 사용하여 자동으로 그래프를 생성합니다. ODS Graphics는 GTL(그래프

템플릿 언어) 구문을 사용하므로 많은 복잡한 그래프를 생성할 수 있는 강력하고 유연한

기능을 제공합니다. GTL은 통계 그래프를 정의하기 위한 포괄적인 언어입니다.

GTL을 알지 못해도 SAS Studio에서 ODS Graphics Designer를 사용하여 이러한 통계

그래프를 정의할 수 있습니다. 그래프 정의를 생성한 후 SAS Studio에서 해당 그래프 정의를 사용하여 ODS 통계 그래프를 생성할 수 있습니다.

100 6장 / 결과 작업

SAS ODS Graphics Designer

SAS ODS Graphics Designer란?

SAS ODS Graphics Designer는 사용자 정의 그래프를 생성하고 디자인하는 데 사용할

수 있는 대화식 그래픽 응용 프로그램입니다. ODS Graphics Designer는 SAS 분석 프로

시저와 SAS ODS Graphics 프로시저에 사용되는 것과 동일한 언어인 GTL(그래프 템플

릿 언어)을 기반으로 하는 그래프를 생성합니다. ODS Graphics Designer는 그래픽 사용

자 인터페이스를 제공하므로 템플릿과 GTL에 대해 자세히 알지 못해도 그래프를 손쉽게

디자인할 수 있습니다.

포인트앤클릭 동작으로 분석할 데이터에 대한 간단하거나 복잡한 그래프 뷰를 생성할 수

있습니다. ODS Graphics Designer의 다양한 도표 유형을 사용하여 정교한 그래프를 디자인할 수 있습니다. 다중 셀 그래프, 분류 패널 및 산점도 행렬을 디자인할 수 있습니다. 그래프에는 제목, 각주, 범례 및 기타 그래프 요소를 포함할 수 있습니다. 결과를 이미지

로 저장하여 리포트에 포함하거나, ODS Graphics Designer 파일(SGD)로 저장하여 나중

에 편집할 수 있습니다.

자세한 내용은 SAS ODS Graphics Designer: User's Guide를 참조하십시오. support.sas.com 페이지에서 참조하십시오

SAS ODS Graphics Designer를 설치하는 방법

시스템에 SAS Foundation이 설치되어 있으면 이미 SAS ODS Graphics Designer를 사용

할 수 있는 것입니다. 예를 들어, SAS Studio 단일 사용자 버전을 사용하는 경우 SAS Foundation과 SAS Studio가 동일한 시스템에서 실행되므로 SAS ODS Graphics Designer가 이미 설치되어 있습니다.

주: SAS Studio를 실행할 경우 Windows 버전의 SAS ODS Graphics Designer만 지원됩

니다. SAS ODS Graphics Designer는 SAS Studio에 액세스하기 위해 사용하는 브라우

저와 동일한 컴퓨터에 설치되어야 합니다. (SAS Studio가 다른 컴퓨터에 설치되어 있을

수도 있습니다.) 다른 컴퓨터에서 여러 사용자가 SAS Studio에 액세스하는 경우 SAS ODS Graphics Designer는 각 사용자의 컴퓨터에 설치되어야 합니다.

SAS ODS Graphics Designer를 설치하는 방법:

1 을 클릭합니다. 도구 ODS Graphics Designer 설치를 선택합니다. Base SAS

소프트웨어 다운로드 및 핫픽스 페이지는 support.sas.com 에서 열립니다.

SAS ODS Statistical Graphics 정보 101

2 SAS 9.4M2 머리글 아래에서 SAS ODS Graphics Designer를 클릭합니다.

3 다운로드 리스트 페이지에서 Windows 운영 환경에 해당하는 Request download를

클릭하고 후속 설치 단계를 따릅니다.

SAS ODS Graphics Designer 열기

SAS ODS Graphics Designer가 설치되었으면 SAS Studio에서 메뉴 옵션을 사용하여

SAS ODS Graphics Designer를 열 수 있습니다. SAS ODS Graphics Designer를 열려면

을 클릭하고 도구를 선택합니다. 그런 다음 ODS Graphics Designer를 선택합니다.

102 6장 / 결과 작업

SAS ODS Graphics Editor

SAS ODS Graphics Editor란?

ODS Graphics Editor를 사용하면 기본 데이터를 변경되지 않은 상태로 유지하면서 출력

그래프의 다양한 요소를 편집할 수 있습니다. 또한 그래프 위의 레이어에 텍스트, 선, 화살표, 이미지 및 기타 항목을 삽입하여 그래프에 주석을 달 수 있습니다. 사용자 정의 결과를 ODS Graphics Editor 파일(SGE)로 저장하고 파일에 대한 증분 변경을 수행할 수 있습니다. 결과를 PNG(Portable Network Graphics) 이미지 파일로 저장하여 다른 문서에

포함할 수도 있습니다.

SAS ODS Graphics Editor에 대한 자세한 내용은 SAS ODS Graphics Editor: User's Guide를 참조하십시오. 해당 문서는 support.sas.com페이지에서 확인할 수 있습니다.

SAS ODS Graphics Editor를 설치하는 방법

SAS ODS Graphics Editor를 설치하면 SAS Studio가 자동으로 ~/Projects/ODSEditorFiles 디렉터리를 생성합니다.

주: SAS Studio 단일 사용자 버전을 사용하는 경우에는 SAS ODS Graphics Editor가 이미 설치되어 있습니다.

SAS ODS Graphics Editor를 설치하는 방법:

1 을 클릭합니다. 도구 ODS Graphics Editor 설치를 선택합니다. Base SAS 소

프트웨어 다운로드 및 핫픽스 페이지는 support.sas.com 에서 열립니다.

2 사용 중인 SAS 릴리스에 해당하는 ODS Graphics Editor를 클릭합니다. 예를 들어, SAS 9.4를 실행하는 경우 SAS 9.4 머리글 아래에서 ODS Graphics Editor를 선택합

니다.

3 다운로드 리스트 페이지에서 Windows 운영 환경에 해당하는 Request download를

클릭하고 후속 설치 단계를 따릅니다.

그래프 출력을 편집하는 방법

1 그래프 출력을 편집할 수 있도록 SAS 코드에 다음 문장을 포함합니다.


ods listing sge=on gpath="{home}/Projects/ODSEditorFiles";

이 프로그램을 실행하면 그래프 출력이 SGE 파일로 ~/Projects/ODSEditorFiles 디렉터리에 저장됩니다.

2 탐색 영역의 폴더 섹션에서 ODSEditorFiles 폴더를 펼칩니다.

104 6장 / 결과 작업

3 파일 이름을 더블 클릭하여 SAS ODS Graphics Editor에서 그래프를 엽니다.


예를 들어, SAS ODS Graphics Editor에 SGPanel1.sge 파일이 있습니다.

주: ODSEditorFiles 폴더에서 기본 파일 리스트는 Snippet 섹션에서 코드 Snippet로 생성됩니다. 자세한 내용은 “코드 Snippet 작업” (33페이지)을 참조하십시오.

결과 스타일 지정

우선 설정 창에서 결과가 표시되는 방식에 영향을 주는 여러 옵션을 변경할 수 있습니다.

편집기 옵션에 액세스하려면 을 클릭하고 우선 설정을 선택합니다. 그런 다음 결과를

클릭합니다.

옵션 설명

결과가 다음보다 큰 경우 경고 표시: (n MB) 사용자가 지정한 크기(nMB)보다 큰 결과 파일을 열려고 하면 경고 메시지를 표시합니다. 기본값은 4MB입니다.

106 6장 / 결과 작업

옵션 설명

HTML 출력 스타일 HTML 형식의 결과에 적용되는 스타일을 표시합니다. 결과에 적용되는 스타일을 변경하려면 드롭다운 리스트에서 다른 스타일을 선택합니다.

PDF 출력 생성 결과를 PDF 형식으로 생성합니다. 이 옵션은 기본적으로 선택되어 있습니다.

PDF 출력 스타일 PDF 형식의 결과에 적용되는 스타일을 표시합니다. 결과에 적용되는 스타일을 변경하려면 드롭다운 리스트에서 다른 스타일을 선택합니다.

기본 목차 생성 PDF 파일에 목차를 자동으로 생성합니다.

RTF 출력 생성 결과를 RTF 형식으로 생성합니다. 이 옵션은 기본적으로 선택되어 있습니다.

RTF 출력 스타일 RTF 형식의 결과에 적용되는 스타일을 표시합니다. 결과에 적용되는 스타일을 변경하려면 드롭다운 리스트에서 다른 스타일을 선택합니다.

결과 스타일 지정 107

108 6장 / 결과 작업

7SAS Studio의 작업 이해

작업이란? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109

작업을 실행하는 방법 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110

작업 및 작업 옵션 설정 저장 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112

사전 정의된 작업 편집 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113

새로운 작업 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114

작업 공간에서 작업 코드 및 작업 레이아웃 사용자 정의하기 . . . . . . . 116

작업이란?

작업은 자동으로 SAS 코드를 생성하고 결과의 출력형식을 지정하는 XML 및 Apache Velocity 코드 파일입니다. 작업에는 단순한 데이터 나열에서부터 복잡한 분석 프로시저

에 이르는 다양한 SAS 프로시저가 포함됩니다. SAS Studio에서는 사전 정의된 몇 가지

작업이 제공됩니다. 이러한 사전 정의 작업의 복사본을 편집하여 사용자의 사이트에 맞게 작업을 사용자 정의할 수 있습니다. 사용자 고유의 작업을 만들 수도 있습니다.

109

작업을 실행하는 방법

사전 정의된 작업을 실행하는 방법

1 탐색 영역에서 작업 섹션을 클릭합니다.

2 작업이 포함된 폴더를 펼칩니다.

3 작업 이름을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 열기를 선택합니다. 또는 작업을 더블

클릭하여 열 수도 있습니다.

작업 영역 오른쪽에 작업이 열립니다.

4 데이터 탭을 사용할 수 있는 경우 입력 데이터 소스를 지정하고 데이터 소스의 역할에

대한 칼럼을 선택합니다. 역할은 작업 내의 변수 용도에 대한 설명입니다. 역할에 칼

110 7장 / SAS Studio의 작업 이해

럼을 추가하려면 을 클릭합니다. 그러면 해당 역할에 사용 가능한 칼럼의 리스트가

나타납니다. 역할에 하나의 칼럼만 할당할 수 있는 경우 칼럼을 선택하면 리스트가 사라집니다. 여러 칼럼을 할당할 수 있는 경우 Ctrl 또는 Shift 키를 누른 상태로 리스트에

서 여러 칼럼을 선택하고 확인을 클릭합니다.

5 나머지 탭에서 빨간색 별표로 표시된 다른 필수 옵션을 지정합니다. 작업에 값을 할당

하면 관련 SAS 코드가 생성됩니다.

6 작업을 실행하려면 을 클릭합니다.

작업에서 출력 데이터가 생성되면 작업 영역에 테이블이 열립니다.

작업에서 결과가 생성되면 현재 작업 탭 아래의 결과 탭에 출력이 나타납니다.

작업을 실행하는 방법 111

작업 및 작업 옵션 설정 저장

작업을 자주 사용하는 경우 입력 데이터 소스와 옵션 설정을 지정한 후 작업을 저장할 수

있습니다. SAS Studio에서는 작업을 CTK 파일로 폴더 디렉터리에 저장할 수 있습니다. 다음에 작업을 실행해야 할 때 폴더 디렉터리에서 작업을 더블 클릭하면 해당 작업이 이전의 모든 설정과 함께 나타납니다.

주: 작업을 저장하기 전에 입력 데이터셋과 작업을 실행하는 데 필요한 모든 옵션을 지정

해야 합니다.

작업을 저장하는 방법

1 을 클릭합니다. 다른 이름으로 저장 창이 나타납니다.


2 작업 파일을 저장할 위치를 선택합니다. 이 파일을 폴더 섹션 또는 내 작업 폴더에 저장할 수 있습니다. 이 파일에 대한 이름을 지정합니다. 파일 형식으로 CTK 파일

(*.CTK)을 선택합니다. 저장을 클릭합니다.

이 예에서는 이제 폴더 섹션에서 해당 작업을 사용할 수 있습니다.

주: 작업 섹션에서 이 작업을 사용 중입니다. 작업을 다시 저장하면 폴더 섹션의 CTK 파일이 업데이트됩니다.

사전 정의된 작업 편집

사전 정의된 작업을 사용자의 사이트에 맞게 사용자 정의하려면 작업을 생성하는 데 사용된 XML 코드를 편집합니다.

사전 정의된 작업 편집 113

사전 정의된 작업을 편집하는 방법

1 탐색 영역에서 작업 섹션을 엽니다.

2 작업이 포함된 폴더를 펼칩니다.

3 편집할 작업의 이름을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 내 작업에 추가를 선택합니

다. 내 작업에 추가 창이 열립니다.

4 작업을 위한 이름 및 설명을 지정합니다. 기본적으로 사전 정의된 작업의 이름과 설명

을 사용합니다. 범주 드롭다운 리스트를 사용하여 내 작업 폴더에서 이 작업의 사본을

저장할 위치를 지정할 수 있습니다. 없음을 선택하는 경우 작업은 내 작업 폴더에 직접 추가됩니다.

추가를 클릭합니다.

5 내 작업 폴더를 열고 복사한 작업을 선택합니다.

6 을 클릭합니다. 작업의 XML 파일이 나타납니다.

7 XML 파일을 편집하고 변경 내용을 저장합니다. 변경 내용을 미리보려면 을 클릭합

니다.

새로운 작업 생성

SAS Studio에서는 사용자의 사이트에 맞는 사용자 정의 작업을 생성하는 데 사용할 수

있는 템플릿이 제공됩니다.

사용자 정의 작업을 생성하는 방법

1 탐색 영역에서 작업 섹션을 엽니다.

2 을 클릭하고 빈 작업을 선택합니다. 작업 템플릿이 열립니다.


3 작업 템플릿의 코드를 편집하여 작업을 생성합니다. 작업 템플릿의 사용자 인터페이

스를 보려면 을 클릭합니다. 작업 템플릿의 사용자 인터페이스에서 라디오 버튼,

체크 박스, 콤보 상자 및 기타 옵션 유형의 예를 볼 수 있습니다. 이 파일에 대한 자세

한 내용은 SAS Studio: Developer's Guide를 참조하십시오.

4 을 클릭합니다.

주: 작업 이름에는 특수 문자를 포함할 수 없습니다.

[ ] { } , ? / \ * # “ % + | < > :

새로운 작업 생성 115

작업 공간에서 작업 코드 및 작업 레이아웃 사용자 정의하기

우선 설정 창에서 작업 코드가 표시되는 방식에 영향을 주는 여러 옵션을 변경할 수 있습

니다.

이러한 옵션에 액세스하려면 을 클릭하고 우선 설정을 선택합니다. 작업을 클릭합니

다.

생성된 코드에서 앞뒤 빈 칸 제거 생성된 코드의 앞뒤에 나타나는 빈 칸을 제거합니다.

작업 코드에 대한 머리글 주석 생성 생성된 SAS 작업 코드 앞에 주석을 추가합니다.

생성 코드 출력형식 자동 지정 작업에 의해 생성되어 코드 편집기에 표시되는 코드의 출력형식을 자동으로 지정합니다.

뷰 작업 공간에서 작업 옵션, 작업 코드 및 작업 결과를 레이아웃하는 방법을 지정합니다. 다음 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.n 분할 — 작업에 대한, 작업 설정, 코드 및 결

과를 표시합니다.n 설정 — 작업 공간에서 작업에 대한 옵션을

표시합니다.n 코드/결과 — 작업 공간에서 SAS 코드, 로

그 및 결과를 표시합니다.

작업 코드 표시 분리 뷰 또는 코드/결과 뷰를 선택할 때 작업에 대한 SAS 코드를 표시할지 여부를 지정합니다.

작업 로그 표시 작업을 실행할 때 생성된 로그를 표시할지 여부를 지정합니다. 이 옵션은 분리 뷰 또는 코드/결과 뷰를 선택한 경우에만 사용할 수 있습니다.


오른쪽에 작업 설정 표시 SAS Studio 작업 공간의 오른쪽에서 작업 옵션을 표시합니다. 기본적으로 작업 옵션은 왼쪽에 표시됩니다.

작업 공간에서 작업 코드 및 작업 레이아웃 사용자 정의하기 117


8데이터 작업

데이터 특성화 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120데이터 특성화 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120예: 데이터 특성화 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125

조합 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125조합 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125예: 5개 집합에서 52개 개체 조합 계산 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127

데이터 리스트 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127데이터 리스트 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127예: 차종별 구동 트레인, MSRP 및 엔진 크기 리포트 . . . . . . . . . . . . . 127역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130

순열 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132순열 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132예: 여섯 개 개체의 순열 계산 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133

데이터 순위화 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134데이터 순위화 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134예: 연령 및 신장 기준 학생 순위화 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136

119

확률표본 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140확률표본 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140예: Sashelp.Pricedata 데이터셋의 확률표본 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . 140역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144

데이터 정렬 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145데이터 정렬 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146

테이블 속성 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148테이블 속성 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148예: Sashelp.Pricedata 데이터셋의 테이블 속성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150

데이터 전치 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151데이터 전치 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153

데이터 특성화 작업

데이터 특성화 작업 정보

데이터 특성화 작업은 데이터의 주요 특성을 기술하는 요약 리포트, 그래프, 빈도 및 일변

량 SAS 데이터셋을 생성합니다.

예: 데이터 특성화 작업

이 예에서는 Sashelp.Pricedata 데이터셋의 내용을 보다 정확하게 이해하기를 원한다고

가정합니다.


이 예를 생성하는 방법

1 작업 섹션에서 데이터 폴더를 펼치고 데이터 특성화를 더블 클릭합니다. 데이터 특성

화 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

2 데이터 탭에서 SASHELP.PRICEDATA 데이터셋을 선택합니다.


다음은 결과의 예입니다.

데이터 특성화 작업 121


데이터 특성화 작업 123

기본적으로 이 작업은 출력 데이터, 즉 빈도 데이터가 있는 테이블과 일변량 데이터가 있는 테이블도 생성합니다. 이 두 테이블은 모두 Work 라이브러리에 저장됩니다.

역할에 데이터 할당

데이터 특성화 작업을 실행하려면 데이터 소스를 선택해야 합니다. 하지만 역할은 사용

할 수 없습니다.


옵션 설정

옵션 이름 설명

출력 옵션 하나 이상의 출력 옵션을 선택해야 합니다. 기본적으로는 빈도 데이터와 일변량 데이터에 대한 요약 리포트, 그래프 및 출력 테이블이 생성됩니다.

범주형 값 제한 각 변수에 대해 리포트에 포함할 범주형 값의 최대 개수를 지정합니다. 기본적으로는 30개의 값이 리포트에 포함됩니다. 변수 당 최대 고유 개수 상자에서 이 최댓값을 변경할 수 있습니다.

조합 작업

조합 작업 정보

조합 작업은 각 집합의 지정된 수와 집합의 총 개체 수의 사용 가능한 조합을 계산합니다.

예: 5개 집합에서 52개 개체 조합 계산


1 작업 섹션에서 조합 및 확률 폴더를 펼치고 조합을 더블 클릭합니다. 조합 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

2 옵션 탭에서 다음과 같이 옵션을 지정합니다.

다음 역할에 칼럼을 할당합니다.

조합 작업 125

옵션 이름 지정할 값

총 개체 수 52

집합의 개체 수 5

데이터셋 이름 콤보


조합 작업은 출력 데이터셋을 생성합니다. SAS Studio에서 이 데이터셋은

WORK.Combo 탭에서 열립니다.


옵션 설정

조합 작업을 실행하려면 다음 옵션이 모두 필요합니다.


관측값

총 개체 수 개체의 수를 지정합니다.

집합의 개체 수 집합의 개체 수를 지정합니다.

출력 데이터셋

데이터셋 이름 출력 데이터셋의 이름을 지정합니다.

데이터 리스트 작업

데이터 리스트 작업 정보

데이터 리스트 작업은 테이블의 내용을 리포트로 표시합니다. 예를 들어,데이터 리스트

작업을 사용하여 각 판매 지역의 운영 비용 및 수익에 대한 합계 리포트를 생성할 수 있습

니다.

예: 차종별 구동 트레인, MSRP 및 엔진 크기 리포트

이 예에서는 각 차종에 대한 리포트를 생성하려고 합니다. 각 리포트에는 구동 트레인, MSRP 및 엔진 크기 리스트가 포함됩니다.

이 예를 생성하는 방법:

1 작업 섹션에서 데이터 폴더를 펼치고 데이터 리스트를 더블 클릭합니다. 데이터 리스

트 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

데이터 리스트 작업 127

2 데이터 탭에서 SASHELP.CARS 데이터셋을 선택합니다.

3 다음 역할에 칼럼을 할당합니다.

역할 칼럼 이름

변수 리스트 DriveTrainMSRPEngineSize

그룹 분석 기준 Type



다음은 결과의 일부입니다.


역할 설명

변수 리스트 나열된 순서대로 변수를 출력합니다.

그룹 분석 기준 이 역할에 하나 이상의 변수를 할당하면 선택한 변수를 기준으로 테이블이 정렬되고, 변수 또는 변수 조합의 각 개별 값, 즉 BY 그룹에 대한 리스트가 생성됩니다.


역할 설명

합 계산 변수 선택한 변수의 합계를 리스트 리포트 하단에 출력합니다.

식별 레이블 이 역할에 하나 이상의 변수를 지정하면 데이터 리스트 작업은 관측값 번호(결과의 칼럼 머리글에 "Obs"로 표시)가 아니라 이 변수의 출력형식 값을 사용하여 행을 식별합니다.

옵션 설정


기본 옵션

행 번호 표시 각 관측값에 대한 행 번호가 표시되는 칼럼을 출력에 포함합니다.칼럼 레이블 텍스트 상자에서 이 칼럼에 대한 레이블을 지정할 수 있습니다. 기본적으로 이 칼럼의 이름은 행 번호입니다.

칼럼 레이블을 칼럼 머리글로 사용 칼럼 이름 대신 칼럼 레이블을 칼럼 머리글로 사용합니다.

행 수 표시 출력 끝에 테이블의 행 수를 표시하거나, 각 BY 그룹의 출력 끝에 각 BY 그룹의 행 수를 표시합니다.

변수 합계 전 값 반올림 각 숫자 값을 해당 출력형식의 소수점 이하 자릿수로 반올림하고, 지정된 출력형식이 없는 경우에는 소수점 이하 2자리로 반올림합니다. 이 옵션을 지정하면 데이터 리스트 작업은 변수의 합을 계산하기 전에 반올림을 수행하게 됩니다.

머리글 방향 칼럼 머리글을 수평 또는 수직으로 출력하거나, 기본을 선택하여 SAS가 각 칼럼에 대해 최적의 배열을 결정하도록 합니다,



칼럼 너비 데이터 리스트가 칼럼 너비를 결정하는 방법을 지정합니다.기본값

페이지별로 칼럼 너비를 결정합니다.최대

모든 페이지에 출력형식 너비(출력형식이 지정되지 않은 경우, 기본 너비)를 사용합니다.

최소페이지별로 가능한 최소 칼럼 너비를 사용합니다.

균일출력에 앞서 전체 테이블을 읽고 적정 칼럼 너비를 결정합니다. 이 옵션을 선택하지 않으면 동일한 칼럼의 너비가 페이지마다 다르게 출력될 수 있습니다.

그룹별로 균등하게칼럼 너비처럼 각 변수의 출력된 너비를 사용하여 BY 그룹내의 모든 칼럼을 균일한 크기로 출력합니다. 변수에 필드 너비를 명시적으로 지정하는 출력형식이 없는 경우에는 가장 넓은 데이터 값이 칼럼 너비로 사용됩니다.

레이블 분할 변수 레이블에 분할 문자(*, !, @, #, $, %, ^, &, +) 중 하나가 포함된 경우, 레이블이 분할 문자 위치에서 분할됩니다. 예를 들어,"This is*a label"이라는 변수 레이블의 경우 분할 문자로 * 문자가 선택되어 있으면 칼럼 머리글은 다음과 같이 나타납니다.This isa label

칼럼 레이블을 칼럼 머리글로 사용 옵션과 레이블 분할 옵션을 모두 선택할 필요는 없습니다. 레이블 분할 옵션을 선택할 경우 변수 레이블을 사용하려는 것으로 간주됩니다.

나열할 행 출력에 나열할 행 수를 지정합니다. 기본적으로는 모든 행이 나열됩니다.


순열 작업

순열 작업 정보

순열 작업은 주어진 개체 수의 가능한 순열을 계산합니다.

예: 여섯 개 개체의 순열 계산


1 작업 섹션에서 조합 및 확률 폴더를 펼치고 순열을 더블 클릭합니다. 순열 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.


다음 역할에 칼럼을 할당합니다.


개체 수 6

데이터셋 이름 Perms



순열 작업은 출력 데이터셋을 생성합니다. SAS Studio에서 이 데이터셋은

WORK.Perms 탭에서 열립니다.

옵션 설정

순열 작업을 실행하려면 다음 옵션이 모두 필요합니다.


관측값

개체 수 순열을 계산하려는 개체의 수를 지정합니다. 이 값의 범위는 1에서 10 사이입니다.

출력 데이터셋


순열 작업 133

데이터 순위화 작업

데이터 순위화 작업 정보

데이터 순위화 작업은 테이블의 모든 행에서 하나 이상의 숫자 변수에 대한 순위를 계산

하고 출력 테이블에 순위를 포함합니다.

예를 들면 회사에서 판매하는 각 제품의 판매량을 순위화할 수 있습니다. 이 경우 순위화

변수는 제품 판매량 순서를 보여 줍니다. 판매량이 가장 높은 제품이 첫 번째 순위가 됩니

다.

예: 연령 및 신장 기준 학생 순위화

이 예에서는 학급의 학생을 연령과 신장을 기준으로 순위화합니다.


1 작업 섹션에서 데이터 폴더를 펼치고 데이터 순위화를 더블 클릭합니다. 데이터 순위

화 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

2 데이터 탭에서 SASHELP.CLASS 데이터셋을 선택합니다.



순위화 칼럼 Height

순위화 그룹 Age


데이터 순위화 작업은 출력 데이터셋을 생성합니다. SAS Studio에서 이 데이터셋은

WORK.Rank 탭에서 열립니다. 이 데이터셋에는 특정 학생의 해당 연령 그룹 내 순위를


보여 주는 rank_Height 칼럼이 추가적으로 포함됩니다. 예를 들어, 11세 그룹에서는 조이

스가 첫 번째 순위가 됩니다. 12세 그룹에서는 루이스가 첫 번째 순위가 됩니다.


데이터 순위화 작업을 실행하려면 순위화 칼럼 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

순위화 칼럼 이 역할에 할당된 각 칼럼이 순위화됩니다. 이 역할에는 하나 이상의 변수를 할당해야 합니다. 기본적으로 순위 칼럼의 이름은 rank_column-name으로 지정됩니다. 여기서 column-name은 원래 칼럼의 이름입니다.

데이터 순위화 작업 135

역할 설명

순위화 그룹 이 역할에 칼럼을 하나 이상 할당하면 선택한 칼럼을 기준으로 입력 테이블이 정렬되고 각 그룹 내에서 순위가 계산됩니다.

옵션 설정

하나 이상의 출력 옵션을 선택해야 합니다.


옵션

순위화 방법 데이터를 순위화하는 데 사용할 방법을 지정합니다. 다음은 유효한 값입니다.없음

데이터를 순위화하는 데 사용하는 방법이 아닙니다.

백분위 순위원 데이터를 100개의 그룹으로 나눈 후, 가장 작은 값을 백분위 값 0, 가장 큰 값을 백분위 값 99로 할당합니다.

십분위원 데이터를 10개의 그룹으로 나눈 후, 가장 작은 값을 십분위 값 0, 가장 큰 값을 십분위 값 9로 할당합니다.



순위화 방법(계속) 사분위원 데이터를 4개의 그룹으로 나눈 후, 가장 작은 값을 백분위 값 0, 가장 큰 값을 백분위 값 3으로 할당합니다.

그룹 = n (NTILES)원 데이터를 n개의 그룹으로 나누 후, 가장 작은 값을 0, 가장 큰 값을 n–1로 할당합니다. n값을 그룹 수 상자에 지정합니다.

분모가 n인 비율 순위각 순위를 비결측 관측값 개수로 나누어서 비율 순위를 계산합니다.

분모가 (n+1)인 비율 순위각 순위를 n+1로 나누어서 비율 순위를 계산합니다. 이 때 n은 순위를 할당하는 변수의 비결측 관측값 개수입니다.

백분율각 순위를 비결측 관측값 개수로 나눈 후, 그 값에 100을 곱합니다.



순위화 방법(계속) 정규 점수(Blom 식), 정규 점수(Tukey 식), 정규 점수(van der Waerden 식)

순위에서 정규 점수를 계산합니다. 결과변수는 정규분포를 나타냅니다. 다음 식을 사용할 수 있습니다.Blom 식

yi = Φ−1 ri −38

n + 14

Tukey 식

yi = Φ−1 ri −13

n + 13

van der Waerden

yi = Φ−1 rin + 1

다음 공식에서 Φ−1은 역누적정규분포(PROBIT) 함수이며, ri은 i번째 관측값의 순위, n은 순위화변수의 비결측 관측값 개수입니다.

주: 동일 값 처리 방법 옵션을 설정할 경우 데이터 순위화 작업은 동일하지 않은 값을 기반으로 순위에서 정규 점수를 계산한 후 결과 스코어에 지정된 동일 값 처리 방법을 적용합니다.

Savage 점수(지수)순위에서 Savage(또는 지수) 점수를 계산합니다.

주: 동일 값 처리 방법 옵션을 설정할 경우 데이터 순위화 작업은 동일하지 않은 값을 기반으로 순위에서 Savage 점수를 계산한 후 결과 점수에 지정된 동일 값 처리 방법을 적용합니다.



동일 값 처리 방법 동일한 데이터 값의 점수 또는 순위를 계산할 방법을 지정합니다.

평균값(가운데 순위)해당 순위 또는 평균 점수의 평균값이 할당됩니다.

높은 순위해당 순위 또는 평균 점수의 최댓값이 할당됩니다.

낮은 순위해당 순위 또는 평균 점수의 최솟값이 할당됩니다.

밀도 순위동일한 값을 단일 순서 통계량으로 처리하여 점수 및 순위를 계산합니다. 기본 방법의 경우 순위는 1부터 시작하고, 순위화되는 변수의 고유 비결측값 수로 끝나는 연속된 정수입니다. 동일한 값에는 동일한 순위가 할당됩니다.

순위 순서 가장 작은 것부터 큰 순으로 나열할지, 큰 것부터 작은 것 순으로 나열할지를 지정합니다.

결과

출력 데이터 저장 위치 출력 테이블의 위치를 지정합니다. 기본적으로 출력 테이블은 임시 Work 라이브러리에 저장됩니다.

순위화된 칼럼 포함 출력 테이블에 원래 칼럼과 함께 순위화된 칼럼도 포함하도록 지정합니다. 원래 칼럼을 순위화된 칼럼으로 바꾸려면 순위화된 칼럼 포함 체크 박스의 선택을 취소합니다.기본적으로 순위화된 칼럼의 이름은 rank_column-name으로 지정됩니다. 여기서 column-name은 원래 칼럼의 이름입니다.


확률표본 작업

확률표본 작업 정보

확률표본 작업은 입력 테이블에 있는 행의 확률표본을 포함하는 출력 테이블을 생성합니

다.

데이터 서브셋이 필요한 경우에 이 작업을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 비용 리포트

프로시저를 개선하고 가능하면 비용을 줄일 목적으로 직원의 여행 경비를 감사한다고 가정합니다. 모든 비용 리포트를 검사할 리소스가 없다면 통계 샘플링을 통해 감사할 비용

리포트를 객관적으로 선택할 수 있습니다.

예: Sashelp.Pricedata 데이터셋의 확률표본 생성

이 예에서는 Sashelp.Pricedata 데이터셋에 데이터 서브셋을 생성하려고 합니다.


1 작업 섹션에서 데이터 폴더를 펼치고 확률표본을 더블 클릭합니다. 확률표본 작업의

사용자 인터페이스가 열립니다.




다음은 테이블 결과입니다.

확률표본 작업 141

이 작업은 Work 라이브러리에서 표본 데이터셋을 생성합니다. SAS Studio에서 이 데이

터셋은 WORK.RandomSample 탭에서 열립니다.


확률표본 작업의 경우 입력 데이터 소스를 지정해야 합니다. 작업을 실행하는 데는 역할

이 필요하지 않습니다.

역할 설명

출력 칼럼 출력 테이블에 포함할 변수를 지정합니다. 기본적으로는 모든 변수가 출력 테이블에 포함됩니다. 하지만 출력에 포함할 변수를 선택할 수도 있습니다.


역할 설명

층화 칼럼 입력 테이블을 계층이라고 하는 상호 배타적이고 중복되지 않은 여러 서브셋으로 분할하는 데 사용할 변수를 지정합니다. 각 계층은 일련의 계층변수 값으로 정의되며, 각 계층이 개별적으로 샘플링됩니다. 완벽한 표본은 모든 계층에서 추출된 표본의 합집합입니다.주: 이 역할에 변수를 할당하지 않으면 전체 입력 테이블이 단일 계층으로 처리됩니다.각 계층의 총 표본 크기는 계층 크기에 비례하여 할당할 수 있습니다. 예를 들어, GENDER변수가 M 및 F 값을 가질 수 있고, VOTED변수는 Y 및 N 값을 가질 수 있다고 가정해 봅니다. GENDER와 VOTED를 모두 층화 칼럼 역할에 할당하면 입력 테이블은 네 개의 계층, 즉 투표한 남성, 투표하지 않은 남성, 투표한 여성, 투표하지 않은 여성으로 분할됩니다.입력 테이블에는 20,000개의 행이 포함되어 있고 값은 다음과 같이 분포되어 있습니다.

n 투표한 남성 7,000명

n 투표하지 않은 남성 4,000명

n 투표한 여성 5,000명

n 투표하지 않은 여성 4,000명

따라서 투표한 남성의 비율은 7,000/20,000=0.35, 즉 35%입니다. 표본의 비율은 입력 테이블에서 해당 계층이 차지하는 비율을 반영해야 합니다. 예를 들어, 표본 테이블에 100개의 관측값이 포함되는 경우, 입력 테이블의 비율을 반영하려면 표본 값의 35%는 투표한 남성 계층에서 선택해야 합니다.


옵션 설정


표본 크기 원하는 행 수 또는 원하는 입력 행 백분율로 표본 크기를 지정합니다. 예를 들어, 입력 행의 수가 400개인 경우 3%의 행을 지정하면 결과 표본에는 12개의 행이 포함됩니다.주: 층화 칼럼 역할에 변수를 할당한 경우, 여기서 지정한 표본 크기는 전체 입력 테이블이 아니라 각 계층에 적용됩니다.

표본 방법 데이터를 샘플링하는 데 사용할 방법을 지정합니다. 다음은 사용할 수 있는 유효한 값입니다.단순 확률표본(중복 없음)

입력 데이터의 표본추출 시 단순 확률표본을 지정합니다. 한번 선택된 행은 이후 선택 대상에서 제외됩니다. 따라서 동일한 행을 중복하여 선택할 수 없습니다.

비제약 확률표본(중복 허용)입력 데이터의 표본추출 시 비제약 방법을 지정합니다. 한번 선택된 행을 이후에도 선택할 수 있습니다. 따라서 동일한 행을 중복하여 선택할 수 있습니다. 중복 선택한 행을 출력 테이블에 기록하는 방법을 지정할 수 있습니다.다음 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.

출력에 각 관측값를 한 번만 표시(중복 제외)n번 선택된 행이 표본에 한 번만 나타납니다. 출력에서 NumberHits 변수(확률표본 작업에서 자동 계산)는 입력 테이블에 해당 관측값이 나타난 횟수를 나열합니다.

출력에 모든 관측값 표시(중복 포함)n번 선택된 행이 표본에 n번 나타납니다.

출력 데이터셋의 위치 출력 데이터의 이름과 위치를 지정합니다. 기본적으로 데이터는 Work 라이브러리에 저장됩니다.



난수 초기값 난수 생성을 위한 초기값을 지정합니다. 난수 초기값을 지정하지 않으면 시스템 시계 기준의 난수 초기값을 사용하여 표본이 산출됩니다.

표본 선택 요약 생성 표본 산출에 사용된 난수 초기값을 포함하는 요약 테이블을 생성합니다. 나중에 동일한 입력 테이블에 이와 동일한 초기값을 지정하면 동일한 표본을 다시 얻을 수 있습니다.

데이터 정렬 작업

데이터 정렬 작업 정보

데이터 정렬 작업을 통해 칼럼을 기준으로 테이블을 정렬할 수 있습니다. 이 작업을 실행

하면 Work 라이브러리에 정렬된 테이블이 생성되며, 결과 또는 출력 데이터가 표시되지

는 않습니다.


데이터 정렬 작업을 실행하려면 정렬 기준 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

정렬 기준 이 역할에 하나 이상의 변수를 할당하면 테이블이 선택한 변수를 기준으로 그룹화됩니다. 이 역할 내에서 변수가 나타나는 순서에 따라 1차 정렬 키, 2차 정렬 키 등이 결정됩니다. 1차 정렬 키는 항상 정렬 기준 역할 내에서 첫 번째로 표시되는 변수입니다.

데이터 정렬 작업 145

역할 설명

제거할 칼럼 이 역할에 하나 이상의 변수를 할당하면 생성되는 출력에 해당 변수가 포함되지 않습니다. 최대 (n – 1)개의 변수를 이 역할에 할당할 수 있습니다. 여기서 n은 테이블에 있는 변수의 총 수입니다.

옵션 설정


출력 순서

순서 맞추기 문자 변수를 정렬하는 데 사용할 정렬 순서를 나타냅니다. 다음 정렬 순서를 사용할 수 있습니다.n 서버에 정의된 순서(서버 기본값)n ASCII 또는 EBCDIC 순서 맞추기

n 문자 변수에 대한 역 정렬 순서

n 덴마크, 핀란드, 이탈리아, 노르웨이, 스페인 또는 스웨덴 국가 표준

n 해당 설치 사이트에서 정의한 사용자 정의 순서 맞추기

'정렬 기준' 그룹화 간 원래 데이터 순서 유지 정렬 기준 역할에 설정한 순서에 따라 데이터를 그룹화합니다. 이 옵션을 선택하지 않으면 출력 테이블이 정렬 키 그룹 내의 정의되지 않은 순서로 그룹화됩니다.

중복 레코드

모든 레코드 유지 모든 중복 레코드를 포함하여 출력 테이블에 있는 모든 레코드를 그대로 유지합니다.



각 '정렬 기준' 그룹의 첫 레코드만 유지 정렬 기준 그룹에 대해 동일한 값을 갖는 중복 관측값을 제거합니다. 정렬 기준 변수의 순서로 데이터 그룹화 옵션을 선택할 경우 각 정렬 기준 그룹에 대해 유지되는 관측값은 원래 테이블에서 첫 번째로 읽은 데이터입니다. 그러나 정렬 기준 변수의 순서로 데이터 그룹화 옵션을 선택하지 않을 경우에는 각 정렬 기준 그룹에 대해 유지되는 관측값이 미리 결정되지 않습니다.

이웃한 중복 레코드 유지 안 함 각 레코드를 출력 테이블의 이전 레코드와 비교합니다. 정확히 일치하는 항목이 발견되면 중복 레코드는 출력 테이블에 기록되지 않습니다.주: 정렬 기준 역할에 일부 변수를 할당하지 않을 경우 일부 중복 레코드는 인접하지 않으므로 제거되지 않을 수 있습니다.

고급 정렬

정렬에 사용할 메모리 데이터 정렬 작업에 사용할 수 있는 최대 메모리 크기를 지정합니다. 메모리 크기는 바이트(B), 킬로바이트(KB), 메가바이트(MB) 또는 기가바이트(GB) 단위로 지정할 수 있습니다. 사용 가능한 메모리를 모두 사용하거나, 서버에 할당된 기본 메모리 크기를 사용하도록 지정할 수도 있습니다.

필요한 임시 디스크 공간 줄이기 데이터 정렬 시 정렬 기준 변수와 관측값 번호만 임시 파일에 저장하여 정렬 작업에 필요한 스토리지 양을 줄입니다. 정렬 마지막 단계에서는 임시 파일을 인덱스로 사용하여 원래 테이블에 액세스한 후 데이터를 올바르게 정렬된 순서로 결과 테이블에 전송합니다.

인덱싱된 데이터 강제 정렬 테이블이 이미 원하는 순서로 정렬되었거나 테이블에 사용자가 생성한 인덱스와 정렬 기준 역할에 지정한 순서가 반영된 키가 들어 있는 경우에도 모든 테이블에 대해 정렬을 수행합니다. 이 옵션을 지정하면 현재 테이블 순서나 인덱스 포함 여부에 관계없이 테이블이 정렬됩니다.

데이터 정렬 작업 147


결과

출력 데이터 저장 위치 출력 테이블의 위치를 지정합니다. 기본적으로 이 테이블은 임시 Work 라이브러리에 저장됩니다.

테이블 속성 작업

테이블 속성 작업 정보

테이블 속성 작업은 다음의 리포트 유형을 생성할 수 있습니다.

n 기본 리포트에는 테이블 생성일 및 마지막 수정일, 행 수, 인코딩, 엔진 관련 또는 호스

트 관련 정보,변수 및 변수 속성의 사전순 리스트 같은 데이터 속성이 포함됩니다.

n 향상된 리포트에는 테이블 및 변수 속성이 표시됩니다. 기본 리포트와 달리 리포트의

내용 순서를 지정할 수 있습니다. 이 리포트에서 테이블 유형, 테이블 생성일 및 수정

일, 관측값 수, 변수 레이블, 변수 유형 등을 확인할 수 있습니다.

예: Sashelp.Pricedata 데이터셋의 테이블 속성

이 예에서는 Sashelp.Pricedata 데이터셋의 테이블 속성을 보려고 한다고 가정합니다.


1 작업 섹션에서 데이터 폴더를 펼치고 테이블 속성을 더블 클릭합니다. 테이블 속성 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.


3 옵션 탭에서 기본 리포트 체크 박스를 선택 취소합니다.



다음은 테이블 속성 작업의 결과 중 일부입니다. 이러한 결과는 Sashelp.Pricedata 데이

터셋의 향상된 리포트입니다.

출력 데이터셋은 WORK.TableAttributes 탭에서도 열립니다.

테이블 속성 작업 149

옵션 설정


기본 리포트 DATASETS 프로시저의 출력이 포함됩니다. 이 리포트에는 테이블 생성일 및 마지막 수정일, 관측값 수, 인코딩, 엔진 관련 또는 호스트 관련 정보,변수 및 변수 속성의 사전순 리스트 같은 데이터 속성이 포함됩니다.



확장 리포트 DATASETS 프로시저의 출력이 포함됩니다. 확장 리포트를 생성하는 데는 REPORT 프로시저가 사용됩니다.이 리포트에는 테이블 및 변수 속성이 표시됩니다. 이 리포트에서 테이블 유형, 테이블 생성일 및 수정일, 관측값 수, 변수 레이블, 변수 유형 등을 확인할 수 있습니다.

변수 정렬 변수 테이블의 행을 변수 이름, 테이블에서의 변수 순서, 변수 유형, 변수 출력형식 또는 변수 레이블을 기준으로 정렬합니다.주: 이 옵션은 확장 리포트에만 적용됩니다.

순서 테이블의 행을 오름차순으로 정렬할지, 내림차순으로 정렬할지를 지정합니다.주: 이 옵션은 확장 리포트에만 적용됩니다.

출력 데이터 저장 위치 출력 테이블의 위치를 지정합니다. 기본적으로 이 테이블은 임시 Work 라이브러리에 저장됩니다.

데이터 전치 작업

데이터 전치 작업 정보

데이터 전치 작업은 입력 테이블에서 선택한 칼럼을 출력 테이블의 행으로 변환합니다. 그룹화 변수를 사용하지 않으면 선택한 각 칼럼이 한 행이 됩니다. 그룹화 변수를 사용하

면 선택한 칼럼이 그룹화 변수의 값에 따라 하위칼럼으로 나뉩니다. 각 하위칼럼은 출력

테이블의 한 행이 됩니다.

데이터 전치 작업 151


데이터 전치 작업을 실행하려면 전치변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

전치변수 이 역할에 할당하는 각 변수는 출력 테이블에서 하나 이상의 행이 됩니다. 그룹화 변수를 선택하지 않으면 전체 칼럼이 한 행이 됩니다. 그룹화 변수를 하나 이상 선택하면 그룹화 변수에 따라 각 칼럼이 하위칼럼으로 분할되고, 각 하위칼럼이 한 행이 됩니다. 이 경우 칼럼은 그룹화 변수로 정의된 그룹과 동일한 수의 행으로 전치됩니다.전치변수 역할에는 하나 이상의 칼럼을 할당해야 합니다. 그룹화 변수를 선택하려면 그룹 분석 기준 역할에 칼럼을 할당합니다.

COPY 변수 이 역할에 할당되는 각 변수는 입력 테이블에서 출력 테이블로 전치 없이 직접 복사됩니다. 칼럼이 출력 테이블로 직접 복사되기 때문에 출력 테이블의 행 수와 입력 테이블의 행 수가 같습니다. 입력 테이블의 행 수가 전치되는 변수의 수와 같지 않을 경우, 출력 테이블은 결측값으로 채워집니다.

그룹 분석 기준 이 역할에 할당되는 각 변수는 전치될 칼럼을 개별적으로 전치될 하위칼럼으로 분할하는 데 사용됩니다. 그룹화 변수의 값 집합으로 정의된 각 하위칼럼은 출력 테이블의 행이 됩니다.

새로운 칼럼 이름 이 역할에 할당하는 변수는 출력 데이터셋에서 전치된 변수 이름을 지정하는 데 사용됩니다. 전치된 데이테셋에 대한 변수 이름이 생성된 경우, 모든 결측값과 출력형식 값은 이 역할에 할당된 변수와 동일한 순서에서 연결됩니다.항목 중복 허용 체크 박스를 선택하면 전치된 출력 데이터셋은 각 BY 그룹에 대한 마지막 관측값만 포함합니다.


역할 설명

새로운 칼럼 레이블 이 역할에 할당되는 변수 값은 새로운 칼럼 이름 역할에서 변수를 레이블하는 데 사용됩니다.

옵션 설정


소스 칼럼

이름 출력 테이블의 각 행에는 해당 출력 행의 값이 속하는 입력 테이블의 변수 이름이 포함됩니다. 이러한 변수 이름이 포함되는 출력 칼럼의 머리글을 지정하려면 이름 상자에 머리글을 입력합니다. 이름은 특수 문자, 숫자 및 공백을 포함할 수 있지만 32자를 넘을 수 없습니다. 기본 이름은 Source입니다.

레이블 출력 테이블의 각 행에는 해당 출력 행의 값이 속하는 입력 테이블의 변수 레이블이 포함됩니다. 이러한 변수 레이블이 포함되는 출력 칼럼의 머리글을 지정하려면 레이블 상자에 머리글을 입력합니다. 레이블은 특수 문자, 숫자 및 공백을 포함할 수 있지만 32자를 넘을 수 없습니다. 기본 레이블은 Label입니다.

칼럼 이름 접두어

접두어 사용 접두어를 지정하여 출력 데이터셋에서 전치된 변수에 대한 이름을 생성할 때 사용할 수 있습니다. 접두어를 사용하면 변수 이름은 접두어 값으로 시작하고 새로운 칼럼 이름 역할에 할당된 변수의 값을 따릅니다.

결과

출력 테이블의 이름 출력 테이블에 다른 이름을 지정할 수 있습니다.

데이터 전치 작업 153


9계량경제 작업

개수 데이터 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156개수 데이터 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156예: 개수 데이터 회귀 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158

Heckman 선택 모델 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161Heckman 선택 모델 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161예: Heckman 선택 모델 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164

패널 데이터: 개수 데이터 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165패널 데이터 정보: 개수 데이터 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165예: 패널 데이터를 사용한 개수 데이터 회귀 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168

패널 데이터: 선형 회귀 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169패널 데이터 정보: 선형 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169예: 패널 데이터를 사용한 선형 회귀 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172모델 옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173

이진 프로빗/로짓 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175

155

이진 프로빗/로짓 회귀 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175예: 이진 프로빗/로짓 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178

개수 데이터 회귀 작업

개수 데이터 회귀 작업

개수 데이터 회귀 작업은 연속 종속변수의 회귀 분석을 실행합니다. 이 변수는 포아송, 음이항, Zero-Inflated 포아송 및 Zero-Inflated 음이항과 같은 분산에서 음이 아닌 정수값을

가집니다.

주: 작업 버전은 사용자의 사이트에서 사용 가능한 SAS/ETS의 버전에 따라 달라집니다. 예를 들어, 사용자 사이트에서 SAS 9.4 이전 버전을 실행하는 경우, SAS Studio는 개수

데이터 회귀 작업 버전 1을 실행합니다. SAS 9.4 M1 이상 버전을 실행하는 경우에는

SAS/ETS 13.1 이상을 사용할 수 있으며 SAS Studio는 개수 데이터 회귀 작업 버전 2를

실행합니다. 두 버전의 차이는 SAS/ETS 13.1 이후 버전에 새로운 옵션이 추가되었다는

점입니다.

예: 개수 데이터 회귀


1 WORK.LONG97DATA 데이터셋을 생성합니다. 자세한 내용은 “LONG97DATA 데이

터셋” (388페이지)을 참조하십시오.

2 작업 섹션에서 계량경제 폴더를 펼치고 개수 데이터 회귀를 더블 클릭합니다. 개수 데이터 회귀 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

3 데이터 탭에서 WORK.LONG97DATA 데이터셋을 선택합니다.


156 9장 / 계량경제 작업


종속변수 art

연속변수 mentphdmar

범주변수 kid5



개수 데이터 회귀 작업 157


개수 데이터 회귀 작업을 실행하려면 종속변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

종속변수 음수가 아닌 정수 또는 개수 값을 갖는 숫자 칼럼을 지정합니다.분포 옵션은 분석할 모델 유형을 지정합니다. 다음 모델 유형을 지정할 수 있습니다.n 포아송 회귀 모델

n 1차 음이항 회귀 모델 함수


n Zero-Inflated 포아송 모델

n Zero-Inflated 음이항 모델

Zero-Inflated 분포를 선택하는 경우, 0 확률을 계산되는 데 사용되는 연결 함수를 지정할 수 있습니다.

연속변수 회귀 모델에 대한 독립 공변량(회귀변수)을 지정합니다. 연속변수를 지정하지 않을 경우 이 작업은 절편만 포함된 모델을 적합시킵니다.

범주변수 분석 데이터를 그룹화하는 데 사용할 변수를 지정합니다.

옵션 설정

옵션 설명

방법


옵션 설명

모수 추정값의 공분산 유형 모수 추정값에 대한 공분산행렬의 유형을 지정합니다.다음 공분산 행렬 유형을 지정할 수 있습니다.

n 역 Hessian 행렬의 공분산

n 외적 행렬의 공분산

n 외적 및 Hessian 행렬의 공분산(Quasi-Maximum-Likelihood-Estimates라고도 함)

모델에 절편 포함 모델에 절편을 포함할지 여부를 지정합니다.

최적화

방법 반복적으로 사용할 최소화 방법을 지정합니다.

최대 반복 횟수 선택한 방법의 최대 반복 횟수를 지정합니다.

통계량

결과에 작업을 통해 기본적으로 생성되는 통계량을 포함할지, 기본 통계량과 사용자가 선택한 추가 통계량을 포함할지 아니면 통계량을 포함하지 않을지 여부를 지정할 수 있습니다.다음은 결과에 포함할 수 있는 추가 통계량입니다.

n 모수 추정값에 대한 상관행렬

n 모수 추정값에 대한 공분산행렬

n 목적 함수와 모수 추정값의 반복 히스토리

도표

주: 도표 옵션은 SAS 9.4 M1 이후 버전을 실행하는 경우에만 사용할 수 있습니다.

표시할 도표 선택 결과에 기본 도표만 포함할지, 선택한 도표만 포함할지 아니면 도표를 포함하지 않을지 여부를 지정할 수 있습니다.

진단 도표

개수 데이터 회귀 작업 159

옵션 설명

프로파일 우도 도표 모델 모수의 프로파일 우도 함수를 생성합니다. X 축의 모델 모수는 가변적인 반면에 다른 모든 모수는 해당 최대우도 추정값으로 고정됩니다.

과분산 진단 도표 과분산 진단 도표를 생성합니다.

확률 도표

전체 예측 확률 도표 지정된 개수 레벨의 전체 예측 확률 도표를 생성합니다.

예측 확률 프로파일 도표 모델 회귀변수에 대한 지정된 개수 레벨의 예측 확률 프로파일을 생성합니다. X 축의 회귀변수는 가변적인 반면에 다른 모든 회귀변수는 관측 데이터셋의 평균으로 고정됩니다.

지정된 개수 레벨 전체 예측 확률 도표 및 예측 확률 프로파일 도표에 대한 반응변수 값을 제공합니다. 각 값은 음수가 아닌 정수여야 합니다. 정수가 아닌 값은 가장 가까운 정수로 반올림됩니다.이 값은 X TO Y BY Z 형태의 리스트가 될 수도 있습니다. 예를 들어, COUNTS(0 1 2 TO 10 BY 2 15)는 개수 0, 1, 2, 4, 6, 8, 10 및 15에 대한 도표를 생성합니다.

Zero-Inflation 도표

주: Zero-inflation 프로세스 선택의 확률 프로파일 도표 옵션은 종속변수에 대한 분포로 Zero-Inflated 포아송 또는 Zero-Inflated 음이항 분포를 선택하는 경우에만 사용할 수 있습니다.

Zero-inflation 프로세스 선택의 확률 프로파일 도표

모델 회귀 변수에 대한 Zero-inflation 프로세스 선택 및 0 개수 예측의 확률 프로파일을 생성합니다. X 축의 회귀변수는 가변적인 반면에 다른 모든 회귀변수는 관측 데이터셋의 평균으로 고정됩니다.

다음으로 표시 도표를 하나의 패널에 표시할지 개별적으로 표시할지를 지정합니다. 이 옵션은 모든 분포에 대해 적용됩니다.


Heckman 선택 모델 작업

Heckman 선택 모델 작업 정보

Heckman 2단계 선택 방법은 비임의 선택 표본을 수정하기 위한 수단을 제공합니다. 이

방법은 2단계 추정 방법으로, 1단계에서는 선택 방정식에 대한 프로빗 분석을 수행하고

2단계에서는 1단계의 이진 프로빗 모델에 기반하여 출력 방정식을 분석합니다.

주: 이 작업은 SAS 9.4(또는 이상) M1 및 SAS/ETS 12.3(또는 이상) 버전을 실행하는 경우에만 사용할 수 있습니다.

예: Heckman 선택 모델 작업


1 Work.Mroz 데이터셋을 생성합니다. 자세한 내용은 “MROZ 데이터셋” (408페이지)을

참조하십시오.

2 작업 섹션에서 계량경제 폴더를 펼치고 Heckman 선택 모델을 더블 클릭합니다. Heckman 선택 모델 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

3 데이터 탭에서 WORK.MROZ 데이터셋을 선택합니다.



선택 방정식

종속변수 inlf

Heckman 선택 모델 작업 161


연속변수 nwifeincexperexpersqagekidslt6kidsge6

출력 방정식

종속변수 lwage

연속변수 experexpersq

범주변수 educ





Heckman 선택 모델 작업을 실행하려면 선택 및 출력 방정식의 종속변수 역할에 칼럼을

할당해야 합니다.


선택 방정식

Heckman 선택 모델 작업 163


종속변수 이진 값을 갖는 단일 숫자 칼럼을 지정합니다. 기본적으로 이 작업은 종속변수가 1인 표본을 사용합니다.

연속변수 모델에서 선택 방정식 종속변수에 사용할 독립 칼럼(또는 회귀변수)을 지정합니다.

범주변수 값을 여러 수준으로 그룹화할 방법을 지정합니다.

절편 포함 선택 방정식에 절편을 포함할지 여부를 지정합니다.

출력 방정식

종속변수 사용할 단일 숫자 칼럼을 지정합니다.

연속변수 모델에서 출력 방정식 종속변수에 사용할 독립 칼럼(또는 회귀변수)을 지정합니다.

범주형 값 값을 여러 수준으로 그룹화할 방법을 지정합니다.

절편 포함 선택 방정식에 절편을 포함할지 여부를 지정합니다.

옵션 설정

옵션 설명

방법

분산 추정 방법 수정 표준오차를 사용하여 표준오차를 계산할지, OLS 표준오차를 사용하여 표준오차를 계산할지를 지정합니다.


옵션 설명

모수 추정값의 공분산 유형 모수 추정값의 공분산 행렬을 계산할 방법을 지정합니다. 외적 행렬, 역 Hessian 행렬 또는 외적 및 Hessian 행렬(준최대우도 추정값)에서 공분산을 선택할 수 있습니다.

최적화

방법 반복적으로 사용할 최소화 방법을 지정합니다. 기본적으로 Quasi-Newton 방법이 사용됩니다.


통계량

결과에 작업이 기본적으로 생성하는 통계량을 포함할지, 기본 통계량과 사용자가 선택한 추가 통계량을 포함할지 또는 통계량을 포함하지 않을지 여부를 지정할 수 있습니다.다음 정보를 선택하여 결과에 포함할 수 있습니다.




패널 데이터: 개수 데이터 회귀 작업

패널 데이터 정보: 개수 데이터 회귀 작업

패널 데이터: 개수 데이터 회귀 작업은 연속 종속변수의 개수 데이터 회귀를 실행합니다. 이 변수는 포아송 또는 음이항 분산 패널 데이터에서 음이 아닌 정수값입니다.

주: 이 작업은 SAS 9.4(또는 이상) M1 및 SAS/ETS 13.1(또는 이상) 버전을 실행하는 경우에만 사용할 수 있습니다.

패널 데이터: 개수 데이터 회귀 작업 165

예: 패널 데이터를 사용한 개수 데이터 회귀


1 WORK.LONG97DATA 데이터셋을 생성합니다. 자세한 내용은 “LONG97DATA 데이

터셋” (388페이지)을 참조하십시오.

2 작업 섹션에서 계량경제 폴더를 펼치고 패널 데이터: 개수 데이터 회귀를 더블 클릭합

니다. 패널 데이터: 개수 데이터 회귀 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

3 데이터 탭에서 WORK.LONG97DATA 데이터셋을 선택합니다.



종속변수 art

연속변수 mentphdmar

범주변수 kid5

횡단면 ID fem




패널 데이터: 개수 데이터 회귀 작업 167


개수 패널 데이터 회귀 작업을 실행하려면 종속변수 및 횡단면 ID 역할에 칼럼을 할당해

야 합니다.

역할 설명

종속변수 음수가 아닌 정수 또는 개수 값을 갖는 숫자 칼럼을 지정합니다.분포 옵션은 분석할 모델 유형을 지정합니다. 다음 모델 유형을 지정할 수 있습니다.n 포아송 회귀 모델





횡단면 ID 각 관측값의 횡단면을 지정합니다. 오류 성분 모델이 고정인지 또는 임의인지를 지정할 수 있습니다.

옵션 설정

옵션 설명

방법


옵션 설명






최적화

방법 반복적으로 사용할 최소화 방법을 지정합니다.


통계량

작업에서 기본적으로 생성되고 결과의 출력 테이블에서 추가적으로 생성되는 통계량을 포함할지 여부를 지정합니다.다음은 결과에 포함할 수 있는 추가 통계량입니다.




패널 데이터: 선형 회귀

패널 데이터 정보: 선형 회귀 작업

패널 데이터: 선형 회귀 작업은 시계열 데이터 및 횡단면 데이터를 결합할 때 공통적으로

발생하는 선형 계량경제 모델의 종류를 분석합니다. 시계열 횡단면을 기반으로 결합된

이러한 유형의 데이터를 패널 데이터라고도 합니다. 패널 데이터의 일반적인 예로는 가

패널 데이터: 선형 회귀 169

정, 국가, 기업, 무역 등에서의 시간에 따른 관측값이 포함됩니다. 예를 들어, 가계 소득에

대한 데이터를 조사하는 경우 여러 기간(연도)에 걸쳐 동일한 가정을 대상으로 반복적으

로 조사하면 패널이 생성됩니다.

주: 작업 버전은 사용자의 사이트에서 사용 가능한 SAS/ETS의 버전에 따라 달라집니다. 예를 들어, 사용자의 사이트에서 SAS 9.3 M2 버전을 실행하는 경우 SAS/ETS 12.1을 사용할 수 있으며 SAS Studio는 패널 데이터: 선형 회귀 작업 버전 2를 실행합니다. SAS 9.4 이상을 실행하는 경우에는 SAS/ETS 12.3 이후를 사용할 수 있으며 SAS Studio는 패널 데이터: 선형 회귀 작업 버전 2를 실행합니다. 두 버전의 차이는 SAS/ETS 12.3 이후

버전에 새로운 옵션이 추가되었다는 점입니다.

예: 패널 데이터를 사용한 선형 회귀


1 WORK.GREENE 데이터셋을 생성합니다. 자세한 내용은 “GREENE 데이터셋” (387페이지)을 참조하십시오.

2 작업 섹션에서 계량경제 폴더를 펼치고 패널 데이터: 선형 회귀를 더블 클릭합니다. 패널 데이터: 선형 회귀 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

3 데이터 탭에서 WORK.GREENE 데이터셋을 선택합니다.



종속변수 cost

연속변수 production

횡단면 ID firm

시계열 ID year





패널 데이터: 선형 회귀 작업을 실행하려면 종속변수, 횡단면 ID 및 시계열 ID 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

종속변수 개수 값이 포함된 숫자 칼럼을 지정합니다. 종속 개수 변수는 입력 데이터셋에서 음수가 아닌 정수 값만 가져야 합니다.



횡단면 ID 각 관측값의 횡단면을 지정합니다. 이 작업은 입력 데이터가 횡단면 ID별로 정렬되어 있고 각 횡단면 내에서 시계열 ID별로 정렬되어 있는지 확인합니다.

시계열 ID 각 관측값의 기간을 지정합니다. 이 작업은 모든 횡단면에 대해 시계열 ID 값이 동일한지 확인합니다.

모델 옵션 설정

옵션 설명

모델

모델 유형 임의효과 모델을 생성하든 고정효과 모델을 생성하든 관계없이 적용됩니다.주: 이 섹션에서 사용할 수 있는 나머지 옵션은 임의효과를 생성하는지 고정효과를 생성하는지에 따라 달랍니다.


옵션 설명

모델에 절편 포함 모델을 포함할지 여부를 지정합니다. 이 옵션은 임의효과 모델을 생성하든 고정효과 모델을 생성하든 관계없이 적용됩니다.주: 이 옵션은 SAS 9.4 이상을 실행하는 경우에만 사용할 수 있습니다.

임의효과

임의효과 일원 임의효과 모델을 추정할지 이원 임의효과 모델을 추정할지를 지정합니다. 기본적으로 일원 임의효과 모델이 추정됩니다.

분산 성분 추정 방법 사용할 분산 성분 추정 유형을 지정합니다. 추정 유형에 대한 자세한 내용은 SAS/ETS User’s Guide의 PANEL 프로시저를 참조하십시오.

임의효과 검정

일원 Breusch-Pagan 검정

이원 Breusch-Pagan 검정

임의효과에 대한 Breusch-Pagan 일원 또는 이원 검정을 요청합니다.

고정효과

고정효과 일원 고정효과 모델을 추정할지 이원 고정효과 모델을 추정할지를 지정합니다.

고정효과 표시 결과에 고정효과를 포함할지 여부를 지정합니다.주: 이 옵션은 SAS 9.4 이상을 실행하는 경우에만 사용할 수 있습니다.

옵션 설정

옵션 설명

방법


옵션 설명

공분산 행렬 추정값 공분산 행렬의 추정값을 지정합니다. 다음 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.n Newey 및 West

주: 이 옵션은 SAS 9.4 이상을 실행하는 경우에만 사용할 수 있습니다.

n OLS 추정값은 수정하지 않은 분산-공분산 행렬을 지정합니다.

n HCCMEn은 이분산성 수정 공분산 행렬을 지정합니다. n은 0에서 4 사이의 값입니다.

이분산성 일관 공분산 행렬에 대한 군집 수정 분산-공분산 행렬에 대한 군집 수정을 지정합니다.주: 이 옵션은 공분산 행렬 추정값에 대해 HCCME0-3 옵션을 선택한 경우에만 사용할 수 있습니다.

통계량

결과에 작업이 기본적으로 생성하는 통계량을 포함할지, 기본 통계량과 사용자가 선택한 추가 통계량을 포함할지 또는 통계량을 포함하지 않을지 여부를 지정할 수 있습니다.다음 정보를 선택하여 결과에 포함할 수 있습니다.




도표

진단 도표

다음 진단 도표 유형을 표시할 수 있습니다.n 예측값 및 실제값의 도표

n 잔차의 QQ 도표

n 관측값별 잔차의 도표

n 잔차의 히스토그램

횡단면 도표


옵션 설명

다음 도표 유형을 표시할 수 있습니다.n 시계열별 실제 값의 도표

n 시계열별 예측값

n 시계열별 누적 잔차

n 시계열별 잔차

한 개의 시계열 도표의 횡단면 개수 한 개의 시계열 도표로 결합할 횡단면의 수를 지정합니다.주: 이 옵션은 다음으로 표시 옵션에 대한 개별 도표를 선택한 경우에만 사용할 수 있습니다.

다음으로 표시 도표를 하나의 패널에 표시할지 개별적으로 표시할지를 지정합니다.

이진 프로빗/로짓 회귀 작업

이진 프로빗/로짓 회귀 작업 정보

이진 프로빗/로짓 회귀 작업은 정규 또는 로지스틱 분산 패널 데이터에서 이진 종속변수

에 대해 회귀분석을 수행합니다.

주: 작업 버전은 사용자의 사이트에서 사용 가능한 SAS/ETS의 버전에 따라 달라집니다. 예를 들어, 사용자의 사이트에서 SAS 9.3 M2 버전을 실행하는 경우 SAS/ETS 12.1을 사용할 수 있으며 SAS Studio는 이진 프로빗/로짓 회귀 작업 버전 1을 실행합니다. 사용자

의 사이트에서 SAS 9.4를 실행하는 경우에는 SAS/ETS 12.3 이후 버전을 사용할 수 있으

며 SAS Studio는 이진 프로빗/로짓 회귀 작업 버전 2를 실행합니다. 두 버전의 차이는

SAS/ETS 12.3 이후 버전에 새로운 옵션이 추가되었다는 점입니다.

이진 프로빗/로짓 회귀 작업 175

예: 이진 프로빗/로짓 회귀 작업


1 Work.Mroz 데이터셋을 생성합니다. 자세한 내용은 “MROZ 데이터셋” (408페이지)을

참조하십시오.

2 작업 섹션에서 계량경제 폴더를 펼치고 이진 프로빗/로짓 회귀를 더블 클릭합니다 이진 프로빗/로짓 회귀 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

3 데이터 탭에서 WORK.MROZ 데이터셋을 선택합니다.



종속변수 inlf

연속변수 nwifeincexperexpersqagekidslt6kidsge6

범주변수 educ






이진 프로빗/로짓 회귀 작업을 실행하려면 종속변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

종속변수 회귀분석에 종속변수로 사용할 숫자 칼럼을 지정합니다.정규 또는 로지스틱 모델을 생성할지를 지정하려면 분포 드롭다운 리스트를 사용합니다.

연속변수 회귀 모델에 독립 회귀변수(설명변수)로 사용할 숫자 칼럼을 지정합니다.

범주변수 값을 여러 수준으로 그룹화할 방법을 지정합니다.

옵션 설정

옵션 설명

방법






이분산성

이분산성 분석 이분산성 옵션을 표시합니다.


옵션 설명

분산함수의 변수 잔차의 이분산성과 관련된 칼럼을 지정하고 이러한 변수를 사용하여 오차 분산을 모델화하는 방법을 지정합니다. 다음은 이 작업에서 지원되는 이분산적 회귀 모델입니다. yi = xi

′β + εiεi N 0, σi

2

분산함수의 형태 사용할 연결 함수를 지정합니다. 다음 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.n 지수 σi

2 = σ2 1 + exp zi′γ

n 지수(상수 없음) σi2 = σ2exp zi

′γ

n 선형 σi2 = σ2 1 + zi

′γ

n 선형함수의 제곱 σi2 = σ2 1 + zi

′γ 2

최적화

방법 반복적으로 사용할 최소화 방법을 지정합니다. 기본적으로 Quasi-Newton 방법이 사용됩니다.


통계량

통계량을 결과에 포함할지 여부를 지정할 수 있습니다.다음 정보를 선택하여 결과에 포함할 수 있습니다.




도표

표시할 도표 선택 작업에서 생성한 기본 도표를 표시할지, 선택한 도표만 표시할지 또는 도표를 표시하지 않을지 여부를 지정합니다.


옵션 설명

진단 도표

관측 회귀변수별 오차 표준편차 사용자가 분산함수의 변수 옵션에 칼럼을 할당할 경우 오차 표준편차 대 관측 회귀변수를 표시합니다.

프로파일 로그 우도 프로파일 로그 우도를 표시합니다. 각 프로파일 그래프는 프로파일링 모수를 제외한 모든 모수를 해당 최대우도 추정값으로 설정하면 얻어집니다. 프로파일링 모수는 해당 표준편차의 최대우도 추정값으로 결정된 사전 정의된 그리드의 값을 가집니다.

출력 도표

회귀변수별 예측값 모델 예측값을 표시합니다. 각 기여 회귀변수는 X 축에 표시되는 모수를 제외하고 해당 평균과 같게 설정됩니다.

회귀변수별 한계효과 한계효과를 표시합니다. 각 기여 회귀변수는 X 축에 표시되는 모수를 제외하고 해당 평균과 같게 설정됩니다.

회귀변수별 역 Mills 비율 역 Mills 비율을 표시합니다. 각 기여 회귀변수는 X 축에 표시되는 모수를 제외하고 해당 평균과 같게 설정됩니다.

회귀변수별 예측 반응 확률 예측 반응 확률을 표시합니다. 각 기여 회귀변수는 X 축에 표시되는 모수를 제외하고 해당 평균과 같게 설정됩니다.

회귀변수별 각 반응 수준에 대한 예측 확률 각 반응 수준에 대한 예측 확률을 표시합니다. 각 기여 회귀변수는 X 축에 표시되는 모수를 제외하고 해당 평균과 같게 설정됩니다.

회귀변수별 선형예측함수 값 모델 오른쪽의 구조적 부분을 표시합니다. 각 기여 회귀변수는 X 축에 표시되는 모수를 제외하고 해당 평균과 같게 설정됩니다.

도표를 하나의 패널에 표시할지 개별적으로 표시할지를 지정합니다.


10그래프 작업

막대 그래프 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183막대 그래프 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183예: 제품군별 평균 sale 막대 그래프 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186

막대-선 그래프 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188막대-선 그래프 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188예: 생산국별 도심 및 고속도로 연비 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190

상자 도표 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192상자 도표 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192예: 자동차 MPG(도시) 비교 상자 도표 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195

버블 도표 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197버블 도표 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197예: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199

히스토그램 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201히스토그램 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201예: 재고량 히스토그램 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201

181

역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202

선 그래프 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204선 그래프 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204예: 차종별 평균 마력 표시 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207

원 그래프 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209원 그래프 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209예: 지역별 각 차종의 총 MSRP를 보여주는 원 그래프 . . . . . . . . . . . 209역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 210옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211

산점도 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212산점도 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212예: 신장 및 체중 산점도 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216

시계열 도표 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217시계열 도표 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217예: 재고 추세 시계열 도표 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219

단순 수평 막대 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220단순 수평 막대 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220예: 생산국 및 차종별 연비 수평 막대 그래프 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222

182 10장 / 그래프 작업

막대 그래프 작업

막대 그래프 작업 정보

막대 그래프 작업은 서로 다른 그래프 변수 값 간에 숫자 값 또는 통계량을 비교하는 수평

또는 수직 막대 그래프를 생성합니다. 막대 그래프는 다양한 높이의 막대를 표시하여 데이터의 상대적인 크기를 보여 줍니다. 각 막대는 하나의 데이터 범주를 나타냅니다.

예: 제품군별 평균 sale 막대 그래프

예를 들어, Sashelp.Pricedata 데이터셋에 포함된 각 제품군의 총 sale을 비교하는 막대

그래프를 생성할 수 있습니다. 기본적으로 이 작업은 각 제품군에 대한 반응변수의 평균

을 계산합니다. 이 막대 그래프에서는 Line 2의 평균 제품 sale이 가장 높은 것을 알 수 있습니다.


1 작업 섹션에서 그래프 폴더를 펼치고 막대 그래프를 더블 클릭합니다. 막대 그래프 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.




범주변수 productLine

반응변수 sale


막대 그래프 작업 183

다음은 결과입니다.


SQL WHERE 절을 적용하여 입력 데이터에 데이터를 서브셋할 수 있습니다. Where 문자열 상자에 올바른 SQL 구문을 입력합니다. 문자 문자열은 작은 따옴표로 묶어야 합니

다. 결과 그래프에서 WHERE 절을 보려면, 각주로 포함 체크 박스를 선택합니다.

막대 그래프 작업을 실행하려면 범주변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.


역할

184 10장 / 그래프 작업


범주변수 관측값을 개별 서브셋으로 분류하는 변수를 지정합니다.

반응변수 도표에 대한 숫자 반응변수를 지정합니다.

그룹변수 데이터를 그룹화하는 데 사용되는 변수를 지정합니다.

URL 변수 HTML 페이지 내에서 도표 부분을 선택할 때 표시할 웹 페이지의 URL이 포함된 문자 변수를 지정합니다.

BY 변수 각 BY 그룹에 대해 개별 그래프를 생성합니다.

방향

수직 또는 수평 막대 그래프를 생성할 수 있습니다.

그룹 레이아웃

클러스터 그룹 값을 단일 범주 막대 대신 인접한 여러 개의 개별 막대로 표시합니다. 각 그룹 값 집합은 범주의 중간점 눈금 표식 중앙에 위치합니다.

누적 클러스터링 없이 그룹 값을 겹쳐 표시합니다. 각 그룹은 현재 스타일의 GraphData1... GraphDatan 스타일 요소에서 파생된 고유한 시각적 속성으로 표시됩니다.

통계량

주:다음과 같은 경우에는 통계량 옵션을 사용할 수 없습니다.

n 반응변수 역할에 칼럼을 할당하지 않은 경우입니다 반응변수를 할당하지 않으면 기본 통계량은 빈도입니다.

n 그룹 레이아웃에 대해 누적을 선택한 경우입니다. 이런 경우 기본 통계량은 합계입니다.

평균 반응변수의 평균을 계산합니다.

합계 반응변수의 합계를 계산합니다.



한계

한계 표시할 한계선을 지정합니다. 한계는 각 막대에서 연장된 끝에 분위수 표시선이 있는 굵은 선 세그먼트로 표시됩니다. 한계선은 평균 통계량을 선택한 경우에만 표시됩니다.

한계 통계량 한계선의 통계량을 지정합니다.

한계승수 한계선의 표준 단위 수를 지정합니다. 기본적으로 이 값은 1입니다.

옵션 설정


제목 및 각주

출력의 사용자 정의 제목 및 각주를 지정할 수 있습니다. 이 텍스트의 글꼴 크기도 지정할 수 있습니다.

막대 상세 정보

막대 색상 적용 그룹변수 역할에 칼럼이 할당되지 않은 경우 막대의 색상을 지정합니다.

투명도 도표의 투명도 수준을 지정합니다. 범위는 0(완전 불투명)에서 1(완전 투명) 사이입니다.

막대 그라데이션 적용 각 막대에 그라데이션을 적용합니다.주: 이 옵션은 SAS 9.4 M2 이후 버전을 실행하는 경우에만 사용할 수 있습니다.

데이터 스킨 채워진 모든 막대에 사용할 특수 효과를 지정합니다.

막대 레이블

186 10장 / 그래프 작업


막대 레이블 또는 통계량 표시 계산된 반응의 값을 데이터 레이블로 표시합니다.

범주 축

거꾸로 눈금 표식의 값이 거꾸로(내림차순) 표시되도록 지정합니다.

데이터 순서대로 값 표시 눈금 표식의 이산 값을 데이터에 나타나는 순서대로 배치합니다.

레이블 표시 축의 레이블을 표시할 수 있습니다. 사용자 정의 레이블 상자에 이 레이블을 입력합니다.

반응 축

그리드 표시 축의 각 눈금에 격자선을 생성합니다.

통계량 접미어 제거 축 레이블에서 계산된 통계량의 이름을 제거합니다. 예를 들어, 평균을 계산하는 경우 축 레이블은 Weight(Mean)일 수 있습니다.

레이블 표시 반응 축의 레이블을 표시할지 여부를 지정합니다. 기본적으로 축 레이블은 변수의 이름입니다. 하지만 사용자 정의 레이블을 생성할 수 있습니다.

범례 상세 정보

범례 위치 범례를 축 영역 외부에 배치할지 내부에 배치할지를 지정합니다.

그래프 크기

그래프의 너비와 높이를 인치, 센티미터 또는 픽셀로 지정할 수 있습니다.


막대-선 그래프 작업

막대-선 그래프 작업 정보

막대-선 그래프 작업은 선도표가 중첩된 수직 막대 그래프를 생성합니다.

이 작업을 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

n 정확 및 상대적인 크기 비교, 표시

n 전체에 대한 각 부분의 기여도 검사

n 데이터의 추세 및 패턴 결정

예: 생산국별 도심 및 고속도로 연비

예를 들어, 생산국별로 도심 및 고속도로에서의 자동차 연비(MPG: 갤런당 마일 수)를 비교하는 막대-선 그래프를 생성할 수 있습니다. 이 작업은 생산국별로 도심 및 고속도로에

서의 평균 연비를 계산합니다. 이 막대-선 그래프는 아시아에서 생산된 자동차가 도심 및

고속도로 주행 시 최고 연비를 발휘하는 경향이 있음을 보여 줍니다.


1 작업 섹션에서 그래프 폴더를 펼치고 막대-선 그래프를 더블 클릭합니다. 막대-선 그래프 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.




범주변수 Origin

막대 반응 변수 MPG_City

188 10장 / 그래프 작업


선 반응 변수 MPG_Highway





막대-선 그래프 작업 189

막대-선 그래프 작업을 실행하려면 범주변수, 막대 반응 변수 및 선 반응 변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.


역할


막대 반응 변수 막대 그래프에 대한 숫자 반응 변수를 지정합니다.

선 반응 변수 선 도표에 대한 숫자 반응 변수를 지정합니다.



통계량



옵션 설정


제목 및 각주



막대 색상 적용 막대 색상을 지정합니다.

190 10장 / 그래프 작업



막대 그라데이션 적용 각 막대에 그라데이션을 적용합니다.주: 이 옵션은 SAS 9.4M2 버전을 실행하는 경우에만 사용할 수 있습니다.


선 상세 정보

선 색상 적용 선 색상을 지정합니다.

선 두께 선의 두께(픽셀)를 지정합니다.


실선 패턴 사용 선의 실선 패턴을 지정합니다.

범주 축




반응 축

0 기준 사용 이산 범주 값의 모든 선과 범주 중간점의 모든 막대를 오프셋할지 여부를 지정합니다. 기본적으로는 오프셋이 적용되지 않습니다.

균등 배열 사용 두 반응 축 모두에 동일한 척도를 사용합니다.

막대-선 그래프 작업 191


왼쪽(막대) 축에 그리드 표시 막대 그래프에서 축의 각 눈금에 격자선을 생성합니다.


축 레이블에 도표 접두어 추가 반응 축의 레이블에 (Bar) 및 (Line)을 추가합니다.

왼쪽(막대) 축에 대한 사용자 정의 레이블 막대 그래프의 반응 축에 사용자 정의 레이블을 지정할 수 있습니다. 기본 레이블은 막대 반응변수의 이름입니다.

오른쪽(선) 축에 대한 사용자 정의 레이블 선 그래프의 반응 축에 사용자 정의 레이블을 지정할 수 있습니다. 기본 레이블은 선 반응변수의 이름입니다.



그래프 크기


상자 도표 작업

상자 도표 작업 정보

상자 도표 작업은 구간으로 측정된 숫자 값을 나타내는 단일 상자 도표를 생성합니다. 분석변수의 값으로 분류하기를 선택하면 여러 상자 도표가 생성됩니다.

192 10장 / 그래프 작업

예: 자동차 MPG(도시) 비교 상자 도표

이 예에서는 생산국(아시아, 유럽 및 미국)에 따른 자동차의 연비(MPG)를 비교하는 세 개의 상자 도표를 생성합니다.


1 작업 섹션에서 그래프 폴더를 열고 상자 도표를 더블 클릭합니다. 상자 도표 작업을

위한 사용자 인터페이스가 열립니다.




분석변수 MPG_City

범주변수 Origin


상자 도표 작업 193

결과로 나온 상자 도표입니다.




상자 도표 작업을 실행하려면 분석변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다. 수직 또는 수평

상자 도표를 생성할 수 있습니다.

역할 설명

분석변수 도표에 대한 분석변수를 지정합니다.

194 10장 / 그래프 작업

역할 설명

범주변수 범주변수의 각 개별값에 대한 상자 도표를 생성합니다.


BY 변수 각 BY 그룹에 대해 개별 그래프를 생성합니다.

옵션 설정


제목 및 각주


상자 상세 정보

상자 너비 각 상자의 너비를 지정합니다. 0.0(사용 가능한 너비의 0%)와 1.0(사용 가능한 너비의 100%) 사이 값을 지정합니다.

채우기 상자를 색으로 채울지 여부를 지정합니다. 기본색은 흰색입니다.

데이터 스킨 도표에 사용할 특수 효과를 지정합니다. 데이터 스킨은 모든 채워진 상자에 영향을 줍니다. 채워진 영역의 데이터 스킨의 영향은 스킨 유형, 그래프 스타일 및 스킨 요소의 색상에 따릅니다. 대부분의 스킨은 크게 채워진 영역에서 밝은 색상과 가장 잘 어울립니다.

투명도 도표의 투명도 수준을 지정합니다. 기본값은 0입니다. 유효한 값 범위는 0(완전 불투명)에서 1(완전 투명) 사이입니다.

상자 도표 작업 195


Cap 모양 설정 수염의 Cap 선을 표시할지 여부를 지정합니다. 이 옵션을 선택한 경우, 수염 Cap 선의 모양을 선택할 수 있습니다. 다음은 유효한 값입니다.n 괄호 괄호와 함께 직선을 표시합니다.n 선 직선을 표시합니다.n Sherif 짧은 직선을 표시합니다.

V자형 V자형이 새겨진 상자 도표를 지정합니다. V자형 이루는 끝점은 다음의 계산된 위치에 있습

니다. median ± 1.58 IQRN

그룹 레이아웃

그룹 순서 그룹 내에서의 상자 도표 순서를 지정합니다. 그룹은 오름차순, 내림차순 또는 데이터에서 나타나는 순서로 표시할 수 있습니다.

범주 축




분석 축


레이블 표시 분석 축의 레이블을 표시할지 여부를 지정합니다. 기본적으로 축 레이블은 변수의 이름입니다. 하지만 사용자 정의 레이블을 생성할 수 있습니다.


196 10장 / 그래프 작업



그래프 크기


버블 도표 작업

버블 도표 작업 정보

버블 도표 작업은 셋 이상의 변수 간 관계를 탐색합니다. 버블 도표의 두 변수가 버블의

중심을 결정하고 세 번째 변수가 각 버블의 크기를 지정합니다.

예:


1 작업 섹션에서 그래프 폴더를 열고 버블 도표를 더블 클릭합니다. 버블 도표 작업을

위한 사용자 인터페이스가 열립니다.




X 변수 Height

Y 변수 Weight

크기 변수 Age

버블 도표 작업 197





버블 도표를 실행하려면 X 변수, Y 변수 및 크기 변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.


역할

X 변수 X 축의 변수를 지정합니다.

Y 변수 Y 축의 변수를 지정합니다.

198 10장 / 그래프 작업


변수 크기 버블의 크기를 제어하는 숫자 변수를 지정합니다. 버블 크기를 결정하는 데 사용된 범위의 최솟값 및 최댓값이 제공됩니다. 옵션 탭에서 이 값을 설정할 수 있습니다.

색상 반응변수 그라데이션 범례에 색상을 매핑하는 데 사용된 숫자 변수를 지정합니다.

그룹변수 데이터를 그룹화하는 데 사용되는 변수를 지정합니다. 각 그룹에 대한 버블은 다른 색상으로 자동으로 구분됩니다.주: 색상 반응 변수 역할에 변수를 할당하면 그룹변수는 무시됩니다.

레이블 변수 각 데이터 포인트에 대해 레이블로 사용되는 값을 지정합니다. 이 역할에 변수를 할당하면 변수의 값이 데이터 레이블에 사용됩니다. 이 역할에 변수를 할당하지 않으면 Y 변수의 값이 데이터 레이블에 사용됩니다.


옵션 설정


제목 및 각주


버블 상세 정보

색상 적용 그룹변수 역할에 칼럼이 할당되지 않은 경우 막대의 색상을 지정합니다.

버블 도표 작업 199


최소 반경 가장 작은 버블의 반경을 지정합니다.

최대 반경 가장 큰 버블의 반경을 지정합니다.

투명도 버블의 투명도를 지정합니다. 범위는 0(완전 불투명)에서 1(완전 투명) 사이입니다.

데이터 스킨 채워진 도표에 사용할 특수 효과를 지정합니다.

모델 색상

색상 반응 변수 역할에 변수를 할당하면 색상 지도에서 사용할 세 개의 색상을 지정할 수 있습니다.

버블 레이블

레이블 변수 역할에 변수를 할당하면 레이블 색상, 레이블 텍스트 폰트 크기 및 레이블 위치를 결정할 수 있습니다.

X 축 및 Y 축

격자선 표시 축의 각 눈금에 격자선을 생성합니다.

레이블 표시 반응 축의 레이블을 표시할지 여부를 지정합니다. 기본적으로 축 레이블은 변수의 이름입니다. 하지만 사용자 정의 레이블을 생성할 수 있습니다.


그룹 범례 위치 그룹 범례를 도표 내부 또는 외부에 위치할지 여부를 지정합니다. 이 옵션은 그룹변수 역할에 변수를 할당했을 때 사용할 수 있습니다.

색상 범례 위치 색상 범례가 도표 오른쪽 또는 아래에 표시될지 여부를 지정합니다.

그래프 크기


200 10장 / 그래프 작업

히스토그램 작업

히스토그램 작업 정보

히스토그램 작업은 숫자 변수의 빈도분포를 표시하는 그래프를 생성합니다.

예: 재고량 히스토그램


1 작업 섹션에서 그래프 폴더를 펼치고 히스토그램을 더블 클릭합니다. 히스토그램 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

2 데이터 탭에서 SASHELP.STOCKS 데이터셋을 선택합니다.

3 분석변수 역할에 Volume 칼럼을 할당합니다.


히스토그램 작업 201





히스토그램 작업을 실행하려면 분석변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

숫자 변수의 값 분포를 보여 주는 밀도곡선을 생성할지 여부를 지정할 수 있습니다. 정규

및 커널 분포에 대한 밀도곡선을 생성할 수 있습니다.

옵션 설정


제목 및 각주

202 10장 / 그래프 작업




히스토그램 막대의 색상 및 투명도를 지정할 수 있습니다. SAS 9.4 M2 이후 버전을 실행 중인 경우 각 막대에 그라데이션을 적용할지 여부를 지정할 수도 있습니다.

수평 축

구간 축 분석변수의 최솟값과 최댓값을 기준으로 수평 축에 규칙적인 간격으로 눈금 표식을 생성합니다.

막대 축 수평 축에서 값 막대의 중간점 위치에 눈금 표식을 생성합니다.

막대 수 지정 히스토그램의 막대 수를 지정할 수 있습니다. 유효한 값의 범위는 2 ~ 20입니다.막대는 항상 데이터 범위를 나타냅니다. 이 작업은 해석하기 쉬운 눈금 값(예: 5, 10, 15, 20)을 생성합니다. 일부 경우에는 첫 번째 막대의 위치와 막대 너비가 조정될 수도 있습니다. 기본적으로 막대 수는 자동으로 결정됩니다.

레이블 표시 수평 축에 분석변수의 레이블을 표시합니다. 사용자 정의 레이블을 입력할 수도 있습니다.

수직 축

축 척도 지정 수직 축에 적용되는 척도를 지정합니다. 다음 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.COUNT

해당 축은 빈도 수를 표시합니다.PERCENT

해당 축은 값을 총합의 백분율로 표시합니다.

PROPORTION해당 축은 값을 총 비율(0.0 - 1.0)로 표시합니다.

히스토그램 작업 203


그리드 표시 수직 축의 격자선을 표시할지 여부를 지정합니다.

레이블 표시 축 척도의 유형에 대한 레이블을 표시할지 여부를 지정합니다.


범례 표시 출력에 범례를 표시할지 여부를 지정합니다.


그래프 크기


선 그래프 작업

선 그래프 작업 정보

선 그래프 작업에서는 범주변수의 값이 이산 값이라고 가정합니다. 이 작업은 이러한 값을 고유 범주로 그룹화합니다. 반응변수 역할에 입력 데이터 소스의 칼럼을 할당할 경우

반응 값에 대한 통계량(평균 또는 합계)을 선택할 수 있습니다. 기본적으로 이 작업은 반응변수 값의 평균을 계산합니다. 반응변수가 할당되어 있지 않으면 범주별 빈도그래프가

생성됩니다.

예: 차종별 평균 마력 표시

이 예에서는 차종별 평균 마력을 선 도표로 표시하려고 합니다. 결과에서는 스포츠카의

평균 마력이 가장 높고 하이브리드 자동차의 평균 마력이 가장 낮다는 것을 보여 줍니다.

204 10장 / 그래프 작업


1 작업 섹션에서 그래프 폴더를 펼치고 선 그래프를 더블 클릭합니다. 선 그래프 작업의





범주변수 Type

반응변수 Horsepower


선 그래프 작업 205




선 그래프 작업을 실행하려면 범주변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.


역할


206 10장 / 그래프 작업





통계량



옵션 설정


제목 및 각주


선 상세 정보

선 색상 적용 그룹변수 역할에 칼럼을 할당하지 않은 경우 선의 색상을 지정합니다.

선 두께 선의 두께(픽셀)를 지정합니다.


실선 사용 선의 실선 패턴을 지정합니다.

선 레이블

선 그래프 작업 207


선 레이블 표시 반응변수의 레이블을 표시합니다. 그룹변수 역할에 칼럼을 할당한 경우 그룹 값을 사용하여 각 선의 레이블이 지정됩니다.

범주 축


데이터 순서대로 값 표시 이산 눈금 값을 데이터에 나타나는 순서대로 배치합니다.

레이블 표시 축의 레이블을 표시할 수 있습니다. 기본적으로 레이블은 변수 이름입니다.이 레이블을 사용자 정의하려면 사용자 정의 레이블 상자에 레이블을 입력합니다.

반응 축



레이블 표시 축의 레이블을 표시할 수 있습니다. 기본적으로 레이블은 변수 이름입니다.이 레이블을 사용자 정의하려면 사용자 정의 레이블 상자에 레이블을 입력합니다.



그래프 크기


208 10장 / 그래프 작업

원 그래프 작업

원 그래프 작업 정보

원 그래프 작업은 데이터를 부채꼴 모양의 원 "조각"으로 표시하여 각 부분이 전체에서

차지하는 상대적 크기를 나타내는 원 그래프를 생성합니다. 각 조각은 하나의 데이터 범주를 나타냅니다. 조각의 크기는 전체 그래프 통계량에 대해 해당 데이터가 차지하는 비율을 나타냅니다.

예: 지역별 각 차종의 총 MSRP를 보여주는 원 그래프

이 예에서는 생산국별로 그룹화된 각 차종의 MSRP(생산자 권장 가격)를 비교하려고 합니다. 결과 원 그래프는 각 차종에 해당하는 6개의 고리로 구성됩니다. 그런 다음 고리는

세 지역(Asia, Europe 및 USA)의 MSRP 값으로 나뉩니다. 이 그래프를 사용하면 각 지역

의 총 MSRP 값을 비교할 수 있습니다. SUV 차종의 고리는 미국에서 MSRP가 가장 높고

유럽에서 MSRP가 가장 낮다는 것을 보여 줍니다.


1 작업 섹션에서 그래프 폴더를 펼치고 원 그래프를 더블 클릭합니다. 원 그래프 작업의





범주변수 Origin

반응변수 MSRP

그룹변수 Type

원 그래프 작업 209






210 10장 / 그래프 작업

원 그래프 작업을 실행하려면 범주변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.


역할




URL 변수 HTML 페이지 내에서 도표 부분을 선택할 때 표시할 웹 페이지의 URL이 포함된 문자 변수를 지정합니다.주: 해당 작업이 원 그래프에서 "기타" 조각을 생성하는 경우 이 조각에 연결되는 URL이 없습니다. 따라서 이 조각에는 링크가 포함되어 있지 않습니다.

방향

시작점 원 그래프의 첫 번째 조각을 생성할 위치를 지정합니다. 나머지 조각은 시계 반대 방향으로 나타납니다.

첫 번째 조각 가운데로 첫 번째 조각을 오프셋할지 여부를 지정합니다.

옵션 설정


제목 및 각주


원 그래프 작업 211


원 상세 정보

채우기 투명도 도표의 투명도 수준을 지정합니다. 범위는 0(완전 불투명)에서 1(완전 투명) 사이입니다.


원 레이블

위치 레이블을 원 그래프의 조각 내부에 표시할지 외부에 표시할지를 지정합니다. 기본적으로 원 그래프 작업에서는 조각의 최적 위치가 자동으로 결정됩니다.

레이블 글꼴 크기 설정 각 조각의 레이블 글꼴 크기를 지정할 수 있습니다.

그래프 크기


산점도 작업

산점도 작업 정보

산점도 작업은 데이터 포인트의 패턴이나 집중도를 나타냄으로써 2개 또는 3개 변수 사이의 관계를 보여 주는 도표를 생성합니다. 예를 들어, 학급 내 모든 학생의 신장과 체중

을 2차원 산점도로 표시할 수 있습니다.

예: 신장 및 체중 산점도

이 예에서는 신장과 체중의 산점도를 생성하려고 합니다.

212 10장 / 그래프 작업


1 작업 섹션에서 그래프 폴더를 펼치고 산점도를 더블 클릭합니다. 산점도 작업의 사용

자 인터페이스가 열립니다.




X 변수 Height

Y 변수 Weight


산점도 작업 213




산점도 작업을 실행하려면 X 변수 및 Y 변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.


역할


214 10장 / 그래프 작업



그룹변수 데이터를 그룹화하는 데 사용되는 변수를 지정합니다. 각 그룹 값에 대한 도표 요소는 서로 다른 시각적 속성으로 자동으로 구분됩니다.

표식 레이블 변수 각 데이터 포인트에 대한 레이블을 표시합니다. 변수를 지정하면 해당 변수의 값이 데이터 레이블에 사용됩니다. 변수를 지정하지 않으면 Y 변수의 값이 데이터 레이블에 사용됩니다.


적합 도표

주: 숫자 변수를 할당할 경우에만 사용 가능합니다.

회귀 적합회귀선으로 도표를 생성합니다. 신뢰한계 평균 및 개별 예측값에 대한 예측 한계를 포함할지 여부를 지정할 수 있습니다. Alpha 옵션은 신뢰한계에 대해 신뢰수준을 지정합니다. 자유도 옵션은 다항 적합도를 지정합니다.

Loess 적합 Loess 곡선을 생성합니다. 신뢰한계를 포함할지 여부를 지정할 수 있습니다. Alpha 옵션은 신뢰한계에 대해 신뢰수준을 지정합니다.

PBSpline 벌점 B-스플라인 곡선을 생성합니다. 신뢰한계 평균 및 개별 예측값에 대한 예측 한계를 포함할지 여부를 지정할 수 있습니다. Alpha 옵션은 신뢰한계에 대해 신뢰수준을 지정합니다.

산점도 작업 215

옵션 설정


제목 및 각주


표식 상세 정보

표식의 기호 유형, 색상 및 크기를 지정할 수 있습니다. 도표의 투명도 수준을 지정할 수도 있습니다. 범위는 0(완전 불투명)에서 1(완전 투명) 사이입니다.

표식 레이블

글꼴 크기 표식 레이블 변수 역할에 변수를 할당한 경우 도표의 레이블 모양을 지정합니다.

X 축, Y 축


레이블 표시 축에 대한 레이블을 표시합니다. 기본적으로 레이블은 변수 이름입니다.이 레이블을 사용자 정의하려면 사용자 정의 레이블 상자에 레이블을 입력합니다.



그래프 크기


216 10장 / 그래프 작업

시계열 도표 작업

시계열 도표 작업 정보

시계열 도표 작업은 선 도표를 생성합니다. 시계열 도표는 입력 데이터의 관측값을 연결

하는 일련의 선 세그먼트를 표시합니다.

예: 재고 추세 시계열 도표

이 예에서는 재고 추세를 보여 주는 시계열 도표를 생성하려고 합니다.


1 작업 섹션에서 그래프 폴더를 펼치고 시계열 도표를 더블 클릭합니다. 시계열 도표 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

2 데이터 탭에서 SASHELP.STOCKS 데이터셋을 선택합니다.



X 변수 Date

Y 변수 Open

그룹변수 Stock


시계열 도표 작업 217

결과 시계열 도표는 세 회사의 재고 값을 보여줍니다.




시계열 도표 작업을 실행하려면 X 변수 및 Y 변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명


218 10장 / 그래프 작업

역할 설명




옵션 설정


제목 및 각주


도표 상세 정보

시계열 도표의 표식에 사용되는 기호 유형, 색상 및 크기를 지정할 수 있습니다. 도표의 투명도 수준을 지정할 수도 있습니다. 범위는 0(완전 불투명)에서 1(완전 투명) 사이입니다.

도표 레이블

도표 레이블 표시 곡선의 레이블을 추가합니다. 이 텍스트의 크기를 지정할 수도 있습니다.

X 축, Y 축


레이블 표시 축에 대한 레이블을 표시합니다. 기본적으로 레이블은 변수 이름입니다.이 레이블을 사용자 정의하려면 사용자 정의 레이블 상자에 레이블을 입력합니다.


시계열 도표 작업 219



그래프 크기


단순 수평 막대 작업

단순 수평 막대 작업 정보

단순 수평 막대 작업은 단순 수평 막대 그래프를 생성합니다. 수평 막대 그래프의 제목, 각주, 축 및 범례를 사용자 정의할 수 있습니다.

예: 생산국 및 차종별 연비 수평 막대 그래프

이 수평 막대 그래프를 생성하는 방법:

1 작업 섹션에서 그래프 폴더를 펼치고 단순 수평 막대를 더블 클릭합니다. 단순 수평

막대 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.




범주변수 Origin

반응변수 MPG_City

그룹변수 Type

220 10장 / 그래프 작업






단순 수평 막대 작업 221

단순 수평 막대 작업을 실행하려면 범주변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.


역할





그룹 레이아웃

클러스터 그룹 값을 단일 범주 막대 대신 인접한 여러 개의 개별 막대로 표시합니다. 각 그룹 값 집합은 범주의 중간점 눈금 표식 중앙에 위치합니다.

누적 클러스터링 없이 그룹 값을 겹쳐 표시합니다. 각 그룹은 현재 스타일의 GraphData1... GraphDatan 스타일 요소에서 파생된 고유한 시각적 속성으로 표시됩니다.

통계량



옵션 설정


제목 및 각주

222 10장 / 그래프 작업




막대 색상 적용 그룹변수 역할에 칼럼이 할당되지 않은 경우 막대의 색상을 지정합니다.


막대 그라데이션 적용 각 막대에 그라데이션을 적용합니다.주: 이 옵션은 SAS 9.4M2 버전을 실행하는 경우에만 사용할 수 있습니다.


막대 레이블

막대 레이블 표시 계산된 반응의 값을 데이터 레이블로 표시합니다.

범주 축


데이터 순서대로 값 표시 이산 눈금 값을 데이터에 나타나는 순서대로 배치합니다.


반응 축



단순 수평 막대 작업 223


사용자 정의 레이블 반응 축의 레이블을 사용자 정의할 수 있습니다. 기본적으로 축 레이블은 변수의 이름입니다.



그래프 크기


224 10장 / 그래프 작업

11High-Performance 통계량 작업

High-Performance 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226

연속 데이터 구간화 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226연속 데이터 구간화 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226예: 윈저화 구간화 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229출력 데이터셋 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 230

High-Performance 상관분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231High-Performance 상관분석 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231예: Weight, Oxygen 및 Run Time 간의 상관계수 . . . . . . . . . . . . . . . . . 231역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233출력 데이터셋 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234

일반화선형모델 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234일반화선형모델 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234예: 모델 선택 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237모델 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240모델 선택 옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243출력 옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244

결측값 바꾸기 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244

225

결측값 바꾸기 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245

확률표본 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245확률표본 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246출력 데이터셋 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247

High-Performance 작업 정보

High-Performance 작업은 대규모 데이터에 사용하기 위한 작업입니다. 대규모 데이터셋

에서 High-Performance 작업을 실행하기 전에 계산 성능이 알맞은지 확인하십시오.

연속 데이터 구간화 작업

연속 데이터 구간화 작업 정보

연속 데이터 구간화 작업은 데이터 준비 작업입니다. 이 작업에서는 연속변수의 데이터

값을 여러 구간으로 나누고 각 구간의 값을 구간을 대표하는 단일 값으로 바꿉니다.

주: 이 작업은 SAS 9.4 이상을 실행하는 경우에만 사용할 수 있습니다.

예: 윈저화 구간화

이 예에서는 입력 데이터에 대한 기본 윈저화 통계량 정보를 제공합니다.


1 Work.Ex12 데이터셋을 생성하려면 프로그램 탭에 다음 코드를 입력합니다.

data ex12; length id 8;

226 11장 / High-Performance 통계량 작업

do id=1 to 10000; x1 = ranuni(101); x2 = 10*ranuni(201); x3 = 100*ranuni(301); output; end;run;

을 클릭합니다.

2 작업 섹션에서 High Performance 통계분석 폴더를 펼치고 연속 데이터 구간화를 더블 클릭합니다. 연속 데이터 구간화 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

3 데이터 탭에서 WORK.EX12 데이터셋을 선택합니다.

4 구간화할 변수 역할에 x1 및 x2 칼럼을 할당합니다.

5 옵션 탭을 선택하고 다음 옵션을 설정합니다.

n 막대 수 상자에서 다음을 입력합니다. 10페이지에서 참조하십시오

n 방법 드롭다운 리스트에서 윈저화 구간화를 선택합니다.


연속 데이터 구간화 작업 227




연속 데이터 구간화 작업을 실행하려면 구간화할 변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

역할

구간화할 변수 구간화할 입력변수로 하나 이상의 변수를 지정합니다. 지정된 변수는 구간변수여야 합니다.

추가 역할

빈도 수 각 관측값의 발생 빈도가 포함된 숫자 변수를 지정합니다. 빈도 값이 1보다 작거나 결측값인 경우 해당 관측값은 분석에 사용되지 않습니다. 변수가 빈도 개수 역할에 할당되지 않은 경우, 각 관측값은 빈도 1로 할당됩니다.

옵션 설정


방법

막대 수 모든 구간화 변수에 대한 전체 구간화 수준 수를 지정합니다. 이 값은 2에서 1,000 사이(경계 값 포함)의 정수일 수 있습니다. 기본 구간화 수준 수는 16개입니다.

연속 데이터 구간화 작업 229


방법 사용할 구간화 방법을 지정합니다.

n 버킷 구간화 - 길이가 같은 막대를 생성하고 이러한 막대 중 하나에 데이터를 할당합니다. 구간화 중에 막대 수를 선택할 수 있습니다. 기본 막대 수(구간화 수준 수)는 16개입니다.

n 윈저화 구간화 - 평활화된 구간화 결과를 얻기 위해 양쪽 꼬리가 잘린다는 점을 제외하고는 버킷 구간화와 유사합니다. 이 기법은 데이터 준비 단계 중에 이상치를 제거하는 데 종종 사용됩니다. 윈저 비율 옵션의 값을 지정해야 합니다. 유효한 값은 0.0에서 0.5입니다(경계 값 제외). 기본값은 0.05입니다.

n 의사 분위수 구간화 - 분위수 구간화 방법의 결과와 유사하지만 CPU 시간 및 메모리를 적게 사용하므로 보다 효율적입니다.

통계량

표시할 통계량 선택 결과에서 통계량을 포함할지 여부를 지정할 수 있습니다.다음과 같은 추가 통계량을 포함할 수 있습니다.n 기본 통계량 - 평균, 의사 분위수, 최소, 최대

및 구간화 변수에 대한 막대 수를 표시합니다.

n 분위수 통계량 - 추정 분위수 및 극단값 테이블을 표시합니다.

출력 데이터셋 생성

결과를 출력 데이터셋에 저장할지 여부를 지정할 수 있습니다. 출력 데이터셋에 포함할

추가변수 역할에서 출력 데이터셋에 포함할 입력 데이터셋의 칼럼을 지정합니다.


High-Performance 상관분석 작업

High-Performance 상관분석 작업 정보

상관분석은 숫자 변수 사이의 관계를 기술하기 위한 통계적 프로시저입니다. 이러한 관계는 변수의 상관계수를 계산함으로써 기술됩니다. High-Performance 상관분석 작업은

변수 간 관계를 조사하기 위해 Pearson 통계량을 계산합니다. 상관계수의 범위는 -1에서

1 사이입니다.


예: Weight, Oxygen 및 Run Time 간의 상관계수


1 Work.Fitness 데이터셋을 생성합니다. 자세한 내용은 “FITNESS 데이터셋” (384페이

지)을 참조하십시오.

2 작업 섹션에서 High-Performance 통계분석 폴더를 펼치고 상관분석을 더블 클릭합

니다. High-Performance 상관분석 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

3 데이터 탭에서 WORK.FITNESS 데이터셋을 선택합니다.

4 분석변수 역할에 Weight, Oxygen 및 RunTime 칼럼을 할당합니다.


High-Performance 상관분석 작업 231



High-Performance 상관분석 작업을 실행하려면 분석변수 역할에 두 개의 칼럼을 할당해

야 합니다.

역할 설명

역할

분석변수 상관계수를 계산하는 데 사용할 칼럼을 지정합니다.

추가 역할

빈도 수 관측값 빈도를 나타내는 값을 갖는 숫자 칼럼을 지정합니다.


역할 설명

가중 Pearson의 가중 곱적률상관계수를 계산하는 데 사용할 가중값을 지정합니다.

옵션 설정


방법

결측값 계산에 결측값을 포함할지 여부를 지정합니다.n 선택한 모든 변수에 대해 비결측값 사용 옵

션을 선택할 경우 결측값을 가진 모든 관측값이 분석에서 제외됩니다.

n 변수 쌍에 대해 비결측값 사용 옵션을 선택할 경우, 관측값에 대한 데이터를 두 값이 비결측인 경우에 한해서만 두 변수 간의 상관계수에 기여합니다. 따라서 분석변수에 대해 계산된 상관계수는 다른 관측값 개수를 기반으로 할 수 있습니다.

통계량

결과에 작업을 통해 자동으로 생성된 통계량만 포함할지, 선택한 통계량을 포함할지, 아니면 통계량을 포함하지 않을지 지정할 수 있습니다. 기본적으로 결과에는 상관 테이블만 표시됩니다.결과에 통계량을 포함할 수 있습니다.n 상관분석

n 공분산

n 제곱합과 교차곱

n 수정제곱합과 교차곱

n 기술 통계량

p 값 표시 각각의 상관계수에 대한 관찰 계수보다 더 극 값의 관찰 확율을 표시할지 여부를 지정합니다.

High-Performance 상관분석 작업 233


상관계수 내림차순 정렬 각 변수의 상관계수를 순서대로 표시합니다. 상관계수는 절댓값 기준으로 큰 값에서 작은 값의 순서로 정렬됩니다.


결과를 출력 데이터셋에 저장할지 여부를 지정할 수 있습니다. 기본적으로 출력 데이터

셋에는 상관계수가 포함됩니다. 공분산, 제곱합과 교차곱, 수정제곱합과 교차곱을 포함

할 수도 있습니다.

일반화선형모델

일반화선형모델 정보

일반화선형모델 작업은 일반화선형모델에 대한 모델 적합 및 모델 구성을 제공하는

High-Performance 작업으로, 지수군의 정규분포, 포아송 분포 및 Tweedie 분포 같은 표준 분포에 모델을 적합시킵니다. 이 작업은 순차적 반응 및 명목 반응에 대한 다항 모델도

적합시킵니다. 이 작업은 전진선택, 후진선택 및 단계별 선택 방법을 제공합니다.


예: 모델 선택


1 Work.getStarted 데이터셋을 생성합니다. 자세한 내용은 “GETSTARTED 데이터셋” (385페이지)을 참조하십시오.

2 작업 섹션에서 High Performance 통계분석 폴더를 펼치고 일반화선형모델을 더블

클릭합니다. 일반화선형모델 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

3 데이터 탭에서 WORK.GETSTARTED 데이터셋을 선택합니다.



역할 또는 옵션 이름 칼럼 이름

분포 포아송

반응변수 Y

분류변수 C1C2C3C4C5

5 모델 탭을 클릭합니다. 변수 상자에서 C1–C5를 선택합니다. 추가를 클릭합니다.

6 선택 탭을 클릭합니다. 선택 방법 드롭다운 리스트에서 전진선택을 선택합니다.


일반화선형모델 235




일반화선형모델 작업을 실행하려면 반응변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.


역할

반응

분포 모델에 대한 분포를 지정합니다. 다음 분포 중에서 선택할 수 있습니다.n 이항

n 감마

n 역가우시안

n 다항

n 음이항

n 정규

n 포아송

n Tweedie

이항 분포에 대한 옵션

반응 데이터는 여러 이벤트와 시행으로 구성됩니다.

데이터가 양의 반응(이벤트)을 지정하는 변수와 시행 횟수를 지정하는 다른 변수로 구성되는지 여부를 지정합니다.

이벤트 수 이벤트 수를 포함하는 칼럼을 지정합니다.

시행 횟수 시행 횟수를 포함하는 칼럼을 지정합니다.



반응 반응 값을 포함하고 있는 변수를 지정합니다.이항반응 모델을 생성하는 경우, 관심 이벤트 옵션을 사용하여 참조 범주로 첫 번째 또는 마지막 순서의 범주를 지정할 수 있습니다. 사용자 정의 범주를 선택할 수도 있습니다.주: 반응 데이터는 이벤트 및 시행 횟수로 구성됩니다. 체크 박스를 선택하지 않은 경우에만 이 옵션을 사용할 수 있습니다.

모든 분포 유형에 대한 옵션

반응 반응 값을 포함하고 있는 변수를 지정합니다.이항반응 모델 또는 명목다항 모델을 생성하는 경우, 관심 이벤트 옵션을 사용하여 참조 범주로 첫 번째 또는 마지막 순서의 범주를 지정할 수 있습니다. 사용자 정의 범주를 선택할 수도 있습니다.n 이항반응 모델을 생성하려면 분포로 이항을

선택합니다. 이항반응 모델에 하나의 반응 범주를 참조 범주로 지정하면 다른 반응 범주를이벤트 범주로 지정하는 것과 같습니다.

n 명목다항 모델을 생성하려면 분포로 다항을 선택하고 연결 함수로 일반화 로짓을 선택합니다. 일반화 로짓 모델의 경우, 각 로짓은 비참조 범주를 참조 범주와 대비합니다.



연결 함수 모델에 대한 연결 함수를 지정합니다. 선택한 분포에 따라 사용할 수 있는 기능이 다릅니다.연결 함수에 기본을 선택한 경우 모델 분포에 대한 기본 연결 함수가 사용됩니다.다음은 해당 기본 연결 함수가 있는분포 리스트입니다.

n 이항분포는 로짓 연결 함수를 사용합니다.n 감마 분포는 역(Reciprocal) 연결 함수를 사

용합니다.n 역가우시안 분포는 역(Reciprocal) 제곱 연

결 함수를 사용합니다.n 다항 분포는 누적 로짓 연결 함수를 사용합

니다.n 음이항 분포는 로그 연결 함수를 사용합니

다.n 정규 분포는 항등 연결 함수를 사용합니다.n 포아송 분포는 로그 연결 함수를 사용합니

다.n Tweedie 분포는 로그 연결 함수를 사용합니

다.

설명변수

분류변수 분석에서 데이터를 그룹화(분류)하는 데 사용할 변수를 지정합니다. 분류변수는 문자 또는 숫자가 될 수 있습니다.

효과 모수화

코딩 분류변수에 대해 모수화 방법을 지정합니다. 디자인 행렬 칼럼은 행렬 코딩 스키마에 따라 분류변수에서 생성됩니다.다음과 같은 코딩 스키마에서 선택할 수 있습니다.

n GLM 코딩은 less-than-full-rank 참조 셀 코딩을 지정합니다. 이는 기본 코딩 스키마입니다.

n 참조 코딩은 참조 셀 코딩을 지정합니다.

결측값 처리



다음 조건 중 하나에 충족되면 분석에서 관측값이 제외됩니다.n 모델의 변수가 결측값을 포함하는 경우

n 분류변수에 결측값이 포함되는 경우(모델에 분류변수가 사용됐는지 여부에 관계 없음)


오프셋 변수 선형예측함수에 대한 오프셋으로 사용할 변수를 지정합니다. 오프셋은 계수가 1인 것으로 알려진 효과의 역할을 합니다. 오프셋에 대한 결측값을 갖는 관측값은 분석에서 제외됩니다.

추가 역할

빈도 수 각 관측값의 발생 빈도가 포함된 숫자 칼럼을 지정합니다.

가중변수 데이터의 가중 분석을 수행하는 데 가중값으로 사용할 칼럼을 지정합니다.

모델 생성

모델 생성을 위한 요구 사항

기본적으로는 아무 효과도 지정되지 않으므로 절편 전용 모델을 적합시키는 작업이 생성

됩니다. 효과를 지정하려면 분류변수 또는 연속변수 역할에 한 개 이상의 변수를 할당해

야 합니다. 변수 조합을 선택하면 교차, 지분, 팩토리얼 또는 다항 효과를 생성할 수 있습

니다.

모델을 생성하려면, 모델 탭에서 모델 빌더를 사용합니다. 모델 생성 후 모델에 절편을 포함할지 여부를 지정할 수 있습니다.

주효과 생성

1 변수 상자에서 변수 이름을 선택합니다.


2 추가를 클릭하여 모델 효과 상자에 변수를 추가합니다.

교차효과(교호작용) 생성

1 변수 상자에서 두 개 이상의 변수를 선택합니다. 두 개 이상의 변수를 선택하려면 Ctrl 키를 누른 상태로 선택합니다.

2 교차를 클릭합니다.

지분효과 생성

지분효과는 다음의 분류변수 또는 괄호로 묶인 분류변수 리스트와 함께 주효과 또는 교차효과로 지정합니다. 주효과 또는 교차효과는 괄호로 묶여 있는 나열된 효과와 중첩됩

니다. 지분효과의 예에는 B(A), C(B*A), D*E(C*B*A)가 있습니다. 이 예에서 B(A)는 "A는

B 내에 중첩"으로 읽습니다.

1 모델 효과 상자에서 효과 이름을 선택합니다.

2 지분을 클릭합니다. 지분 창이 열립니다.

3 지분효과에서 사용할 변수를 선택합니다. 외부 또는 외부 내 중첩됨을 클릭하여 지분

효과를 생성하는 방법을 지정합니다.

주: 외부 내 중첩됨 버튼은 분류변수가 선택된 경우에만 사용할 수 있습니다.

4 추가를 클릭합니다.

전방향 팩토리얼 모델 생성

1 변수 상자에서 두 개 이상의 변수를 선택합니다.

2 전방향 팩토리얼을 클릭합니다.

예를 들어, Height, Weight 및 Age 변수를 선택한 후 전방향 팩토리얼을 클릭하면 Age, Height, Weight, Age*Height, Age*Weight, Height*Weight 및 Age*Height*Weight 모델 효과가 생성됩니다.

다원 팩토리얼 생성


2 다원 팩토리얼을 클릭하여 모델 효과 상자에 다원 팩토리얼 효과를 추가합니다.


예를 들어, Height, Weight 및 Age 변수를 선택하고 N 값으로 2를 지정할 경우 다원 팩토

리얼을 클릭하면 Age, Height, Weight, Age*Height, Age*Weight 및 Height*Weight 모델

효과가 생성됩니다. N이 모델의 변수 수를 초과하는 값으로 설정되면 N은 변수 수에 효과적으로 설정됩니다.

N번째 순서의 다항효과 생성

1 변수 상자에서 하나의 변수를 선택합니다.

2 N 필드의 숫자를 조정하여 더 높은 차수의 교차를 지정합니다.

3 다항, 차수=N을 클릭하여 모델 효과 상자에 다항 효과를 추가합니다.

예를 들어, Age 및 Height 변수를 선택하고 N 필드에 3을 지정할 경우 다항, 차수=N을 클릭하면 Age, Age*Age, Age*Age*Age, Height, Height*Height 및 Height*Height*Height 모델 효과가 생성됩니다.

모델 선택 옵션 설정

옵션 설명

모델 선택

선택 방법 모델에 대한 선택 방법을 지정합니다. 이 작업은 선택 방법에 정의된 규칙에 따라 효과를 모델에 추가해야 하는지 모델에서 제거해야 하는지를 검사하여 모델 선택을 수행합니다.다음은 선택 방법에 대해 유효한 값입니다.n 없음 전체 모델에 적합합니다.n 전진선택 모델에 효과가 없는 데서 시작해

서 모델에 효과를 추가할 유의수준 옵션을 기반으로 효과를 추가합니다.


옵션 설명

선택 방법(계속) n 후진제거 모델에서 모든 효과로 시작해서 모델에서 효과를 제거할 유의수준 옵션의 값에 근거한 효과를 삭제합니다.

n 단계별 선택은 전진선택 모델과 유사합니다. 그러나 모델에 이미 있는 효과를 반드시 유지하지 않아도 됩니다. 효과는 모델에 효과를 추가할 유의수준 옵션에 따라 모델에 추가되고 모델에서 효과를 제거할 유의수준 옵션에 따라 모델에서 제거됩니다.

최적 모델 선택변수 최적 적합 모델을 식별하는 데 사용할 기준을 지정합니다.

상세 정보

선택 프로세스 상세 정보 선택 프로세스에 대한 정보를 결과에 얼마나 포함할지를 지정합니다. 요약, 선택 프로세스의 각 단계에 대한 상세 정보 또는 선택 프로세스에 대한 모든 정보를 표시할 수 있습니다.

효과 계층 유지 효과 계층을 유지하도록 지정합니다.

옵션 설정

옵션 설명

방법

분산

분산 모수 분산 모수가 있는 분포에 대해 고정된 분산 모수를 지정할 수 있습니다. 기본적으로 이 모수는 추정값입니다.

최적화

방법 사용할 최적화 기법을 지정합니다.


옵션 설명

최대 반복 횟수 선택한 최적화 기법의 최대 수행 반복 횟수를 지정합니다.

통계량

출력에 포함할 통계량을 선택할 수도 있습니다.다음과 같은 추가 통계량을 포함할 수 있습니다.n 추정값의 신뢰한계

n 모수 추정값의 상관관계

n 모수 추정값의 공분산

출력 옵션 설정

출력 데이터셋을 생성할지 여부를 지정할 수 있습니다. 출력 데이터셋에 예측값, 잔차 또는 기타 변수를 포함할지 여부를 지정할 수도 있습니다.

결측값 바꾸기 작업

결측값 바꾸기 작업 정보

결측값 바꾸기 작업은 데이터셋의 결측값을 결측값 추정으로 바꿉니다. 이 작업은 이진

전가 표시자를 생성합니다.


역할 설명

역할

결측값을 평균으로 바꾸기 결측값을 변수의 평균으로 바꿉니다.


역할 설명

결측값을 의사 중위수로 바꾸기 결측값을 변수의 의사 중위수로 바꿉니다. 비결측값이 없으면 의사 중위수는 0이 됩니다.

결측값을 임의 숫자로 바꾸기 결측값을 변수의 최솟값과 최댓값 사이의 임의 값으로 바꿉니다. 비결측값이 없으면 임의 값은 0이 됩니다.

추가 역할

빈도 수 각 관측값의 발생 빈도가 포함된 숫자 변수를 지정합니다. 빈도 값이 1보다 작거나 결측값인 경우 해당 관측값은 분석에 사용되지 않습니다. 변수가 빈도 개수 역할에 할당되지 않은 경우, 각 관측값은 빈도 1로 할당됩니다.

옵션 설정

출력 데이터셋을 생성할지 여부를 지정할 수 있습니다. 이 출력 데이터셋에는 데이터, 결측값 처리 지표변수(결측값이 처리되지 않은 경우 0, 처리된 경우 1) 및 결측값 처리된 변수가 포함됩니다. 입력 데이터셋의 변수를 포함할 수도 있습니다.

확률표본 작업

확률표본 작업 정보

확률표집 작업은 단순 확률표집 또는 층화추출을 수행하는 High-Performance 프로시저

입니다. 이 작업의 출력에는 출력 데이터셋 및 표본 데이터, 성능 정보가 있는 테이블, 그리고 모집단 및 표본의 빈도 정보가 있는 테이블이 포함됩니다.



층화추출을 수행하려면 층화변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다. 그렇지 않은 경우 층화변수 역할은 선택적입니다.

역할 설명

층화변수 입력 테이블을 계층이라고 하는 상호 배타적이고 중복되지 않은 여러 서브셋으로 분할하는 데 사용할 변수를 지정합니다. 각 계층은 일련의 계층변수 값으로 정의되며, 각 계층이 개별적으로 샘플링됩니다. 완벽한 표본은 모든 계층에서 추출된 표본의 합집합입니다.주: 이 역할에 변수를 할당하지 않으면 전체 입력 테이블이 단일 계층으로 처리됩니다.각 계층의 총 표본 크기는 계층 크기에 비례하여 할당할 수 있습니다. 예를 들어, GENDER변수가 M 및 F 값을 가질 수 있고, VOTED변수는 Y 및 N 값을 가질 수 있다고 가정해 봅니다. GENDER와 VOTED를 모두 층화변수 역할에 할당하면 입력 테이블은 네 개의 계층, 즉 투표한 남성, 투표하지 않은 남성, 투표한 여성, 투표하지 않은 여성으로 분할됩니다.입력 테이블에는 20,000개의 행이 포함되어 있고 값은 다음과 같이 분포되어 있습니다.

n 투표한 남성 7,000명

n 투표하지 않은 남성 4,000명

n 투표한 여성 5,000명

n 투표하지 않은 여성 4,000명

층화변수(계속) 따라서 투표한 남성의 비율은 7,000/20,000=0.35, 즉 35%입니다. 표본의 비율은 입력 테이블에서 해당 계층이 차지하는 비율을 반영해야 합니다. 예를 들어, 표본 테이블에 100개의 관측값이 포함되는 경우, 입력 테이블의 비율을 반영하려면 표본 값의 35%는 투표한 남성 계층에서 선택해야 합니다.



입력 데이터셋의 숫자 및 문자 변수를 선택하여 출력 데이터에 포함할 수 있습니다. 입력

테이블과 행 수가 동일한 출력 테이블을 생성하려면 모든 관측값 및 표본 지표변수 포함

옵션을 선택합니다. 출력 테이블에는 관측값이 표본에 포함되는지(1) 표본에 포함되지

않는지(0)를 나타내기 위한 추가 분할 지표(_PARTIND_)가 있습니다.

옵션 설정


방법

표본 기준 원하는 행 수 또는 원하는 입력 행 백분율로 표본 크기를 지정합니다. 예를 들어, 입력 행의 수가 400개인 경우 3%의 행을 지정하면 결과 표본에는 12개의 행이 포함됩니다.주: 층화변수 역할에 변수를 할당한 경우, 여기서 지정한 표본 크기는 전체 입력 테이블이 아니라 각 계층에 적용됩니다.

난수 초기값 난수 생성을 위한 초기값을 지정합니다. 이 값을 0으로 설정하거나 음수로 설정하면 시스템 시계 기준의 초기값을 사용하여 표본이 산출됩니다.

문자 층화 값의 대소문자 무시 층화추출을 수행할 때 동일한 정규화 값을 갖는 층화변수를 구분합니다. 예를 들어, 타겟에 개별 값 "A", "B" 및 "b"가 있는 경우 "B"와 "b"를 서로 다른 레벨로 처리하려면 이 옵션을 선택해야 합니다. 그렇지 않으면 "B"와 "b"가 동일한 레벨로 처리됩니다. 이 작업은 값을 다음과 같이 정규화합니다.

1 선행 공백이 제거됩니다.

2 값이 32자로 잘립니다.

3 문자가 소문자에서 대문자로 변경됩니다.



12조합 및 확률 작업

동일 생일 확률 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249동일 생일 확률 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249예: 한 방에 있는 145명 중 둘 이상 생일이 같을 확률 . . . . . . . . . . . . . 250옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251

동전 던지기 시뮬레이션 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252동전 던지기 시뮬레이션 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252예: 10,000,000 동전 던지기에 대한 결과 확률 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253

주사위 굴리기 시뮬레이션 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254주사위 굴리기 시뮬레이션 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254예: 100,000,000 주사위 굴리기에 대한 결과 확률 . . . . . . . . . . . . . . . . 254옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 255

포커 카드 확률 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256포커 카드 확률 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256예: 포커 카드 확률 작업 결과 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256

동일 생일 확률 작업

동일 생일 확률 작업 정보

동일 생일 확률 작업은 지정된 크기의 방에 같은 생일을 가진 사람이 둘 이상 있는지 계산

합니다.

249

예: 한 방에 있는 145명 중 둘 이상 생일이 같을 확률


1 작업 섹션에서 조합 및 확률 폴더를 펼치고 동일 생일 확률을 더블 클릭합니다. 동일

생일 확률 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.



방에 있는 사람 수 145

데이터셋 이름 Birthdays


250 12장 / 조합 및 확률 작업


옵션 설정

동일 생일 확률 작업을 실행하려면 이 모든 옵션이 필요합니다.


관측값

동일 생일 확률 작업 251


방에 있는 사람 수 방에 있는 사람의 수를 지정합니다.

출력 데이터셋


동전 던지기 시뮬레이션 작업

동전 던지기 시뮬레이션 작업 정보

동전 던지기 시뮬레이션 작업은 지정된 동전 수로 던지기를 시뮬레이션합니다. 결과는

지정된 던지기 횟수 동안 동전 앞면이 나타나는 빈도와 발생 백분율을 나타냅니다.

예: 10,000,000 동전 던지기에 대한 결과 확률


1 작업 섹션에서 조합 및 확률 폴더를 펼치고 동전 던지기 시뮬레이션을 더블 클릭합니

다. 동전 던지기 시뮬레이션 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.



동전 수 10

던지기 횟수 10,000,000

데이터셋 이름 Coins



이 예에 대한 결과입니다.

옵션 설정

동전 던지기 시뮬레이션 작업을 실행하려면 이 모든 옵션이 필요합니다.


관측값

동전 수 던질 동전 개수를 지정합니다.

던지기 횟수 던질 동전 횟수를 지정합니다.

출력 데이터셋


동전 던지기 시뮬레이션 작업 253

주사위 굴리기 시뮬레이션 작업

주사위 굴리기 시뮬레이션 작업 정보

주사위 굴리기 시뮬레이션 작업은 지정된 주사위 수 굴리기를 시뮬레이션합니다. 결과는

주어진 굴리기 횟수에 각 가능한 숫자의 빈도와 백분율을 나타냅니다.

예: 100,000,000 주사위 굴리기에 대한 결과 확률


1 작업 섹션에서 조합 및 확률 폴더를 펼치고 주사위 굴리기 시뮬레이션을 더블 클릭합

니다. 주사위 굴리기 시뮬레이션 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.



주사위 수 2

던지기 횟수 100,000,000

데이터셋 이름 Dice




옵션 설정

주사위 굴리기 시뮬레이션 작업을 실행하려면 이 모든 옵션이 필요합니다.


관측값

주사위 수 굴릴 주사위 수를 지정합니다

던지기 횟수 굴릴 주사위 횟수를 지정합니다

출력 데이터셋


주사위 굴리기 시뮬레이션 작업 255

포커 카드 확률 작업

포커 카드 확률 작업 정보

포커 카드 확률 작업은 포커 카드의 조합 및 확률을 계산합니다. 포커 카드 확률 작업의

입력 데이터셋은 계산 작업으로 생성된 출력 데이터셋이어야 합니다.

예: 포커 카드 확률 작업 결과


1 작업 섹션에서 조합 및 확률 폴더를 펼치고 조합을 더블 클릭합니다. 조합 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.



총 개수 52

세트 수 5

데이터셋 이름 Combo

3 작업을 실행하려면 을 클릭합니다. Work.Combo 데이터셋을 생성합니다.

4 작업 섹션에서 조합 및 확률 폴더를 펼치고 포커 카드 확률을 더블 클릭합니다. 포커

카드 확률 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

5 입력 데이터셋을 입력하려면 WORK.COMBO를 선택합니다.




포커 카드 확률 작업 257


13통계량 작업

데이터 탐색 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262데이터 탐색 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262예: SASHELP.CARS 데이터 탐색 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264도표 옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265

요약 통계략 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267요약 통계량 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267예: 단위 판매량 요약 통계량 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 270출력 옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 274

분포분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 274분포분석 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 274예: 지역별 판매량 분포분석 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 274역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 278

일원빈도분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281일원빈도분석 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281예: 단위 판매량 일원빈도분석 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283

상관분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 285상관분석 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 285

259

예: Sashelp.Cars 데이터셋의 상관분석 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 285역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 286옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 287출력 옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 289

테이블 분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290테이블 분석 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290예: DriveTrain별 유형 분포 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 292옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293

T 검정 작업: 일표본 t 검정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 296일표본 t 검정 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 296예: 마력에 대한 일표본 t 검정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 296역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 298옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 298

T 검정 작업:쌍체 t 검정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 300쌍체 t 검정 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 300예: 가격 – 비용 분포 확인 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 301역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303

T 검정 작업: 이표본 t 검정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 306이표본 t 검정 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 306예: 이표본 t 검정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 307역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 309옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 310

일원분산분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 312일원분산분석 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 312예: 차종별 고속도로 연비(MPG_Highway) 평균의 차이 검정 . . . 312역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 314옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 315출력 옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 317

비모수 일원분산분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 318비모수 일원분산분석 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 318

260 13장 / 통계량 작업

예: 생산국(Origin)별로 분류된 고속도로 연비

(MPG_Highway)에 대한 Wilcoxon 스코어 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 318역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 320옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 320출력 데이터셋 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323

N원 ANOVA 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323N원 ANOVA 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323예: Sashelp.RevHub2 데이터셋 분석 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 324모델 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 325옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 326출력 옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327

공분산분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327공분산분석 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327예: Sashelp.Class 데이터셋 분석 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 330옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 331출력 옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332

선형 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332선형 회귀 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332예: 학생 신장을 기반으로 한 체중 예측 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 337모델 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 338모델 옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 340모델 선택 옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 344출력 데이터셋 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 346

이진 로지스틱 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 346이진 로지스틱 회귀 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 346예: 전자 우편을 정크로 분류 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 347역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 350모델 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 352모델 선택 옵션 지정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 354옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 356

목차 261

출력 데이터셋 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 360

예측 회귀 모델 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361예측 회귀 모델 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361예: 야구선수 임금 예측 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361사용자 데이터 분할 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364모델 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 366모델 선택 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 367최종 모델에 대한 옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 371스코어링 옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 373

일반화선형모델 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 373일반화선형모델 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 373예: Sashelp.Baseball 데이터셋 분석 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 374역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 376모델 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 378옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 381출력 옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 382

데이터 탐색 작업

데이터 탐색 작업 정보

데이터 탐색 작업은 선택한 변수 간 관계를 탐색하는 데 사용될 수 있는 그래프를 제공합

니다.

예: SASHELP.CARS 데이터 탐색


1 작업 섹션에서 통계분석 폴더를 펼치고 데이터 탐색을 더블 클릭합니다. 데이터 탐색

작업을 위한 사용자 인터페이스가 열립니다.


262 13장 / 통계량 작업

3 다음 역할을 할당하고 옵션을 지정합니다.


연속변수 HorsepowerMPG_CityMPG_Highway

분류변수 TypeDriveTrain



데이터 탐색 작업 263


데이터 탐색 작업을 실행하려면 분류변수 역할에 두 개의 칼럼을 할당하거나 연속변수

역할에 하나의 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

역할

분류변수 데이터를 탐색하는 데 사용할 분류변수를 지정합니다.

연속변수 분석에 사용할 연속변수를 지정합니다.

추가 역할

264 13장 / 통계량 작업

역할 설명

그룹 분석 기준 BY 변수의 수를 기준으로 개별 분석을 생성합니다.

도표 옵션 설정

사용할 수 있는 도표 옵션은 데이터 탭에 할당된 칼럼에 따라 달라집니다.


히스토그램 및 상자 도표

통합 히스토그램 및 상자 도표 옵션은 분류변수에는 없지만 연속변수 역할에 칼럼이 할당된 경우에 사용할 수 있습니다.

산점도 행렬

연속변수 역할에 최소 두 개의 칼럼이 할당되었을 때 산점도 행렬 옵션을 사용할 수 있습니다.

히스토그램 추가 행렬 진단 셀에 히스토그램을 추가합니다. 이 세 개의 히스토그램에 정규 밀도 곡선 및 커널 밀도함수 추정값을 추가할 수 있습니다.

예측 타원 추가 산점도를 포함하는 각 셀에 예측 타원을 추가합니다. 타원에 대한 신뢰수준을 지정할 수 있습니다. 올바른 값은 0과 1 사이입니다.

쌍별 산점도

연속변수 역할에 최소 두 개의 칼럼이 할당되었을 때 쌍별 산점도 옵션을 사용할 수 있습니다.

쌍별 산점도 두 개 이상의 변수 값을 도표화하며 각 Y 및 X 변수 조합에 대한 별도의 셀을 생성합니다. 각 Y*X 쌍은 별도의 축에 그려집니다.

예측 타원 추가 산점도를 포함하는 각 셀에 예측 타원을 추가합니다. 타원에 대한 신뢰수준을 지정할 수 있습니다. 올바른 값은 0과 1 사이입니다.

데이터 탐색 작업 265


회귀 산점도

연속변수 역할에 최소 두 개의 칼럼이 할당되었을 때 회귀 산점도 옵션을 사용할 수 있습니다.

회귀 산점도 산점도에 적합한 회귀를 추가합니다.

반응변수를 선택합니다. 회귀선에 적합할 때 사용할 변수를 지정합니다.

적합선 추가 산점도에 적합한 회귀를 추가합니다.

LOESS 적합 추가 산점도에 적합한 LOESS 적합을 추가합니다.

적합 벌점 B-스플라인 곡선 추가 산점도에 적합 벌점 B-스플라인 곡선을 추가합니다.

모자이크 도표

모자이크 도표 교차 테이블 셀에 대응하는 타일을 표시하는 모자이크 도표를 생성합니다. 타일의 영역은 테이블 셀의 빈도에 비례합니다. 칼럼 변수는 X축에 표시되며 타일 너비는 칼럼 변수 레벨의 상관 빈도에 비례합니다. 행 변수는 Y축에 표시되며 타일 높이는 칼럼 레벨와 함께 행 레벨의 상관 빈도에 비례합니다.

제곱 모자이크 도표 Y축의 높이와 X축의 너비가 동일한 제곱 모자이크 도표를 생성합니다. 제곱 모자이크 도표에서는 상관 빈도의 척도가 두 축 모두에서 동일합니다.

모자이크 도표 타일의 색상 지정 모자이크 도표 타일의 색상은 잔차 값을 따릅니다. 대응하는 테이블 셀의 Pearson 또는 표준화 잔차에 따라 타일 색상을 지정할 수도 있습니다.

히스토그램

히스토그램 입력 데이터셋의 숫자 변수를 사용하여 히스토그램을 생성합니다.

266 13장 / 통계량 작업


정규 밀도함수 곡선 추가 히스토그램에 정규 밀도함수 곡선을 추가합니다.

커널 밀도함수 추정값 추가 히스토그램에 커널 밀도함수 추정값을 추가합니다.

인셋 통계량 추가 히스토그램에서 요약 통계량의 도표 또는 테이블을 직접 추가합니다.

상자 도표

분류변수 역할에 최소 한 개 이상의 칼럼이 할당되었을 때 막대 상자 도표 옵션을 사용할 수 있습니다.

비교 상자 도표 각 분류변수에 대한 한 방향 상자도표를 생성합니다. 이 도표는 분류변수별 연속변수를 모두 보여줍니다.

요약 통계략 작업

요약 통계량 작업 정보

요약 통계량 작업은 모든 관측값 및 관측값 그룹 내의 변수에 대한 기술 통계량을 제공합

니다. 히스토그램 및 상자 도표와 같은 그래프 형식으로 데이터를 요약할 수도 있습니다.

예를 들어, 이 작업을 사용하여 제품 유형과 국가에 따라 정렬된 신규 판매 수에 대한 리포트를 생성할 수 있습니다.

예: 단위 판매량 요약 통계량

이 예에서는 단위 판매량을 분석하려고 합니다. 결과 테이블 외에도 분포 히스토그램을

표시하도록 선택합니다.

요약 통계략 작업 267


1 작업 섹션에서 통계분석 폴더를 펼치고 요약 통계량을 더블 클릭합니다. 요약 통계량

작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.


3 분석변수 역할에 sale 칼럼을 할당합니다.

4 옵션 탭에서 도표 섹션을 펼치고 히스토그램 체크 박스를 선택합니다.


268 13장 / 통계량 작업



요약 통계량 작업을 실행하려면 분석변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

역할


역할 설명

분석변수 이 역할에 할당하는 변수는 통계량을 계산하려는 대상 숫자 변수입니다. 이 역할에는 하나 이상의 변수를 할당해야 합니다.

분류변수 이 역할에 할당하는 변수는 입력 데이터를 범주 또는 하위 그룹으로 분류하는 데 사용될 문자 또는 이산형 숫자 변수입니다. 분류변수의 각 고유 조합에 대해 선택된 모든 분석변수의 통계량이 계산됩니다.

추가 역할

그룹 분석 기준 이 역할에 할당하는 변수는 그룹 분석 기준의 각 개별 값 또는 값 조합에 대해 개별 통계량을 계산하는 데 사용됩니다. 이 역할의 변수를 기준으로 데이터가 자동 정렬된 후 통계량이 계산됩니다.

빈도 수 이 역할에 변수를 할당하면 테이블의 각 관측값이 n개의 관측값을 나타내는 것으로 간주됩니다( n은 해당 행의 빈도 수 값). 이에 따라 통계량이 계산됩니다. 이 역할에 할당할 수 있는 변수는 최대 한 개입니다.

가중변수 이 역할에 변수를 할당하면 각 관측값의 변수 값을 사용하여 가중 평균, 가중 분산 및 가중합을 계산하게 됩니다. 이 역할에 할당할 수 있는 변수는 최대 한 개입니다.

옵션 설정


통계량

기본 통계량

평균 분석변수의 값을 더한 합계를 비결측 관측값 수로 나누어 계산한 산술평균입니다.

270 13장 / 통계량 작업


표준편차 데이터 값 그룹의 변동성에 대한 통계적 측도입니다. 이 측도는 가장 널리 사용되는 빈도분포의 분산 측도로, 분산에 대한 양의 제곱근과 같습니다.

최솟값 분석변수의 가장 작은 값입니다.

최댓값 분석변수의 가장 큰 값입니다.

중위수 분석변수의 중간 값입니다.

관측값 수 비결측값을 갖는 관측값의 총 수입니다.

결측값 수 결측값을 갖는 관측값의 총 수입니다.

추가 통계량

표준오차 표본 평균의 표준편차입니다. 표준오차는 표본크기의 제곱근에 대한 표본 표준편차의 비율로 정의됩니다.주: 이 옵션은 표준편차 및 분산에 사용할 분모 드롭다운 리스트에서 자유도를 선택한 경우에만 사용할 수 있습니다.

분산 데이터 값의 분산 상태에 대한 통계적 측도입니다. 이 측도는 각 관측값와 표본평균 간 차의 제곱 합계에 대한 평균입니다.

최빈값 분석변수에서 가장 빈도가 높은 값입니다.

범위 데이터 최댓값과 최솟값 간의 차이입니다.

합계 분석변수에 있는 모든 값의 합입니다.

가중값의 합 각 관측값에 가중값을 부여하는 데 사용되는 숫자 변수의 합입니다.주: 가중변수 역할에 변수를 할당하지 않은 경우에는 가중값의 합을 계산할 수 없습니다.



평균의 신뢰한계 평균에 대한 양측 신뢰한계입니다. 평균에 대한 양측 100 1 − α % 신뢰구간의 신뢰상한 및

신뢰하한은 x ± t1 − α

2 ; n − 1sn입니다. 여기서 s

는 1n − 1Σ xi − x 2이고, t

1 − α2 ; n − 1

은 자유도가

1 − α2인 스튜던트 t 통계량의 n − 1입니다.

변동계수 상대적인 변동성을 단위 없이 측정한 것입니다. 이 측도는 표준편차를 평균으로 나눈 비율로 정의되며 백분율로 표현됩니다. 변동계수는 변수가 비율 척도로 측정된 경우에만 의미가 있습니다.

왜도 특정 방향의 편차가 다른 방향의 편차보다 더 큰 경향을 측정한 값입니다.

첨도 꼬리의 두꺼운 정도를 측정한 값입니다.

백분위수

1번째 백분위수, 5번째 백분위수, 10번째 백분위수, 제1 사분위수, 중위수, 제3 사분위수, 90번째 백분위수, 95번째 백분위수, 99번째 백분위수, 사분위 범위

계산할 백분위수 및 사분위수를 선택합니다.

분위수 계산 방법 분위수, 중위수 및 백분위수 계산에 사용되는 방법을 지정합니다.

순서 통계량모든 데이터를 메모리로 읽어와서 고유 값을 기준으로 정렬하는 방법입니다.

불연속 포물선 알고리즘분위수의 근사값을 구하고 메모리 점유도가 낮은 방법입니다.

주: 가중변수 역할에 변수를 지정하면 순서 통계량 방법만 사용할 수 있습니다.

도표

272 13장 / 통계량 작업


히스토그램 데이터의 분포를 확인하는 데 사용되는 그래프를 생성합니다. 정규 밀도곡선을 추가한 경우, 이 작업은 μ 및 σ에 대한 표본 평균 및 표본 표준편차를 사용합니다. 커널 밀도곡선을 추가한 경우 이 작업은 AMISE 방법을 사용하여 커널 밀도함수 추정값을 계산합니다.통계량을 그래프에 포함하려면 인셋 통계량 추가 체크 박스를 선택합니다.

비교 상자 도표 중앙 위치의 측도(중위수), 분산의 두 가지 측도(범위 및 사분위 범위), 왜도(사분위에 대해 중위수의 방향으로부터) 및 가능한 이상치를 표시하는 그래프를 생성합니다. 상자 도표는 특히 둘 이상의 데이터셋을 비교하는 데 유용합니다.주: 비교 상자 도표 옵션은 칼럼이 분류변수 역할에 할당되지 않은 경우에만 사용 가능합니다.그래프에 전체 인셋 통계량을 추가하거나 각 그룹에 대한 인셋 통계량만 추가하도록 선택할 수 있습니다.

히스토그램 및 상자 도표 단일 패널에 공통 X 축을 공유하여 히스토그램과 상자 도표를 함께 생성합니다. 그래프에 전체 인셋 통계량을 추가하도록 선택할 수 있습니다.주: 히스토그램 및 상자 도표 옵션은 칼럼이 분류변수 역할에 할당되지 않은 경우에만 사용 가능합니다.

상세 정보



표준편차 및 분산에 사용할 분모 분산 및 표준편차 계산 시 사용할 분모를 지정합니다. 유효한 방법은 다음과 같습니다.

자유도n − 1분산 계산에 사용되는 기본 분모는 자유도입니다.

관측값 수n

가중값의 합 - 1Σiwi − 1

가중값의 합Σiwi

주: 가중값의 합 - 1 및 가중값의 합 옵션은 가중변수 역할에 변수를 할당한 경우에만 사용할 수 있습니다.


통계량을 출력 데이터셋에 저장할지 여부를 지정할 수 있습니다.

분포분석 작업

분포분석 작업 정보

분포분석은 숫자 변수의 분포에 대한 정보를 제공합니다. 이 분석에는 히스토그램, 확률

도표 및 Q-Q 도표와 같은 다양한 도표가 사용될 수 있습니다.

예: 지역별 판매량 분포분석

이 예에서는 각 지역의 판매량을 분석하려고 합니다. 데이터에는 세 지역이 포함되어 있으므로 세 개의 결과 집합이 생성됩니다.

274 13장 / 통계량 작업


1 작업 섹션에서 통계분석 폴더를 펼치고 분포분석을 더블 클릭합니다. 분포분석 작업

의 사용자 인터페이스가 열립니다.

2 데이터 탭에서 SASHELP.PRICEDATA 데이터셋을 선택합니다. 변수 분석 역할에

Sale 변수를 할당합니다.

3 옵션 탭을 클릭합니다.

a 데이터 탐색 그룹에서 범주화변수 역할에 regionName 변수를 할당합니다.

b 정규성 확인 그룹에서 히스토그램 및 적합도 검정 및 정규 Q-Q 도표 옵션을 선택

합니다.


분포분석 작업 275


276 13장 / 통계량 작업


분포분석 작업을 실행하려면 분석변수에 칼럼을 할당하고 옵션 탭에서 도표 또는 검정을

선택해야 합니다.

역할 설명

역할


역할 설명

분석변수 분석변수와 결과에서 분석변수가 나타나는 순서를 지정합니다.

추가 역할

빈도 수 관측값 빈도를 나타내는 값을 갖는 숫자 변수를 지정합니다. 분포분석 작업에서는 각 관측값이 n개의 관측값을 나타낸다고 가정합니다. 여기서 n은 변수 값입니다.

그룹 분석 기준 분포분석 작업에서 그룹을 형성하는 데 사용되는 변수를 지정합니다.

옵션 설정


데이터 탐색

기본적으로 작업은 데이터 히스토그램을 생성합니다. 범주화변수 역할에서 분석변수를 분류 레벨로 그룹화하는 데 사용되는 변수를 지정합니다. 이 역할에 할당할 수 있는 칼럼은 최대 두 개입니다.히스토그램에 커널 밀도함수 추정값과 정규 밀도곡선을 표시할지 여부를 지정할 수도 있습니다. 마지막으로, 선택한 통계량의 인셋 상자를 그래프에 포함할지 여부를 지정할 수 있습니다.

정규성 확인

주: 옵션을 선택하면 관측값 수, 적합도 검정, 평균, 중위수, 표준 편차, 분산, 왜도 및 첨도와 같은 인셋 통계량을 포함할지 여부를 지정할 수 있습니다.

히스토그램 및 적합도 검정 경험 분포함수에 기반한 일련의 적합도 검정이 포함된 정규성 검정을 요청합니다. 테이블에서는 Shapiro-Wilk 검정(표본 크기가 2000보다 작거나 같은 경우), Kolmogorov-Smirnov 검정, Anderson-Darling 검정 및 Cramér-von Mises 검정에 대한 검정통계량 및 p 값을 제공합니다.

278 13장 / 통계량 작업


정규확률 도표 순차적변수 값을 정규분포의 백분위수와 비교하는 확률 도표를 생성합니다. 데이터의 분포가 정규분포와 일치하면 도표의 점이 선형 패턴을 형성합니다. 확률 도표는 그래프를 통한 백분위수 추정에 적합합니다.도표의 분포 참조선은 모수의 최대우도 추정값에서 생성됩니다.선택한 통계량의 인셋 상자를 그래프에 포함할지 여부를 지정할 수도 있습니다.

정규 Q-Q 도표 Q-Q 도표를 생성하여 순차적변수 값을 정규분포의 분위수와 비교합니다. 데이터의 분포가 정규분포와 일치하면 도표의 점이 선형 패턴을 형성합니다. Q-Q 도표는 그래프를 통한 분포 모수 추정에 적합합니다.도표의 분포 참조선은 모수의 최대우도 추정값에서 생성됩니다.선택한 통계량의 인셋 상자를 그래프에 포함할지 여부를 지정할 수도 있습니다.

적합 분포

주: 분포에 대한 도표 옵션을 선택하면 관측값 수, 평균, 중위수, 표준 편차 및 변수와 같은 인셋 통계량을 포함할지 여부를 지정할 수 있습니다.

베타

히스토그램 및 적합도 검정 임계모수 θ, 척도모수 σ, 형상모수 α 및 β를 가지는 베타 분포를 적합시킵니다.

확률 도표 형상모수 α 및 β에 대한 베타 확률 도표를 지정합니다.

Q-Q 도표 형상모수 α 및 β에 대한 Q-Q 도표를 지정합니다.

지수

히스토그램 및 적합도 검정 임계모수 θ 및 척도모수 σ를 가지는 지수분포를 적합시킵니다.



확률 도표 지수확률 도표를 지정합니다.

Q-Q 도표 지수 Q-Q 도표를 지정합니다.

감마

히스토그램 및 적합도 검정 임계모수 θ, 척도모수 σ 및 형상모수 α를 가지는 감마 분포를 적합시킵니다.

확률 도표 형상모수 α에 대한 감마 확률 도표를 지정합니다.

Q-Q 도표 형상모수 α에 대한 감마 Q-Q 도표를 지정합니다.

로그 정규

히스토그램 및 적합도 검정 임계모수 θ, 척도모수 ζ 및 형상모수 σ를 가지는 로그 정규분포를 적합시킵니다.

확률 도표 형상모수 σ에 대한 로그 정규확률 도표를 지정합니다.

Q-Q 도표 형상모수 σ에 대한 로그 정규 Q-Q 도표를 지정합니다.

와이블

히스토그램 및 적합도 검정 임계모수 θ, 척도모수 ζ 및 형상모수 c를 가지는 와이블 분포를 적합시킵니다.

확률 도표 2-모수 와이블 확률 도표를 지정합니다.

Q-Q 도표 2-모수 와이블 Q-Q 도표를 지정합니다.

280 13장 / 통계량 작업

일원빈도분석 작업

일원빈도분석 작업 정보

일원빈도분석 작업을 통해 데이터에서 빈도 테이블을 생성할 수 있으며 이항 및 카이제

곱 검정을 수행할 수도 있습니다.

이 작업으로 새로운 약품의 효능을 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 의학 연구원 집단에서

피부 상태에 따른 새로운 치료의 효능을 평가하는 데 관심이 있다고 가정합니다. 임상 실습에 참가한 피부과 전문의는 연구 수행 및 상태 평가에 대해 훈련을 받습니다. 훈련 후, 두 피부과 전문의는 준비 조사에서의 피부 상태를 만족하는 환자를 검사하고 평가합니

다. 일원빈도분석 작업을 사용하여 진단에 대한 합치도를 평가할 수 있습니다.

예: 단위 판매량 일원빈도분석

이 예에서는 각 판매 지역의 단위 판매량을 분석하려고 합니다.


1 작업 섹션에서 통계분석 폴더를 펼치고 일원빈도분석을 더블 클릭합니다. 일원빈도

분석 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.




분석변수 sale

그룹 분석 기준 regionName


일원빈도분석 작업 281


282 13장 / 통계량 작업


일원빈도분석 작업을 실행하려면 분석변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

역할

분석변수 분석할 변수를 지정합니다. 이 역할에 할당하는 각 변수에 대해 일원빈도 테이블이 생성됩니다. 이 역할에는 하나 이상의 변수를 할당해야 합니다.

추가 역할

빈도 수 빈도 수로 사용할 변수를 지정합니다. 이 역할에 변수를 할당하면 테이블의 각 관측값은 n개의 관측값을 나타내는 것으로 간주됩니다. 여기서 n은 해당 행의 빈도 수 값입니다. 이 역할에는 변수를 하나만 할당할 수 있습니다.

그룹 분석 기준 테이블 정렬 기준으로 사용할 변수를 하나 이상 지정합니다. 각 그룹별로 분석이 수행됩니다.

옵션 설정


도표

기본적으로 도표는 결과에 포함됩니다. 빈도 및 누적 빈도 도표를 생성하려면 빈도 테이블 표시 체크 박스를 선택합니다. 편차 도표를 생성하려면 카이제곱 적합도의 점근 검정 체크 박스를 선택합니다.결과에서 도표를 생략하려면 도표 숨기기 체크 박스를 선택합니다.

빈도 및 백분율

일원빈도분석 작업 283


빈도 테이블 표시 빈도 테이블을 생성할지 여부를 지정합니다.

백분율 포함 분석변수의 각 값에 대한 빈도와 전체 빈도 대비 백분율이 포함된 테이블을 생성합니다.

누적빈도 및 백분율 포함 분석변수의 각 값에 대한 빈도와 누적 빈도가 포함된 테이블을 생성합니다.

통계량

이항비

근사 검정을 실행할지 여부를 지정합니다. 이항비 검정에서는 귀무가설 비율 및 신뢰수준을 지정합니다.

카이제곱 적합도

근사 검정을 실행할지 여부를 지정합니다.정확 p 값을 직접 계산하지 않고 정확 p 값의 Monte Carlo 추정값을 계산하려면 Monte Carlo 추정 사용 체크 박스를 선택합니다. Monte Carlo 추정은 정확한 계산을 위해 상당한 시간과 메모리가 필요하지만 점근 근사로는 충분하지 않은 복잡한 문제에 유용합니다.

정확 계산 방법

주: 이항비 또는 카이제곱 적합도 통계량에 대한 정확검정 체크 박스가 선택되면 이 섹션이 나타납니다.

계산 시간 제한 각 교차 테이블의 p 값 계산에 대한 시간 제한을 초 단위로 지정합니다. 기본값은 300초(5분)입니다.

결측값

빈도 테이블에 포함 빈도 테이블에 결측값을 포함합니다.

백분율 및 통계량에 포함 이항 또는 카이제곱 검정과 백분율 계산 시 결측값의 빈도를 포함합니다.

284 13장 / 통계량 작업

상관분석 작업

상관분석 작업 정보

상관분석은 숫자 변수 사이의 관계를 기술하기 위한 통계적 프로시저입니다. 이러한 관계는 변수의 상관계수를 계산함으로써 기술됩니다. 상관계수의 범위는 -1과 1 사이입니

다. 상관분석 작업은 변수 간 관계를 조사하기 위해 그래프 및 통계량을 제공합니다.

예: Sashelp.Cars 데이터셋의 상관분석


1 작업 섹션에서 통계분석 폴더를 펼치고 상관분석을 더블 클릭합니다. 상관분석 작업




역할 칼럼

분석변수 EngineSizeHorsepower

상관 대상 CylindersMPG_Highway


상관분석 작업 285



상관분석 작업을 실행하려면 분석변수 역할에 두 개 이상의 칼럼을 할당하거나 분석변수

역할에 하나 이상의 칼럼을 할당하고 상관 대상 역할에 하나의 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

역할

분석변수 상관계수를 계산할 변수를 나열합니다.

상관 대상 분석변수의 상관계수를 계산하는 데 사용할 대상 변수를 나열합니다.

편상관변수 상관계수를 계산하기 전에 분석변수와 상관 대상 변수에서 이 변수의 상관계수를 제거합니다.

추가 역할

빈도 수 관측값 빈도를 나타내는 값을 갖는 숫자 변수를 나열합니다. 이 역할에 변수를 할당하면 각 관측값이 n개의 관측값을 나타내는 것으로 간주됩니다. 여기서 n은 빈도변수의 값입니다. n이 정수가 아니면 자동으로 잘리며, n이 1보다 작거나 결측값이면 해당 관측값는 분석에서 제외됩니다. 빈도변수의 합은 총 관측값 수를 나타냅니다.

286 13장 / 통계량 작업

역할 설명

가중 Pearson의 가중 곱적률상관계수를 계산하는 데 사용할 가중값을 나열합니다.

그룹 분석 기준 BY 변수로 정의된 그룹의 관측값에 대한 개별 분석 결과를 얻을 수 있습니다.

옵션 설정


방법

결측값 결측값이 있는 관측값의 처리 방법을 지정합니다. 선택한 모든 변수에 대해 비결측값 사용 옵션을 선택할 경우 결측값이 있는 모든 관측값이 분석에서 제외됩니다. 변수 쌍에 대해 비결측값 사용 옵션을 선택할 경우 비결측변수 쌍을 사용하여 상관통계량이 계산됩니다.

통계량



기본적으로 결과에는 상관계수와 p 값이 있는 테이블이 포함됩니다. 다음 통계량이 포함됩니다.상관계수

이 옵션을 선택하면 결과에 상관계수가 포함됩니다. 각 상관계수와 연관된 확률과 상관계수를 절댓값 기준으로 내림차순으로 정렬할지 여부를 지정할 수도 있습니다.

공분산이 옵션을 선택하면 결과에 분산 및 공분산 행렬이 포함됩니다. 또한 Pearson 상관계수도 표시됩니다. 부분변수 역할에 칼럼을 할당하면 작업은 부분공분산행렬을 계산합니다.

제곱합과 교차곱이 옵션을 선택하면 결과에 제곱합과 교차곱의 테이블이 표시됩니다. Pearson 상관계수도 결과에 포함됩니다. 부분변수에 역할을 할당하면 비편 SSCP 행렬이 표시됩니다.

수정제곱합과 교차곱이 옵션을 선택하면 수정제곱합과 교차곱의 테이블이 표시됩니다. Pearson 상관계수도 결과에 포함됩니다. 부분변수 역할에 칼럼을 할당하면 비편 CSSCP 행렬과 부분 CCSP 행렬이 모두 계산됩니다.

기술 통계량이 옵션을 선택하면 각 변수에 대한 단순 기술 통계량이 포함됩니다. 이 옵션을 선택하지 않고 출력 데이터셋을 생성하는 경우 데이터셋은 변수에 대한 기술 통계량을 포함합니다.

Fisher의 z 변환Pearson 상관계수의 경우 Fisher 변환 옵션을 사용하여 Fisher의 z 변환을 사용하는 상관계수에 대해 지정된 대립 귀무가설 H0: ρ = ρ0 하에서 신뢰한계 및 p-값을 요청할 수 있습니다. Fisher의 변환 체크 박스를 선택하는 경우 귀무 가설 상자에 값을 지정해야 합니다.다음 신뢰한게 유형을 지정할 수 있습니다.

n 양측 신뢰한계는 귀무가설 검정 H0: ρ = ρ0에 대한 양측 신뢰한계를 요청합니다. 이 값이

기본값입니다.n 신뢰하한은 단측 귀무가설 검정 H0: ρ ≤ ρ0에 대한 신뢰하한을 요청합니다.

n 신뢰상한은 단측 귀무가설 H0: ρ ≥ ρ0에 대한 신뢰상환을 요청합니다.

기본적으로 상관 계수의 신뢰한계 레벨은 95%입니다.

비모수 상관계수

Spearman의 순위 상관계수 Spearman의 순위 상관계수를 계산하며, 데이터 값의 순위를 기반으로 하는 비모수 연관성측도입니다. 상관계수의 범위는 -1에서 1 사이입니다.

288 13장 / 통계량 작업


Kendall의 tau-b Kendall의 tau-b를 계산합니다. 이것은 관측값 쌍의 일치 및 불일치 수를 기반으로 하는 비모수 연관성측도입니다. 관측값 쌍이 함께 변화할 때 일치가 발생하며, 서로 다르게 변화할 때는 불일치가 발생합니다. Kendall의 tau-b 범위는 -1에서 1 사이입니다.

Hoeffding의 종속측도 Hoeffding의 종속측도(D)를 계산합니다. 이는 보다 일반적인 독립성으로부터의 이탈을 측정하는 비모수 연관성측도입니다. D 통계량은 일반 정의보다 30배가 크고, 범위는 -0.5에서 1 사이이며, 큰 양의 값만 종속성을 나타냅니다.

도표

결과에 다음 도표 중 하나를 포함할 수 있습니다.n 변수에 대한 산점도 행렬 대칭 행렬 도표에서 분석변수의 히스토그램을 포함하도록 선택할

수 있습니다.n 각 응용 프로그램의 산점도는 고유 변수로 쌍을 이룹니다. 새로운 관측값에 대한 예측 타원

을 표시할지 아니면 평균에 대한 신뢰 타원을 표시할지를 지정할 수 있습니다.도표화할 변수의 수와 최대 도표점 수를 지정할 수도 있습니다.


Pearson 상관통계량이 포함된 출력 데이터셋을 생성할지 여부를 지정할 수 있습니다. 이

데이터셋에는 평균, 표준편차 및 관측값 수도 포함됩니다.

출력 데이터셋에 다음 통계량을 포함하도록 선택할 수 있습니다.

n 상관분석 – 기본적으로 출력 데이터셋은 'CORR'의 _TYPE_ 변수 값에 대응하는 상관

계수를 포함합니다.

n 공분산 – 이 옵션을 선택하면 출력 데이터셋은 'COV'의 _TYPE_ 변수 값에 대응하는

공분산 행렬을 포함합니다.

n 제곱합과 교차곱 – 부분변수 역할에 칼럼을 할당하면 출력 데이터셋은 제곱합과 교차

곱 행렬을 포함하지 않습니다.


n 수정제곱합과 교차곱 — 부분변수 역할에 칼럼을 할당하면 출력 데이터셋은 부분

CCSP 행렬을 포함합니다.

테이블 분석 작업

테이블 분석 작업 정보

테이블 분석 작업은 일원부터 n원의 빈도와 분할(교차 테이블) 테이블을 제공합니다. 이

작업은 행 및 칼럼 간 연결에 대한 통계량도 생성합니다.

예: DriveTrain별 유형 분포


1 작업 섹션에서 통계분석 폴더를 펼치고 테이블 분석을 더블 클릭합니다. 테이블 분석




역할 칼럼

행 변수 Type

칼럼 변수 DriveTrain


290 13장 / 통계량 작업

다음은 결과의 예입니다.

테이블 분석 작업 291


테이블 분석 작업을 실행하려면 먼저 행 변수 또는 칼럼 변수 역할에 하나 이상의 칼럼을

할당해야 합니다.

역할 설명

역할

행 변수 일원 테이블 분석에 대한 행을 지정합니다. 여러 변수가 이 역할에 할당되면, 작업은 다중 일원 테이블 분석을 수행합니다.

칼럼 변수 일원 테이블 분석에 대한 칼럼을 지정합니다. 칼럼 변수가 한 개만 할당되면, 작업은 다중 일원 테이블 분석을 수행합니다.

292 13장 / 통계량 작업

역할 설명

층화변수 다원 빈도 및 교차 테이블에 사용할 개별 테이블을 생성합니다.주: 층화변수를 사용하려면 칼럼을 행 변수 또는 칼럼 변수 역할 모두에 할당해야 합니다.

추가 역할

빈도 수 테이블의 각 행이 n개의 관측값을 나타내도록 지정합니다. 이 예에서 n은 해당 관측값의 빈도 수 값입니다.

옵션 설정


도표

기본적으로 도표는 결과에 포함됩니다. 이러한 도표를 생략하려면 도표 숨기기 체크 박스를 선택합니다.

빈도 테이블

빈도

관측 각 셀의 빈도 수를 표시합니다.

예상 각 셀의 예상 셀 빈도를 표시합니다.

편차 각 셀의 셀 빈도와 예상 빈도의 편차를 표시합니다.

백분율

셀 교차 테이블의 전체 백분율을 표시합니다.

행 교차 테이블 셀의 행 백분율을 표시합니다.



칼럼 교차 테이블 셀의 칼럼 백분율을 표시합니다.

누적

칼럼 백분율 각 셀의 누적 칼럼 백분율을 표시합니다.

빈도 및 백분율 일원 빈도 테이블의 누적 빈도 및 백분율을 표시합니다.

카이제곱 통계량에 대한 셀 분포 교차 테이블에서 각 테이블 셀이 Pearson 카이제곱 통계량에 기여하는 비율을 표시합니다.

통계량

카이제곱 통계량 동질성 또는 독립성에 대한 카이제곱 검정과 카이제곱 통계량 기반의 연관성측도를 요청합니다. Pearson 카이제곱, 우도비 카이제곱 및 Mantel-Haenszel 카이제곱 검정이 포함됩니다. 2×2 테이블의 경우, 이 검정에는 Fisher의 정확검정과 연속성 보정 카이제곱이 포함됩니다.

연관성측도 여러 가지 연관성측도와 점근표준오차(ASE)를 계산합니다. 감마, Kendall의 tau-b, Stuart의 tau-c, Somers의 D(C|R), Somers의 D(R|C), Pearson 및 Spearman 상관계수, 람다(대칭 및 비대칭), 불확실성계수(대칭 및 비대칭) 측도가 포함됩니다.

Cochran-Mantel-Haenszel 통계량 다원 테이블의 나머지 변수를 조정한 후 행 변수와 칼럼 변수 간의 연관성을 검정하는 Cochran-Mantel-Haenszel 통계량을 요청합니다. 이 통계량에는 CMH 상관통계량, 행 평균 점수(ANOVA), 수정된 상대 리스크와 오즈비가 포함됩니다.

294 13장 / 통계량 작업


합치도 측도(정방 테이블 해당) 정방 테이블에 대한 분류 합치도의 검정 및 측도를 계산합니다. 이 옵션은 2×2 테이블에 대한 McNemar 검정과 반응 범주가 셋 이상인 테이블에 대한 Bowker의 대칭성 검정을 제공합니다. 단순 카파 계수, 가중 카파 계수, 단순/가중 카파에 대한 점근표준오차 및 해당 신뢰한계도 제공합니다. 여러 계층과 두 개의 반응 범주가 있는 경우 이 옵션은 Cochran의 Q 검정도 계산합니다.

오즈비 및 관련 리스크(2x2 테이블 해당) 2×2 테이블에 대한 상대 리스크 측도와 점근 Walk 신뢰한계를 요청합니다.

이항비 및 리스크 차이(2x2 테이블 해당) 2x2 테이블에 대한 리스크(이항비)와 리스크 차이를 요청합니다.

정확검정

Fisher의 정확검정 2×2보다 큰 테이블에 대해 Fisher의 정확검정을 요청합니다.

방법

결측값 처리 결측값의 처리 방법을 지정합니다.

결측값 제외관측값이 변수에 대한 결측값이 있는 경우 테이블에서 관측값이 제외됩니다.

결측값 빈도 표시빈도 및 교차 테이블에서 결측값의 빈도를 표시합니다. 이러한 빈도는 백분율, 테스트 또는 측도 계산을 포함하지 않습니다.

계산에서 결측값 포함모든 변수에 대해 가능한 결측값을 처리합니다.


T 검정 작업: 일표본 t 검정

일표본 t 검정 작업 정보

일표본 t 검정에서는 표본 평균을 귀무가설 평균과 비교합니다.

표본 크기 n의 개별 평균을 m 값과 비교하려면 t = x − msn

식을 사용합니다. 여기서 x는 관

측값의 표본 평균이고, s2는 관측값의 표본 분산입니다.

예를 들어, Sashelp.Cars 데이터셋의 마력 값에 대한 일표본 t 검정을 수행한다고 가정합

니다. 귀무가설은 300입니다.

T 검정 작업을 열고 일표본 t 검정을 실행합니다. T 검정 드롭 다운 리스트에서 일표본 검정을 선택합니다.

예: 마력에 대한 일표본 t 검정


1 작업 섹션에서 통계분석 폴더를 펼치고 T 검정을 더블 클릭합니다. T 검정 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.


3 T 검정 드롭 다운 리스트에서 일표본 검정을 선택합니다.

4 분석변수 역할에 Horsepower 칼럼을 할당합니다.

5 옵션 탭에서 300 을 대립 가설 필드에 입력합니다.


296 13장 / 통계량 작업


T 검정 작업: 일표본 t 검정 297


일표본 t 검정을 실행하려면 T 겁정 드롭다운 리스트에서 일표본 검정을 선택합니다. 변수 분석 역할에 숫자 칼럼을 할당합니다.

옵션 설정


검정

298 13장 / 통계량 작업


꼬리 통계 검정 및 검정 기반 신뢰구간의 끝쪽(꼬리) 수와 방향을 지정합니다. 다음 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.n 양측 검정은 양측 테스트 및 평균에 대한 신

뢰구간 유형을 지정합니다.n 우측 검정 - 대립 가설이 널(null) 값보다 크

거나 같은 평균 및 하한신뢰 및 무한대 간의 상위 단측 신뢰 구간을 표시하는 상위 단측 검정을 지정합니다.

n 좌측 검정 - 대립 가설이 널(null) 값보다 같거나 작은 평균 및 음의 무한대 및 신뢰상한 간의 하위 단측 신뢰 구간을 표시하는 하위 단측 검정을 표시합니다.

대립 가설 귀무가설의 값을 지정합니다. 기본 귀무가설 값은 0입니다.

정규성 가정

정규성 검정 경험 분포함수에 기반한 일련의 적합도 검정이 포함된 정규성 검정을 실행합니다. 테이블에서는 Shapiro-Wilk 검정(표본 크기가 2000보다 작거나 같은 경우), Kolmogorov-Smirnov 검정, Anderson-Darling 검정 및 Cramér-von Mises 검정에 대한 검정통계량 및 p 값을 제공합니다.

비모수 검정

주: 이 옵션은 양측 검정에만 사용할 수 있습니다.

T 검정 작업: 일표본 t 검정 299


부호 검정 및 Wilcoxon 부호 순위 검정 다음 검정에서 생성되는 결과입니다.n 부호 검정 통계량은 M = n+ − n− /2입니다.

여기서 n+는 μ0 값 개수보다 크고 n- 는 μ0 값

개수보다 작습니다. M = n+ − n− /2와 같음은 무시됩니다.

n Wilcoxon 부호 순위 검정 통계량 S는 다음과 같이 계산됩니다.

S = ∑i: xi − μ0 > 0

ri+ −

nt nt + 14 여기에서 r+

i는

xi − μ0인 값을 버린 후의 xi − μ0 순위이며 nt

는 xi 값의 개수와 μ0는 다릅니다. 평균 순위

는 동일값에 사용됩니다.

도표

히스토그램 및 상자 도표 단일 패널에 공통 X 축을 공유하여 히스토그램과 상자 도표를 함께 생성합니다.

정규성 도표 정규 분위수-분위수(Q-Q) 도표를 생성합니다.

신뢰구간 도표 평균에 대한 신뢰구간 도표를 생성합니다.

T 검정 작업:쌍체 t 검정

쌍체 t 검정 작업 정보

쌍체 t 검정은 관측값 차의 평균을 주어진 수치인 귀무가설 차이와 비교합니다. 쌍체 t 검정은 동일한 사람의 혈압에 대한 두 측도와 같이 두 표본이 서로 상관관계에 있는 경우에

사용됩니다.

300 13장 / 통계량 작업

n 쌍체 차이를 m 값과 비교하려면 t = d − msd

n

식을 사용합니다. 여기서 d는 쌍체 차이의 표

본 평균이고 s2d는 쌍체 차이의 표분 분산입니다.

T 검정 작업을 열고 쌍체 t 검정을 실행합니다. T 검정 드롭다운 리스트에서 쌍체 검정을

선택합니다.

예: 가격 – 비용 분포 확인

이 예에서는 Sashelp.Pricedata 데이터셋의 가격 및 비용 차이의 평균을 비교하려고 합니

다. 이 검정의 귀무가설은 30입니다.




3 T 검정 드롭다운 리스트에서 쌍체 검정을 선택합니다.



1 그룹변수 price

2 그룹변수 cost

5 옵션 탭에서 30 을 대립 필드에 입력합니다.


T 검정 작업:쌍체 t 검정 301


302 13장 / 통계량 작업


쌍체 t 검정을 실행하려면 T 검정 드롭다운 리스트에서 쌍체 검정을 선택합니다. 칼럽을

변수 그룹 1 및 변수 그룹 2 역할에 할당합니다. 이 작업에서는 이 두 개의 변수를 비교합

니다. 쌍체 t 검정은 1 그룹변수의 각 값에서 2 그룹변수의 해당 값을 빼는 방식으로 수행

되므로 변수를 지정할 때 매우 주의해야 합니다.

옵션 설정


검정




뢰구간 유형을 지정합니다.n 우측 검정 - 대립 가설은 널(null) 값보다 크

거나 같은 평균을 표시하는 상위 단측 검정을 지정합니다. 상위 단측 신뢰 구간 범위는 신뢰하한 및 무한대 사이입니다.

n 좌측 검정 - 대립 가설은 널(null) 값보다 같거나 작은 평균을 표시하는 하위 단측 검정을 지정합니다. 하위 단측 신뢰구간의 범위는 음의 무한대와 신뢰상한 사이입니다.

대립 귀무가설의 값을 지정합니다.

정규성 가정


비모수 검정

주: 이 옵션은 양측 검정에만 사용할 수 있습니다.

304 13장 / 통계량 작업


부호 검정 및 Wilcoxon 부호 순위 검정 다음 검정에서 생성되는 결과입니다.n 부호 검정 통계량은 M = n+ − n− /2입니다.

여기서 n+는 μ0 값 개수보다 크고 n- 는 μ0 값

개수보다 작습니다. μ0와 같음은 무시됩니

다.n Wilcoxon 부호 순위 검정 통계량 S는 다음

과 같이 계산됩니다.

S = ∑i: xi − μ0 > 0

ri+ −

nt nt + 14 여기에서 r+

i는

xi − μ0인 값을 버린 후의 xi − μ0 순위이며 nt

는 xi 값의 개수와 μ0는 다릅니다. 평균 순위

는 동일값에 사용됩니다.

도표



일치성 도표 첫 번째 반응에 대한 각 쌍에서 두 번째 반응 도표입니다. 평균값은 큰 굵은 기호로 표시됩니다. 기울기가 1이고 y 절편이 1인 대각선은 겹쳐서 표시됩니다. 대각선을 기준으로 한 점 위치는 차이 또는 비율의 강도와 방향을 나타냅니다. 대각선과 동일한 방향의 군집도가 강할수록 각 개체의 두 측도 간에 양의 상관 정도가 강한 것입니다. 대각선과 수직 방향으로 군집도가 나타나면 음의 상관관계에 있는 것입니다.



반응 프로파일 도표 각 관측값에 대해 왼쪽에서 오른쪽의 순서로 첫 번째 반응을 두 번째 반응에 연결하는 선이 표시되는 도표를 생성합니다. 첫 번째 반응의 평균과 두 번째 반응이 평균은 굵은 선으로 연결됩니다. 기울기가 클수록 효과가 강합니다. 프로파일이 넓게 분산되어 있으면 개체 간 변동성이 높은 것입니다. 양의 기울기가 일관되게 나타나면 양의 상관 정도가 강한 것입니다. 기울기가 다양하게 나타나면 상관관계가 없는 것입니다. 음의 기울기가 일관되게 나타나면 음의 상관 정도가 강한 것입니다.

신뢰구간 도표 평균에 대한 신뢰구간 도표를 생성합니다.

T 검정 작업: 이표본 t 검정

이표본 t 검정 작업 정보

이표본 t 검정은 첫 번째 표본의 평균에서 두 번째 표본의 평균을 뺀 값을 주어진 수치인

귀무가설 차이와 비교합니다.

n1 및 n2 관측값으로 이루어진 두 독립 표본의 평균을 m값과 비교하려면 t =x1 − x2 − m

s 1n1

+ 1n2

식을 사용합니다. 이 예에서 s2은 합동분산 s2 =n1 − 1 s1

2 + n1 − 1 s22

n1 + n2 − 2 이고 s21 과 s2

2는 두 그룹

의 표본 분산입니다. 이 t 통계량의 사용 방법은 σ12 = σ2

2라는 가정에 따라 달라집니다. 여

기서 σ12과 σ2

2는 두 그룹의 모집단 분산입니다.

T 검정 작업을 열고 이표본 t 검정을 실행합니다. T 검정 드롭다운 리스트에서 이표본 검정을 선택합니다.

306 13장 / 통계량 작업

예: 이표본 t 검정

이 예에서는 학급 내 남학생과 여학생의 신장 값을 분석하려고 합니다.




3 T 검정 드롭다운 리스트에서 이표본 검정을 선택합니다.



분석변수 Height

그룹변수 Sex


T 검정 작업: 이표본 t 검정 307


308 13장 / 통계량 작업


이표본 t 검정을 실행하려면 T 검정 드롭다운 리스트에서 이표본 검정을 선택합니다. 다음 역할에 칼럼을 할당합니다.

역할 설명

분석변수 분석에 사용할 칼럼을 지정합니다.

그룹변수 그룹화에 사용할 칼럼을 지정합니다. 이 칼럼에는 두 레벨만 있어야 합니다.


옵션 설정


검정


뢰구간 유형을 지정합니다.n 우측 검정 - 대립 가설이 널(null) 값보다 크

거나 같은 평균 및 하한신뢰 및 무한대 간의 상위 단측 신뢰 구간을 표시하는 상위 단측 검정을 지정합니다.

n 좌측 검정 - 대립 가설이 널(null) 값보다 같거나 작은 평균 및 음의 무한대 및 신뢰상한 간의 하위 단측 신뢰 구간을 표시하는 하위 단측 검정을 표시합니다.

대립 가설 귀무가설의 값을 지정합니다.

분산이 다른 경우의 Cox-Cochran 확률 근사치

Cox-Cochran 근사치를 계산합니다. tu의 p-값에 대한 이 근사치는

tu =

s12

∑i = 1

n1*

f1iw1i

t1 +s22

∑i = 1

n2*

f2iw2i

t2

s12

∑i = 1

n1*

f1iw1i

+s22

∑i = 1

n2*

f2iw2i

이 되도록 하는 p

값입니다. 이 예에서 t1과 t2는 각각 유의수준 p, 표본 크기 n1 및 n2에 해당하는 t 분포의 임계값입니다. n1 ≠ n2인 경우 자유도가 정의되지 않습니다. (Cochran and Cox 1950)

310 13장 / 통계량 작업


정규성 가정


비모수 검정

주: 이 옵션은 대립 가설이 0과 같을 때 양측 검정에만 사용할 수 있습니다.

Wilcoxon 순위 합계 검정 Wilcoxon 점수 분석을 생성합니다. 두 분류 레벨(표본)이 있는 경우 이 옵션은 Wilcoxon 순위 합계 검정을 생성합니다.

도표



신뢰구간 도표 평균에 대한 신뢰구간 도표를 생성합니다. 이 도표는 기본적으로 생성되지 않습니다.

Wilcoxon 상자 도표 Wilcoxon 점수의 상자 도표를 생성합니다. 이 도표는 Wilcoxon 분석과 연결됩니다. 이 도표는 기본적으로 생성되지 않습니다.주: 이 도표는 대립 가설이 0과 같을 때 양측 검정에만 사용할 수 있습니다.


일원분산분석 작업

일원분산분석 작업 정보

일원분산분석(ANOVA)은 단일 연속 종속변수에 대한 단일 범주변수 평균 간 차이에 대해

그래프를 테스트하고 제공합니다.

ANOVA 작업의 사용 예는 다음과 같습니다.

n 붉은색 토끼풀 식물의 질소 함유에 영향을 미치는 박테리아 연구. 요인은 박테리아 품종이며, 여섯 개의 레벨로 구성됩니다.

n 세 가지 브랜드 전지의 수명 비교. 요인은 브랜드이며 세 개의 레벨로 구성됩니다.

예: 차종별 고속도로 연비(MPG_Highway) 평균의 차이 검정

이 예에서는 여섯 가지 차종에 대해 고속도로 연비(MPG: 갤런당 마일 수)의 평균 차이를

연구하려고 합니다.


1 작업 섹션에서 통계분석 폴더를 펼치고 일원분산분석을 더블 클릭합니다. 일원분산

분석 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.




종속변수 MPG_Highway

범주변수 Type

312 13장 / 통계량 작업



일원분산분석 작업 313


일원분산분석 작업을 실행하려면 다음 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 이름 설명

종속변수 연속 숫자 칼럼을 지정합니다.

범주변수 그룹 레벨을 지정하는 값을 가진 문자 또는 숫자 칼럼을 지정합니다. 이 역할에 할당하는 칼럼에는 두 개 이상의 개별 값이 있어야 합니다.

314 13장 / 통계량 작업

옵션 설정


정규성 가정


분산의 동질성

검정 수행할 검정 유형을 지정합니다. 다음은 유효한 값입니다.없음

검정이 수행되지 않습니다.Bartlett

데이터가 정규분포를 따를 때 제1종 오류 비율을 정확하게 계산합니다

검정(계속) Brown & Forsythe변형된 Levene 검정입니다. 등분산은 그룹 중위수의 절대편차를 사용하여 결정됩니다. 이 검정은 분산의 차이를 확인하는 데 유용하지만 데이터에 여러 개의 큰 그룹이 포함된 경우에는 계산이 복잡하여 많은 컴퓨팅 리소스를 필요로 합니다.

Levene제곱 잔차를 계산하여 등분산을 결정합니다. Levene의 검정은 분산의 동질성을 검사하는 표준 검정입니다. 이 값이 기본값입니다.

O’BrienO’Brien의 검정을 지정합니다. 이 방법은 제곱 잔차를 사용하는 Levene의 검정을 수정한 것입니다.



Welch의 분산 가중 ANOVA 가중 분산을 사용하여 그룹 평균을 검정합니다. 등분산 가정이 기각된 경우 이 검정을 사용할 수 있습니다.

평균 비교

다음 비교 방법에서 선택할 수 있습니다.Bonferroni

모든 주효과 평균에 대해 평균 간 차이에 대한 Bonferroni t 검정을 수행합니다.Duncan 다중범위

모든 주효과 평균에 대해 Duncan의 다중범위 검정을 수행합니다.Dunnett 양측

처리가 모든 주효과 평균에 대한 단일 제어와 유의한 차이가 있는지 여부를 검정하는 Dunnett의 양측 t 검정을 수행합니다.

Dunnett 좌측처리가 제어보다 유의하게 작은지 여부를 검정하는 Dunnett의 단측 t 검정을 수행합니다.

Dunnett 우측처리가 제어보다 유의하게 큰지 여부를 검정하는 Dunnett의 단측 t 검정을 수행합니다.

Gabriel모든 주효과 평균에 대해 Gabriel의 다중비교절차를 수행합니다.

Nelson최소제곱평균을 사용하여 모든 차이를 분석합니다.

316 13장 / 통계량 작업


Ryan-Einot-Gabriel-Welsch모든 주효과 평균에 대해 Ryan-Einot-Gabriel-Welsch 다중범위 검정을 수행합니다.

Scheffé모든 주효과 평균에 대해 Scheffé의 다중범위 검정을 수행합니다.

Sidak모든 주효과 평균에 대해 Sidak의 부등식에 따라 조정된 레벨에서 평균 간 차이에 대한 쌍별 t 검정을 수행합니다.

Student-Newman-Keuls모든 주효과 평균에 대해 Student-Newman-Keuls 다중범위 검정을 수행합니다.

최소 유의차(LSD)모든 주효과 평균에 대해 쌍별 t 검정을 수행합니다. 셀 크기가 동일하다면 이 검정은 Fisher의 최소유의차 검정과 동일합니다.

Tukey모든 주효과에 대해 Tukey의 스튜던트화 범위검정(HSD)을 수행합니다. 그룹 크기가 다른 경우 이 방법은 Tukey-Kramer 검정이 됩니다.

선택한 검정에 대한 유의수준을 지정할 수도 있습니다.

도표

기본적으로 결과는 상자 도표, 평균 도표 및 최소제곱 평균 차이 도표를 포함하고 있습니다. 진단 도표를 포함하도록 지정할 수도 있습니다. 진단 도표는 패널에 또는 개별 도표로 표시될 수 있습니다.도표에 포함할 최대 점 개수를 지정할 수도 있습니다.


출력 데이터셋을 생성할지 여부를 지정할 수 있습니다. 출력 데이터셋에 포함할 값을 지정할 수도 있습니다. 예측값, 잔차, 표준오차 및 영향 통계량을 포함할 수 있습니다.


비모수 일원분산분석 작업

비모수 일원분산분석 작업 정보

비모수 일원분산분석 작업은 일원 분류에서의 위치 및 척도 차이에 대한 비모수 검정으

로 구성됩니다. 또한 이 작업은 원 데이터에 대한 표준 분산분석과 경험 분포함수 기반의

통계량도 제공합니다.

예: 생산국(Origin)별로 분류된 고속도로 연비(MPG_Highway)에 대한 Wilcoxon 스코어


1 작업 섹션에서 통계분석 폴더를 펼치고 비모수 일원분산분석을 더블 클릭합니다. 비모수 일원분산분석 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.




종속변수 MPG_Highway

분류변수 Origin


318 13장 / 통계량 작업

비모수 일원분산분석 작업 319


비모수 일원분산분석 작업을 실행하려면 종속변수 및 분류변수 역할에 칼럼을 할당해야

합니다.

역할 이름 설명

역할

종속변수 종속변수로 사용할 칼럼을 지정합니다.

분류변수 하위그룹을 정의합니다. 각 하위그룹에 대해 개별 분석이 수행됩니다. 결측값을 유효한 레벨로 처리할지 여부를 지정할 수 있습니다.

추가 역할

빈도 수 테이블의 각 행이 n개의 관측값을 나타내도록 지정합니다. 이 예에서 n은 해당 관측값의 빈도 수 값입니다.

그룹 분석 기준 이 칼럼을 기준으로 테이블을 정렬합니다. 각 그룹에 대해 분석이 수행됩니다.

옵션 설정


도표

320 13장 / 통계량 작업


기본적으로 도표는 결과에 포함됩니다. 이러한 도표는 선택한 옵션에 따라 결정됩니다. 다음과 같은 도표를 생성할 수 있습니다.n 위치 차이 섹션에서 옵션을 선택하여 Wilcoxon 스코어의 상자 도표, 전체 중위수 위 또는 아

래에 빈도를 표시하는 누적 막대 그래프, Van der Waerden 스코어 상자 도표 및 Savage 스코어 상자 도표를 생성할 수 있습니다.

n 척도 차이 섹션에서 옵션을 선택하여 Ansari-Bradley 스코어 상자 도표, Klotz 스코어 상자 도표, Mood 스코어 상자 도표 및 Siegel-Tukey 스코어 상자 도표를 생성할 수 있습니다.

n 위치 및 척도 차이 섹션에서 옵션을 선택하여 Conover 스코어 상자 도표를 생성할 수 있습니다.

n Kolmogorov-Smirnov 검정과 Cramer-von Mises 검정을 포함하는 경험 분포함수 검정 옵션을 선택하여 경험적 분산 검정에 대한 도표를 생성할 수 있습니다.

도표에 p 값을 표시할지 여부를 지정할 수 있습니다.결과에서 도표를 생략하려면 도표 숨기기 체크 박스를 선택합니다.

검정

검정 점근 검정만 계산할지, 다양한 분석을 위해 점근 검정과 정확검정을 모두 계산할지를 지정합니다.

위치 차이

Wilcoxon 점수 관측값의 순위입니다.

중위수 점수 중위수보다 큰 관측값의 경우 1이고, 그 외에는 0입니다.

Van der Waerden 점수

표준 정규분포의 분위수로서, 분위수 정규 점수라고도 합니다.

Savage 점수 지수분포에서 1을 빼서 0으로 집중시킨 순서 통계량의 예상값입니다.

척도 차이

Ansari-Bradley 점수

Siegel-Tukey 점수와 유사하지만, 서로 대응되는 극 순위에 같은 점수를 지정한다는 차이점이 있습니다.

Klotz 점수 Van der Waerden(또는 분위수 정규) 점수의 제곱입니다.

Mood 점수 각 순위와 평균 순위의 차를 제곱한 값입니다.

비모수 일원분산분석 작업 321


Siegel-Tukey 점수 이 점수는 a 1 = 1, a n = 2, a n − 1 = 3, a 2 = 4, a 3 = 5, a n − 2 = 6, ... 식으로 계산됩니다.점수 값은 모든 관측값에 점수가 할당될 때까지 이 패턴을 따라 중간 순위 방향으로 계속 증가합니다.

위치 및 척도 차이

Conover 점수 표본 평균과의 절대편차를 제곱한 순위를 기반으로 합니다.

추가 검정

Kolmogorov-Smirnov 및 Cramer-von Mises 검정과 같은 경험 분포함수 검정

경험 분포함수(EDF) 통계량입니다.

쌍별 다중 비교분석(점근만 해당)

DSCF(Dwass, Steel, Critchlow-Fligner) 다중 비교분석을 계산합니다.

방법

연속성 수정

이표본 Wilcoxon 및 Siegel-Tukey 검정에 대한 연속성 수정

기본적으로 점근 이표본 Wilcoxon 및 Siegel-Tukey 검정에 연속성 상관계수를 사용합니다. 분자가 0보다 큰 경우 분자에서 0.5를 빼서 표준화된 검정통계량 z를 계산할 때 이 상관계수가 사용됩니다. 여기서 분자는 S − E0 S 입니다. 분자가 0보다 작은 경우에는 0.5가 추가됩니다.

정확 통계량 계산

Monte Carlo 추정 사용

직접 정확 p 값 계산을 사용하는 대신 정확 p 값의 Monte Carlo 추정을 요청합니다. Monte Carlo p 값 추정의 신뢰한계 레벨을 지정할 수도 있습니다.

계산 시간 제한 각 정확 p 값 계산에 대한 시간 제한을 지정합니다. 정확 p 값 계산에는 시간과 메모리가 많이 소요될 수 있습니다.

322 13장 / 통계량 작업


통계량을 출력 데이터셋에 저장할지 여부를 지정할 수 있습니다.

N원 ANOVA 작업

N원 ANOVA 작업 정보

N원 ANOVA 작업은 단일 연속 종속변수의 평균에 대한 하나 이상의 요인 효과에 대해 그래프를 테스트하고 제공합니다.

예: Sashelp.RevHub2 데이터셋 분석


1 작업 섹션에서 통계분석 폴더를 펼치고 N원 ANOVA를 더블 클릭합니다. N원

ANOVA 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

2 데이터 탭에서 SASHELP.REVHUB2 데이터셋을 선택합니다.

3 다음 역할에 변수를 할당합니다.


종속변수 Revenue

요인 SourceType

4 모델 탭에서 소스 및 유형을 선택합니다. 전방향 팩토리얼을 클릭합니다.


N원 ANOVA 작업 323



N원 ANOVA 작업을 실행하려면 종속변수 및 요인 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

종속변수 종속변수를 지정합니다.

요인 분류변수를 지정합니다.

324 13장 / 통계량 작업

모델 생성



됩니다. 이 작업을 실행하려면 요인 역할에 두 개 이상의 칼럼을 할당해야 합니다. 변수

조합을 선택하면 교차, 지분, 팩토리얼 또는 다항 효과를 생성할 수 있습니다.


주효과 생성






지분효과 생성









N원 ANOVA 작업 325












옵션 설정

옵션 설명

통계량

기본 통계량만 표시할지, 기본 통계량과 추가 통계량을 표시할지 또는 출력에서 통계량을 표시하지 않을지 여부를 선택할 수 있습니다.다음은 추가 통계량에 대한 옵션입니다.

n 다중 비교 수행은 지정한 효과의 최소제곱평균을 계산합니다. 최소제곱평균의 차이에 대한 p-값 및 신뢰한계에 대한 조정 방법을 지정할 수 있습니다.

n 제곱합 옵션으로 각 효과에 대한 Type I 추정가능 함수 및 각 효과에 대한 Type III 추정가능 함수와 관련된 제곱합을 표시할 수 있습니다.

도표

326 13장 / 통계량 작업

옵션 설명

출력에서 기본 도표만 표시할지, 선택한 도표만 표시할지 또는 도표를 표시하지 않을지 여부를 지정할 수 있습니다. 도표에 표시할 최대 점 개수를 지정할 수 있습니다.다음은 결과에 포함할 수 있는 도표입니다.

n 최소제곱평균 도표

n 평균 차 도표

n 상호작용 도표(요인 역할에 두 개의 변수가 할당된 경우에만 사용 가능)n 평균분석 도표(조정에 대해 Nelson 방법을 선택한 경우에만 사용 가능)n 진단도표(패널에서 단독으로 표시할 수 있음)



공분산분석 작업

공분산분석 작업 정보

공분산분석은 연속 종속변수의 연속 예측변수와 범주 예측변수를 결합합니다. 이 작업은

결과 해석을 위해 그래프 출력을 생성합니다.

예: Sashelp.Class 데이터셋 분석


1 작업 섹션에서 통계분석 폴더를 펼치고 공분산분석을 더블 클릭합니다. 공분산분석



공분산분석 작업 327

3 다음 역할에 변수를 할당합니다.


종속변수 Height

범주변수 Sex

연속 공변량 Weight


328 13장 / 통계량 작업




공분산분석 작업을 실행하려면 종속변수, 범주변수 및 연속 공변량 역할에 칼럼을 할당

해야 합니다.

역할 설명

종속변수 연속 숫자 칼럼을 지정합니다.

범주변수 그룹 레벨을 지정하는 문자 또는 숫자 칼럼을 지정합니다.

연속 공변량 종속변수에 관련된 연속 숫자 변수를 지정합니다. 공변량 변수를 중앙에 놓을지 여부를 지정할 수 있습니다.

330 13장 / 통계량 작업

옵션 설정

옵션 설명

모델

절편 범주변수의 각 레벨에 대한 같음 또는 같지 않음 절편 사용 여부를 지정합니다.

기울기 범주변수의 각 레벨에 대한 같음 또는 같지 않음 기울기 사용 여부를 지정합니다.

모수 추정값 표시 일반 방정식(모수 추정값)의 솔루션을 제공합니다. 기본적으로 모델에 분류변수가 포함되지 않은 경우 작업은 솔루션을 표시합니다. 분류효과와 함께 모델에 대한 솔루션을 보려는 경우에만 이 옵션을 선택합니다.

다중 비교

다중 비교 수행 범주변수에 대해 최소제곱평균을 실행합니다.

공변량 값 다중 비교에 사용할 값을 지정합니다. 공변량 값은 평균값 또는 지정된 값이 될 수 있습니다.

방법 p-값에 대한 다중 비교 조정과 LS-평균의 차분에 대한 신뢰한계를 요청합니다.다음은 사용할 수 있는 방법입니다.

n Bonferronin Dunnettn Nelsonn Scheffen Sidakn Tukey

유의수준 비교에 대한 유의수준을 지정합니다. 기본값은 0.05입니다.

도표


옵션 설명

출력에서 기본 도표만 표시하도록 선택하거나 출력에 표시할 도표를 선택하거나 출력에 도표를 표시하지 않도록 선택할 수 있습니다. 사용 가능한 도표 리스트는 다중 비교에 선택된 방법에 따라 다릅니다.



선형 회귀 작업

선형 회귀 작업 정보

선형회귀 작업은 선형 모델을 적합하여 하나 이상의 연속 또는 범주 예측변수에서 단일

연속 종속변수를 예측합니다. 결과를 해석하기 위해 통계량 및 그래프를 생성합니다.

예: 학생 신장을 기반으로 한 체중 예측

이 예에서는 어린이의 신장을 알고 있는 경우 회귀분석을 사용하여 체중을 얼마나 잘 예측할 수 있는지 알아내려고 합니다.


1 작업 섹션에서 통계분석 폴더를 펼치고 선형 회귀를 더블 클릭합니다. 선형 회귀 작업




332 13장 / 통계량 작업


종속변수 Weight

분류변수 Sex

연속 공변량 AgeHeight

4 모델 탭을 클릭하고 다음과 같은 모델을 생성합니다.

a Height 변수를 선택하고 Ctrl 키를 누른 후 Age 변수를 선택합니다. 추가를 클릭합

니다.

b Height 변수를 선택하고 Ctrl 키를 누른 후 Sex 변수를 선택합니다. 교차를 클릭합

니다.


선형 회귀 작업 333


334 13장 / 통계량 작업


336 13장 / 통계량 작업


선형 회귀 작업을 실행하려면, 칼럼을 종속변수 역할, 분류변수 역할 또는 연속변수 역할

에 할당해야 합니다.

역할 설명

역할

종속변수 회귀분석에 종속변수로 사용할 숫자 변수를 지정합니다. 이 역할에는 하나의 숫자 변수를 할당해야 합니다.

분류변수 디자인 행렬 코딩을 통해 회귀모델을 입력하는 범주변수를 지정합니다.

효과 모수화


n 효과 코딩은 효과 코딩을 지정합니다.n GLM 코딩은 less-than-full-rank 참조 셀 코

딩을 지정합니다. 기본 코딩 스키마입니다.n 참조 코딩은 참조 셀 코딩을 지정합니다.

결측값 처리



연속변수 회귀 모델에 대한 숫자 공변량(회귀변수)을 지정합니다.

추가 역할


역할 설명


가중 데이터의 가중 분석을 수행하는 데 가중값으로 사용할 변수를 지정합니다.

그룹 분석 기준 각 관측값 그룹에 대한 별도 분석을 생성하도록 지정합니다.

모델 생성


효과를 지정하려면 분류변수 또는 연속변수 역할에 한 개 이상의 칼럼을 할당해야 합니

다. 변수 조합을 선택하면 교차, 지분, 팩토리얼 또는 다항 효과를 생성할 수 있습니다. 모델에 절편을 포함할지 여부도 지정할 수 있습니다.

모델을 생성하려면, 모델 탭에서 모델 빌더를 사용합니다.

주효과 생성






338 13장 / 통계량 작업

지분효과 생성




























방법

신뢰수준 신뢰구간 생성에 사용할 유의수준을 지정합니다.

통계량

결과에 기본 통계량을 포함하거나 추가 통계량을 포함하도록 선택할 수 있습니다.

사용 가능한 추가 통계량

모수 추정값

표준화 회귀계수 표준화 회귀계수를 표시합니다. 표준화 회귀계수는 회귀변수 표본 표준편차에 대한 종속변수 표본 표준편차의 비율로 모수 추정값을 나눈 값입니다.

추정값의 신뢰한계 모수 추정값의 100 1 − α % 신뢰상한 및 신뢰하한을 표시합니다.

제곱합

순차 제곱합(유형 I) 모델의 각 항에 대한 모수 추정값과 함께 순차 제곱합(유형 I SS)을 표시합니다.

편제곱합(유형 II) 모델의 각 항에 대한 모수 추정값과 함께 편제곱합(유형 II SS)을 표시합니다.

340 13장 / 통계량 작업


편상관 및 준-편상관계수

제곱 편상관계수 유형 I과 유형 II의 제곱합을 사용하여 계산된 제곱 편상관계수를 표시합니다.

제곱 준-편상관계수 유형 I과 유형 II의 제곱합을 사용하여 계산된 제곱 준-편상관계수를 표시합니다. 이 값은 제곱합을 총 수정제곱합으로 나눠서 계산됩니다.

진단

영향도 분석 추정값 및 예측값에 대한 각 관측값의 상대 영향도 분석을 요청합니다.

잔차 분석 잔차 분석을 요청합니다. 모수 추정값에 대한 각 관측값의 영향도를 측정하기 위해 결과에 입력 데이터 및 추정 모델의 예측값, 평균예측 및 잔차값의 표준오차, 스튜던트화 잔차 및 쿡의 D 통계량을 포함합니다.

예측값 입력 데이터 및 추정 모델에서 예측값을 계산합니다.

다중 비교

다중 비교 수행 고정효과의 최소제곱평균을 계산하고 비교할지 여부를 지정합니다.

검정할 효과 선택 비교할 효과를 지정합니다. 모델 탭에 대해 다음과 같은 효과를 지정했습니다.

방법 p-값에 대한 다중 비교 조정과 최소제곱평균의 차분에 대한 신뢰한계를 요청합니다. 올바른 방법: Bonferroni, Nelson, Scheffé, Sidak 및 Tukey

유의수준 t 유형의 신뢰구간이 1 - 숫자인 신뢰수준으로 구성되도록 요청합니다. 숫자값은 0과 1 사이여야 합니다. 기본값은 0.05입니다.

공선성



공선성분석 회귀변수의 공선성에 대한 상세 분석을 요청합니다. 여기에는 고유값, 조건지수, 각 고유값에 대한 추정값의 분산분해가 포함됩니다.

추정 허용값 추정값에 대한 허용값을 산출합니다. 변수에

대한 허용값은 1 − R2으로 정의되며, 여기에서 R 제곱은 모델의 다른 모든 회귀변수에 대한 변수의 회귀분석에서 얻어집니다.

분산 팽창 요인 모수 추정값으로 분산팽창 요인을 산출합니다. 분산팽창값은 허용값의 상대적 개념입니다.

이분산성

이분산성 분석 모델의 1차 적률 및 2차 적률이 정확히 지정되었는지 확인하는 검정을 수행합니다.

점근 공분산 행렬 모수 추정값의 이분산성 및 이분산성 일관 표준오차를 가정하고 추정값의 추정 점근 공분산 행렬을 표시합니다.

도표

진단 및 잔차 도표

기본적으로 여러 진단 도표가 결과에 포함됩니다. 각 설명변수에 대한 잔차 도표를 포함할지 여부도 지정할 수 있습니다.

추가 진단 도표

잔차 스튜던트 통계량 대 예측값 스튜던트화 잔차 대 예측값을 도표화합니다. 극단점 레이블 표시 옵션을 선택할 경우 참조선 사이 범위의 외부에 있는 스튜던트화 잔차 RSTUDENT = ± 2를 가진 관측값은 이상치로 간주됩니다.

342 13장 / 통계량 작업


DFFITS 통계량 대 관측값 DFFITS 통계량 대 관측값 번호 도표를 생성합니다. 극단점 레이블 표시 옵션을 선택할 경우

2 pn 보다 큰 DFFITS 통계량을 가진 관측값은

영향력이 있는 것으로 간주됩니다. 관측값 수는 n이고, 회귀변수 개수는 p입니다.

각 설명변수에 대한 DFBETAS 통계량 대 관측값 수

모델에 DFBETAS 대 회귀변수의 관측값 수 패널을 생성합니다. 이러한 도표를 하나의 패널이나 개별 도표로 볼 수 있습니다. 극단점 레이

블 표시 옵션을 선택할 경우 2n보다 큰

DFBETAS 통계량을 가진 관측값은 해당 회귀변수에 영향력이 있는 것으로 간주됩니다. 사용되는 관측값 수는 n개입니다.

극단점 레이블 표시 각기 다른 유형의 도표에서 극단값을 식별합니다.

산점도

단순 연속 변수에 대한 적합도표 단손 연속 변수와 함께 모델의 회귀선, 신뢰 범위 및 예측 범위가 표시된 데이터 산점도를 생성합니다. 절편은 제외됩니다. 점 개수가 최대 도표점 개수 옵션 값을 초과하면, 산점도 대신 열지도가 표시됩니다.

관측값 대 예측값 관측값 대 예측값의 산점도를 생성합니다.

각 설명변수에 대한 부분 회귀도표 각 회귀변수에 대한 부분 회귀도표를 생성합니다. 이러한 도표를 한 패널에 표시할 경우 패널당 최대 6개의 회귀변수가 있습니다.

최대 도표점 수 각 도표에 포함할 최대 점 개수를 지정할 수도 있습니다.


모델 선택 옵션 설정

옵션 설명

모델 선택

선택 방법 모델에 대한 모델 선택 방법을 지정합니다. 이 작업은 선택 방법에 정의된 규칙에 따라 효과를 모델에 추가해야 하는지 모델에서 제거해야 하는지를 검사하여 모델 선택을 수행합니다.다음은 선택 방법에 대해 유효한 값입니다.n 없음 전체 모델에 적합합니다.n 전진선택 모델에 효과가 없는 데서 시작해

서 지정된 기준의 값을 기반으로 효과를 추가합니다.

n 후진제거 모델에 있는 모든 효과로 시작해서 지정된 기준의 값을 기반으로 효과를 삭제합니다.

n 단계별 선택은 전진선택 모델과 유사합니다. 그러나 모델에 이미 있는 효과를 반드시 유지하지 않아도 됩니다. 지정된 기준값에 근거한 모델에 추가할 효과입니다.

효과를 추가 또는 제거할 기준 모델에 효과를 추가하거나 제거하는 데 사용할 기준을 지정합니다.

효과 추가 또는 제거를 중지할 기준 모델에 효과 추가 또는 제거를 중지하는 데 사용할 기준을 지정합니다.

최적 모델 선택변수 최적 적합 모델을 식별하는 데 사용할 기준을 지정합니다.

선택 통계량

344 13장 / 통계량 작업

옵션 설명

모델 적합 통계량 적합 요약 테이블 및 적합 통계량 테이블에 표시될 모델 적합 통계량을 지정합니다. 기본 적합 통계량을 선택한 경우, 이 테이블에 표시된 기본 통계량 집합은 모델 선택에 사용된 모든 기준을 포함합니다.다음은 결과에 포함할 수 있는 추가 적합 통계량입니다.

n 수정된 R 제곱

n Akaike 정보기준

n 작은 표본의 편향에 대한 Akaike 정보기준

n Bayesian 정보기준

n Mallows’ Cpn 제곱 통계량의 예측 잔차 합계를 지정하는

Press 통계량

n R 제곱

n Schwarz’s Bayesian 정보기준

선택 도표

기준 도표 수정된 R 제곱, Akaike 정보기준, 작은 표본의 편향에 대한 Akaike 수정 정보기준 및 최적 적합 모델을 선택하는 데 사용된 기준에 대한 도표를 표시합니다.

계수 도표 다음과 같은 도표를 표시합니다.

n 선택 프로세스로 진행되는 파라미터 값의 진행을 보여주는 도표

n 가장 적합한 모델을 선택하는 데 사용된 기준의 진행을 보여주는 도표

상세 정보




관측값 방향 통계량 데이터셋을 생성할지 여부를 지정할 수 있습니다. 이 데이터셋은 제곱합 및 교차곱을 포함합니다.

출력 데이터셋에 다음 통계량을 포함하도록 선택할 수 있습니다.

n Cook의 D 영향력

n Beta 공분산에 대한 관측값의 표준 영향력

n 예측값에 대한 관측값의 표준 영향력(DFFITS로 불림)

n 지레값

n 예측값

n Press 통계량( 1 − h 로 나눈 i번째 잔차. 여기에서 h는 지레값이고 i번째 관측값 없이

재적합한 모델)

n 잔차

n 스튜던트 잔차(표준 오차로 나눈 잔차임)

n 현재 관측값를 제외한 스튜던트 잔차

이진 로지스틱 회귀 작업

이진 로지스틱 회귀 작업 정보

이진 로지스틱 회귀 작업은 이산 반응(예, 이진 레벨) 및 설명변수 집합 간의 관계를 연구

하는 로지스틱 회귀 모델에 적합하는 데 사용됩니다.

346 13장 / 통계량 작업

예: 전자 우편을 정크로 분류


1 작업 섹션에서 통계분석 폴더를 펼치고 이진 로지스틱 회귀를 더블 클릭합니다. 이진

로지스틱 회귀 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

2 데이터 탭에서 SASHELP.JUNKMAIL 데이터셋을 선택합니다.

3 다음 역할을 할당하고 옵션을 지정합니다.


반응 분류

관심 이벤트 1

연속변수 느낌표

CapAvg

4 모델 탭을 클릭합니다. 느낌표 및 CapAvg 변수를 선택하고 추가를 클릭합니다.

이진 로지스틱 회귀 작업 347


348 13장 / 통계량 작업



이진 로지스틱 회귀 작업을 실행하려면 반응변수에 칼럼을 할당하고 분류변수 역할이나

연속변수 역할에 칼럼을 할당합니다.

역할 설명

역할

반응


반응 데이터가 이벤트 및 시행 횟수로 구성되는지 여부를 지정합니다.

이벤트 개수 각 관측값의 이벤트 개수를 포함하는 변수를 지정합니다.

시행 횟수 각 관측값의 시행 횟수를 포함하는 변수를 지정합니다.

반응 반응 데이터를 포함하는 변수를 지정합니다. 이진 로지스틱 회귀를 실행하려면 반응변수는 두 개의 레벨만 있어야 합니다.이진 반응 모델의 이벤트 범주를 선택하려면 관심 이벤트 드롭다운 리스트를 사용합니다.

연결 함수 반응 확률을 선형예측함수에 연결하는 연결 함수를 지정합니다.다음은 유효한 값입니다.

n 보 로그-로그는 보 로그-로그 함수입니다. n 프로빗은 역표준정규분포함수입니다. n 로짓은 로그 오즈 함수입니다.

설명변수

분류변수 분석에서 사용할 분류변수를 지정합니다. 분류변수는 통계 분석 또는 값이 아닌 레벨을 통한 모델을 입력하는 변수입니다. 레벨로 변수의 값에 연결되는 프로세스는 레벨화로 표현됩니다.

350 13장 / 통계량 작업

역할 설명

효과 모수화


n 효과 코딩 효과 코딩을 지정합니다.n GLM 코딩 less-than-full-rank 참조 셀 코딩

을 지정합니다. 기본 코딩 스키마입니다.n 참조 코딩 참조 셀 코딩을 지정합니다.

결측값 처리



연속변수 분석에서 설명변수로 사용되는 연속변수를 지정합니다.

추가 역할

빈도 수 각 관측값의 발생 빈도가 포함된 변수를 지정합니다. 작업은 각 행이 n번 나타나는 것으로 취급합니다. 여기서 n은 해당 관측값에 대한 빈도변수값입니다.

가중변수 입력 데이터셋에서 가중 가능 각 관측값를 지정합니다.

그룹 분석 기준 BY 변수의 수를 기준으로 개별 분석을 생성합니다.


모델 생성

주효과 생성






지분효과 생성













352 13장 / 통계량 작업














옵션 설명

모델




모델 선택 옵션 지정

옵션 설명

모델 선택

선택 방법 모델에 대한 모델 선택 방법을 지정합니다. 이 작업은 선택 방법에 정의된 규칙에 따라 효과를 모델에 추가해야 하는지 모델에서 제거해야 하는지를 검사하여 모델 선택을 수행합니다.다음은 선택 방법에 대해 유효한 값입니다.n 없음은 전체 모델에 적합합니다.n 전진선택은 모델에 효과가 없는 데서 시작

해서 모델에 효과를 추가할 유의수준 옵션을 기반으로 효과를 추가합니다.

n 후진제거는 모델에서 모든 효과로 시작해서 모델에서 효과를 제거할 유의수준 옵션 값에 근거한 효과를 삭제합니다.

354 13장 / 통계량 작업

옵션 설명

선택 방법(계속) n 고속 후진제거는 Lawless and Singhal(1978)의 계산 알고리즘을 사용합니다. 이 알고리즘은 모델에서 변수의 제각 후속 제거를 위한 나머지 기울기를 추정하여 1차 근사를 계산합니다. 변수는 이러한 근사 추정에 기반한 모델에서 제거됩니다. 모델은 각각의 제거된 변수에 대해 재적합되지 않기 때문에 이 선택 방법은 매우 효율적입니다.

n 단계별 선택은 전진선택 모델과 유사합니다. 그러나 모델에 이미 있는 효과를 반드시 유지하지 않아도 됩니다. 효과는 모델에 효과를 추가할 유의수준 옵션에 따라 모델에 추가되고 모델에서 효과를 제거할 유의수준 옵션에 따라 모델에서 제거됩니다.

n 고속 후진제거를 사용하는 단계별 선택은 Lawless and Singhal(1978)의 계산 알고리즘을 사용합니다. 이 알고리즘은 모델에서 변수의 제각 후속 제거를 위한 나머지 기울기를 추정하여 1차 근사를 계산합니다. 변수는 이러한 근사 추정에 기반한 모델에서 제거됩니다. 모델은 각각의 제거된 변수에 대해 재적합되지 않기 때문에 이 선택 방법은 매우 효율적입니다.

상세 정보

선택 프로세스 상세 정보 표시 결과에서 포함할 선택 프로세스에 대한 정보를 지정합니다. 선택 프로세스의 각 단계에 대한 상세 정보 요약 또는 선택 프로세스에 대한 모든 정보를 표시하도록 선택할 수 있습니다.


옵션 설명

효과 계층 유지 모델 계층 요구 사항을 적용하는 방법 및 단일 효과 또는 여러 효과에서 한번에 모델을 입력하거나 유지하도록 지정합니다. 예를 들어, 모델에서 주효과 A와 B 및 A*B 상호관계를 지정한다고 가정합니다. 선택 프로세스의 첫 번째 단계에서 A 또는 B가 모델을 입력할 수 있습니다. 두 번째 단계에서 다른 주효과는 모델을 입력할 수 있습니다. 교호작용 효과는 두 가지 주효과를 이미 입력된 경우에만 모델을 입력할 수 있습니다. 또한, A*B 교호작용을 먼저 제거해야 모델에서 A 또는 B를 제거할 수 있습니다.모델 계층은 지정 사항을 말하며, 모델에 있는 항의 경우, 항에 포함된 모든 효과는 모델에서 표시되어야 합니다. 예를 들어, 모델에 입력할 교호작용 A*B 순서대로 주효과 A와 B는 모델에 있어야 합니다. 이와 유사하게 교호작용 A*B가 모델에 있는 반면 효과 A 또는 B는 모델에서 나올 수 있습니다.

옵션 설정


통계량

주: 결과에 포함된 기본 통계량 외에 추가 통계량을 포함하도록 선택할 수 있습니다.

분류 테이블 예측 사건 확률이 범위의 절단점 값 z 이상 또는 이하인지에 따라 입력 이진 반응 관측값를 분류합니다. 예측 이벤트 확률이 z을 초과할 경우 관측값는 이벤트로 예측됩니다.

부분상관βi

χi2 − 2

−2logL0 각 모수 i에 대한 부분 상관 통계량

을 계산합니다. 여기서 X2i는 모수에 대한 왈드

카이 제곱 통계량이고 log L0은 절편 전용 모델의 로그-우드입니다. X2

i < 2인 경우 부분상관은 0입니다.

356 13장 / 통계량 작업


일반화된 R 제곱 적합 모델에 대한 일반화된 R 제곱 측도를 요청합니다.

적합도 및 과분산

이탈도 및 Pearson 적합도 이탈도 및 Pearson 적합도를 계산할지 여부를 지정합니다.

집계 기준 피어슨 카이제곱 검정 통계량 및 우도비 카이제곱 검정 통계량(이탈도)가 계산된 부분모집단을 지정합니다. 관측값은 주어진 변수 리스트에서 공통값과 함께 동일한 하위 모집단에서 온 것으로 간주됩니다. 리스트의 변수는 입력 데이터셋에서 모든 변수가 될 수 있습니다.

과분산 수정 이탈도 및 Pearson 추정값을 사용하여 과분산을 수정할지 여부를 지정합니다.

Hosmer & Lemeshow 적합도 이진 반응 모델 사례에 대한 Hosmer & Lemeshow 적합도 검정(Hosmer and Lemeshow 2000)을 수행합니다. 대상은 추정 확률의 백분위수를 기반으로 대략 동일한 크기로 약 10개의 그룹으로 나누어집니다. 이러한 그룹에서 관측 및 예측 관측값 수 간의 불일치성은 Pearson 카이 제곱 통계량으로 요약됩니다 통계량은 카이제곱분포(t 자유도를 비교합니다. 여기서 t는 n을 뺀 그룹 수입니다. 기본적으로 n은 2입니다. 작은 p-값은 적합 모델이 적합하지 않음을 추천합니다.

다중 비교

다중 비교 수행 고정효과의 최소제곱평균을 계산하고 비교할지 여부를 지정합니다.

검정할 효과 선택 비교할 효과를 지정합니다. 모델 탭에 대해 다음과 같은 효과를 지정했습니다.

방법 p-값에 대한 다중 비교 조정과 최소제곱평균의 차분에 대한 신뢰한계를 요청합니다. 올바른 방법: Bonferroni, Nelson, Scheffé, Sidak 및 Tukey



유의수준 t 유형의 신뢰 간격이 1 – number의 신뢰수준으로 구성되도록 요청합니다. number 값은 0과 1 사이여야 합니다. 기본값은 0.05입니다.

정확검정

절편 정확검정 절편을 위한 정확검정을 계산합니다.

검정할 효과 선택 선택한 효과를 위한 모수의 정확검정을 계산합니다.

유의수준 α 회귀모수 또는 오즈비의 신뢰구간에 대한 100 1 − α % 유의수준을 지정합니다.

모수 추정값

다음 모수 추정값을 계산할 수 있습니다.n 표준화 추정값

n 지수 추정값



모수에 대한 신뢰구간, 오즈비에 대한 신뢰구간 및 다음 추정값에 대한 신뢰구간을 지정할 수 있습니다.

진단

영향도 진단 영향력 있는 관측값를 식별하기 위한 진단 측정치를 표시합니다. 각 관측값의 결과는 관측값 일련번호, 최종 모델에 포함되는 설명변수의 값 및 Pregibon(1981)이 개발한 회귀 진단 척도를 포함합니다. 결과에 표준화 및 우도 잔차를 포함할지 여부를 지정할 수 있습니다.

도표

358 13장 / 통계량 작업


결과에 도표를 포함할지 여부를 지정할 수 있습니다.다음은 결과에 포함할 수 있는 추가 도표입니다.

n 관측값 번호별 표준화된 DFBETAn 관측값 번호별 영향 통계량

n 모델 적합 및 모수 추정값에 대한 영향

n 예측 확률도표

n 효과 도표

n 오즈비 도표

n ROC 도표

하나의 패널 또는 개별적으로 도표를 표시할지 여부를 지정할 수 있습니다.

레이블 영향력 및 ROC 도표 레이블 영향력 및 ROC 도표를 포함하는 입력 데이터에서 변수를 지정합니다.

최대 도표점 수 도표에서 포함할 최대 점 개수를 지정할 수 있습니다. 5,000 점이 기본으로 표시됩니다.

방법

최적화

방법 회귀 모수 추정을 위한 최적화 기술을 지정합니다. Fisher 스코어 및 Newton-Raphson 알고리즘은 동일한 추정값을 산출하지만 공분산 행렬은 이진 반응 데이터에 대한 로짓 연결 함수가 지정되었을 때를 제외하고 약간 다릅니다.

최대 반복 횟수 수행할 최대 반복 횟수를 지정합니다. 수렴이 지정된 반복 횟수에 도달하지 않는 경우, 출력을 표시하고 마지막 최대우도반복을 기반으로 하는 작업에 의해 모든 출력 데이터셋이 생성됩니다.




출력 데이터셋

두 가지 유형의 출력 데이터셋을 생성할 수 있습니다. 생성하려는 각 데이터셋의 체크 상자를 각각 선택합니다.출력 데이터셋 생성

지정한 통계량을 포함하는 데이터셋 출력

다음은 출력 데이터셋에 포함할 수 있는 통계량입니다.

n 선형예측함수

n 예측값

n 예측값에 대한 신뢰한계

n Pearson 잔차

n 이탈도 잔차

n 우도 잔차

n 표준화된 Pearson 잔차

n 표준화된 이탈도 잔차

n 개별 관측값를 삭제한 이후의 카이제곱 적합도 변화

n 개별 관측값를 삭제한 이후의 이탈도 변화

n 지레값

n 표준화된 DFBETAn 선형예측함수의 표준 오차

n 각 반응 레벨에 대한 예측확률

스코어드 데이터셋 생성출력 데이터셋의 모든 통계량과 사후 확률을 포함하는 데이터셋 출력합니다.

SAS 스코어링 코드를 로그에 추가 적합 모델의 예측값을 파일 또는 카탈로그 엔트리에 계산하는 SAS DATA 스텝 코드를 작성합니다. 이 코드는 새로운 데이터를 스코어하기 위해 DATA 단계에 포함될 수 있습니다.

360 13장 / 통계량 작업

예측 회귀 모델

예측 회귀 모델 정보

작업은 관측된 데이터에 기반해서 가장 영향력 있는 효과를 선택하는 예측 작업입니다. 이 작업으로 모델 평가, 확인 및 검증에 대한 배반 서브셋으로 논리적 파티션으로 지정할

수 있습니다. 예측 회귀 모델 작업은 일변량 반응에 대한 표준에 독립적이고 동일하게 분포된 일반 선형 모델에 초점을 맞추고 모델 선택 알고리즘에 높은 유연성과 이해도를 제공합니다. 점수 데이터셋을 생성하기도 합니다. 이 작업에 대한 결과는 선형 회귀 작업 등

다른 작업으로 선택된 모델을 더 자세히 손쉽게 탐색할 수 있도록 합니다.

예: 야구선수 임금 예측


1 작업 섹션에서 통계분석 폴더를 펼치고 예측 회귀 모델을 더블 클릭합니다. 예측 회귀

모델 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

2 데이터 탭에서 SASHELP.BASEBALL 데이터셋을 선택합니다.

3 칼럼을 이러한 역할에 할당하도 다음과 같은 옵션을 지정합니다.


종속변수 logSalary

분류변수 LeagueDivision

예측 회귀 모델 361


연속변수 nAtBatnHitsnHomenRunsnRBInBB

4 모델 탭을 클릭합니다. nAtBat, nHits, nHome, nRuns, nRBI, nBB를 선택합니다. League 및 Division 변수를 선택하고 추가를 클릭합니다.


362 13장 / 통계량 작업


사용자 데이터 분할

충분한 데이터를 가지고 있으면 데이터를 분석용 데이터, 확인용 데이터 및 검증용 데이

터로 분할할 수 있습니다. 선택 프로세스 동안 모델은 분석용 데이터에 적합하고 확인용

데이터를 사용하는 모델을 결정 하는 데 적합합니다. 예측 오류는 선택 프로세스를 종료

하거나 선택 프로세스 프로시저에 포함할 효과를 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 모델

을 선택한 후 검증용 데이터는 모델 선택 시 실행된 역할이 없는 데이터에서 선택한 모델

이 일반화된 방법을 평가하는 데 사용할 수 있습니다.

다음과 같은 방법으로 데이터를 분할할 수 있습니다.

n 확인용 또는 검증용 데이터의 비율을 지정할 수 있습니다. 비율은 표본을 사용하여 입력 데이터를 나누는 데 사용됩니다.

n 입력 데이터셋에 관측값가 확인용 또는 검증용 사례인지 여부를 나타내는 값의 변수

가 포함된 경우 데이터를 분할하는 데 사용할 변수를 지정할 수 있습니다. 변수를 지정할 때 확인용 또는 검증용 사례에 대한 적합한 값을 선택할 수도 있습니다. 입력 데이터셋은 다음 값을 사용하여 파티션으로 나눕니다.


예측 회귀 모델 작업을 실행하려면 칼럼을 종속변수 역할에 할당하고 행을 분류변수 역

할 또는 연속변수 역할에 할당해야 합니다.

역할 설명

역할

종속변수 회귀분석에 종속변수로 사용할 숫자 변수를 지정합니다.

분류변수 분석에서 데이터를 그룹화(분류)하는 데 사용할 변수를 지정합니다. 분류변수는 통계 분석 또는 값이 아닌 레벨을 통한 모델을 입력하는 변수입니다. 레벨로 변수의 값에 연결되는 프로세스는 레벨화로 표현됩니다.

효과 모수화

364 13장 / 통계량 작업

역할 설명




결측값 처리

모델변수에 결측값이 포함되어 있으면 분석에서 관측값이 제외됩니다. 또한, 이 테이블 이전에 지정된 분류변수에 결측값이 포함되어 있으면 모델에서 사용되는지 여부에 관계없이 관측값이 제외됩니다.


추가 역할


가중 데이터의 가중 분석을 수행하는 데 가중값으로 사용할 숫자 칼럼을 지정합니다.

그룹 분석 기준 각 관측값 그룹에 대한 별도 분석을 생성하도록 지정합니다.


모델 생성


효과를 지정하려면 분류변수 또는 연속변수 역할에 한 개 이상의 칼럼을 할당해야 합니

다. 변수 조합을 선택하면 교차, 팩토리얼 또는 다항 효과를 생성할 수 있습니다.


주효과 생성






지분효과 생성










366 13장 / 통계량 작업
















모델 선택


모델 선택



선택 방법 기본적으로 지정한 전체 모델이 모델을 적합시키는 데 사용됩니다. 그러나 다음과 같은 선택 방법 중 하나도 사용할 수 있습니다.

선택 방법(계속) 전진선택전진선택을 지정합니다. 이 방법은 모델에서 효과가 없이 시작해서 효과를 추가합니다.

후진제거후진제거를 지정합니다. 이 방법은 모델에서 모든 효과로 시작해서 효과를 삭제합니다.

단계별 회귀모델에 이미 효과가 반드시 유지될 필요가 없다는 점을 제외하면 전진선택법과 비슷한 단계별 회귀를 지정합니다.

LASSO절대 회귀계수 합계가 제한되는 보통 최소제곱 버전에 근거하여 모수를 추가하거나 삭제하는 LASSO 방법을 지정합니다. 모델에 분류변수가 포함되어 있으면, 이러한 분류변수는 분할됩니다.

적응형 LASSOLASSO 방법에서 계수 각각에 적용되는 조정 가중치를 요청합니다. 모델에서 모수의 보통 최소제곱 추정값은 조정 가중치를 형성하는 데 사용됩니다.

368 13장 / 통계량 작업


선택 방법(계속) Elastic netLASSO 확장자인 Elastic net 방법을 지정합니다. Elastic net 방법 보통 최소제곱 버전에 기반하여 모수를 추정합니다. 여기에서 절대 회귀 계수 합계 및 제곱 회귀 계수 합계는 모두 제약됩니다. 모델에 분류변수가 포함되어 있으면, 이러한 분류변수는 분할됩니다.

LAR(Least Angle Regression)LAR(Least Angle regression)을 지정합니다. 이 방법은 모델에서 효과가 없이 시작해서 효과를 추가합니다. 각 단계에서의 모수 추정값은 대응되는 최소제곱추정값과 비교하여 "줄어듭니다(shrunk)". 모델에 분류변수가 포함되어 있으면, 이러한 분류변수는 분할됩니다.

효과를 추가 또는 제거할 기준 효과를 모델에 추가 또는 제거해야 할지 여부를 결정하는 데 사용할 기준을 지정합니다.

효과 추가 또는 제거를 중지할 기준 효과를 모델에 추가 또는 제거를 중지해야 할지 여부를 결정하는 데 사용할 기준을 지정합니다.

최적 모델 선택변수 최적 적합 모델을 결정하는 데 사용할 기준을 지정합니다.

선택 통계량



모델 적합 통계량 적합 요약 테이블 및 적합 통계량 테이블에 표시될 모델 적합 통계량을 지정합니다. 기본 적합 통계량을 선택한 경우, 이 테이블에 표시된 기본 통계량 집합은 모델 선택에 사용된 모든 기준을 포함합니다.다음은 결과에 포함할 수 있는 추가 적합 통계량입니다.

n 수정된 R 제곱

n Akaike 정보기준

n 작은 표본의 편향에 대한 Akaike 정보기준

n 평균제곱오차

n Bayesian 정보기준

n Mallows’ Cpn 제곱 통계량의 예측 잔차 합계를 지정하는

Press 통계량

n R 제곱

n Schwarz’s Bayesian 정보기준

선택 도표

기준 도표 수정된 R 제곱, Akaike 정보기준, 작은 표본의 편향에 대한 Akaike 수정 정보기준 및 최적 적합 모델을 선택하는 데 사용된 기준에 대한 도표를 표시합니다. 하나의 패널 또는 개별적으로 도표를 표시하도록 선택할 수 있습니다.

계수 도표 다음과 같은 도표를 표시합니다.

n 선택 프로세스로 진행되는 파라미터 값의 진행을 보여주는 도표

n 가장 적합한 모델을 선택하는 데 사용된 기준의 진행을 보여주는 도표

상세 정보


370 13장 / 통계량 작업


모델 효과 계층

모델 효과 계층 모델 계층 지정 사항이 적용되는 방법과 단일 효과 또는 다중 효과가 한 번에 모델로 들어가거나 나오도록 지정합니다. 예를 들어, 모델에서 주효과 A와 B 및 A*B 교호작용을 지정한다고 가정합니다. 선택 프로세스의 첫 번째 단계에서 A 또는 B가 모델을 입력할 수 있습니다. 두 번째 단계에서 다른 주효과는 모델을 입력할 수 있습니다. 교호작용 효과는 두 가지 주효과를 이미 입력된 경우에만 모델을 입력할 수 있습니다. 또한, A*B 교호작용을 먼저 제거해야 모델에서 A 또는 B를 제거할 수 있습니다.모델 계층은 지정 사항을 말하며, 모델에 있는 항의 경우, 항에 포함된 모든 효과는 모델에서 표시되어야 합니다. 예를 들어, 모델에 입력할 교호작용 A*B 순서대로 주효과 A와 B는 모델에 있어야 합니다. 이와 유사하게 교호작용 A*B가 모델에 있는 반면 효과 A 또는 B는 모델에서 나올 수 있습니다.

계층 요구 사항에 종속된 모델 효과 모델 계층 요구 사항을 모델의 분류 및 연속 효과에 적용하거나 분류 효과에만 적용할지 여부를 지정합니다.

최종 모델에 대한 옵션 설정


선택된 모델의 통계량

결과에 기본 통계량을 포함하거나 표준화된 회귀 계수 등 추가 통계량을 포함하도록 선택할 수 있습니다. 표준화 회귀계수는 회귀변수 표본 표준편차에 대한 종속변수 표본 표준편차의 비율로 모수 추정값을 나눈 값입니다.

공선성



공선성분석 회귀변수의 공선성에 대한 상세 분석을 요청합니다. 여기에는 고유값, 조건지수, 각 고유값에 대한 추정값의 분산분해가 포함됩니다.

추정 허용값 추정값에 대한 허용값을 산출합니다. 변수에

대한 허용값은 1 − R2으로 정의되며, 여기에서 R 제곱은 모델의 다른 모든 회귀변수에 대한 변수의 회귀분석에서 얻어집니다.

분산 팽창 요인 모수 추정값으로 분산팽창 요인을 산출합니다. 분산 팽창 요인은 허용값의 상대적 개념입니다.

선택된 모델의 도표

진단 및 잔차 도표

결과에 기본 진단 도표를 포함할지 여부를 지정할 수 있습니다. 각 설명변수에 대한 잔차 도표를 포함할지 여부도 지정할 수 있습니다.

추가 진단 도표

예측값 대 R 스튜던트 통계량 예측값 대 스튜던트화 잔차를 도표화합니다. 극단점 레이블 표시 옵션을 선택할 경우 참조선 사이 범위의 외부에 있는 스튜던트화 잔차 RSTUDENT = ± 2를 가진 관측값은 이상치로 간주됩니다.

DFFITS 통계량 대 관측값 번호 DFFITS 통계량 대 관측값 번호 도표를 생성합니다. 극단점 레이블 표시 옵션을 선택할 경우

2 pn 보다 큰 DFFITS 통계량을 가진 관측값은

영향력이 있는 것으로 간주됩니다. 관측값 수는 n이고, 회귀변수 개수는 p입니다.

각 설명변수에 대한 DFBETAS 통계량 대 관측값 수

모델에 DFBETAS 대 회귀변수의 관측값 수 패널을 생성합니다. 이러한 도표를 하나의 패널이나 개별 도표로 볼 수 있습니다. 극단점 레이

블 표시 옵션을 선택할 경우 2n보다 큰

DFBETAS 통계량을 가진 관측값은 해당 회귀변수에 영향력이 있는 것으로 간주됩니다. 사용되는 관측값 수는 n개입니다.

372 13장 / 통계량 작업


극단점 레이블 표시 각기 다른 유형의 도표에서 극단값을 식별합니다.

산점도

관측값 대 예측값 관측값 대 예측값의 산점도를 생성합니다.

각 설명변수에 대한 부분 회귀도표 각 회귀변수에 대한 부분 회귀도표를 생성합니다. 이러한 도표를 한 패널에 표시할 경우 패널당 최대 6개의 회귀변수가 있습니다.

최대 도표점 수 각 도표에 포함할 최대 점 개수를 지정할 수도 있습니다.

스코어링 옵션 설정


스코어링

예측값 및 잔차를 포함하는 스코어드 데이터셋을 생성할 수 있습니다.

SAS 스코어링 코드를 로그에 추가 적합 모델의 예측값을 파일 또는 카탈로그 엔트리에 계산하는 SAS DATA 스텝 코드를 작성합니다. 이 코드는 새로운 데이터를 스코어하기 위해 DATA 단계에 포함될 수 있습니다.

일반화선형모델

일반화선형모델 정보

일반화선형모델은 전통적 선형모델을 확장한 것입니다. 일반화선형모델에서 평균 인구

는 비선형 연결 함수를 통해 선형 예측변수에 따라 다릅니다. 반응 확률 분포는 지수군 내


분포의 모든 멤버가 될 수 있습니다. 일반화선형모델 예에는 정규 오류를 가진 기본 선형

회귀, 이진 데이터에 대한 로지스틱 및 프로빗 모델 및 다항 모델에 대한 로그 선형 모델

이 포함됩니다. 기타 통계량 모델은 적절한 연결 함수 및 반응 확률 분포를 선택하여 일반

화선형모델로 공식화합니다.

일반화선형모델 작업은 일반화선형모델에 대한 모델 적합 및 모델 구성을 제공합니다. 지수군의 정규분포, 포아송 분포 및 Tweedie 분포 같은 표준 분포에 모델을 적합시킵니

다. 이 작업은 순차적 반응 및 명목 반응에 대한 다항 모델도 적합시킵니다. 이 작업은 전진선택, 후진선택 및 단계별 선택 방법을 제공합니다.

예: Sashelp.Baseball 데이터셋 분석


1 작업 섹션에서 통계분석 폴더를 펼치고 일반화선형모델을 더블 클릭합니다. 일반화

선형모델 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

2 데이터 탭에서 SASHELP.BASEBALL 데이터셋을 선택합니다.

3 분포 드롭다운 리스트에서 포아송을 선택합니다. 다음 역할에 칼럼을 할당합니다.


반응

반응변수 nHome연결 함수 드롭다운 리스트에서 로그를 선택합니다.

설명변수

분류변수 League

연속변수 logSalary

4 모델 탭을 클릭합니다. 변수 상자에서 League 및 logSalary를 선택합니다. 추가를 선택하여 주효과로 추가합니다.

374 13장 / 통계량 작업





일반화선형모델 작업을 실행하려면 이항을 제외한 모든 분포 유형의 반응변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다. 이항 분포를 선택하는 경우, 이벤트 수 및 시행 횟수 역할에 단일

반응변수 또는 변수 쌍을 할당해야 합니다.


역할

반응

분포 모델에 대한 분포를 지정합니다. 다음 분포 중에서 선택할 수 있습니다.n 이항

n 감마

n 역가우시안

n 다항

n 음이항

n 정규

n 포아송

n Tweedie Tweedie 분포를 선택하는 경우 Tweedie 제곱 모수를 선택할 수 있습니다. 이 값은 0, 1 또는 1.1보다는 크고 3.0보다는 작거나 같아야 합니다.

n Zero-Inflated 음이항

n Zero-Inflated 포아송

이항 분포에 대한 옵션


이벤트 및 시행에 대한 반응 데이터로 구성되는 변수 쌍을 지정합니다.

이벤트 수 이벤트 수를 포함하는 칼럼을 지정합니다.

시행 횟수 시행 횟수를 포함하는 칼럼을 지정합니다.

376 13장 / 통계량 작업


반응 반응 값을 포함하고 있는 단일변수를 지정합니다.관심 이벤트 옵션을 사용하여 원하는 모델의 이벤트를 나타내는 반응변수의 값을 선택합니다.주: 반응 역할 및 관심 이벤트 옵션은 반응 데이터는 이벤트 및 시행 횟수로 구성됩니다. 체크 박스를 선택하지 않은 경우에만 사용할 수 있습니다.

모든 분포 유형에 대한 옵션

반응 반응 데이터를 포함하는 변수를 지정합니다. 대부분의 분포 유형으로 단일 숫자 변수를 지정합니다.

연결 함수 모델에 대한 연결 함수를 지정합니다. 선택한 분포에 따라 사용할 수 있는 기능이 다릅니다.

설명변수

분류변수 분석에서 데이터를 그룹화(분류)하는 데 사용할 변수를 지정합니다. 분류변수는 문자 또는 숫자가 될 수 있습니다. 분류변수는 통계 분석 또는 값이 아닌 레벨을 통한 모델을 입력하는 변수입니다. 레벨로 변수의 값에 연결되는 프로세스는 레벨화로 표현됩니다.

효과 모수화




결측값 처리







추가 역할

빈도 수 각 관측값의 발생 빈도가 포함된 숫자 칼럼을 지정합니다.

가중변수 데이터의 가중 분석을 수행하는 데 가중값으로 사용할 숫자 칼럼을 지정합니다.

그룹 분석 기준 BY 변수로 사용할 칼럼을 지정합니다.

모델 생성



됩니다. 효과를 지정하려면 분류변수 또는 연속변수 역할에 한 개 이상의 변수를 할당해

야 합니다. 변수 조합을 선택하면 교차, 지분, 팩토리얼 또는 다항 효과를 생성할 수 있습

니다.


378 13장 / 통계량 작업

주효과 생성






지분효과 생성


























Zero-Inflated 모델에 대한 모델 효과 지정

Zero-inflated 음이항 또는 Zero-inflated 포아송을 데이터 탭에서 분포로 선택하는 경우

다음 옵션을 사용할 수 있습니다.

생성하려는 모델의 유형을 선택해야 합니다.

n 절편전용 모델

n 메인 모델에서 효과를 포함하는 모델입니다. 모델 빌더를 사용하여 모델 효과를 정의

합니다

n 사용자 정의 모델입니다. 사용자 정의 모델 입력 텍스트 상자에서 효과를 지정합니다. 여러 효과를 지정하는 경우 효과 사이에 빈 공간을 사용합니다.

Zero-inflated 모델에서 효과를 포함하도록 선택하는 경우 해당 효과에 연결 함수를 지정

합니다.

380 13장 / 통계량 작업

옵션 설정

옵션 설명

방법

분산

과분산 조정 척도 모수를 사용하여 추정값 공분산행렬 및 최대우도 기능을 조정합니다. 분산 모수에 대해 Pearson 추정값 또는 이탈도 추정값을 선택할 수 있습니다. Pearson 및 이탈도 카이제곱 분산 검정 계산을 정의하는 부분모집단에서 역할에 하나 이상의 변수를 할당합니다.주: 이 옵션은 이진 및 다항 분포에만 사용할 수 있습니다.

분산 모수 추정값 분산 모수가 있는 분포에 대해 고정된 분산 모수를 지정할 수 있습니다. 기본적으로 이 모수는 추정값입니다.주: 이 옵션은 이진 및 다항 분포에서 사용할 수 없지만 다른 분포 유형에서 사용할 수 있습니다.

최적화

최대 반복 횟수 선택한 최적화 기법의 최대 수행 반복 횟수를 지정합니다.

통계량


옵션 설명

출력에 포함할 통계량을 선택할 수도 있습니다.다음과 같은 추가 통계량을 포함할 수 있습니다.n 유형 1(순차) 분석

n 유형 3 분석

n 유형 3 대비에 대한 왈드 통계량

n 프로파일 우도 신뢰구간 및 왈드의 신뢰구간과 같은 신뢰구간



n 영향 진단, 예측값과 신뢰구간 및 잔차와 같은 관측 통계량

n 분류 효과에 대한 다중 비교

n 로짓 연결 함수를 가진 이진 분포 또는 로그 연결 함수를 가진 포아송 분포에만 사용할 수 있는 정확검정

도표

출력에서 표시할 도표를 선택할 수 있습니다. 여러 도표를 선택하는 경우 도표를 개별적 또는 패널로 표시할 수 있습니다.다음은 결과에 포함할 수 있는 도표입니다.

n 예측 도표

n 관측값 의한 Cook’s D 및 DFBETAn 잔차 도표, 이탈도 잔차, 표준화된 이탈도 잔차, Pearson 잔차, 표준화된 Pearson 잔차 및 우

도 잔차.


출력 데이터셋을 생성할지 여부를 지정할 수 있습니다. 출력 데이터셋에 포함할 값을 지정할 수도 있습니다. 출력 데이터셋에 예측값, 잔차, 영향 통계량 및 선형예측함수의 표준

오차를 포함할 수 있습니다.

382 13장 / 통계량 작업

부록 1작업용 입력 데이터셋 예

작업 데이터셋 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 383

FITNESS 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 384

GETSTARTED 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 385

GREENE 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 387

IN 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 387

LONG97DATA 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 388

MROZ 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 408

작업 데이터셋 정보

작업 문서의 예 중 일부를 완료하려면 하나 이상의 데이터셋을 생성해야 할 수 있습니다. 이 부록에는 필요한 SAS 코드가 제공되어 있습니다. 이러한 데이터셋을 생성하려면 이

코드(HTML 버전에서 SAS Studio: 사용 설명서)를 복사하여 SAS Studio의 프로그램 탭

에 붙여넣고 을 클릭합니다.

383

FITNESS 데이터셋

Fitness 데이터셋을 생성하려면 다음 코드를 프로그램 탭에 입력합니다.

data Fitness; input Age Weight Oxygen RunTime @@; datalines;44 89.47 44.609 11.3740 75.07 45.313 10.0744 85.84 54.297 8.6542 68.15 59.571 8.1738 89.02 49.874 .47 77.45 44.811 11.6340 75.98 45.681 11.9543 81.19 49.091 10.8544 81.42 39.442 13.0838 81.87 60.055 8.6344 73.03 50.541 10.1345 87.66 37.388 14.0345 66.45 44.754 11.1247 79.15 47.273 10.6054 83.12 51.855 10.3349 81.42 49.156 8.9551 69.63 40.836 10.9551 77.91 46.672 10.0048 91.63 46.774 10.2549 73.37 . 10.0857 73.37 39.407 12.6354 79.38 46.080 11.1752 76.32 45.441 9.6350 70.87 54.625 8.9251 67.25 45.118 11.0854 91.63 39.203 12.8851 73.71 45.790 10.4757 59.08 50.545 9.9349 76.32 . .48 61.24 47.920 11.5052 82.78 47.467 10.50;

384 부록 1 / 작업용 입력 데이터셋 예

GETSTARTED 데이터셋

getStarted 데이터셋을 생성하려면 다음 코드를 프로그램 탭에 입력합니다.

data getStarted; input C1-C5 Y Total; datalines;0 3 1 1 3 2 28.3612 3 0 3 1 2 39.8311 3 2 2 2 1 17.1331 2 0 0 3 2 12.7690 2 1 0 1 1 29.4640 2 1 0 2 1 4.1521 2 1 0 1 0 0.0000 2 1 1 2 1 20.1991 2 0 0 1 0 0.0000 1 1 3 3 2 53.3762 2 2 2 1 1 31.9230 3 2 0 3 2 37.9872 2 2 0 0 1 1.0820 2 0 2 0 1 6.3231 3 0 0 0 0 0.0001 2 1 2 3 2 4.2170 1 2 3 1 1 26.0841 1 0 0 1 0 0.0001 3 2 2 2 0 0.0002 1 3 1 1 2 52.6401 3 0 1 2 1 3.2572 0 2 3 0 5 88.0662 2 2 1 0 1 15.1963 1 3 1 0 1 11.9553 1 3 1 2 3 91.7903 1 1 2 3 7 232.4173 1 1 1 0 1 2.1243 1 0 0 0 2 32.7623 1 2 3 0 1 25.4152 2 0 1 2 1 42.7533 3 2 2 3 1 23.8542 0 0 2 3 2 49.4381 0 0 2 3 4 105.4490 0 2 3 0 6 101.5360 3 1 0 0 0 0.0003 0 1 0 1 1 5.937

GETSTARTED 데이터셋 385

2 0 0 0 3 2 53.9521 0 1 0 3 2 23.6861 1 3 1 1 1 0.2872 1 3 0 3 7 281.5511 3 2 1 1 0 0.0002 1 0 0 1 0 0.0000 0 1 1 2 3 93.0090 1 0 1 0 2 25.0551 2 2 2 3 1 1.6910 3 2 3 1 1 10.7193 3 0 3 3 1 19.2792 0 0 2 1 2 40.8022 2 3 0 3 3 72.9240 2 0 3 0 1 10.2163 0 1 2 2 2 87.7732 1 2 3 1 0 0.0003 2 0 3 1 0 0.0003 0 3 0 0 2 62.0161 3 2 2 1 3 36.3552 3 2 0 3 1 23.1901 0 1 2 1 1 11.7842 1 2 2 2 5 204.5273 0 1 1 2 5 115.9370 1 1 3 2 1 44.0282 2 1 3 1 4 52.2471 1 0 0 1 1 17.6213 3 1 2 1 2 10.7062 2 0 2 3 3 81.5060 1 0 0 2 2 81.8350 1 2 0 1 2 20.6473 2 2 2 0 1 3.1102 2 3 0 0 1 13.6791 2 2 3 2 1 6.4863 3 2 2 1 2 30.0250 0 3 1 3 6 202.1723 2 3 1 2 3 44.2210 3 0 0 0 1 27.6453 3 3 0 3 2 22.4702 3 2 0 2 0 0.0001 3 0 2 0 1 1.6281 3 1 0 2 0 0.0003 2 3 3 0 1 20.6843 1 0 2 0 4 108.0000 1 2 2 1 1 4.6150 2 3 2 2 1 12.4610 3 2 0 1 3 53.7982 1 1 2 0 1 36.320


1 0 3 0 0 0 0.0000 0 3 2 0 1 19.9020 2 3 1 0 0 0.0002 2 2 1 3 2 31.8153 3 3 0 0 0 0.0002 2 1 3 3 2 17.9150 2 3 2 3 2 69.3151 3 1 2 1 0 0.0003 0 1 1 1 4 94.0502 1 1 1 3 6 242.2660 2 0 3 2 1 40.8852 0 1 1 2 2 74.7082 2 2 2 3 2 50.7341 0 2 2 1 3 35.9501 3 3 1 1 1 2.7773 1 2 1 3 5 118.0650 3 2 1 2 0 0.000;

GREENE 데이터셋

Greene 데이터셋을 생성하려면 다음 코드를 프로그램 탭에 입력합니다.

data greene; input firm year production cost @@;datalines;1 1955 5.36598 1.14867 1 1960 6.03787 1.451851 1965 6.37673 1.52257 1 1970 6.93245 1.766272 1955 6.54535 1.35041 2 1960 6.69827 1.711092 1965 7.40245 2.09519 2 1970 7.82644 2.394803 1955 8.07153 2.94628 3 1960 8.47679 3.25967;

IN 데이터셋

In 데이터셋을 생성하려면 다음 코드를 프로그램 탭에 입력합니다.

data in; label q = "Quantity" p = "Price" s = "Price of Substitutes"

IN 데이터셋 387

y = "Income" u = "Unit Cost"; drop i e1 e2; p = 0; q = 0; do i = 1 to 60; y = 1 + .05*i + .15*rannor(123); u = 2 + .05*rannor(123) + .05*rannor(123); s = 4 - .001*(i-10)*(i-110) + .5*rannor(123); e1 = .15 * rannor(123); e2 = .15 * rannor(123); demandx = 1 + .3 * y + .35 * s + e1; supplyx = -1 - 1 * u + e2 - .4*e1; q = 1.4/2.15 * demandx + .75/2.15 * supplyx; p = ( - q + supplyx ) / -1.4; output; end; run;

LONG97DATA 데이터셋

LONG97DATA 데이터셋을 생성하려면 다음 코드를 프로그램 탭에 입력합니다.

data long97data; input fem ment phd mar kid5 art lnart; datalines; 0 7.99999860 1.38000000 1 2 3 1.25276290 0 6.99999950 4.29000000 0 0 0 -0.69314720 0 47.00000760 3.84999990 0 0 4 1.50407740 0 19.00000190 3.58999990 1 1 1 0.40546510 0 0.00000000 1.80999990 1 0 1 0.40546510 0 6.00000050 3.58999990 1 1 1 0.40546510 0 9.99999900 2.11999990 1 1 0 -0.69314720 0 1.99999990 4.29000000 1 0 0 -0.69314720 0 1.99999990 2.57999990 1 2 3 1.25276290 0 3.99999900 1.80000000 1 1 3 1.25276290 0 0.00000000 4.29000000 1 2 1 0.40546510 0 3.00000000 2.76000000 1 1 0 -0.69314720 0 9.99999900 3.41000010 1 1 1 0.40546510 0 6.99999950 4.34000020 1 3 2 0.91629080 0 15.00000100 3.84999990 1 2 5 1.70474800 0 1.99999990 2.09999990 1 0 2 0.91629080 0 13.00000000 4.29000000 1 0 2 0.91629080 0 15.00000100 4.29000000 0 0 1 0.40546510 0 4.99999810 2.26000000 1 1 0 -0.69314720


0 6.00000050 2.09999990 0 0 0 -0.69314720 0 12.00000000 2.26000000 1 0 3 1.25276290 0 15.99999810 3.84999990 1 1 6 1.87180220 0 6.99999950 4.29000000 0 0 4 1.50407740 0 6.00000050 1.80000000 1 2 2 0.91629080 0 1.99999990 2.26000000 0 0 2 0.91629080 0 0.00000000 2.09999990 0 0 0 -0.69314720 0 30.00000190 4.29000000 1 0 4 1.50407740 0 9.99999900 4.29000000 1 2 1 0.40546510 0 1.99999990 2.09999990 1 0 1 0.40546510 0 0.99999990 3.58999990 1 0 7 2.01490310 0 3.00000000 3.42000010 1 1 2 0.91629080 0 9.99999900 4.29000000 1 2 2 0.91629080 0 9.99999900 4.29000000 0 0 2 0.91629080 0 0.99999990 3.33999990 1 2 0 -0.69314720 0 1.99999990 4.29000000 0 0 0 -0.69314720 0 10.99999710 4.29000000 1 0 1 0.40546510 0 4.99999810 3.61999990 1 0 4 1.50407740 0 0.00000000 4.29000000 1 3 1 0.40546510 0 3.99999900 4.34000020 1 1 1 0.40546510 0 1.99999990 1.25000000 1 1 2 0.91629080 0 19.00000190 4.34000020 0 0 7 2.01490310 0 3.00000000 1.67000000 1 3 1 0.40546510 0 0.00000000 3.47000000 0 0 0 -0.69314720 0 0.99999990 2.26000000 1 1 1 0.40546510 0 0.99999990 1.80000000 1 0 1 0.40546510 0 17.00000000 4.34000020 1 2 2 0.91629080 0 3.00000000 3.58999990 0 0 2 0.91629080 0 0.99999990 1.75000000 1 2 1 0.40546510 0 6.00000050 4.29000000 0 0 1 0.40546510 0 0.00000000 2.09999990 1 1 0 -0.69314720 0 15.00000100 4.29000000 1 2 0 -0.69314720 0 0.00000000 2.09999990 1 1 0 -0.69314720 0 26.99999810 3.31999990 1 2 2 0.91629080 0 4.99999810 4.34000020 1 0 2 0.91629080 0 6.99999950 3.41000010 0 0 4 1.50407740 0 0.00000000 4.29000000 1 0 1 0.40546510 0 10.99999710 3.19000010 1 0 2 0.91629080 0 13.00000000 4.29000000 1 0 2 0.91629080 0 3.99999900 1.74000000 1 2 1 0.40546510 0 3.99999900 2.76000000 0 0 1 0.40546510 0 26.99999810 3.58999990 1 1 7 2.01490310 0 9.99999900 1.80999990 1 0 4 1.50407740 0 13.00000000 4.29000000 1 1 2 0.91629080 0 0.99999990 4.29000000 1 1 1 0.40546510 0 6.00000050 2.76000000 0 0 1 0.40546510 0 6.00000050 3.47000000 0 0 6 1.87180220

LONG97DATA 데이터셋 389

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1 0.00000000 0.75500000 0 0 0 -0.69314720 1 6.99999950 2.25000000 0 0 1 0.40546510 1 3.00000000 3.19000010 0 0 1 0.40546510 ;

MROZ 데이터셋

Mroz 데이터셋을 생성하려면 다음 코드를 프로그램 탭에 입력합니다.

data mroz; input inlf nwifeinc educ exper expersq age kidslt6 kidsge6 lwage; datalines; 1 10.91006 12 14 196 32 1 0 1.210154 1 19.49998 12 5 25 30 0 2 0.3285121 1 12.03991 12 15 225 35 1 3 1.514138 1 6.799996 12 6 36 34 0 3 0.0921233 1 20.10006 14 7 49 31 1 2 1.524272 1 9.859054 12 33 1089 54 0 0 1.55648 1 9.152048 16 11 121 37 0 2 2.12026 1 10.90004 12 35 1225 54 0 0 2.059634 1 17.305 12 24 576 48 0 2 0.7543364 1 12.925 12 21 441 39 0 2 1.544899 1 24.29995 12 15 225 33 0 1 1.401922 1 19.70007 11 14 196 42 0 1 1.524272 1 15.00001 12 0 0 30 1 2 0.7339532 1 14.6 12 14 196 43 0 2 0.8183691 1 24.63091 10 6 36 43 0 1 1.302831 1 17.53103 11 9 81 35 0 3 0.2980284 1 14.09998 12 20 400 43 0 2 1.16761 1 15.839 12 6 36 39 0 5 1.643839 1 14.1 12 23 529 45 0 0 0.6931472 1 10.29996 12 9 81 35 0 4 2.021932 1 22.65498 16 5 25 42 0 2 1.254248 1 8.090048 12 11 121 30 0 0 1.272958 1 17.479 13 18 324 48 0 0 1.178655 1 9.56 12 15 225 45 0 0 1.178655 1 8.274953 12 4 16 31 1 1 0.7675587 1 27.34999 17 21 441 43 0 2 1.331812 1 16 12 31 961 59 0 0 1.386294 1 16.99998 12 9 81 32 0 3 1.55327 1 15.10006 17 7 49 31 1 0 1.981815 1 15.69998 12 7 49 42 0 0 1.76936 1 5.11896 11 32 1024 50 0 0 0.4308079


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MROZ 데이터셋 409

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0 26.68 12 9 81 51 0 1 . 0 17.7 12 10 100 47 0 1 . 0 29.4 12 3 9 50 0 1 . 0 22.159 6 2 4 37 0 1 . 0 35 12 2 4 30 2 2 . 0 8.63 12 0 0 49 0 0 . 0 17.08 12 8 64 52 0 2 . 0 32.5 12 6 36 47 0 2 . 0 16 12 15 225 49 0 0 . 0 18.85 12 15 225 44 0 4 . 0 17.5 8 9 81 53 0 0 . 0 19.392 12 8 64 30 1 0 . 0 14.45 12 18 324 54 0 2 . 0 21.8 7 3 9 47 1 1 . 0 7.7 15 10 100 56 0 0 . 0 31.8 12 6 36 49 0 1 . 0 17.258 6 20 400 48 0 0 . 0 13.399 12 8 64 49 0 1 . 0 16.073 12 3 9 56 0 1 . 0 23.26 12 4 16 46 0 0 . 0 37.3 12 13 169 45 0 2 . 0 11 12 4 16 32 0 2 . 0 13.075 12 17 289 43 1 1 . 0 13.7 12 4 16 34 1 1 . 0 25.1 12 0 0 30 1 1 . 0 18.6 17 15 225 38 2 0 . 0 29 16 11 121 33 1 1 . 0 19.237 12 23 529 52 0 0 . 0 19.855 11 1 1 43 0 3 . 0 9.45 12 5 25 33 1 1 . 0 30 10 1 1 45 0 0 . 0 15 10 5 25 36 2 1 . 0 24.701 12 3 9 34 1 1 . 0 15.9 14 3 9 37 0 2 . 0 16.24 10 19 361 46 0 1 . 0 21.1 12 20 400 47 0 0 . 0 23 16 5 25 31 2 1 . 0 6.34 5 0 0 57 0 0 . 0 42.25 12 3 9 30 1 1 . 0 14.694 12 3 9 30 0 0 . 0 21.417 12 7 49 44 0 3 . 0 20.2 13 7 49 53 0 0 . 0 12.09 8 1 1 51 0 0 . 0 24.76 12 13 169 39 1 3 . 0 23 8 0 0 52 0 0 . 0 19.365 8 0 0 46 0 4 . 0 5.55 12 12 144 47 0 5 .


0 68.035 8 0 0 52 0 2 . 0 29.3 12 5 25 45 0 2 . 0 18.5 11 45 2025 60 0 0 . 0 22.582 13 10 100 41 0 2 . 0 21.5 8 2 4 39 0 3 . 0 28.07 12 3 9 49 0 1 . 0 50.3 15 1 1 32 1 1 . 0 23.5 12 5 25 33 1 3 . 0 15.5 10 10 100 36 0 4 . 0 13.44 13 4 16 37 3 3 . 0 8.1 12 7 49 30 1 2 . 0 9.8 11 9 81 44 1 1 . 0 20.3 12 5 25 48 0 1 . 0 15 11 4 16 40 0 4 . 0 56.1 13 11 121 47 0 0 . 0 22.846 12 9 81 36 0 2 . 0 22.225 11 4 16 40 0 2 . 0 17.635 12 2 4 46 0 1 . 0 18.5 12 23 529 52 0 0 . 0 13.39 12 3 9 44 0 1 . 0 15.15 10 15 225 45 0 1 . 0 16.2 7 8 64 30 2 1 . 0 33.92 12 3 9 40 1 3 . 0 14 12 25 625 43 0 1 . 0 16.736 12 2 4 49 0 2 . 0 30.65 12 0 0 46 1 4 . 0 12.4 11 19 361 52 0 0 . 0 19.022 12 3 9 31 1 1 . 0 11.203 10 7 49 42 1 1 . 0 19.876 11 1 1 33 0 3 . 0 57 16 9 81 57 0 0 . 0 18.29 10 3 9 49 0 0 . 0 20.22 14 8 64 45 0 1 . 0 22.15 11 0 0 56 0 0 . 0 30.623 12 5 25 41 1 3 . 0 9.38 5 20 400 56 0 0 . 0 22 10 3 9 48 0 1 . 0 23.675 16 12 144 52 0 2 . 0 33.671 12 5 25 51 0 0 . 0 12.367 11 1 1 35 0 3 . 0 21.95 12 0 0 45 0 0 . 0 32 12 7 49 54 0 0 . 0 22.61 12 13 169 54 0 2 . 0 12.092 12 3 9 31 1 0 . 0 3.777 6 0 0 53 0 3 . 0 36 14 2 4 35 2 2 . 0 26.9 12 0 0 36 1 3 .


0 32.242 12 2 4 59 0 0 . 0 35.02 16 1 1 54 0 0 . 0 37.6 12 10 100 37 1 1 . 0 1.5 12 10 100 44 0 0 . 0 96 17 1 1 34 1 2 . 0 18.15 12 3 9 49 0 0 . 0 15.5 12 32 1024 49 0 0 . 0 14 9 0 0 60 0 0 . 0 14.756 12 7 49 51 0 0 . 0 22 12 5 25 30 1 1 . 0 24.466 12 2 4 47 0 2 . 0 24.4 12 5 25 36 0 4 . 0 24 12 3 9 35 1 3 . 0 15.5 12 25 625 58 0 0 . 0 30.8 14 0 0 41 1 3 . 0 10.66 10 3 9 51 0 1 . 0 13.35 12 10 100 47 0 0 . 0 10.09 9 10 100 45 1 2 . 0 55.6 14 7 49 60 0 0 . 0 25.7 16 5 25 30 1 1 . 0 29 11 15 225 55 0 0 . 0 7.286 12 1 1 32 1 2 . 0 37.752 12 5 25 36 0 2 . 0 13.072 12 9 81 55 0 0 . 0 7.044 12 18 324 47 0 0 . 0 18.2 12 1 1 47 0 1 . 0 27 11 0 0 37 0 1 . 0 30.3 12 6 36 50 0 2 . 0 12 12 1 1 30 0 3 . 0 31.5 17 2 4 48 0 1 . 0 27.092 10 15 225 43 0 2 . 0 20.968 11 25 625 48 1 0 . 0 27 14 1 1 41 1 2 . 0 11.225 12 0 0 50 0 0 . 0 37.7 8 0 0 58 0 0 . 0 28.2 13 0 0 38 0 5 . 0 34 12 8 64 37 0 1 . 0 63.2 16 22 484 50 0 0 . 0 7.5 8 5 25 42 0 4 . 0 17.41 9 10 100 37 1 3 . 0 51 16 1 1 41 0 2 . 0 12.916 12 1 1 31 0 2 . 0 21.9 12 6 36 51 0 0 . 0 17.64 12 4 16 36 1 2 . 0 20 15 6 36 54 0 0 . 0 15 12 0 0 49 0 0 . 0 14.06 9 1 1 48 1 1 .


0 15.825 9 3 9 42 0 2 . 0 16.51 12 15 225 41 1 2 . 0 13 16 33 1089 55 0 0 . 0 10 9 2 4 42 0 0 . 0 22 15 1 1 32 0 1 . 0 29.8 12 10 100 43 0 2 . 0 15 12 0 0 33 1 3 . 0 22.3 15 14 196 48 0 1 . 0 14.55 12 15 225 43 0 2 . 0 19.73 17 15 225 47 1 3 . 0 35 12 10 100 54 0 0 . 0 21.014 12 6 36 51 0 1 . 0 10.876 10 18 324 51 0 1 . 0 27.85 13 15 225 43 1 1 . 0 9.56 12 30 900 53 0 0 . 0 30.3 11 15 225 34 1 1 . 0 7.72 8 10 100 31 1 1 . 0 10.55 12 0 0 56 0 0 . 0 24.106 16 0 0 42 0 1 . 0 22.995 12 4 16 32 0 2 . 0 6 12 0 0 35 1 3 . 0 24.35 12 3 9 30 1 1 . 0 7.608 10 20 400 51 0 0 . 0 28.2 12 3 9 47 0 3 . 0 16.15 12 1 1 54 0 1 . 0 51.2 15 5 25 31 3 0 . 0 12.646 10 7 49 47 0 0 . 0 19 14 6 36 47 0 3 . 0 19 12 2 4 40 0 3 . 0 14.4 8 0 0 48 0 0 . 0 7.232 8 10 100 34 0 7 . 0 21.943 12 6 36 38 0 3 . 0 47.5 12 4 16 32 1 3 . 0 28.9 16 8 64 48 0 1 . 0 12.4 12 18 324 41 0 2 . 0 6.531 5 7 49 49 0 2 . 0 22.422 8 15 225 59 0 0 . 0 22.2 13 7 49 58 0 0 . 0 77 12 8 64 41 0 3 . 0 88 12 8 64 45 0 2 . 0 26.04 14 3 9 30 1 1 . 0 63.5 12 10 100 41 0 1 . 0 12.1 12 9 81 30 2 0 . 0 17.505 12 24 576 53 0 1 . 0 18 12 12 144 31 0 0 . 0 28.069 14 2 4 43 0 2 . 0 14 12 6 36 31 1 1 .


0 8.117 12 18 324 51 0 0 . 0 11.895 9 17 289 43 0 0 . 0 45.25 14 7 49 31 1 2 . 0 31.106 11 6 36 48 0 0 . 0 4 12 10 100 31 1 1 . 0 40.5 12 5 25 44 0 1 . 0 21.62 11 7 49 48 0 1 . 0 23.426 12 11 121 53 0 1 . 0 26 10 14 196 42 0 3 . 0 7.84 12 5 25 39 2 6 . 0 6.8 10 2 4 32 1 2 . 0 5.33 12 4 16 36 0 2 . 0 28.2 13 5 25 40 0 2 . 0 10 12 14 196 31 2 3 . 0 9.952 12 4 16 43 0 0 . 0 24.984 12 15 225 60 0 0 . 0 28.363 9 12 144 39 0 3 . ;


부록 2참조

Cochran, W. G., and G. M. Cox. 1950. Experimental Designs. New York, : Wiley.

Hilbe, J. M. 2009. Logistic Regression Models. London, England: Chapman & Hall/CRC.

Hosmer, D. W. Jr., and S. Lemeshow. 2000. Applied Logistic Regression. 2판 New York, NY: John Wiley & Sons.

Lawless, J. F., and K. Singhal. 1978. “Efficient Screening of Nonnormal Regression Models.” Biometrics ( 34): 318–327.

Pregibon, D. 1981. “Logistic Regression Diagnostics.” Annals of Statistics ( 9): 705-724.

425

426 부록 2 / 참조

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427

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428 권장 문서

색인

H

Heckman 선택 모델 161High-Performance 작업


N

N원 ANOVA 323

t

t 검정

쌍체 300이표본 t 검정 306일표본 296

X

XML 템플릿 114

ㄱ

개수 패널 데이터 회귀 작업

156, 165결측값 바꾸기 244

공분산분석 327그래프

막대 183막대-선 188상자 192선 204원 209히스토그램 201

ㄴ

내 작업 폴더 113

ㄷ

데이터

결측값 바꾸기 244계산 125순열 132순위화 134전치 151정렬 145정보 120탐색 262확률표본 245

데이터 구간화 226데이터 리스트 작업 127

429

데이터 전치 151데이터 탐색 262데이터 특성 120도표

버블 197

ㄹ

로지스틱 회귀 346로짓 회귀 175

ㅁ

막대 그래프 183수평 220

막대-선 그래프 188

ㅂ

버블 도표 197분포분석 274비모수 일원분산분석 318빈도 테이블 281

ㅅ

사용자 정의 작업 114산점도 212상관분석 231, 285상자 도표 192선 그래프 204선형 회귀 169, 332

선형모델

일반화 234, 373시계열 도표 217

ㅇ

예측 회귀

모델링 361요약 통계량 267원 그래프 209일원분산분석 312

비모수 318일원빈도분석 281

ㅈ

작업

Heckman 선택 모델 161N원 ANOVA 323개수 패널 데이터 회귀 156,

165결측값 바꾸기 244계산 125공분산분석 327데이터 구간화 226데이터 리스트 127데이터 순위화 134데이터 전치 151데이터 정렬 145데이터 탐색 262데이터 특성화 120동전 252막대 그래프 183

430 색인

막대-선 그래프 188버블 도표 197분포분석 274비모수 일원분산분석 318산점도 212상관분석 231, 285상자 도표 192생성 114생일 249선 그래프 204선형 패널 데이터 회귀 169선형 회귀 332수평 막대 그래프 220순열 132시계열 도표 217실행 110쌍체 t 검정 300예측 회귀 모델링 361요약 통계량 267원 그래프 209이진 로지스틱 회귀 346이표본 t 검정 306일반화선형모델 234, 373일원분산분석 312일원빈도분석 281일표본 t 검정 296정보 109주사위 굴리기 시뮬레이션

254테이블 분석 290테이블 속성 148편집 113포커 카드 확률 256프로빗/로짓 회귀 175확률표본 140, 245

히스토그램 201

ㅋ

코드

주석 추가 116출력형식 116

ㅌ

테이블

속성 148테이블 분석 290

ㅍ

패널 데이터

개수 패널 데이터 회귀 작업

156, 165프로빗 회귀 175프로세스 플로우

SAS 프로그램 추가 73Snippet 추가 76개요 68결과 71노드 상태 71노드 색상 72노드 연결 87데이터 포트 69배열 72생성 69속성 72실행 88

색인 431

실행 우선 순위 72작업 추가 82저장 88질의 추가 80컨트롤 포트 69, 87하위 플로우 84

ㅎ

확률표본 140, 245회귀

선형 169히스토그램 201

432 색인

Documents

SAS Studio 3.3 사용 설명서