SAS - Análise de Correlação

A análise de correlação lida com relacionamentos entre variáveis. O coeficiente de correlação é uma medida de associação linear entre duas variáveis. Os valores do coeficiente de correlação estão sempre entre -1 e +1. SAS fornece o procedimentoPROC CORR para encontrar os coeficientes de correlação entre um par de variáveis em um conjunto de dados.

Sintaxe

A sintaxe básica para aplicar PROC CORR no SAS é -

PROC CORR DATA = dataset options;
VAR variable;

A seguir está a descrição dos parâmetros usados -

Dataset é o nome do conjunto de dados.
Options é a opção adicional com procedimento como plotar uma matriz etc.
Variable é o nome da variável do conjunto de dados usado para encontrar a correlação.

Exemplo

Os coeficientes de correlação entre um par de variáveis disponíveis em um conjunto de dados podem ser obtidos usando seus nomes na instrução VAR. No exemplo abaixo, usamos o conjunto de dados CARS1 e obtemos o resultado que mostra os coeficientes de correlação entre a potência e o peso.

PROC SQL;
create table CARS1 as
SELECT invoice, horsepower, length, weight
   FROM 
   SASHELP.CARS
   WHERE make in ('Audi','BMW')
;
RUN;

proc corr data = cars1 ;
VAR horsepower weight ;
BY make;
run;

Quando o código acima é executado, obtemos o seguinte resultado -

Correlação entre todas as variáveis

Os coeficientes de correlação entre todas as variáveis disponíveis em um conjunto de dados podem ser obtidos simplesmente aplicando o procedimento com o nome do conjunto de dados.

Exemplo

No exemplo abaixo, usamos o conjunto de dados CARS1 e obtemos o resultado que mostra os coeficientes de correlação entre cada par de variáveis.

proc corr data = cars1 ;
run;

Quando o código acima é executado, obtemos o seguinte resultado -

Matriz de correlação

Podemos obter uma matriz de gráfico de dispersão entre as variáveis, escolhendo a opção de plotar a matriz no PROC declaração.

Exemplo

No exemplo abaixo, obtemos a matriz entre potência e peso.

proc corr data = cars1 plots = matrix ;
VAR horsepower weight ;
run;

Quando o código acima é executado, obtemos o seguinte resultado -