授業内容

base00には、サンプルナンバー、身長、体重、足のサイズ、週の出席数、小遣い、サンプル名（文字データ）、性別（文字データ）、コンピューター暦月数、ワープロ利用の有無（有りなら１、無しは２のデータになっています：以下同様）、表計算ツール利用の有無、メールツール利用の有無、についての12個の質問についてのデータが載っています（2000年版）。

base01Aは、サンプルナンバー、身長、体重、足のサイズ、週の出席数、小遣いについての2001年版のデータです。

base01Bは、追加分のデータで、サンプルナンバー、身長、体重、足のサイズ、週の出席数、小遣いについてのデータです。

base01Cは、サンプルナンバー、サンプル名（文字データ）、性別（文字データ）、コンピューター暦月数、ワープロ利用の有無、表計算ツール利用の有無、メールツール利用の有無についてのデータです。

ステップ２．ワープロ、表計算、メールについて、まったく経験の無い人、一つは経験のある人、２つの経験がある人、３つとも経験がある人の４つを判断するための変数KEIKENを作る。データが入っていないサンプルは取り除いてよい。
ステップ３．コンピュータの利用暦、ワープロ、表計算、メールの経験についての要約統計量を計算。→第８回以降を参照
ステップ４．性別でソートをかけて、性別ごとの身長、体重、足のサイズの要約統計量を計算。不明Nの場合は取り除く。
ステップ５．男性と女性に分けて、週の出席数とお小遣いとの相関を取る。不明Nの場合は取り除く。→第11回以降を参照
ステップ６．男性と女性に分けて身長と、体重と、足のサイズの相関を取る。不明Nの場合は取り除く。
ステップ７．全サンプルについて身長と体重をグラフ化。性別に分けて散布図を作る。プログラムは次のとおりです。
【新規プログラム】
〜読み込みは省略〜
goptions hsize = 25cm<-ここは
注　意　vsize = 18cm;
proc gplot ;
plot hght * wght = sex ;
ｓymbol1 c = red v = # ;
ｓymbol2 c = blue v = % ;
run ;
【プログラム末尾】

ステップ２については、加点要素（出来ない人は飛ばしてもいいけど、付けたらプラスαだ）にしておきます。ステップ４から７は、全部、別プログラムでもＯＫ。