「np 圖」工作會建立一個樣本中不合格 (瑕疵) 數目的 np 圖，可用以判斷程序是否符合統計控制。

Shewhart 管製圖是一種圖形化的分析工具，可用以判斷程序是否符合統計控制。 「平均值與標準差圖表」工作會建立子群組平均值與子群組標準差的平均值與標準差圖表。 這些圖表可用以分析製程的集中趨勢與變化性。您可以使用這項工作找出輸出分布，並決定程序是否符合統計控制。

在從事研究分析時，母體平均值的大小常常是研究者有興趣的對象。例如，某食品所宣稱其產品重量為350公克等議題。在此，我們若欲研究某班學生平均身高是否為65英吋，那麼在SAS EG中應要如何執行呢？

在一般的迴歸分析中，依變數(Y)為數值型變數，但若依變數不為連續型的數值型變數而是二元類別資料（如：男或女、存活或死亡）的型態時，則羅吉斯迴歸分析可能是被運用得最廣的方法。

廣義線性模型是傳統線性模型的延伸，可讓您為非常態分布的資料 (例如視為離散的計數或測量比例) 建立模型。 您也可使用廣義線性模型工作，為平均值限定於一個範圍的值或所有觀測值的變異數皆為非常數的資料建立模型。

在分析資料時，我們可以粗略的將資料分成類別型和數值型。若遇到單一類別型變量時，我們可以採取的分析方法有製表和做圖。在本章的實際例題演練中，將帶領大家如何在SAS EG裡繪製次數及比例分配表，來展現單一類別型變量的資料特性。

在做問卷調查時，分析者在回收完問卷後，常常直接針對問卷的資料進行分析，而沒有顧慮到資料的代表性。何謂資料的代表性？就是從母體抽出的樣本和母體的結構相似與否，用以辨別此資料是否可以充份表現出母體的特性。假設我們針對學校的學生進行調查，即使我們可以確實做到隨機抽樣，但是我們仍有可能抽到極端的樣本。有鑑於此，我們會對樣本做一些簡單的測驗，例如針對學生的男女比例，學院別的比例做比例的檢測，看其是否符合母體的資料組成。若一間學校的男女生比例是5:5，但是我們的樣本資料的男女生比例是2:8，這時我們就要懷疑此抽樣所得樣本的代表性了。若資料不具代表性，那麼分析所得的結果是否可以說明母體具有之特性就會被高度的懷疑。 

「適合度檢定」是在檢查資料是否符從某種比例或是某種分配。 例如，有報導指出，現在台灣各個宗教信仰人口的比例為（彿道教:25%,天主基督教:15%,其他10%:,無神論:50%），則我們可以調查一樣本，利用樣本的比例來測試，跟此報導的比例會不會有很大的差異。 資料說明： 這個例子的資料是來自歐洲兩個不同區域的學童的頭髮及眼睛的顏色。此資料並非原始資料，而是所謂的二手資料或是次級資料（資料是整理過後）。其中Count 變數為該類型的次數。

當我們遇到成千上萬筆的數字時，要如何可以快速得知這些資料的特性呢？這時，敘述統計量就可以提供我們一種簡單的方式來了解這浩大的資料。

在分析資料中我們可以粗略的將資料分成類別型和數值型。若遇到單一類別型變量時，我們可以採取的分析方法有製表和做圖。在做圖的分析裡，最常被使用的有長條圖與圓餅圖。以下將帶領大家如何在SAS EG裡繪製長條圖來表現單一類別型變量的特性。