SAS软件的使用特点是在Editor窗口中输入SAS程序（SAS代码），然后让SAS系统完成这些代码表示的任务。SAS程序主要由两大部分组成：DATA步和PROC步。DATA步又称为数据步，其功能是产生SAS数据集并加工，例如扩充、剪切、合并等（如第4章所示），使之成为统计方法和其他方法（例如画图表）加工的合适数据。PROC步又称为加工步，其功能是对数据集进行加工（计算、分析、制表、画图、输出等）。有时一个SAS程序中只有数据步，例如第3章中的许多例子；有时只有加工步，例如例1.1和例1.2。SAS数据集由变量和它们的数据体（多次观测值）组成，下面通过例2.1说明数据集的含义。
例2.1 上世纪80年代某公司发给职员的工资原始统计表如表2-1所示，为了简单仅考虑3名职员，也不考虑其他“五险一金”的数额。
表2-1 工资原始统计表
按照SAS的规定，表2-1中包含5个变量：姓名、工号、基本工资、岗位津贴、奖金；张三、李四、王五分别是3名职员的姓名，它们是变量姓名的3次观测值。当这些数据变成SAS数据集后，SAS特别强调这3次观测的顺序：对每个变量而言，张三的信息是第1次观测，李四的信息是第2次观测，王五的信息是第3次观测，而且当打印SAS数据集时，SAS自动增加一列来说明每一行是第几次观测（见例1.1和例2.2的输出）。
3名职员的信息值（统计数据）作为5个变量的3次观测值。这3次观测也是有序的：先张三，后李四，再王五。SAS数据集的观测值可以是数值型，也可以是字符串型，甚至是汉字（例如取值：张三，李四，王五）。变量的观测值也简称为变量的值，例如变量工号有3个值：217、335和442。所有变量的一次观测值称为一个数据行，本例有3次观测，即有3个数据行。每个数据列可以看成一个向量，它是所有变量的一次观测值。所有数据行就是全部观测值，本书称之为数据体，也就是说数据体是由全体数据行组成。表2-1中张三的信息算1次观测，构成一个数据行，李四的信息构成另一个数据行，王五的信息构成最后一个数据行，三个人的全部信息，也就是3个数据行构成一个数据体，由于观测数据一般具有随机性，数据体中的数据行数也称为样本容量或样本量。(www.xing528.com)
以上介绍的数据集都有一个特点：各个变量的观测数一样多，也就是每一个数据列有同样多的观测值（表2-1中所有5个变量都有3次观测）。某些数据系统的数据集不一定有这个特点，可能有的变量观测数多，有的变量观测数少。本书中对于能与SAS数据集互相导入的其他系统数据集（可能是DAT、TXT、SPSS、Excel等）都要求每一个数据行有同样多的列，每一列有同样多的行。为了让SAS作计算和分析，必须把各种系统数据集（DAT、TXT、SPSS、Excel等）化为SAS数据集。
本书常用的数据文件有两种：一种是待定变量数据体（也就是上一段所介绍的数据体），另一种是已定变量数据体。待定变量数据体由一些数据行组成，也就是说只有观测值，例如仅由表2-1中后3行组成的数据体，它们和变量没有联系。在使用该数据体时表2-1中第2列可以作为变量工号的值，也可以是变量x1的值；第3列可以是变量基本工资的值，也可以是变量x2的值。待定变量数据体和变量间的联系需要另外规定。待定变量数据体可以作为DAT、TXT文件存储起来，调用待定变量数据体后可以根据需要建立变量和数据体的联系。但是许多数据系统中的数据文件都不是待定变量数据体，例如表2-1的全体4行组成的数据体就不是待定变量数据体，其中数据行和变量间的关系固定下来了：第1列中后3行是变量姓名的值，第2列中后3行是变量基本工资的值……Excel、SPSS和许多商业数据库中的数据都已建立变量和数据间的联系。这种既有数据体又联系了变量的数据文件被称为已定变量数据体。3.3节和4.1节中某些数据文件是待定变量数据体而不是已定变量数据体，除了3.3和4.1，本书所说数据集几乎都是已定变量数据体。SAS数据集也是已定变量数据体。
SAS数据集的变量名由英文字符、阿拉伯数字和下划线等组成，长度不超过32个字符，不允许有中文字符，例如用mingzi、gonghao、jiben、gangtie、jiangjin分别表示名字、工号、基本工资、岗位津贴、奖金。有些SAS符号在最前面和最后面都是下划线，例如＿null＿，＿obs＿，＿n＿等，它们有特殊含义，所以读者给变量命名时，不要在最前面和最后面加下划线。SAS数据集变量的值一般不超过8个字符，可以是数值变量和字符串变量，包括中文字符。为了编程方便和加快运算速度，在大量运算时，变量值应当尽可能简单，不用中文字符。
练习题 表2-2给出3只股票10个工作日的价格，其中有哪些变量？每个变量有几个观测值？有几个数据行？数据体是什么？已定变量数据体是什么？
表2-2 连续10个工作日的股票价格
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