SAS软件应用之相对数
SAS使用学习笔记(对应分析)
SAS使用学习笔记（对应分析）1对应分析是不仅研究变量之间的关系、还要研究样品之间的关系。
它通过在同一个直角坐标系内同时表达出变量与样品两者之间的相互关系。
2对应分析例子下面是某研究者收集到的资料，试分析各种基因频率与民族之间的关系。
各民族下面的小数是44种基因出现的频率。
基因型（JY）藏族(Z) 尼泊尔(N) 印度(Y) 汉族(H)。
程序：DATA b;INPUT jy $ 1-3 z 6-11 n 14-19 y 22-27 h 30-35;cards;A1 0.0308 0.01800.11900.0149A2 0.3333 0.10700.14800.3492A3 0.0204 0.01900.10100.0176A9 0.3037 0.27900.15600.1414A100.0409 0.01800.03900.0313A110.1354 0.42200.12600.2977A280.0000 0.01800.08300.0094A300.0413 0.00000.00000.0217A310.0518 0.03700.02200.0121A320.0000 0.01900.03900.0013A330.0000 0.06700.08300.0608B5 0.2828 0.11800.13400.0825B7 0.0000 0.01900.08000.0244B8 0.0102 0.01180.04500.0094B120.0102 0.03700.06600.0121B130.0102 0.07700.00600.0650B140.0000 0.00000.00600.0013B150.1923 0.25400.09600.1092B180.0050 0.02800.02200.0000B270.1067 0.00000.02600.0204B350.0626 0.05700.14800.0342B370.0102 0.01800.00900.0067B380.04650.0470 0.00300.0015B390.01020.0000 0.00900.0176B460.01020.00900.00000.1813B480.05720.15000.00300.0108B500.01020.01800.03700.0000B530.00500.0000 0.00600.0000B540.01530.00000.00000.0176B550.05720.02800.02600.0217B560.01020.00900.00600.0040B570.00500.01800.03900.0341B580.00000.06700.03300.0139B600.06260.02800.02200.0723B610.08990.00000.08300.1080B700.00500.00000.00800.0000C1 0.08990.03700.02300.1716C2 0.02040.00000.07300.0397C3 0.17980.10700.08300.3269C4 0.16510.07700.13400.0495C5 0.00000.00900.01600.0054C6 0.02560.24500.04500.0081C7 0.17120.21800.11900.1152C8 0.00500.00000.00400.0027;run;PROC CORRESP data=b OUTC=ccc;VAR z n y h;LABEL z='藏族'n='尼泊尔'y='印度'h='汉族';ID jy;RUN;DATA ccc;SET ccc;X=dim1;Y=dim2;XSYS ='2';YSYS ='2';TEXT =jy;SIZE =2;LABEL X='Dimension 1'Y='Dimension 2';keep X Y TEXT XSYS YSYS SIZE;RUN;PROC GPLOT DATA=ccc;SYMBOL1V=#;AXIS1LENGTH=5 IN ORDER=-1.3 TO 1.3 BY 0.2;AXIS2LENGTH=5 IN ORDER=-1.3 TO 1.3 BY 0.2;PLOT Y*X=1 / ANNOTATE=ccc FRAME HAXIS=AXIS1VAXIS=AXIS2 HREF=0VREF=0;RUN;输出：The CORRESP ProcedureInertia and Chi-Square DecompositionSingular Principal Chi- CumulativeValue Inertia Square Percent Percent 8 16 24 32 40----+----+----+----+----+---0.42302 0.17895 1.83072 41.61 41.61 **************************0.39266 0.15418 1.57736 35.85 77.46 **********************0.31137 0.09695 0.99184 22.54 100.00 **************Total 0.43007 4.39992 100.00Degrees of Freedom = 129SAS 系统 2008年05月04日星期日下午02时39分56秒 The CORRESP ProcedureRow CoordinatesDim1 Dim2A1 0.5878 0.8300A2 -0.4233 0.1209A3 0.5708 0.7845A9 0.0741 -0.1562A10 -0.0466 0.2818A11 0.0191 -0.3738A28 0.8269 0.8844A30 -0.7954 0.0516A31 0.1126 -0.1366A32 0.9506 0.5206A33 0.2931 0.1666B5 -0.0085 0.0766B7 0.5508 0.7576B8 0.5282 0.6647B12 0.6453 0.3736B13 -0.1439 -0.5749B14 0.6310 1.2240B15 0.1193 -0.3016B18 0.8250 -0.1198B27 -0.3381 0.2782B35 0.4306 0.4728B37 0.2494 -0.2481B38 0.1990 -0.6104B46 -1.2499 0.0376B48 0.4093 -0.9132B50 0.7714 0.4510B53 0.3664 0.8090B54 -0.9706 0.0684B55 -0.0427 0.0207B56 0.1278 -0.1051B57 0.0754 0.3742B58 0.6482 -0.3801B60 -0.4505 0.0137B61 -0.3745 0.4819B70 0.4748 0.9100C1 -0.7041 0.0091C2 0.0968 0.8397C3 -0.5193 0.0178C4 0.1452 0.2307C5 0.5711 0.3791C6 0.7305 -0.8444C7 0.1169 -0.1805C8 -0.1612 0.5353SAS 系统 2008年05月04日星期日下午02时39分56秒 The CORRESP ProcedureSummary Statistics for the Row PointsQuality Mass InertiaA1 0.9966 0.0179 0.0431A2 0.9583 0.0916 0.0431A3 0.9744 0.0154 0.0347A9 0.3838 0.0860 0.0156A10 0.8715 0.0126 0.0027A11 0.6324 0.0959 0.0494A28 0.9068 0.0108 0.0406A30 0.5695 0.0062 0.0160A31 0.1562 0.0120 0.0056A32 0.9073 0.0058 0.0174A33 0.2820 0.0206 0.0193B5 0.0274 0.0603 0.0304B7 0.7996 0.0121 0.0308B8 0.9666 0.0075 0.0129B12 0.9043 0.0122 0.0175B14 0.9031 0.0007 0.0035B15 0.8864 0.0637 0.0176B18 0.9645 0.0054 0.0090B27 0.1832 0.0150 0.0364B35 0.9998 0.0295 0.0281B37 0.9998 0.0043 0.0012B38 0.5599 0.0096 0.0164B39 0.9636 0.0036 0.0040B46 0.6708 0.0196 0.1062B48 0.9847 0.0216 0.0511B50 0.9990 0.0064 0.0118B53 0.7205 0.0011 0.0027B54 0.9637 0.0032 0.0073B55 0.0150 0.0130 0.0045B56 0.3142 0.0029 0.0006B57 0.3852 0.0094 0.0083B58 0.7578 0.0111 0.0193B60 0.9902 0.0181 0.0086B61 0.9992 0.0275 0.0238B70 0.8576 0.0013 0.0036C1 0.9447 0.0314 0.0383C2 0.9242 0.0130 0.0234C3 0.9069 0.0681 0.0471C4 0.3959 0.0416 0.0182C5 0.6915 0.0030 0.0047C6 0.9669 0.0316 0.0949C7 0.9160 0.0609 0.0072C8 0.7360 0.0011 0.0011SAS 系统 2008年05月04日星期日下午02时39分56秒 The CORRESP ProcedurePartial Contributions to Inertia for the Row PointsDim1 Dim2A1 0.0345 0.0798A2 0.0918 0.0087A3 0.0281 0.0616A9 0.0026 0.0136A10 0.0002 0.0065A11 0.0002 0.0869A28 0.0412 0.0547A30 0.0218 0.0001A31 0.0009 0.0015A32 0.0293 0.0102A33 0.0099 0.0037B5 0.0000 0.0023B7 0.0204 0.0449B8 0.0116 0.0214B12 0.0285 0.0111B13 0.0018 0.0332B14 0.0016 0.0069B15 0.0051 0.0376B18 0.0204 0.0005B27 0.0096 0.0075B35 0.0306 0.0428B37 0.0015 0.0017B38 0.0021 0.0231B39 0.0059 0.0040B46 0.1711 0.0002B48 0.0202 0.1168B50 0.0212 0.0084B53 0.0008 0.0046B54 0.0169 0.0001B55 0.0001 0.0000B56 0.0003 0.0002B57 0.0003 0.0085B58 0.0261 0.0104B60 0.0205 0.0000B61 0.0215 0.0414B70 0.0016 0.0068C1 0.0871 0.0000C2 0.0007 0.0595C3 0.1026 0.0001C4 0.0049 0.0144C5 0.0054 0.0028C6 0.0944 0.1463C7 0.0047 0.0129C8 0.0002 0.0021SAS 系统 2008年05月04日星期日下午02时39分56秒 The CORRESP ProcedureIndices of the Coordinates that Contribute Most to Inertia for the Row PointsDim1 Dim2 BestA1 2 2 2 A2 1 0 1 A3 2 2 2 A9 0 0 2 A10 0 0 2 A11 0 2 2 A28 2 2 2 A30 1 0 1 A31 0 0 2 A32 1 0 1 A33 0 0 1 B5 0 0 2 B7 0 2 2 B8 0 0 2 B12 1 0 1 B13 0 2 2 B14 0 0 2 B15 0 2 2 B18 0 0 1 B27 0 0 1 B35 2 2 2 B37 0 0 2 B38 0 0 2 B39 0 0 1 B46 1 0 1 B48 0 2 2 B50 0 0 1 B53 0 0 2 B54 0 0 1 B55 0 0 1 B56 0 0 1 B57 0 0 2 B58 1 0 1 B60 0 0 1 B61 2 2 2 B70 0 0 2 C1 1 0 1 C2 0 2 2 C3 1 0 1 C4 0 0 2 C5 0 0 1 C6 2 2 2 C7 0 0 2C8 0 0 2SAS 系统 2008年05月04日星期日下午02时39分56秒 The CORRESP ProcedureSquared Cosines for the Row PointsDim1 Dim2A1 0.3329 0.6637A2 0.8860 0.0723A3 0.3373 0.6371A9 0.0705 0.3133A10 0.0232 0.8483A11 0.0016 0.6307A28 0.4230 0.4838A30 0.5671 0.0024A31 0.0632 0.0931A32 0.6979 0.2094A33 0.2131 0.0689B5 0.0003 0.0270B7 0.2765 0.5231B8 0.3742 0.5924B12 0.6773 0.2270B13 0.0341 0.5446B14 0.1896 0.7135B15 0.1198 0.7666B18 0.9445 0.0199B27 0.1092 0.0739B35 0.4533 0.5465B37 0.5025 0.4972B38 0.0538 0.5061B39 0.6037 0.3599B46 0.6702 0.0006B48 0.1647 0.8200B50 0.7445 0.2545B53 0.1227 0.5979B54 0.9589 0.0048B55 0.0122 0.0029B56 0.1874 0.1268B57 0.0150 0.3701B58 0.5639 0.1939B60 0.9893 0.0009B61 0.3762 0.6230B70 0.1835 0.6741C1 0.9445 0.0002C2 0.0121 0.9121C3 0.9058 0.0011C4 0.1123 0.2836C5 0.4801 0.2115C6 0.4139 0.5530C7 0.2707 0.6453C8 0.0612 0.6748SAS 系统 2008年05月04日星期日下午02时39分56秒 The CORRESP ProcedureColumn CoordinatesDim1 Dim2藏族 -0.2025 0.0083尼泊尔 0.3658 -0.5460印度 0.4529 0.5754汉族 -0.5915 0.0430Summary Statistics for the Column PointsQuality Mass Inertia藏族 0.1413 0.2629 0.1777尼泊尔 0.9737 0.2630 0.2713印度 0.9815 0.2274 0.2888汉族 0.7697 0.2468 0.2622Partial Contributions to Inertia for the Column PointsDim1 Dim2藏族 0.0602 0.0001尼泊尔 0.1967 0.5086印度 0.2606 0.4883汉族 0.4825 0.0030Indices of the Coordinates that Contribute Most to Inertia for the Column PointsDim1 Dim2 Best藏族 0 0 1尼泊尔 2 2 2印度 2 2 2汉族 1 0 1 Squared Cosines for the Column PointsDim1 Dim2藏族 0.1411 0.0002尼泊尔 0.3016 0.6721印度 0.3754 0.6060汉族 0.7657 0.0040说明：根据Column CoordinatesDim1 Dim2藏族 -0.2025 0.0083尼泊尔 0.3658 -0.5460印度 0.4529 0.5754汉族 -0.5915 0.0430，我们可以得到：藏族=-0.202490Dim1+0.008300Dim2尼泊尔= 0.365818Dim1-0.546045Dim2印度= 0.452903Dim1+0.575439Dim2汉族=-0.591500Dim1+0.042981Dim2在以dim1与dim2作为横轴与纵轴的直角坐标系内，每个变量就是１个点，如Z(藏族)点的坐标为(-0.202490，0.008300)。
SAS软件及部分常用功能简介
WEIGHT square; /*指明权系数*/
RUN;
二、方差分析—ANOVA Analysis of Variance
两个主要的用于方差分析的SAS过程 ANOVA（方差分析）、 GLM（一般线性模型）
GLM过程格式 CLASS 变量表；/*在MODEL语句之前*/ MODEL 因变量=效应表/选项； MEANS 效应表/选项 RANDOM 效应表/选项； CONTRAST /*对比说明*/效应 对比向量 OUTPUT OUT=输出数据集
ANOVA过程格式 PROC ANOVA 选项； CLASS 变量表；/*该项一定要设*/ MODEL 因变量=效应表/选项； FREQ 变量；
比较和选择
ANOVA过程用于平衡资料的方差分析（一元，多元， 拉丁方设计，不完全的平衡区组设计和完全嵌套设计）。
ANOVA过程有多种多重比较的方法。 一般的方差 分析皆可使用ANOVA过程 GLM过程的应用范围较广（方差，回归，协方差分 析）。
则该实验的处理结果如下表所示：
时间 1 6h 7h 8h 10h 11h 12h 5.36 5.98 6.636 6.424 9.029 8.028 5.45 5.98 6.963 7.902 8.263 7.582 重复 2 3 5.405 5.80 6.665 7.163 8.646 7.805 滤前蛋白含量 （g/L） 5.405± 0.045 5.920± 0.104 6.755± 0.181 7.163± 0.739 8.646± 0.383 7.805± 0.223
举例1：连续进行3批次发酵，诱导6h、7h、8h、10h、11h、12h 处理相同，测滤前蛋白含量，可将其看作是同一实验的三次重复 （也可进行一批次发酵，多次进行该批次如6h、7h、8h、10h、 11h、12h滤前蛋白测定）。所得3次测定结果如下：
SAS软件对医学统计的作用
描述：1 SAS软件在医学统计中的统计描述在医学当中最为常见的两种资料类型分别是定量资料和分类资料，因此在对数据进行处理的时候就需要对资料的类型和分析情况作出了解，这样在对资料进行描述的时候就能够根据特殊的情况选择合适的方法[1]。
1.1定量资料的统计描述所谓定量资料的统计描述就是对离散趋势和集中趋势进行描述，在描述性统计当中，频数分析和频数描述是两种最为常用的方法，如果我们想要对数据进行了解和认识，那么我们首先就需要从频数分析开始。
进行频数分析需要编制频数表，在编制频数表的时候需要将所有的观察结果按照一定的顺序做出排列，需要在排列的顺序当中去发现观察值的分布规律。
也可以对某一个变量的频数进行频数分析，编制相应的频数分布表，这样就可以将该变量的分布类型揭示出来。
频数分析能够将远离群体的某些可疑值发现，因此频数表能够对频数分布的两个重要特征做出表示，一个是集中趋势，另一个就是离散趋势。
我们根据频数表所绘制出来的直方图就能够更加直观地将资料的分布特征观察出来[2]。
在SAS软件当中，我们可以通过分析员来对频数做出频数分析，通过编程做出频数统计。
频数分析能够将定量变量的相关资料的分布情况和集中情况进行一定的描述。
但是，如果我们想要更多的了解一些关于集中趋势和离散趋势的确切信息，那么我们就需要对于一些相关的描述性指标作出必要的计算[3]。
所以，我们需要利用SAS软件当中的分析员来对常用描述性的统计指标作出描述，依然使用编程来对描述性的统计指标作出计算。
1.2分类变量的统计描述分类变量的数据特征和定量资料是完全不相同的，分类变量的基础数据是绝对数据，比如某种疾病的出院人员、治愈人数以及死亡人数等等。
在对一组定性资料数据特征进行描述的时候，一般都需要对其相对数做出计算[4]。
在医学统计当中，我们常用到的相对数有构成比、频率和相对比等。
所以在这里，我们也需要通过分析员对我们常用的相对数指标作出计算。
2 SAS软件在医学统计中对总体均数的应用举个例子来说，已知某地27例健康的成年男子的血红蛋白的含量均数是[x]=125g/L，标准差是S=15g/L，其数据是（血红蛋白含量[g/L]）：123，105，134，140，127，112，113，127，145，125，110，130，112，138，110，100，104，155，147，137，126，125，100，122，127，133，145。
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第i特征根 1CCaani2nRi2R
上式可以理解为第i对典型变量表示观测变量总方差 作用的指标，它的值越大说明表示作用越大。
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6. 典型相关系数的标准误
STAT
SECaniR1Cna1ni2R
7. 典型相关系数的假设检验
典型相关系数的假设检验包括对全部总体典型相关系
数的检验和对部分总体典型相关系数的检验。对数据的
前两个典型相关系数比形态指标和机能指标两组间的 任何一个相关系数都大。
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STAT
(2) 典型变量所解释的变异 第二部分是的5个特征根（Eigenvalues），包括：特
征根、相邻两个特征根之差、特征根所占方差信息量的
比例和累积方差信息量的比例。从中可以看出，前两对
典型变量所能解释的变异占总变异（方差）的91.18%， 如图7-4所示。其它三个典型相关变量的作用很小，一 共只解释了总变异的9%，可以不予考虑。
1 ,i j
C( U o i,U j r ) r 0 ,i j C( V o i,V j) r r 0 ,i j
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STAT
2) 同 一 对 典 型 相 关 变 量 Ui 和 Vi 之 间 的 相 关 系 数 为 CanRi，不同对的典型相关变量之间互不相关，即：
Co(U ri,V rj) C0ai nii Rjj
Ui = ai'X* = ai1X1* + ai2X2* + … + aipXp* Vi = bi'Y* = bi1Y1* + bi2Y2* + … + biqYq* i = 1，2，…，m = min(p，q)；其中X*，Y*为原变量组
SAS统计分析软件应用共129页
bmi=weight/height**2;
cards; 1 Judy 1.56 45 /*数据流中每个数据值之间最少有1各空格*/
2 Lucy 1.67 53
; run; /*数据步结束*/ proc print data=sas1_3; run; /*过程步结束*/
/*显示输出sas1_3数据集到output窗口*/
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SAS — 统计分析系统
Statistical Analysis System
宁夏医科大学公共卫生学院 流行病与卫生统计学系 李吴萍 2019.5
1
第一节 SAS软件简介
1966年美国North Carolina州立大学的两位生物 统计学研究生开始研制SAS系统，直至1976年成立了 SAS软件研究所，正式推出了SAS软件，1985年推出 微机版SAS。
24
第二章 建立SAS数据集
例2_2 SAS程序举例
libname tj ‘d:\user\’; /*创建名为tj的sas数据库*/ data tj.sas2_2; /*创建永久性数据集sas2_2，保存在‘d:\user’
下*/ Input id name$ height weight; bmi=weight/height**2; cards; 1 Judy 1.56 45 2 Lucy 1.67 53 ; run; proc print data=tj.sas2_2; /*将保存在’d:\user’的数据
SAS文档-联合、对应、离散、MDS
多维偏好分析 在联合分析，消费者表明自己的喜好，产品属性组成。有时，在市场调研，现有的数据 包括消费者的喜好，为产品的属性没有定义。多维偏好分析（MDPREF）是用来分析这 些数据。 MDPREF 分析是符合消费者与产品对应的行与列的数据矩阵的主成分分析。 在一个情节，揭示了消费者对产品的偏好模式的分析结果。以下是一些回答问题，可以 用一个多维偏好分析。 谁是我的客户？ 还有谁应该是我的客户？ 我应该建立什么样的新产品？
多维尺度 多维尺度（MDS）分析消费者对产品的相似性（或差异）的判断和生产的产品之间的关 系图。每个消费者评估对每个产品的相似性（或差异） MDS 决定消费者认为在所有产 。 品中相对的相似性。结果让您识别，消费者看到类似的产品。以下是一些与多维尺度分 析，可以回答问题。 哪些产品的消费者看到类似我的产品？ 哪些产品的消费者看到我的产品，从不同呢？
SAS 文档
联合分析 联合分析是用来评估消费者的喜好。如果产品的属性组成，联合分析确定属性水平的组 合是最受到消费者的首选。消费者表明自己的喜好，通过排名的不同属性水平的组合。 联合分析假定消费者购买 simmultaneously 考虑了产品的几个属性。一次分析几个属性 的能力， 区别于传统的市场调研， 其中每个属性是分别研究的方法联合分析。 联合分析， 帮助您发现消费者之间作出权衡各种可能的属性组合。通常情况下，由主效应的方差分 析 ordinally 规模的因变量联合分析。消费者的喜好是因变量，产品属性是独立的变量。 以下是一些与联合分析，可以回答问题。 产品属性对消费者的重要的是每个如何呢？ 哪些现有的产品做消费者喜欢吗？ 什么样的产品属性组合，消费者更喜欢最？ 我的产品将在当前的市场如何？
谁是我的客户？ 还有谁应该是ห้องสมุดไป่ตู้的客户？ 我应该建立什么样的新产品？ 我应该向谁与我的新产品的目标呢？
简述应用相对数的注意事项
应用相对数的注意事项1. 应用背景相对数是指在一组数据中，将某个特定的数值与其他数值进行比较得出的比率或比例。
相对数常常用于统计分析、市场研究、经济学等领域，可以帮助人们更好地理解和解释数据。
在应用相对数时，需要注意一些事项，以确保得出的结果准确、可靠。
2. 应用过程应用相对数需要经历以下几个步骤：2.1 确定参照点在应用相对数时，首先需要确定一个参照点。
这个参照点可以是某个特定的时间点、某个特定的地区或某个特定的对象。
参照点的选择要根据具体问题和需求进行判断，并确保其能够代表数据集合中的一种状态。
2.2 计算相对数确定了参照点后，接下来需要计算相对数。
计算相对数的方式有很多种，常见的包括百分比、指数、比率等。
根据具体问题和需求，选择合适的计算方式，并确保计算过程准确无误。
2.3 分析结果计算出相对数之后，需要对结果进行分析。
分析结果的目的是理解数据的含义、发现规律和趋势、推断原因等。
在分析结果时，需要注意综合考虑各个因素，并结合实际情况进行解释和判断。
3. 应用效果应用相对数可以帮助人们更好地理解和解释数据，从而对问题进行深入分析和研究。
以下是一些应用相对数的实际情况，展示了其应用效果：3.1 经济指标分析在经济学领域，相对数常常被用于分析经济指标。
GDP增长率是一个常见的相对数，它表示某个时期内国内生产总值的增长情况。
通过计算和比较不同地区或不同时间段的GDP增长率，可以帮助人们了解经济发展的差异、趋势和影响因素。
3.2 市场份额分析在市场研究中，相对数可以用于分析公司或产品在市场上的份额。
市场份额可以通过计算某公司或产品销售额占整个市场销售额的比例得出。
通过比较不同公司或产品的市场份额，并结合其他因素（如价格、品质等），可以帮助人们了解市场竞争格局、产品受欢迎程度等。
3.3 教育评估在教育领域，相对数可以用于评估学生的学习水平和成绩。
相对分数是一种常见的评估方式，它将学生的得分与其他学生的得分进行比较。
应用SAS软件进行Topsis法分析
·计算机应用·
·119 ·
应用 SAS 软件进行 Topsis 法分析
中南大学湘雅公共卫生学院卫生统计学教研室 (410078) 王一任 孙振球 黄正南
Topsis 法是系统工程中有限方案多目标决策分析 的一种常用方法 , 具有灵活 、简便 、快速 、实用 , 带有非 参数色彩等特点 ,广泛用于效益评价 、卫生决策和卫生 事业管理等多个领域〔1〕。但目前几种常用的统计软 件包并没有提供现成的计算机程序 , 本文就应用 SAS 软件进行 Topsis 法分析进行了探讨 。
Ci
=
D-
D
+ i
+
D
i
61 按 Ci 大小将各评价对象优劣排序 , Ci 值越
大 ,方案越优 。
举例及 SAS 计算程序
拟综合出院人数 、病床使用率 、平均住院日 、病死
率 、危重病人抢救成功率 、治愈好转率 、院内感染率等
7 个指标对某儿童医院 1994～1998 年 5 个年度质量 进行纵向综合评价 。资料见表 1〔3〕。
根据上述步骤 ,采用 SAS 编制程序如下 : %let n = 5 ;/ 3 利用 sas 宏给 n 赋值 ,表示 n 个评价对 象3/ %let m = 7 ; / 3 利用 sas 宏给 m 赋值 ,表示 m 个评价 指标 3 / %let daoshufa = ′3 , 4 ,7′; / 3 定义采用倒数法的低优 指标序号 3 / %let chazhifa = ′,′; / 3 定义采用差值法的低优指标 序号 3 / %macro print (data = ,title = ,v = ,r = ) ;/ 3 代入参 数的宏程序 ,方便打印中间过程及最终结果 3 /
SAS软件应用之统计图
GPLOT过程步
SAS系统中采用GPLOT过程步绘制线图。 GPLOT过程步的语法格式如下： PROC GPLOT [ DATA=<数据集名> [选项] ] ; PLOT <纵坐标变量*横坐标变量> / [选项]; PLOT2 <纵坐标变量*横坐标变量> / [选项]; SYMBOLn [选项]; BY <变量名列>; RUN;
统计图制作的一般原则
根据资料性质和分析目的正确选用适当的 统计图。例如分析比较独立的、不连续的、 无数量关系的多个组或多个类别的统计量 宜选用直条图，分析某指标随时间或其它 连续变量变化而变化的趋势宜选用线图， 描述某变量的频数分别宜选用直方图，描 述或比较不同事物内部构成时用圆图或百 分条图等。
箱图
箱线图是由一组数据的5个特征值绘制而成 的，它由一个箱子和两条线段组成。5个特 征值依次是最大值、上四分位数、中位数、 下四分位数和最小值。通过箱线图，可以 反映出数据分布的特征。 箱线图一般有单批数据箱线图和多批数据 箱线图两种。 在SAS系统中通过UNIVARAITE过程步就 可以绘制箱线图。
统计图制作的一般原则
统计图必须有标题、概括统计图资料的时 间、地点和主要内容。统计图的标题在图 的下方。 统计图一般有横轴和纵轴，并分别用横标 目说明横轴和纵轴代表的指标和单位。一 般将两轴的相交点即原点处定为0。 统计图用不同线条和颜色表达不同事物和 对象的统计量，需要附图加以说明。
直条图
百分条图和圆图
圆图用来表示事物内部的构成情况。必须 用相对数，且各项之和为100％，图中各扇 形面积表示数量的大小，将360度圆心角看 成100％，把每一部分所占的百分数折算成 圆心角的度数，根据圆心角的度数就可画 出代表各部分数量大小的扇形来。百分条 图是以矩形总长度作为100％，将其分割成 不同长度的段来表示各构成的比例。圆图 和百分条图适合描述分类变量的各类别所 占的构成比。
SAS软件与统计应用教程1
SAS软件与统计应用教程1SAS软件与统计应用教程1SAS（Statistical Analysis System）是一款功能强大的统计分析软件，被广泛应用于统计分析、数据管理和数据挖掘等领域。
本教程将介绍SAS软件的基本功能和应用。
首先，可以通过SAS软件进行数据管理。
可以通过SAS软件导入、导出和处理各种数据格式，包括CSV、Excel、XML等。
使用SAS软件可以对数据进行清洗、转换和合并等操作，以便进行后续的统计分析。
其次，SAS软件提供了多种统计分析方法。
可以使用SAS软件进行描述性统计分析，包括计算平均值、方差、标准差等统计指标。
此外，SAS软件还支持回归分析、方差分析、卡方检验等常用的统计方法。
可以通过SAS软件进行统计建模，并得出结论和预测。
此外，SAS软件还提供了数据可视化的功能。
可以使用SAS软件绘制各种图表，包括柱状图、折线图、散点图等。
使用这些图表可以更直观地展示数据分布和趋势，帮助用户更好地理解数据。
在SAS软件的应用方面，它被广泛应用于各个行业的数据分析和决策支持。
在金融领域，可以使用SAS软件进行风险评估和投资组合优化。
在医疗领域，可以使用SAS软件进行疾病预测和药物研发。
在市场调研领域，可以使用SAS软件进行消费者行为分析和市场预测。
在运输和物流领域，可以使用SAS软件进行路线优化和配送规划。
总之，SAS软件是一款功能强大的统计分析软件，在数据管理、统计分析和数据可视化等方面都有广泛的应用。
无论是在学术研究、商业决策还是日常生活中，都可以使用SAS软件进行数据分析和决策支持。
如果你正在进行统计分析或者需要进行数据挖掘，那么SAS软件将是一个不错的选择。
SAS软件及统计应用教程1
SAS软件与统计应用教程
STAT
第一章 SAS基础
STAT
1. 逻辑库和SAS文件
一个逻辑库就是存放在同一文件夹中的一组SAS文件。 在SAS系统的信息组织中，总共只有两个层次：SAS 逻辑库是高一级的层次，低一级的层次就是SAS文件本 身。 SAS的逻辑库分为临时库和永久库两种。 临时库只有一个，名为Work，存放在Work中的SAS 文件叫临时文件，这些临时文件当退出SAS系统时会被 自动删除。
SAS软件与统计应用教程
STAT
(2) 数据部分 包含该数据集中收集的数据的值，可以看作是一个矩 形的表格。下图所示的数据表就是SAS V8自带的数据 集Sasuser.Class，其中包含了19个学生的有关信息。
Hale Waihona Puke SAS软件与统计应用教程STAT
4. 数据集的导入
导入Excel数据表的步骤如下： 1) 在 SAS 应 用 工 作 空 间 中 ， 选 择 菜 单 “ File”→“Import Data…” ， 打 开 导 入 向 导 “ Import Wizard”第一步：选择导入类型（Select import type）。 2) 在第二步的“Select file”对话框中，单击“Browse” 按钮，在“打开”对话框中选择所需要的Excel文件， 返回。然后，单击“Option”按钮，选择所需的工作表。
SAS软件与统计应用教程
STAT
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：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。
1.4.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。
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：（1）各处理条件下的样本是随机的。
（2）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。
（3）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。
（4）各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。
1.6.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 Covariance)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统计分析及应用
SAS统计分析及应用SAS（Statistical Analysis System）是一个集成的软件系统，用于统计分析和数据管理。
它提供了广泛的统计分析功能，以及强大的数据处理和管理功能。
SAS被广泛应用于各个领域的研究和应用中。
本文将从SAS的基本功能、统计分析和数据管理方面，介绍SAS的应用和优势。
首先，SAS的基本功能包括数据检索和管理、数据清洗和转换、统计分析和数据可视化等。
通过SAS可以轻松地导入和导出各种类型的数据文件，包括Excel、CSV、数据库等。
对于大型数据集，SAS提供了高效的数据检索和管理工具，可以快速找到所需的数据，并进行操作和处理。
此外，SAS还具有强大的数据清洗和转换功能，可以对数据进行格式化、合并、计算等操作，使数据变得更加准确和易于分析。
同时，SAS提供了丰富的统计方法和算法，可以进行多变量分析、回归分析、时间序列分析等，满足不同领域和问题的需求。
最后，SAS通过图形和报表等方式，提供了直观和易于理解的数据可视化工具，帮助用户更好地理解和解释数据。
在统计分析方面，SAS具有多种强大的统计方法和算法。
例如，SAS可以进行描述统计分析，计算数据的均值、标准差、百分位数等。
此外，SAS还提供了多种变量分析方法，包括方差分析、卡方检验、t检验等，可以用于比较不同组别或处理之间的差异。
对于多变量分析，SAS提供了主成分分析、聚类分析和判别分析等方法，可以从多个变量中挖掘出主要特征和模式。
此外，SAS还提供了回归分析、时间序列分析等高级方法，用于建模和预测。
SAS在数据管理方面也有很大的优势。
首先，SAS提供了丰富的数据处理和管理功能，可以对大规模数据进行操作和处理。
SAS的语言和语法简单易学，可以轻松进行数据清洗、转换和计算等操作。
此外，SAS还具有高效的数据存储和检索机制，可以处理大规模数据集，保证数据的安全和完整性。
同时，SAS提供了多种数据处理和处理方式，包括数据集、数据步和PROCSQL等，满足不同数据处理需求。
SAS统计分析及应用
SAS程序的程序组成
SAS程序可以非常复杂
其基本结构一般由数个完成单个动作的程序步 和环境设置语句构成。
程序步分为两种，
1.数据步（data step），以DATA语句开始，由 若干个语句组成，用来创建和修改用于统计 分析的数据集，一般以RUN语句结束。
2.过程步（proc step），以PROC语句开始。 由若干个语句组成，一般以RUN语句结束。 利用已创建的数据集完成特定的统计分析任 务。
SAS程序的书写规则与程序注释 SAS对程序的书写格式比较灵活，大小写一般不区 分（字符串中要区分大小写），
SAS程序与其它编程语言相似，采用缩进格式，使得 源程序结构清楚，容易读懂。
SAS程序的程序注释有以下两种格式： 注释语句：以星号“*”开始，可占多行，以分号 “;”结束。～ 注释段落：用“/*”和“*/”包括起来的任何字符，可 占多行。
NAME 李明 张红艺 王思明 张聪 刘颍
SEX
MATH
CHINES E
AVG
男
92
98
86.8333
女
89
106 88.6667
男
86
90
80.5000
男
98
109 94.4167
女
80
110 85.8333
表1 数据集的逻辑形式
数据集
每一行叫做一个观测（Observation）
每列叫做一个变量（Variable）
字符变量，@@表示数据是连续读入*/
完整例子：
libname a 'd:\sysdata\';/*设定逻辑库，库名为 a*/
data a.aaaa; /*建立数据集，其名为aaaa*/ input x @@; /*输入变量x, @@表示数据是连 续读入*/ cards; /*准备输入数据*/
应用相对数的注意事项
应用相对数的注意事项
相对数是指在同一组数据中，某个数与其他数的比较关系。
相对数的应用可以帮助我们更好地理解数据的分布情况，但在使用相对数时，也需要注意以下几点。
1. 相对数的基数要明确
相对数的计算需要有一个基数，即相对数的分母。
在比较不同组数据时，基数可以是总数或平均数；在比较同一组数据时，基数通常是100或1。
因此，在使用相对数时，需要明确基数的含义和计算方法，以避免出现误解。
2. 相对数的比较对象要明确
相对数的比较对象通常是同一组数据中的其他数，或不同组数据中的同一项指标。
在比较不同组数据时，需要注意比较对象是否相同，以避免出现不合理的比较结果。
3. 相对数的局限性要认识
相对数只能反映数据的相对大小关系，而不能反映数据的绝对大小。
因此，在使用相对数时，需要认识到其局限性，不能过分依赖相对数，而忽略数据的实际情况。
4. 相对数的精度要掌握
相对数的精度取决于基数和比较对象的精度。
在计算相对数时，需要注意精度的掌握，以避免出现计算误差。
5. 相对数的解释要准确
相对数的解释需要准确、清晰地表达其含义和意义。
在解释相对数时，需要注意语言的准确性和简洁性，以便更好地传达数据的信息。
应用相对数需要注意以上几点，以确保数据的比较和分析结果的准确性和可靠性。
同时，还需要结合实际情况，综合运用相对数和其他分析方法，以更好地理解和解释数据。
如何快速准确发现稿件或论文中的统计学错误
http://www。
cmacjs。
com。
cn/docview-4375.html如何快速准确发现稿件或论文中的统计学错误军事医学科学院生物医学统计学咨询中心胡良平刘惠刚稿件或论文中统计学应用的质量如何，是科研工作者或临床医生撰写论文时，以及杂志编辑或审稿专家审阅论文时，都不可回避的一个问题.一提起统计学，很多人都感到很棘手,认为统计学内容涉及面很宽，应用起来又十分灵活,掌握起来就更困难了,非统计学工作者怎能看出稿件或论文中存在的统计学错误呢！其实不然，只要你具备一些起码的统计学知识，再加上大胆发挥“常识”的作用，你就可以很容易地发现一些常见的统计学错误.本文将教你一些这方面的技巧，请在审阅稿件或论文的统计学错误时试用一下，其效果会让你大为惊喜!（一）检查有无过失误差很多人在稿件或论文中出现了一些“过失错误”。
例如，数据抄写错误或仪器未校准或试剂过期等造成数据不准；同一张表内同一个指标的小数位不一致；统计图中坐标轴上的刻度值违反数学原则（两轴交汇处不是坐标原点、等长的间隔代表不等的数量、横轴上左大右小、纵轴上上小下大）；各分项数据之合计与文中所写的合计值不等；正文中所描述的数据与统计表中所列的数据不一致.例1:原文作者研究非脱垂子宫切除微创手术在妇科的临床应用价值，研究对象的基本情况见表1（略）.对差错的辨析与释疑:根据原作者在文字叙述部分的介绍可知,CISH组总病例数应为228例，其中子宫＞8孕周病例数应为208例，而表1中将总病例数写成208例，将子宫＞8孕周病例数写成188例；将TAH写成TAHP，且该组中子宫＞8孕周病例数应为182例，而表1中却写成112例.如此多的过失误差出现在同一张表格中，是不应该的。
（二）检查统计学部分的写法关于文中所用的统计学的交代应非常清楚，不应含糊其词.例如一项研究描述了以下内容：（1)运用SAS（或SPSS）软件进行统计分析；（2)用t检验和方差分析处理定量资料;（3）用χ2检验处理定性资料；（4）用相关和回归分析研究变量之间的关系;(5）用Logistic回归分析研究各因素对结果的影响。
SAS软件应用之相对数
四格表资料
定性指标分为有序的（如：疗效分为“治愈、显效、好转、 无效、死亡”）和名义的（如：血型分为“O、A、B、AB” 型）２类，对于每１个受试者来说，有序指标的观测结果只 能是该有序指标若干等级中的１级（如某人的疗效为“显 效”）；名义指标的观测结果只能是该名义指标若干标志中 的１个（如某人的血型为Ｂ型），显然，无法像处理定量指 标那样去直接分析定性指标，故这类资料常被整理成列联表 的形式后再进行分析。 当表中只有２个定性指标时，称为２维列联表；有３个或３ 个以上定性指标时，称为多维列联表。常用R、C表示２维 列联表的行数和列数，并称为R×C表；当R=C=２时，称为 ２×２表（或四格表）。２×２表看起来很简单，但根据资 料所具备的条件有许多不同的处理方法。
本章小节
在工作中，比较几个强度相对数（率）时，应注意 它们的内部构成是否有差异，当几个率的内部构成 不同时，就要先进行率的标准化，而后再作比较， 否则容易导致错误的结论。率的标准化法，就是在 一个指定的标准构成条件下进行率的对比的方法。 当我们对两个频率指标进行比较时，应该注意这两 组（或两组以上）对象内部构成是否存在差别足以 影响分析结果，如果存在的话，可应用标准化法加 以校正。这种经标准化校正后的率，称为标准化率， 简称标化率。率的标准化法有直接法的间接法。文 中具体说明了直接法和间接法计算标准化率，并编 写SAS程序进行运算。
相对数
相对数是两个有关的绝对数之比，通常用百
分比、千分比或万分比等表示，是医学研究 中最常用的统计指标之一。 计算相对数的意义是把基数化做相等，便于 相互比较。如：每千人中的发病数，每百名 某病患者的死亡人数等。
例题
例如：某时期内，甲部队患感冒者17人，乙部队10 人，我们不能因为17人多于10人，而得出甲部队感 冒发病率高的结论，如果甲部队有1068人，乙部队 为313人，那么甲乙部队感冒率分别为： 甲部队：17/1068×1000‰=15.9‰ 乙部队：10/313×1000‰=31.9‰ 根据这两个感冒发病率可以看出，甲部队感冒的发 病强度是乙部队的1/2左右。
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应用相对数注意事项
分母必须够大。习惯上，分母大于100时，所得相 对数代表性最强，分母略小于100时，相对数仍有 一定意义。如果分母太小，如20例甚至3例5例，则 求得的相对数就不太可靠。在实际工作中，遇到这 种情况时，还是用绝对数表达较为妥当。如：某病 住院患者四人中死亡一人等。 分母必须选择恰当。例如：调查某部队人员的蛔虫 感染情况时，收集的资料有部队人数、被检查人数、 阳性人数。计算蛔虫阳性率时，应以被检查人数为 分母，不应以部队人数为分母。此例所说的恰当， 是指分母中每一个体都有可能进入分子。
相对数
相对数是两个有关的绝对数之比，通常用百
分比、千分比或万分比等表示，是医学研究 中最常用的统计指标之一。 计算相对数的意义是把基数化做相等，便于 相互比较。如：每千人中的发病数，每百名 某病患者的死亡人数等。
例题
例如：某时期内，甲部队患感冒者17人，乙部队10 人，我们不能因为17人多于10人，而得出甲部队感 冒发病率高的结论，如果甲部队有1068人，乙部队 为313人，那么甲乙部队感冒率分别为： 甲部队：17/1068×1000‰=15.9‰ 乙部队：10/313×1000‰=31.9‰ 根据这两个感冒发病率可以看出，甲部队感冒的发 病强度是乙部队的1/2左右。
比
是两个有关指标之比。通常以某种现象的数 量为1或100作基数，看另一种现象的数量 是多少。计算公式为：
比
两个比较指标可以性质相同，也可以性质不 同。如相对危险度、变异系数等；A、B两 个指标可以是绝对数、相对数或平均数等。
A B
比
常用的指标有三种：
对比指标：指两个同类事物某种指标（绝对数、
相对数
调查或实验搜集来的原始资料，经过汇总之
后得到的小计或总计数值称为绝对数（即总 量指标）。如发病人次数、医院收容人数、 治愈人数等。总量指标反映一定条件下某种 事物的规模或水平，是计划或总结工作的依 据，同时，又是计算相对数与平均数的基础， 但是绝对数往往不便于比较，因此在实际工 作中还必须计算相对数与平均数。
率的标准化
在工作中，比较几个强度相对数（率）时，应注意 它们的内部构成是否有差异，当几个率的内部构成 不同时，就要先进行率的标准化，而后再作比较， 否则容易导致错误的结论。 解决这个矛盾的方法是进行率的标准化（简称标 化）。进行标化时，首先要选定一个“标准构成”， 如标准人口构成。一般选数量较大的，有代表性的、 稳定的作标准构成。在实际工作中，对出生、死亡、 发病率等进行标化时，选用标准人口构成。有时也 用两个或几个比较组的合计数作标准构成。
两个率或其它同类指标）的比。例如某地区流脑 发病率1975年为4.48/10万，1998年为0.49/10万， 得，表示1975年为1998年的9.14倍。 关系指标：指两个有关的、但非同类事物的数量 的比。如某医院医护人员与病床数之比。 计划完成指标：说明计划完成的程度，常用实际 数达到计划数的百分之几或几倍。
全体内各组结构相对数的总和应为100%。
例题
例如：某年某地区各种疟疾发病例数为：恶
性疟68名，间日疟12名，三日疟17名。则三 种疟疾分别占疟疾患者总数的百分比为： 恶性疟=68/（68+12+17）×100%=70.1% 间日疟=12/（68+12+17）×100%=12.4% 三日疟=17/（68+12+17）=17.5% 各部分百分比之和为100%，即 70.1%+12.4%+17.5%=100%
第12章 相对数
学习目标
理解相对数的含义
熟悉几种常用的相对数 熟悉应用相对数时应注意的问题 掌握率标准化的两种方法（直接法和间接法）
以及SAS程序 掌握率假设检验方法和SAS程序
概述
分类资料的变量值是定性的，对其观察结果
的分析与比较常用率、构成比、相对比等统 计指标描述。这些指标都是由两个有联系的 指标之比组成，又称相对数。
应用相Байду номын сангаас数注意事项
用相对数进行比较时，就注意是否具备可比性 例 如：某部队对老战士计算三年累计的痢疾发病率， 而对新战士只计算本年度痢疾发病率，结果得出 “新战士的痢疾发病率低于老战士”的结论，这显 然是不正确的。因为计算的时期，不具备可比性， 如果都计算本年度的发病率就可以比较了。影响率 或构成比变化的因素很多，除了研究因素（即比较 的因素）外，其余的影响因素应尽可能相同或相近， 即在相同条件下比较才有意义。
某病患病率=某病患病人数/调查人数×100% 某病发病率=某期间内某病新病例数/同期间内平均人口数×100%
某病感染率=带有某种病原体人数/检查人数×100%
某病病死率=死于某病人数/某病患病人数×1000‰ 某病死亡率=某年某地某病死亡人数/同年该地平均人口数×100% 出生率=某地某年活产数/该地同年年平均人口数×1000‰
率
又称频率指标，表示在一定范围内，某现象
的发生数与可能发生某现象的总数之比，说 明某现象出现的强度或频度（即频繁的程 度）。计算公式为：
发生某现象的观察单位 数 率＝ 100% 可能发生某现象的观察 单位总数
率
在医学上常用的强度相对数有患病率、发病率、感染率、病 死率、死亡率及人口自然增长率等。计算公式如下：
死亡率=某地某年死亡率/该地同年年平均人口数×1000‰
自然增长率=（某地某年活产数-死亡数）/该地同年年平均人口数
×1000‰=出生率-死亡率表示每年每1000人口增加的人数。
构成比
表示某部分在全部分中所占比重，以100作为
基数，计算公式为：
某一组成部分的观察单 位数 构成比＝ 100 ％ 同一事物各组成部分的 观察单位总数
应用相对数注意事项
分析时不能以构成比代替率。构成比只能说明事物 个组成部分的比重或分布，并不说明某现象发生的 频率或强度。二者概念和计算方法都不同，所得结 论也应不同。 对观察单位数不同的几个率，不能直接相加求其总 率。 对样本率（或构成比）的比较应随机抽样，并做假 设检验。遵循随机抽样的原则才能以该“样本”来 推断总体。由于样本率和构成比也有抽样误差，所 以不能仅凭数字表面相差的大小作结论，而须进行 样本率差别的假设检验。