分层随机抽样的SAS实现
SAS随机分组方法及实现.docx
随机分组方法包括« 简单随机化(SimPIe randomizatiOn)« 区组随机化(block randomization)・分段(或分层)随机化(Stratified randomization)・分层区组随机化(Stratified block randomization)« 动态随机化(dynamic randomization)一、简单随机化，又称完全随机化1、定义：在事先或者实施过程中不作任何限制和干预或调整，对研究对象直接进行随机分组。
通常，通过掷硬币、随机数字表、计算机产生随机数来进行随机化。
2、适用条件：在研究例数较少、总体中个体差异较小时，采用此法。
3、缺点：在研究对象例数较少时，由于随机误差难以保证组间病例数的均衡，各组例数可能会出现不平衡现象。
4、解决办法：随机数表法、随机数余数分组法。
随机数余数分组法的具体操作: 编号：研究对象（动物按体重大小、患者按预计样本量编号）从1 到N 编号；获取随机数字：从随机数字表中任意一个数开始，沿同一方向顺序每个研究对象对应取一个随机数字；求余数：随机数除以组数求余数。
若整除，则取组数作为余数；分组：按余数数值分组；调整：假如某组待调整，该组共有n 例。
从中抽取1 例，就取下一个随机数，随机数除以n 。
除以n 的余数（若整除则余数为n ）作为在该组中所抽研究对象的序号，调整到其他组。
例1-1 ：两组对心脑病区观察20例（编号1〜20）心血管病患者分为2组,一组以灯盏花注射液为治疗组，另一组给予瓜蒌薤白汤。
从随机数字表任一行开始（以第11行第1个数（57）计），按序查找，凡小于或等于20 的数标记，查够10个数；将与这10 个数对应编号患者列为一组，余下患者为另一组第一组：9, 10 , 4, 6, 15, 20,11 ,12 , 3, 7;第二组：1 , 2 ,5, 8, 13 , 14 , 16 , 17, 18, 19。
SAS数据分析常用操作指南
SAS数据分析常用操作指南在当今数据驱动的时代，数据分析成为了企业决策、科学研究等领域的重要手段。
SAS 作为一款功能强大的数据分析软件，被广泛应用于各个行业。
本文将为您介绍 SAS 数据分析中的一些常用操作，帮助您更好地处理和分析数据。
一、数据导入与导出数据是分析的基础，首先要将数据导入到 SAS 中。
SAS 支持多种数据格式的导入，如 CSV、Excel、TXT 等。
以下是常见的导入方法：1、通过｀PROC IMPORT` 过程导入 CSV 文件｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filecsv'OUT=your_datasetDBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀在上述代码中，将｀＇your_filecsv'｀替换为实际的 CSV 文件路径，｀your_dataset` 替换为要创建的数据集名称。
2、从 Excel 文件导入｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filexlsx'OUT=your_datasetDBMS=XLSX REPLACE;RUN;｀｀｀导出数据同样重要，以便将分析结果分享给他人。
可以使用｀PROC EXPORT` 过程将数据集导出为不同格式，例如：｀｀｀sasPROC EXPORT DATA=your_datasetOUTFILE=＇your_filecsv'DBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀二、数据清洗与预处理导入的数据往往存在缺失值、异常值等问题，需要进行清洗和预处理。
1、处理缺失值可以使用｀PROC MEANS` 过程查看数据集中变量的缺失情况，然后根据具体情况选择合适的处理方法，如删除包含缺失值的观测、用均值或中位数填充等。
2、异常值检测通过绘制箱线图或计算统计量（如均值、标准差）来检测异常值。
对于异常值，可以选择删除或进行修正。
3、数据标准化/归一化为了消除不同变量量纲的影响，常常需要对数据进行标准化或归一化处理。
常用抽样SAS程序
常用抽样SAS程序目前，各医学论坛上都有大量的‘执业医师考题’等内容。
对于选择题而言，最让人感兴趣的是那部分带答案的考题。
显然，希望能做一下，后与答案对照验证和锻炼自己的实际水平。
但是，带答案内容的弊病就是当读者阅读考题时便不由自主的先看了答案，使目的不能达到。
改变这种尴尬状态需要事先把考题和其对应的答案部分分离出来，进行自我测验完毕后再根据需要调配答案自动对照改分。
由于该种抽样一个观测会包含很多的行，加之此后还有拆、合变化实际操作起来会有很大的困难，所以目前，不论是医学杂志亦或是相关网站，还是专业统计学论坛、书籍、杂志针对这样类型的抽样未见。
基于此，本人根据实际使用经验，针对固定格式的txt文件写了sas代码，运行效果满意。
数据来源本次数据从“爱爱医网”下载，存入e盘目录下的文件夹名为‘各病种练习题’，各样本尾缀为.txt 的文本文件，若为其他文件则首先要进行转换，使成sas可读文件。
本次使用文件路径及格式如图：图一路径的基本情况（主意图中文件类型、格式）一习惯性抽题方法本次采用逐步前进法，即根据当时情况每次抽出前10题、20题等测试和学习，像读书一样，本次读完第一页，下次读第二页，依次类推。
当然，加以修改，也可变成逐步后退法抽取，或由中间向两边抽取等。
1 考题和答案的分离处理编程将考题内容输出到output窗口和桌面，而考题答案输出到桌面txt文档供以后需要时调用、打开观。
程序第一部分data a;infile'e:\各病种练习题\肺炎练习题.txt';length x $ 100.;do i=1to7;input x & $;if _n_<=71 | _n_ >91then delete;/*选第11-20题*/output;end;data b(keep=x);set a;file'桌面\试题集内容.txt';where i<7;put x $;data c;set a;file'桌面\试题集答案.txt'; where i=7;put x $;proc print data=b noobs;run;2 答题环境的进一步发展通过以上几步处理，已经达到考题内容与答案分离的目的，可以打开桌面的考题内容进行自测然后与桌面的考题答案对照。
完整word版,各种常见随机化的SAS实现
各种常见随机化的SAS实现在前两期的讲座中我们介绍了实验设计的三要素与四原则[1]，本期将结合实例重点阐述实验设计中如何实现各种常见的随机化。
随机化体现在如下三个方面[2]：①抽样随机：每一个符合条件的实验对象参加实验的机会相同，即总体中每个个体有相同的机会被抽到进入样本之中。
它保证所得到的样本具有代表性，使实验结论具有普遍意义；②分组随机：每个实验对象分配到不同组（通常为对照组、不同处理组）的机会相同。
它保证大量难以控制的非处理因素在对比组间尽可能均衡一致，以提高各组间的可比性；③实验顺序随机：每个受试对象先后接受处理的机会相等，它使实验顺序的影响也达到均衡。
本期主要就如何用SAS 实现随机抽样和随机分组进行阐述。
已知编号为1-20的20例病人的基本信息见表1。
本文将以表1数据为例，阐述随机化的SAS实现。
表1 20例病人的基本信息病人编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 性别 F F M F F F M M M M病人编号11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 性别M M F F F F F M F F年龄58 63 23 37 20 33 39 40 49 421. 随机抽样目前在SAS/STAT模块中，有一个与调查设计有关的SURVEYSELECT过程。
该过程可用来实现各种随机抽样，包括：单纯随机抽样、系统随机抽样、分层抽样、无限随机抽样（有替换）、序贯随机抽样、以及按规模大小成比例概率抽样（PPS）等。
1.1 简单随机抽样的实现简单随机抽样，就是从总体中不加任何分组、划类、排队等，完全随机地抽取受试对象。
特点是每个个体（样品）被抽中的概率相等，各样品之间完全独立，彼此间无一定的关联性和排斥性。
简单随机抽样是其他各种抽样形式的基础。
通常只是在总体样品之间差异程度较小和数目较少时，采用这种方法。
例1：从编号为1到20的人中用简单随机化的方法抽取10名作为受试者。
如何利用SAS进行随机抽样？
利用SAS进行随机抽样在构建数据挖掘模型过程中，有时我们无法对所有的整体进行全面研究，有时我们希望将整体划分为训练集、验证集、测试集三份用于不同目的的数据集，甚至在K-折交叉验证中，我们需要把样本随机的划分为K份数据子集。
本文介绍SAS的SURVEYSELECT过程和RANUNI函数在随机抽样方面的应用。
0、读入数据集，并对数据集按分层变量进行排序。
本文数据集采用students.txt：* 从students.txt读入文件到数据集students;DATA students;INFILE ‘C:\students.txt’;INPUT id class $ gender $ math english history chem phys literat;RUN;* 查看数据集内容;PROC PRINT DATA = students;TITLE ‘Students”s class gender & scores’;RUN;* 对二维列联表（班级、性别）进行频数统计;PROC FREQ DATA = students;TABLES class * gender /NOPERCENT NOROW NOCOL;RUN;* 首先对数据集按分层变量进行排序;PROC SORT DATA = students;BY class gender;RUN;1、利用SURVEYSELECT过程进行等比例分层抽样* 利用SURVEYSELECT过程对数据集进行等比例分层抽样;PROC SURVEYSELECT DATA = students out = samp1 method = srs samprate =.5seed = 9876;STRATA class gender;RUN;* 查看分层抽样的结果;PROC FREQ DATA = samp1;TABLES class * gender /NOPERCENT NOROW NOCOL;RUN;2、利用SURVEYSELECT过程进行不等比例分层抽样* 利用SURVEYSELECT过程对数据集进行等不比例分层抽样;PROC SURVEYSELECT DATA = students out = samp2 method = srs samprate =(.4.6.4.6.4.6)seed =9876;STRATA class gender;RUN;* 查看分层抽样的结果;PROC FREQ DATA = samp2;TABLES class * gender /NOPERCENT NOROW NOCOL;RUN;3、利用SURVEYSELECT过程根据抽样数量进行分层抽样* 利用SURVEYSELECT过程对数据集进行指定数量的分层抽样;PROC SURVEYSELECT DATA = students out = samp3 method = srs n = (846857)seed = 9876;STRATA class gender;RUN;* 查看分层抽样的结果;PROC FREQ DATA = samp3;TABLES class * gender /NOPERCENT NOROW NOCOL; RUN;4、利用随机数函数RANUNI对数据集进行粗略划分* 利用RANUNI函数将数据集粗略的划分为N=5份; DATA s1 s2 s3 s4 s5;SET students;r = RANUNI(991889);IF r<0.2 THEN OUTPUT s1;ELSE IF r<0.4 THEN OUTPUT s2;ELSE IF r<0.6 THEN OUTPUT s3;ELSE IF r<0.8 THEN OUTPUT s4;ELSE OUTPUT s5;DROP r;RUN;5、利用随机数函数RANUNI对数据集进行精确划分* 根据数据集创建视图students_v,增加随机数列; DATA students_v /view=students_v;SET students;srt = RANUNI(999890);RUN;* 按照随机数列对数据集进行排序,创建数据集students_srt,删除随机数列; PROC SORT DATA = students_v OUT = students_srt(DROP = srt);BY srt;RUN;* 将数据集精确地划分为N=5份;DATA s1 s2 s3 s4 s5;RETAIN per ;SET students_srt NOBS= total;IF _N_ =1 THEN per = INT(total/5);if _N_<= per then output s1;ELSE IF _N_<=2* per THEN OUTPUT s2;ELSE IF _N_<=3* per THEN OUTPUT s3;ELSE IF _N_<=4* per THEN OUTPUT s4;ELSE OUTPUT s5;DROP per;RUN;。
ch3--分层随机抽样
sh2
1 nh 1
nh i 1
yhi yh 2
3.2分层抽样旳简朴估计量及其性质
总体均值:
L
Yst Wh Yh
h1
L
对总体均值旳估计： Yst Wh Yh h 1
^
分层随机抽样,则Y h 的简单且无偏的估计为yh
^
1.对于分层随机抽样,Y的无偏简单估计Y st 为：
^
L
^
L
1L
2 4705 50 147 62 87 84 158 170 104 56 160 3 2558 228 262 110 230 139 178 334 0 63 220 4 14997 17 34 25 34 36 0 25 7 15 31
请估计该地域养牛总头数及其估计量旳95%旳置信区间 。
留做作业，代入公式计算，并用软件验证
v( yst )
L
Wh 2
h 1
1
f nh
h
sh
2
且为V（y）的无偏估计。
Yst的置信度为1 的置信区间近似为：
yst u v( yst ), yst u v( yst )
2
2
2.总体总和Y的估计：
L
Y NYst Yh , h 1
L
^
L
^
L
L
Yˆst NYst N Wh Y h Nh Y h Nh yh Yh
h 1
h 1
L
p
的方差
st
V（p
st）
Wh 2 V（p h）
h1
v(
ph
)
1 fh nh 1
ph
qh
pst的方差V ( pst )的估计：
SAS随机分组方法及实现资料
精品文档随机分组方法包括:简单随机化(simple randomization) ?区组随机化(block randomization)?分段(或分层)随机化(stratified randomization) ?分层区组随机化(stratified block randomization) ?动态随机化(dynamic randomization)?一、简单随机化，又称完全随机化1、定义：在事先或者实施过程中不作任何限制和干预或调整，对研究对象直接进行随机分组。
通常，通过掷硬币、随机数字表、计算机产生随机数来进行随机化。
2、适用条件：在研究例数较少、总体中个体差异较小时，采用此法。
3、缺点：在研究对象例数较少时，由于随机误差难以保证组间病例数的均衡，各组例数可能会出现不平衡现象。
4、解决办法：随机数表法、随机数余数分组法。
随机数余数分组法的具体操作：精品文档．精品文档编号：研究对象（动物按体重大小、患者按预计样本量编号）从1 到N编号；获取随机数字：从随机数字表中任意一个数开始，沿同一方向顺序每个研究对象对应取一个随机数字；求余数：随机数除以组数求余数。
若整除，则取组数作为余数；分组：按余数数值分组；调整：假如某组待调整，该组共有n 例。
从中抽取1 例，就取下一个随机数，随机数除以n。
除以n 的余数(若整除则余数为n )作为在该组中所抽研究对象的序号，调整到其他组。
例1-1：两组对心脑病区观察20例(编号1～20)心血管病患者分为2组，一组以灯盏花注射液为治疗组，另一组给予瓜蒌薤白汤。
从随机数字表任一行开始(以第11行第1个数(57)计)，按序查找，凡小于或等于20的数标记，查够10个数；将与这10个数对应编号患者列为一组，余下患者为另一组。
精品文档．精品文档094157 35 27 33 72 24 53 63 94.04106076 47 91 4495 49 66 39..06043459 81 48 50 86 54 48 22..20157172 52 82 2133 29 9465..0312********91 2961 96 48 95.....，5，7；第二组：1，2126，，15，20，11，，3，10第一组：9，，4。
随机抽样方法的SAS实现
data a ;seta ;if name < < samplerate > ;run ;
proc print data = a ;run ; 举例 : 在 1000 个数据中随机抽取 100 个 , 即按 011 的比例抽样 。
(上接第 85 页) 方法 1 :
data a ;do i = 1 to 1000 ;output ;end ;run ; data b ;set a ; if ranuni (25070419) < 011 t hen output ;run ; proc print data = b ;run ; 方法 2 : data a ;do i = 1 to 1000 ;output ;end ;run ; data b ;set a (where = (ranuni (25070419) < 011) ) ; run ; proc print data = b ;run ; 同样 ,用 RANUN I 语句得到的数据也不一定正好 是 100 个 ,而是在 100 左右 。
国统计出版社 ,2003 :296 - 300.
对该科加强管理 ,做好思想工作 ,调配人力 ,提高业务人员的思 想素质 ,来促进该科完成好各项指标 。
第四类科室是儿科 ,儿科是我院完成各项业务指标最好的 科室 ,该科虽然只有 24 张床位 ,但出院病人最多 736 人次 ,病 床使用率 10018 % ,周转次数 3017 次 ,全部超出了医院定额指 标 ,从指标完成的情况看 ,小儿科的工作量比较大 ,医护人员工 作量也比较紧张 。因此医院领导在适当可能的情况下 ,应该奖 励该科 ,促使全院向该科学习 。
利用SAS进行分层随机抽样
利用SAS进行分层随机抽样抽样方法(Sampling Method)是按照一定程序，从所研究对象的全体(母体)中抽取一部份(样本)进行调查或观查，并在一定的条件下，运用数理统计的原理和方法，对母体的数量特征进行估计和推断。
抽样方法可分为随机抽样(亦称为机率抽样 Probability Sampling)和非随机抽样(亦称为非机率抽样Non-Probability Sampling)两大类，这两类的抽样方法都被经常地使用。
随机抽样是指按照机率原则，从母体中抽取一定数目的单位元作为样本进行观察，随机抽样使母体中每个单位都有一定的机率被选入样本，从而使根据样本所做出的结论对母体具有充分的代表性。
非随机抽样则是以方便为出发点或根据研究者主观的判断来抽取样本。
非随机抽样主要依赖研究者个人的经验和判断，它无法估计和控制抽样误差(sampling error)，亦无法用样本的量化数据来推断母体。
在所有抽样方法中，属分层抽样(Stratified Sampling)法所应用的范围最广与最多。
它是先将母体所有单位按某些重要因素进行分类(层)，然后在各类(层)中采用简单随机抽样(simple random sampling)或系统抽样(system sampling)方式抽取样本单位。
分层抽样比简单随机抽样和系统抽样更为精确，能够通过对较少的抽样单位的调查，得到比较准确的推断结果，特别是当母体较大、内部结构复杂时，分层抽样常能取得令人满意的效果。
同时，分层抽样在对母体推断的同时，还能获得对每层的推论。
分层抽样的方式，一般有等比例抽样与非等比例抽样。
等比例抽样，要求各类样本单位数的分配比例与母体单位在各类的分配比例一致。
等比例抽样简便易行且分配比较合理，在实际工作中应用较广。
非等比例抽样，不受上述条件限制，即有的层可多抽些样本单位，有的层也可少抽些样本单位。
非等比例抽样大多适用于各层的单位数相差悬殊，或层内变异数相差较大的情形。
临床试验随机化分组及其SAS实现
临床试验随机化分组及其SAS实现临床试验夕珀2017.07.18 15:18:25在介绍了简单随机化、区组随机化、分层随机化等临床试验中的随机化方法后我们知道，区组随机化可以看成简单随机化的加强版--即先对所有受试者进行区组（分层）等划分，再对组（层）内的受试者进行完全随机化分配。
随着对随机化理解的深入，接下来，笔者将介绍区组随机和分层随机的加强版--分层区组随机化方法。
由名及意，分层区组随机化方法自然是分层和区组两种方法“揉”在一起的随机化方法。
由于现在的很多临床试验是以多中心的方式组织进行的，往往需要先以中心为分层因素，再对同一中心内的受试者进行区组随机化分组，于是就产生了笔者现在介绍的分层区组随机化方法。
分层区组随机化方法既可以保证每个已知重要预后因素的均衡性，又可以保证各治疗组例数接近或相等（两组最大相差病例数为区组长度的一半），因而目前在临床试验中应用较多。
但分层区组随机化方法也有缺点，即试验的重要预后因素和水平不能太多。
例如，某临床试验有4个重要预后因素，每个因素有3个水平，则总的联合水平数为3x3x3x3=81。
在小样本（如100例）的临床试验汇总使用该随机分组方法进行分组，会导致某些联合水平上未分到1个病人，还有更多水平只分到1个病人，使分组计划在整体上难以实现分层区组随机化的初衷，即分配组间在各联合水平上保持均衡的目的。
分层区组随机化定义：多中心临床试验中，普遍采用的方法是以中心分层，然后在各中心内进行区组随机化，即成为分层区组随机化。
目前，临床试验中多采用的是多中心、随机、对照、平行、双盲试验。
优点：分层可以保证组内各层之间的均衡性，区组可以保证组间的可比性。
适用条件：在影响因素（分层因素<3）比较少时，分层区组随机化可以保证组间均衡性。
具体实施步骤分层区组随机化的实施，是按照实现确定的分层因素（即重要的预后因素）划分形成层，在层内设置区组，随后根据受试者的分层因素将其分入区组，在区组内随机分配，保证每个治疗组的人数相同且入组受试者的分层因素特征尽可能的相近。
随机化临床试验及随机化的SAS实现-中国临床试验与研究网
随机化临床试验及随机化的SAS实现-中国临床试验与研究网从科学的观点来看，临床试验中有足够样本含量的随机化、对照、盲法临床试验是最理想的研究设计。
不采用随机化和盲法设计，当临床医生对某种疗法偏爱或厌恶时，会有意无意地影响试验效应的判定，甚至剔除某些对象或改变对象处理安排，给试验带来偏倚，难以保证结果的可靠性。
目前临床试验中最多采用的是多中心、随机、对照、平行、双盲试验。
随机化保证了研究对象有相同的机会进入处理组或对照组，但并不是所有的随机化方案都是等效的。
有些研究人员自称的随机方案其实并不是真正的随机，不能有效地控制偏倚。
一些时有报道使用的交替分配、表格号码（奇或偶）或出生日期等分配方法，貌似随机，可能并未真正随机。
这些方法会潜在影响分配决定，因为负责分配病人的调研人员可能会事先知道下一个处理是什么，从而决定病人是否进入研究或根据自己对处理的偏好来分配病人；另外，这样的分配有时还会和病人自身的某些规律暗合，因而这些都不是真正的随机方案。
洗牌、抛硬币等方法尽管是随机的，但不能检查或重复。
使用随机数字表、随机排列表是很好的方法，因为表中的数字是经过随机产生后定下来的，因此可以重复，但较为麻烦，对于样本量较大的临床试验，也很费时。
在目前计算机应用非常普及的情况下，用统计软件中的随机化功能，事先给出种子数，进行随机化，既简单，又可重复，符合随机化要求，应予提倡。
本文介绍用SAS系统实现临床试验随机化的方法，并兼论随机化试验的盲法及伦理问题。
1 简单随机化可采用SAS系统的PROC PLAN SEED=n过程或UNIFORM(n)函数来实现。
例1:对120例病人随机分成两个等比例组，使每组为120例。
1.1 用PROC PLAN过程进行随机化用PROC PLAN过程实现两组等比例随机化的SAS程序见程序1。
程序1 用PROC PLAN过程实现两组等比例随机化的SAS程序：PROC PLAN SEED=210002;FACTORS n=240; OUTPUT OUT=aaa;DATA bbb; SET aaa; number=_n_;IF n<=120 THEN group='A';ELSE group='B';PROC PRINT NOOBS;VAR number group;RUN;程序1所列程序先在PROC PLAN语句中给定种子数SEED，本例为210002，通过FACTORS产生1~240之间随机排列的数列，并将结果输出至aaa数据集中，然后用条件语句产生以n为条件的分组结果A和B。
SAS随机抽样
在SAS中进行随机抽样1、在实际数据处理中常常需要进行样本抽样，在实践中主要有两种情况：（1）简单无重复抽样（2）分层抽样 a.等比例分层抽样 b. 不等比例分层抽样2、SAS 中可以利用PROC suveryselect 过程实现各种抽样其一般形式是：PROC SURVEYSELECT data=<源数据集名> method = <srslursl sys > out=<抽取样本存放的数据集> n=<抽取数量>(or samprate=抽样比例) seed =n;strata <指定分层变量>;id <指定抽取的样本所保留的源数据集变量>;run;说明：method用来指定随机抽样方法的，其中SRS是指不放回简单随机抽样(Simple Random Samping)；urs是指放回简单随机抽样(Unrestricted Random Sampling)；sys是指系统抽样(Systematic Sampling)。
seed用来指定随机种子数，为非负整数，取0则每次抽取的样本不同，若取大于0的整数，则下次抽样时若输入相同值即可得到相同的样本；id是指定从源数据集复制到样本数据集的变量，若缺省，则复制所有变量。
3、简单无重复随机抽样举例：/*按30%的比例从test数据集中抽取样本，并把样本输出到results数据集中*/proc surveyselect data=test1 out=results1 method=srs samprate=0.3;run;4、分层等比例随机抽样举例；proc sort data=test2;by 分层变量;run; /**先用分层变量对总体样本进行排序/proc surveyselect data=test2 out=results2 method=srs samprate=0.1;strata 分层变量;run; /*根据分层变量等比例从总体中抽取样本*/5、分层不等比例抽样举例；（1）手工设置抽样比例或者抽样数proc sort data=test3;by 分层变量;run; /**先用分层变量对总体样本进行排序/proc surveyselect data=test3 out=results3 method=srssamprate=(0.1,0.3,0.5,0.2); /*根据分层情况设置每一层要抽取的比例*/strata 分层变量;run; /*根据分层变量不等比例从总体中抽取样本*/proc surveyselect data=test3 out=results3 method=srsn=(30,20,50,40); /*根据分层情况设置每一层要抽取的样本数*/strata 分层变量;run;（2）根据抽样表进行不等比例抽样proc sort data=test3;by 分层变量;run; /**先用分层变量对总体样本进行排序/proc surveyselect data=test3 out=results3 method=SRSsamprate=samp_table; /*通过抽样比例数据集进行抽样，samp_table数据集中要包括分层变量以及每一分层对应的抽样比例或者数量,如果按比例抽样变量必须用_rate_来命名抽样比例，如果是按数量抽样必须用_nsize_来命名抽样数量*/strata 分层变量;run;6、关于surveyselect过程的更多内容详见SAS帮助在命令栏输入help surveyselect 然后按enter键即可。
统计计算随机抽样SAS程序
《统计计算》第五次作业1、试用值序抽样法和舍选抽样法I 产生)3,4(β的随机数（循环500次），]1,0[∈x 。
要求给出两种方法的SAS 程序，写出值序抽样法的抽样步骤，画出舍选抽样法I 的抽样框图。
一值序抽样法：①产生n=6个均匀随机数r1，r2， (6)②排序：()()()621r r r ≤≤≤⋯③令y=r （4），并输出服从)3,4(β分布的随机数y 。
data A(drop=i);A(drop=i);/*/*值序抽样法*/array r(6)r1-r6;r1-r6;/*/*产生n=4+3-1=6个数组*/do j=1to 500;500;/*/*循环500次*/do i=1to 6;r(i)=ranuni(123);end;call sortn(of r1-r6);r1-r6);/*/*对每次的随机数排序*/y=r4;y=r4;/*/*输出)3,4(β分布*/output;end;proc print data=A;run;proc gchart data=A;vbar y;run;二舍选抽样法：经计算，得到：523235/2*3)1()(=−=D x x x pdata A;/*舍选抽样法*/do j=1to500;x=ranuni(123);r=ranuni(123);if r<=(x**3-2*(x**4)+x**5)/(27*4/(5**5))then do; z=x;output;end;end;proc print data=A;proc gchart data=A;vbar z;run;图1值序抽样法结果图2舍选抽样法结果2、试用逆变换法、合成法及筛选法产生密度为223)(x x f =,)1,1(−∈x 的随机数，循环1000次，要求给出三种方法的SAS 程序，写出逆变换法的抽样步骤，画出合成法及筛选法的抽样框图。
逆变换抽样法：设R~U （-1,1），则,因此其抽样步骤如下：（1）由U （-1,1）抽取R;（2）由)0,1(−∈x 时，2121|212331321+===−−∫ξξξx dx x R 计算311-2R =ξ由)1,0(∈x 时，3032021|2123ξξξ===∫x dx R 312R =⇒ξ故可得：31*)(RR sign =ξdata B;/*逆变换抽样法*/do i=1to 1000;r=-1+2*ranuni(123);x=sign(r)*(abs(r)**(1/3));output;end;proc gchart data=B;vbar x/midpoints=-1to 1by 0.1;proc means data=B mean;run;图3逆抽样法复合抽样法将)()()(21x f x f x f +=,其中：[][]1,0,23)(0,1,23)(2221∈=−∈=x x x f x x x f 设R~U （-1,1），则,因此其抽样步骤如下：（1）由U （-1,1）抽取R;（2）如果R<0，则31)*2(r x −−=；否则31r x =。
在SAS中进行随机抽样
在SAS中进行随机抽样1、在实际数据处理中常常需要进行样本抽样，在实践中主要有两种情况：（1）简单无重复抽样（2）分层抽样 a.等比例分层抽样 b. 不等比例分层抽样2、SAS 中可以利用PROC suveryselect 过程实现各种抽样其一般形式是：PROC SURVEYSELECT data=<源数据集名> method = <srslursl sys > out=<抽取样本存放的数据集> n=<抽取数量>(or samprate=抽样比例) seed =n;strata <指定分层变量>;id <指定抽取的样本所保留的源数据集变量>;run;说明：method用来指定随机抽样方法的，其中SRS是指不放回简单随机抽样(Simple Random Samping)；urs是指放回简单随机抽样(Unrestricted Random Sampling)；sys是指系统抽样(Systematic Sampling)。
seed用来指定随机种子数，为非负整数，取0则每次抽取的样本不同，若取大于0的整数，则下次抽样时若输入相同值即可得到相同的样本；id是指定从源数据集复制到样本数据集的变量，若缺省，则复制所有变量。
3、简单无重复随机抽样举例：/*按30%的比例从test数据集中抽取样本，并把样本输出到results数据集中*/proc surveyselect data=test1 out=results1 method=srs samprate=0.3;run;4、分层等比例随机抽样举例；proc sort data=test2;by 分层变量;run; /**先用分层变量对总体样本进行排序/proc surveyselect data=test2 out=results2 method=srs samprate=0.1;strata 分层变量;run; /*根据分层变量等比例从总体中抽取样本*/5、分层不等比例抽样举例；（1）手工设置抽样比例或者抽样数proc sort data=test3;by 分层变量;run; /**先用分层变量对总体样本进行排序/proc surveyselect data=test3 out=results3 method=srssamprate=(0.1,0.3,0.5,0.2); /*根据分层情况设置每一层要抽取的比例*/strata 分层变量;run; /*根据分层变量不等比例从总体中抽取样本*/proc surveyselect data=test3 out=results3 method=srsn=(30,20,50,40); /*根据分层情况设置每一层要抽取的样本数*/strata 分层变量;run;（2）根据抽样表进行不等比例抽样proc sort data=test3;by 分层变量;run; /**先用分层变量对总体样本进行排序/proc surveyselect data=test3 out=results3 method=SRSsamprate=samp_table; /*通过抽样比例数据集进行抽样，samp_table数据集中要包括分层变量以及每一分层对应的抽样比例或者数量,如果按比例抽样变量必须用_rate_来命名抽样比例，如果是按数量抽样必须用_nsize_来命名抽样数量*/strata 分层变量;run;6、关于surveyselect过程的更多内容详见SAS帮助在命令栏输入help surveyselect 然后按enter键即可。
最新SAS随机分组方法及实现资料
随机分组方法包括:∙简单随机化(simple randomization)∙区组随机化(block randomization)∙分段(或分层)随机化(stratified randomization)∙分层区组随机化(stratified block randomization)∙动态随机化(dynamic randomization)一、简单随机化，又称完全随机化1、定义：在事先或者实施过程中不作任何限制和干预或调整，对研究对象直接进行随机分组。
通常，通过掷硬币、随机数字表、计算机产生随机数来进行随机化。
2、适用条件：在研究例数较少、总体中个体差异较小时，采用此法。
3、缺点：在研究对象例数较少时，由于随机误差难以保证组间病例数的均衡，各组例数可能会出现不平衡现象。
4、解决办法：随机数表法、随机数余数分组法。
随机数余数分组法的具体操作：编号：研究对象（动物按体重大小、患者按预计样本量编号）从1 到N 编号；获取随机数字：从随机数字表中任意一个数开始，沿同一方向顺序每个研究对象对应取一个随机数字；求余数：随机数除以组数求余数。
若整除，则取组数作为余数；分组：按余数数值分组；调整：假如某组待调整，该组共有n 例。
从中抽取1 例，就取下一个随机数，随机数除以n。
除以n 的余数(若整除则余数为n )作为在该组中所抽研究对象的序号，调整到其他组。
例1-1：两组对心脑病区观察20例(编号1～20)心血管病患者分为2组，一组以灯盏花注射液为治疗组，另一组给予瓜蒌薤白汤。
从随机数字表任一行开始(以第11行第1个数(57)计)，按序查找，凡小于或等于20的数标记，查够10个数；将与这10个数对应编号患者列为一组，余下患者为另一组。
第一组：9，10，4，6，15，20，11，12，3，7；第二组：1，2，5，8，13，14，16，17，18，19。
例1-2：多组(≥3组)将15名血栓性血瘀证患者分为3组。
第一次分组后，甲组6例，乙组5例，丙组4例。
分层抽样sas编程
分层抽样例题3.1（p44）data d;input st$ n x @@ ; DATALINES ;1 1 101 2 401 3 01 4 1101 5 151 6 101 7 401 8 801 9 901 10 02 11 502 12 1302 13 602 14 802 15 1002 16 552 17 1602 18 852 19 1602 20 1703 21 1803 22 2603 23 1103 24 03 25 1403 26 603 27 2003 28 1803 29 3003 30 2204 31 504 32 354 33 154 34 04 35 204 36 304 37 254 38 104 39 304 40 25;run;data a;input st$ x w @@ ; DATALINES ;1 10 201 40 201 0 201 110 201 15 201 10 201 40 201 80 201 90 201 0 202 50 402 130 402 60 402 80 402 100 402 55 40 2 160 40 2 85 40 2 160 402 170 403 180 75 3 260 75 3 110 75 3 0 753 140 75 3 60 75 3 200 75 3 180 75 3 300 753 220 754 50 150 4 35 150 4 15 150 4 0 150 4 20 150 4 30 150 4 25 1504 10 1504 30 1504 25 150;run;data c; input st$ _total_; datalines;1 2002 4003 7504 1500 ; proc surveymeans data= a total=c all; stratum st / list; domain st; var x ; weight W; run; 课本例题3.2( p46 )3.2data a;input st$ x w @@ ;DATALINES ;1 0 201 0 201 0 201 1 201 0 201 0 201 0 201 1 201 0 201 0 202 0 402 1 402 0 402 0 402 0 402 0 402 0 402 0 402 1 402 0 403 1 753 1 753 1 753 1 753 0 753 0 753 0 753 0 753 0 753 0 754 1 1504 0 1504 0 1504 0 1504 0 1504 0 1504 0 1504 0 1504 0 1504 0 150;run;data pp;input st$ _total_; datalines;1 2002 4003 7504 1500proc surveymeans data=b total=pp sum std mean stderr clm; strata st/list; var x; domain st; weight w; run;data a;input st$ x w @@ ;DATALINES ;1 43 141.11 84 141.11 98 141.11 0 141.11 10 141.11 44 141.11 0 141.11 124 141.1 1 13 141.11 0 141.12 50 470.5 2 147 470.5 2 62 470.52 87 470.52 84 470.52 158 470.5 2 170 470.5 2 104 470.5 2 56 470.52 160 470.53 228 255.8 3 262 255.8 3 110 255.8 3 232 255.8 3 139 255.8 3 178 255.8 3 334 255.8 3 0 255.83 63 255.83 220 255.84 17 1499.74 34 1499.74 25 1499.74 34 1499.74 36 1499.74 0 1499.74 25 1499.74 7 1499.74 15 1499.74 31 1499.7;run;data pp; input st$ _total_; datalines;1 14112 47053 25584 14997 ; proc surveymeans data= a total=pp all;stratum st / list; domain st; var x ; weight W; run;习题（人大新书）3.3Data sasuser.cha33;Input st $ x w @@;Datalines;1 10 25.61 10 25.61 2 25.61 0 25.61 20 25.61 10 25.61 0 25.61 10 25.61 30 25.61 20 25.62 20 422 35 422 10 422 50 422 0 422 40 422 50 422 10 422 20 422 20 423 0 16.83 20 16.83 0 16.83 30 16.83 30 16.83 50 16.83 40 16.83 0 16.83 30 16.83 0 16.8;Run;Data total;Input st$ _total_;Data;1 2562 4203 168；Run;Proc surveymeans data= sasuser.cha33 total=total all;stratum st / list; domain st;Weight w;Var x;Run;总黄酮生物总黄酮是指黄酮类化合物，是一大类天然产物，广泛存在于植物界，是许多中草药的有效成分。
分层随机抽样的步骤
母體
有電話且(或)有汽車且 (或)為該雜誌讀者的人
偏差 樣本
民主黨
共和黨
母體
抽樣分配
固定母體並且固定樣本數的條件下，統計量 的抽樣分配 (sampling distribution) 是該統計量 所有可能值的機率分配。 樣本數固定在 n ，而且每一個樣本元素都來 自某個固定的母體， X 的抽樣分配是隨機變數 X 所有可能值的機率分配。
缺點：
偶遇抽樣
主要考量：
很容易接近母群體的便利性。
優、缺點與定額抽樣相似。但是較無法 獲得所想要的資訊。 應用面：
市場調查﹔ 新聞報導。
立意抽樣
研究者僅選擇具有所需資訊的人來訪問。
應用面：
建構歷史真相﹔
描述現象﹔ 發展鮮為人知的事實。
滾雪球抽樣
使用網絡來選擇樣本的過程。
ch12母群體population或研究母群體studypopulation樣本大小samplesize抽樣設計或策略samplingdesign抽樣單位samplingunit抽樣架構samplingframe母數populationparameters存在而其主要的原因是由于樣本中所選擇的個體不同所造成
抽選隨機樣本的方法
抽選隨機樣本的方法
籤筒﹔ 電腦程式抽樣﹔ 亂數表抽樣。
抽選隨機樣本的不同系統
不置回抽樣﹔ 置回抽樣。
ห้องสมุดไป่ตู้
亂數表抽樣程序
步驟一 確認母群體中所有抽樣單位的數量。 步驟二 將每一個抽樣單位予以編號，從1號開始。 步驟三 隨機選一個行與列的交會點為起始點。 步驟四 從亂數表中隨機選相同位數的數字。 步驟五 決定樣本大小。
利用SAS编程实现随机抽样
利用SAS编程实现随机抽样
史迎曦;孙玉环
【期刊名称】《统计教育》
【年(卷),期】2005(000)011
【摘要】本文首先介绍了SAS程序中用来实现随机抽样的SURVEYSELECT过程
的一般形式，然后通过两个实例说明了SAS编程实现随机抽样的方法及具体步骤。
【总页数】4页(P61-64)
【作者】史迎曦;孙玉环
【作者单位】东北财经大学统计系
【正文语种】中文
【中图分类】O212.1
【相关文献】
1.随机抽样方法的SAS实现 [J], 王睿;贺佳
2.基于SAS软件实现随机抽样及应用 [J], 胡完;胡良平
3.利用C语言编程实现SAC到EDAS数据格式的转换 [J], 黄春梅;王宇航;吴朋;蔡一川;李兴泉;唐涛
4.病案随机抽样的SAS实现 [J], 谷玉婷;翁俊;彭志刚
5.疫情Word报表的SAS编程实现 [J], 李子建;苗青;刘元东
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
分层随机抽样的SAS实现
摘要：本文首先分别就抽样和分层随机抽样进行了简单介绍，然后利用SAS 宏指令和函数给出了分层抽样的SAS实现程序并简要阐述了决定系数的使用方法。
抽样方法(Sampling Method)是按照一定程序，从所研究对象的全体(母体)中抽取一部份(样本)进行调查或观查，并在一定的条件下，运用数理统计的原理和方法，对母体的数量特征进行估计和推断。
抽样方法可分为随机抽样(亦称为机率抽样Probability Sampling)和非随机抽样(亦称为非机率抽样Non-Probability Sampling)两大类，这两类的抽样方法都被经常地使用。
随机抽样是指按照机率原则，从母体中抽取一定数目的单位元作为样本进行观察，随机抽样使母体中每个单位都有一定的机率被选入样本，从而使根据样本所做出的结论对母体具有充分的代表性。
非随机抽样则是以方便为出发点或根据研究者主观的判断来抽取样本。
非随机抽样主要依赖研究者个人的经验和判断，它无法估计和控制抽样误差(sampling error)，亦无法用样本的量化数据来推断母体。
在所有抽样方法中，属分层抽样(Stratified Sampling)法所应用的范围最广与最多。
它是先将母体所有单位按某些重要因素进行分类(层)，然后在各类(层)中采用简单随机抽样(simple random sampling)或系统抽样(system sampling)方式抽取样本单位。
分层抽样比简单随机抽样和系统抽样更为精确，能够通过对较少的抽样单位的调查，得到比较准确的推断结果，特别是当母体较大、内部结构复杂时，分层抽样常能取得令人满意的效果。
同时，分层抽样在对母体推断的同时，还能获得对每层的推论。
分层抽样的方式，一般有等比例抽样与非等比例抽样。
等比例抽样，要求各类样本单位数的分配比例与母体单位在各类的分配比例一致。
等比例抽样简便易行且分配比较合理，在实际工作中应用较广。
非等比例抽样，不受上述条件限制，即有的层可多抽些样本单位，有的层也可少抽些样本单位。
非等比例抽样大多适用于各层的单位数相差悬殊，或层内变异数相差较大的情形。
在这种情况下，如按等比例抽样，可能在母体单位数少的层中抽取样本单位数过少，代表性不足，则可适当放宽多抽；同样，层内变异触较大的，也可多抽些样本单位。
但是在实际运作前要准确了解各层标志变异程度大小是比较困难的。
可将本文中母体视为一个庞大的数据库，而所做的抽样工作即是在这数据库中抽取具有代表性的样本点。
在设计抽样方法的过程中，最具有关键性的角色即是选择何种抽样方法。
抽样设计的方法有很多种，一般较常用的就属分层随机抽样法。
在统计推论时，即是由样本数据对母体进行推估，如何找出抽样比也是一个相当重要的问题。
本文运用SAS宏指令及一些函数，编写了一个抽样程序，并简要阐述了决定系数的使用方法。
SAS Macro程序
A. 仿真产生1000笔数据
DATA _NULL_;
RETAIN SEED 83624;
DO I=1 TO 1000;
SERIAL=I; /* SERIAL－连续号(KEY)*/
LAYER=CEIL(8*RANUNI(SEED)); /* LAYER －层别*/
VOLUME=CEIL(100*RANUNI(SEED)); /* VOLUME－数量值*/
FILE INMAST;
PUT @1 SERIAL Z4. @8 LAYER 1. @11 VOLUME 3.;
END;
B. 读入字段素描档＝＞产生SAS字段格式档
DATA _NULL_;
INFILE INFIELD;
INPUT FIELD $7-12 F 4-5 S 13-17 TYPE $6;
IF TYPE="9" THEN KK=FIELD||""||COMPRESS(F)||".";
ELSE KK=FIELD||" contentquot;||COMPRESS(F)||".";
FILE SASFORM;
PUT KK 1-20;
【字段素描档(INFIELD)】【字段格式档(SASFORM)】
----+----+----+-
00104XSERIAL0001 SERIAL $4.
00203XFILLER0005 FILLER $3.
003019LAYER 0008 LAYER 1.
00402XFILLER0009 FILLER $2.
005039VOLUME0011 VOLUME 3.
00607XFILLER0014 FILLER $7.
C. 利用字段格式文件，读入仿真产生的资料
DATA WKMAST(DROP=FILLER);
INFILE INMAST;
INPUT %INCLUDE SASFORM;;
利用%INCLUDE指令，可将资料依原先建好的SASFORM的格式读入。
D. 各层抽出比率控制卡
DATA SAMPLE;
INPUT LAYER PERCENT @@;
CARDS;
1 7
2 7
3 7
4 7
5 7
6
7 7 7
8 7 ;
各层别抽出样本的比率可由此卡加以控制，各变量项代表意义－LAYER(层别)、PERCENT(百分比;%)。
E. 分层比率随机抽样宏
DATA SAMPS(KEEP=&LAYER SAMPS RAN);
SET NOUT ; RETAIN NSAMP 1 ;
ARRAY RA{500} RAN1-RAN500 ; /*存放已抽出之随机变量*/
IF MARK=1 THEN /* 全查层抽样*/
DO J=1 TO SAMPS; RAN=J ; OUTPUT ; END ;
ELSE DO ; /* 抽查层抽样(随机抽样) */
DO UNTIL(NSAMP=SAMPS+1 ] NSAMP=_FREQ_+1) ;
RAN=CEIL(_FREQ_*RANUNI(1994)) ;
IF NSAMP>1 THEN
DO J=1 TO NSAMP-1 ;
IF RAN=RA{J} THEN GOTO NEXT; /*判断所抽随机数是否重复*/
END ;
OUTPUT ; RA{NSAMP}=RAN ; NSAMP=NSAMP+1 ;
NEXT:END;
NSAMP=1 ;
END ;
利用宏传呼参数%TEST(WKMAST,LAYER,SERIAL)的呼叫，可以在不必修改变量项目及避免程序重复撰写的情形下，完成样本抽取的动作。
以上为决定全查层或抽查层而采取不同抽取动作的全部程序。
参考文献：
[1]. 贺佳，陆健等. 医学统计学中的SAS统计分析[M]. 上海: 第二军医大学出版社2002,8.。