n Proc Means:计算定量变量的基本统计量。ODS的输出对象为Summary,包括样本量、均数、标准差、最小值、最大值、中位数、缺失数等统计量。其SAS程序如下:
Ods Output Means.Summary=Summary;
Proc Means Data=数据集名 n mean std min max median nmiss;
Class 分组变量;
Var 分析变量;
Run;
Ods Output Close;
n Proc Univariate:计算定量变量的基本统计量、t检验以及符号秩检验。ODS的输出对象有Moments、BasicMeasures、TestsForLocation、Quantiles以及ExtremeObs,其中Moments、BasicMeasures输出基本统计量,TestsForLocation输出t检验及符号秩检验的统计量和p值。其SAS程序如下:
Ods Output Moments=Moments BasicMeasures=BasicMeasures TestsForLocation=TestsForLocation;
Proc Univariate Data=数据集名;
Var 分析变量;
Run;
Ods Output Close;
n Proc Ttest:进行t检验。ODS输出对象有Statistics、Ttests、Equality,其中Statistics输出基本统计量,Ttests输出t检验的统计量和p值,Equality输出方差齐性检验的统计量和p值。其SAS程序如下:
Ods Output Statistics=Statistics Ttests=Ttest Equality=Equality;
Proc Ttest Data=数据集名;
Class 分组变量;
Var 分析变量;
Run;
Ods Output Close;
n Proc Glm:进行方差分析和协方差分析。ODS输出对象有ClassLevels、NObs、OverallANOVA、ModelANOVA、LSMeanCL,其中OverallANOVA输出总体模型的统计量和p值,ModelANOVA输出因子效应的检验结果,LSMeanCL输出调整均数及其95%可信区间,LSMeanDiffCL输出各组两两比较差值及其95%可信区间。其SAS程序如下:
Ods Output OverallANOVA=OverallANOVA ModelANOVA=ModelANOVA LSMeanCL=LSMeanCL LSMeanDiffCL=LSMeanDiffCL;
Proc Glm Data=数据集名;
Class 分组变量
Model 反应变量=自变量/ss3;
Lsmeans 分组变量/cl pdiff;
Quit;
Ods Output Close;
n Proc Npar1way:进行Wilcoxon和Kruskal-Wallis非参检验。ODS主要输出对象有WilcoxonScores、WilcoxonTest和KruskalWallisTest,其中WilcoxonScores输出Wilcoxon得分,WilcoxonTest和KruskalWallisTest分别输出Wilcoxon和KruskalWallis检验的统计量和p值。其SAS程序如下:
Ods Output KruskalWallisTest=KruskalWallisTest;
Proc Npar1way Data=数据集名Wilcoxon;
Class 分组变量;
Var分析变量;
Run;
Ods Output Close;
n Proc Freq:输出频数、百分率,进行卡方检验、CMH(Cochran-Mantel-Haenszel)检验及Fisher确切概率法检验。ODS主要输出对象有CrossTabFreqs、CMH、FishersExact、Chisq,其中CrossTabFreqs输出行列表的频数和百分率、CMH输出CMH检验的统计量和p值、FishersExact输出Fisher确切概率检验的p值、Chisq输出卡方检验的统计量和p值。其SAS程序如下:
Ods Output CrossTabFreqs=CrossTabFreqs1 CMH=CMH Chisq=Chisq FishersExact=FishersExact;
Proc Freq Data=数据集名;
Table 分组变量*分析变量/Expected CMH Chisq Fisher;
Run;
Ods Output Close;
n Proc Logistic:输出Logistic回归分析的结果。其中ParameterEstimates输出参数估计及其标准误、Wald卡方值、p值,OddsRatios 输出OR值及其95%标准误。其SAS程序如下:
Ods Output ParameterEstimates=ParameterEstimates OddsRatios=OddsRatios;
Proc Logistic Data=数据集名;
Class 分类变量
Model 因变量=自变量/Seletion= Sle= Sls=;
Run;
利用ods输出正态性检验的结果数据集
/*ods listing close;
ods output TestsForNormality=TestsForNormality;
proc univariate normal data=mnhsfps;
var weight;
class group;
where FAS=1;
run;
ods listing;
data normal(drop=pType pSign);
set TestsForNormality;
where Test='Shapiro-Wilk';
rename VarName=Variable;
run;*/