SAS几种常见抽样方法的简单实现

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在医学研究中大多数情况无法对所有整体进行全面研究，往往从中抽取一个具有代表性的样本进行分析，而随机抽样是是确定样本时一个应用最为普遍也是最为简单的方法。包括：单纯随机抽样（simple random sampling）、系统抽样（systematic sampling）、分层抽样（stratified sampling）、整群抽样（clustering sampling），相关概念见有关书籍，在这里利用SAS学习proc  surveyselect 过程的用法。

PROC SURVEYSELECT一般形式：

   Proc surveyselect data=<原数据集>

            Method=<srs|sys|urs|  /*抽样方法选择*/

            out=<抽取样本存放的数据集>

n=<抽取数量>(or samprate=抽样比例)

seed=n;

           strata <指定分层变量>;

           id <指定抽取的样本所保留的源数据集变量>;

run;

举例：建立数据集a含1000个数据：data a ;do i = 1 to 1000 ;output ;end ;run ;

1、简单无重复随机抽样,从中抽取100个数据：

proc surveyselect data = a method = srs n = 100 out= b seed = 25070419 ;run ;

2、简单随机抽样，按10%的比例抽取：

proc surveyselect data =a method=srs samprate=0.1  out=b seed=25070419;run ;

3、系统抽样：在 1000 个数据中每隔 10 个抽取 1 个：

proc surveyselect  data = a  method = sys  sampsize =100 out = b seed = 25070416 ;run ;

4、分层等比例随机抽样举例：

proc sort data=test2;

by 分层变量;

run; /**先用分层变量对总体样本进行排序/

proc surveyselect  data=test2 out=results2 method=srs samprate=0.1;

strata 分层变量;

run;  /*根据分层变量等比例从总体中抽取样本*/

5、分层不等比例抽样举例；

（1）手工设置抽样比例或者抽样数

proc sort data=test3;

by 分层变量;

run;                                                                   /**先用分层变量对总体样本进行排序/

proc surveyselect  data=test3 out=results3 method=srs

samprate=(0.1,0.3,0.5,0.2);                           /*根据分层情况设置每一层要抽取的比例*/

strata 分层变量;

run;                                                                /*根据分层变量不等比例从总体中抽取样本*/

proc surveyselect  data=test3 out=results3 method=srs

n=(30,20,50,40);                           /*根据分层情况设置每一层要抽取的样本数*/

strata 分层变量;

run;            

（2）根据抽样表进行不等比例抽样

proc sort data=test3;

by 分层变量;

run;                                                                   /**先用分层变量对总体样本进行排序/

proc surveyselect  data=test3 out=results3 method=SRS

samprate=samp_table;                           /*通过抽样比例数据集进行抽样，samp_table数据集中要包括分层变量 以及每一分层对应的抽样比例或者数量,如果按比例抽样变量必须用_rate_来命名抽样比例，如果是按数量抽样必须用_nsize_来命名抽样数量*/

strata 分层变量;

run;            

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关键词：抽样方法 surveyselect stratified Systematic Clustering 样本 simple 代表性 医学

这个教程不错

细致入微的诠释 赞一个

感谢楼主！

学习了，谢谢。

不喜欢用自带的SURVEYSELEC过程，效率太差了。做过一个BOOTSTRAPPING的案例，SAMPLE带权重，抽1000次，1分钟抽出一个数据集，这样的算法让人抓狂

bootstrap抽的话，计算机好点的才行哦，我这才3G内存。。。

在哪个模块里？

这个不错

学习了