當完成資料處理的步驟後，即可利用資料開始進行後續的統計分析，這感覺好像快掉進萬劫不復的深淵。其實統計分析與資料處理相較之下，並不會比較困難，而且還很蘇胡，怎麼說呢？還記得之前提到，語法不用死記對吧，只要能找到範例，就能加以應用，前題是要清楚自己的研究目的與研究的自變項及依變項，那我們就從以下幾個範例開始學習吧!!!以下皆利用（SAS/PC 實務與應用統計分析，李金泉，1994）中的例子來做介紹。
壹、敘述性統計
做任何推論統計分析之前，我們必須先了解資料的型態，包含受訪者的分布情形，以及研究變項的現況特性，因此我們可以利用以下三種分析，探索資料的型態。
Ex：
|
ID |
血型 |
年齡 |
性別 |
身高 |
體重 |
|
1 |
O |
10 |
M |
141 |
35 |
|
2 |
O |
10 |
M |
138 |
27 |
|
3 |
A |
10 |
F |
145 |
32 |
|
4 |
B |
10 |
M |
140 |
33 |
|
5 |
A |
10 |
F |
135 |
24 |
|
6 |
A |
11 |
M |
142 |
30 |
|
7 |
B |
11 |
M |
135 |
27 |
|
8 |
O |
11 |
M |
144 |
32 |
|
9 |
O |
11 |
F |
135 |
27 |
|
10 |
B |
11 |
M |
138 |
25 |
|
11 |
O |
12 |
F |
149 |
32 |
|
12 |
O |
12 |
F |
136 |
25 |
|
13 |
A |
12 |
F |
135 |
24 |
|
14 |
B |
12 |
M |
145 |
33 |
|
15 |
A |
12 |
M |
140 |
32 |
一、詳細的描述統計（PROC UNIVARIATE）
常用來預檢資料，檢測資料是否符合常態分布或存在極端值。
（1）語法
1.資料集
Data後面的指定資料集的名稱為SURVEY，
接下來INPUT的地方給定輸入變數的格式與變數的名稱
最後CARDS的地方是輸入資料
2.詳細描述統計的語法
其中NORMAL是要求做常態機率檢定
PLOT是要求產生莖葉圖、盒形圖、常態機率圖
VAR後面指定欲檢視的變數
（2）報表
1&2.敘述性統計值
資料的簡單描述統計與分布情形
3.常態機率檢定
4.極端值
列出極端值的編號及數值
5.三種圖形
二、描述統計（PROC MEANS）
當變數為等距或比例尺度時，用以了解變數的現況。（包括平均數、標準差、觀察個體數、偏態、峰度）
（1）語法
1.描述統計的語法
VAR後面指定欲檢視的變數
（2）報表
變數的平均數、標準差、最大值、最小值（預設）
三、次數分配（PROC FREQ）
當變數為名義或順序尺度時，用以了解變數的分布情形。（包括次數、百分比、累積次數、累積百分比）
1.次數分配語法
VAR後面指定欲檢視的變數
1.列聯表語法
VAR後面指定欲檢視的變數，並利用『*』連接兩變數
（2）報表
變數的分布情形，包括次數、百分比、累積次數、累積百分比
兩個變數交差表情形，包含次數、列百分比、欄百分比、整體百分比
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