利用SAS中的ODS导出程序结果数据集-经管之家官网！

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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;*/

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