纵向数据分析方法与SAS实现演示文稿
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。
使用SAS进行数据分析与建模
使用SAS进行数据分析与建模第一章：SAS的概述和基本功能SAS（Statistical Analysis System）是一种广泛应用于数据管理和统计分析的软件工具。
它提供了丰富的数据处理和分析功能，可用于从数据收集和清洗、探索性数据分析、到建立预测模型和生成报告的全过程。
1.1 SAS的主要特点：SAS具有强大的数据导入和导出功能，支持多种数据格式，例如Excel、CSV、数据库等。
它还提供了多种数据处理和转换工具，方便对数据进行清洗、合并、计算等操作。
此外，SAS还具有全面的统计分析功能，能够进行描述统计、假设检验、多元分析等。
同时，SAS还支持数据可视化和报告生成，能够以图表和表格的形式展示分析结果。
1.2 SAS的基本组件：SAS由多个组件组成，包括SAS基础、SAS/STAT、SAS/GRAPH、SAS/ETS等。
其中，SAS基础是构建其他组件的核心，提供了数据管理和基本统计分析的功能。
SAS/STAT用于高级统计分析，如回归分析、方差分析、聚类分析等。
SAS/GRAPH则用于绘制各种图表，如散点图、柱状图、饼图等。
SAS/ETS可以进行时间序列分析和经济计量分析。
第二章：数据分析的基本流程和方法2.1 数据探索和清洗：在进行数据分析前，首先需要对数据进行探索和清洗。
数据探索包括了解数据的基本特征，如数据类型、缺失值、异常值等。
数据清洗则是根据需要对数据进行处理，如填充缺失值、剔除异常值等。
2.2 描述统计分析：描述统计分析是对数据进行总结和描述的方法。
它包括计算数据的均值、方差、频数等，以了解数据的中心趋势和分布情况。
SAS提供了多种描述统计分析方法，如计算均值、方差、计数等。
2.3 假设检验：假设检验是判断样本数据与总体参数之间是否存在显著差异的方法。
通过假设检验，可以判断两个样本均值、总体比例是否有显著差异，以支持决策和推断。
SAS提供了多种假设检验方法，如t检验、方差分析、卡方检验等。
医用SAS统计分析一PPT课件
ID
7 184.5714286 194.9639771 1.0000000 521.0000000
X2
7 73.8571429 70.4779601 30.0000000 178.0000000
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SAS运行菜单
❖“File” 调用、储存、打印文件
❖ “Edit” 用于编辑文件
❖“Local” 用于运行本机文件 其中：Submit是运 行程序，Recall是调回前面用过的程序。
❖“Globals” 可供选择窗口
❖ “Options” 选择SAS的功能
❖“Help” 可随时提供帮助咨询
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SAS数据集建立
缺失值的输入--- 以 . 表示，缺失值不进入分析
data child;
input id x1 $ x2 x3 x4 x5 x6; cards;
医医用用SASSA统S统计计分分析析
第一讲
SAS软件简介
❖SAS发展概述
SAS(Statistical Analysis System)是一个管理数据、 分析数据和编写打印各种形式报告的组合软件系统，是国 际上非常流行的统计分析软件之一。1985年，美国SAS研 究所推出了可以在微机上运行的SAS/PC版本，此后，又 不断出新的版本，功能不断增强，越来越多的人在用它进 行统计分析的同时，也把它用作数据管理软件。在英美等 国，能熟练使用SAS进行统计分析是许多公司和科研机构 选材的条件之一。美国FDA新药审批程序中，新药试验结 果的统计分析规定只能用SAS进行 ，目前已到SAS9.0版 本。
SAS统计分析概述PPT课件
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❖ “Help” 可随时提供帮助咨询
菜单下方的工具条
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）
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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。
培训课件SAS统计分析及应用.ppt
每列叫做一个变量〔Variable〕
SAS数据集等价于关系数据库系统中的一个表， 实际上一个SAS数据集有时也称作一个表。 在数据库术语中一个观测称作一个记录，一 个变量称作一个域。
在C0401数据集中：
有 5个观测，分别代表5个学生的情况，
每个学生有5个数据，
分别为姓名、性别、数学成绩、语文成绩、
.。
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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 〔Submit〕图标 ，或用Run菜单下的Submit命令， 或者直接按下F8键〔Windows XP)或者F6 〔Windows 7)，就可运行程序。如果选中某一段程 序，然后进展调用，那么系统只执行被选中的局部。
SAS程序与其它编程语言相似，采用缩进格式，使得 源程序构造清楚，容易读懂。
SAS程序的程序注释有以下两种格式：
注释语句：以星号“*〞开场，可占多行，以分号“;〞 完毕。～
注释段落：用“/*〞和“*/〞包括起来的任何字符，可 占多行。
程序中要有适当的注释，使程序的可读性强。
.。
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四、SAS程序的数据步
语句完毕。通常情况下，过程语句与数据步中的语句不同，数 据步中的语句不能用在过程步中。
• 过程步语句一般以某一个关键字开头，比方VAR、BY、 TABLES、WEIGHT等，语句中有一些有关说明，如果有选择 项的话要写在斜杠后。
《SAS统计分析介绍》PPT课件
精选ppt
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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
数据分析(SAS描述性统计分析过程)
var
变量列表 ;
by
变量列表 ;
freq
变量 ;
weight 变量 ;
id
变量列表 ;
output <out=输出数据集名> <统计量关键字=变量名列表> <pctlpts= 百分位数 pctlpre=变量前缀名 pctlname=变量后缀名>;
run;
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proc univariate（3）
输出
The MEANS Procedure
Analysis Variable : x
N Mean
Variation Skewness Kurtosis
Range
50 73.7460000 5.4083794 0.1540111 0.3581179 19.3000000
整理ppt
Median
73.5000000
数据分析
SAS软件 描述性统计分析过程
信息学院 张建新 2010.3-6.
整理ppt
1
几种描述性统计分析的SAS过程 和作图过程
proc means proc univariate proc corr proc plot // proc gplot proc capability
整理ppt
内容不同的多个数据集。
整理ppt
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proc means（5）
SAS程序 data examp1; input x @@; cards; 70.4 72.0 76.5 74.3 76.5 77.6 67.3 72.0 75.0 74.3 73.5 79.5 73.5 74.7 65.0 76.5 81.6 75.4 72.7 72.7 67.2 76.5 72.7 70.4 77.2 68.8 67.3 67.3 67.3 72.7 75.8 73.5 75.0 72.7 73.5 73.5 72.7 81.6 70.3 74.3 73.5 79.5 70.4 76.5 72.7 77.2 84.3 75.0 76.5 70.4 ; proc means data=examp1 n mean cv skewness kurtosis range median ; var x; run;
SAS统计学软件ppt课件
如：变量名称、类型、长度
数据部分：存放数据值
如：value1
value2 value3
记录/
value6
value7 value8
观测
value11
值
value16
value12 value17
value13 value18
value21
value22 value23
变 量
value4 value9 value14 value19 value24
库标记：库逻辑名或库关联名
数据库类型：临时数据库与永久数据库
永久数据库：libname 库标记 ‘路径’
如硬盘上已经存在一个文件夹为：c:\my documents,可以用 如下的语句将该文件夹指定为库标记是data的永久型数据 库：
精选课件ppt
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SAS数据集
SAS数据集是关系型结构：
描述部分：存放数据属性信息
命令 libname log nums Nums off
常用指令
意义 确定SAS数据库的内容 进入日志窗口 打开编辑窗口的数字区 关闭编辑窗口的数字区
options 进入参数定义窗口
output
进入输出窗口
program 进入编辑窗口
recall
调用上次执行的程序
submit
提交编辑窗精选口课件编ppt辑的程序代码
教学内容
序 Sas 软件 ➢概述 ➢数据集的建立
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1
序
统计软件与统计学的关系 统计软件的特点 统计软件的使用方法 常用统计软件
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2
统计分析与统计软件的关系
统计学为数据分析过程提供一套完整的科 学的方法论。完整的数据分析过程包括：
SAS作图详细教程PPT课件
软字库：由SAS系统提供的字库。
注意：软字库的字体名直接输入即可，而硬字库的 字体名两端需加引号。
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.
获得想用的字体名： 1）在命令框中输入FONTLIST并提交； 2）在屏幕上出现的Select Font（选择字体）对话框中选择；
软字库的 所有字体
点击可获得 硬字库中的 字体名称
说明：
GOPTIONS：将所有全局语句（如TITLE等）的设置恢复为缺省状态。 GOPTIONS：将所有关于图形的设置恢复为缺省状态。 ALL：同时实现上述两种功能。
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.
2．基本散点图
一般形式：
PROC GPLOT <DATA = 数据集名>; PLOT 纵坐标变量*横坐标变量;
RUN;
标轴或纵坐标轴。
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.
例6：对于例1中的数据集，绘制如下连线图：
goptions reset=all; symbol1 v=triangle h=1.5 i=join c=green w=2 ; title c=blue 'New York Suspended Particle Average'; title2 c=blue h=1.2 '2002'; axis1 label=(f=complex c=blue h=3pct) c=magenta width=3
goptions reset=all;
symbol v=diamond cv=red h=1.5 pointlabel;
proc gplot data=dst.airqual;
plot ave_tsp*month;
where state='NY';
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
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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
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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。
纵向数据分析方法
心理科学进展 ２００３５５８６~５９２ Advances in Psychological Science纵向数据分析方法刘红云 孟庆茂 北京 100875½üÄêÀ´ÎÄÕ¶Դ˷½·¨½øÐÐÁ˼òÒªµÄ»Ø¹Ë¶à²ãÏßÐÔÄ£ÐͺÍDZ±äÁ¿Ôö³¤ÇúÏßÄ£ÐÍ关键词纵向研究潜变量增长曲线模型这一研究主要用来分析一段时间或某几个时间点总体的平均增长趋势和个体之间的差异对于纵向研究设计一个是描述总体的平均增长趋势纵向研究与横向研究相比从方法论的角度讲原因变量和结果变量之间至少要满足下列3个条件[1]1从时间上来讲结果变量在后3ÆäËûÔ-Òò±äÁ¿¶Ô½á¹û±äÁ¿µÄÓ°ÏìÄܹ»±»¿ØÖÆ»òÅųýºáÏòÑо¿ÓÀÔ¶²»¿ÉÄÜÂú×ãÉÏÊöµÄµÚ¶þ¸öÌõ¼þ¼¸ºõÊDz»¿ÉÄܵÄËùÒÔÔÚÐÄÀíÑо¿ÖÐ近年来提供了一系列分析变量增长趋势的统计方法主要有以下几种1repeated measures analysis of variance时间序列分析 (time series analysis)3多层线性模型(hierarchical linear model)Ç°ÃæÁ½ÖÖ·½·¨Ö÷ÒªÊǽâ¾ö×ÜÌåƽ¾ù·¢Õ¹Ç÷ÊƵÄÎÊÌâͬʱעÖظöÌå·¢Õ¹Ç÷ÊÆÖ®¼äµÄ²îÒì´ÓÐÄÀíѧ×ÝÏòÑо¿·½·¨µÄ½øÕ¹¶øÑÔÖð½¥ÓÉÒÔÍùµÄ×¢ÖØ×ÜÌåƽ¾ùÇ÷ÊƵķ¢Õ¹¹ý¶Éµ½×ۺϿ¼ÂÇ×ÜÌåƽ¾ùÇ÷Êƺ͸öÌå·¢Õ¹²îÒìµÄϵͳ·ÖÎöµÄÎÊÌâ[2]Öظ´²âÁ¿·½²î·ÖÎö重复测量的方差分析在实际中有非常广泛的应用又称被试内设计得来的数据对被试收稿日期刘红云电话第１１卷第５期 纵向数据分析方法 －５８７－的平均增长趋势进行分析如果研究中我们只关心不同时间点的平均数间是否存在差异但是值得注意的是应用重复测量的方差分析时sphericityÒ²¾ÍÊÇ˵ÈçÕâÒ»Ìõ¼þ²»Âú×ã¾Ü¾øÐéÎÞ¼ÙÉèµÄ¸ÅÂÊÔö´ó´«Í³Öظ´²âÁ¿µÄ·½²î·ÖÎöµÄͳ¼Æ¼ìÑéÁ¦½µµÍÁíÍâ¹ØÓÚÖظ´²âÁ¿·½²î·ÖÎöµÄÏêϸ½éÉÜÔÚ´ó¶àÊýµÄͳ¼Æ×ÊÁÏÖж¼ÓнÏÏêϸµÄ½éÉÜ用于重复测量的方差分析的软件有很多ＳＰＳＳ和Statistics 等这一方法还可看成是后面介绍的LGM 和 HLM 的特例２．它在许多领域都有十分重要的应用有着其它方法不可比拟的优点目的在于测定时间序列中存在的长期趋势循环波动及不规则变动为了对时间序列中不同的变化趋势进行分析经典模型和动态模型Ｔ｝看作是时间的函数而动态模型是将t 时刻的观测看成是t 时刻前观测值也可以不同xt =f(x t-1通常所说的AR ARMIA 模型都属于这一类我们只简单介绍第一种类型模型加法模型这时可以将时间序列表示为其中ＳＩ分别代表时间序列中存在的长期趋势循环波动及不规则变动即假设各组成部分对时间序列的影响均按比例变化IS C T x t ×××=≈≠©∠∅™⊄ ≈≡∉⊗≤∠⊆∠∠⊇±…™∠∫ℑ∠•√∈↵⊃®™⊇∩√±∉⇓∝⊗®″↵⊃®™⊇∩•∩√±∉⇓∝⊗↵⊃®™⊆♦≠ ®∅∂↓∅•♦⊂⇒≥ ⊇±…™∠∫ℑ∠√∠∇↑≈•″♦∂↓C使得时间序列的长期增长趋势显现出来在实际中有许多应用需要对时间序列的平稳性进行分析另外所以在心理学和教育学中用的不是很多ＳＰＳＳ和BMDP 都含有时间序列分析过程３ 纵向数据分析方法新进展 ３．１ 潜变量增长曲线模型 潜变量增长曲线模型是用于固定情形纵向研究数据的一种统计分析方法该方法适用于在某几个固定时间点观测得来的纵向研究资料用潜变量来描述总体的平均增长趋势和依时间变化的情况[3,4]图1描述的是含有五个测试时间点的潜变量增长模型上述模型可以表示为－５８８－ 心理科学进展 ２００３年ti ti i i ti e T y ++=10ππ 5,4,3,2,1=i ; n i ,2,1Λ= (1)i i i u Z 001000++=ββπi i i u Z 111101++=ββπ其中i 0π™∨⊃∉℘ ∝⊗⊗≤∠⊆√∠和进一步解释上述截距i 0π和斜率i 1π的变化图１ 潜变量增长模型结构图 从上面模型的描述可以看出潜变量增长曲线模型同时考虑因素的平均值和方差潜变量增长曲线模型不仅分析了总体的发展趋势事实上只是简单地定义了线性增长模型我们可以不固定斜率测量的因素载荷３得到增长曲线模型如限定测量误差相等二阶自相关等等有关潜变量增长曲线的更详细的和深入的介绍潜变量增长曲线模型可以用协方差结构模型软件进行分析３近年来在教育当对相同的观测对象进行重复测量时如对生长发育期儿童身高和体重变化情况的追踪调查等其重复测量或测量点为水平1的单位这时就可用多层分析的方法对纵向数据进行分析用层次分析法描述数据之间的关系可以用下式表示实际上重复测量ti ti i i ti e T Y ++=10ππ水平2ti ti i i ti i i ti ti e T u u T Z Z T Y ++++++=1011011000ββββ从上面的模型中可以看出多层分析不仅可以分析总体上个体随时间的第１１卷第５期 纵向数据分析方法 －５８９－变化截距的差异iu 0â01解释截距的差异和â11解释斜率的差异可以在上述模型中包含更多的水平1的随机误差测量与测量之间往往是相关的而不是独立的由于具有相同的个体特征和测量间的相互影响第一水平的随机误差自相关可以采用专门的软件进行分析HLM [8]３下面通过一个简单的例子来说明多层线性模型和潜变量增长曲线模型在分析纵向研究数据时的应用随机抽取155名婴儿然后在婴儿3个月15个月和21个月每隔半年测量一次体重以及出生时的体重对婴儿体重的影响我们可以用传统的协方差分析这里我们不再重复这一传统分析方法的结果我们首先假设简单的线性增长模型得到结果如下系数 标准误 t 系数 标准误 t â00 8.779 1.029 8.532** 8.780 1.030 8.524** â01 0.387 0.079 4.898** 0.389 0.080 4.862** â10 1.862 0.297 6.269** 1.863 0.300 6.210** â11 0.1340.0931.4380.1320.0891.483随机部分* p <0.05Ó¤¶ù2岁以前的体重有明显的线性增长趋势 10=1.862LGM t =6.210婴儿出生时的体重对婴儿3个月后的平均体重有显著影响3个月时的平均体重也较重01=0.387LGMt =4.862但是婴儿出生时的体重对体重的增长速度没有显著影响11=0.134LGMt =1.483随机部分参数估计结果表明HLM÷2=198.85Var(u 0)=2.332HLM÷2=239.246Var(u 1)=2.710－５９０－ 心理科学进展 ２００３年显然而且可以分析个体间的差异而且可以回答发展趋势是否存在差异的问题在实际应用中进一步考虑个体层次的预测变量对可能导致这一差异的原因进行分析各有优缺点重复测量的方差分析主要用来比较均值间的差异也就是说而不关注个体增长曲线存在的差异易于理解等优点数据中的缺失值不能得到精确的估计分析所用数据信息损失较大重复测量方差分析不能处理分段间距不等或测量次数不等的数据在自然科学和社会科学各个领域都有非常重要的应用价值要求测试的时间点相对具有连续性和要求较多的测试时间点等特点采用多层分析的方法处理重复测量数据与时间变量之间的关系可以对非平衡测量数据得到参数的有效估计不要求所有的观测个体有相同的观测次数由于各种各样的原因因此多层分析法处理缺失数据而不影响参数估计精度的这一特征比传统多元重复测量方法有很大的优势多层分析法至少具有以下优点[8]Ã÷È·±íʾ³ö¸öÌåÔÚˮƽ1µÄ±ä»¯Çé¿ö¸öÌåËæʱ¼äµÄÔö³¤Ç÷ÊƼ´²»½ö°üº¬Á˲»Í¬²âÁ¿µãµÄ²îÒì¶à²ã·ÖÎö·¨¶ÔÊý¾Ý×ÊÁϽϴ«Í³¶àÔªÖظ´²âÁ¿·½·¨Óнϵ͵ÄÒªÇó²»Í¬¸öÌå¿ÉÒÔÓв»Í¬µÄ²âÁ¿´ÎÊý¶à²ã·ÖÎöÄ£ÐÍ¿ÉÒÔ¶¨ÒåÖظ´¹Û²â±äÁ¿Ö®¼ä¸´ÔÓµÄÐ-·½²î½á¹¹ÔÚ¶à²ã·ÖÎöÄ£ÐÍÖе±Êý¾ÝÂú×㴫ͳ¶à±äÁ¿Öظ´²âÁ¿Ä£ÐͶÔÊý¾ÝµÄÒªÇóºÍ¼ÙÉèʱÓöà²ã·ÖÎöÄ£ÐÍ¿ÉÒÔ¿¼ÂǸü¸ßÒ»²ãµÄ±äÁ¿¶Ô¸öÌåÔö³¤µÄÓ°ÏìÊ×ÏÈÓÃÓÚ¶à²ã·ÖÎöÄ£Ð͵IJÎÊý¹À¼Æ·½·¨½Ï´«Í³¹À¼Æ²ÎÊýµÄ·½·¨Òª¸´Ôӵöà[4,10]潜变量增长曲线模型[1]可以直接处理变量之间复杂的因果关系而且可以将变量之间间接的因果关系进行分析由于潜变量结构模型是基于协方差结构模型的理论而且可以在考虑测量误差的基础上对潜变量之间的因果关系进行考察对于潜变量之间关系的分析要比LGM复杂得多LGM模型可以简便地处理变量测量误差之间的关系如可以直接定义类似于AR和ARMA 模型中所要求的残差之间的关系类型但是用现有的多层分第１１卷第５期 纵向数据分析方法 －５９１－析软件定义起来要比LGM复杂得多因为LGM分析可以采用标准的用于SEM 的分析软件并且可以根据提供的修正指数对模型进行修改而且可以分析个体之间存在的差异以及存在差异的原因而且在观测时间点多于两点的情况下可以对个体随时间变化的趋势类型进行探索并且可以用类似于SEM中多样本比较的方法对多个样本之间的差异进行检验但是LGM也有如下缺点所以为了得到可靠的分析和检验结果对于所有个体的评估要求测试时间间隔相同LGM方法与传统方法相比没有明显的优势对于纵向研究的资料而且希望分析个体之间增长存在的差异应当能够同时解决这两个问题这两种方法可以同时解决上面提到的两个问题这两种方法近年来越来越受到重视更重要的是他们可以帮助我们发现事物发展的更深一层的规律为理论研究提供更加有意义的实证研究的成果多层分析方法处于起步阶段在心理学研究中横断数据资料的分析要对人类心理现象发展的内在心理机制进行研究纵向研究必然越来越受到研究者们的重视用于纵向数据分析的综合统计分析技术潜变量增长曲线模型和多层分析法必然受到研究者们的青睐它试图将两种方法的优点结合起来更加合理地解决实际问题在理论和应用上都还不是特别成熟因此参考文献[1] Duncan T E, Duncan S C, Strycker L A. An Introduction to Latent Variable Growth Curve Modeling: Concepts, Issues, andApplications. New Jersey, London: Lawernce Erlbaum Associates, 1999. 12~65[2] Raudenbush S W, Chan W. Growth curve analysis in accelerated longitudinal designs. Journal of Research in Crime and Delinquency,1992, 29: 387~411[3] Jöreskog K G, Sörbom D. Lisrel 8: Structural Equation Modeling with the SIMPLIS command language. Chicago: Scientific SoftwareInternational, 1993. 12~145[4] Liang K Y, Zeger S L. Longitudinal data analysis using generalized linear models. Biometrika, 1986, 73: 13~22[5] Arbuckle J L. AMOS for windows, analysis of moment structures Version 3.5. Chicago IL: Sma llwaters, 1995. 25~75[6] Bentler P M, Wu E. EQS structural equations program manual. Encino,CA: Multivariate software, 1995. 1~10[7] Múthen B, Múthen J.Mplus user’s guide: /Mplus Mplus V ersion 2.1.[8] Bryk A S, Raudenbush S W. Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods. Newbury Park,CA:Sage－５９２－ 心理科学进展 ２００３年Publication, 1992. 12~52[9] Rasbash J, Browne W, Goldstein H, Yang M, Plewis I, Healy M, Woosdouse G, Draper D. A user’s guide to Mlwin. London: Instituteof Education, 1999. 1~225[10] Longford N T. A fast scoring algorithm for maximum likelihood estimation in unbalanced mixed models with nested effects.Biometrika, 1987,74: 817~827[11] Duncan S C, Duncan T E. A multilevel latent growth curve analysis of adolescent substance use. Structural Equation Modeling, 1996,3: 323~347[12] Múthen B. Multilevel factor analysis of class and student achievement components. Journal of Educational Measurement,1991, 28:338~354[13] Múthen B. Multilevel covariance structure analysis. Sociological methods and Research, 1994, 22: 376~398A Review on Longitudinal Data Analysis Method and It’s DevelopmentLiu Hongyun Meng Qingmao(Department of Psychology, Beijing Normal University, Beijing 100875)Abstract。
统计分析系统sas--02-PPT文档资料
SAS数据集
aa E:\sasdata
SAS逻辑库
Windows下文件 Class.sas7bdat
计算中心
逻辑库和SAS文件
用资源管理（浏览）器查看逻辑库 进入浏览器窗口即可查看SAS文件库的属性和 内容
库名处点鼠标右键 选属性 可显示该库属性
计算中心
逻辑库和SAS文件
计算中心
用SAS INSIGHT创建数据集
Define Variable：重新定义变量 File Values：修改该数据窗口的数据值，可 生成常数或以常数为增量的变量值 。 Extract：从已存在的数据窗口抽取数据子集 来生成新的数据窗口。 Data Options：设置控制数据窗口外观和操 纵的选项。 单击菜单“File/Save/Data…”，在弹出的 对话框中选定库名并定义数据集名
SAS的名字
SAS的名字（数据集名、变量名、逻辑库名 等等）有以下命名规则：
• • • • 1) 由英文字母、数字、下划线组成； 2) 第一个字符必须是字母或下划线； 3) 不区分大、小写字母。 另外，SAS逻辑库名最多用8个字符；数据集和 变量的名字最多用32个字符。
计算中心
逻辑库和SAS文件
(2) 数据部分
计算中心
SAS数据集的建立数据来源及相应方法
数据存于纸上 需直接键入 数据存于文本文件 用VIEWTABLE或菜单系统
编程：用数据步
用SAS/ACCESS
数据存于流行 数据库文件中
计算中心
用VIEWTABLE窗口建立数据集
(1)创建数据集 单击“工具/表编辑器” 单击表头顶端单元格，输入变量名 在变量名下方单元格中输入数据 变量类型的定义：右击变量名/column attributes…
数据包络分析在SAS中的实现
11 盛昭瀚 ,等主编. DEA 理论 、方法与应用. 北京 :科学出版社 ,1996 ,22
新沂市 1996～1998 年居民全死因分析
江苏省新沂市卫生防疫站 (221400) 胡传强 高永奎 万长才 朱恩学
本文对新沂市 1996～1998 年居民死因资料分析如下 。
资料与方法
人口资料来源于市公安局 ,死因资料来源于市 1996～1998 年居民死因回顾性调查 。死因分类按国际疾病分类 ( ICD - 9) 进行 。用简略寿命表法计算期望寿命 , P YLL 统计方法计算寿 命损失年 ,使用寿命为 1～69 岁 。
助的 9 项课题资料如下 , 资金投入为该课题的资助金 额 ,人才投入为将参与课题的各种职称人员加权后得 到的一个综合指标 , 总产出是将该课题的各项产出如 专利 、成果 、论文 、培养的人才等加权后得到的一个综
在实际应用中 ,θ, s - , s + 常用作效益评价的主要 合指标 。
表 1 某研究机构 9 项课题投入产出情况
; p roc 1 p ; run ;
·242 ·
Chinese Journal of Healt h Statistics ,August 2001 ,Vol. 18 ,No . 4
程序中 ,变量“i d”定义模型中 1～4 行的名称 。本 算符类型 “, m i n”表示极小化 “, eq”表示等式 ;“ rhs
再减少投入量 。
实例分析
s - ≥0 , s + ≥0
例 某研究机构 1997 年结题的得到同一基金资
x 0 , y0 为当前被评价单位的投入 、产出指标值 ;λj 为各单位组合系数 ;ε为非阿基米德无穷小量 , 实际应 用中 ,常取 ε为极小的正数 , 如 10 - 6 ; eT 为单位行向 量。
SAS系统和数据分析建立SAS系统的数据集(DATASTEP)
第八课建立SAS系统的数据集(DATASTEP)用户用SAS数据步（DA TA STEP）创建一个数据集的方法，与前两种SAS/ASSIST和SAS/FSP创建一个数据集的方法相比，DA TA STEP是一种非交互式的全部编程实现的方法。
这种方法能把多样的、复杂的外部文件数据格式通过程序语句的控制转换为我们所需的SAS 数据集。
一、DATA程序步的三个主要步骤为了从外部原始数据文件得到SAS数据集，DATA程序步的三个主要步骤为：●启动一个数据步，命名将要创建的数据集（使用DATA语句）●确定要读入的外部文件（使用INFILE语句）●描述如何读入每一条记录（使用INPUT语句）如果需要在程序中直接嵌入数据，第二步用CARDS语句代替INFILE语句。
所对应的一般程序结构如下：Data所要创建的数据集名;Infile ‘读取的外部文件名’ < FIRSTOBS=开始读入的行>< OBS=结束行> ;Input 变量1 读入模式变量2 读入模式……;Run ;此程序结构很容易被错误理解为顺序结构，其实它的内部执行结构是一种循环结构。
如图8.1所示是它执行过程的程序流程图。
PDV （Program Data Vector ）称为程序数据向量，它是根据DATA 步中的INPUT 语句所确定的变量和变量的读入模式来创建的，假设INPUT 语句中各变量的长度为 name $1-8 、sex $1-2 、bdate 1-8 、age 1-3 、height 1-6、 weight 1-6 、income 1-8、 sdate 1-6 ，所创建的一个PDV 如下表：name sex bdate age height weight income sdate8 2 8 3 6 6 8 6整个DATA 步程序执行过程中，涉及到：● 一个存放外部文件记录的输入缓冲区● 一个存放当前观测的PDV 向量● 一个外部文件记录指针● 一个程序指针● 一个SAS 数据集观测指针如图8.2所示。
第8章 常用数据分析方法的SAS过程简介
实际上，建立 name sas7b dat SAS，只需将原数据集名“rm1”或“rm2” 换为“Sjfx.rm1”或“Sjfx.rm2”即可.其一般形式为“数据库名,数据集 名”.例8.2中,Sjfx.rm1的输入为自由格式输入 ,Sjfx.rm2为格式化输入 (W.d格式).顺序执行后,在数据库Sjfx中,存有永久数据集rm1,rm2.
第8章 常用数据分析方法的 SAS过程简介
SAS 即 Statistical Analysis System.SAS 软 件是目前应用最广泛的数据分析软件之一.它包含数据 的描述性分析到多元统计、时间序列分析等广泛的数 据分析方法. 本章的目的是简单介绍必要的 SAS 语句与同本书 内容密切相关的一些SAS过程和语句,使读者对 SAS 系 统有一个初步了解.
8.1.3 SAS 系统的数学运算符号及常用 SAS 函数
1. 数学运算 SAS 数学运算符号
运算符 * / + ** 意义 乘法 除法 加法 减法 幂运算
2.SAS 函数 常用 SAS 函数见书.举例如下:
符号 EXP LOG SIN PROBNORM PROBIT RANUNT RANNOR 函数 Y=EXP(X) Y=LOG(X) Y=SIN(X) Y=PROBNORM(X) Y=PROBIT(X) Y=RANUNT(seed) Y=RANNOR(seed) 意义 e的X幂 X的自然对数 X的下弦值(X为弧度) 标准正态分布函数在X的值 N(0,1)分布的 p 分位数 ( (Y ) p) 产生(0,1)内均匀分布的随机数 产生N(0,1)分布的随机数
方式二: W.d格式.W表示变量取值所占据的总位数,表示从左到右小 数部分的位数.如 ID 2,表示变量 ID 的取值为二位整数,X 5.2 表示X取值占据5列,其中后两列为小数部分,这种输入方式尤其适 用于各变量取值间无空格和有小数点的数据集.如
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分析的F值是有偏的，这会造成过多的拒绝本来是真的无
效假设（即增加了I型错误）
重复测量资料的一元方差分析，总变异分解思路 :
处理组间的变异
处理对象间
总
的变异 观察对象个体间的差
异（受试者误差）
变
测量时间之间的变异
异
重复测量间 的变异
处理因素与测量时间的 交互作用
一类错误
球形性不满足时，不加校正的重复测量方差分 析所犯一类错误的概率大于指定的a,即使进行 了校正后，所犯第一类错误的概率，只是接近 指定的a。
在假设条件满足时，多元方差 分析所犯第一类错误的概率为 指定的a。
检验效能
当满足球形假设条件时，重复测量的方差分析 的检验效能要比多元分析强
当不满足球形假设条件时，两 种方法相比，很难说哪一种方 法检验效能强；对于中等的样 本容量，多元方差分析的检验 力有时比重复测量的方差分析 弱，但有时要强很多；在小样 本时，多元方差分析往往遇到 很多问题，甚至不能进行。
注：预计占用时间：1~2次课；
方差分析
方差分析（了解）
传统方法：重复测量资料的一元方差分析和多元方差分析
一元方差分析是将不同时间点的几次不同测量看成是一个 因变量进行分析，而多元方差分析是将不同时间点的测量 看成几个因变量同时进行分析
重复测量方差分析一般资料
受试 者编
号
放置时间（分钟）
8
5.32 5.15 5.04 4.48
重复测量资料方差分析（一元方差分析）的条件：
1. 正态性 处理因素的各处理水平的样本个体 之间是相互独立的随机样本，其总体均数服从正态分 布；
2. 方差齐性 相互比较的各处理水平的总体方 差相等，即具有方差齐同
3. 各时间点组成的协方差阵(covariance matrix) 具 有 球 形 性 (sphericity) 或 复 合 对 称 性 （ compound symmetry）特征。
SAS 实现 ----单因素重复测量方差分析
data aaa; input x1 x2 x3 x4@@; cards; 10.1 9.9 10.2 10.3 7.0 7.1 7.3 7.0 8.1 7.9 8.1 8.1 6.5 6.8 6.9 7.0 10.4 10.9 11.1 10.5 7.4 7.4 7.3 7.2 9.4 9.3 9.6 9.5 16.4 17.1 17.6 17.6 5.5 5.4 5.3 5.3 8.1 8.2 8.1 8.3 6.5 6.6 6.8 6.9 9.7 9.9 9.8 9.9 proc glm data = aaa; model x1 x2 x3 x4 = /nouni; repeated time 4 /printe; run;
纵向数据分析方法与SAS实现演示文 稿
优选纵向数据分析方法与SAS实现
目录
1、什么是纵向数据？ 2、介绍这类数据的分析方法
基本思想 软件操作
什么是纵向数据？
纵向数据是指一个被试群体在一个或多个变量上，多 个时间点的测量结果。例如，一组纵向数据中有N个个体， 所关心的变量有M个，测量时间点为T个。与横向数据相 比，纵向数据有多个时间点，即T>1。而横断数据T=1。 纵向数据的第i个个体在第j个变量上的第t次测量结果可 以表示Yijt,其（i=1,2，…,N;j=1,2,…M;t=1,2,…T）， 纵向数据比横断数据多了一个时间维度。
g 1 i1
k-1
MS1 MS1 / MS2
n-k
MS2
t-1 MS3 MS3 / MS5
(k-1)(t-1) MS4 MS4 / MS5
重复测量误差（5） SS总 SS1 SS2 SS3 SS4 (n-k)(t-1) MS5
多元方差分析
通过计算两个测量分数的差，用配对样本t检验方法对两次测量的差异进行检 验，此种通过测量分数差值对测量之间差异进行检验的方法，正是多元方差 分析处理追踪数据所有的最基本的方法。
两种方差分析方法的比较：
重复测量资料的方差分析 (一元方差分析)
多元方差分析
假设条件
重复测量的方差分析要求数据满足球形性条件 假设，往往难以满足。
多元方差分析要求数据满足多 元正态分布，而重复测量的方 差分析只要求数据满足一元正 态分布；违背正态假设带来的 检验后果远不如违背球形性假 设条件严重。
0
45
90 135
1
5.32 5.32 4.98 4.65
2
5.32 5.26 4.93 4.70
实验组
3
5.94 5.88 5.43 5.04
4
5.49 5.43 5.32 5.04
5
5.71 5.49 5.43 4.93
6
6.27 6.27 5.66 5.26
对照组
7
5.88 5.77 5.43 4.93
data A; input type$ subject time1 time2 time3 time4; cards; 1 1 1.431 1.519 1.477 1.364 1 2 1.385 1.562 1.459 1.372 1 3 1.473 1.487 1.612 1.414 1 4 1.452 1.535 1.537 1.403 1 5 1.371 1.469 1.268 1.296 2 6 1.257 0.976 0.725 0.578 2 7 1.232 0.934 0.828 0.609 2 8 1.298 1.036 0.813 0.512 2 9 1.216 1.247 0.694 0.579 2 10 1.275 0.942 0.675 0.621 ; proc glm; class type; model time1 time2 time3 time4 = type /nouni; repeated time 4 / printe; means type; run;
纵向数据
追踪数据
重复测量 数据
4纵向数据
来源：《复杂数据统计方法》
4.1 线性随机效应混合模 型
4.2 广义线性随机效应混 合模型
4.3 决策树及随机效应模 型
4.4 纵向生存数据分析
4.5 面板数据
多层（多水 平）分析模
型
纵向数据分析方法
（1）方差分析※ （2）多层线性统计分析模型 & 针对纵向数据的发展模型（线性随机效应混合模型）※ （3）广义线性随机效应混合模型※ （4）广义估计方程（GEE简介.ppt、刘静老师的pdf） （5）潜变量增长曲线模型 （6）决策树及随机效应模型（了解）
重复测量误差
重复测量资料的方差分析计算公式
变异来源
SS
v
MS
F
总变异
x2 C
nt-1
k
处理（1）
H
2 g
/ngΒιβλιοθήκη tCg 1k ng
受试者误差（2）
Bg2i / t C SS1
g 1 j1
测量时间（3）
t
M
2 i
/
ng k
C
i 1
kt
处理×时间（4）
Tg2i / ng C SS1 SS3
nouni表示不对x1 ～x4 作 单变量方差分析; Repeated 语句指示重复测量因素为 time变量,共4个水平,各水 平值分别为1～4。Printe 输出球对称性检验结果(即 协方差阵的Mauchly检验结 果)。
当不满足球形性时，一种是调整F，另一种 是进行多元方差分析。
SAS 实现 ----两因素重复测量方差分析