SAS统计分析(第九讲)
SAS统计分析报告教程方法总结材料
SAS统计分析报告教程方法总结材料统计分析是对数据进行理性、全面和深入的分析，以发现其中的规律、趋势和关联性。
SAS（Statistical Analysis System）是一个流行的统计分析软件，广泛应用于数据分析、研究和报告编制领域。
本文将介绍SAS统计分析报告的编制方法，帮助读者了解如何利用SAS软件进行统计分析，并撰写专业的统计分析报告。
一、数据导入与准备在进行统计分析之前，首先需要导入数据并对数据进行清洗和准备。
SAS软件支持多种数据格式的导入，包括CSV、Excel、数据库等。
可以使用PROC IMPORT或DATA STEP语句来将数据导入SAS环境中，并使用DATA STEP或PROC SQL语句对数据进行清洗和准备，包括删除缺失值、解决数据异常值等。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据集中的变量进行统计概括和描述。
在SAS中，可以使用PROCMEANS、PROCFREQ、PROCUNIVARIATE等过程来计算变量的均值、标准差、中位数、众数、频数分布等描述性统计指标。
通过描述性统计分析可以初步了解数据的分布情况，为后续的统计测试和模型建立奠定基础。
三、统计检验统计检验是用来检验数据之间的关系或差异是否显著的一种方法。
在SAS中，可以使用PROCTTEST、PROCANOVA、PROCCORR等过程进行假设检验，检验两组或多组数据之间的显著性差异或相关性。
在进行统计检验时，需要设置显著性水平和备择假设，以便进行准确的统计分析。
四、图形展示图形展示是将数据通过图表的形式呈现出来，更直观地展示数据的特征和规律。
在SAS中，可以使用PROCGPLOT、PROCSGPLOT、PROCGCHART等过程来绘制各种类型的图表，包括直方图、散点图、折线图、饼图等。
通过图形展示，可以更清晰地了解数据的分布情况和变量之间的关系，为数据分析和报告提供有力支持。
五、报告编制报告编制是统计分析的最后一步，将分析结果整理成报告文档，进行数据解释和结论归纳。
《SAS统计学软件》课件
4
SAS程序
了解SAS程序的结构和运行方式，能够编写复杂的SAS程序实现数据分析。
SAS数据处理
数据输入与输出
学习如何将数据导入到SAS中进行分析，并将 结果输出为其他文件格式。
数据转换和清洗
掌握常用的数据转换技术，清洗和准备数据以 进行进一步的分析。
SAS函数
了解SAS提供的各类函数，能够使用函数对数 据进行处理和计算。
应用广泛
SAS在金融、医疗、市场营销等领域得到广泛应用，被许多企业和机构所采用。
SAS基础知识
1
安装和启动SAS
学习如何安装和启动SAS统计学软件，为后续的学习和实践做好准备。
2
SAS语言基础
了解SAS语言的基本语法和命令，能够编写简单的SAS程序。
3
SAS数据集
学习如何创建、管理和操作SAS数据集，对数据进行整理、筛选和转换。
数据分组和汇总
学习如何将数据进行分组和汇总，生成统计报 表和可视化图表。
SAS统计分析
1
描述统计分析
运用SAS进行数据的基本描述和总结，
参数估计和假设检验
2
研究变量之间的关系和分布。
应用参数估计和假设检验技术，验证
研究假设和推断总体参数。
3
相关和回归分析
探索变量之间的相关性和对型。
运用多元分析方法，研究多个变量之 间的关系和主要因素。
SAS可视化
SAS图形
学习如何使用SAS绘制各种统计图形，将数据可视化呈现。
SAS ODS输出
了解如何输出SAS分析结果为各种文件格式，如PDF、HTML等。
SAS报表生成
掌握SAS生成报表的方法和技巧，定制化展示分析结果。
医学统计学 9第九讲 秩和检验
7
2.20 0.05 2.5 2.99 0.84
8
2.12 -0.03 -1 3.19 1.04
9
2.42 0.27
4
3.37 1.22 10
2.52 0.37
5
4.57 2.42 11
1. 建立假设 H0：差值总体中位数为0 H1：差值总体中位数不为0；
α=0.05 2. 计算统计量： T+=62.5，T-=3.5
B组：1
2
4.5 4.5 4.5
+
8.5
++
++
++
+++
+++
6 8 9 10 11 12
4.5 8.5 8.5 8.5 11.5 11.5
秩和
A组： － 、、+、+、+、 ++ 秩和： 1 2 4.5 4.5 4.5 8.5
TA＝25
B组： +、++、++、++、+++、+++ 秩和： 4.5 8.5 8.5 8.5 11.5 11.5
（4）将秩次冠以正负号，计算正、负秩和（T+，T-）； T++T- =n(n+1)/2
（5）用不为“0”的对子数n及T（取绝对值小的秩和作为统
计量T）查T界值表，得到P值作出判断。
编秩
A组： － 、、+、+、+、++ B组： +、++、++、++、+++、+++
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
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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9典型相关分析
9.2 CANCORR过程简介
PROC CANCORR 选项 ; VAR 变量名称串 ; WITH 变量名称串 ; PARTIAL 变量名称串 ; FREQ 变量名称 ; WEIGHT 变量名称 ; BY 变量名称串 ; RUN ; 其中PROC CANCORR语句、VAR语句和 WITH语句是该过程必不可缺少的，其余语 句可视情况使用。
9.2.2 CANCORR语句说明
9.3 应用举例
例9.2 （数据来源《生物统计学（第二 版）》，科学出版社，李春喜等编著）对 172个儿童测试了8项感情指标得到的相关 矩阵：x1为合群性、x2为忧郁性、x3为温 柔性、x4为友谊、x5为惊讶、x6为憎恶、 x7为焦虑、x8为恐惧。将变量分为两组， 第一组变量（x1、x2、x3、x4），第二组 变量（x5、x6、x7、x8），对这两组变量 进行典型相关分析。 SAS程序cancorr9_2.sas
9 典型相关分析
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
9.1 典型相关分析概述
1．典型相关分析的基本概念 研究两组变量之间的相关性，是许多实际问题的需 要。例如，研究原料的主要质量指标(x1、… 、 xp) 与其相应产品的主要质量指标(y1、… 、yq) 之间的相关性；研究居民的营养状况的一组指标 (x1、… 、xp)与其健康状况的另一组指标 (y1、… 、yq)之间的相关性等等。当ｐ=ｑ=1时， 就是2个变量之间的简单相关分析问题；当ｐ>1、 ｑ=1时，就是1个因变量与多个自变量之间的多 元相关分析问题；当ｐ、ｑ均大于1时，就是研究 2组多变量之间的相关性，称为典型相关分析 (Canonical Correlation Analysis)。
proc cancorr edf=172; var x1-x4; with x5-x8; run; 在数据集名后用TYPE=CORR注明数据的类型为相 关矩阵，说明数据集不是原始数据。_type_＝ 'corr' 表示输入的数据类型为相关矩阵。选择项 EDF=n-1(程序中为edf=172)，为典型相关分析提 供一个计算误差自由度的参考值。因为该过程中 没有合适的选择项可以将原始数据的样本含量n 准确地送入。如果忽略这一选择项，将以缺省值 n=10000作为样本数量参与有关计算和统计检验， 这样不妥，必须加上这个选项。
sas第九章 t检验和方差分析
第九章 t 检验和方差分析在科研中，我们往往是根据样本之间的差异，去推断其总体之间是否有差异。
样本差异可能是由抽样误差所致，也可能是由本质的不同所致。
应用统计学方法来处理这类问题，称为“差异的显著性检验”。
若已知总体为正态分布，进行差异的显著性检验，称为“参数性检验”，SAS 中MEANS 、TTEST 、ANOVA 、GLM 等均属此类检验；若未知总体分布，进行差异的显著性检验，称为“非参数性检验”，SAS 中采用NPAR1WAY 过程。
第一节 t 检验9.1.1 简介t 检验是用于两组数据均值间差异的显著性检验。
它常用于以下场合：1．样本均值与总体(理论)均值差别的显著性检验检验所测得的一组连续资料是否抽样于均值已知的总体根据大量调查的结果或以往的经验，可得到某事物的平均数(例如生理生化的正常值)，以此作总体均值看待。
SAS 中采用MEANS 过程，计算出观察与总体均值的差值，再对该差值的均值进行t 检验。
2.同一批对象实验前后差异的显著性检验(自身对照比较)或配对资料差异的显著性检验(配对比较检验)比如，在医学研究中，我们常常对同一批病人治疗前后的某些生理生化指标(如血压、体温等)进行测量，以观察疗效；或对同一批人群进行预防接种，以观察预防效果；或把实验对象配成对进行测定，比较其实验结果。
SAS 中采用MEANS 过程，计算出两样本观察的差值(如治疗前、后实验数据的差值)，再对该差值的均值进行t 检验。
3．两样本均值差异的显著性检验作两样本均值差异比较的两组原始资料各自独立，没有成对关系。
两组样本所包含的个数可以相等，也可以不相等。
每组观测值都是来自正态总体的样本。
设1X 与2X 为两样本的均值，1n 与2n 为两样本数，21s ，22s 为两样本方差，分两种情形，其数学模型为：(1)方差齐(相等)时：)/1/1(21221n n s x x t +-=)2/(])1()1[(212222112-+-+-=n n s n s n s(2)方差不齐时： 22212121//n s n s x x t +-=SAS 中采用TTEST 过程，先作方差齐性检验(F 检验)，然后根据方差齐(EQUAL)和方差不齐(UNEQUAL)输出t 值和P 值以及基本统计量。
《SAS统计分析介绍》PPT课件
精选ppt
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;
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9典型相关分析
典型相关系数的解释
解释方法
通过比较各对典型相关系数的大小， 可以了解各对变量之间的关联程度。
解释内容
可以解释各对典型变量所代表的意义， 以及它们之间的关联机制。
03
sas统计分析9中典型相关分 析的实现
数据准备
确保数据质量
01
在进行分析之前，需要检查数据的质量，包括缺失值
、异常值和重复值等。
数据标准化
结果中还包括其他相关的统计量，如解释方差比例、相关 系数矩阵等，这些可以帮助解释和评估结果的可靠性。
图形输出
SAS 9通常会提供一些图形工具，如散点图、气泡图等， 用于直观地展示典型相关分析的结果。这些图形可以帮助 更好地理解变量之间的关系和程度。
04
典型相关分析的应用案例
案例一：市场研究中的品牌定位分析
适用场景
场景一
当我们需要研究两组变量之间的相关性时，可以使用典型相关分析。例如，在市场调查中，我们可能需要研究消 费者偏好和产品特性之间的关系。
场景二
当一组变量的测量成本较高，而另一组变量的测量成本较低时，我们可以使用典型相关分析来研究它们之间的关 系。例如，在生物学研究中，某些基因的表达水平可能很难测量，而其他基因的表达水平相对容易测量，此时可 以使用典型相关分析来研究它们之间的关系。
05
典型相关分析的注意事项与 局限性
注意事项
变量间的多重共线性
在典型相关分析中，如果多个变量之间存在多重 共线性，可能会导致分析结果失真。因此，在量类型和测量尺度
典型相关分析适用于连续变量和类别变量，但对 于类别变量的处理方式可能不同。此外，不同测 量尺度的变量可能对分析结果产生影响，因此需 要选择适当的测量尺度。
02 在进行典型相关分析之前，通常需要对数据进行标准
《SAS软件与统计应用教程》第九章 属性(分类)数据分析
对属性数据进行分析，将达到以下几方面的目的： 1) 产生汇总分类数据——列联表； 2) 检验属性变量间的独立性(无关联性)； 3) 计算属性变量间的关联性统计量； 4) 对高维数据进行分层分析和建模。
这是一张具有r行和c列的一般列联表，称它为rc表。 其中，第i行第j列的单元表示为单元ij。交叉表常给出在 所有行变量和列变量的组合中的观测个数。表中的总观
测个数用n表示，在单元ij中的观测个数表示为nij，称为 单元频数。
9.1.2 属性变量关联性分析
对于不同的属性变量，从列联表中可以得到它们联合
H0：变量之间独立；
H1：变量之间不独立
1. 2检验
在双向表的情形下，如果行变量与列变量无关联性的
原假设H0成立，则列联表中各行的相对分布应近似相等，
即
nij
nij i
（j = 1，2，…，c）
nij
n
或
j
nij
j
nij
i
n
nij
def
mi（j j
=
1，2，…，c）
其中mij称为列联表中单元ij在无关联性假设下的期望频
其中min[(r – 1)(c – 1)]表示取(r – 1)，(c – 1)中较小的一
个。V = 0，表示两个变量相互独立，|V | = 1，表示变量
之间完全相关。
9.1.4 有序变量关联性分析
对于数值变量，可以计算两两的相关系数。属性变量 因为没有数值概念所以不能计算相关系数，但对于两个 有序变量可以计算类似于相关系数的关联性量度。用来 度量有序变量关联程度的统计量有γ统计量、τb统计量 和τc统计量等。这几个统计量均由以下定义的观测对一 致或不一致的个数（即P和Q）来计算。
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
4
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
9
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统计分析及应用2015,个人整理PPT学习课件
class-1（不能有减号）、a bit（不能有空格）、serial#（不 能有特殊字符）、Documents （超长）等不是合法的名字。
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逻辑库
SAS系统将所使用的文件以库的形式组织起来，而数据集则存 放在一个库中，这个库就称为逻辑库。
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• 程序是文本，可在任何文本编辑工具中输入 Windows中的记事本 Word也可输入这样包含中文的程序 输入后使用复制复制、粘贴命令将输入的程序粘贴 到SAS系统程序窗口。
（即在记事本中复制输入的程序，然后在SAS系统程 序窗口中使用粘贴命令，把程序复制到SAS中）。
运行此程序，只要用鼠标单击工具栏的提交
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。
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libname a 'd:\sysdata\'; data a.aaaa;
input x @@; cards; 12345 ; proc print; var x; run; quit; • 第1句就是一个环境设置语句，其作用是设定一个逻辑库，逻
数据集（dataset）和库 SAS数据集（SAS Datasets） 由若干行和若干列组成的表格，类似于 一个矩阵，但各列可以取不同的类型值，比 如整数值、浮点值、时间值、字符串、货币 值等等。比如名为C0401的数据集，它的逻 辑形式如下表：
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NAME 李明 张红艺 王思明 张聪 刘颍
SEX
• 下面是几个例子。 • Data语句： Data abc; data work.abc data sasuser.abc;
【卫生统计学】02 SAS统计分析概述
• 程序：
• data male; • set prg2_01; • if sex=‘m’ then output;
相当于
If sex=‘female’ then delete;
有时，then output
• run;
可省略。
Set ：调用work里的当 前临时数据集
程序：
Data male female; Set prg2_01; If sex=‘m’ then output male;
❖“Help” 可随时提供帮助咨询
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7、菜单下方的工具栏
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）
(2)分析方法丰富。 SAS汇集了大量的统计方法，从简单描述统计量 的计算到多因素分析，从时间序列分析到质量控制 等。仅SAS/STAT就包括了8类方法28个分析过程。
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(3)对数据的连续处理。 SAS能同时处理多个输入文件，能从几个数据 集中组合变量值、观测值，建立子集，连接、合 并和修改数据。SAS可存储一个合法的结果或中间 结果，以便以后使用。
▪
(2)为相应数据域定义变量名；
▪
(3)确定变量的读入模式。
▪
Input语句格式：
▪
input 变量名 [变量类型]；
▪Cards语句的功能：标志数据块的开始；
▪
格式为：
SAS统计分析概述
SAS统计分析概述SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析软件系统，由美国SAS公司开发。
SAS系统具有广泛的数据分析功能，包括数据管理、数据挖掘、统计分析、操作研究、质量改进、商业智能等。
SAS软件的应用领域非常广泛，涵盖金融、医疗健康、市场研究、教育、政府等各个行业。
本文将对SAS统计分析的概述进行详细介绍。
1.数据可视化：SAS统计分析提供了丰富的数据可视化方法，可以通过绘制图表、图形等形式将数据直观地呈现出来。
这有助于用户更好地理解数据的模式和规律，找出其中的关联性和趋势。
2.数据预处理：在进行统计分析之前，通常需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、缺失值处理等。
SAS统计分析提供了强大的数据管理功能，可以对数据进行清洗和转换，提高数据的质量和可用性。
3.统计模型：SAS统计分析提供了多种统计模型和方法，如线性回归、逻辑回归、ANOVA、时间序列分析等。
用户可以根据具体需求选择合适的模型进行分析，得到相关的统计结果和推断。
4.高级统计方法：除了传统的统计模型和方法外，SAS统计分析还支持一些高级的统计方法，如非参数统计方法、贝叶斯统计方法、因子分析等。
这些方法可以更准确地处理复杂的数据和问题，提高统计分析的精度和效果。
5.数据挖掘：SAS统计分析还支持数据挖掘和机器学习技术，如聚类分析、分类和预测分析、关联规则挖掘等。
这些方法可以从大规模数据中发现隐藏的模式和规律，为用户提供更多的洞察力和决策支持。
1.经济和金融领域：SAS统计分析可以用于金融市场的预测和分析、风险管理、投资组合优化等。
通过对历史数据的回归分析和时间序列分析，可以预测股票、汇率、利率等的走势，帮助投资者做出明智的决策。
2.医疗健康领域：SAS统计分析可以用于医疗数据的分析和挖掘，如临床试验数据分析、疾病模式预测、医疗资源优化等。
通过分析大量的临床数据，可以发现不同因素对疾病发生和治疗效果的影响，为医疗决策提供依据。
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
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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
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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
SAS实验9
实验9 聚类分析1 实验目的掌握使用SAS 软件进行聚类分析。
2 实验内容改革开放30年来，我国经济取得了很大的发展。
但同时经济发展中也存在着很多问题，这些问题越来越成为我国经济持续发展的障碍。
地区发展不平衡就是众多问题中的一个。
发达城市都集中东部地区，广大中西部地区和农村地区长期处在不发达状态。
地区发展的失衡使得我国经济难以取得全面的发展，造成的后果是我国经济总量和总体发展速度十分显著，但人均水平长期徘徊在世界的中下层次，大多数人口难以享受到改革的成果。
另外，地区发展的失衡使得人口过度迅速地向少数发达城市集中，已经造成这些城市处于负荷运作，给这些城市的治安、环境和居住条件等带来了巨大的挑战，给城市居住和生活水平造成严重的影响。
也由于地区之间发展的失衡，使得各地区之间的经济难以形成一个顺畅的经济链，从而形成一个良性的经济发展循环体。
要解决好这个问题，首要的问题是对全国范围内，各省市范围内的经济体进行分类，正确划分发达经济体和不发达经济体，进而制定出有针对性的经济政策。
基于搜集到的统计资料，为了得出2007年江苏省的13个地市的国民经济分布规律，在众多衡量经济水平的指标中我们将采用下列指标：x：年末户籍人口（万人）1x：城镇化率（%）2x：地区生产总值GDP（亿元）3x：第三产业占GDP的比重(%)4x：城镇固定资产投资额（亿元）5x：社会消费品零售总额（亿元）6x：城市居民人均可支配收入（元）7x：恩格尔系数（城市）（%）8x：农村居民人均纯收入（元）9x：恩格尔系数（农村）（%）10下面的表格是2007年江苏省各市国民经济主要指标值。
对2007年江苏省的13个地市的国民经济进行了聚类分析，试探讨依据选取的若干主要经济指标进行的分类是否与传统上将江苏省划分为苏南、苏中和苏北三部分是否一致。
结果供有关决策部门参考。
（1）编程:data libname.sy1;input dq$ x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10;label Dq="地区"x1 ="年末户籍人口（万人）" x2="城镇化率（%）" x3="地区生产总值GDP（亿元）"x4 ="第三产业占GDP的比重(%)"X5="城镇固定资产投资额（亿元）" x6=" 社会消费品零售总额（亿元）" x7=" 城市居民人均可支配收入（元）" x8=" 恩格尔系数（城市）（%）" x9=" 农村居民人均纯收入（元）" x10=" 恩格尔系数（农村）（%）";cards;苏州624.43 65.6 5700.85 7.4 1704.27 1250.05 21260 37.9 10475 35.7无锡461.74 67.4 3858.54 9.1 1180.74 1134.75 20898 39.8 10026 37.6常州357.38 60.9 1881.28 18.6 748.89 610.85 19089 35.0 9033 38.0南京617.17 76.8 3283.73 11.0 1443.40 1380.46 20317 35.3 8020 37.4镇江268.78 59.6 1206.69 24.5 363.73 331.36 16775 38.7 7668 39.4南通766.13 48.6 2111.88 35.1 633.94 736.54 16451 38.5 6905 37.9扬州459.25 50.2 1311.89 35.3 438.35 418.90 15057 37.9 6586 38.9泰州500.70 47.6 1201.82 33.2 347.73 321.07 14940 43.1 6469 38.1徐州940.95 45.8 1679.56 36.0 769.59 543.01 14875 34.9 5534 39.0连云港482.23 40.5 618.18 36.2 409.56 249.08 13254 38.9 4828 43.7淮安534.00 39.9 765.23 34.8 394.91 269.40 12164 38.9 5010 43.2盐城809.79 43.7 1371.26 34.1 470.06 433.74 13857 38.5 6092 41.7宿迁531.53 34.1 542.00 32.0 256.18 158.87 9468 42.4 4783 46.0;run;proc cluster data=libname.sy1 standard method=wardouttree=otree pseudo;copy dq;run;“NCL”为类别数量，表示新类别形成后类别的总数；“--Clusters Joined---”为合并的类别，指明这一步合并了哪两个类，有两列。
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;
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医用SAS统计分析()医学知识
17
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
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2020/3/3
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▪ 半参数法 不知生存时间分布确切类型，用模型的方法对 模型的部分参数作统计描述与推断。常用的是Cox模型。 相应的SAS过程为：phreg。
注：半参数法与参数法可用来研究多个因素对生存时间 的影响，非参数法难以实施多因素生存分析。
非参数法的lifetest过程
❖ 语法格式： proc lifetest [选项]；
Test
Chi-Square DF Chi-Square
Log-Rank 时序检验 7.6283 1 0.0057
Wilcoxon Breslow检验 6.5472 1 0.0105
-2Log(LR) 似然比检验 5.0557 1 0.0245
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17
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❖ 大样本资料的寿命表法
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Summary Statistics for Time Variable t
Point 95% Confidence Interval
Quantile Estimate [Lower, Upper)
四分位数 点估计
95%可信区间
75% 42.0000 30.0000 .
50% 38.0000 13.0000 42.0000
Mean Standard Error 11.8889 3.2806
Summary of the Number of Censored and Uncensored Values
Stratum group
Percent Total Failed Censored Censored
1
A
11
8
3
27.27
生存概 率pi
(7)
0.7594 0.7324 0.7548 0.8344 0.8298 0.9227 0.9463 0.9845 0.9496 0.9612 1.0000
生存率 si(ti+1)
(8)
0.7594 0.5562 0.4198 0.3503 0.2907 0.2682 0.2538 0.2499 0.2373 0.2281 0.2281
图12-1 10例中晚期肺癌患者的生存曲线
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❖ 中位生存时间
前面提到，由于存在删失数据和生存时间的不对称性，不适 宜用算术均数描述平均生存时间。适宜的统计量是中位生存时 间。如果全部为完整数据，没有删失数据时，中位生存时间是 指50%位数的生存时间。如果有删失数据时，中位生存时间是 指当生存率恰好达到50%时的随访时间。如果删失数据比较多， 死亡对象未能占研究对象总数的50%以上时，中位生存时间则 无法估计。在例12-1中，随访时间在911天时，生存率从 0.667下降到0.444，那么中位生存时间就是911天。
11 5 -7 13 13 23 30 -30 38 42 42 -45 9 1 3 3 7 10 15 15 23 30 ; proc lifetest plots=(s); time t*censor(0); strata group; run;
12
The LIFETEST Procedure
/*只能在指定方法为寿命表法时使用。用寿命表法分析时，程序会 自动给定生存时间的区间。如果人为规定生存时间的分组区间，则需 用该选项指定。*/
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10
3. Plots=(绘图类型) 要求输出生存分析图。可供输出的图形有： ▪ S 对生存函数S(t)作图。横、纵坐标分别为t，S(t)。 ▪ H 对风险函数作图。横、纵坐标分别为t，H(t)。只适用于 寿命表法
5
4
15.0000
.
.
.
6
3
15.0000 0.2222
0.7778 0.1386
7
2
23.0000 0.1111
0.8889 0.1048
8
1
30.0000
0
1.0000
0
9
0
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15
Summary Statistics for Time Variable T Point 95% Confidence Interval Quantile Estimate [Lower, Upper) 75% 15.0000 7.0000 30.0000 50% 10.0000 3.0000 15.0000 25% 3.0000 1.0000 15.0000
例14-5
表14-2 374名恶性肿瘤病人随访资料生存率计算
随访月数 ti (1)
012345678910-
期初观 察人数 ni(2)
374 284 208 157 120
95 79 66 62 54 47
期内死 亡人数 di (3)
90 76 51 25 20
7 4 1 3 2 0
期内失 访人数 wi (4)
2
B
9
9
0
0.00
--------------------------------------------------------------------------------------
Total
2020/3/3
20
17
3
15.00
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Test of Equality over Strata
Pr >
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data ex14_1; do group='A','B'; input n; do i=1 to n; input t @@; if t<0 then censor=0; else censor=1; t=abs(t); output; end; end; cards;
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Survival 生存率
1.0000 0.9091
. . 0.7071 0.6061 0.5051 . 0.3788 . 0.1263 .
Survival
Standard
Failure
Error
死亡率 生存率标准误
0
0
0.0909 0.0867
.
.
.
.
0.2929 0.1429
0.3939 0.1541
25% 13.0000 5.0000 38.0000
Mean Standard Error
29.1414 4.5151
生存时间均数 均数的标准误
The mean survival time and its standard error were underestimated because
the largest observation was censored and the estimation was restricted to
0 0 0 12 5 9 9 3 5 5 47
校正人 数 n’
(5)
374.0 284.0 208.0 151.0 117.5 90.5
74.5 64.5 59.5 51.5 23.5
死亡概 率qi
(6)
0.2406 0.2676 0.2412 0.1656 0.1702 0.0773 0.0537 0.0155 0.0504 0.0388 0.0000
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6
❖生存分析的三种变量 1.目标变量 即生存时间，常记为t 。
2.协变量 可以是研究因素，也可以是排除其影响的因素， 常记为x1，x2，┄，x p。 3.删失变量 常记为censor或d等。 ❖生存分析的任务 估计生存率；比较生存率；寻找影响因素。
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❖生存分析的方法
time <生存时间变量*截尾指示变量（数值）>；
[strata<分组变量名列>；] /*指定比较的分组变量，按分组变量名
列分别进行分析和比较。*/
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[ test<协变量名列>；] /*指定协变量名列，检验生存时间与该变量是
否有关 */
[ freq <变量名>；]
/*
Left
0.0000 1.0000
0
0
0
9
1.0000 0.8889
0.1111 0.1048
1
8
3.0000
.
.
.
2
7
3.0000 0.6667
0.3333 0.1571
3
6
7.0000 0.5556
0.4444 0.1656
4
5
10.0000 0.4444
0.5556 0.1656
❖ PROC过程[选项]
1.method=方法 /*指定估计生存率所用的方法：*/
▪ PL /*要求用乘积极限法（即Kaplan-Meier 法）估计生存率并计
算中位生存时间等，为缺省方法。*/
▪ LT /*要求用寿命表法估计生存率等。*/
2.intervals=(初值 to 终值 by 步长） 或 width=数值
the largest event time.
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The LIFETEST Procedure
Stratum 2: group = B
Product-Limit Survival Estimates
Survival
Standard Number Number
t
Survival
Failure
0.4949 0.1581
.
.
0.6212 0.1613
.
.
0.8737 0.1163