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ods 输出
qinjiannan
2014-2-21 15:04
利用 SAS 中的 ODS 导出程序结果数据集 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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