常用生物统计方法的SAS程序

第二章SAS/ASSIST视窗简介（医学统计之星）上次更新日期：SAS是一个庞大的系统，它由许多模块组成，每个模块分别完成不同功能。

由于SAS最初是为专业统计人员设计的（这一点和SPSS恰恰相反），因此使用上以编程为主，初学者掌握较为困难。

现在，微机操作系统已经进入了WINDOWS 时代，而WINDOWS软件的一个重要特点就是易学易用。

要想在市场中继续领先，SAS必须推出能体现WINDOWS软件这一特色的新界面，SAS/ASSIST视窗就是这一努力的结果。

虽然它还有许多不足之处，但这一新界面使得初学者较快地学会使用SAS成为可能。

本章将向大家介绍这一SAS的全新界面――SAS/ASSIST视窗。

长期以来，对于统计软件界面的易用性有两种理论：一种认为统计软件也是软件，美观易用的界面是它必备的功能；另一种理论则认为统计软件有其特殊用途，现在有许多统计方法实际上是在被滥用，而如果任何人都可以通过简单方便（即“友好”）的界面来使用自己实际上并不了解的复杂统计模型，则等同于是在助长这一现象。

这两种理论都有一定的道理，看来SAS倾向于后者：ASSIST 视窗只能提供较常用的统计功能，并且看上去也不怎么漂亮。

2.0.1 ASSIST视窗的启动ASSIST视窗的启动方法也是比较多的。

如果从下拉菜单启动，则请单击Globals--> SAS/ASSIST，系统将开始启动ASSIST视窗，几秒钟后进入ASSIST 视窗主界面如下图所示：ASSIST视窗的正上方为主菜单名（Primary Menu），下面的12个按钮分别表示了在该视窗中可用的各种功能。

常用的按钮有：∙TUTORIAL按钮由此可以进入SAS提供的教学程序∙DATA MGMT按钮由此进入数据库管理模块∙GRAPHICS按钮由此进入绘图模块∙DATA ANALYSIS按钮由此进入统计分析的有关模块∙INDEX按钮提供全部可用命令的索引，如果对菜单项的分类不清楚，可以从这里直接查找所需功能∙EXIT按钮使我们可以退出ASSIST视窗我们主要介绍统计分析功能，对于其它功能，有兴趣的同学可以自行摸索。

常用生物统计方法的SAS程序一、SAS系统简介SAS是“Statistical Analysis System”的缩写，是一个用来管理分析数据和编写报告的组合软件系统。

其基本部分是SAS/BASE软件。

1966年，美国North Carolina州立大学开始开发SAS统计软件包，1976年该系统完成，同时成立SAS研究所。

当初该系统只能运行于大型计算机系统，1985年出现了当今我们广泛使用的SAS微机版本。

SAS系统具有统计分析方法丰富、信息储存简单、语言编程能力强、能对数据连续处理、使用简单等特点。

SAS是一个出色的统计分析系统，它汇集了大量的统计分析方法，从简单的描述统计到复杂的多变量分析，编制了大量的使用简便的统计分析过程。

二、SAS系统运行的几个重要前提条件（一）SAS系统运行时要同时打开的文件较多，因此在微型计算机的系统配置文件CONFIG.SYS中应指定FILES=50或以上；（二）SAS系统软件有时间租期限制，因此只有机器时间（DATE）在软件有效期内才能运行。

时间租期取决于SAS出售版本日期，即所谓的SAS诞生日（BIRTHDAY）。

（三）SAS系统应全部安装到硬盘的SAS子目录下，硬盘应至少有10M空间。

三、SAS系统的启动与关闭（一）启动如果SAS系统安装在C盘的子目录SAS下，在WINDOWS操作系统中，可以直接用鼠标双击桌面上SAS系统的快捷键图标，即进入SAS系统。

在DOS 操作系统中，则开机后先进入SAS子目录，再输入SAS并按回车键即进入SAS 显示管理系统。

C>:cd sas或者C>:cd\sassas此时屏幕上出现三个窗口，它们依次是：OUTPUT（SAS结果输出窗口，在这里显示由SAS过程所输出的结果）、LOG（SAS日志窗口，随着SAS语句的执行，显示出SAS系统的信息和已执行的语句）和PGM（SAS程序编辑窗口，在此你能输入和编辑SAS语句，但应注意程序不要写在行号上）。

（运用SPSS软件对生物统计分析）班级学号姓名成绩SPSS方差分析在生物统计的应用摘要：方差分析是生物统计中常采用的一种方法。

如何使用统计分析软件进行方差分析来实现对研究结果的快速和科学的处理，获得正确的结论，是生物学研究中重要的一环。

本文通过实例介绍了如何使用SPSS数据分析工具进行方差分析的方法；实现了数据分析和处理的快捷、准确和直观；与Excel相比，SPSS的统计分析功能更为强大，既有利于提高数据处理效率，又降低了实验成本。

关键词：SPSS 方差分析单因变量多因素方差分析引言：生物学研究离不开统计分析，比较单一或多因素影响下各组别数据之间的差异是生物统计中常用的方法。

如何选择适当的分析软件使差异分析更加快速、便捷，对于研究者来说尤为重要。

常用的分析软件，如：SAS、BMDP、Excel和SPSS等都包含差异分析功能，一般来说所分析数据的种类、软件的功能和使用的便捷性决定了最适合软件的选择。

上述软件中SAS是功能最为强大的统计软件，是熟悉统计学并擅长编程的专业人士的首选。

而SPSS则是非统计学专业人士的首选，其分析结果清晰、直观、易于掌握。

SPSS统计分析软件是20世纪60年代末由美国斯坦福大学的三位研究生共同研制开发的，它借助于数据管理窗口和主窗口的File、Data、Transform等菜单完成，本文通过几个实例介绍了SPSS的数据管理方法以及如何利用SPSS数据分析工具进行方差分析。

l SPSS方差分析的特点方差分析又称变异分析或F检验，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。

由于受到各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状，造成波动的原因可分成两类，一类是不可控的随机因素，另一类是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。

通过方差分析可评估不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而客观地判断可控因素对研究结果影响力的大小旧。

从方差人手的研究方法有助于找到事物的内在规律性。

SPSS适用于社会学、医学、经济学和统计学等多个学科的量化研究。

SAS数据分析应用实例及相关程序正态性检验及T检验【例1】已知玉米单交种群105的平均穗重为300g。

喷药后，随机抽取9个果穗，其穗重分别为：308，305，311，298，315，300，321，294，320g。

问喷药后与喷药前的果穗平均重量之间的差别是否具有统计学意义？2.配对T检验【例2】对血小板活化模型大鼠以ASA进行实验性治疗，以血浆TXB2（ng/L）为指标，其结果如表2-1，试进行统计分析。

表2-1 2的变化（ng/L）3. 秩和检验【例3】探讨正己烷职业接触人群生化指标特征，用气相色谱法检测受检者尿液2，5-己二酮浓度（mg/L），为该人群的健康监护寻找动态观察依据。

正己烷职业接触组（A组）为广州市印刷行业彩印操作位作业人员64 人，其均在同一个大的车间轮班工作，工作强度相当；对照组（B组）选同厂其他车间工人53 人。

两组人员除接触正己烷因素不同外，生活水平、生活习惯、劳动强度、吸烟、饮酒情况基本相同。

问两组间尿液中2，5-己二酮浓度(mg/L)平均含量之间的差别是否有统计学意义？数据如下所示。

正己烷职业接触组：2.89、1.85、2.27、2.07、1.62、1.77、2.53、2.02、2.07、2.07、1.93、3.01、1.93、1.88、1.55、1.36、2.23、2.55、1.73、2.65、1.95、2.45、1.41、2.46、2.38、1.55、2.16、2.01、1.37、2.16、2.00、2.07、2.57、2.11、2.37、1.39、2.18、2.33、1.46、2.16、2.03、2.96、2.21、2.00、2.58、2.19、2.41、1.68、1.93、1.93、1.93、1.87、1.74、2.70、1.83、2.17、2.52、2.09、2.28、1.65、1.19、1.58、0.89、1.65对照组：0.27、0.36、0.26、0.16、0.49、0.58、0.16、0.45、0.22、0.25、0.66、0.05、0.31、0.12、0.51、0.30、0.37、0.14、0.28、0.33、0.36、0.51、0.37、0.36、0.47、0.34、0.72、0.39、0.55、0.17、0.27、0.33、0.30、0.26、0.50、0.17、0.22、0.18、0.17、0.62、0.27、0.26、0.34、0.17、0.61、0.42、0.39、0.28、0.36、0.43、0.24、0.15、0.194.两独立正态总体的检验【例4】一个小麦新品种经过6代选育，从第5代（A组）中抽出10株，株高为：66、65、66、68、62、65、63、66、68、62（cm），又从第6代（B组）中抽出10株，株高为：64、61、57、65、65、63、62、63、64、60（cm），问株高性状是否已经达到稳定？5.单因素K（K≥3）水平方差分析【例5】从津丰小麦4个品系中分别随机抽取10株，测量其株高（cm），数据如下所示，问不同品系津丰小麦的平均株高之间的差别是否具有统计学意义？品系0-3-1：63、65、64、65、61、68、65、65、63、64品系0-3-2：56、54、58、57、57、57、60、59、63、62品系0-3-3：61、61、67、62、62、60、67、66、63、65品系0-3-4：53、58、60、56、55、60、59、61、60、596. 双因素无重复试验的方差分析【例6】某医生欲研究回心草各单体成分对试验性心肌缺血血流动力学的影响，选取健康新西兰家兔若干只，体重（2.0±0.3）kg，雌雄不计，将其随机分成9组：胡椒碱高剂量组（100nmol/L）、胡椒碱中剂量组（10nmol/L）、胡椒碱低剂量组（1nmol/L）、胡椒酸甲酯高剂量组（100nmol/L）、胡椒酸甲酯中剂量组（10nmol/L）、胡椒酸甲酯低剂量组（1nmol/L）、咖啡酸甲酯高剂量组（100nmol/L）、咖啡酸甲酯中剂量组（10nmol/L）、咖啡酸甲酯低剂量组（1nmol/L）。

1.多元回归Data Class;Input Name $ Height Weight Age @@; Datalines;……;Proc Reg;Model Weight = Height Age; 给出方差分析表和参数估计值Run;2.自变量筛选Data Martin;Input MK1-MK33 E1 E2;Datalines;……proc reg;model E1 E2 = MK1-MK33/selection=stepwise; 给出方差缝隙表和参数估计值run; 3.方差分析与线性对比data wheat;input treat block y@@;cards;……;proc glm;class treat block; 没有class就变成回归了model y = treat block; 给出CLM Procedure contrast'treat' treat 10100 -200; run;4.多重比较Data Food;Input Design Sale @@; Datalines;……;PROC GLM;class Design; 有class为ANOVA,没有就是回归MODEL Sale = Design;Means Design/LSD;Means Design/Tukey;Means Design/SCHEFFE;Means Design/BON;RUN;5.析因分析固定模型（1）Data Bread;Input Height $ Width $ Sales @@; Datalines;……;PROC GLM;Class Height Width;MODEL Sales = Height Width Height*Width;Means Height /LSD;Means Height /Tukey;Means Width/LSD;Means Width /Tukey;Means Height*Width/LSD; Mean 和LSmean的区别Means Height*Width/Tukey;RUN;（2）Data Rice;Input Variety $ Stand $ Block Yield @@; Datalines;……;PROC GLM;Class Variety Stand Block;MODEL Yield = Variety Stand Variety*Stand Block;Means Variety /LSD;Means Variety /Tukey;Means Stand /LSD;Means Stand /Tukey;LSMeans Variety*Stand / STDERR PDIFF; LSmean的给出的东西较多RUN;6.固定效应线性和二次型对比Data Rice;Input Variety $ Stand $ Block Yield @@;Datalines;……;PROC GLM;Class Variety Stand Block;MODEL Yield = Variety|Stand Block;Contrast'Linear' Stand -101;Contrast'Quadratic' Stand 1 -21;Means Variety /LSD;RUN;7.随机模型三因素析因分析Data Rice;Input Variety $ Stand $ Block Yield @@;Datalines;……;PROC GLM data=Rice;Class Variety Stand Block;MODEL Yield = Variety Stand Variety*Stand Block; 给出固定模型下GLM procedureRandom Variety Stand Variety*Stand Block/test; 随机模型下的GLM procedure Test H = Variety Stand E = Variety*Stand;RUN;PROC VARCOMP method=REML; 如果显著，要算方差分量，限制性最大似然法Class Variety Stand Block;MODEL Yield = Variety Stand Variety*Stand Block;RUN;随机模型中方差V、S不显著而互作显著给出了方差的估计值，但没有显著程度。

生物统计教学中用SAS程序讲解抽样分布邢光南;赵团结;盖钧镒【摘要】抽样分布是统计推断理论的基础.介绍了利用SAS程序从有限总体和无限总体中模拟抽样的方法,使学生能直观形象地理解样本平均数的抽样分布,掌握总体参数和抽样分布特征数的关系,提高了学生的学习兴趣和理解能力.【期刊名称】《农业网络信息》【年(卷),期】2010(000)003【总页数】4页(P107-110)【关键词】SAS;抽样分布;辅助教学【作者】邢光南;赵团结;盖钧镒【作者单位】南京农业大学,大豆研究所,国家大豆改良中心,作物遗传与种质创新国家重点实验室,江苏,南京,210095;南京农业大学,大豆研究所,国家大豆改良中心,作物遗传与种质创新国家重点实验室,江苏,南京,210095;南京农业大学,大豆研究所,国家大豆改良中心,作物遗传与种质创新国家重点实验室,江苏,南京,210095【正文语种】中文【中图分类】G420生物统计学是生物学类和农学类专业的一门重要的专业基础课[1]。

在统计学的教学过程中计算机SAS软件已成为解决复杂统计计算的有力工具[2～3]。

可以选择那些内容抽象、学生难以理解、用传统教学方法难以奏效的教学内容开展SAS系统辅助教学[4～5]。

针对统计学教学的重点和难点二项分布及其正态近似的规律，林爱华等[4]在教学改革中尝试用SAS通用统计软件包语言编写程序，让学生自己应用电脑模拟结果呈二项分布的模拟实验，并模拟不同的样本含量（n）时x分布的变化，取得了良好的教学效果。

抽样分布理论是统计推断理论的基础，如果在学习中不理解，则会影响整个抽样推断理论的理解[6]。

为此，探索了在教学中借助多媒体辅助教学，提高该课程的学习效率。

1 有限总体的抽样1.1 实验设计和SAS程序以试验统计方法教材中的例题为题材予以说明[7]。

有限总体N=3 (例2，4，6)，以样本容量8从总体中进行复置抽样，抽出全部可能样本，算出样本平均数和样本总和数，抽样分布的特征数，并和总体特征数及通过理论公式算出的抽样分布特征数进行比较，让学生直观地理解抽样分布并掌握总体特征数和抽样分布特征数的关系 (见SAS程序1)。

第一章Hello, SAS for windows!（医学统计之星）上次更新日期：欢迎进入SAS世界！十几年来，SAS系统凭借其强大而完备的功能在统计软件界独占鳌头。

如今，操作系统已进入了Windows时代，SAS的Windows版本也已日渐成熟。

因此我们将以其Windows 6.12版本为主讲述SAS系统的使用。

在本章，我们将首先对SAS系统的界面及各部分的功能作简要介绍，随后以一个简单的SAS程序为例，讲述一些常用的操作，为以后深入学习SAS打下基础。

§1.1 SAS界面简介1.1.1 SAS的启动在进入Win95系统后，你在Windows桌面上将可以看到形如“”的，看上去象一个不怎么可口的草莓冰淇淋的SAS图标。

将鼠标移到图标上（注意：是图标上而不是图标下方的说明文字上），双击该图标，则很快出现SAS的启动画面，等待4～7秒钟，系统即完全进入SAS环境。

1.1.2 SAS的图形窗口界面进入SAS后，展现在大家面前的界面如下图所示，在其中我们用蓝色线条将各个部分分开了，请将鼠标在各位置停留，会有相应位置的名称弹出。

现将其主要部分分别描述如下：1.控制钮在窗口的左上角，显示为程序相应的图标，图中则显示为SAS图标。

用鼠标点一下控制钮，则会弹出其所代表窗口的控制菜单。

2.标题条显示所在窗口内容的名称或者标题，图中则显示为程序名“SAS”。

3.最小、最大/中间化、关闭按钮形如“”，在窗口的右上方依次排列，最左侧为最小化按钮，用鼠标单击该按钮，则系统窗口回缩到Windows状态栏上成为一个图标，再用鼠标单击已经最小化了的窗口图标，则窗口恢复原来的大小；中间的一个按钮，当该按钮为单框时，为最大化按钮，按一下该按钮则窗口扩大到全屏幕，此时该按钮变为双框的中间化按钮形如“”，按下此按钮则窗口又回到中间状态；最右侧的按钮为关闭按钮，按下此按钮时，则系统非常有礼貌的弹出一个对话框，询问你是否真的要退出SAS，用鼠标义无反顾地按下确定按钮，我们就退出系统，回到了Win95桌面（快回来，我还要继续介绍呢！）。

生物统计学版杜荣骞课后习题答案统计数据的收集与Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】第一章统计数据的收集与整理算术平均数是怎样计算的为什么要计算平均数答：算数平均数由下式计算：n yynii∑==1，含义为将全部观测值相加再被观测值的个数除，所得之商称为算术平均数。

计算算数平均数的目的，是用平均数表示样本数据的集中点，或是说是样本数据的代表。

既然方差和标准差都是衡量数据变异程度的，有了方差为什么还要计算标准差答：标准差的单位与数据的原始单位一致，能更直观地反映数据地离散程度。

标准差是描述数据变异程度的量，变异系数也是描述数据变异程度的量，两者之间有什么不同答：变异系数可以说是用平均数标准化了的标准差。

在比较两个平均数不同的样本时所得结果更可靠。

完整地描述一组数据需要哪几个特征数答：平均数、标准差、偏斜度和峭度。

下表是我国青年男子体重（kg）。

由于测量精度的要求，从表面上看像是离散型数据，不要忘记，体重是通过度量得到的，属于连续型数据。

根据表中所给出的数据编制频数分布表。

6669646564666865626469616168665766696665 7064586766666766666266666462626564656672 6066656161666762656561646264656265686865 6768626370656465626662636865685767666863 6466686463606469656667676765676766686467 5966656356666363666763706770626472696767 6668646571616361646467697066646564637064 6269706865636566646869656367637065686769 6665676674646965646565686765656667726567 6267716965657562696868656366666562616865 6467666460616867635965606463696271696063 5967616869666469656867646466697368606063 3862676565696567657266676461646663636666 6663656367686662636166616368656669646670 6970636465646767656662616565606365626664答：首先建立一个外部数据文件，名称和路径为：E:\data\。

一．完全随机设计（Completely random design）将实验对象按完全随机化的原则分配至两个或多个处理组去进行实验观察，仅涉及一个因素即处理因素（可以有2个或多个水平），又称单因素设计、成组设计优点：操作简单、应用广泛。

设计和统计分析方法简便易行，各组例数可相等，也可不等（以相等时检验效能最高）缺点：效率低，只能分析一个因素的效应，得出一个结论。

没有考虑个体间的差异，因而要求观察对象要有较好的同质性，否则需扩大样本含量分析方法：t，u检验，方差分析、秩和检验、卡方检验、确切概率法等计量资料两样本:多样本t检验、u检验、秩和检验F检验H检验计数资料两样本率的比较多样本率或构成比比较χ2检验、Fisher确切概率法u检验:χ2检验、Fisher确切概率法等级资料两样本：Wilcoxon秩和检验多样本：H检验(χ2检验仅比较构成的不同)二.配对（伍）设计(Paired/Randomized block design)先将受试对象按配比条件配成对子或配伍组，以消除配伍因素的影响，再将各对或各配伍组中的个体按随机分配的原则给予不同的处理，又称随机区组设计配比条件：常以主要的非处理因素作为配比条件配对有自身配对和不同个体配对，配伍实际上是配对的推广涉及两个因素：处理因素和配伍因素优点：1. 尽量排除非处理因素对实验结果的干扰，保证了组间的可比性，减少抽样误差，提高统计效能2.可以减少样本含量。

缺点：1.由于配对或配伍条件的限制，有时难以将受试对象配成对子或区组，从而损失部分受试对象的信息2.区组内若有一个对象的数据发生缺失，对资料分析的影响较大分析方法：配对资料：t检验、符号秩和检验配伍资料：F检验、M检验三、交叉设计(Cross-over design)将A、B两种处理先后施加于同一批受试对象，随机地使半数受试者先接受A后接受B，而另一半受试对象则正好相反，即先接受B再接受A，由于两种处理在全部实验过程中交叉进行，称为交叉设计。

如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料XVI.用SAS软件实现2×2列联表资料的统计分析关雪;胡良平;王琪【摘要】@@ 分析定性资料时,首先应正确判断资料所对应的列联表类型；其次根据不同的分析目的,并结合统计分析方法的应用条件,选择合适的分析方法.通常,列联表可分为:2 × 2表(4 类)、R × C 表(5 类)和高维列联表(3 类)以及具有重复测量因素的高维列联表[1].本期主要介绍2 × 2 列联表资料统计分析的 SAS 实现.【期刊名称】《中国医药生物技术》【年(卷),期】2012(007)002【总页数】5页(P154-158)【作者】关雪;胡良平;王琪【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】中文编者按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。