样本量计算SAS程序大全
第16章 (共3个程序)SAS程序及运行结果20111205
第16章 sas程序及运行结果（2011年12月5日）【实验16-1】单纯随机抽样实验通过采用单纯随机抽样方法，用样本统计量估计总体参数及置信区间。
【程序16-1】单纯随机抽样data sample1;input n sn sm sd y;a=0.05;se=sd*sqrt(1-sn/n)/sqrt(sn);mcil=sm-tinv(1-a/2,sn-1)*se;mciu=sm+tinv(1-a/2,sn-1)*se;p=y/sn;pse=sqrt(1-sn/n)*sqrt(p*(1-p)/(sn-1));pcil=p-probit(1-a/2)*pse;cards;5400 2700 0.8 0.54 123;proc print;run;【程序16-1运行结果】The SAS System 22:07 Sunday, December 5, 2011 1Obs n sn sm sd y a se mcil mciu p pse pcil 1 5400 2700 0.8 0.54 123 0.05 .007348469 0.78559 0.81441 0.045556 .002838112 0.039993【实验16-2】分层随机抽样实验通过采用分层随机抽样方法，用样本统计量估计总体参数及置信区间。
Data sample2;A=0.05;Snu=sum(2900+2500);Sn=270;Pp=sn/snu;Input n m sd p;Mm+n/snu*m;Se2=(1-pp)*sd2/n;Sse2+((n/snu)*se)**2;Sse=sqrt(see2);mcil=mm-tinv(1-a/2,sn-2)*sse;mciu=mm+tinv(1-a/2,sn-2)*sse;pse=sqrt(1-pp)*sqrt((1-p)*p/(n*pp-1));sp+n/snu*p;psse2+((n/snu)*pse)**2;psse=sqrt(psse2);pcil=sp-probit(1-a/2)*psse;pciu=sp+probit(1-a/2)*psse;cards;2900 0.8 0.58 0.402500 0.7 0.45 0.55;proc print;run;【程序16-2运行结果】The SAS System 22:07 Sunday, December 5, 2011 2Obs A Snu Sn Pp n m sd p Mm Se2 sd2 Sse2 se Sse see21 0.05 5400 270 0.05 2900 0.8 0.58 0.40 0.42963 . . 0 . . .2 0.05 5400 270 0.05 2500 0.7 0.45 0.55 0.75370 . . 0 . . .Obs mcil mciu pse sp psse2 psse pcil pciu1 . . 0.039791 0.21481 .000456647 0.021369 0.17293 0.256702 . . 0.043545 0.46944 .000863062 0.029378 0.41186 0.52702【实验16-3】有限总体的不同抽样方法（三种抽样方法合集）【注意】：程序有91句，很长，容易出错。
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。
基于PASS及SAS软件的常用样本含量估计方法实现及部分方法比较研究
基于PASS及SAS软件的常用样本含量估计方法实现及部分方法比较研究一、本文概述本文旨在深入探讨和分析基于PASS（Power Analysis and Sample Size）及SAS（Statistical Analysis System）软件的常用样本含量估计方法的实现，并对部分方法进行比较研究。
样本含量估计是统计学研究中的重要环节，对于保证研究结果的准确性和可靠性具有至关重要的作用。
本文将首先概述样本含量估计的基本概念和研究背景，然后详细介绍PASS和SAS两款软件在样本含量估计方面的应用，并通过案例分析和实证研究，对两种软件中的常用方法进行比较研究，以期为研究者在实际应用中提供参考和借鉴。
具体来说，本文将分为以下几个部分：阐述样本含量估计的基本原理和重要性，以及在不同研究领域中的应用情况；详细介绍PASS和SAS两款软件的基本功能和特点，以及它们在样本含量估计方面的具体实现方法；接着，通过案例分析和实证研究，对两种软件中的常用方法进行比较研究，分析各方法的优缺点和适用范围；总结本文的研究结果，提出在实际应用中应注意的问题和建议。
本文的研究不仅有助于提高样本含量估计的准确性和可靠性，还为研究者在不同软件和方法之间进行选择提供了有益的参考。
本文的研究也有助于推动统计学和相关领域的研究发展，为实际应用提供更加科学、有效的支持。
二、样本含量估计的基本理论样本含量估计，也称为样本量计算，是统计学中一个至关重要的环节。
它涉及到如何根据研究目的、设计类型、预期效应大小、统计显著性水平以及其它相关因素，确定进行一项研究所需的最少样本数量。
样本含量的大小直接影响到研究结果的精确性、可靠性和推广性。
因此，在进行科学研究时，合理估计样本含量至关重要。
样本含量估计的基本理论主要基于概率论和数理统计的原理。
其中，概率论提供了事件发生的可能性度量，而数理统计则通过收集和分析数据来推断总体的特征。
在样本含量估计中，常用的统计量包括均值、比例、差异等，这些统计量可以帮助我们了解总体特征并构建相应的假设检验。
SAS程序及函数详解
第一章 SAS编程操作预备知识一、SAS系统简介SAS是一个庞大的系统，它目前的版本可以在多种操作系统中运行。
当前在国内被广泛使用的最新版本是8.2版，功能很强大，我深有体会。
据说9.0版已在国外面世，已经有一些有关它的抢先报道在网络上广为流传，说它如何如何美妙，令人不禁充满期待。
SAS8.2的完整版本包含以下数十个模块。
BASE，GRAPH，ETS，FSP，AF，OR，IML，SHARE，QC，STAT，INSIGHT，ANALYST，ASSIST， CONNECT，CPE，LAB，EIS，WAREHOUSE，PC File Formats，GIS，SPECTRAVIEW，SHARE*NET， R/3，OnlineTutor: SAS Programming，MDDB Server，IT Service Vision Client， IntrNet Compute Services，Enterprise Reporter，MDDB Server common products，Enterprise Miner，AppDev Studio，Integration Technologies 等。
所谓模块，我的理解是将功能相近的程序、代码等集中起来组成相对独立的部分，就称之为模块，类似于办公软件系统office中包含的word、excel、access 等。
各模块具有相对独立的功能范围，我们常用的模块有base，graph，stat，insight，assist，analyst模块等，分别执行基本数据处理、绘图、统计分析、数据探索、可视化数据处理等功能。
其余模块我用得很少，知道得也很少，所以也就不多说了。
SAS系统的长处，体现于它的编程操作功能的无比强大。
SAS一直以来也是注重于其编程语言的发展，对于可视化方式的菜单操作投入较少，其较早的版本仅有很少的菜单操作功能，使用起来也是非常的别扭。
这很可能就是在windows 人机交互式操作系统占统治地位的今天，SAS较少被人问津的原因之一。
样本含量估算方法及其软件实现(SAS软件)
样本含量估算方法及其软件实现（一）样本含量（sample size）即观察例数的多少，又称样本大小。
在保证研究结论具有一定的可靠性（精度和检验功效）的前提下，常需要在设计阶段就人估计最少的受试对象。
在医学科研中，只要是抽样研究，就要考虑样本含量的估计。
样本含量估计充分反映了科研设计中“重复”的基本原则，过小过大都有其弊端。
样本含量过小，所得指标不稳定，用于推断总体的精密度和准确度差；检验的功效性低，应有的差别不能显示出来，难以获得正确的研究结果，结论也缺乏充分的证据；样本含量过大，会整加实际工作的困难，浪费人力、物力、财力和时间。
由于过分追求数量，可能会引起更多的混杂因素，从而影响数据的质量。
影响假设检验时样本含量估计的因素有四个：1.第一类错误概率的大小α也称检验水准。
α越小所需样本含量越多，对于相同α，双侧检验比单侧检验所需要的样本含量更多。
2.检验功效(1－β)或第二类错误概率的大小β检验功效越大，第二类错误的概率愈小，所需要样本含量愈多。
3.容许误差δ容许误差δ愈大，所需的样本含量愈小。
4.总体标准差ζ或总体概率ζ愈大，所需样本含量自然愈多。
总体概率越接近0.5，则所需样本含量愈多。
样本含量的估算方法有查表法和计算法两种。
随着计算机的普遍使用，统计学家也开发了一些专门的样本含量估算软件。
其算法都是根据上述影响因素结合统计学原理求得。
我就通过实例的样本含量的计算过程，使大家对样本含量有一个更加直观的认识。
1 计量资料单组设计基于t检验的差异性检验举例：已知中国50-70岁男性的平均收缩压为158 mmHg，标准差为18，用药物AAA干预，平均收缩压下降10 mmHg 则认为有临床意义，α=0.05, Power=90%，Power =1-β, 双侧检验，需要多少病例数。
启动医学研究样本含量估算系统SASA1.0，在桌面上双击SASA1.0快捷方式或点击开始\ 所有程序\ Sample Size Adviser \ Sample Size Adviser，进入SASA1.0主窗口。
SAS分析常用的过程过程步大全
SAS分析常用的过程过程步大全为区分过程名称的拼写，故意部分小写，以便识别和记忆。
基本SAS程序代码结构：---------PROC MODE data=Arndata.moddat; /* 命令的解释*/var y x1-x6; /* 命令的解释 */model y = x1-x6;run;------------------------------------------正态性检验PROC UNIvariate---------PROCUNIvariate data=Arndata.unidat;var x1;run;------------------------------------------相关分析和回归分析PROC REG 回归---------PROC REG data=Arndata.regdat;var y x1-x6;model y = x1-x6 / selection=stepwise;/* 加入逐步回归选项 */print cli; /* 加入输出预测结果部分，还可以输出acov,all,cli,clm,collin,collinoint,cookd,corrb,covb,dw(时序检验统计量),i,influence,p,partial,pcorr1,pcorr2,r,scorr1,scorr2,seqb,spec,ss1,ss2,stb,tol, vif(异方差检验统计量),xpx*/plot y*x2 / conf95; /* 做散点图 */run;---------------------------------------------------DATA Arndata.regdat;x2x2 = x2*x2;x1x2 = x1*x2;PROC REG data=Arndata.regdat;var y x1 x2 x2x2 x1x2 ; /* 多项式回归,非线性回归 */model y = x1 x2 x2x2 x1x2 / selection=stepwise; /* 加入逐步回归选项*/print cli;plot y*x2 / conf95; /* 做散点图 */run;------------------------------------------PROC RSreg 二次响应面回归PROC ORTHOreg 病态数据回归PROC NLIN 非线性回归PROC TRANSreg 变换回归PROC CALIS 线性结构方程和路径分析PROC GLM 一般线性模型PROC GENmod 广义线性模型方差分析PROC ANOVA 单因素均衡数据和非均衡数据---------PROC ANOVA data=Arndata.anovadat; /* 命令的解释 */class typ; /* 命令的解释 */model y = typ; /* 可以看出此处是单因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;------------------------------------------PROC GLM 多因素非均衡数据:---------PROC GLM data=Arndata.glmdat; /* 命令的解释*/class typea typeb; /* 命令的解释 */model y = typea typeb; /* 可以看出此处是不考虑交互作用的多因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;---------------------------------------------------PROC GLM data=Arndata.glmdat; /* 命令的解释*/class typea typeb; /* 命令的解释 */model y = typea typeb typea*typeb; /* 可以看出此处是考虑交互作用的多因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;------------------------------------------主成分分析PROC PRINcomp---------PROCPRINcomp data=Arndata.pmdat n=4 out=w1 outstat=w2 ;var x1-x6;PROC print data=w1;PROC plot data=w1 vpct=80; /* 一句话，其实print就是plot输出图形的文字形式而已 */plot prin1*prin2 $ districts='*'/haxis=-3.5 to 3 by 0.5 HREF=-2,0,2vaxis=-3 to 4.5 by 1.5 HREF=-2,0,2; /* 主成分的散点图，也就是载荷图 */run;------------------------------------------因子分析PROC FACTOR---------PROC FACTOR data=Arndata.factordat simple corr ;var y x1-x6;title'18个财务指标的分析';title2'主成分解';run;PROC FACTOR data=Arndata.factordatn=4 ; /* 选择4个公共因子 */ var y x1-x6;run;PROC FACTOR data=Arndata.factordat n=4rotate=VARImaxREorder; /* 因子旋转：方差最大因子法 */var y x1-x6;run;------------------------------------------PROC SCORE---------PROC FACTOR data=Arndata.factordat n=4rotate=VARImax REorder score out=score_Out; /* 输出因子得分矩阵 */run;PROC print data=score_Out;var districts factor1 factor2 factor3 factor4;run;PROC plot data=score_Out;plot factor1*factor2 $ districts='*' / href=0 Vref=0; /* 因子的散点图，也就是载荷图 */run;------------------------------------------典型相关分析PROC CANcorr基本SAS程序代码结构：---------DATAjt(TYPE=CORR); /*TYPE=CORR 表明数据类型为相关矩阵，而不是原始数据, type还可以是cov,ucov,factor,sscp,ucorr等*/input names$ 1-2(x1 x2 y1-y3)(6.); /* name $ 表示读取左侧的变量名，1-2表示变量名的字符落在第1,2列上 */cards;x1 1 0.8 ……x2 ……y1 ……y2 ……y3 ……;PROC CANcorrdata=Arndata.cancorrdatedf=70 redundancy; /* 误差自由度的参考值，默认值是n=1000；redundancy表示输出冗余度分析的结果 */var x1 x2;with y1 y2 y3;run;------------------------------------------对应分析 /* 交叉表分析的拓展，寻找行和列的关系，一般行指代各种cases，而列代表各种visions */PROC CORResp---------PROC CORRespdata=Arndata.correspdat out=result;var x1-x6;id Type;run;options ps=40;proc plot data=result;plot dim2*dim1="*" $ Type / boxhaxis=-0.2 to 0.3 by 0.1Vaxis=-0.1 to 0.3 by 0.1Href=0 Vref=0;run;------------------------------------------聚类分析PROC CLUSTER---------PROC CLUSTER data=Arndata.clusdatmethod=ave outtree=clusdat_Out;var x1-x6;id datid;run;proc tree horizontal; /* 做聚类树 */run;------------------------------------------PROC FASTclus---------PROC FASTclus data=Arndata.clusdatmaxclusters=3 list out=clusdat_Out;var x1-x6;id datid;run;------------------------------------------PROC ACEclusPROC VARCLUS---------PROC VARclus data=Arndata.clusdat;/* 系统默认使用主成分法聚类 */var x1-x6;run;---------PROC VARclus hierarchy data=Arndata.clusdat; /* 保证分析过程中不同水平的谱系结构 */var x1-x6;run;---------PROC VARclus centroid data=Arndata.clusdatouttree=clusdat_out; /* 使用重心法聚类 */ var x1-x6;run;------------------------------------------PROC TREE---------PROC TREE data=Arndata.clusdat horizontal; /* 使用TREE过程绘制聚类谱系图*/var x1-x6;run;------------------------------------------判别分析PROC DISCRIM---------PROC DISCRIM data=Arndata.discrimdatlist out=discrimdat_Out distance pool=yes;class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */id iddiscrim; /* 标注样本的变量 */run;---------第二种方法，将需要判别的新样本放在testdata里：---------PROC DISCRIM data=Arndata.discrimdat1testdata=Arndata.discrimdat2testlist testout=discrimdat_Out; /* 将原来的几个选项加注test标示 */class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */id iddiscrim; /* 标注样本的变量 */run;------------------------------------------PROC STEPdisc：逐步判别分析过程---------PROC STEPdisc method=stepwise data=Arndata.discrimdatSLentry=0.10 SLstay=0.10; /* 设定引入和剔除的显著性水平 */class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */run;------------------------------------------PROC CANdisc： Fisher判别分析过程---------PROC CANdiscdata=Arndata.discrimdatout=discrimdat_Outdistance simple;class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */run;proc print data=discrimdat_Out;run;-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------友情协助：特征库豆瓣统计学小组 /group/stats。
SAS常用程序
SAS常用程序1 利用SAS软件描述样本数据用SAS可以对样本数据进行全面描述，得出样本的各种特征数以及频数分布图。
（篇幅长，可点击“视图”－“文档结构图定位阅读”）1.1 用MEANS语句描述数据例 2.1计算课本上习题1.2的平均数和标准差。
解在进行分析之前，最好先建立一个外部数据文件。
如果不建立外部数据文件，在作业流中输入数据也可以。
一般来说，在数据量比较大，有可能重复使用时，最好建立一个数据文件。
在这里我们创建一个称为2-1data.dat 的外部数据文件，存储在A盘中。
用MEANS 过程描述数据的最基本的程序如下：options linesize=76;data abc;infile ‘a:\2-1data.dat’;input x;run;proc means;run;提交SAS运行后，所得结果如下：表2－1：例2.1输出的结果The SAS SystemAnalysis Variable : X省时得到的基本结果。
若需要对数据作更详细的描述，则要指明所需的统计量（关于统计量的概念见课本2.2.4）。
用MEANS过程所计算的统计量，在这里也一并列出。
下面还会反复提到“变量”这一名词，关于变量的概念见课本MEANS过程所计算的统计量是用关键词表示，这些关键词及其含义如下：N：输入的观测值（观测值的概念见课本2.2.1）个数NMISS：每个变量所含缺失值的个数MEAN：变量的平均数STD：变量的标准差MIN：变量的最小值MAX：变量的最大值RANGE：变量的极差SUM：变量所有值的和VAR：变量的方差USS：每一变量原始数据的平方和（未校正平方和）CSS：每一变量的离均差平方和（校正平方和）CV：变异系数STDERR：每一变量的标准误差（平均数的标准差）T：在H0:μ= 0时的t值（见课本5.1.4）PRT：在H0:μ= 0 的假设下，统计量t 大于t临界值绝对值的概率SKEWNESS：偏斜度KURTOSIS：峭度CLM：置信区间的上限和下限（见课本6.2.1）LCLM：置信区间的下限UCLM：置信区间的上限另外，在PROC MEANS语句中还有12个选项，其中几个主要选项如下：DATA＝（SAS 数据集）：指出SAS 数据集的名称，若省略，则使用最近产生的数据集MAXDEC＝（数字）：指出所输出的结果中，小数部分的最大位数（0－8），缺省时为8 位FW＝（域宽）：指出打印的结果中每个统计量的域宽，缺省时为12VARDEF＝（DF / N）：VARDEF＝DF为缺省值，表示计算方差时，使用n-1 作分母，VARDEF＝N表示计算方差时，使用观测值个数n 作分母ALPHA＝（α值）：指出在计算置信区间时，选用的显著水平例2.2计算课本上习题1.2的离均差平方和，方差，偏斜度和平均数的0.95置信区间。
SAS入门SAS程序操作
55.5
64.8
62.0
64.0 69.9
48.6
70.5
58.5
;
proc univariate data=a normal plot;/*调用univariate过程，进行正态性检验，并画图*/
run;
如何判断是否正态？
方法1：（粗略判断）看偏度skewness和峰度kurtosis是否 接近于0
有性 系
产量
PB86
69 97 106 51 79 41 92
97
65
73
83
32 61 50 46 73 43 80 61 GL1 46 56 60 29 38 48 26 2
3 61
data yild; input strain $ yield @@; cards; a 69 a 97 a 106 a 51 a 97 a 65 a 73 a 83 a 79 a 41 a 92 b 32 b 61 b 50 b 46 b 73 b 43 b 80 b 61 b 56 b 60 b 29
M . 1.42 33
LINLIN
F 12 1.58 44
; /*数据输结束的标记*/
proc print;/*运行打印过程*/
run;
Means过程
data child; input id x1 $ x2 x3 x4 x5 x6; cards; 1 m 32 95.5 14.0 53.5 49.64 2 m 35 . 13.0 52.0 41.61 3 m 33 89.0 12.5 53.5 35.81 254 m 176 168.0 53.5 82.0 100.14 255 f 30 91.0 11.0 48.0 35.39 256 f 33 91.0 11.5 47.0 44.98 521 f 178 163.0 51.0 79.0 87.42 ; proc means; /*调用means过程，可以求出均值方差标准误
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样本量计算SAS程序大全
样本量计算是研究设计中非常重要的一环，它用于确定研究所需的样
本数量，以保证研究的可靠性和有效性。
SAS（Statistical Analysis System）是一种流行的统计分析软件，它提供了多种方法用于计算样本量。
在本文中，我们将介绍一些常用的SAS程序，用于样本量的计算。
一、描述性统计方法：
描述性统计方法是最常见的样本量计算方法之一、它基于对研究变量
的统计特征进行估计，如均值、标准差等，然后根据所需的显著性水平和
效应大小，通过一定的公式计算出样本量。
在SAS中，可以使用PROCPOWER来进行描述性统计方法的样本量计算。
以下是一个简单的示例程序：
PROCPOWER;
DESCRIPTIVE;
MEANDIFF=5;
STDDEV=10;
ALPHA=0.05;
RUN;
在这个示例中，使用DESCRIPTIVE选项指定使用描述性统计方法。
然后，通过设置MEANDIFF（效应大小）、STDDEV（标准差）和ALPHA（显著
性水平）的值，来计算所需的样本量。
二、T检验方法：
T检验方法是另一种常用的样本量计算方法，它用于比较两组样本均值的显著性差异。
在SAS中，可以使用PROCPOWER来进行T检验方法的样本量计算。
以下是一个简单的示例程序：
PROCPOWER;
TTEST;
MEANS=(1012);
ALPHA=0.05;
RUN;
在这个示例中，使用TTEST选项指定使用T检验方法。
然后，通过设置MEANS（两组样本均值）和ALPHA的值，来计算所需的样本量。
三、双样本比较方法：
双样本比较方法是用于比较两个独立样本所得的数据的差异性的一种方法。
在SAS中，可以使用PROCPOWER来进行双样本比较方法的样本量计算。
以下是一个简单的示例程序：
PROCPOWER;
TWOSAMPLETEST;
MEAN1=10;
MEAN2=12;
STDDEV1=5;
STDDEV2=6;
ALPHA=0.05;
RUN;
在这个示例中，使用TWOSAMPLETEST选项指定使用双样本比较方法。
然后，通过设置MEAN1（第一组样本均值）、MEAN2（第二组样本均值）、STDDEV1（第一组样本标准差）、STDDEV2（第二组样本标准差）和ALPHA
的值，来计算所需的样本量。
四、方差分析方法：
方差分析方法是用于比较两个以上独立样本均值之间差异的一种方法。
在SAS中，可以使用PROCPOWER来进行方差分析方法的样本量计算。
以下
是一个简单的示例程序：
PROCPOWER;
ANOVA;
MEANS=(101215);
ALPHA=0.05;
RUN;
在这个示例中，使用ANOVA选项指定使用方差分析方法。
然后，通过
设置MEANS（多个样本均值）和ALPHA的值，来计算所需的样本量。
以上介绍的只是一些常用的SAS程序，用于样本量的计算。
实际中，
还有更多的样本量计算方法和参数，可以根据具体的研究设计和需求进行
选择。
希望本文对您有所帮助！。