SAS-属性数据分析

死亡人数限为1555，划归两类城市 水硬度设定39，划归硬度高低两类城 市；进一步做列联表分析 /chisq 添加卡方独立性检验选项 tables后指定行变量和列变量，两者 用星号分开。
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数据集water-mortal与hardness关联分析
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Sandflies
25 5
3 50
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Kappa统计量（一致性检验）
data x_ray; input radiologist_1 $ radiologist_2 $ count; datalines; no no 25 no yes 3 yes no 5 yes yes 50 ; proc freq data=x_ray; title ‘ computing coefficient kappa for two observers’; tables radiologist_1*radiologist_2 / agree; weight count; 由结果，kappa统计量为0.7881， run; 表示中等的一致性程度。
定性数据分析
• 数据描述
沙蝇低空和高空捕捉数与雌雄关系、槐蚁入侵与槐树品种关系、 机器不同方位活塞环失效数与方位关系、血凝块病人控制前后 是否继续口服某药物研究、印度不同地区口腔疾病分布研究和 支气管炎与空气颗粒含量关系研究。
• 问题提出
列变量和行变量是否具有关联性？（Association）
• 方法描述--列联表分析
配对样本的McNemar检验
假设我们想知道禁烟广告对人们吸烟态度影响有多大 ，先调查100个测试者对吸烟的态度（支持或反对），然后 给他们播放禁烟广告，再次询问他们对吸烟的态度。因为同 一个测试者在两种不同条件下（看广告前和广告后）对同一 个问题做出的两次回答，所以这个实验叫做配对实验设计。 由于数据之间并不独立，不能采取卡方检验，这里只能采用 配对样本的McNemar检验。
稀疏性列联表做精确性fisher检验，对于2×2 列联表默认做Fisher检验，而超过2×2的 上海财经大学统管院 表需要添加exact选项。
Oral Cancers
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Particulates and Bronchitis
data bronchitis; proc freq data=bronchitis input agegrp level $ bronch $ n; order=data; datalines; tables agegrp*level*bronch / cmh noprint; 1 H Y 20 weight n; 1 H N 382 run; 1LY9 注：做Cochran-Mantel-Haenszel检验 1 L N 214 表 - level * bronch 2 H Y 10 2 H N 172 2LY7 2 L N 120 3 H Y 12 3 H N 327 3LY6 3 L N 183 ; level bronch 频数 |Y |N | 合计 --------+--------+--------+ H | 42 | 881 | 923 --------+--------+--------+ L | 22 | 517 | 539 --------+--------+--------+ 合计 64 1398 1462
添加格子的期望数输出选项
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Acacia Ants
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Piston Rings
data pistons; input machine site $ n; proc freq data=pistons order=data; datalines; tables machine*site / chisq deviation cellchi2 1 North 17 norow nocol nopercent; 1 Centre 17 weight n; 1 South 12 run; 2 North 11 注：order选项为按照数据录入的顺序排序，一般按字 2 Centre 9 母或数字顺序排序。 2 South 13 norow,nocol,nopercent：不输出对应的信息，压缩输 3 North 11 出结果 3 Centre 8 deviation：输出格子估计的残差 3 South 19 cellchi2：输出格子贡献的卡方值 4 North 14 4 Centre 7 4 South 28 ; 上海财经大学统管院 run;
假设检验：
H0:列变量与行变量独立 H1：存在关联
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数据归类处理-以water为例
data water; /* Chapter 3 */ set water; /* having created the water data set as above for chapter 2 */ mortgrp=mortal > 1555; hardgrp=hardness > 39; run; proc freq data=water; tables mortgrp*hardgrp /chisq; run;
riskdiff计算行变量各类比重差-（基 于二项分布）此处计算雌蝇和雄 蝇在低空和高空所占比重是否有 差异的检验。 使用weight语句表示重复数的变量为 n。如果为原始基本情况的数据， 则不需要weight语句。
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Sandflies
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Sandflies
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Piston rings
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Oral Contraceptives
data the_pill; input caseuse $ contruse $ n; datalines; Y Y 10 Y N 57 N Y 13 N N 95 ; run;
proc freq data=the_pill order=data; tables caseuse*contruse / agree; 输出McNemar检验 weight n; run;
数据集 之后（after） 反对 之前 （before） 反对（Negative） 支持（Positive） 32 30 支持 15 23
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配对样本的McNemar检验
数据步： Data mcnemar; input before $ after $ n; Datalines; 过程步： Proc freq data=mcnemar; p p 23 Title ‘McNemar’s test for paired samples’; p n 30 Tables before*after /agree; n n 32 Weight n; n p 15 Run; ; 输出结果： run; McNemar卡方统计量为5.0，相应p值为0.0253，可 以认为禁烟广告有助于改变人们对吸烟的态度。
data sandflies; input sex $ height n; datalines; m 3 173 m 35 125 f 3 150 f 35 73 ; run; proc freq data=sandflies; tables sex*height /chisq riskdiff; weight n; run; 按雌雄、捕捉高度和捕捉数目录入
2
数据描述与问题提出
不同高度捕捉到沙蝇雌 雄数是否有差异？
刺槐品种与蚂蚁的 入侵率是否有关
印度各地区口腔病分布是否不同
压缩机的不同方向掉落 的活塞环是否不同？
口服避孕药与患血凝 块病是否有关？
支气管炎是否与大气有机颗粒含量有关 上海财经大学统管院
统计分析
列联表分析：
大样本：卡方检验 小样本：Fisher精确检验， McNemar检验 高维： Cochran-Mantel-Haenszel检验
Acacia Ants
data ants; input species $ invaded $ n; datalines; A no 2 A yes 13 B no 10 B yes 3 ; run; proc freq data=ants; tables species*invaded / chisq expected; weight n; run; 刺槐(A 或B)，是否被蚁群侵入， 侵入的种群数目
FREQ(频数)过程--频数表是变量取值分布的描述
PROC FREQ DATA=数据集名; TABLES 变量; RUN;
一般是分类变量
PROC FREQ DATA=数据集名; TABLES 变量*变量 变量*变量 . . ./ nocol norow nocum nofreq nopercent missing list out=数据集 outpct ; WETGHT 变量名; BY 变量名; RUN;
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卡方独立性检验、Fisher精确性检验、McNemar检验（配对数据） 和高维列联表Cochran-Mantel-Haenszel检验
• SAS分析
freq过程—频数过程
• 参考资料
1. 2. 王静龙，梁小筠. 定性数据分析，华东师范大学出版社，2005 张尧庭 译 离散多元分析：理论与实践，中国统计出版社，1998 上海财经大学统计与管理学院 版权所有：吴纯杰
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Particulates and Bronchitis
level 频数
bronch |Y |N
| 合计
--------+--------+--------+ H | 42 | 881 | 923 --------+--------+--------+ L | 22 | 517 | 539 --------+--------+--------+ 上海财经大学统管院 合计 64 1398 1462
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Kappa统计量（一致性检验）
Tables语句Agree选项另一种用法是计算Kappa统计量， 该统计量一般用于测量两个评分者之间的一致性。假如， 想要知道放射科医生用X光评估恶性肿瘤的精确性有多高 。一种方法是让两个放射科医生（radiologist）分别对一 系列X光片进行评估，给出阳性或阴性的诊断。下面我们 用两个医生对83个X光片诊断结果作为例子。
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Oral Contraceptives
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Oral caners
data lesions; length region $8.; input site $ 1-16 n1 n2 n3; region='Keral'; n=n1; output; region='Gujarat'; n=n2; output; region='Anhara'; n=n3; output; drop n1-n3; datalines; Buccal Mucosa 8 1 8 Labial Mucosa 0 1 0 Commissure 0 1 0 Gingiva 0 1 0 Hard palate 0 1 0 Soft palate 0 1 0 Tongue 0 1 0 Floor of mouth 1 0 1 Alveolar ridge 1 0 1 ; run; proc freq data=lesions order=data; tables site*region /exact; weight n; run;