医用SAS统计分析三
如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料XX. R × C列联表资料的统计分析与SAS软件实现(三)
如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料XX. R × C列联表资料的统计分析与SAS软件实现(三)王琪;胡良平;柳伟伟【期刊名称】《中国医药生物技术》【年(卷),期】2012(000)006【摘要】生物统计学是生物学领域科学研究和实际工作中必不可少的工具，在分子生物学迅速发展的今天，生物统计学更显示出了它的重要性。
实验设计与数据统计分析是现代生物学的基石，是生物学研究者检验假说、寻找模式、建立生物学理论的有利工具，也是生物学研究者探索微观和宏观生物世界的必备基础知识。
对于每天甚至是每时每刻涌现的大量的、以天文数字计量的分子遗传数据，必须借助统计学知识加以分析处理，才能从中获得有意义的信息。
“生物多样性数据分析”是开展生物多样性研究的一个重要方面，数据分析能力的高低极大地影响着我们对各种生态学现象认识的深度和广度。
现在，电子计算机的普及使得生物统计分析过程大大简化，生物统计分析软件包的普及将生物统计学从统计学家的书本里解放了出来，简化了生物统计分析过程，使之成为生物学研究者的常用工具。
本刊特邀军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任胡良平教授，以“如何用 SAS 软件正确分析生物医学科研资料”为题，撰写系列统计学讲座，希望该系列讲座能对生物医学科研工作者有所帮助。
【总页数】3页(P469-471)【作者】王琪;胡良平;柳伟伟【作者单位】100850 北京,军事医学科学院生物医学统计学咨询中心;100850 北京,军事医学科学院生物医学统计学咨询中心;100850 北京,军事医学科学院生物医学统计学咨询中心【正文语种】中文【相关文献】1.如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料ⅩⅪ.结果变量为二值变量的高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现(一) [J], 王琪;胡良平2.如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料ⅩⅩⅡ.结果变量为二值变量的高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现(二) [J], 鲍晓蕾;胡良平3.如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料ⅩⅩⅢ.结果变量为多值有序变量的高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现(一) [J], 鲍晓蕾;王璐;胡良平4.如何用 SAS 软件正确分析生物医学科研资料XXIV.结果变量为多值有序变量的高维列联表资料的统计分析与 SAS 软件实现（二） [J], 鲍晓蕾;王小利;胡良平5.如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料XVII.R×2列联表与2×C列联表资料的统计分析与SAS实现 [J], 关雪;胡良平;王琪因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
医用SAS统计分析课程设计
医用SAS统计分析课程设计
一、背景介绍
SAS（全称：Statistical Analysis System）是一种管理和分析数据的软件系统，通常用于统计分析和数据挖掘。
在医学领域，SAS也广泛应用于临床研究、药
物开发、医院管理等方面。
本课程设计以医用SAS统计分析为主题，旨在通过实践操作加深学生对SAS软件的理解与应用。
二、课程目标
本课旨在通过医学数据的实际操作，培养学生的综合能力和自主学习能力，掌
握以下技能：
1.掌握SAS软件的基本操作；
2.熟悉SAS语言的基本语法；
3.能够对医学数据进行数据清洗和数据整理；
4.能够用SAS进行基本的数据分析和统计分析；
5.能够根据数据分析结果，进一步进行数据可视化和报告生成。
三、课程内容
本课程分为基础课和实践课两部分。
基础课包括以下内容：
1.SAS软件介绍：包括SAS软件的下载和安装、SAS工作环境的介绍等；
2.SAS语言基础：包括SAS程序结构、数据步和过程步的介绍等；
3.SAS数据管理：包括数据读取、数据清洗、数据整理等；
4.SAS数据统计分析：包括描述统计学、生存分析等；
5.SAS数据可视化：包括SAS图表绘制等；
6.SAS报告生成：包括SAS报告的生成和导出等。
1。
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：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。
1.4.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。
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：（1）各处理条件下的样本是随机的。
（2）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。
（3）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。
（4）各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。
1.6.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 Covariance)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统计分析课件.ppt
SAS基础（续）
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5. 统计函数： MEAN(x1,x2...) 、 STD(x1,x2...) 等。
6. 概率函数： POISSON(,n) 等。
五. 操作符(operator) 1. 算术操作符： ** 表示乘方。
三. SAS内建数据集格式 ★
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@@ 例： input name $10. address $20. weight $4.1 ; 2. 行保持符 @@
适用于列表方式，作用为从一行读入多个观测值。 例：data t ; input x y @@ ; cards ; 3.16 2.9 4.8 5.7 8.24 6.58 ; proc print ; run ;
即可用x1–xn表示x1、 x2 、 x3 … xn。
4. 缺项值：用“•”表示。
三. 常量(constant)
1. 数值常量 2. 字符常量
3. 日期、时间和日期常量。 四. 函数(function)
1. 算术函数: ABS(x) 、 SQRT(x)等。
2. 数学函数: EXP(x) 、LOG(x) 、LOG10(x)等。
WORK
临时库
仅使用二级名的数据集，系统自动以WORK作为一级名。
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二. INPUT语句
作用：描述输入的数据，给输入值定义变量。
1. 列表方式 ★
格式：INPUT variable [$] variable [$] … ; 例： input name $ age height weight ;
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目录
医用SAS统计分析(一)
回归分析
探索医疗数据中的变量关系， 预测和解释因变量的变化。
广泛应用
SAS在医药、生物科学和公共卫生等领域被广泛应用，成为专业研究和决策的重要工具。
2. SAS语言基础
1
数据步骤
了解SAS数据步骤的基本结构和语法，包括数据集的创建、修改和存储。
2
数据清洗
学习如何清洗不完整、错误或缺失的数据，以确保数据质量。
3
数据转换
掌握数据转换方法，包括变量衍生、数据格式化和数据重塑。
医用SAS统计分析(一)
详细介绍医用SAS统计分析的基本知识和技术，包括SAS软件介绍、语言基 础、数据处理、统计方法等。
1. SAS软件介绍
功能强大
SAS提供丰富的统计分析功能，可以处理各种医疗数据，包括医学研究、临床试验、疾病筛 查等。
易于学习
SAS语言简洁易懂，对编程经验要求不高，适合医疗从业人员快速上手使用。
3. SAS数据处理
数据清洗
数据转换
使用SAS处理医疗数据中的错误、 缺失和异常值，确保数据的准确 性和一致性。
通过变量衍生、数据格式化和数 据重塑等技术，将原始数据转化 为可分析的形式。
数据合并
将多个数据集按照指定的键值进 行合并，以便进行更全面的分析。
4. 变量和数据类型
1 数值型变量
探索医疗数据中的数值型变量，如年龄、身高、体重等，进行分析和可视化。
2 分类型变量
学习如何处理医疗数据中的分类型变量，如性别、疾病类型等。
3 时间型变量
了解如何处理医疗数据中的时间型变量，如入院时间、手术时间等。
5. 过程和函数
1
PROC MEANS
使用PROC MEANS计算医疗数据的均值、标准差、最REQ
如何用SAS进行统计分析
如何用SAS进行统计分析SAS（统计分析系统）是一种用于数据分析和统计建模的软件工具。
它提供了一系列功能和程序，用于数据处理、统计分析、预测建模、图形展示和报告生成等。
本文将介绍如何使用SAS进行统计分析，涵盖数据导入、数据清洗、描述性统计分析、假设检验、回归分析和聚类分析等内容。
1. 数据导入和数据清洗在使用SAS进行统计分析之前，你需要将待分析的数据导入到SAS软件中。
SAS支持多种数据格式，包括CSV、Excel、Access等。
你可以使用SAS提供的PROC IMPORT过程将数据导入到SAS的数据集中。
导入数据后，你需要对数据进行清洗。
数据清洗的目的是去除数据中的错误、缺失或异常值，以确保数据的质量。
你可以使用SAS的数据步骤（DATA STEP）来处理数据，例如删除缺失值、填补缺失值、去除异常值等。
2. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的过程。
它包括计算数据的中心趋势（均值、中位数、众数）、数据的离散程度（标准差、方差、极差）、数据的分布形态（偏度、峰度）等。
在SAS中，你可以使用PROC MEANS过程进行描述性统计分析。
该过程可以计算多个变量的均值、标准差、最小值、最大值、中位数等统计指标。
此外，你还可以使用PROC UNIVARIATE过程计算数据的偏度、峰度等统计值，并绘制直方图和箱线图来展示数据的分布情况。
3. 假设检验假设检验是对样本数据进行推断性统计分析的一种方法。
它用于判断观察到的样本差异是否显著，从而对总体参数进行推断。
在SAS中，你可以使用PROC TTEST过程进行双样本t检验、单样本t检验和相关样本t检验等。
此外，PROC ANOVA过程可以用于方差分析，PROC FREQ过程可以用于卡方检验。
4. 回归分析回归分析是研究因变量与自变量之间关系的一种统计分析方法。
它用于预测和解释因变量的变化，并评估自变量对因变量的影响程度。
在SAS中，你可以使用PROC REG过程进行简单线性回归分析和多元线性回归分析。
医用SAS统计分析(五)
SAS在临床试验中的应用
SAS在临床试验中被广泛应用于数据管理和分析。它可以帮助研究人员设计试 验、收集和清理数据，并进行有效的统计分析，从而得出准确的结论和研究 结果。
SAS混合效应模型
SAS混合效应模型是一种适用于具有多层次数据结构的统计方法。它可以同时 考虑固定效应和随机效应，并帮助我们理解不同级别的变量对观察结果的影 响。
SAS的结构方程模型（SEM）
SAS的结构方程模型（SEM）是一种多变量统计方法，用于研究变量之间的因果关系。它可以帮助我们建立和 验证复杂的理论模型，从而深入理解变量之间的相互关系。
SAS的因分析
SAS的因子分析是一种用于提取变量之间潜在关系的统计方法。它可以帮助我 们降维，理解变量背后的共享信息，并发现潜在的构建性维度。
其他SAS的分类和聚类方法
SAS还提供了其他分类和聚类方法，如K-means聚类、决策树、支持向量机等。这些方法可以帮助我们对数据进 行分类和预测，并获得有关数据结构的深入了解。
医用SAS统计分析(五)
SAS的Logistic Regression分析是一种常用的统计方法，可用于预测二元变量的 概率。通过分析自变量和因变量之间的关系，可以得到预测结果并进行推断。
Survival Analysis分析
Survival Analysis是一种用于研究个体在特定时间内存活或发生事件的统计方法。 通过对生存数据进行建模和分析，可以得出不同因素对生存时间的影响。
SAS统计分析教程方法总结
SAS统计分析教程方法总结SAS（Statistical Analysis System）是一种流行的统计分析软件，被广泛应用于各个领域的数据分析和决策支持中。
本文将总结SAS统计分析教程的方法，以帮助读者更好地理解和应用SAS软件。
1.数据导入与数据清洗：在进行统计分析之前，首先需要将数据导入SAS软件中。
SAS支持多种数据格式，如Excel、CSV等。
可以使用INFILE和INPUT语句读取数据，并使用DATA步骤定义变量。
在导入数据后，通常需要对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值等。
SAS提供了多种数据处理函数，如MEAN、SUM等，可以帮助完成数据清洗和处理工作。
2.描述性统计分析：描述性统计分析可以了解数据的特征和分布情况。
例如，可以使用PROCMEANS计算数据的均值、标准差、最小值、最大值等；使用PROCFREQ计算离散变量的频数和频率等。
此外，SAS还提供了PROCUNIVARIATE、PROCSUMMARY等过程，可以方便地进行更加复杂的描述性统计分析。
3.统计图表绘制：统计图表是数据分析中常用的可视化工具，能够直观地展示数据的特征和趋势。
SAS提供了PROC SGPLOT和PROC GPLOT等过程，可以绘制各种类型的统计图表，如直方图、散点图、柱状图等。
通过调整图形参数，可以使图表更加美观和易读。
此外，SAS还支持使用ODS（OutputDelivery System）输出图表到不同的输出格式中。
4.假设检验与推断统计：假设检验是统计分析中常用的方法，可以用来判断数据之间是否存在显著差异。
在SAS中，可以使用PROCTTEST、PROCANOVA等过程进行单样本、双样本和多样本假设检验。
此外，SAS还支持非参数检验方法，如PROCNPAR1WAY等。
除了假设检验，推断统计也是重要的统计分析方法，用于对总体参数进行估计和推断。
在SAS中，可以使用PROCMEANS、PROCREG等过程进行点估计和区间估计。
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PROC FREQ [选择项]； TABLES 表达式/ [选择项]； WEIGHT <变量名>；
说明：
❖PROC过程[选择项] data=数据集； 规定PROC FREQ语句使用的数据集。 formchar(1,2,7)=‘|-+’; 规定用来构造列联表单元的轮廓线
和分隔线的字符（只有三个字符）。1为垂线，2为水平线， 7为水平与垂直的交叉线。
一、分类变量的统计推断—卡方检验
在SAS系统中，对分类变量资料的基本统计分析方法主 要通过FREQ过程实现的。FREQ过程的主要功能有：
1.产生一维或多维频数表； 2.计算各种表中格子的理论频数、构成比和各种率； 3.对分类变量资料作相应的假设检验。
2020年3月29日
1
FREQ过程的语句及说明
52.51 47.49 100.00
2020年3月29日
9
STATISTICS FOR TABLE OF R BY C
Statistic
DF Value Prob
-------------------------------------------------------
Chi-Square ①
1 39.927 0.001
proc freq Formchar(1,2,7)=‘|-+’; weight f; tables r*c/chisq; run;
2020年3月29日
8
卡方检验结果
TABLE OF R BY C
RC Frequency|二维表每个格子的频数 Percent |每个格子的频数在总频数中的百分比。 Row Pct |行百分数，每格子频数占该行合计频数的百分比。 Col Pct | * 1| 2| Total ---------+--------+--------+
1 | 63 | 17 | 80 | 35.20 | 9.50 | 44.69 | 78.75 | 21.25 | *列百分数，每格子频数占 | 67.02 | 20.00 | 该列合计频数的百分比。 ---------+--------+--------+ 2 | 31 | 68 | 99 | 17.32 | 37.99 | 55.31 | 31.31 | 68.69 | | 32.98 | 80.00 | ---------+--------+--------+ Total 94 85 179
2020年3月29日
3
TABLES语句的表达式
▪ 表达式是要求FREQ过程分析处理的一维或多维表的清单。 一维表有一个变量名表示，二维表由星号“*”联接两个变量 名表示，如a*b表示变量a与b的二维表。三维表的形式为 a*b*c。
TABLES语句的[选择项]
1.普通选项
• out＝数据集 建立一个包含变量值和频数计数的输出数 据集。如果TABLES语句中不止一个表达式，数据集的内 容相应于TABLES语句中最后一个表达式的表格。
❖WEIGHT语句 指明该变量为频数。只能使用一个WEIGHT 语句，且该语句作用于所有的表。
2020年3月29日
7
四格表资料的卡方检验
书中例10-1 data chisq1; do r=1 to 2;
do c=1 to 2; input f @@; output; end; end; cards; 63 17 31 68 ;
2020年3月29日
4
2.统计分析主要选项 •chisq 对每层作χ2检验，包括Pearson χ2 、似然比χ2 和 Mantel-Haenszel χ2 。此外还给出与χ2 检验有关的关联指 标包括Phi系数、列联系数和Cramer’s V。对于2×2表，给 出Fisher精确概率。
•agree 进行配对χ2 检验(McNemar’s检验); 一致性检验的 Kappa值。
•Alpha= 给出α检验水准。缺省为0.05.
•expected 给出期望频数。
2020年3月29日
6
3.禁止输出选项 •nofreq 不给出列联表中的格频数 •no•nocol 不给出列联表中各格的列百分数 •nocum 不给出频数表的累积频数和累积百分数 •noprint 不给出表格，但给出CHISQ、CMH等语句所指 定的统计量。
2020年3月29日
5
•measures 对每层的二维表计算一系列关联指标及相应的 标准误，包括Pearson和Spearman相关系数，以及 Gamma和Kendall系数等。对于2×2表，还给出常用的危 险度指标及其可信区间。
•all 给出chisq，measures，cmh所请求的全部统计量。
•exact 对大于2×2的列联表计算Fisher精确概率。同时 也给出CHISQ选项的全部统计量。
•cmh 给出Cochran-Mantel-Haenszel统计量，主要用于 行×列表的统计分析。对于分层2×2表，cmh过程给出总体 相对危险度估计及其可信区间，还给出各层关联度指标是否 齐性的Breslow检验。
2020年3月29日
2
❖TABLES语句
PROC FREQ过程中可有多条TABLES语句，TABLES语句后可接多 个表格表达式，每个表达式可包含任何数量的变量，从而得到所 需的表格。
如果TABLES语句缺省，则FREQ过程对数据集中的所有变量 都给出相应的一维频数表。不规定任何选项时，若需某变量的一 维频数，FREQ给出该变量每一水平的频数(freqency)、累积频数 (cumulative freqency)、频数的百分比(percent)和累积百分比 (cumulative percent)；若需二维频数表，FREQ产生交叉分组列 表，即包括各格的频数、总频数的格百分数、行频数的格百分数 和列频数的格百分数。
Likelihood Ratio Chi-Square② 1 41.860 0.001
Continuity Adj. Chi-Square ③ 1 38.047 0.001
Mantel-Haenszel Chi-Square ④ 1 39.704 0.001