Personnaliser les préférences

Nous utilisons des cookies pour vous aider à naviguer efficacement et à exécuter certaines fonctions. Vous trouverez ci-dessous des informations détaillées sur tous les cookies sous chaque catégorie de consentement.

Les cookies classés comme « Nécessaires » sont stockés sur votre navigateur car ils sont essentiels pour activer les fonctionnalités de base du site.... 

Toujours actif

Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

Aucun cookie à afficher.

Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

Aucun cookie à afficher.

Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

Aucun cookie à afficher.

Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

Aucun cookie à afficher.

Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.

Aucun cookie à afficher.

Comment utiliser PROC STDIZE dans SAS (avec exemple)



Standardiser une variable signifie mettre à l’échelle chacune des valeurs de la variable de telle sorte que la valeur moyenne soit 0 et l’écart type soit 1.

Vous pouvez utiliser la formule suivante pour standardiser une variable

(x jex ) / s

où:

  • x i : la ième valeur de l’ensemble de données
  • x : La moyenne de l’échantillon
  • s : l’écart type de l’échantillon

Le moyen le plus simple de standardiser une variable dans SAS consiste à utiliser l’instruction PROC STDIZE .

L’exemple suivant montre comment utiliser cette instruction dans la pratique.

Exemple : Comment utiliser PROC STDIZE dans SAS

Supposons que nous ayons l’ensemble de données suivant dans SAS qui contient des informations sur divers joueurs de basket-ball :

/*create first dataset*/ 
data my_data;
    input player $ points assists rebounds;
    datalines;
A 18 3 15
B 20 3 14
C 19 4 14
D 14 5 10
E 14 4 8
F 15 7 14
G 20 8 13
H 28 7 9
I 30 6 5
J 0 31 9 4
;
run;

/*view dataset*/
proc print data=my_data;

Nous pouvons utiliser l’instruction PROC STDIZE pour créer un nouvel ensemble de données qui standardise chacune des variables numériques de l’ensemble de données :

/*standardize all numeric variables in dataset*/
proc stdize data=my_data out=std_data;
run;

/*view new dataset*/
proc print data=std_data;

Chacune des variables numériques (points, passes décisives, rebonds) a été standardisée pour avoir une moyenne de 0 et un écart type de 1.

Notez que nous pouvons également utiliser l’instruction VAR pour spécifier les variables à normaliser.

Par exemple, nous pouvons utiliser l’instruction PROC STDIZE suivante avec l’instruction VAR pour normaliser uniquement la variable points :

/*standardize points variable in dataset*/
proc stdize data=my_data out=std_data;
    var points;
run;

/*view new dataset*/
proc print data=std_data;

Les valeurs de la colonne des points ont été standardisées tandis que toutes les autres colonnes sont restées intactes.

Nous pouvons utiliser l’instruction PROC MEANS pour vérifier que la variable points a désormais une valeur moyenne de 0 et un écart type de 1 :

/*view mean and standard deviation of each variable*/
proc means data=std_data;

On voit que la variable points a bien une valeur moyenne de 0 et un écart type de 1.

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres tâches courantes dans SAS :

Comment supprimer des lignes avec des valeurs manquantes dans SAS
Comment calculer l’écart type dans SAS (3 exemples)
Comment calculer les scores Z dans SAS

Ajouter un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *