SAS医学统计分析教程-3-5

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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高级统计分析教程(包括代码,超详细)

给每一个缺失数据一些替代值，如此得到 “完全数据集”后，再使用完全数据统计分析方法分析数据并进行统计推断。
近年来，人们开始重视数据缺失问题，着力研究插补方法。迄今为止，提出并发展了30多种的插补方法。在抽样调查中应用的主要是单一插补和多重插补。
特别注意：插补的目的并不是预测单个缺失值，而是预测缺失数据所服从的分布.
RUN;
第二节数据探索
数据特征均值中位数众数方差标准差
标准误差
定义－－观测值升序排列出现频率最高的数－－方差的平方根－－
公式
x
1 n
n i 1
xi
N为奇数： x2 n
N为偶数：
x2
n
x2
n1
2Leabharlann s2 1 n n 1 i1
2
xi x
－－
s n
程序实现
PROC MEANS; BY <DESCENDING> variable-1 <... >; CLASS variable(s); FREQ variable; ID variable(s); OUTPUT ; VAR ; WEIGHT variable; RUN;
PROC UNIVARIATE; BY variables ; CLASS variable(s); ; FREQ variable ; HISTOGRAM; ID variables ; OUTPUT ; PROBPLOT < variables >; QQPLOT < variables >; VAR variables ; WEIGHT variable ; RUN;
第三节缺失值填充
在许多实际问题的研究中，有一些数据无法获得或缺失。当缺失比例很小时，可直接对完全记录进行数据处理，舍弃缺失记录。但在实际数据中，往往缺失数据占

《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

如何使用SAS进行数据分析和建模的教程

如何使用SAS进行数据分析和建模的教程一、SAS的简介及基本操作SAS（Statistical Analysis System）是一款强大的统计分析软件，被广泛应用于各个领域的数据分析和建模中。

下面将介绍SAS的简单操作流程。

1. 安装和启动SAS：根据官方指南，下载并安装SAS软件。

启动SAS后，会出现主界面，包括编辑窗口和日志窗口。

2. 导入数据：点击编辑窗口中的“Import Data”按钮，选择要导入的数据文件，并按照提示完成导入过程。

导入的数据可以是CSV、Excel等格式。

3. 数据探索：通过使用SAS的数据探索功能，可以查看数据的基本信息，如变量名、数据类型等。

点击编辑窗口中的“Explore Data”按钮，选择导入的数据文件，即可查看数据的摘要统计信息。

二、数据预处理在进行数据分析和建模之前，需要对原始数据进行预处理，以确保数据的质量和完整性。

1. 缺失值处理：SAS提供了多种处理缺失值的方法，如删除含有缺失值的观测样本、插补缺失值等。

通过使用SAS的函数和命令，可以快速处理数据中的缺失值。

2. 异常值处理：SAS可以通过绘制箱线图、散点图等图形，来检测和处理数据中的异常值。

针对异常值，可以选择删除、替换或者离群点处理。

3. 数据标准化：标准化数据可以使得不同变量之间具有可比性，常用的方法包括Z-score标准化、最大-最小标准化等。

在SAS中，可以使用相应的函数和过程来进行数据标准化。

三、探索性数据分析（EDA）探索性数据分析是数据分析的关键步骤之一，它旨在通过可视化和统计方法，了解数据的分布和关系，为后续建模做准备。

1. 描述性统计：使用SAS的summary、means等函数，可以计算数据的均值、方差、中位数等统计量，从而对数据进行初步的描述。

2. 可视化分析：SAS提供了多种绘图函数，如histogram、scatter plot等，可以绘制直方图、散点图等图形，来展示变量之间的关系和分布情况。

SAS统计分析课件.ppt

3. 字符函数：略。 4. 日期和时间函数： DATE()等。
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 ★
下一页
@@ 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统计分析四PPT课件

2020/3/24
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三、Logistic回归分析
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=β0+Σβi xi)来分析各种危险因素与应变
量之间的关系的。因为应变量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。
2020/3/24
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Model: MODEL1 Dependent Variable: Y
Analysis of Variance Sum of Mean Source DF Squares Square F Value Prob>F Model 3 1250109.0678 416703.02259 5.617 0.0355 Error 6 445140.93222 74190.15537 C Total 9 1695250 Root MSE 272.37870 R-square 0.7374 Dep Mean 2315.00000 Adj R-sq 0.6061 C.V. 11.76582
▪ vif 输出各自变量的方差膨胀因子。当vif≥10时，可认为多元共线性严重存
在。
▪ collin 要求详细分析自变量之间的共线性，给出信息矩阵的特征根、条件
指数和方差比，当条件指数≥10，方差比>0.5时，可认为存在多元共线性。
▪ collinoint 与选择项collin作用相同，但不包括回归常数。
5
▪ stb 输出各自变量的标准偏回归系数。 ▪ cli 输出个体y值的95%容许区间上下限

《试验设计与统计分析SAS实践教程》课件第4章

(1) 采用gplot过程编写绘制散点图的SAS程序如下：
goptions reset=all ftext=swiss htext=1.55;
symbol1 V=star H=1.75 CV=black;
symbol2 V=square H=1.75 CV=B;
symbol3 V=hash H=1.75 CV=R;
CAT 0.7514 0.6080 0.5420 0.7080 0.7514 0.6500 0.6170 0.7600 0.5540 0.5746 0.5040 0.6630 0.6290 0.7640 0.8060 1.0500
Treats T0 T0 T0 T0 T1 T1 T1 T1 T2 T2 T2 T3 T3 T3 T3 T3
POD 0.100 0.260 0.560 0.600 0.100 0.146 0.440 0.533 0.400 0.330 0.300 0.100 0.150 0.350 0.210 0.150
22.9
34.8
9.53
4.40
6
6.679
22.3
28.6
8.67
4.50
7
6.401
20.9
27.3
9.79
4.29
8
6.284
20.2
62.3
7.62
4.73
9
6.249
22.2
31.0
7.84
5.10
10
5.707
20.4
26.8
7.75
4.52
11
5.702
20.8
27.3
8.91
5.05
haxis=axis1 vaxis=axis2;

SAS数据分析方法体系ppt课件

有序分类因变量的检验方法 • 当自变量为两分类或无序多分类变量时，研究目的往往是考察这些类别组的因变量中位数是否相同，此时应当使用两样本秩和检验或者多样本秩和检验进行分析。 • 当自变量为有序多分类变量时，如果希望利用序列特征，则可以按照两有序变量的相关分析指标体系来分析。 • 当自变量为连续变量时，简单的统计分析对此无能为力，可以考虑使用因变量为有序分类的Logistic回归模型来分析。
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。

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。

比例化剂量反应关系 sas

比例化剂量反应关系（SAS）1. 介绍比例化剂量反应关系（SAS）是一种常用的统计方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。

它可以帮助我们了解变量之间的线性关系、非线性关系以及其他可能的关系类型。

SAS可以应用于各种领域，包括医学、生物学、经济学等。

在本文中，我们将介绍SAS的基本概念、应用场景以及具体的步骤。

同时，我们还将讨论SAS的优势和局限性，并提供一些实际案例来说明其应用。

2. 基本概念在SAS中，我们通常关注两个变量：自变量和因变量。

自变量是研究中的操控变量，而因变量是我们希望了解其变化情况的变量。

比例化剂量反应关系的目标是确定自变量对因变量的影响程度和方向。

3. 应用场景SAS可以应用于各种场景，下面是一些常见的应用场景：•医学研究：SAS可以用于研究药物剂量与治疗效果之间的关系。

通过分析不同剂量下的疗效数据，我们可以确定最佳剂量范围，并预测患者的治疗效果。

•生物学研究：SAS可以用于研究生物体对环境因素的响应。

例如，我们可以分析植物在不同温度下的生长情况，从而确定最适宜的生长温度范围。

•经济学研究：SAS可以用于分析经济变量之间的关系。

例如，我们可以研究收入与消费之间的关系，以预测未来的消费水平。

4. 步骤下面是使用SAS进行比例化剂量反应关系分析的基本步骤：步骤1：数据准备首先，我们需要收集和整理相关的数据。

确保数据的准确性和完整性，并进行必要的数据清洗和转换。

步骤2：数据探索在进行正式的比例化剂量反应关系分析之前，我们需要对数据进行初步的探索。

可以使用统计图表、描述性统计等方法来了解数据的分布和特征。

步骤3：模型选择根据数据的特点和研究的目标，选择合适的模型进行分析。

常见的模型包括线性回归模型、非线性回归模型等。

步骤4：参数估计使用SAS进行参数估计，得到模型的系数估计值，以及相应的标准误差和置信区间。

这些结果可以帮助我们判断自变量对因变量的影响是否显著。

步骤5：模型诊断对模型进行诊断，检查模型的拟合程度和假设是否成立。

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3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

运行结果：
Variable N Mean Std Dev Minimum Maximum ----------------------------------------------H 4 168.75 7.89 160.00 178.00 W 4 66.25 8.50 58.00 75.00 -----------------------------------------------
3、VAR语句语句格式：VAR 变量表；语句功能：指定所调用过程要分析的变量。例：
DATA HW； INPUT N AGE SEX H CARDS； 01 16 2 178 02 17 1 160 11 17 2 172 12 16 1 165 ； PROC MEANS； W； VAR H W； RUN； 75 58 72 60
例：
DATA HW； INPUT N AGE SEX H CARDS； 01 16 2 178 02 17 1 160 11 17 2 172 12 16 1 165 ； PROC SORT； BY SEX； PROC PRINT； BY SEX； RUN； W；
75 58 72 60
运行结果：
4、OUTPUT语句语句格式：
OUTPUT OUT=输出数据集名 [统计量关键字= 输出变量表]；
语句功能：将过程结果输出到一个新的数据集。该数据集名写在OUT=之后，该集中的变量写在统计量关键字=之后，这些变量的意义由统计量关键字表示出。
例：
DATA HW； INPUT N AGE SEX H W； CARDS； 01 16 2 178 75 02 17 1 160 58 11 17 2 172 72 12 16 1 165 60 ； PROC MEANS； VAR H W； OUTPUT OUT=MHW MEAN=MH MW； RUN； PROC PRINT； (OUTPUT OUT=MHW MEAN(H W)=MH MW)；
运行结果：
Variable N Mean Std Dev Minimum Maximum ----------------------------------------------H 4 168.75 7.89 160.00 178.00 W 4 66.25 8.50 58.00 75.00 -----------------------------------------------
---------------- SEX=1 ----------------OBS N AGE H W 1 2 17 160 58 2 12 16 165 60 ---------------- SEX=2 ----------------OBS N AGE H W 3 1 16 178 75 4 11 17 172 72
SAS医学统计分析教程
第三章 SAS语言
3.5 SAS过程中的常用语句
1、PROC语句语句格式：PROC SAS过程名 [选择项]；语句功能：指定要调用的过程及该过程的选择项。例： PROC PRINT DATA=AA；
2、BY语句语句格式： BY [DESCENDING] 变量表 [NOTSORTED]；语句功能：将观测按BY后的变量值分组，组间顺序按变量值的顺序排序。
OBS 1
_FREQ_ 4
MH 168Βιβλιοθήκη 75MW 66.25