PROC RANK 用法详解

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SAS的PROC RANK的分组功能很常用，可以把数据等分为几组。在此转载了一篇详细介绍Proc rank用法的帖子，供大家参考。
原文见gigu003的博客

proc rank 其实最主要的是掌握那几个选项，该proc 的整体语法结构如下：

proc rank <选项>;
var 变量;
ranks 新变量名字;
by 分组变量;
run;
这是一个整体的语法结构，举例，比如说我要对sashelp中的height排名次：

proc rank data=sashelp.class out=result;
var height;
run;
很显然就是这样写，用var来指定要排名次的变量，但是你运行该程序后会发现一个问题，就是原来的height的值都被名次代替了。如果我想保留原来的height值，那就需要用ranks语句了：
proc rank data=sashelp.class out=result;
var height;
ranks r_height;
run;
这样原来的height变量就不会动,生成名次变量r_height，这就是ranks的作用。

接着讲选项，排名次默认的方法是从小排到大的，那你如果需要从大到小来排，你就需要在选项proc rank <选项>;制定，比如说我要对sashelp的升高按照从大到小排名次，那么程序如下:

proc rank data=sashelp.class out=result descending;
var height;
ranks r_height;
run;
接着再讲相同值名次怎么算，比如说45 68 68 9，这四个数字从小到大排名次，sas默认拍出来的结果是

4 2.5 2.5 1 也就是相同值得话，名次怎么排，就是把相同的值得名次相加作平均。4 5 5 5 6 排名次的结果应该是 1 3 3 3 5 这些明白 ？OK？ 继续
那么还有一种相同值的名次处理方法，刚才那种取名次均值得方法 叫做mean
proc rank data=sashelp.class out=result descending;
var height;
ranks r_height;
run;
等价
proc rank data=sashelp.class out=result descending ties=mean;
var height;
ranks r_height;
run;
也就是说sas默认相同值得名次用均值名次处理，然而sas还提供了另外两种处理方法：
一种就是去小的那个名次，举例子：4 5 5 5 6 排名次的结果应该是 1 2 2 2 5
proc rank data=sashelp.class out=result descending ties=low;
var height;
ranks r_height;
run;
另外一种就是取大的那个名次，4 5 5 5 6 排名次的结果应该是 1 4 4 4 5
proc rank data=sashelp.class out=result descending ties=high;
var height;
ranks r_height;
run;
所以可以通过制定ties=选项值 来让sas知道如何去处理相同值的名次
接着讲一个选项，名次用分数来表示，用排到的名次除以总人数，来作为rank的值。这时候就需要各选项fraction，用这个选项的时候一定要注意，如果你没有用ties=选项，那么sas默认的不再用均值处理名次
而是用最大的那种方法
proc rank data=sashelp.class out=result descending ties=mean fraction;
var height;
ranks r_height;
run;
这里拍出的rank实际上就是名次/总人数，这里的ties=mean不能身略，如果身略，那么sas默认ties=high
所以这里要注意。
NPLUS1 这个选项类同于fraction，前者除以(总人数+1) k/(n+1)，后者处以(总人数) k/n
还有你把除出来的值进行百分比，也就是说你要再乘以100，那么就用percent选项。
proc rank data=sashelp.class out=result descending ties=mean percent;
var height;
ranks r_height;
run;

proc rank data=sashelp.class out=result descending ties=mean fraction;
var height;
ranks r_height;
run;
前者是k/n*100 ，后者是k/n 仅此区别而已。
接着再讲一个分组选项，有点份为数的意思，1 2 3 4 5 6 分成两组，首先从小到大或从大到小排列，然后均分成2组：

proc rank data=sashelp.class out=result descending ties=mean groups=2;
var height;
ranks r_height;
run;
groups=是用来指定分成几组，这里不是随机分组，是按照顺序以后的分组，也就是说排好名次后按名次顺序分组。

最后还剩下2个选项，一个选项是normal= 貌似将名次再正态化，有三种正态化方法 blom 、 tukey 、vw 这三种方法统计上怎么去正态化名次，公式分别是什么，请参照帮助。
最后一个选项SAVAGE ，就是对名次进行指数分布，公式参见帮助。

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关键词：Rank RAN ROC SASHELP percent result 博客 程序

谢谢，总结的很全。前几天，我也提到过部分功能：

https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=4972809&page=1#pid40422143


你文章的 proc rank ... out=result descending 和 我提到的 proc rank descending 异曲同工，很有意思。

兄台的文章唯一不足，var 变量 和 by 分组变量 都是同一个变量 height，要是把sex当分组变量，可求得男女身高排序 - 分组并在组内各自排序也是proc rank的重要功能，就更完美了。

mich_ard 发表于 2016-12-9 06:04
谢谢，总结的很全。前几天，我也提到过部分功能：

https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid ...

多谢提点，互相交流，共同进步！

果然是大神，看完顿时豁然开朗！能请教楼主个问题吗？

已知c statistic means the area under the ROC curve, 同时根据寂静来说，计算公式是(concordant +0.5*tied)/100，莫非考题直接给出这几个值让我们套公式嘛？同时，不同的寂静对c statistic 却有不同的算法，所以我更加糊涂了。。学艺不精，研究了半天也没搞懂c statistic具体怎么手动计算出来的，请教大神能给个相关的题目和计算公式吗？或者告诉我书上什么地方具体讲了这块也可以的！多谢！！

谢谢楼主总结，帮助很大

你好 想请问一下 为什么定义好group数 之后运行出来的结果 group 并不是连续的呢 比如 group=5；最后出来是 5 4 2 1 0 ； 定义group=10 结果却是 8 5 3 2 1 0；组数也不对呀。。。求解答。。。辛苦啦！

蹦跶的小石头 发表于 2017-10-9 17:39
你好 想请问一下 为什么定义好group数 之后运行出来的结果 group 并不是连续的呢 比如 group=5；最后出来是 ...

可能中间有相同的数值，取mean的话，会跳过很多组。