SAS统计分析(第八讲)
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：A 有A1, A2个水平，将全部n （n 最好是偶数）个受试对 元分析的问题。
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。
14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。
设试验因素象随机地均分成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:各处理条件下的样本是随机的。
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。
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。
各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。
16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 Covarianee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
SAS统计分析(第八讲)
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(1)似然比检验
G 2(ln Lk 1 ln LK )
k=0，1，┄，m。m为自变量的个数 。G近似服从自由度
为ν（ν=m-k）的χ2分布，当
变量对回归有统计学意义。 (2). Wald检验
2 2 时，表示新加入的 k个自 ,
Wald检验时将回归方程中各参数的估计值βj与0的比较， 统计量为
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Model Fit Statistics 模型拟合统计
Intercept Only 仅有截距 440.558 444.970 438.558 Intercept and Covariates 所有变量 428.427 指标越小表示 437.251 模型拟合的越 424.427 好
/*选项为对模型进行拟合优度检验*/ Output out=b1 p=pr; /*在数据集b1中含有每个个体的预测概率值*/
proc print data=b1; run;
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The LOGISTIC Procedure
0001oddsratioestimatespoint95waldeffectestimateconfidencelimits28621688485220183620associationpredictedprobabilitiesobservedresponses预测概率与观察反应变量间的关联度percentconcordant313somers02044个指标的和谐百分比绝对值越percentdiscordant109gamma0482大表示预不和谐百分比测概率与反percenttied577taua0042应变量的关结点百分比联度越高pairs381980602对子数等于反应变量为0的例数乘以反应变量为1的例数20183621obslevelpr00903520183622与冠心病d发病的关系分别随访儿茶酚胺水平高和低两组人群7年期间冠心病发病数见表93
SAS统计分析教程方法总结
SAS统计分析教程⽅法总结
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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。
精选
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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。
SAS第八讲—IML编程
第八讲： SAS 交互式矩阵语言—IML 编程（PROC IML）§8.1 引言SAS/IML 是SAS 的一个过程，IML （Interactive Matrix Language ）是交互式矩阵语言的简称。
IML 中的基本处理单位是矩阵，所有运算和操作都是针对矩阵的。
数值被看成1×1的矩阵。
SAS/IML 中的矩阵和DATA 步以及SAS 环境中的数据集可以双向流动：数据集可以读入到IML 中形成矩阵，IML 中的矩阵可以读出为SAS 数据集。
进入IML 环境的方法是执行语句PROC IML;§8.2 IML 语言要素I 、矩阵1、矩阵的定义：矩阵是一个二维数阵，分为行和列。
构成矩阵的数据称为元素，可以是数值也可以是字符。
N ×1矩阵称为行向量，1×M 矩阵称为列向量，1×1矩阵称为标量（scalar）。
矩阵的名字与SAS 文件的命名规则相同（以字母或下划线开头，以字母数字和下划线组成，长度不超过32个字符）。
2、矩阵的创建：矩阵可以通过元素列示定义，也可以赋值来创建。
（1）元素列示法：proc iml ;a=100;b={1 2,3 4,5 6}; 注：元素重复的方法：创建矩阵时，如果需要连续重复输入一个数值作为矩阵的元素，则可采用元素重复因子（repeating Factor ）实现。
重复因子是重复次数加方括号，放在需要重复的元素之前。
例如 proc iml ;a=100;b={[2]1 2,3 [2]4,[2]5 6};print b;结果为1 1 23 4 45 5 6（2）赋值法：赋值法通过赋值语句对已有的矩阵进行与运算（包括函数运算）创建矩阵。
一般形式：矩阵名=表达式；proc iml ;b={[2]1 2,3 [2]4,[2]5 6};c=2#b;print c;结果为2 2 46 8 810 10 123、矩阵表达式：表达式是由矩阵、函数以及运算符连接的式子，运算结果为矩阵。
sas系统(统计分析系统培训课件讲课稿
在Windows下每个SAS数据库置于某个子目 录之中
例:SASUSER: C:\SAS\SASUSER
WORK: C:\SAS\SASWORK COURSE: C:\USERS\ZDW
第二章 SAS系统对数据的管理
§2 SAS 数据库 设定
SAS数据集是一种SAS文件 SAS文件是由SAS系统创建和管理的有特殊结
构的文件。包括 SAS数据集和SAS目录册 （CATALOG）等
第二章 SAS系统对数据的管理
数据直接输入
流行的数据库
其它文件格式
SAS数据集 SAS应用程序
第二章 SAS系统对数据的管理
§1 SAS 数据集
两种类型的数据对象： SAS数据集(Data sets)： 包含描述部分和数据部分 SAS数据视窗(Data View)： 只含描述部分 （变量名，属性，长度，标题 格式，创建与修改日期）
CARDS; 数据行;
RUN;
第四章 用数据步生成SAS数据集
INPUT 语句
INPUT <设定1><. . .设定n > <@|@@>;
设定的格式： List: 变量名 <$><:输入格式> Colunm: 变量名 <$>始列-终列 Formatted: 指针 变量名 输入格式 指针:@n|+n Named: 变量名 <$>始列-终列
nn源文件中各变量所在位置必须是规则的每个变量按输入格式读入指定的长度可用指针控制下一个变量读入的始点变量值可含空格变量输入次序可以是任意的任何字段或起部分可重复读入读入其它sas数据集要增改删sas数据集中的记录或变量可在data步中加入各种语句来实现生成sas数据集由外部文件或直接输入时在input语句之后加入用set语句读入已有sas数据集再加入各种语句对读入数据集进行增改读入其它sas数据集增改删数据集中的记录或变量或在input语句后或用set语句并加入其它sas语句
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综合的OR值为：
X*为暴露或高一等级；X为未暴露或低一等级。
OR e
ORj的1-α可信区间为：
j ( X * j X j )
e
( j u / 2 S j )
S j 为回归系数βj 的标准误。
3. Logistic回归模型的假设检验
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例2 为研究内源性儿茶酚胺水平（X2），与冠心病（D） 发病的关系，分别随访儿茶酚胺水平高和低两组人群7年期间 冠心病发病数，见表9.3。在分析时需考虑年龄（X1)的混杂作 用，试作Logistic回归分析。
SAS统计分析
第八讲 景学安
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第十二章 Logistic回归模型
简介 Logistic回归模型是适用于应变量（因变量）为分类变量的回 归分析。当应变量为分类变量时，如应变量结果为二分类变量的 发病、不发病；生存、死亡等，是不能用多元线性回归模型 （Y=a+Σβj Xj)来分析各种危险因素与应变量之间的关系的。因为
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非条件Logistic回归
语法格式 Proc logistic [选项] ； model 应变量名=自变量名列 / [选项] ； [freq 变量名]；可选项，指明频数变量。
[Class 分类变量名/param= ref ] ；分类变量自动产生哑 变量。
[output out=数据集 pred|p=变量名]；
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data b; do x1=0，1; do x2=1，0; do d=1，0; input f @@; output; end; end; end; cards; 4 21 24 309 23 74 20 134 ; proc logistic des; freq f; model d=x1 x2/scale=none aggregate;
Criterion 判断的准则 AIC SC -2 Log L
Test
Testing Global Null Hypothesis: BETA=0 整体偏回归系数为0 的假设检验 Chi-Square DF Pr > ChiSq 14.1312 16.2465 15.2378 1 1 1 0.0002 <.0001 <.0001
Likelihood Ratio Score Wald
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Analysis of Maximum Likelihood Estimates 最大似然法估计值分析
Parameter Intercept x
DF 1 1
Estimate -2.3094 1.0514
Standard Error
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(1)似然比检验
G 2(ln Lk 1 ln LK )
k=0，1，┄，m。m为自变量的个数 。G近似服从自由度
为ν（ν=m-k）的χ2分布，当
变量对回归有统计学意义。 (2). Wald检验
2 2 时，表示新加入的 k个自 ,
Wald检验时将回归方程中各参数的估计值βj与0的比较， 统计量为
j 2 S j
2
χ2近似服从自由度ν=1的χ2分布
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Logistic回归的应用
logistic回归在流行病学和临床流行病学等方面应用广泛，
既可用于前瞻性的队列研究，又可用于回顾性的病例对照研究。
常用于： 病因学分析； 预后分析； 鉴别诊断；
测概率值*/ proc print data=b1; run;
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The SAS System The LOGISTIC Procedure Data Set: WORK.A 数据集名
Response Variable: Y
Response Levels: 2
反应变量
反应变量水平数2
Number of Observations: 4 观察值为4 Frequency Variable: F Link Function: Logit Optimization Technique 频数变量为F 联系函数为logit Fisher‘s scoring 优化技术Fisher‘s评分
Response Profile 反应变量的描述 Ordered 顺序值 Value Y Total Frequency 总频数
1.688
4.852
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Association of Predicted Probabilities and Observed Responses 预测概率与观察反应变量间的关联度
Percent Concordant 和谐百分比 31.3 Somers‘ D 0.204 4个指标的 绝对值越
Percent Discordant
/*选项为对模型进行拟合优度检验*/ Output out=b1 p=pr; /*在数据集b1中含有每个个体的预测概率值*/
proc print data=b1; run;
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The LOGISTIC Procedure
我们对线性回归做一变换，令
P ln y a j X j 1 P
公式等号左边简称为logit（P），即logit(P)=y= a+Σβj Xj 上式可推导为：
ey P 1 e y
p 证明：因为 ey 1 p
1 1 P 1 e y
p (1 p)e e pe
表2 按年龄分层的儿茶酚胺水平和冠心病的关系 年龄（X1) 儿茶酚胺(X2) 发病(D=1) 未发病(D=0) 合计
＜55岁 (X1=0)
≥55岁 (X1=1)
高(X2=1) 低(X2=0)
高(X2=1) 低(X2=0)
4 24
23 20
21 309
74 134
25 333
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应变量Y只能取值为1和0。不符合线性回归模型中应变量Y应具有
正态分布和方差齐性的要求，同时线性回归模型得到的Y值会出 现大于1或小于0的不合理结果，显然不能用线性回归建立预测模 型。
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1. logit变换 以发病为例，发病的概率为P，不发病的概 率为1-P，0≤P≤1。自变量（协变量）为X1，X2，┄, Xm 。
择此两个选项之一，否则得到的是存活对死亡的概率，因为
logistic回归模型是自动按反应变量值为小的来拟合方程的。 反之，如果死亡为0，存活为1，可不选此两项之一，
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【 model语句的/[选项] 】 selection=forward(或f)| backward(或b) | stepwise (或s) | score 规定变量的筛选方法，分别为向前、向后、逐步和
0.1581 0.2693
Wald Chi-Square
213.4609 15.2378
Pr > ChiSq <.0001 <.0001
Odds Ratio Estimates Point Estimate 95% Wald Confidence Limits
Effect
x
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2.862
不和谐百分比 Percent Tied 结点百分比 Pairs
10.9
57.7 38198
Gamma
Tau-a c
0.482
0.042 0.602
大，表示预
测概率与反 应变量的关 联度越高
对子数(等于反应变量为0的例数乘以反应变量为1的例数）
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Obs
x
y
f
_LEVEL_
pr
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1
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Model Fit Statistics 模型拟合统计
Intercept Only 仅有截距 440.558 444.970 438.558 Intercept and Covariates 所有变量 428.427 指标越小表示 437.251 模型拟合的越 424.427 好
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自变量为两分类变量的Logistic回归分析 例1
表1 儿茶酚胺水平与冠心病发病关系病例对照研究资料
发病(y=1) 不发病(y=0) 合计
儿茶酚胺水平(x)
高(x=1)
低(x=0) 合计
27
44 71
95
443 538
122
487 609
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本例 p1=27/122，1-p1=95/122， p0=44/487， 1-p0=443/487，
儿茶酚胺高水平组发病是低水平组发病的比数比为：
OR p p1 0.2213 / 0.7787 / 0 2.8615 1 p1 1 p0 0.0903 / 0.9097
或 又因为
27 443 OR 2.8615 95 44
p e a x 1 p
高水平组x=1，低水平组x=0。
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Logistic回归的分类
2. 多分类有序反应变量的Logistic回归 （在SAS中调用 logistic模块进行统计）。 3. 多分类无序反应变量的Logistic回归 （在SAS中9.1以 前版本调用Catmod模块进行统计， 9.1以后版本调用 logistic模块进行统计）。