SAS学习小记1

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住院费用影响因素分析：

拿到的数据是因变量是住院费用，数值型变量；自变量是患者的一些基线信息，是分类变量。

就决定先做单因素的分析，再把有意义的变量纳入多元线性回归模型中。

通过查阅文献采用了秩和检验的单因素分析方法。

首先用proc import 过程把数据集导入SAS；关键词datafile,out,dbms,getnames。。之后用proc contents看一下变量的基本情况，关键词：noprint,‘’、？data , out

进行描述性数据分析，主要是分类汇总，采用的是proc sql过程，关键词：select,from,group by。

之后进行秩和检验，用的是proc npar1way wilcoxon过程；class 自变量，var因变量，两组用wilcoxon过程，多组用Kruskal-Wallis过程；因为自变量有19个，所以用了macro过程。关键词： %macro, %do %to , class _COL&i, %end, %mend

%macro npa;

%do i=2 %to 20;

proc npar1waywilcoxon;

class_COL&i;

var _COL1;

run;

%end;

%mend npa;

%npa

秩和检验的原理：？

把有意义的变量纳入多元线性回归（逐步法）模型中，

Proc reg过程，

model 因变量=自变量/选项是selection=stepwisestb sle=0.15 sls=0.15;

sle:纳入水平，sls：剔除水平

原理：按照SLE规定的入选显著性水平，依次选入变量，同时对模型中现有的变量按SLS规定的剔除显著性水平剔除不显著的变量，直到无变量引入且无变量剔除为止。

选择有意义的变量，根据参数估计值（非标准化系数）得到模型，是前面的系数。标准化估计系数的绝对值越大对住院费用的影响越大。

还做了一下共线性诊断，采用proc reg;model /选项写vif ；方差膨胀因子，vif超过10或5时存在较强的共线性。

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关键词：SAS学习 Selection wilcoxon proc sql 多元线性回归模型