SAS统计分析(第九讲)
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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。
《SAS统计学软件》课件
4
SAS程序
了解SAS程序的结构和运行方式，能够编写复杂的SAS程序实现数据分析。
SAS数据处理
数据输入与输出
学习如何将数据导入到SAS中进行分析，并将 结果输出为其他文件格式。
数据转换和清洗
掌握常用的数据转换技术，清洗和准备数据以 进行进一步的分析。
SAS函数
了解SAS提供的各类函数，能够使用函数对数 据进行处理和计算。
应用广泛
SAS在金融、医疗、市场营销等领域得到广泛应用，被许多企业和机构所采用。
SAS基础知识
1
安装和启动SAS
学习如何安装和启动SAS统计学软件，为后续的学习和实践做好准备。
2
SAS语言基础
了解SAS语言的基本语法和命令，能够编写简单的SAS程序。
3
SAS数据集
学习如何创建、管理和操作SAS数据集，对数据进行整理、筛选和转换。
数据分组和汇总
学习如何将数据进行分组和汇总，生成统计报 表和可视化图表。
SAS统计分析
1
描述统计分析
运用SAS进行数据的基本描述和总结，
参数估计和假设检验
2
研究变量之间的关系和分布。
应用参数估计和假设检验技术，验证
研究假设和推断总体参数。
3
相关和回归分析
探索变量之间的相关性和对型。
运用多元分析方法，研究多个变量之 间的关系和主要因素。
SAS可视化
SAS图形
学习如何使用SAS绘制各种统计图形，将数据可视化呈现。
SAS ODS输出
了解如何输出SAS分析结果为各种文件格式，如PDF、HTML等。
SAS报表生成
掌握SAS生成报表的方法和技巧，定制化展示分析结果。
医学统计学 9第九讲 秩和检验
7
2.20 0.05 2.5 2.99 0.84
8
2.12 -0.03 -1 3.19 1.04
9
2.42 0.27
4
3.37 1.22 10
2.52 0.37
5
4.57 2.42 11
1. 建立假设 H0：差值总体中位数为0 H1：差值总体中位数不为0；
α=0.05 2. 计算统计量： T+=62.5，T-=3.5
B组：1
2
4.5 4.5 4.5
+
8.5
++
++
++
+++
+++
6 8 9 10 11 12
4.5 8.5 8.5 8.5 11.5 11.5
秩和
A组： － 、、+、+、+、 ++ 秩和： 1 2 4.5 4.5 4.5 8.5
TA＝25
B组： +、++、++、++、+++、+++ 秩和： 4.5 8.5 8.5 8.5 11.5 11.5
（4）将秩次冠以正负号，计算正、负秩和（T+，T-）； T++T- =n(n+1)/2
（5）用不为“0”的对子数n及T（取绝对值小的秩和作为统
计量T）查T界值表，得到P值作出判断。
编秩
A组： － 、、+、+、+、++ B组： +、++、++、++、+++、+++
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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13
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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15
❖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9典型相关分析
9.2 CANCORR过程简介
PROC CANCORR 选项 ; VAR 变量名称串 ; WITH 变量名称串 ; PARTIAL 变量名称串 ; FREQ 变量名称 ; WEIGHT 变量名称 ; BY 变量名称串 ; RUN ; 其中PROC CANCORR语句、VAR语句和 WITH语句是该过程必不可缺少的，其余语 句可视情况使用。
9.2.2 CANCORR语句说明
9.3 应用举例
例9.2 （数据来源《生物统计学（第二 版）》，科学出版社，李春喜等编著）对 172个儿童测试了8项感情指标得到的相关 矩阵：x1为合群性、x2为忧郁性、x3为温 柔性、x4为友谊、x5为惊讶、x6为憎恶、 x7为焦虑、x8为恐惧。将变量分为两组， 第一组变量（x1、x2、x3、x4），第二组 变量（x5、x6、x7、x8），对这两组变量 进行典型相关分析。 SAS程序cancorr9_2.sas
9 典型相关分析
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
9.1 典型相关分析概述
1．典型相关分析的基本概念 研究两组变量之间的相关性，是许多实际问题的需 要。例如，研究原料的主要质量指标(x1、… 、 xp) 与其相应产品的主要质量指标(y1、… 、yq) 之间的相关性；研究居民的营养状况的一组指标 (x1、… 、xp)与其健康状况的另一组指标 (y1、… 、yq)之间的相关性等等。当ｐ=ｑ=1时， 就是2个变量之间的简单相关分析问题；当ｐ>1、 ｑ=1时，就是1个因变量与多个自变量之间的多 元相关分析问题；当ｐ、ｑ均大于1时，就是研究 2组多变量之间的相关性，称为典型相关分析 (Canonical Correlation Analysis)。
proc cancorr edf=172; var x1-x4; with x5-x8; run; 在数据集名后用TYPE=CORR注明数据的类型为相 关矩阵，说明数据集不是原始数据。_type_＝ 'corr' 表示输入的数据类型为相关矩阵。选择项 EDF=n-1(程序中为edf=172)，为典型相关分析提 供一个计算误差自由度的参考值。因为该过程中 没有合适的选择项可以将原始数据的样本含量n 准确地送入。如果忽略这一选择项，将以缺省值 n=10000作为样本数量参与有关计算和统计检验， 这样不妥，必须加上这个选项。
sas第九章 t检验和方差分析
第九章 t 检验和方差分析在科研中，我们往往是根据样本之间的差异，去推断其总体之间是否有差异。
样本差异可能是由抽样误差所致，也可能是由本质的不同所致。
应用统计学方法来处理这类问题，称为“差异的显著性检验”。
若已知总体为正态分布，进行差异的显著性检验，称为“参数性检验”，SAS 中MEANS 、TTEST 、ANOVA 、GLM 等均属此类检验；若未知总体分布，进行差异的显著性检验，称为“非参数性检验”，SAS 中采用NPAR1WAY 过程。
第一节 t 检验9.1.1 简介t 检验是用于两组数据均值间差异的显著性检验。
它常用于以下场合：1．样本均值与总体(理论)均值差别的显著性检验检验所测得的一组连续资料是否抽样于均值已知的总体根据大量调查的结果或以往的经验，可得到某事物的平均数(例如生理生化的正常值)，以此作总体均值看待。
SAS 中采用MEANS 过程，计算出观察与总体均值的差值，再对该差值的均值进行t 检验。
2.同一批对象实验前后差异的显著性检验(自身对照比较)或配对资料差异的显著性检验(配对比较检验)比如，在医学研究中，我们常常对同一批病人治疗前后的某些生理生化指标(如血压、体温等)进行测量，以观察疗效；或对同一批人群进行预防接种，以观察预防效果；或把实验对象配成对进行测定，比较其实验结果。
SAS 中采用MEANS 过程，计算出两样本观察的差值(如治疗前、后实验数据的差值)，再对该差值的均值进行t 检验。
3．两样本均值差异的显著性检验作两样本均值差异比较的两组原始资料各自独立，没有成对关系。
两组样本所包含的个数可以相等，也可以不相等。
每组观测值都是来自正态总体的样本。
设1X 与2X 为两样本的均值，1n 与2n 为两样本数，21s ，22s 为两样本方差，分两种情形，其数学模型为：(1)方差齐(相等)时：)/1/1(21221n n s x x t +-=)2/(])1()1[(212222112-+-+-=n n s n s n s(2)方差不齐时： 22212121//n s n s x x t +-=SAS 中采用TTEST 过程，先作方差齐性检验(F 检验)，然后根据方差齐(EQUAL)和方差不齐(UNEQUAL)输出t 值和P 值以及基本统计量。
《SAS统计分析介绍》PPT课件
精选ppt
19
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9典型相关分析
典型相关系数的解释
解释方法
通过比较各对典型相关系数的大小， 可以了解各对变量之间的关联程度。
解释内容
可以解释各对典型变量所代表的意义， 以及它们之间的关联机制。
03
sas统计分析9中典型相关分 析的实现
数据准备
确保数据质量
01
在进行分析之前，需要检查数据的质量，包括缺失值
、异常值和重复值等。
数据标准化
结果中还包括其他相关的统计量，如解释方差比例、相关 系数矩阵等，这些可以帮助解释和评估结果的可靠性。
图形输出
SAS 9通常会提供一些图形工具，如散点图、气泡图等， 用于直观地展示典型相关分析的结果。这些图形可以帮助 更好地理解变量之间的关系和程度。
04
典型相关分析的应用案例
案例一：市场研究中的品牌定位分析
适用场景
场景一
当我们需要研究两组变量之间的相关性时，可以使用典型相关分析。例如，在市场调查中，我们可能需要研究消 费者偏好和产品特性之间的关系。
场景二
当一组变量的测量成本较高，而另一组变量的测量成本较低时，我们可以使用典型相关分析来研究它们之间的关 系。例如，在生物学研究中，某些基因的表达水平可能很难测量，而其他基因的表达水平相对容易测量，此时可 以使用典型相关分析来研究它们之间的关系。
05
典型相关分析的注意事项与 局限性
注意事项
变量间的多重共线性
在典型相关分析中，如果多个变量之间存在多重 共线性，可能会导致分析结果失真。因此，在量类型和测量尺度
典型相关分析适用于连续变量和类别变量，但对 于类别变量的处理方式可能不同。此外，不同测 量尺度的变量可能对分析结果产生影响，因此需 要选择适当的测量尺度。
02 在进行典型相关分析之前，通常需要对数据进行标准
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2020/3/3
8
▪ 半参数法 不知生存时间分布确切类型，用模型的方法对 模型的部分参数作统计描述与推断。常用的是Cox模型。 相应的SAS过程为：phreg。
注：半参数法与参数法可用来研究多个因素对生存时间 的影响，非参数法难以实施多因素生存分析。
非参数法的lifetest过程
❖ 语法格式： proc lifetest [选项]；
Test
Chi-Square DF Chi-Square
Log-Rank 时序检验 7.6283 1 0.0057
Wilcoxon Breslow检验 6.5472 1 0.0105
-2Log(LR) 似然比检验 5.0557 1 0.0245
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17
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18
❖ 大样本资料的寿命表法
2020/3/3
13
Summary Statistics for Time Variable t
Point 95% Confidence Interval
Quantile Estimate [Lower, Upper)
四分位数 点估计
95%可信区间
75% 42.0000 30.0000 .
50% 38.0000 13.0000 42.0000
Mean Standard Error 11.8889 3.2806
Summary of the Number of Censored and Uncensored Values
Stratum group
Percent Total Failed Censored Censored
1
A
11
8
3
27.27
生存概 率pi
(7)
0.7594 0.7324 0.7548 0.8344 0.8298 0.9227 0.9463 0.9845 0.9496 0.9612 1.0000
生存率 si(ti+1)
(8)
0.7594 0.5562 0.4198 0.3503 0.2907 0.2682 0.2538 0.2499 0.2373 0.2281 0.2281
图12-1 10例中晚期肺癌患者的生存曲线
2020/3/3
5
❖ 中位生存时间
前面提到，由于存在删失数据和生存时间的不对称性，不适 宜用算术均数描述平均生存时间。适宜的统计量是中位生存时 间。如果全部为完整数据，没有删失数据时，中位生存时间是 指50%位数的生存时间。如果有删失数据时，中位生存时间是 指当生存率恰好达到50%时的随访时间。如果删失数据比较多， 死亡对象未能占研究对象总数的50%以上时，中位生存时间则 无法估计。在例12-1中，随访时间在911天时，生存率从 0.667下降到0.444，那么中位生存时间就是911天。
11 5 -7 13 13 23 30 -30 38 42 42 -45 9 1 3 3 7 10 15 15 23 30 ; proc lifetest plots=(s); time t*censor(0); strata group; run;
12
The LIFETEST Procedure
/*只能在指定方法为寿命表法时使用。用寿命表法分析时，程序会 自动给定生存时间的区间。如果人为规定生存时间的分组区间，则需 用该选项指定。*/
2020/3/3
10
3. Plots=(绘图类型) 要求输出生存分析图。可供输出的图形有： ▪ S 对生存函数S(t)作图。横、纵坐标分别为t，S(t)。 ▪ H 对风险函数作图。横、纵坐标分别为t，H(t)。只适用于 寿命表法
5
4
15.0000
.
.
.
6
3
15.0000 0.2222
0.7778 0.1386
7
2
23.0000 0.1111
0.8889 0.1048
8
1
30.0000
0
1.0000
0
9
0
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15
Summary Statistics for Time Variable T Point 95% Confidence Interval Quantile Estimate [Lower, Upper) 75% 15.0000 7.0000 30.0000 50% 10.0000 3.0000 15.0000 25% 3.0000 1.0000 15.0000
例14-5
表14-2 374名恶性肿瘤病人随访资料生存率计算
随访月数 ti (1)
012345678910-
期初观 察人数 ni(2)
374 284 208 157 120
95 79 66 62 54 47
期内死 亡人数 di (3)
90 76 51 25 20
7 4 1 3 2 0
期内失 访人数 wi (4)
2
B
9
9
0
0.00
--------------------------------------------------------------------------------------
Total
2020/3/3
20
17
3
15.00
16
Test of Equality over Strata
Pr >
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11
data ex14_1; do group='A','B'; input n; do i=1 to n; input t @@; if t<0 then censor=0; else censor=1; t=abs(t); output; end; end; cards;
2020/3/3
Survival 生存率
1.0000 0.9091
. . 0.7071 0.6061 0.5051 . 0.3788 . 0.1263 .
Survival
Standard
Failure
Error
死亡率 生存率标准误
0
0
0.0909 0.0867
.
.
.
.
0.2929 0.1429
0.3939 0.1541
25% 13.0000 5.0000 38.0000
Mean Standard Error
29.1414 4.5151
生存时间均数 均数的标准误
The mean survival time and its standard error were underestimated because
the largest observation was censored and the estimation was restricted to
0 0 0 12 5 9 9 3 5 5 47
校正人 数 n’
(5)
374.0 284.0 208.0 151.0 117.5 90.5
74.5 64.5 59.5 51.5 23.5
死亡概 率qi
(6)
0.2406 0.2676 0.2412 0.1656 0.1702 0.0773 0.0537 0.0155 0.0504 0.0388 0.0000
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6
❖生存分析的三种变量 1.目标变量 即生存时间，常记为t 。
2.协变量 可以是研究因素，也可以是排除其影响的因素， 常记为x1，x2，┄，x p。 3.删失变量 常记为censor或d等。 ❖生存分析的任务 估计生存率；比较生存率；寻找影响因素。
2020/3/3
7
❖生存分析的方法
time <生存时间变量*截尾指示变量（数值）>；
[strata<分组变量名列>；] /*指定比较的分组变量，按分组变量名
列分别进行分析和比较。*/
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9
[ test<协变量名列>；] /*指定协变量名列，检验生存时间与该变量是
否有关 */
[ freq <变量名>；]
/*
Left
0.0000 1.0000
0
0
0
9
1.0000 0.8889
0.1111 0.1048
1
8
3.0000
.
.
.
2
7
3.0000 0.6667
0.3333 0.1571
3
6
7.0000 0.5556
0.4444 0.1656
4
5
10.0000 0.4444
0.5556 0.1656
❖ PROC过程[选项]
1.method=方法 /*指定估计生存率所用的方法：*/
▪ PL /*要求用乘积极限法（即Kaplan-Meier 法）估计生存率并计
算中位生存时间等，为缺省方法。*/
▪ LT /*要求用寿命表法估计生存率等。*/
2.intervals=(初值 to 终值 by 步长） 或 width=数值
the largest event time.
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The LIFETEST Procedure
Stratum 2: group = B
Product-Limit Survival Estimates
Survival
Standard Number Number
t
Survival
Failure
0.4949 0.1581
.
.
0.6212 0.1613
.
.
0.8737 0.1163