医用SAS统计分析三
如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料XX. R × C列联表资料的统计分析与SAS软件实现(三)
如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料XX. R × C列联表资料的统计分析与SAS软件实现(三)王琪;胡良平;柳伟伟【期刊名称】《中国医药生物技术》【年(卷),期】2012(000)006【摘要】生物统计学是生物学领域科学研究和实际工作中必不可少的工具，在分子生物学迅速发展的今天，生物统计学更显示出了它的重要性。
实验设计与数据统计分析是现代生物学的基石，是生物学研究者检验假说、寻找模式、建立生物学理论的有利工具，也是生物学研究者探索微观和宏观生物世界的必备基础知识。
对于每天甚至是每时每刻涌现的大量的、以天文数字计量的分子遗传数据，必须借助统计学知识加以分析处理，才能从中获得有意义的信息。
“生物多样性数据分析”是开展生物多样性研究的一个重要方面，数据分析能力的高低极大地影响着我们对各种生态学现象认识的深度和广度。
现在，电子计算机的普及使得生物统计分析过程大大简化，生物统计分析软件包的普及将生物统计学从统计学家的书本里解放了出来，简化了生物统计分析过程，使之成为生物学研究者的常用工具。
本刊特邀军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任胡良平教授，以“如何用 SAS 软件正确分析生物医学科研资料”为题，撰写系列统计学讲座，希望该系列讲座能对生物医学科研工作者有所帮助。
【总页数】3页(P469-471)【作者】王琪;胡良平;柳伟伟【作者单位】100850 北京,军事医学科学院生物医学统计学咨询中心;100850 北京,军事医学科学院生物医学统计学咨询中心;100850 北京,军事医学科学院生物医学统计学咨询中心【正文语种】中文【相关文献】1.如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料ⅩⅪ.结果变量为二值变量的高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现(一) [J], 王琪;胡良平2.如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料ⅩⅩⅡ.结果变量为二值变量的高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现(二) [J], 鲍晓蕾;胡良平3.如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料ⅩⅩⅢ.结果变量为多值有序变量的高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现(一) [J], 鲍晓蕾;王璐;胡良平4.如何用 SAS 软件正确分析生物医学科研资料XXIV.结果变量为多值有序变量的高维列联表资料的统计分析与 SAS 软件实现（二） [J], 鲍晓蕾;王小利;胡良平5.如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料XVII.R×2列联表与2×C列联表资料的统计分析与SAS实现 [J], 关雪;胡良平;王琪因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
医用SAS统计分析课程设计
医用SAS统计分析课程设计
一、背景介绍
SAS（全称：Statistical Analysis System）是一种管理和分析数据的软件系统，通常用于统计分析和数据挖掘。
在医学领域，SAS也广泛应用于临床研究、药
物开发、医院管理等方面。
本课程设计以医用SAS统计分析为主题，旨在通过实践操作加深学生对SAS软件的理解与应用。
二、课程目标
本课旨在通过医学数据的实际操作，培养学生的综合能力和自主学习能力，掌
握以下技能：
1.掌握SAS软件的基本操作；
2.熟悉SAS语言的基本语法；
3.能够对医学数据进行数据清洗和数据整理；
4.能够用SAS进行基本的数据分析和统计分析；
5.能够根据数据分析结果，进一步进行数据可视化和报告生成。
三、课程内容
本课程分为基础课和实践课两部分。
基础课包括以下内容：
1.SAS软件介绍：包括SAS软件的下载和安装、SAS工作环境的介绍等；
2.SAS语言基础：包括SAS程序结构、数据步和过程步的介绍等；
3.SAS数据管理：包括数据读取、数据清洗、数据整理等；
4.SAS数据统计分析：包括描述统计学、生存分析等；
5.SAS数据可视化：包括SAS图表绘制等；
6.SAS报告生成：包括SAS报告的生成和导出等。
1。
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统计分析课件.ppt
SAS基础（续）
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5. 统计函数： MEAN(x1,x2...) 、 STD(x1,x2...) 等。
6. 概率函数： POISSON(,n) 等。
五. 操作符(operator) 1. 算术操作符： ** 表示乘方。
三. SAS内建数据集格式 ★
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@@ 例： input name $10. address $20. weight $4.1 ; 2. 行保持符 @@
适用于列表方式，作用为从一行读入多个观测值。 例：data t ; input x y @@ ; cards ; 3.16 2.9 4.8 5.7 8.24 6.58 ; proc print ; run ;
即可用x1–xn表示x1、 x2 、 x3 … xn。
4. 缺项值：用“•”表示。
三. 常量(constant)
1. 数值常量 2. 字符常量
3. 日期、时间和日期常量。 四. 函数(function)
1. 算术函数: ABS(x) 、 SQRT(x)等。
2. 数学函数: EXP(x) 、LOG(x) 、LOG10(x)等。
WORK
临时库
仅使用二级名的数据集，系统自动以WORK作为一级名。
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二. INPUT语句
作用：描述输入的数据，给输入值定义变量。
1. 列表方式 ★
格式：INPUT variable [$] variable [$] … ; 例： input name $ age height weight ;
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目录
医用SAS统计分析(一)
回归分析
探索医疗数据中的变量关系， 预测和解释因变量的变化。
广泛应用
SAS在医药、生物科学和公共卫生等领域被广泛应用，成为专业研究和决策的重要工具。
2. SAS语言基础
1
数据步骤
了解SAS数据步骤的基本结构和语法，包括数据集的创建、修改和存储。
2
数据清洗
学习如何清洗不完整、错误或缺失的数据，以确保数据质量。
3
数据转换
掌握数据转换方法，包括变量衍生、数据格式化和数据重塑。
医用SAS统计分析(一)
详细介绍医用SAS统计分析的基本知识和技术，包括SAS软件介绍、语言基 础、数据处理、统计方法等。
1. SAS软件介绍
功能强大
SAS提供丰富的统计分析功能，可以处理各种医疗数据，包括医学研究、临床试验、疾病筛 查等。
易于学习
SAS语言简洁易懂，对编程经验要求不高，适合医疗从业人员快速上手使用。
3. SAS数据处理
数据清洗
数据转换
使用SAS处理医疗数据中的错误、 缺失和异常值，确保数据的准确 性和一致性。
通过变量衍生、数据格式化和数 据重塑等技术，将原始数据转化 为可分析的形式。
数据合并
将多个数据集按照指定的键值进 行合并，以便进行更全面的分析。
4. 变量和数据类型
1 数值型变量
探索医疗数据中的数值型变量，如年龄、身高、体重等，进行分析和可视化。
2 分类型变量
学习如何处理医疗数据中的分类型变量，如性别、疾病类型等。
3 时间型变量
了解如何处理医疗数据中的时间型变量，如入院时间、手术时间等。
5. 过程和函数
1
PROC MEANS
使用PROC MEANS计算医疗数据的均值、标准差、最REQ
如何用SAS进行统计分析
如何用SAS进行统计分析SAS（统计分析系统）是一种用于数据分析和统计建模的软件工具。
它提供了一系列功能和程序，用于数据处理、统计分析、预测建模、图形展示和报告生成等。
本文将介绍如何使用SAS进行统计分析，涵盖数据导入、数据清洗、描述性统计分析、假设检验、回归分析和聚类分析等内容。
1. 数据导入和数据清洗在使用SAS进行统计分析之前，你需要将待分析的数据导入到SAS软件中。
SAS支持多种数据格式，包括CSV、Excel、Access等。
你可以使用SAS提供的PROC IMPORT过程将数据导入到SAS的数据集中。
导入数据后，你需要对数据进行清洗。
数据清洗的目的是去除数据中的错误、缺失或异常值，以确保数据的质量。
你可以使用SAS的数据步骤（DATA STEP）来处理数据，例如删除缺失值、填补缺失值、去除异常值等。
2. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的过程。
它包括计算数据的中心趋势（均值、中位数、众数）、数据的离散程度（标准差、方差、极差）、数据的分布形态（偏度、峰度）等。
在SAS中，你可以使用PROC MEANS过程进行描述性统计分析。
该过程可以计算多个变量的均值、标准差、最小值、最大值、中位数等统计指标。
此外，你还可以使用PROC UNIVARIATE过程计算数据的偏度、峰度等统计值，并绘制直方图和箱线图来展示数据的分布情况。
3. 假设检验假设检验是对样本数据进行推断性统计分析的一种方法。
它用于判断观察到的样本差异是否显著，从而对总体参数进行推断。
在SAS中，你可以使用PROC TTEST过程进行双样本t检验、单样本t检验和相关样本t检验等。
此外，PROC ANOVA过程可以用于方差分析，PROC FREQ过程可以用于卡方检验。
4. 回归分析回归分析是研究因变量与自变量之间关系的一种统计分析方法。
它用于预测和解释因变量的变化，并评估自变量对因变量的影响程度。
在SAS中，你可以使用PROC REG过程进行简单线性回归分析和多元线性回归分析。
医用SAS统计分析(五)
SAS在临床试验中的应用
SAS在临床试验中被广泛应用于数据管理和分析。它可以帮助研究人员设计试 验、收集和清理数据，并进行有效的统计分析，从而得出准确的结论和研究 结果。
SAS混合效应模型
SAS混合效应模型是一种适用于具有多层次数据结构的统计方法。它可以同时 考虑固定效应和随机效应，并帮助我们理解不同级别的变量对观察结果的影 响。
SAS的结构方程模型（SEM）
SAS的结构方程模型（SEM）是一种多变量统计方法，用于研究变量之间的因果关系。它可以帮助我们建立和 验证复杂的理论模型，从而深入理解变量之间的相互关系。
SAS的因分析
SAS的因子分析是一种用于提取变量之间潜在关系的统计方法。它可以帮助我 们降维，理解变量背后的共享信息，并发现潜在的构建性维度。
其他SAS的分类和聚类方法
SAS还提供了其他分类和聚类方法，如K-means聚类、决策树、支持向量机等。这些方法可以帮助我们对数据进 行分类和预测，并获得有关数据结构的深入了解。
医用SAS统计分析(五)
SAS的Logistic Regression分析是一种常用的统计方法，可用于预测二元变量的 概率。通过分析自变量和因变量之间的关系，可以得到预测结果并进行推断。
Survival Analysis分析
Survival Analysis是一种用于研究个体在特定时间内存活或发生事件的统计方法。 通过对生存数据进行建模和分析，可以得出不同因素对生存时间的影响。
SAS统计分析教程方法总结
SAS统计分析教程方法总结SAS（Statistical Analysis System）是一种流行的统计分析软件，被广泛应用于各个领域的数据分析和决策支持中。
本文将总结SAS统计分析教程的方法，以帮助读者更好地理解和应用SAS软件。
1.数据导入与数据清洗：在进行统计分析之前，首先需要将数据导入SAS软件中。
SAS支持多种数据格式，如Excel、CSV等。
可以使用INFILE和INPUT语句读取数据，并使用DATA步骤定义变量。
在导入数据后，通常需要对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值等。
SAS提供了多种数据处理函数，如MEAN、SUM等，可以帮助完成数据清洗和处理工作。
2.描述性统计分析：描述性统计分析可以了解数据的特征和分布情况。
例如，可以使用PROCMEANS计算数据的均值、标准差、最小值、最大值等；使用PROCFREQ计算离散变量的频数和频率等。
此外，SAS还提供了PROCUNIVARIATE、PROCSUMMARY等过程，可以方便地进行更加复杂的描述性统计分析。
3.统计图表绘制：统计图表是数据分析中常用的可视化工具，能够直观地展示数据的特征和趋势。
SAS提供了PROC SGPLOT和PROC GPLOT等过程，可以绘制各种类型的统计图表，如直方图、散点图、柱状图等。
通过调整图形参数，可以使图表更加美观和易读。
此外，SAS还支持使用ODS（OutputDelivery System）输出图表到不同的输出格式中。
4.假设检验与推断统计：假设检验是统计分析中常用的方法，可以用来判断数据之间是否存在显著差异。
在SAS中，可以使用PROCTTEST、PROCANOVA等过程进行单样本、双样本和多样本假设检验。
此外，SAS还支持非参数检验方法，如PROCNPAR1WAY等。
除了假设检验，推断统计也是重要的统计分析方法，用于对总体参数进行估计和推断。
在SAS中，可以使用PROCMEANS、PROCREG等过程进行点估计和区间估计。
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 @@;
医学数据统计处理与SAS软件的应用
在生物统计学中，SAS软件可以 用于基因组学、蛋白质组学和生 物信息学等领域的数据分析和挖 掘。
SAS软件的基本操作
数据导入与整理
使用SAS软件的数据导入功能，将不同 格式的数据导入到软件中进行整理和清
洗。
统计分析
根据研究目的和数据特征选择合适的 统计分析方法，如描述性统计、T检
验、卡方检验和回归分析等。
提高研究质量
准确的数据统计处理能够减少研究误差，提高研究结果的可靠性和 可重复性。
辅助决策制定
基于数据分析，可以为医疗政策制定、资源配置等提供决策支持。
医学数据统计处理的基本流程
数据收集
根据研究目的和范围收集相关数据，确保数 据的准确性和完整性。
数据分析
运用统计分析方法对数据进行处理和分析， 挖掘数据中的潜在规律和信息。
变量处理
对导入的数据进行变量处理，包括变 量类型转换、缺失值处理和异常值检 测等。
结果输出
将统计分析结果输出到SAS软件的报 表或图表中，以便更好地展示和解释 分析结果。
03
医学数据预处理
数据清洗
缺失值处理
对于缺失的数据，可以采用插值、删 除或使用特定的方法进行处理，如多 重插补或基于模型的预测。
推论性统计分析
总结词
推论性统计分析用于根据样本数据推断总体特征，包括参数估计和假设检验等。
详细描述
推论性统计分析是统计分析中最为重要的部分，可以通过样本数据来推断总体的参数值，并进行假设检验来验证 假设是否成立。在SAS软件中，可以使用PROC TTEST、PROC FREQ等过程来进行推论性统计分析。
高级统计分析
总结词
高级统计分析包括回归分析、方差分析、主成分分析等方法，用于揭示数据之间的复杂关系和规律。
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软件在医学数据分析中的应用
SAS软件在医学研究中有广泛的应用，如流行 病学研究、临床研究和医疗数据分析等，为 研究人员提供强大的数据处理和分析工具。
SAS软件在医学数据分析 中的应用
SAS软件是一种功能强大的数据分析工具，广泛应用于医学领域。本演示文稿 将介绍SAS软件的概述、特点以及在医学数据分析中的应用领域。
SAS软件概述
SAS（统计分析系统）软件是一种全面的统计分析和数据管理工具。它提供了 广泛的功能，包括数据清洗、可视化、模型建立和报表生成等。SAS软件在医 学领域中发挥着重要作用。
SAS在医学数据分析中的应用领域
临床试验数据分析
SAS软件用于分析临床试验数据，评估药物的 疗效和安全性，帮助决策者做出科学的医疗 决策。
健康保险
SAS软件可用于分析健康保险数据，帮助保险 公司评估风险、制定保险策略和提供优质的 健康保险服务。
生物信息学
SAS软件在生物信息学中的应用广泛，如基因 组学、蛋白质组学和转录组学等领域，帮助 解析生物大数据。
SAS软件大规模的医学数据集，并提供高效的数据分析和处理功能。
2 多种统计分析方法
SAS软件支持多种统计分析方法，包括回归分析、生存分析、聚类分析等，适用于各种类 型的医学研究。
3 灵活的可视化功能
SAS软件提供丰富的可视化功能，可以将医学数据以图表、图像和地图等形式展示，帮助 研究人员更好地理解和解释数据。
浅析SAS软件在医学统计中的应用
浅析SAS软件在医学统计中的应用SAS的中文含义就是统计分析系统,它主要是通过数十个专用模块而构成的,功能比较全面,包括数据的访问,数据的管理,数据的存储,还有应用开发,报告编制,计量经济学,运筹方法学,图形处理以及数据分析等。
医学统计学会涉及到医学领域的很多学科,其方法比较复发,而且工作起来计算量也比较庞大。
最近这些年来,医学基因组学和临床试验统计学理论及其方法都在不断地发展和深入着。
因此,笔者认为作为医学领域的相关统计人员除了要将医学统计学的基本理论掌握好以外,还需要对相关的软件操作知识做出必要的了解和认识。
因此,笔者接下来将主要谈一谈SAS软件在医学统计当中应用的相关问题。
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]。
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;
3/19/2021
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
应用多元统计分析SAS作业第三章
3-8假定人体尺寸有这样的一般规律，身高(X 1)，胸围(X 2)和上半臂围(X 3)的平均尺寸比例是6:4:1，假设()()1,,X n αα=为来自总体()123=,,X X X X '的随机样本，并设()~,X N μ∑。
试利用表3.4中男婴这一数据来检验其身高、胸围和上半臂围这三个尺寸变量是否符合这一规律（写出假设H 0，并导出检验统计量）。
表3.4 某地区农村两周岁婴儿的体格测量数据解：设32,~(,),~(,)Y CX X N Y N C C C μμ'=∑∑。
121231233106,,,,,014C X X X μμμμμμμ⎛⎫-⎛⎫ ⎪== ⎪ ⎪-⎝⎭ ⎪⎝⎭其中，分别为 的样本均值。
则检验三个变量是否符合规律的假设为0212:,:H C O H C O μμ=≠。
检验统计量为21(1)1~(1,1)(3,6)(1)(1)n p F T F p n p p n n p ---+=--+==--，由样本值计算得：=(82,60.2,14.5)X '，及15840.2 2.5=40.215.86 6.552.5 6.559.5A ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭， 2-1(1)()()()=47.1434T n n CX CAC CX ''=-，221(1)12=18.8574(1)(1)5n p F T T n p ---+=⨯=--，对给定显著性水平=0.05α，利用软件SAS9.3进行检验时，首先计算p 值：p =P {F ≥18.8574}=0.0091948。
因为p 值=0.0091948<0.05，故否定0H ，即认为这组男婴数据与人类的一般规律不一致。
在这种情况下，可能犯第一类错误·且犯第一类错误的概率为0.05。
SAS 程序及结果如下：proc iml ; n=6;p=3; x={78 60.6 16.5, 76 58.1 12.5, 92 63.2 14.5, 81 59 14, 81 60.8 15.5, 84 59.5 14 };m0={0 0,0 0};c={1 0 -6,0 1 -4}; ln={[6]1}; x0=(ln*x)`/n; print x0;mm=i(6)-j(6,6,1)/n; a=x`*mm*x; a1=inv(c*a*c`); a2=c*x0; dd=a2`*a1*a2; d2=dd*(n-1); t2=n*d2;f=(n+1-p)*t2/((n-1)*(p-1)); print x0 a d2 t2 f; p0=1-probf(f,p-1,n-p+1); fa=finv(0.95,2,4); print p0; run ;3-11表3.4给出15名两周岁婴儿的身高(X 1)，胸围(X 2)和上半臂围(X 3)的测量数据。
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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。
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。
2020年3月29日
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FREQ过程的语句及说明
52.51 47.49 100.00
2020年3月29日
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STATISTICS FOR TABLE OF R BY C
Statistic
DF Value Prob
-------------------------------------------------------
Chi-Square ①
1 39.927 0.001
proc freq Formchar(1,2,7)=‘|-+’; weight f; tables r*c/chisq; run;
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卡方检验结果
TABLE OF R BY C
RC Frequency|二维表每个格子的频数 Percent |每个格子的频数在总频数中的百分比。 Row Pct |行百分数，每格子频数占该行合计频数的百分比。 Col Pct | * 1| 2| Total ---------+--------+--------+
1 | 63 | 17 | 80 | 35.20 | 9.50 | 44.69 | 78.75 | 21.25 | *列百分数，每格子频数占 | 67.02 | 20.00 | 该列合计频数的百分比。 ---------+--------+--------+ 2 | 31 | 68 | 99 | 17.32 | 37.99 | 55.31 | 31.31 | 68.69 | | 32.98 | 80.00 | ---------+--------+--------+ Total 94 85 179
2020年3月29日
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TABLES语句的表达式
▪ 表达式是要求FREQ过程分析处理的一维或多维表的清单。 一维表有一个变量名表示，二维表由星号“*”联接两个变量 名表示，如a*b表示变量a与b的二维表。三维表的形式为 a*b*c。
TABLES语句的[选择项]
1.普通选项
• out＝数据集 建立一个包含变量值和频数计数的输出数 据集。如果TABLES语句中不止一个表达式，数据集的内 容相应于TABLES语句中最后一个表达式的表格。
❖WEIGHT语句 指明该变量为频数。只能使用一个WEIGHT 语句，且该语句作用于所有的表。
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四格表资料的卡方检验
书中例10-1 data chisq1; do r=1 to 2;
do c=1 to 2; input f @@; output; end; end; cards; 63 17 31 68 ;
2020年3月29日
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2.统计分析主要选项 •chisq 对每层作χ2检验，包括Pearson χ2 、似然比χ2 和 Mantel-Haenszel χ2 。此外还给出与χ2 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χ2 检验(McNemar’s检验); 一致性检验的 Kappa值。
•Alpha= 给出α检验水准。缺省为0.05.
•expected 给出期望频数。
2020年3月29日
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3.禁止输出选项 •nofreq 不给出列联表中的格频数 •no•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、CMH等语句所指 定的统计量。
2020年3月29日
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•measures 对每层的二维表计算一系列关联指标及相应的 标准误，包括Pearson和Spearman相关系数，以及 Gamma和Kendall系数等。对于2×2表，还给出常用的危 险度指标及其可信区间。
•all 给出chisq，measures，cmh所请求的全部统计量。
•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。
•cmh 给出Cochran-Mantel-Haenszel统计量，主要用于 行×列表的统计分析。对于分层2×2表，cmh过程给出总体 相对危险度估计及其可信区间，还给出各层关联度指标是否 齐性的Breslow检验。
2020年3月29日
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❖TABLES语句
PROC FREQ过程中可有多条TABLES语句，TABLES语句后可接多 个表格表达式，每个表达式可包含任何数量的变量，从而得到所 需的表格。
如果TABLES语句缺省，则FREQ过程对数据集中的所有变量 都给出相应的一维频数表。不规定任何选项时，若需某变量的一 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。
Likelihood Ratio Chi-Square② 1 41.860 0.001
Continuity Adj. Chi-Square ③ 1 38.047 0.001
Mantel-Haenszel Chi-Square ④ 1 39.704 0.001