SAS上机实习-8页文档资料
课程上机实验报告模板
一、封面【课程名称】【实验名称】【学生姓名】【学号】【班级】【指导教师】【实验日期】二、实验目的简要说明本次实验的目的和预期达到的效果。
三、实验原理简述实验所涉及的基本原理和理论知识。
四、实验环境1. 软件环境：- 操作系统：________________- 编译器/解释器：________________- 其他相关软件：________________2. 硬件环境：- CPU：________________- 内存：________________- 硬盘：________________五、实验步骤1. 步骤一：________________- 详细描述第一步的具体操作和实现方法。
2. 步骤二：________________- 详细描述第二步的具体操作和实现方法。
3. 步骤三：________________- 详细描述第三步的具体操作和实现方法。
4. 步骤四：________________- 详细描述第四步的具体操作和实现方法。
5. 步骤五：________________- 详细描述第五步的具体操作和实现方法。
六、实验结果与分析1. 结果展示：- 展示实验过程中得到的数据、图表、代码等结果。
2. 结果分析：- 分析实验结果是否符合预期，解释实验现象和结果。
七、实验总结1. 实验收获：- 总结本次实验中获得的知识和技能。
2. 实验不足：- 反思实验过程中遇到的问题和不足，提出改进措施。
3. 实验建议：- 对实验内容、方法和步骤提出改进建议。
八、实验报告附件1. 实验数据：- 附件中提供实验过程中所得到的数据。
2. 实验代码：- 附件中提供实验过程中编写的代码。
3. 实验图表：- 附件中提供实验过程中生成的图表。
九、指导教师评语【指导教师签名】【日期】---请注意，以上模板仅供参考，具体实验报告内容需根据实际实验课程的要求进行调整。
实验报告应详细记录实验过程、结果和分析，以体现学生的实验能力和对知识的掌握程度。
SAS实践报告
浙江万里学院集中实践课程报告课程名称：SAS软件系别：信息与计算科学系专业班级：信息与计算科学082姓名：杨政学号：08010051指导教师 :毕建欣起止日期 : 2011年6月27日-2011年7月8日目录1实践日志 (1)2 实践来源及背景 (3)3 实践内容 (3)4 实践总结与体会 (5)5 集中实践课程考核表 (7)1 实践日志实践第一周日期星实践内容（讨论、学习或上机等内容）签名期今天我们学习了 SAS系统简介； SAS功能模块以及分2011-6-27 一类； SAS系统的特点； SAS技术水平的三个层次； SAS 的工作界面；数据库的操作，如新建，复制，创建快捷方式，移动，隐藏，改变列，对数据排序，导入与导出数据等等。
今天我们学习了SAS语言；数据步与过程步；数据集与变量；SAS程序；程序执行与输出；SAS表达式；2011-6-28二数值与字符之间的转换；错误类型与处理；SAS文件系统；数据步创建SAS数据集等等。
今天我们学习了SAS函数定义； SAS函数自变量与结果； SAS函数分类；日期时间函数；常用概率分布函2011-6-29 三数；分位数函数；样本统计函数； SAS Call 子程序；DATA语句；选项说明；特殊数据集名；一个 DATA语句下多个数据集名； INPUT语句；列输入方式等等。
今天我们学习了格式化输入方式；命名输入方式及应用举例； CARDS与 CARDS4语句；PUT语句；指针控制；列方式输出；格式化输出； BY语句； FIRST.变量和2011-6-30四LAST.变量； SET语句；数据集选项说明若干举例；MERGE语句； UPDATE语句； MODIFY语句； FILE 语句；INFILE 语句等等。
今天我们做了第五章的SAS函数及其应用与第六章的2011-7-1五数据步文件管理的复习题。
实践第二周日期星实践内容（讨论、学习或上机等内容）签名期今天我们学习了数据步修改与选择观测语句；赋植语句；结果变量类型；结果变量长度；表达式类型确定结果变量长度的准则；累加语句及其应用举例；DELETE语句； LOSTCARD语2011-7-4一句及其执行步骤； ABORT语句； ABEND选项说明； RETURN选项说明； n 选项说明 ;WHERE语句的性质； WHERE和子集 IF 语句的比较； OUTPUT语句； REMOVE语句； REPLACE语句； MISSING 语句；PUT语句和 LIST 语句比较； CALL语句；NULL语句；ERROR语句等等。
《SAS实验报告》word版
1 7 26 6 60 78.52 1 29 15 52 74.33 11 56 8 20 104.34 11 31 8 47 87.65 7 526 33 95.66 11 55 9 22 109.27 3 71 17 6 102.78 1 31 22 44 72.59 2 54 18 22 93.110 21 47 4 26 115.911 1 40 23 34 83.812 11 66 9 12 113.213 10 68 8 12 109.4data ch;input X1 X2 X3 X4 Y @@;cards;7 26 6 60 78.51 29 15 52 74.311 56 8 20 104.311 31 8 47 87.67 52 6 33 95.611 55 9 22 109.23 71 17 6 102.71 31 22 44 72.52 54 18 22 93.121 47 4 26 115.91 40 23 34 83.811 66 9 12 113.210 68 8 12 109.4;proc reg;model Y=X1-X4;model Y=X1-X4/selection=stepwise; run;SAS 系统2012年03月20日星期二下午04时44分30秒 1The REG ProcedureModel: MODEL1Dependent Variable: YNumber of Observations Read 13Number of Observations Used 13Analysis of VarianceSum of MeanSource DF Squares Square F Value Pr > FModel 4 2664.41342 666.10335 112.01 <.0001Error 8 47.57581 5.94698Corrected Total 12 2711.98923Root MSE 2.43864 R-Square 0.9825Dependent Mean 95.39231 Adj R-Sq 0.9737Coeff Var 2.55644Parameter EstimatesParameter StandardV ariable DF Estimate Error t Value Pr > |t|Intercept 1 64.24943 69.85996 0.92 0.3846X1 1 1.54135 0.74253 2.08 0.0716X2 1 0.48787 0.72161 0.68 0.5181X3 1 0.09265 0.75244 0.12 0.9050X4 1 -0.16470 0.70692 -0.23 0.8216SAS 系统2012年03月20日星期二下午04时44分30秒 2The REG ProcedureModel: MODEL2Dependent Variable: YNumber of Observations Read 13Number of Observations Used 13Stepwise Selection: Step 1Variable X4 Entered: R-Square = 0.6750 and C(p) = 139.2134Analysis of VarianceSum of MeanSource DF Squares Square F Value Pr > FModel 1 1830.56771 1830.56771 22.85 0.0006Error 11 881.42152 80.12923Corrected Total 12 2711.98923Parameter StandardVariable Estimate Error Type II SS F Value Pr > FIntercept 117.52913 5.25492 40082 500.22 <.0001X4 -0.73789 0.15438 1830.56771 22.85 0.0006Bounds on condition number: 1, 1----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Stepwise Selection: Step 2Variable X1 Entered: R-Square = 0.9732 and C(p) = 5.2269Analysis of VarianceSum of MeanSource DF Squares Square F Value Pr > FModel 2 2639.27585 1319.63792 181.48 <.0001Error 10 72.71338 7.27134Corrected Total 12 2711.98923Parameter StandardVariable Estimate Error Type II SS F Value Pr > FIntercept 103.06213 2.09468 17603 2420.82 <.0001X1 1.43961 0.13651 808.70814 111.22 <.0001X4 -0.61372 0.04797 1190.00441 163.66 <.0001Bounds on condition number: 1.0641, 4.2564----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Stepwise Selection: Step 3Variable X2 Entered: R-Square = 0.9824 and C(p) =3.0152SAS 系统2012年03月20日星期二下午04时44分30秒 3The REG ProcedureModel: MODEL2Dependent Variable: YStepwise Selection: Step 3Analysis of VarianceSum of MeanSource DF Squares Square F Value Pr > FModel 3 2664.32325 888.10775 167.69 <.0001Error 9 47.66598 5.29622Corrected Total 12 2711.98923Parameter StandardVariable Estimate Error Type II SS F Value Pr > FIntercept 72.65273 14.09711 140.67274 26.56 0.0006X1 1.45119 0.11662 820.06061 154.84 <.0001X2 0.40235 0.18502 25.04740 4.73 0.0577X4 -0.24878 0.17273 10.98617 2.07 0.1837Bounds on condition number: 18.94, 116.36----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Stepwise Selection: Step 4Variable X4 Removed: R-Square = 0.9784 and C(p) = 2.8625Analysis of VarianceSum of MeanSource DF Squares Square F Value Pr > FModel 2 2653.33707 1326.66854 226.19 <.0001Error 10 58.65216 5.86522Corrected Total 12 2711.98923Parameter StandardVariable Estimate Error Type II SS F Value Pr > FIntercept 52.59495 2.30089 3064.65541 522.51 <.0001X1 1.46840 0.12208 848.54499 144.67 <.0001X2 0.66123 0.04615 1204.06563 205.29 <.0001Bounds on condition number: 1.0551, 4.2205----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------All variables left in the model are significant at the 0.1500 level.No other variable met the 0.1500 significance level for entry into the model..；SAS 系统2012年03月20日星期二下午04时44分30秒 4The REG ProcedureModel: MODEL2Dependent Variable: YSummary of Stepwise SelectionVariable V ariable Number Partial Model Step Entered Removed Vars In R-Square R-Square C(p) F Value Pr > F1 X4 1 0.6750 0.6750 139.213 22.85 0.00062 X1 2 0.2982 0.9732 5.2269 111.22 <.00013 X2 3 0.0092 0.9824 3.0152 4.73 0.05774 X4 2 0.0041 0.9784 2.8625 2.07 0.1837。
2014年上机实习指导书eviews8
河北工业大学经济管理学院《计量经济学》课程上机指导书（2014年春季学期）班级：学号：姓名：2014年3月上机实习指导书1——EViews的基本使用一、实验目的1．认识计量经济学软件包EViews82．掌握EViews8的基本使用3．建立工作文件并将数据输入存盘二、实验要求熟悉E Views的基本使用三、实验数据四、实验内容（一）怎样启动EViews 8？安装软件后，开始==>程序==> Eviews 8==>Eviews 8。
或者，在桌面双击"EVIEWS"图标，或者双击Eviews8工作文件，进入EVIEWS，启动“EVIEWS”软件。
（二）怎样用EViews 8开始工作进入Eviews8 窗口以后，用户必须创建一个新的工作文件或者打开一个已经存在的工作文件，才能开始工作。
1、创建一个新的工作文件在主菜单上选择File，并点击其下的New，然后选择Workfile。
Eviews将弹出Workfile Creat 窗口。
要求用户输入工作文件的workfile structure type: 如果你的数据是非日期型的截面数据或时间间隔不一致的时间序列数据选unstructured/undated，然后在data specification的Observations 中输入观测值个数；如果你的数据是日期型的选dated——regular frequency，然后在data specification中选择数据的频度，如：年度，季度，月度，周等，最后输入开始日期和结束日期：如果数据是月度数据，则按下面的形式输入（从Jan. 1950 到 Dec. 1994）： 1950:01 1994:12，如果数据是季度数据，则按下面的形式输入（从1st Q. 1950到3rd Q. of 1994）：1950:1 1995:3，如果数据是年度数据，则按下面的形式输入（从1950 到 1994） 1950 1994，如果数据是按周的数据，则按下面的形式输入（从2001年1月第一周到2010年1月第四周）： 2001 1 2010 4；如果你的数据是平衡的面板数据选balanced panel，然后在data specification中输入起始日期（同时间序列数据）及观测对象的个数（同截面数据）。
数据分析与统计软件-sas-第一章上机实验-
数据分析与统计软件上机实验报告实验目的➢初步掌握sas软件的使用方法和语言结构➢学会运用sas软件进行简单的数据处理实验内容1某小学60名11岁学生的身高（单位cm）的数据如下126 149 143 141 127 123 137 132 135 134 146 142 135 141 150 137 144 137 134 139 148 144 142 137 147 138 140 132 149 131 139 142 138 145 147 137 135 142 151 146 129 120 143 145 142 136 147 128 142 132 138 139 147 128 139 146 139 131 138 149 （1）计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度；（2）计算中位数，上、下四分位数，四分位极差，三均值；（3）做出直方图；（4）做出茎叶图；解答1)使用sas软件编程答案为：统计量身高N 有效60缺失0均值139.0000中值139.0000标准差7.06387方差49.898偏度-.510偏度的标准误.309峰度-.126峰度的标准误.608百分位数25 135.000050 139.000075 144.7500变异系数=标准差/均值=5.08%2)部分结果在问题(1)中中位数：139.0000四分位极差=Q3-Q1=144.75-135=9.75三均值=0.25*Q1+0.5*M+0.25*Q3=139.4375 3)使用软件画图得到4)使用sas软件画图得到程序附录（1）DATA DQGZ;INPUT X @@;CARDS;126 149 143 141 127 123 137 132 135 134 146 142 135 141 150 137 144 137 134 139 148 144 142 137 147 138 140 132 149 131 139 142 138 145 147 137 135 142 151 146 129 120 143 145 142 136 147 128 142 132 138 139 147 128 139 146 139 131 138 149 PROC MEANS N MEAN STD VAR USS CSS;RUN;（4）身高 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf1.00 Extremes (=<120)1.00 12 . 35.00 12 . 678897.00 13 . 112224418.00 13 . 555677777888899999 13.00 14 . 011222222334413.00 14 . 55666777789992.00 15 . 01Stem width: 10.00Each leaf: 1 case(s)。
SAS系统上机
SAS上机指导一、SAS系统的熟悉与了解 (4)二、SAS编程 (5)1.创建数据集 (5)1.1 自由格式 (5)1.2列方式 (5)1.3规定格式 (5)2.数据集的整理 (6)2.1建立新变量、累加、选择变量 (6)2.2条件语句 (6)2.3循环语句 (6)2.4数据集的连接与合并 (7)2.5 SAS与外部数据的交换 (8)三、Means和Univariate过程 (10)1.计算统计量 (10)2.图形概括 (10)四、随机数的产生与模拟 (11)1.非均匀随机数的产生 (11)1.1逆变换法 (11)1.2合成法 (11)1.3筛选抽样法 (11)2. Monte Carlo方法在解确定性问题中的应用 (12)3. 随机模拟方法在随机服务系统中的应用 (14)4. 随机模拟方法在理论研究中的应用 (14)五、区间估计和假设检验 (17)1.正态总体的均值、方差的区间估计 (17)2. 均值、方差的假设检验 (18)3.正态性检验 (19)4. 非参数秩和检验 (20)六、方差分析 (21)七、回归分析 (23)八、附录：insight简介 (24)SAS系统上机一、SAS系统的熟悉与了解1起动SAS系统2 SAS系统的窗口PGM、LOG、OUTPUT、KEY、DIR、V AR、LIB3 SAS菜单条（不同的窗口其内容有所不同）4工具栏5 命令条：在里面输入显示管理（DM）命令后回车或点击前面的对号6状态栏其左边显示一些重要的帮助信息或提示。
右边有一个用于更改工作目录的图标，双击它可改变SAS的当前的工作目录，7了解菜单栏8 在程序窗口输入以下程序，data bodyfat;inPUt sex $ fatpct @@;fat=fatpct/100;cards;M 13.3 F 22 M 19 F 26 M 20 F 16 M 8 F 12 M 18 F 21.7M 22 F 23.2 M 20 F 21 M 31 F 28 M 21 F 30 M 12 F 23M 16 M 12 M 24RUN；PROC means data=bodyfat;var fatpct;run;（1）执行该程序，看看LOG窗、OUTPUT窗的表示，并将这两个窗口的内容保存（2）回到程序窗口，将原程序调回，并将该程序保存到磁盘（3）三个窗口的切换（4）退出SAS系统，并重新启动，在程序窗口中打开刚才保存的SAS程序。
上机实验内容报告格式文档
2020
上机实验内容报告格式文档
上机实验内容报告格式文档
上机实验内容报告要求
一、《软件技术基础》上机实验内容
1．顺序表的建立、插入、删除。
2．带头结点的单链表的建立（用尾插法）、插入、删除。
二、提交到个人10m硬盘空间的内容及截止时间
1．分别建立二个文件夹，取名为顺序表和单链表。
2．在这二个文件夹中，分别存放上述二个实验的相关文件。
每个文件夹中应有三个文件(.c文件、.obj文件和.exe文件)。
三、实验报告要求及上交时间（用a4纸打印）
1．格式：
《计算机软件技术基础》上机实验报告
用户名se××××学号姓名学院
①实验名称：
②实验目的：
③算法描述（可用文字描述，也可用流程图）：
④源代码：（.c的文件）
⑤用户屏幕（即程序运行时出现在机器上的画面）：
2．对c文件的要求：
程序应具有以下特点：a可读性：有注释。
b交互性：有输入提示。
c结构化程序设计风格：分层缩进、隔行书写。
四、实验报告内容
0．顺序表的插入。
1.顺序表的删除。
2．带头结点的单链表的插入。
3.带头结点的单链表的删除。
注意：1.每个人只需在实验报告中完成上述4个项目中的一个，具体安排为：将自己的序号对4求余，得到的数即为应完成的项目的序号。
例如：序号为85的同学，85%4=1，即在实验报告中应完成顺序表的删除。
2.实验报告中的源代码应是通过编译链接即可运行的。
3.提交到个人空间中的内容应是上机实验中的全部内容。
SAS范文
第一次SAS上机试验一、试验目标1、基本数据的录入打印2、外部数据的输入（EXCLE/TXT）3、基本图形的编程，重点为gplot二、学习经典案例1、基本数据的录入打印体会数据步和过程步title '95级1班学生成绩排名';data c9501;input name $ 1-10 sex $ math chinese;avg = math*0.5 + chinese/120*100*0.5;cards;李明男 92 98张红艺女 89 106王思明男 86 90张聪男 98 109刘颍女 80 110;run;proc print;run;proc sort data=c9501;by descending avg;run;proc print;run;quit；体会标签的作用proc print data=c9501 noobs label;var name sex math chinese avg;label name='姓名' sex='性别' math='数学' chinese='语文' avg='平均分';run;体会by分组的作用proc sort data=c9501;by sex;run;proc print data=c9501;by sex;run;2、外部数据的输入（EXCLE/TXT）点击前面！体会IMPORT的作用，inflation的excle文件放在f:\mydata\sas\目录下，inflation 的excle文件有几个sheet表格，其中一个sheet就是ACPI,如下：PROC IMPORTdatafile="f:\mydata\sas\inflation.xls"OUT=ACPIDBMS=excel2000 REPLACE ;sheet='ACPI';getnames=yes;run;proc print DATA=ACPI(obs=5);run;三、基本图形的编程体会gplot的强大功能，特别注意symbol中的参数（数据点图形 v，颜色 c 等）的赋值不同时，图形发生的改变。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
中科院研究生院统计分析与SAS实现第1次上机实习题一、定量资料上机实习题要求：（1）先判断定量资料所对应的实验设计类型；（2）假定资料满足参数检验的前提条件，请选用相应设计的定量资料的方差分析，并用SAS软件实现统计计算；（3）摘录主要计算结果并合理解释，给出统计学结论和专业结论。
【练习1】取4窝不同种系未成年的大白鼠，每窝3只，随机分配到三个实验组中，分别注射不同剂量雌激素，经过一定时间后处死大白鼠测子宫重量，资料见表1。
问剂量和窝别的各自水平下子宫重量之间的差别有无统计学意义？若剂量间差别有统计学意义，请作两两比较。
表1 未成年大白鼠注射不同剂量雌激素后的子宫重量子宫重量(g)窝别剂量(μg/100g):0.2 0.4 0.8 合计1 106 116 145 3672 42 68 115 2253 70 111 133 3144 42 63 87 192合计260 358 480 1098定量资料的随机区组设计（区组因素：窝别；实验因素：剂量）【SAS程序】：DATA PGM15G;DO A=1TO4; /*A为窝别*/DO B=1TO3; /*B为雌激素剂量*/INPUT X @@; /*X为子宫重量*/OUTPUT;END;END;CARDS;106 116 14542 68 11570 111 13342 63 87RUN;ods html; /*将结果输出成网页格式，SAS9.0以后版本可用*/ PROC GLM DATA=PGM15G;CLASS A B;MODEL X=A B / SS3;MEANS A B; /*给出因素A、B各水平下的均值和标准差*/MEANS B / SNK; /*对因素B（即剂量）各水平下的均值进行两两比较*/ RUN;ODS HTML CLOSE;【练习2】一位工程师研究由钻头压力产生的冲力。
考察了A（钻孔速度）和B（进料速度），两因素分别取2与3水平，各水平组合下均做了两次独立重复实验，资料见表2。
假定资料满足参数检验的前提条件，且两因素对观测结果的影响地位平等，已知冲力越小越好，试作分析，尽可能给出较为明确的统计和专业结论。
表2 在钻孔速度和进料速度取不同水平的条件下冲力的测定结果钻孔冲力（单位）速度进料速度：0.015 0.030 0.045125 2.70 2.45 2.602.78 2.49 2.72200 2.83 2.85 2.862.86 2.80 2.87两因素2 x 3析因设计【SAS程序】：DATA aaa;DO zs=125,200;DO repeat=1TO2; /*每种试验条件下有2次独立重复试验*/do js=0.015,0.030,0.045;INPUT cl @@;OUTPUT;END;END;END;CARDS;2.70 2.45 2.602.78 2.49 2.722.83 2.85 2.862.86 2.80 2.87run;ods html;PROC GLM;CLASS zs js;MODEL cl=zs js zs*js / SS3;MEANS zs*js;LSMEANS zs*js / TDIFF PDIFF; /*对 zs和js各水平组合而成的试验条件进行均数进行两两比较*/RUN;ods html close;二、定性资料上机实习题要求：（1）若题目中未给出表格，请列出标准的列联表，并对其命名；（2）若题目中已列出不规范的表格，先修改，然后对其命名；（3）根据分析目的或自己提出分析目的、资料的前提条件选用相应的统计分析方法，并用SAS软件实现计算；（4）将主要计算结果摘录出来，给出统计学和专业结论。
【练习1】某卫生防疫站对屠宰场及肉食零售点的猪肉,检查其表层沙门氏菌带菌情况，结果如下表。
试比较屠宰场与肉食零售点猪肉表层沙门氏菌的带菌率之间差别有无统计学意义?表1 屠宰场及肉食零售点猪肉表层沙门氏菌抽检结果采样地点带菌率(%)阳性数值阴性数值屠宰场 2 26 7.14零售点8 21 27.59横断面研究设计【SAS程序】：DATA PGM19A;DO A=1TO2;DO B=1TO2;INPUT F @@;OUTPUT;END;END;CARDS;2 268 21run;ods html;PROC FREQ;WEIGHT F;TABLES A*B / CHISQ;RUN;ods html close;【练习2】有人对某部门22707名雇员中，普查了HBsAg,其中3454名阳性，19253名为阴性。
从1975年起，追踪了3年，发现在阳性组有40名患了肝癌，阴性组仅一名患肝癌。
试选用合适的方法对资料进行全面分析。
队列研究设计2 x 2表【SAS程序】：DATA PGM19B;DO A=1TO2;DO B=1TO2;INPUT F @@;OUTPUT;END;END;CARDS;40 34141 19252run;ods html;PROC FREQ;WEIGHT F;TABLES A*B / CHISQ cmh;RUN;ods html close;【练习3】APOE-4等位基因与老年痴呆性的关联研究：以600名晚发及散发老年痴呆患者和400名正常对照为研究对象，分析APOE-4等位基因与老年痴呆性的关系。
表4 APOE-4等位基因与老年痴呆性病例对照关联研究AGT等位基因例数合计病例组对照组APOE-4 240 60 300非APOE-4 360 340 700合计600 400 1000病例对照研究设计2 x 2表【SAS程序】：ATA PGM20;DO A=1TO2;DO B=1TO2;INPUT F @@;OUTPUT;END;END;CARDS;240 60360 340run;ods html;PROC FREQ;WEIGHT F;TABLES A*B / CHISQ cmh;RUN;ods html close;【练习4】请分析下表资料。
已从专业上认定培养的阳性结果就是“真阳性”，而不会出现假阳性。
甲培养基培养结果例数乙培养基结果：+ - 合计+ 363470 - 0135135 合计36 169 205隐含金标准配对设计2 x 2表配对设计2×2列联表资料总体率差异性检验统计量的计算公式若b+c≥40时若b+c＜40时【SAS程序】：DATA PGM19F;INPUT b c;chi=(ABS(b-c)-1)**2/(b+c);p=1-PROBCHI(chi,1);chi=ROUND(chi, 0.001);IF p>0.0001THEN p=ROUND(p,0.0001);FILE PRINT;PUT #2 @10'Chisq' @30'P value'#4 @10 chi @30 p;CARDS;34 0run;（甲培养基的阳性数大于乙培养基的阳性数）【练习5】请分析下表资料。
表6 两法检查室壁收缩运动的符合情况对比法测冠心病人数定的结果核素法∶正常减弱异常正常 58 2 3减弱 1 42 7异常 8 9 17合计 67 53 27 双向有序且属性相同R x C列联表（Kappa检验）【SAS程序】：data aaa;do a=1to3;do b=1to3;input f @@;output;end;end;cards;58 2 31 42 78 9 17run;ods html;*简单kappa检验;proc freq data=aaa;weight f;tables a*b;test kappa;run;*加权kappa检验;proc freq;weight f;tables a*b;test wtkap;run;ods html close;（两种方法的一致性检测有统计学意义）简单kappa检验和加权kappa检验这两种方法都是用来检验两种评价方法是否具有一致性的方法。
其主要的区别是两种方法计算的公式不一样，更具体地说是对两个变量的打分不一样，简单kappa检验主要是利用对角线上的信息，加权kappa检验除了利用对角线上的数据外，还将对角线外的数据进行加权打分，将对角线外的信息也充分利用。
所以在选择方法时应根据专业知识，如果两个变量取值的界线比较明确，如“+”“++”“+++”等，这时可以选用简单的kappa检验，如果两个变量的取值不十分明确，人为的因素较多时，就可选用加权kappa检验。
【练习6】请分析下表资料。
表5 某地6094人按2种血型系统划分的结果ABO 人数血型 MN血型:M N MNO 431 490 902A 388 410 800B 495 587 950AB 137 179 325合计 1451 1666 2977双向无序R x C列联表（卡方或Fisher精确检验）【自由度=（行数-1）X（列数-1】【SAS程序】：DATA PGM20A;DO A=1TO4;DO B=1TO3;INPUT F @@;OUTPUT;END;END;CARDS;431 490 902388 410 800495 587 950137 179 325run;ods html;PROC FREQ;WEIGHT F;TABLES A*B / CHISQ;*exact;RUN;ods html close;（行变量与列变量相互独立，……）分析方法选择不超过1/5的格子理论频数<5时，此类资料应采用2检验处理。
其他情形，可采用Fisher精确检验处理。
【练习7】请分析下表资料。
表7 3种药物疗效的观察结果疗人数效药物∶ A B C治愈 15 4 1显效 49 9 15好转 31 50 45无效 5 22 24合计 100 85 85结果变量为有序变量的单向有序R x C列联表【SAS程序】：*方法1;DATA PGM20C;DO A=1TO4;DO B=1TO3;INPUT F @@;OUTPUT;END;END;CARDS;15 4 149 9 1531 50 455 22 24run;ods html;PROC NPAR1WAY WILCOXON;FREQ F;CLASS B;VAR A;RUN;*方法2;proc freq data=PGM20C;weight f;tables b*a/cmh scores=rank;run;ods html close;【练习8】请分析下表资料。
表8 眼晶状体混浊度与年龄之关系晶状体混眼数浊程度年龄∶20～ 30～ 40～＋ 215 131 148++ 67 101 128+++ 44 63 132合计 326 295 408双向有序且属性不同R x C列联表（spearman秩相关）【SAS程序】：DATA PGM20E;DO A=1TO3;DO B=1TO3;INPUT F @@;OUTPUT;END;END;CARDS;215 131 14867 101 12844 63 132run;ods html;PROC CORR SPEARMAN;VAR A B;FREQ F;RUN;ods html close;。