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分享 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;*/; 个人分类: sas|25 次阅读|0 个评论

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