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)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
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。

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。

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。

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。

SAS统计分析概述SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析软件系统，由美国SAS公司开发。

SAS系统具有广泛的数据分析功能，包括数据管理、数据挖掘、统计分析、操作研究、质量改进、商业智能等。

SAS软件的应用领域非常广泛，涵盖金融、医疗健康、市场研究、教育、政府等各个行业。

本文将对SAS统计分析的概述进行详细介绍。

1.数据可视化：SAS统计分析提供了丰富的数据可视化方法，可以通过绘制图表、图形等形式将数据直观地呈现出来。

这有助于用户更好地理解数据的模式和规律，找出其中的关联性和趋势。

2.数据预处理：在进行统计分析之前，通常需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、缺失值处理等。

SAS统计分析提供了强大的数据管理功能，可以对数据进行清洗和转换，提高数据的质量和可用性。

3.统计模型：SAS统计分析提供了多种统计模型和方法，如线性回归、逻辑回归、ANOVA、时间序列分析等。

用户可以根据具体需求选择合适的模型进行分析，得到相关的统计结果和推断。

4.高级统计方法：除了传统的统计模型和方法外，SAS统计分析还支持一些高级的统计方法，如非参数统计方法、贝叶斯统计方法、因子分析等。

这些方法可以更准确地处理复杂的数据和问题，提高统计分析的精度和效果。

5.数据挖掘：SAS统计分析还支持数据挖掘和机器学习技术，如聚类分析、分类和预测分析、关联规则挖掘等。

这些方法可以从大规模数据中发现隐藏的模式和规律，为用户提供更多的洞察力和决策支持。

1.经济和金融领域：SAS统计分析可以用于金融市场的预测和分析、风险管理、投资组合优化等。

通过对历史数据的回归分析和时间序列分析，可以预测股票、汇率、利率等的走势，帮助投资者做出明智的决策。

2.医疗健康领域：SAS统计分析可以用于医疗数据的分析和挖掘，如临床试验数据分析、疾病模式预测、医疗资源优化等。

通过分析大量的临床数据，可以发现不同因素对疾病发生和治疗效果的影响，为医疗决策提供依据。

浅析SAS软件在医学统计中的应用SAS的中文含义就是统计分析系统,它主要是通过数十个专用模块而构成的,功能比较全面,包括数据的访问,数据的管理,数据的存储,还有应用开发,报告编制,计量经济学,运筹方法学,图形处理以及数据分析等。

医学统计学会涉及到医学领域的很多学科,其方法比较复发,而且工作起来计算量也比较庞大。

最近这些年来,医学基因组学和临床试验统计学理论及其方法都在不断地发展和深入着。

因此,笔者认为作为医学领域的相关统计人员除了要将医学统计学的基本理论掌握好以外,还需要对相关的软件操作知识做出必要的了解和认识。

因此,笔者接下来将主要谈一谈SAS软件在医学统计当中应用的相关问题。

1 SAS软件在医学统计中的统计描述在医学当中最为常见的两种资料类型分别是定量资料和分类资料,因此在对数据进行处理的时候就需要对资料的类型和分析情况作出了解,这样在对资料进行描述的时候就能够根据特殊的情况选择合适的方法[1]。

1.1定量资料的统计描述所谓定量资料的统计描述就是对离散趋势和集中趋势进行描述,在描述性统计当中,频数分析和频数描述是两种最为常用的方法,如果我们想要对数据进行了解和认识,那么我们首先就需要从频数分析开始。

进行频数分析需要编制频数表,在编制频数表的时候需要将所有的观察结果按照一定的顺序做出排列,需要在排列的顺序当中去发现观察值的分布规律。

也可以对某一个变量的频数进行频数分析,编制相应的频数分布表,这样就可以将该变量的分布类型揭示出来。

频数分析能够将远离群体的某些可疑值发现,因此频数表能够对频数分布的两个重要特征做出表示,一个是集中趋势,另一个就是离散趋势。

我们根据频数表所绘制出来的直方图就能够更加直观地将资料的分布特征观察出来[2]。

在SAS软件当中,我们可以通过分析员来对频数做出频数分析,通过编程做出频数统计。

频数分析能够将定量变量的相关资料的分布情况和集中情况进行一定的描述。

但是,如果我们想要更多的了解一些关于集中趋势和离散趋势的确切信息,那么我们就需要对于一些相关的描述性指标作出必要的计算[3]。

3-8假定人体尺寸有这样的一般规律，身高(X 1)，胸围(X 2)和上半臂围(X 3)的平均尺寸比例是6:4:1，假设()()1,,X n αα=为来自总体()123=,,X X X X '的随机样本，并设()~,X N μ∑。

试利用表3.4中男婴这一数据来检验其身高、胸围和上半臂围这三个尺寸变量是否符合这一规律（写出假设H 0，并导出检验统计量）。

表3.4 某地区农村两周岁婴儿的体格测量数据解：设32,~(,),~(,)Y CX X N Y N C C C μμ'=∑∑。

121231233106,,,,,014C X X X μμμμμμμ⎛⎫-⎛⎫ ⎪== ⎪ ⎪-⎝⎭ ⎪⎝⎭其中，分别为 的样本均值。

则检验三个变量是否符合规律的假设为0212:,:H C O H C O μμ=≠。

检验统计量为21(1)1~(1,1)(3,6)(1)(1)n p F T F p n p p n n p ---+=--+==--，由样本值计算得：=(82,60.2,14.5)X '，及15840.2 2.5=40.215.86 6.552.5 6.559.5A ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭， 2-1(1)()()()=47.1434T n n CX CAC CX ''=-，221(1)12=18.8574(1)(1)5n p F T T n p ---+=⨯=--，对给定显著性水平=0.05α，利用软件SAS9.3进行检验时，首先计算p 值：p =P {F ≥18.8574}=0.0091948。

因为p 值=0.0091948<0.05，故否定0H ，即认为这组男婴数据与人类的一般规律不一致。

在这种情况下，可能犯第一类错误·且犯第一类错误的概率为0.05。

SAS 程序及结果如下：proc iml ; n=6;p=3; x={78 60.6 16.5, 76 58.1 12.5, 92 63.2 14.5, 81 59 14, 81 60.8 15.5, 84 59.5 14 };m0={0 0,0 0};c={1 0 -6,0 1 -4}; ln={[6]1}; x0=(ln*x)`/n; print x0;mm=i(6)-j(6,6,1)/n; a=x`*mm*x; a1=inv(c*a*c`); a2=c*x0; dd=a2`*a1*a2; d2=dd*(n-1); t2=n*d2;f=(n+1-p)*t2/((n-1)*(p-1)); print x0 a d2 t2 f; p0=1-probf(f,p-1,n-p+1); fa=finv(0.95,2,4); print p0; run ;3-11表3.4给出15名两周岁婴儿的身高(X 1)，胸围(X 2)和上半臂围(X 3)的测量数据。