简单的柱状图
这里假设your_data_set是你的数据集，category_variable是用于分类的变量。这个代码会生成一个简单的垂直柱状图，展示不同类别下的某种频率信息。
2. 折线图
x_variable和y_variable分别是横纵坐标对应的变量，用于绘制折线图来展示数据随x_variable变化的趋势。
3. 散点图
此代码创建一个散点图，通过x_variable和y_variable的值来确定每个点在图中的位置，可用于观察两个变量之间的关系。
4. 饼图
category_variable确定了每个扇形代表的类别，用于展示各部分占总体的比例情况。
5. 箱线图
numeric_variable是要分析的数值型变量，category_variable是用于分组的分类变量。箱线图可用于显示数据的分布情况，包括中位数、四分位数等信息。
6. 直方图
numeric_variable是要绘制直方图的数值变量，用于展示该变量的分布频率。
接下来是一个简单的模拟临床试验数据的示例，假设这是一个关于某种新药物治疗高血压效果的临床试验：
1. 数据生成步骤
患者编号：使用 SAS 代码可以生成从 1 到 100 的患者编号。
分组信息（治疗组和对照组）：随机将患者分配到治疗组（使用药物）和对照组（使用安慰剂），这里假设使用简单的随机数生成来模拟分组。如果生成的随机数小于 0.5，则分配到对照组，否则分配到治疗组。
基线血压数据：假设正常血压范围在 90 - 120mmHg（收缩压），为每个患者生成一个基线收缩压，使用正态分布来模拟，均值为 105，标准差为 8。
治疗后血压数据：对于治疗组，假设药物有一定的降压效果，血压降低值服从均值为 10，标准差为 3 的正态分布。对于对照组，血压变化不大，假设均值为 0，标准差为 2 的正态分布。
其他可能的变量（如年龄、性别等）：
假设年龄服从均值为 50，标准差为 10 的正态分布，性别随机生成（0 表示女性，1 表示男性）。
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