sas卡方检验编程语句
SAS过程及常用统计分析
3.3 简单描述统计分析
本节介绍简单描述性统计命令：means、 univariate过程和freq。 means 和 univariate 对区间变量计算均值、标准差等数字特征， freq过程对离散变量计算取值频数分布。
3.3.2 MEANS 过程
用于指定要被 MEANS过程（均值过程）用于对数值型变量 分析的数据集 产生针对单个变量的简单描述性统计值。 名称 语句格式为： PROC MEANS 选择项 ; /*选择项包括 data =输入文件名 maxdec = 输出小数点位数 missing = 要求遗漏数据作为一个分组处理 统计量关键 字*/ VAR 被执行分析变量名串 ; /*被统计的变量*/ BY 分组变量名串 ; /*须先用 proc sort ; by变量名串；通过by对变 量的值排序，以组为单位求统计量，因而不适用取值中文的变量*/ CLASS 分组变量名串 ; /* 可以是名义变量（变量可以取中文），无 须用proc sort 对by变量的值排序 */ FREQ 变量名列表 ; 存放结果数 WEIGHT 权变量名; 据集名 ID 样本识别变量名串 ; OUTPUT OUT=SAS数据集 统计量关键字串（各种统计值） … ; RUN ;
3.3.3 UNIVARIATE 过程
1. UNIVARIATE过程简介 UNIVARIATE过程除了可以完成与MEANS过程相同的 基本统计量外，还可以计算变量的极端值、分位数，生成频 率表，并支持对数据进行正态性检验。 UNIVARIATE与MEANS过程不同的功能包括： 1) 描述变量极端值的情况。 2) 计算分位数，如中位数，1/4和3/4分位数。 3) 生成若干个描述变量分布的图。 4) 生成频率表。 5) 对数据进行正态性检验。
sas练习题(打印版)
sas练习题（打印版）### SAS练习题（打印版）#### 一、基础数据操作1. 数据导入- 题目：使用SAS导入一个CSV文件，并列出前5个观测值。
- 答案：使用`PROC IMPORT`过程导入数据，并用`PROC PRINT`展示前5个观测。
2. 数据筛选- 题目：筛选出某列数据大于50的所有观测。
- 答案：使用`WHERE`语句进行筛选。
3. 数据分组- 题目：根据某列数据对数据集进行分组，并计算每组的均值。
- 答案：使用`PROC MEANS`过程和`BY`语句进行分组和计算。
4. 数据排序- 题目：按照某列数据的升序或降序对数据集进行排序。
- 答案：使用`PROC SORT`过程进行排序。
#### 二、描述性统计分析1. 单变量分析- 题目：计算某列数据的均值、中位数、标准差等统计量。
- 答案：使用`PROC UNIVARIATE`过程进行单变量描述性统计分析。
2. 频率分布- 题目：计算某列数据的频数和频率分布。
- 答案：使用`PROC FREQ`过程进行频率分布分析。
3. 相关性分析- 题目：计算两列数据的相关系数。
- 答案：使用`PROC CORR`过程计算相关系数。
#### 三、假设检验1. t检验- 题目：对两组独立样本的均值进行t检验。
- 答案：使用`PROC TTEST`过程进行t检验。
2. 方差分析- 题目：对多个组别数据进行方差分析。
- 答案：使用`PROC ANOVA`过程进行方差分析。
3. 卡方检验- 题目：对分类变量进行卡方检验。
- 答案：使用`PROC FREQ`过程和`CHI2TEST`选项进行卡方检验。
#### 四、回归分析1. 简单线性回归- 题目：使用一个自变量和一个因变量进行简单线性回归分析。
- 答案：使用`PROC REG`过程进行简单线性回归。
2. 多元线性回归- 题目：使用多个自变量和一个因变量进行多元线性回归分析。
- 答案：同样使用`PROC REG`过程，但包括多个自变量。
SAS002卡方检验全章+总结
思路：计数资料→独立四格表→n≥40 且有 T 在[1,5)之间→连续校正卡方或 Fisher 精确概率 程序： data A;
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input r c f @@; cards; 1 1 46 1 2 6 2 1 18 2 2 8 ; proc freq; tables r*c/chisq nopercent nocol expected; weight f; run;
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结果： H0：两种检测方法结果无差别。S=7.1429；p=0.0075；p＜0.05，拒绝 H0。 （样本阳性率比较，免疫荧光检测结果阳性 率更高） ，故可以认为两种检测方法检测结果不同，免疫荧光法的阳性检测率更高。 注意：kappa 为一致性检验 0‐0.4 一致性差；0.4‐0.75 一致性一般；0.75‐1 一致性好。一致性越高则两种处理间的差 异就越小。 4.R*C 表——双向无序——样本率比较——基本卡方+两两比较 例 7‐6 某医师研究物理疗法、药物治疗和外用膏药三种疗法治疗周围性面神经麻痹的疗效，资料见表 7‐8。问三种 疗法的有效率有无差别？ 表 7‐8 三种疗法有效率的比较 有效率 疗法 有效 无效 合计 （%） 物理疗法组 药物治疗组 外用膏药组 合计 199 164 118 481 7 18 26 51 206 182 144 532 96.60 90.11 81.94 90.41
结果： H0：两组新生儿 HBV 的总体感染率无差别。Fisher 精确概率双侧检验 p=0.1210；p≥0.05，不拒绝 H0。尚不能认为预 防注射与非预防注射的新生儿 HBV 的感染率不等。
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3.配对四格表——利用 bc 的卡方检验（McNemar's Test） 例 7‐3 某实验室分别用乳胶凝集法和免疫荧光法对 58 名可疑系统红斑狼疮患者血清中抗核抗体进行测定， 结果见 表 7‐3。问两种方法的检测结果有无差别？ 表 7‐3 两种方法的检测结果 免疫荧光法 乳胶凝集法 ＋ － 12（ b） 11（ a） c 33（ d ） 2（ ） 13 45 合计
20个SAS过程步
20个SAS过程步
1、PROC
MEANS--数据描述：计算均数、标准差、最大值、最小值、变量有效数据个数、变量缺失个数
2、PROC UNIV ARIATE--正态性检验
3、PROC TTEST--两独立样本检验
4、PROC NPAR1WAR--秩和检验
5、PROC ANOV A--方差分析
6、PROC CORR--相关性分析
7、PROC REG--回归分析
8、PROC FREQ--计数资料描述；卡方检验；诊断试验
9、PROC LOGISTIC--结局是二分类的Logisitc回归分析
10、PROC PHREG--生存分析
11、PROC POWER--样本量及把握度计算
12、PROC PRINT--显示数据集
13、PROC GLM--回归分析或协方差分析
14、PROC RANK--给某变量排次或按序分组
15、PROC SORT--按某变量排序
16、PROC SURVEYSELECT--概率抽样
17、PORC IMPORT--导入数据集
18、PROC EXPORT--导出数据集
19、PROC CONTENTS--产生一个数据集的头文件，包含了多种该数据集的信息
20、PROC TABULATE--输出报表。
SAS统计分析介绍
proc ttest data=ncd.stat ;
var h; class urd;
urd
N
where gender=1; 1
733
run;
2
840
差 (1-2)
均值 标准差 标准误 最小值 最大值 差
168.4 6.3642 0.2351 148.0 189.0 164.8 7.5661 0.2611 104.0 193.0 3.6064 7.0317 0.3554
例如 ： proc print data=score label;
id name; var math english chinese; label name=‘姓名’ math=‘数学’ english=‘英语' chinese=‘语 文’; run;
19
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; 分析
t检验 方差分析 logistic回归分析 判别分析 聚类分析 方差分析 logistic回归分析 判别分析 聚类分析
分类变量
t检验 方差分析 协方差分析 多因素回归分析
c2检验 logistic回归分析
c2检验 logistic回归分析
生存分析
5
有序变量 相关分析 多因素回归分析
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
25% Q1
179.5 175 172
166.1 160
SAS复习总结
蔡泽蕲Freq 过程:Proc Freq data=dataset;table x*y/option;By var1;Class var2;Weight f;Run;输出x*y的频数表，by语句的使用要求var1已经排过序. option可为chisp，分析x、y（两独立样本）的不同水平的差异是否显著，卡方检验。
当x、y为两配对样本时，option为agree，进行配对样本差异是否显著的检验。
Sort 过程：Proc sort data=dataset out=dataset;By (descending) var1 (descending) var2;Run;对数据集中的var1、var2变量依次排序，默认从小到大，descending为从大到小。
缺失out 时新数据集覆盖原数据集。
Means 过程Proc means data=dataset option;Var x;By var1;Class var2;Freq var3; /*不能用weight*/Output out=输出数据集统计量名=自定义名;Run;输出option统计量，当包含t和prt 时输出x的期望为0的t检验，用于配对样本的t检验。
无option时，默认输出N、std、mean、min、max五个统计量。
还可输出其它很多统计计量。
特别的两个选项：maxdec=n ，alpha=value分别指定结果保留位数和置信度Univariate 过程Proc univariate data=dataset option;Var x;By var1;Freq var2;Output out=输出数据集统计量=自定义变量名;Run;Option 可为freq（生成频数表）、normal（检验变量是否服从正态分布）、plot（生成茎叶图、箱线图、正太概率图）、cibasic（计算均值置信区间）、cipctldf（计算中位数置信区间）。
统计量可为：各检验统计量及分位数。
Ch6 SAS基本统计过程(二) freq
利用表达式对 数据进行分组
grp=int((x-45)/5)*5+45; Run;
确定起始分组和组距： 确定起始分组和组距： 组距： ， 组距：5， 起始分组： 起始分组：45 - 50
int()取整函数 int(1.7)=1 int(5.2)=5 int(0.4)=0
grp=int((x-45)/5)*5+45; 语句将每一个脉搏值进行分组，例如脉搏 语句将每一个脉搏值进行分组， 82，被分入 ， grp=int((82-45)/5)*5+45=int(7.4)*5+45=80,即80-85组内。 即 组内。 组内
彭斌
Slide 1
1. PROC FREQ <option(s)>; 这里的options常用的有 Data=SAS-data-set，指定输入数据集名，若省略，则 用最近建立的数据集。
彭斌
Slide 2
2. TABLES request(s) </ option(s)>; TABLES语句是该过程中非常重要的一条语句。在 一个PROC FREQ过程中，可以有任意多个tables语句； 如果没有tables语句，FREQ对数据集中的每个变量 都生成一个单向频数表； 如果tables语句没有任何说明选项(options)，FREQ 对tables语句中规定的变量的每个水平将计算频数、累 计频数、占总频数的百分数及累计百分数。
Frequency| Percent | Row Pct | Col Pct | 1| 2| Total ---------+--------+--------+ 1 | 1 | 1 | 2 | 25.00 | 25.00 | 50.00 | 50.00 | 50.00 | | 50.00 | 50.00 | ---------+--------+--------+ 2 | 1 | 1 | 2 | 25.00 | 25.00 | 50.00 | 50.00 | 50.00 | | 50.00 | 50.00 | ---------+--------+--------+ 2 2 4 Total 50.00 50.00 100.00
卡方检验
卡方检验
■ 行×列表资料的χ2检验
多个样本率的比较
例题 某医师研究物理疗法、药物治疗和外用膏药三种疗法治疗周围性面 神经麻痹的疗效，资料见下表。问三种疗法的有效率有无差别？
卡方检验
■ 行×列表资料的χ2检验
多个样本率的比较
卡方检验
■ 行×列表资料的χ2检验
多个样本率的比较
卡方检验
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
3.当n<40，或T<1时，用四格表资料的Fisher确切概率法。 步骤：
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
3.当n<40，或T<1时，用四格表资料的Fisher确切概率法。 步骤：
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
3.当n<40，或T<1时，用四格表资料的Fisher确切概率法。 步骤：
样本构成比的比较
卡方检验
■ 行×列表资料的χ2检验
双向无序分类资料的关联性检验
卡方检验
■ 行×列表资料的χ2检验
双向无序分类资料的关联性检验 例题 测得某地5801人的ABO血型和MN血型结果如下表，问两种血型系统 之间是否有关联？
卡方检验
■ 行×列表资料的χ2检验
双向无序分类资料的关联性检验
Coxhran Armitage 趋势检验（Cochran Armitage trend test ）
卡方检验
■ 有序分组资料的线性趋势 χ2检验
卡方检验
■ 有序分组资料的线性趋势 χ2检验
例 某研究者欲研究年龄与冠状动脉粥样硬化等级间的关系，将278例尸 解资料整理成下表，问年龄与冠状动脉粥样硬化等级间是否存在线性变化 趋势？
sas详解
data a; set trial; w0_1=weight0-weight1; s0_1=s0-s1; if rank=1 then effect=1; else effect=2; run;注：导入数据，建立sas数据库a，同时产生3个变量w0-1、s0-1、effect。
proc freq data=a; tables group*sex/chisqrun; 注:对两组性别进行卡方检验，行:组别，列：性别。
199、217页proc means data=a n mean std clm; class group; var age; run;注：对两组年龄进行统计描述。
proc ttest data=a; class group; var age; run; 注：用成组t检验来检验两组的年龄是否有差异。
proc means data=a n mean std clm; class group; var w0_1; run; 注：两组治疗前后体重治疗情况变化的统计描述。
proc ttest data=a; class group; var w0_1; run; 注：两组治疗前后体重情况变化进行t检验。
set a; if group=1 then output b; run;注：建立只有试验组的数据集b。
proc means data=b n mean std clm; class hospital; var w0_1; run;注：3个医院间试验组体重减轻情况的统计描述。
proc glm data=b;class hospital; model w0_1=hospital; means hospital/hovtest; means hospital; run; 注：对3个医院间的体重减轻情况进行方差分析。
方差分析前不需要进行正态性检验，因为样本量80，足够大。
100页proc freq data=a; tables group*s0_1/nopct nocol norow; run;注：两组治疗前后食欲情况变化，列四格表。
卡方检验 python
卡方检验 python卡方检验，又称卡方分析，是一种统计检验，它可以用来检验：一组数据是否符合某个给定分布，以及两组数据之间是否存在某种统计学上的差异。
python语言是当今处于飞速发展的编程语言，它在统计分析领域受到许多研究者和企业家的青睐。
本文将详细介绍如何使用python进行卡方检验。
1.方检验的原理卡方检验的基本原理是，通过比较一组实际数据与一组理论数据的不一致情况，从而判断实际数据是否符合预定的统计分布。
卡方检验可以用于两种应用场景：一是检验一组数据是否符合某个给定分布；另一是检验两组数据之间是否存在某种统计学上的差异。
2. python进行卡方检验的方法（1）首先，准备好检验的两组数据，一组是实际数据，一组是理论数据。
（2）其次，在python中使用scipy.stats模块中的函数，如scipy.stats.chi2_contingency函数进行卡方检验，该函数的参数包括实际数据和理论数据。
（3）最后，通过比较函数返回的p-value与拟定的显著水平来判断实际数据是否符合预定的统计分布，也可以判断两组数据之间是否存在某种统计学上的差异。
3. python进行卡方检验的具体步骤（1）第一步，准备实际数据和理论数据。
实际数据是根据观察到的实际情况所记录的；理论数据是根据分析预设的模型，或者更一般而言，根据一般性的理论而预测出的结果。
（2）第二步，使用python中的scipy.stats模块，特别是chi2_contingency()函数，实现卡方检验。
该函数的参数包括：实际数据，理论数据以及指定的显著性水平。
（3）第三步，通过函数返回的p-value与显著性水平比较，判断实际数据是否符合预定的统计分布，也可以判断两组数据之间是否存在某种统计学上的差异。
结束语本文详细介绍了如何使用python进行卡方检验，从而实现统计数据的检验，从而对实际的观测数据进行验证和分析研究。
可以看出，python语言可以节省许多时间，并且可以提供更加深入的分析，这些都是其他语言难以企及的。
SAS的卡方检验
例题
• 某医院欲比较异梨醇口服液（试验组）和 氢氯噻嗪+地塞米松（对照组）降低颅内压 的疗效。将200例颅内压增高症患者随机分 为两组。问两组降低颅内压的总体有效率 有无差别？。设 是k个独立的标准正态变量，则 X1,X2, ,Xk 。2界值表就是根据这种连续性分布计算出来的 。2统计量计算公式实质上是正态近似法。分类 资料是间断性的，由此计算的2值不连续，尤其
四格表卡方检验的SAS程序
• NOROW不给出列联表中各格的行百分数。 • NOCOL不给出列联表中各格的列百分数。 • NOCUM不给出频数表的累积频数和累积百分数。 • NOPRINT不给出表格，但给出CHISQ、MEASURES或
CMH等语句所指定的统计量。 • Trend指令系统对2×C频数表的C个百分率进行
据集。如果TABLES语句中不止一个请求式，数据集的内 容相应于TABLES语句中最后一个请求。 • CHISQ对每层作c2检验，包括Pearson c2、似然比c2和 Mantel-Haenszel c2。此外还给出与c2检验有关的关联 指标包括Phi系数、列联系数和Cramer’s V。对于2×2 表，给出Fisher精确概率。 • AGREE 进行配对c 2检验。 • EXACT 对大于2×2的列联表计算Fisher精确概率。同时 也给出CHISQ选项的全部统计量。
• 请求式由一个或多个用“*”连接起来的变量名组成。几 个变量可放在括号中，如：
• TABLES A*(B C)；等价于TABLES A*B A*C； • TABLES (A-C)*D；等价于TABLES A*D B*D C*D；
四格表卡方检验的SAS程序
• 下列选项可用于TABLES语句中“/”的后面： • OUT＝数据集：建立一个包含变量值和频数计数的输出数
医用SAS统计分析(三)
第三讲
2019年3月28日
1
一、分类变量的统计推断—卡方检验
在SAS系统中，对分类变量资料的基本统计分析方法主 要通过FREQ过程实现的。FREQ过程的主要功能有： 1.产生一维或多维频数表； 2.计算各种表中格子的理论频数、构成比和各种率； 3.对分类变量资料作相应的假设检验。
维频数，FREQ给出该变量每一水平的频数(freqency)、累积频数 (cumulative freqency)、频数的百分比(percent)和累积百分比
(cumulative percent)；若需二维频数表，FREQ产生交叉分组列
表，即包括各格的频数、总频数的格百分数、行频数的格百分数 和列频数的格百分数。
2019年3月28日
2
FREQ过程的语句及说明
主要格式： PROC FREQ [选择项]；
TABLES 表达式/ [选择项]；
WEIGHT <变量名>； 说明： PROC过程[选择项] data=数据集； 规定PROC FREQ语句使用的数据集。 formchar(1,2,7)=‘|-+’; 规定用来构造列联表单元的轮廓线 和分隔线的字符（只有三个字符）。1为垂线，2为水平线， 7为水平与垂直的交叉线。
16
关联性检验(独立性检验） 应用一般的χ 2检验
H0：甲、乙两试剂的检验结果无关系。
2 ( A T ) 2 列联系数（Contingency Coefficient)说明两者的关联性。 差别性检验（一致性检验） 应用McNemar's Test H0：两总体的B=C，即两试剂阳性率无差别。
2019年3月28日
19
data a; do r=1 to 2; do c=1 to 2; input f @@;
SAS的卡方检验
例题2
• 测得某地5801人的ABO血型和MN血型结 果，问两种血型系统之间是否有关联？
单向有序R×C表
• 有两种形式。一种是R×C表中的分组变量 是有序的，而指标变量是无序的。此种单 向有序R×C表资料可用行×列表资料的2 检验进行分析。另一种情况是R×C表中的 分组变量是无序的，而指标变量是有序的 ，此种单向有序R×C表资料宜用秩和检验 进行分析。
2 ( A T ) 2 T
•
例题
• 某医院欲比较异梨醇口服液（试验组）和 氢氯噻嗪+地塞米松（对照组）降低颅内压 的疗效。将200例颅内压增高症患者随机分 为两组。问两组降低颅内压的总体有效率 有无差别？
连续性校正公式
• 2分布是正态变量的一种分布。设 是k个独立的标准正态变量，则 X 1 , X 2 ,, X k 。2界值表就是根据这种连续性分布计算出来的 。2统计量计算公式实质上是正态近似法。分类 资料是间断性的，由此计算的2值不连续，尤其 自由度为1的四格表，求出的概率可能偏小，此时 需要对2值进行连续性校正，公式为
学习目标
• 掌握四格表普通卡方检验和配对卡方检验方法以及相应的 SAS程序； • 了解FREQ过程语句格式； • 熟悉R×C表资料的分类类型以及相应的统计检验方法； • 掌握双向无序R×C表资料检验以及SAS程序； • 掌握单向有序R×C表资料检验以及SAS程序； • 掌握趋势卡方检验方法以及SAS程序； • 掌握分层R×C表的分析以及SAS程序；
2
( A T 0.5) 2 T
•
2检验的应用条件
• 连续性校正主要针对四格表资料，尤其理 论数较小时，连续性校正不可忽略。 • 四格表2检验的应用条件为： • 当n≥40且所有T≥5时，用普通的2检验 ，若所得，改用确切概率法； • 当n≥40但有1≤T<5时，用校正的2检验 ； • 当n<40或有T<1时，不能用2检验，改用 确切概率法。
SAS学习系列20. 用PROC FREQ计算频数及卡方检验
20. 用PROC FREQ计算频数及卡方检验（一）卡方检验一、卡方分布k 个相互独立的标准正态分布变量的平方和服从自由度为k 的卡方分布。
二、卡方检验概述卡方检验，由英国统计学家Karl Pearson得到，主要应用于计数数据（定性变量中的无序分类变量）的分析，对于总体的分布不作任何假设，因此它属于非参数检验法。
理论证明，实际观察频数（f0）与理论频数（f e, 又称期望频数）之差的平方再除以理论频数所得的统计量，近似服从卡方分布，可表示为：）（n f f f e e 2202~)(χχ∑-= 这是卡方检验的原始公式，其中当f e 越大，近似效果越好。
显然f o 与f e 相差越大，卡方值就越大；f o 与f e 相差越小，卡方值就越小；因此它能够用来表示f o 与f e 相差的程度。
根据这个公式，卡方检验的一般问题是要检验名义型变量的实际观测频数和理论频数分布之间是否存在显著差异。
一般卡方检验要求：① 分类相互排斥，互不包容；② 观察值相互独立；③ 样本容量不宜太小，理论频数≥5，否则需要进行校正。
如果个别单元格的理论频数小于5，处理方法有四种：（1）单元格合并法；（2）增加样本数；（3）去除样本法；（4）使用校正公式。
当期望次数小于5时，应该用校正公式计算卡方值：∑--=e e f f f 202)5.0(χ二、卡方检验的原理1. 卡方检验所检测的是样本观察频数与理论（或总体）频数的差异性；2. 理论或总体的分布状况，可用统计的期望值（理论值）来体现；3. 卡方的统计原理，是取观察频数与期望频数相比较。
当观察频数与期望频数完全一致时，2χ值为0；观察频数与期望频数越接近，两者之间的差异越小，2χ值越小；观察频数与期望频数差别越大，两者之间的差异越大，2χ值越大。
一旦2χ值大于某一个临界值，即可获得显著的统计结论。
4. 步骤：原假设H0: 2χ= 0; 备择假设H1: 2χ≠0;根据数据计算卡方值、P值（右尾面积）；若P值≤α，则拒绝H0; 若P值>α，则接受H0.三、卡方检验的应用1. 拟合优度检验检验单个多项分类名义型变量的各分类间的实际观测次数（根据样本数据得到的实计数）与理论次数（根据理论或经验得到的期望次数）之间是否一致、或者服从理论上的某种分布？这一类检验称为拟合性检验。
单组、配对、成组设计定性资料的SAS实现
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单组定性资料的非参数检验
非参数检验
对于不满足卡方检验假设条件的 定性资料，可以使用非参数检验 ，如Fisher's exact test或MannWhitney U test。
趋势检验
使用`PROC NPAR1WAY`过程进 行趋势检验，比较不同分类变量 水平之间的差异。
02 配对设计定性资料的SAS 实现
配对定性资料描述性统计分析
总结词：描述性统计分析 详细描述：对配对定性资料进行频数、
百分比等描述性统计分析，以了解数 据的基本分布情况。
总结词：数据清洗
详细描述：对数据进行清洗，处理缺 失值、异常值等，确保数据质量。
总结词：数据转换
详细描述：对数据进行转换，如将等 级资料转换为数值型数据，以便进行 后续统计分析。
成组定性资料的Fisher确切概率法
适用条件
操作方法
使用`PROC FREQ`过程的Fisher确切概率法进行计 算，比较不同分类变量之间的关联强度。
适用于样本量较小或理论频数较小时的情况 。
结果解释
通过比较不同分类的期望频数与实际频数， 判断变量间是否存在关联，并给出确切概率 值。
04 总结与展望
展望
未来发展方向
智能化分析：未来SAS可能会通过人工智能和机器学习 等技术，实现定性资料的智能化分析，提高分析效率和 准确性。
定性资料在SAS中的地位将越来越重要，随着数据规模 的扩大和数据分析需求的增加，定性资料分析将发挥越 来越重要的作用。
集成更多的定性资料分析方法：随着统计学和数据分析 领域的发展，未来SAS可能会集成更多的定性资料分析 方法，以满足更广泛的数据分析需求。 定性资料在SAS中的前景
最新第二章 SAS 第三节卡方检验 - 2013年《SAS软件进行统计分析应用时的解析》课件-药学医学精品资料
• 5. 点击“Tests”（检验）按钮，弹出“One-way ANOVA：Tests”（单向方差分析：检验）对话框， 在“ANOVA”选项卡中点选“Bartlett’s test”（巴 特利特检验）（图3-12） → “OK” → “OK”。结 果输出于新生成的Analysis窗口。同编程输出结果。
为testP=（0.5625 0.1875 0.1875 0.0625）。
• 程序运行结果如图3-1。卡方值为1.5000，概率为 0.4724，未达到显著，故接受H0，即红色非糯、 红色糯性、白色非糯、白色糯性四种米粒数量的 实际观察比例是否符合于9:3:3:1的理论比值。
图3-1 适合性测验的SAS程序分析结果
• 程序运行结果如图3-10。结果给出方差分析和巴 特雷特测验结果，在巴特雷特测验结果中，卡方 值为2.5923，无效假设正确的概率为0.6282，故接 受H0，即各小麦品系株高的方差同质。
图3-10 巴特雷特测验的SAS程序分析结果
• 2、SAS/Analyst法
• 1. 启动软件，点击解决方案 → 分析 → 分析家。 • 2. 输入数据。或打开已有的数据集，或由其它格 式文件导入，导入前将数据整理成品系（pinxi） 和株高（zhugao）两列的形式。 • 3. 点击统计→方差分析 → 单向方差分析。 • 4. 弹出“One-way ANOVA：imported”（单向方 差分析：导入）对话框，从左侧候选变量列表中， 点选变量“pinxi” → 点击按钮“Independent” （自变量，即处理变量），进入“Independent” 列表框内，再点选变量“zhugao”→ 点击按钮 “Dependent”（依变量，即反应量）变量列表框 内，见图3-11；
单株小叶类型 3+4 3+5 3+4+5 41 23 73 48 28 144 17 46 542 41 55 379
sas卡方检验编程语句
结果解释
本例n>40且各格子的期望值均大于5; 因而选用ChiSquare的2统计量及其显 著性水平;即2＝39 927;P=0 0001;拒 绝H0;认为内科疗法对两种类型胃溃疡 的治愈率差别有统计学意义;一般类型 的治愈率高于特殊型
例2 某省三地区花生黄曲霉素B1污染率比较
结果
本例各格子期望值均大于5;选用ChiSquare
的2统计量及其显著水平;即2=17 907;P=0 0001;按=0 05的检验水准拒受H0;认为三地花 生黄曲霉素B1污染率有差别
配对设计的2检验SAS程序
200名已确诊的血吸虫患者;治疗 前经皮试法及粪检法检查;结果如下 表;问两种检查方法的结果有无差别
本例b+c>40;故选用Mcnemar检验的2统 计量及其显著水平;即2=15 0769;P＝0 0001;按=0 05的检验水准拒受H0;认为 两种检查方法有差别
公式法得到的结果:
作业
1 P125 1； 2 P126 4； 3 程序实现课本中确切概率法的例题的数 据;并记录最后的结果
Chisq=absf12f211**2/f12+f21; Else chisq=absf12f21**2/f12+f21; P=1probchichisq;1; Cards;
112 40 12 36 ;proc print; Run; 此法适用于b+c<=40的时候;
使用公式编辑法计算2统计量及对应的P值
A2 nRnC
1
R×C表资料的2检验适用条件
1 理论数不能小于1 2 理论数1<T;且小于5的格子数不超过
总格子数的1/5 若条件不适合;需作如下处理： A 增大样本例数 B 删除理论数太小的行或列 C 合并性质相同
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① 当Ti≥5，且n ≥40时 使用普通2 检验，可用基本
公式或专用公式
χ2
(ad bc)2n
(a b)(c d)(a c)(b d)
a、b、c、d为实际频数
② 四格表2 值的校正公式
当1≤T < 5，且n≥40时，需校正2 检验
a .基本公式的校正：
2
A
T T
0.52
b.专用公式的校正：
112 40 12 36 ;proc print; Run; 此法适用于b+c<=40的时候，
使用公式编辑法计算2统计量及对应的P值。
此部分结果是普通四格表2检验的结果， 不适于配对2检验使用。
1960年Cohen等提出用Kappa值作为评价判断的一致性 程度的指标。当两个诊断完全一致时，Kappa值为1。当 观测一致率大于期望一致率时，Kappa值为正数，且 Kappa值越大，说明一致性越好。当观察一致率小于期望 一致率时，Kappa值为负数，这种情况一般来说比较少见。 根据边缘概率的计算，Kappa值的范围值应在-1~1之间。 Kappa≥0.75两者一致性较好；0.75>Kappa≥0.4两者 一致性一般；Kappa<0.4两者一致性较差。
结果
实际频数 理论频数
结果解释
本例n>40且各格子的期望值均大于5， 因而选用Chi-Square的2统计量及其显 著性水平，即2＝39.927，P=0.0001， 拒绝H0，认为内科疗法对两种类型胃溃 疡的治愈率差别有统计学意义，一般类 型的治愈率高于特殊型。
例2 某省三地区花生黄曲霉素B1污染率比较
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1、有时候读书是一种巧妙地避开思考 的方法 。20.1 2.1020. 12.10Thursday, December 10, 2020
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2、阅读一切好书如同和过去最杰出的 人谈话 。02:3 4:3102: 34:3102 :3412/ 10/2020 2:34:31 AM
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3、越是没有本领的就越加自命不凡。 20.12.1 002:34: 3102:3 4Dec-20 10-Dec-20
2
a
b
ad
c
bc
d
n 22 n
a cb
d
3、行×列表资料的2 检验
公式：
χ2
n
A2 nRnC
1
R×C表资料的2检验适用条件
1.理论数不能小于1 2.理论数1<T，且小于5的格子数不超
过总格子数的1/5。 若条件不适合，需作如下处理： A 增大样本例数 B 删除理论数太小的行或列 C 合并（性质相同）
结果
本例各格子期望值均大于5，选用Chi-
Square的2统计量及其显著水平，即2=17.907， P=0.0001，按=0.05的检验水准拒受H0，认为 三地花生黄曲霉素B1污染率有差别。
配对设计的2检验（SAS程序）
200名已确诊的血吸虫患者，治 疗前经皮试法及粪检法检查，结果 如下表，问两种检查方法的结果有 无差别？
二、完全随机设计的2检验 （SAS）
例1 某医院用内科疗法治疗一般类型 胃溃疡患者80例，治愈63例；治疗特殊 类型胃溃疡患者99例，治愈31例。
问内科疗法对两种类型胃溃疡的治愈 率差别有无显著意义？
表 两种类型胃溃疡内科疗法治疗结果
data ex1; input r c count @@; cards; 1 1 63 1 2 17 2 1 31 2 2 68 3 1 322 3 2 ; proc freq; tables r*c/chisq expected nopercent nocol; weight count; run;
程序2：循环输入法
data ex2; do r=1 to 3; do c=1 to 2; input count@@; output;end;end; cards; 6 23 30 14 8 3 ;
proc freq; tables r*c/chisq expected nopercent
nocol; weight count; run;
此处用Agree选项实现SAS的McNemar检验，
但要注意，SAS（b+c>40），
所得的结果与
公式的计算结果
相同。
Data ex4; Input f11 f12 f21 f22; If f12+f21<40 then
Chisq=(abs(f12-f21)-1)**2/(f12+f21); Else chisq=abs(f12-f21)**2/(f12+f21); P=1-probchi(chisq,1); Cards;
sas χ2 检验编程语句
一、复习有关内容
1.应用： （1）分类变量资料； （2）推断两个或两个以上的样本率或构成
比之间有无差异； （3）检验频数分布的拟合优度。
2. 四格表资料的χ2 检验
（1）四格表的形式
（2）χ2 检验的基本思想
（3） 基本公式
x2
(A T)2 T
自由度 =(行数-1)(列数-1)
本例b+c>40，故选用Mcnemar检验的2 统计量及其显著水平，即2=15.0769，P ＝0.0001，按=0.05的检验水准拒受H0 ，认为两种检查方法有差别。
公式法得到的结果:
作业
1. P125 1； 2. P126 4； 3. 程序实现课本中确切概率法的例题的数 据，并记录最后的结果。
表2 血吸虫患者两种检查方法的结果
皮试法 +
粪检法
+
-
112 40
合计 152
-
12 36 48
合计
124 76 200
data ex3; do r=1 to 2; do c=1 to 2; input f@@; output;end;end; cards; 112 40 12 36 ;
proc freq; tables r*c/chisq expected nopercent nocol agree; weight f; run;
地区 未污染 污染 合计 污染率（%）
甲 6 23
乙 30 14
丙
8
3
29 79.3 44 31.8 11 27.3
合计 44 40
84 47.6
程序1：一般输入方法
data ex2; input r c count@@; cards; 1 1 6 1 2 23 2 1 30 2 2 14 3 1 8 3 2 3 ;