SAS | Veri Tabanı Yönetimi

Öncelikle Microsoft Access 2007 ile basit bir veri tabanı nasıl oluşturulur kısaca buna değinip, daha sonrada oluşturduğumuz veri tabanı üzerinden Sas paket programı ile bir istatistiksel veri analizi gerçekleştirelim.Acces’te öncelikle boş bir veritabanı yaratıp bunu 2000 formatında yani *.mdb olacak şekilde oluşturuyoruz. Çalışmamda veritabanımın ismini veri.mdb olarak oluşturdum.

Sütunlara değişkenlerimizi girelim.

Yas, Cinsiyet, Gun_int_kul ( Günlük internet kullanımı )

Veri girişlerini buradan yada veritabanımıza bir form ekleyerek daha kolay bir şekilde yapabiliriz. (Tercihe bağlı )

Veri girişimizi yaptıktan sonra tabloyu kapatıyoruz; ben tablo ismi olarak “durum” tercih ettim.Oluşturduğumuz tablo üzerinde sağ tıklayıp tasarım görünümüne geçiyoruz.

Değişken tiplerini tasarım görünümünden ayarlıyoruz. Bu şekilde veri tabanımızı oluşturma tamamlanmış oluyor… Artık Access’i kapatıp SAS paket programını açabiliriz.

Sas paket programında aşağıda yazmış olduğum kodları editör kısmına yazıyoruz.

PROC IMPORT OUT= WORK.veri
DATATABLE= "durum" // veri tabanı tablo ismi
DBMS=ACCESS REPLACE;
DATABASE="C:\veri\veri.mdb"; // veri tabanı yolu
RUN;

Yukarıdaki kodlar yardımıyla veri tabanımızı SAS’a tanıttık.
Şimdi veri tabanımız üzerinden ki-kare analizi gerçekleştirelim. ( Cinsiyet ile günlük internet kullanımı arasında fark var mı? )
Yukarıdaki kodları silmeden bir alt satıra geçerek editöre şu kodları ekleyin.

proc freq ;
tables cinsiyet * gun_int_kul / chisq expected;
run;

SAS ÇIKTISI :

The FREQ Procedure

Statistics for Table of Cinsiyet by gun_int_kul

Statistic DF Value Prob
ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ
Chi-Square 6 8.0000 0.2381
Likelihood Ratio Chi-Square 6 10.5850 0.1021
Mantel-Haenszel Chi-Square 1 2.1411 0.1434
Phi Coefficient 1.0000
Contingency Coefficient 0.7071
Cramer's V 1.0000

WARNING: 100% of the cells have expected counts less
than 5. Chi-Square may not be a valid test.
Sample Size = 8