Enviar datos desde SAS a Excel

Hace tiempo publicamos una entrada en la que explicábamos como exportar un dataset de sas a excel. Hoy queremos explicar una manera muy directa de enviar datos de Sas a Excel, con la características que podemos indicar a qué fila, columna, celda exportar la información.

La siguiente opción de programación de SAS Base es muy sencilla y práctica ya que como decimos, permite enviar los datos de su dataset a la fila y columna del fichero Excel que deseemos.
 
Si tenemos un fichero de datos llamado Clientes y guardamos los resultados estadísticos obtenidos en el procedimento proc means en X1:
 
proc means data=CLIENTES noprint; var AUX; output out=X1; run;
La forma de lanzarlo a excel será:

filename X1 DDE 'EXCEL|Hoja1!F9C1:F9C2' NOTAB; data X1; set X1; file X1; put DESCRIPCION "09"x SUMA; run;

Es importante tener el fichero excel abierto. La siguiente sintaxis determina la ruta donde enviamos los datos (nombre el pestaña,, filas y columnas): 'EXCEL|Hoja1!F9C1:F9C2'. Por último, tras “put” escribimos los nombres de los campos que queremos exportar tabulados con “09”x.

Curso de Análisis de Datos Cuantitativos con SPSS Aplicado a la Investigación Socioeducativa

La Universidad Autónoma de Madrid comienza la segunda edición del "Curso de análisis de datos cuantitativos con SPSS aplicado a la investigación socioeducativa - nivel avanzado" formará a los participantes en las diversas aplicaciones de técnicas estadísticas multivariantes de análisis de datos, mediante el uso del programa Statistical Package for the Social Sciences - SPSS.

Partiendo de los conocimientos del curso de nivel básico, se profundizará en técnicas más especializadas tales como Análisis de Regresión, Factorial, de Conglomerados o en Pruebas no paramétricas. De esta forma se profundizará en estrategias estadísticas más complejas que aportarán un conocimiento más profundo de la realidad estudiada.

Estructura y Contenido:

1.     Introducción al análisis de datos cuantitativos con SPSS aplicado a la investigación socioeducativa –Nivel Avanzado

2.     Repaso de la Estadística Básica: estadística descriptiva, t de student, ANOVA.

3.     Análisis de Regresión

a.     Análisis de Regresión Simple

b.     Análisis de Regresión Múltiple

c.     Supuestos del Modelo de Regresión Lineal

4.     Análisis de Conglomerados

a.     Conglomerados de K medias

b.     Conglomerados Jerárquicos

5.     Análisis Factorial

6.     Análisis Discriminante

7.     Estadística No Paramétrica

a.     Prueba para una muestra

b.     Prueba para dos muestra independientes

c.     Pruebas para varias muestras independientes

d.     Prueba para dos muestras relacionadas

e.     Pruebas para varias muestras relacionadas

8.     Análisis de Fiabilidad

9.     Análisis de Regresión Logística

Horario de clases

·        Día 1º: 28 de Mayo de 2013 - 16:30 hrs. a 20:30 hrs.

·        Día 2º: 30 de Mayo de 2013 - 16:30 hrs. a 20:30 hrs.

·        Día 3º: 4 de Junio de 2013 - 16:30 hrs. a 20:30 hrs. 

         Día 4º: 6 de Junio de 2013 - 16:30 hrs. a 20:30 hrs.

Más información AQUÍ

Introducción a R

Navegando por la red descubrimos un interesante artículo en el blog GenBeta Dev (blog especializado en lenguajes de programación, aplicaciones para móviles, bases de datos, desarrollo web, etc.) sobre la historia de uno de los lenguajes más populares en el análisis de datos: R.

Recomendamos su lectura ya que nos ha resultado interesante. Click aquí para leer el artículo.

Curso gratuito de R en Coursera

Descubrimos en el blog perosnal de José María Mateos llamado Las penas del Agente Smith, una entrada sobre un curso gratuito de Análisis de Datos con R.

Comienza el 22 de enero y durará 8 semanas y como os comento se basa en el software R de código abierto y gratuito orientado al análisis estadístico. El curso se realiza a través de la plataforma web Coursera, es gratuito e impartido por el profesor Jeff Leek, profesos de bioestadística en Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health.

Manual gratuito de SPSS

En la web librosgratis.net podeis descargaros de forma totalmente gratuita el ebook en formato pdf: SPSS: Guía para el análisis de datos. Antes tenéis que registraros en la web.

 

Puedes ver el libro de Spss directamente aquí.

 

Funciones Sas para variables de Texto

Sas es un potentísimo software de análisis estadístico pero además de sus virtudes analíticas presenta una serie de funciones orientadas a la manipulación y depuración o limpieza de variables.

En esta ocasión vamos a nombrar sólo unas pocas, las que personalmente más utilizo cuando me encuentro en las bases de datos teléfonos mal grabados, direcciones de emails, nombres de personas en mayúsculas y minúsculas, etc, y tenemos que hacer una labor de limpieza para homogeneizar todo lo posible estos datos.

Compbl (cadena): Elimina blancos de la cadena.
Compress (cadena, ‘car’): elimina de la cadena los caracteres específicados en car.
Upcase (cadena): convierte en mayúsculas la cadena.
Lowcase (cadena): convierte en minúsculas la cadena.
Tranwrd (cadena, ‘lo que quiero substituir’, ‘por lo que quiero substituir’): sustituye en la cadena todas las ocurrencias de origen por el destino.
Substr (cadena, a1, a2): devuelve una extracción de la variable de texto cadena que comienza en la posición a1 y tiene una longitud de a2.

Ejemplo: tenemos un campo denominado TELEFONO donde observamos datos de esta manera: 91-77*777 77-7

data BBDD; set BBDD;

TELEFONO =Compbl (TELEFONO) /*--> 91-77*77777-7*/

TELEFONO =Compress (TELEFONO,'-','*') /*--> 9177777777 */

run;

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Como exportar un dataset de Sas a Excel

Aunque en próximas entradas veremos otra manera de exportar a excel, aquí os presentamos dos de las más importantes:

PROC EXPORT
proc export data=datasetname outfile="/usr2/users/student/mkaushik/ names9900.csv" dbms=csv replace; delimiter=','; run;

ODS
ODS html FILE='/usr2/users/student/mkaushik/AIIMS/becker/try2.xls';
proc print data=&dataset noobs; run; ODS html CLOSE;

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