SAS统计分析(第八讲)
SAS统计分析概述PPT课件
2020/11/13
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❖ “Help” 可随时提供帮助咨询
菜单下方的工具条
New（清除log窗口和output窗口的内容,建立新文件）， Open（打开文件），Save（储存文件），Print（打印）， View（预览），Cut（裁剪），Copy（复制），Paste（粘 贴），Undo（恢复），Explorer（游览窗口）, Submit（运 行）， Clear all (删除editor窗口内容), Help（提供帮助）
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SAS文件系统
*.sas7bdat SAS数据集 *.sas EDITOR视窗输出SAS程序文件 *.log LOG视窗输出文件 *.lst OUTPUT视窗口输出文件
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SAS中的常用变量
❖数值型变量 变量名由1～32个字符组成，以英文字母(A～
Z，包括大写和小写）或下划线( _ )开头，其余可以是英文字母、 数字或下划线，不能包含中文字符、%、&、#、！和空格符等 字符。 如AGE， X2， X1_1，_ab等都是合法的， 1X ， XY-1， X& ，ab 1，等都是不合法的。
变量值过大或过小的数可用科学记数法，如：1.785E-19 即 为1.785×10-19 , 5.25E 12 即为5.25×1012。
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❖字符型变量 字符型变量名后加“$”号表示,如NAME$ ，
SEX$等。字符型变量值可以是任何的字符，如：’Zhang Hua’ , ‘男’，’上海’等都是一个字符变量。
此外，还可用以下任一种方式打开一个新的包含SAS文
件库目录树的游览窗口：
键入命令Explorer并按回车。
SAS统计分析教程方法总结
对定量结果进行差异性分析1. 单因素设计一元定量资料差异性分析1.1. 单因素设计一元定量资料 t 检验与符号秩和检验T 检验前提条件： 定量资料满足独立性和正态分布， 若不满足则进行单 因素设计一元定量资料符号秩和检验。
1.2. 配对设计一元定量资料 t 检验与符号秩和检验配对设计：整个资料涉及一个试验因素的两个水平，并且在这两个水 平作用下获得的相同指标是成对出现的，每一对中的两个数据来自于同一 个个体或条件相近的两个个体。
1.3. 成组设计一元定量资料 t 检验成组设计定义：A 有A1, A2个水平，将全部n （n 最好是偶数）个受试对 元分析的问题。
配对,无法消除个体差异对观测结果的影响,因此,其试验效率低于配对 设计。
T 检验分析前提条件:独立性、正态性和方差齐性。
14成组设计一元定量资料Wilcoxon 秩和检验不符合参数检验的前提条件，故选用非参数检验法，即秩和检验。
设试验因素象随机地均分成2 组， 分别接受 A1， A2， 2种处理。
再设每种处理下观测 的定量指标数为k ,当 k=1时，属于一元分析的问题；当 k >2时，属于多在成组设计中,因2 组受试对象之间未按重要的非处理因素进行两两1.5.单因素k （k>=3）水平设计定量资料一元方差分析方差分析是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。
这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。
方差分析的假定条件为:各处理条件下的样本是随机的。
各处理条件下的样本是相互独立的，否则可能出现无法解析的输出结果。
各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否则使用非参数分析。
各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。
16单因素k（k>=3）水平设计定量资料一元协方差分析协方差分析（Analysis of Covarianee是将回归分析与方差分析结合起来使用的一种分析方法。
在这种分析中，先将定量的影响因素（即难以控制的因素）看作自变量，或称为协变量（Covariate）,建立因变量随自变量变化的回归方程，这样就可以利用回归方程把因变量的变化中受不易控制的定量因素的影响扣除掉，从而，能够较合理地比较定性的影响因素处在不同水平下，经过回归分析手段修正以后的因变量的样本均数之间的差别是否有统计学意义，这就是协方差分析解决问题的基本计算原理。
《SAS统计分析介绍》PPT课件
精选ppt
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FORMAT语句可以为变量输出规定一个输出格式，比如 proc print data=score;
format math 5.1 chinese 5.1;
run;
使得列出的数学、语文成绩宽度占5位，带一位小数。 事实上，在生成数据集的DATA步中也可以用FORMAT语句规 定变量的输出格式，用LABEL 语句规定变量的标签，用LENGTH 语句规定变量的存贮长度，用ATTRIB语句同时规定变量的各属 性。在数据步中规定的变量属性是附属于数据集本身的，是永 久的；在过程步中规定的变量属性（标签、输出格式等）只用 于此过程的本次运行。
关 分 析
定性资料 （ R*C表）
双向无序 双向有序、属性不同
双向有序、属性相同
直线相关分析 Spearman秩相关 c2检验 Spearman秩相关、线性趋势检验 一致性检验(kappa系数的假设检验)
一个应变量，一个自变量：直线回归分析
回 归
应变量为连续型定量变量，服从正态分 布
一个应变量，多个自变量：多重线性回归 分析
在VAR后面给出变量列表：
VAR 变量名1 变量名2 … 变量名n;
变量名列表可以使用省略的形式，如X1-X3，
math-chinese等。
如果数据集中有几个变量依次为
math,english,chinese，则
var math-chinese 与
var math english chinese 等价。
5.304312 标准误差均 值
3645 584713.9 72.40189 0.56804 263832.5
0.140937
99% 95% 90% 75% Q3 50% 中位数
SAS统计分析(第八讲)
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(1)似然比检验
G 2(ln Lk 1 ln LK )
k=0，1，┄，m。m为自变量的个数 。G近似服从自由度
为ν（ν=m-k）的χ2分布，当
变量对回归有统计学意义。 (2). Wald检验
2 2 时，表示新加入的 k个自 ,
Wald检验时将回归方程中各参数的估计值βj与0的比较， 统计量为
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Model Fit Statistics 模型拟合统计
Intercept Only 仅有截距 440.558 444.970 438.558 Intercept and Covariates 所有变量 428.427 指标越小表示 437.251 模型拟合的越 424.427 好
/*选项为对模型进行拟合优度检验*/ Output out=b1 p=pr; /*在数据集b1中含有每个个体的预测概率值*/
proc print data=b1; run;
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The LOGISTIC Procedure
0001oddsratioestimatespoint95waldeffectestimateconfidencelimits28621688485220183620associationpredictedprobabilitiesobservedresponses预测概率与观察反应变量间的关联度percentconcordant313somers02044个指标的和谐百分比绝对值越percentdiscordant109gamma0482大表示预不和谐百分比测概率与反percenttied577taua0042应变量的关结点百分比联度越高pairs381980602对子数等于反应变量为0的例数乘以反应变量为1的例数20183621obslevelpr00903520183622与冠心病d发病的关系分别随访儿茶酚胺水平高和低两组人群7年期间冠心病发病数见表93
SAS统计分析教程方法总结
SAS统计分析教程⽅法总结
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对定量结果进⾏差异性分析
1.单因素设计⼀元定量资料差异性分析
1.1.单因素设计⼀元定量资料t检验与符号秩和检验
T检验前提条件：定量资料满⾜独⽴性和正态分布，若不满⾜则进⾏单因素设计⼀元定量资料符号秩和检验。
1.2.配对设计⼀元定量资料t检验与符号秩和检验
配对设计：整个资料涉及⼀个试验因素的两个⽔平，并且在这两个⽔平作⽤下获得的相同指标是成对出现的，每⼀对中的两个数据来⾃于同⼀个个体或条件相近的两个个体。
1.3.成组设计⼀元定量资料t检验
成组设计定义：
设试验因素A有A1，A2个⽔平，将全部n（n最好是偶数）个受试对象随机地均分成2组，分别接受A1，A2，2种处理。
再设每种处理下观测的定量指标数为k，当k=1时，属于⼀元分析的问题；当k≥2时，属于多元分析的问题。
在成组设计中，因2组受试对象之间未按重要的⾮处理因素进⾏两两配对，⽆法消除个体差异对观测结果的影响，因此，其试验效率低于配对设计。
T检验分析前提条件：
独⽴性、正态性和⽅差齐性。
精选
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SAS数据分析方法体系ppt课件
相关分析的指标体系：在提及相关分析时往往考察的是连续变量的相关关系，实际上对 任何类型的变量，都可以用相应的指标进行相关关系的考察。 • 名义变量的相关指标 • 有序变量的相关指标 • 连续变量的相关指标
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这里所说的多变量模型指的是在模型中可以区分出因变量和自变量，并且模型中可以有 多个自变量或因变量，建模的目的是考察各自变量对因变量的作用强弱，最终对因变量 取值进行预测的统计模型。 方差分析/一般线性模型：典型的方差分析对应的是因变量为连续变量，自变量为分
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经典统计分析方法论对整个流程的控制和干预非常严格，但是在很多情况下无法满足， 形成了所谓半试验研究支持下的统计分析方法论，其具体特征如下： 研究设计具有明显的向实际情况妥协的特征，所谓七大步骤可能不被严格遵循，从
数据准备开始的后三步的重要性比经典分析方法论高。 研究设计可能无法做到理想化，例如抽样与分组的完全随机性，试验组与对照组干
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针对数据独立性或随机性的检验：考察样本的随机性，如果样本不是从总体整随机抽取 的，所做的任何推断将变得没有价值，对于这类问题，最简单的方法是进行游程检验。
针对分布类型的检验：常见的情况是检验某个连续变量所在总体的分布是否服从正态分 布，因为正态分布是很多后续统计分析的前提。
假定分布类型后针对某个分布参数的检验： • 考察中位数是否等于某个假定值，采用秩和检验 • 对于连续型变量，研究者最关心的往往是其均数是否等于某个假定数值，单样本图t 检验是常用的方法。
SAS第八讲—IML编程
第八讲： SAS 交互式矩阵语言—IML 编程（PROC IML）§8.1 引言SAS/IML 是SAS 的一个过程，IML （Interactive Matrix Language ）是交互式矩阵语言的简称。
IML 中的基本处理单位是矩阵，所有运算和操作都是针对矩阵的。
数值被看成1×1的矩阵。
SAS/IML 中的矩阵和DATA 步以及SAS 环境中的数据集可以双向流动：数据集可以读入到IML 中形成矩阵，IML 中的矩阵可以读出为SAS 数据集。
进入IML 环境的方法是执行语句PROC IML;§8.2 IML 语言要素I 、矩阵1、矩阵的定义：矩阵是一个二维数阵，分为行和列。
构成矩阵的数据称为元素，可以是数值也可以是字符。
N ×1矩阵称为行向量，1×M 矩阵称为列向量，1×1矩阵称为标量（scalar）。
矩阵的名字与SAS 文件的命名规则相同（以字母或下划线开头，以字母数字和下划线组成，长度不超过32个字符）。
2、矩阵的创建：矩阵可以通过元素列示定义，也可以赋值来创建。
（1）元素列示法：proc iml ;a=100;b={1 2,3 4,5 6}; 注：元素重复的方法：创建矩阵时，如果需要连续重复输入一个数值作为矩阵的元素，则可采用元素重复因子（repeating Factor ）实现。
重复因子是重复次数加方括号，放在需要重复的元素之前。
例如 proc iml ;a=100;b={[2]1 2,3 [2]4,[2]5 6};print b;结果为1 1 23 4 45 5 6（2）赋值法：赋值法通过赋值语句对已有的矩阵进行与运算（包括函数运算）创建矩阵。
一般形式：矩阵名=表达式；proc iml ;b={[2]1 2,3 [2]4,[2]5 6};c=2#b;print c;结果为2 2 46 8 810 10 123、矩阵表达式：表达式是由矩阵、函数以及运算符连接的式子，运算结果为矩阵。
sas系统(统计分析系统培训课件讲课稿
在Windows下每个SAS数据库置于某个子目 录之中
例:SASUSER: C:\SAS\SASUSER
WORK: C:\SAS\SASWORK COURSE: C:\USERS\ZDW
第二章 SAS系统对数据的管理
§2 SAS 数据库 设定
SAS数据集是一种SAS文件 SAS文件是由SAS系统创建和管理的有特殊结
构的文件。包括 SAS数据集和SAS目录册 （CATALOG）等
第二章 SAS系统对数据的管理
数据直接输入
流行的数据库
其它文件格式
SAS数据集 SAS应用程序
第二章 SAS系统对数据的管理
§1 SAS 数据集
两种类型的数据对象： SAS数据集(Data sets)： 包含描述部分和数据部分 SAS数据视窗(Data View)： 只含描述部分 （变量名，属性，长度，标题 格式，创建与修改日期）
CARDS; 数据行;
RUN;
第四章 用数据步生成SAS数据集
INPUT 语句
INPUT <设定1><. . .设定n > <@|@@>;
设定的格式： List: 变量名 <$><:输入格式> Colunm: 变量名 <$>始列-终列 Formatted: 指针 变量名 输入格式 指针:@n|+n Named: 变量名 <$>始列-终列
nn源文件中各变量所在位置必须是规则的每个变量按输入格式读入指定的长度可用指针控制下一个变量读入的始点变量值可含空格变量输入次序可以是任意的任何字段或起部分可重复读入读入其它sas数据集要增改删sas数据集中的记录或变量可在data步中加入各种语句来实现生成sas数据集由外部文件或直接输入时在input语句之后加入用set语句读入已有sas数据集再加入各种语句对读入数据集进行增改读入其它sas数据集增改删数据集中的记录或变量或在input语句后或用set语句并加入其它sas语句
使用SAS进行统计分析的基础
使用SAS进行统计分析的基础统计分析在数据分析和决策制定中扮演着至关重要的角色。
而SAS （Statistical Analysis System）作为一种功能强大的数据统计分析软件，被广泛应用于各个领域。
本文将介绍使用SAS进行统计分析的基础知识和技巧。
一、SAS的安装和配置使用SAS进行统计分析前，首先需要将SAS软件安装到计算机上，并进行相应的配置。
安装完成后，打开SAS软件，进入SAS主界面。
二、创建和导入数据集在SAS中，我们可以通过创建或导入数据集来进行数据分析。
创建数据集可以手动输入数据，也可以通过导入外部数据文件。
导入数据可以使用SAS自带的数据导入工具，也可以通过SAS程序语言来实现。
三、数据清洗与变换在进行统计分析前，通常需要对原始数据进行清洗和变换，以便于后续的分析操作。
数据清洗包括去除异常值、缺失值处理、去重等操作；数据变换包括数据重编码、数据标准化、数据离散化等操作。
四、描述性统计分析描述性统计分析是通过对数据的描述和总结，来了解数据的基本特征和分布情况。
在SAS中，可以使用各种统计指标和图表来进行描述性统计分析，比如平均值、标准差、频数分布表、柱状图等。
五、推断性统计分析推断性统计分析是通过从样本中推断总体的参数值，并对研究假设进行检验和推断。
SAS提供了多种推断性统计分析的方法，包括t检验、方差分析、回归分析等。
使用这些方法可以得出对总体的推断性结论，并评估其显著性。
六、数据可视化数据可视化是将统计分析结果以图表的形式展现出来，便于人们直观地理解和解释数据。
SAS提供了丰富的数据可视化功能，可以绘制各种图表，包括散点图、折线图、饼图等。
通过数据可视化，可以更加生动地展示分析结果，提高沟通和传达效果。
七、报告输出与批量处理通过SAS，可以将分析结果输出为报告或者自动化处理过程。
SAS支持将分析结果输出为各种格式的报告，比如PDF、Word、Excel等，方便与他人分享和展示。
第八讲 AD、AS曲线
1.总需求
• 总需求——经济社会对产品和劳务的需求总 量； • 需求函数——产量（收入）和价格水平之间
的关系； 在AE-NI和IS-LM中假定价格水平不变。 实际上，价格水平一直在变化之中。
2.价格变化的效应 ——价格与总支出反向变动
• 1）利率效应： P 货币交易需求 • 2)实际余额效应： P 资产实际价值 • 3)纳税效应：
2
3．凯氏AS曲线的推导及含义
•
•
度，凯氏认为实际工资会↑（ ω/P1 ），在大 于P1的价格水平上，均衡产量为yE，AS曲线 为CA段； 一旦存在工资刚性，市场上实际工资为 （ω/P0）时，它就不会下降；此时劳动力的 使用量 N0 由 ND 决定，便出现（ d ）中 B 点， 凯氏短期AS曲线为AB段。 结论：市场经济并非内在自发稳定，失业是 经常的、大量的，而充分就业是暂时的、偶 然的。
2．劳动力市场（完全竞争劳动力市场）
(3)宏观劳动力供给曲线：
W 是实际工资 ( ) 的增函数 P
W NS NS ( ) P
W P
W P
NS
0
N
二、关于总供给的一般说明
2．劳动力市场（完全竞争劳动力市场） (4)竞争性劳动力市场的均衡：
W W、P均可调整， W P P W 也可调整； P W （ )e N d N s时，达到均衡： P
• 4）外贸效应：
P
P 名义收入 配收入 C
i
I
AE
C
纳税 DPI（个人可支
出口需求
，进口
spss1数据编码、录入与整理
2.1 定义变量
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定义缺失值
在Missing下单击单元格，打开缺失值窗口，输入缺失 值
No missing values：没有缺失值
Discrete missing values：定义1~3个单一数为缺失值
Range plus one optional discrete missing values：定 义指定范围为缺失值，同时指定另外一个不在这一范 围的单一数为缺失值
在数据表格中表示为一行每一个个案记录的是一个研究对象各个属性的具体数值如学生信息姓名性别年龄等个案学号姓名性别出生日期专业编号张三871101李四8863002888180388122402每一行为一条记录每一列为一个字段每个记录只能对应一个对象且仅为一个字段学生表样本sample是指具有共同属性的所有研究对象如学生的所有信息样本包含多个个案在数据表格中表示为n行变量variable是指问卷中每一个问题数据库里字段数据表格中表示为一列量值value是指问卷中的答案也称为观测值在spss系统里单元格中的数值就是变量值启动spss后进入数据编辑窗口显示为一个空文件输入数据前首先要定义变量
缺失值处理方法
替代法：采用统计命令或在相关统计功能中利用参数替代
Transform →Replace Missing Values
剔出法：剔除有缺失值的题目或剔除有缺失值的整份问卷
2.1 定义变量
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变量定义的信息复制
如果有多个变量的类型相同，可以先定义一个变量，然后把该变量定义 的信息复制给新变量
2.1 定义变量
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缺失值处理的概念
缺失值是指在数据采集与整理过程中丢失的内容，往往会给统计分析带 来一些麻烦和误差。
SAS系统(统计分析系统)培训课件
主成分分析
探索性主成分分析
通过PROC EIGEN进行探索性主成分 分析，减少数据集的维度并揭示变量 之间的关系。
因子分析
主成分回归
通过PROC REG进行主成分回归分析 ，利用主成分作为新的自变量进行回 归。
使用PROC Factor进行因子分析，提 取公因子并解释其意义。
时间序列分析
ARIMA模型
数据导入时常见问题与解决方案
数据格式错误
详细描述：在导入数据时，经常出现数据格式错误的问题，例如日期格式不正确 、数字格式不符合要求等。解决方案是检查数据源的格式，并使用适当的输入语 句或程序来转换数据格式。
数据导入时常见问题与解决方案
数据丢失
详细描述：数据丢失问题通常是由于数据源中的缺失值或无效值引起的。解决方案是使用适当的语句或程序来处理缺失值或 无效值，例如使用`INPUT`语句中的`NULL`选项或使用`IF`语句进行条件处理。
2023-2026
ONE
KEEP VIEW
SAS系统(统计分析系 统)培训课件
REPORTING
CATALOGUE
目 录
• SAS系统概述 • SAS系统的基本操作 • SAS系统的进阶应用 • SAS系统的编程技巧 • SAS系统的常见问题与解决方案 • SAS系统的案例分析
PART 01
SAS系统概述
要点二
详细描述
基于历史销售数据和市场趋势，利用SAS系统的预测分析 功能，对未来销售情况进行预测，为企业制定合理的生产 和销售计划提供依据。
2023-2026
END
THANKS
感谢观看
KEEP VIEW
REPORTING
高度的用户认可
SAS统计分析教程
SAS高级统计分析教程(包括代码,超详细)
程序实现
PROC UNIVARIATE; BY variables ; CLASS variable(s); ; FREQ variable ; HISTOGRAM; ID variables ; OUTPUT ; PROBPLOT < variables >; QQPLOT < variables >; VAR variables ; WEIGHT variable ; RUN;
程序实现
PROC CORR < options > ; BY variables ; FREQ variable ; PARTIAL variables ; VAR variables ; WEIGHT variable ; WITH variables ; RUN;
系统抽样（systematic sampling）：先把总体中的每个个体编号，然后随机选取其中 之一作为抽样的开始点进行抽样，可以想象，如果编号是随机的，系统抽样与简单随机 抽样是等价的。
程序实现
PROC SURVEYSELECT options; STRATA variables ; CONTROL variables ; SIZE variable ; ID variables;
3.EM工具插补:补缺节点(包含单一插补和多重插补)
第二章 双变量分析
培训目的： 1. 理解中心极限定理;参数估计和假设检验理论； 2. 掌握相关分析的方法； 4. 掌握列联表分析的方法.
第一节 基本理论
中心极限定理
设随机变量 X1, X2, , Xn, 相互独立，服从同一分布且具
有期望 E Xi 和方差 D Xi 2 ，则随机变量
4.1．基本理论 4.2．建模流程 4.3．数据探索 4.4. 简单线性回归 4.5. 多元线性回归 4.6．残差检测 4.7．强影响点判断 4.8．共线性诊断 4.9．模型预测
医用SAS统计分析()医学知识培训课件
T:Mean=0（均数是否为0的检验）8.862804 Pr>|T|（t值对应的p值） 0.0001
Num ^= 0（不等于0的样本数）
12 Num > 0（大于0的样本数） 12
M(Sign)（符号检验）
6 Pr>=|M|（符号检验的p值）0.0005
Sgn Rank（符号秩和检验）
39 Pr>=|S|（符号秩和检验的p值）.0005
RUN;
3/19/2021
医用SAS统计分析()医学知识
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Analysis Variable : X
Mean Std Dev Minimum Maximum
-----------------------------------------------------
172.6710000 4.0756308 162.9000000 183.5000000
量的输出数据集名和统计量对应的新变量名*/
Run;
proc univariate 语句的[操作选项]；
data=
指定要分析的数据集名
noprint 禁止统计结果在output窗输出
freq
详细的频数表
normal
进行正态性检验
plot
生成统计图：茎叶图，盒状图，正态概率图
3/19/2021
医用SAS统计分析()医学知识
统计量列表选项：（缺省时只输出N、MEAN、STD、MIN、MAX）
N SUM MIN STDERR RANGE LCLM T
样本大小 合计 最小值 标准误 全距（极差） 单侧可信区间下限 对μ=0的检验的t 值
MEAN MAX STD CV CLM UCLM PRT
使用SAS进行统计分析与数据挖掘的入门教程
使用SAS进行统计分析与数据挖掘的入门教程第一章：SAS软件的介绍SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析和数据挖掘软件，被广泛应用于各个行业。
它提供了丰富的功能和强大的分析工具，能够帮助用户处理和分析各种类型的数据。
SAS软件可以在Windows、UNIX和Linux等操作系统上运行，它具有良好的跨平台性，使得用户可以在不同的操作系统下进行数据处理和分析工作。
第二章：SAS的安装和配置在开始使用SAS软件之前，首先需要进行安装和配置。
用户可以从SAS官方网站上下载软件安装包，然后按照安装向导进行操作。
在安装完成后，需要进行一些配置工作，如设置SAS程序的路径、指定默认工作目录等。
这些配置可通过修改SAS配置文件来完成。
第三章：SAS基础知识与语法SAS的语法与其他编程语言略有不同，但基本上符合一般的编程规则。
在使用SAS进行统计分析和数据挖掘之前，需要掌握一些基本的SAS语法知识。
SAS语言中最基本的单位是数据集（Dataset），它是由多个数据变量（Variable）组成的二维表格。
用户可以通过SAS语言对数据集进行读取、修改和保存等操作。
第四章：数据清洗与预处理在进行统计分析和数据挖掘之前，需要对原始数据进行清洗和预处理，以保证数据的质量和可用性。
SAS提供了多种数据清洗和预处理的函数和过程，如缺失值处理、异常值处理、数据变换和离散化等。
通过这些功能，用户可以对数据进行必要的处理和转换，使得数据更加适合进行后续的分析工作。
第五章：统计分析SAS提供了丰富的统计分析方法和工具，可以对数据进行各种常见的统计分析，如描述统计、假设检验、方差分析和回归分析等。
用户可以通过SAS语言中的统计过程（Proc）来实现这些统计分析方法。
例如，使用Proc Univariate可以进行一维描述统计分析，使用Proc Ttest可以进行双样本t检验。
第六章：数据挖掘除了传统的统计分析方法，SAS还提供了强大的数据挖掘功能。
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综合的OR值为：
X*为暴露或高一等级；X为未暴露或低一等级。
OR e
ORj的1-α可信区间为：
j ( X * j X j )
e
( j u / 2 S j )
S j 为回归系数βj 的标准误。
3. Logistic回归模型的假设检验
2016/8/27
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0.09035 0.09035
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例2 为研究内源性儿茶酚胺水平（X2），与冠心病（D） 发病的关系，分别随访儿茶酚胺水平高和低两组人群7年期间 冠心病发病数，见表9.3。在分析时需考虑年龄（X1)的混杂作 用，试作Logistic回归分析。
SAS统计分析
第八讲 景学安
2016/8/27
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第十二章 Logistic回归模型
简介 Logistic回归模型是适用于应变量（因变量）为分类变量的回 归分析。当应变量为分类变量时，如应变量结果为二分类变量的 发病、不发病；生存、死亡等，是不能用多元线性回归模型 （Y=a+Σβj Xj)来分析各种危险因素与应变量之间的关系的。因为
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非条件Logistic回归
语法格式 Proc logistic [选项] ； model 应变量名=自变量名列 / [选项] ； [freq 变量名]；可选项，指明频数变量。
[Class 分类变量名/param= ref ] ；分类变量自动产生哑 变量。
[output out=数据集 pred|p=变量名]；
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data b; do x1=0，1; do x2=1，0; do d=1，0; input f @@; output; end; end; end; cards; 4 21 24 309 23 74 20 134 ; proc logistic des; freq f; model d=x1 x2/scale=none aggregate;
Criterion 判断的准则 AIC SC -2 Log L
Test
Testing Global Null Hypothesis: BETA=0 整体偏回归系数为0 的假设检验 Chi-Square DF Pr > ChiSq 14.1312 16.2465 15.2378 1 1 1 0.0002 <.0001 <.0001
Likelihood Ratio Score Wald
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Analysis of Maximum Likelihood Estimates 最大似然法估计值分析
Parameter Intercept x
DF 1 1
Estimate -2.3094 1.0514
Standard Error
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(1)似然比检验
G 2(ln Lk 1 ln LK )
k=0，1，┄，m。m为自变量的个数 。G近似服从自由度
为ν（ν=m-k）的χ2分布，当
变量对回归有统计学意义。 (2). Wald检验
2 2 时，表示新加入的 k个自 ,
Wald检验时将回归方程中各参数的估计值βj与0的比较， 统计量为
j 2 S j
2
χ2近似服从自由度ν=1的χ2分布
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Logistic回归的应用
logistic回归在流行病学和临床流行病学等方面应用广泛，
既可用于前瞻性的队列研究，又可用于回顾性的病例对照研究。
常用于： 病因学分析； 预后分析； 鉴别诊断；
测概率值*/ proc print data=b1; run;
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The SAS System The LOGISTIC Procedure Data Set: WORK.A 数据集名
Response Variable: Y
Response Levels: 2
反应变量
反应变量水平数2
Number of Observations: 4 观察值为4 Frequency Variable: F Link Function: Logit Optimization Technique 频数变量为F 联系函数为logit Fisher‘s scoring 优化技术Fisher‘s评分
Response Profile 反应变量的描述 Ordered 顺序值 Value Y Total Frequency 总频数
1.688
4.852
19
Association of Predicted Probabilities and Observed Responses 预测概率与观察反应变量间的关联度
Percent Concordant 和谐百分比 31.3 Somers‘ D 0.204 4个指标的 绝对值越
Percent Discordant
/*选项为对模型进行拟合优度检验*/ Output out=b1 p=pr; /*在数据集b1中含有每个个体的预测概率值*/
proc print data=b1; run;
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The LOGISTIC Procedure
我们对线性回归做一变换，令
P ln y a j X j 1 P
公式等号左边简称为logit（P），即logit(P)=y= a+Σβj Xj 上式可推导为：
ey P 1 e y
p 证明：因为 ey 1 p
1 1 P 1 e y
p (1 p)e e pe
表2 按年龄分层的儿茶酚胺水平和冠心病的关系 年龄（X1) 儿茶酚胺(X2) 发病(D=1) 未发病(D=0) 合计
＜55岁 (X1=0)
≥55岁 (X1=1)
高(X2=1) 低(X2=0)
高(X2=1) 低(X2=0)
4 24
23 20
21 309
74 134
25 333
97 154
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应变量Y只能取值为1和0。不符合线性回归模型中应变量Y应具有
正态分布和方差齐性的要求，同时线性回归模型得到的Y值会出 现大于1或小于0的不合理结果，显然不能用线性回归建立预测模 型。
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1. logit变换 以发病为例，发病的概率为P，不发病的概 率为1-P，0≤P≤1。自变量（协变量）为X1，X2，┄, Xm 。
择此两个选项之一，否则得到的是存活对死亡的概率，因为
logistic回归模型是自动按反应变量值为小的来拟合方程的。 反之，如果死亡为0，存活为1，可不选此两项之一，
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【 model语句的/[选项] 】 selection=forward(或f)| backward(或b) | stepwise (或s) | score 规定变量的筛选方法，分别为向前、向后、逐步和
0.1581 0.2693
Wald Chi-Square
213.4609 15.2378
Pr > ChiSq <.0001 <.0001
Odds Ratio Estimates Point Estimate 95% Wald Confidence Limits
Effect
x
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2.862
不和谐百分比 Percent Tied 结点百分比 Pairs
10.9
57.7 38198
Gamma
Tau-a c
0.482
0.042 0.602
大，表示预
测概率与反 应变量的关 联度越高
对子数(等于反应变量为0的例数乘以反应变量为1的例数）
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20
Obs
x
y
f
_LEVEL_
pr
1
1
1
2
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1
0
71
538
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Model Fit Statistics 模型拟合统计
Intercept Only 仅有截距 440.558 444.970 438.558 Intercept and Covariates 所有变量 428.427 指标越小表示 437.251 模型拟合的越 424.427 好
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自变量为两分类变量的Logistic回归分析 例1
表1 儿茶酚胺水平与冠心病发病关系病例对照研究资料
发病(y=1) 不发病(y=0) 合计
儿茶酚胺水平(x)
高(x=1)
低(x=0) 合计
27
44 71
95
443 538
122
487 609
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本例 p1=27/122，1-p1=95/122， p0=44/487， 1-p0=443/487，
儿茶酚胺高水平组发病是低水平组发病的比数比为：
OR p p1 0.2213 / 0.7787 / 0 2.8615 1 p1 1 p0 0.0903 / 0.9097
或 又因为
27 443 OR 2.8615 95 44
p e a x 1 p
高水平组x=1，低水平组x=0。
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Logistic回归的分类
2. 多分类有序反应变量的Logistic回归 （在SAS中调用 logistic模块进行统计）。 3. 多分类无序反应变量的Logistic回归 （在SAS中9.1以 前版本调用Catmod模块进行统计， 9.1以后版本调用 logistic模块进行统计）。