SAS程序与SAS数据集

SAS(Statistical Analysis System)是美国著名的统计分析软件,其最主要的功能是对数据进行统计分析,多数非专业人员对如何用该软件处理实验数据感到无所适从.其实使用SAS的关键是要用文本编辑器(如MS-DOS中的EDIT)编写一段PRG程序,SAS运行此程序而处理数据.SAS程序由数据步(data step)和过程步(procedure step)组成,前者是从被分析、处理数据中建立符合SAS规范的数据集(data set),后者是根据分析目的,激活特定的处理过程,使之分析处理特定的数据集.过程步中需用户干预的部分较少,用户只需知道特定的过程名以及某些修饰、限定该过程的命令即可,如处理一个y与x1-x4之间的多元线性回归,可用:"PROC REG;MODEL y=x1\|x4;RUN;"即可.比较灵活、较难掌握的是如何建立相应的数据集.     

创建SAS数据集的技巧

SAS (Statistical Analysis System)是当今国际上最著名的统计分析软件。 SAS采用模块结构 ,统计分析分为数据步和过程步。数据步准备数据集 ,每个过程步完成相应的分析。SAS有各种各样的过程 ,足以满足各种统计分析要求。数据集的建立有非常灵活的方式 ,既可以使用外部数据文件 ,也可以在 SAS作业流中实现。下面仅就创建 SAS数据集的技巧简单介绍如下。1　使用外部数据如果数据已经用其它软件以文件的形式存在磁盘上 (即所谓利用已有资料 ) ,在下列情况下可以直接转换成 SAS数据集。1.1　 EXCEL文件人们常用 EXCEL整理数据 ,…     

统计软件SAS与数据的读取

SAS( statistical Analysis System )是国际上著名的统计软件之一 ,它广泛应用于政府行政管理、科研、教育、金融等不同领域 ,尤其是在医学统计领域里有极其重要的应用。目前 SAS软件的 Windows版本已由 6.12升级到 8.0 1,使用起来更方便 ,功能更强大。就其 SAS的使用者来讲 ,只需掌握 SAS的基本操作 ,通过编写简短的程序 ,就可完成数据的统计处理。进入 Windows平台后 ,SAS的主要操作就变成了可视化操作 ,尤其是统计学处理部分不需用户编程 ,就可以实现各种统计分析处理。这样 ,对用户而言 ,更多的时间是考虑如何进行信息量的收集…     

正态分布定量指标统计分析报表的SAS宏程序

为规范临床试验数据管理，简化程序并减少数据统计分析过程中的错误来源，我们编制了一些特定的SAS宏程序，可以直接输出临床试验正态分布的定量指标统计分析报表。     

四格表指标统计分析报表的SAS宏程序

为规范临床试验数据管理,简化程序并减少数据统计分析过程中的错误来源,我们编制了一些特定的SAS宏程序,可以直接输出临床试验四格表指标统计分析报表。     

临床研究盲态数据核查常用的SAS宏程序

宏程序的使用可以使程序编得更有效和便于维护,在不同的SAS数据步或过程步之间高效传递数据,重复执行SAS程序码,有利于提高数据盲态审核工作的效率和质量。本文主要介绍随机化实施检查的宏程序、各分中心试验起止时间检查的宏程序、数据缺失报告的宏程序、实验室定量指标正异常判断的宏程序,以利于读者了解如何在临床研究中应用SAS宏程序来进行高效的盲态数据核查工作。     

用SAS对药物制剂生物利用度进行方差分析

用统计分析系统(SAS)软件编制一个简单的程序,应用于药物生物利用度的方差分析,应用方便快捷,结果准确可靠。     

新药临床试验数据中计数资料统计分析的SAS宏实现

基于SAS软件中的FREQ与CORR过程，设计新药临床试验中计数资料统计分析的SAS宏，结合实例对其各项参数的含义及其可实现的功能做了详细说明。通过调用此SAS宏程序，能直接产生出各种类型计数资料的SAS统计分析报表，实现了分析内容的客户定制化以及结果输出的规范化，大大提高了新药临床试验中针对该类数据统计分析过程的工作效率和质量。     

用SAS对药物制剂生物利用度进行方差分析

用统计分析系统(SAS)软件编制一个简单的程序,应用于药物生物利用度的方差分析,应用方便快捷,结果准确可靠。     

新药临床试验中协方差分析的SAS统计报表

设计出4个SAS宏，产生输出表的格式，定义调用GLM过程进行协方差分析，调用anova过程计算F统计量，P值，定义输出检验的F统计量，P值的位置。通过调用SAS程序，产生出协方差分析结果的SAS统计分析报表，为新药临床试验中协方差分析统计报表的输出提供参考。     

广义线性模型在Python中的实现

目的 探索广义线性模型（generalized linear model,GLM）在Python软件中的实现方法，并比较其与其他常用统计软件在算法过程和结果方面的异同。方法 分别利用Python软件statsmodles库中的GLM函数、Logit和Poisson函数，R软件GLM函数，SAS的PROC GENMOD过程步，对二项分布和泊松分布的数据集进行分析，比较三种软件的算法过程和分析结果。结果 三种软件构建GLM的逻辑相似，但在代码实现和模型拟合方法等方面稍有区别，各软件的结果基本相同。结论 Python软件可采用不同的算法构建广义线性模型，并且能提供与其他主流统计软件相同的统计分析结论。     

在正交试验设计中SAS编程处理的应用

目的：为方便广大医药工作者对正交试验数据的统计分析处理，初步掌握常用的一些正交试验数据处理的编程知识。方法：使用SAS6．12统计软件，列举常用的一些正交试验数据编程处理的程序，并将其结果与用其他统计软件的处理结果进行对比。结果：对于相同的正交试验数据，用SAS编程处理相对要简单，明了，易于套用；且分析结果与其他统计软件的分析结果相同。结论：利用SAS编程进行药学研究中的正交试验数据的分析处理，可使十分繁杂的数据处理工作快速、简单、可行。     

新药临床试验中定量指标常用统计分析方法的SAS宏实现

基于SAS中的用于定量指标分析的test、nparlway、anava与glm等过程，设计用于临床试验中定量指标统计分析的SAS宏，并结合实例对其主要功能和使用方法进行说明，以期为新药临床试验中定量指标的统计分析提供一种简洁高效的实现途径。     

数据包络分析在SAS中的实现

数据包络分析 ( Data Envelopment Analysis,简称 DEA)是管理科学与系统工程领域中一种重要而有效的分析工具 ,随着应用领域的拓展 ,在医疗卫生中的应用也越来越广泛 ,如卫生资源利用的效益评价、科研基金的效益评价、医院效益评价等。但 DEA计算过程复杂 ,一般统计软件包又无专门的程序 ,因此 DEA的应用受到一定限制。本文针对实例 ,编制了DEA中最基本的 C2 R模型的 SAS程序 ,现报告如下。1　模型简介基于投入的 C2 R模型是 DEA中最基本的一种模型 ,假设每个被评价单位有 h种投入 ,m种产出 ,共有 n个被评单位。构造 C2 R模型如…     

常用医学统计软件介绍

1 SAS统计软件 SAS系统全称为Statistics Analysis System,翻译成汉语是统计分析系统.SAS是用于决策支持的大型集成信息系统,但该软件系统最早的功能限于统计分析,至今,统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能.     

负二项回归模型用于肝炎患者复发次数的SAS程序实现

目的结合肝炎复发次数实例,选取负二项回归模型拟合数据,为计数资料的正确分析提供理论依据。方法对山西省太原市传染病医院2007年6月至12月乙型肝炎、丙型肝炎患者复发情况的随访调查资料,通过SAS软件GENMOD(广义线性模型)过程拟合负二项回归模型,对肝炎复发的影响因素进行分析。结果年龄越大、受感染时间越长、治疗信心越缺乏、认为收入对治疗的影响越明显的肝炎患者复发次数越多。结论SAS/GENMOD过程拟合负二项回归模型,程序简便,结果输出规范,可提供常用的连接函数和概率分布,结果可更准确地解释肝炎复发次数的情况。     

试题定量分析指标及其在SAS软件中的实现方法

详细介绍了不同样本含量和试题类型的试题定量分析指标(难度、区分度)及其计算方法,并以小样本和客观题的定量分析为例编写试题难度和区分度分析的SAS(Statistical Analysis System)程序。     

动态血压监测评价降压药物疗效的谷峰比率的SAS统计自动报表

目的：实现谷峰比值指标统计分析报表的自动化输出。方法：调用SAS程序的int、floor等函数、merge等语句和procmean/ttest、wilcoxon等过程生成相应的统计分析报告表的宏命令。结果：生成了数据库转化、指标生成、指标检验和描述自动化输出表格的宏程序。结论：利用上述宏程序可以自动输出表格,提高临床试验评价工作效率。     

偏最小二乘回归原理、分析步骤及程序

介绍偏最小二乘回归处理多重共线性问题的原理、分析步骤,并给出了相应的SAS程序。     

用SAS软件实现配对设计定量资料的统计分析

配对设计是药学科研中经常用到的一种实验设计方法,在临床药物疗效研究方面具有十分广泛的适用性.本文主要从配对设计的概念、配对设计统计分析方法的合理选用、如何使用SAS程序进行分析,以及如何解释结果几个方面作一概述.