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        臨床試驗(yàn)中定性指標(biāo)統(tǒng)計分析報表的SAS宏實(shí)現(xiàn)

        2017-11-07 00:53:57孫瑞華郭銳敏虞康達(dá)吳婉玲王雨萌
        中國衛(wèi)生統(tǒng)計 2017年5期

        徐 凱 孫瑞華 李 歡 郭銳敏 肖 暢 虞康達(dá) 吳婉玲 黃 傲 王雨萌

        1.北京中醫(yī)藥大學(xué)管理學(xué)院(100029)

        2.中日友好醫(yī)院科研處

        △通信作者:孫瑞華,E-mail:sunruihua@263.net126.com

        ·計算機(jī)應(yīng)用·

        臨床試驗(yàn)中定性指標(biāo)統(tǒng)計分析報表的SAS宏實(shí)現(xiàn)

        徐 凱1孫瑞華2△李 歡1郭銳敏1肖 暢1虞康達(dá)1吳婉玲1黃 傲1王雨萌1

        SAS軟件是業(yè)界公認(rèn)的一款統(tǒng)計分析軟件,在臨床試驗(yàn)的統(tǒng)計分析中應(yīng)用十分廣泛。應(yīng)用其強(qiáng)大的宏程序功能,可以高效快捷地實(shí)現(xiàn)報表的自動化輸出,使統(tǒng)計結(jié)果直接生成Word統(tǒng)計報表,避免了以往手工粘貼統(tǒng)計結(jié)果出現(xiàn)錯誤的問題[1-2]。根據(jù)統(tǒng)計分析報告中常用的格式,本文將編寫一套較為通用的定性指標(biāo)(結(jié)果變量有序或者無序)的統(tǒng)計分析SAS宏程序。

        資料與統(tǒng)計方法

        根據(jù)統(tǒng)計學(xué)原理,常用頻數(shù)、百分比/構(gòu)成比等指標(biāo)對計數(shù)資料進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)描述。統(tǒng)計分析時,需根據(jù)資料是否有序,合理選擇統(tǒng)計分析方法。成組設(shè)計的列聯(lián)表資料,結(jié)果變量為無序時,組間比較需選用卡方檢驗(yàn),若樣本例數(shù)<40或理論頻數(shù)<5時則采用Fisher精確概率法;結(jié)果變量為多項(xiàng)且有序時,需根據(jù)計數(shù)資料的結(jié)果變量數(shù)目,合理選擇統(tǒng)計分析的方法。統(tǒng)計分析需選用兩組間Wilcoxon秩和檢驗(yàn)進(jìn)行比較[3]。為直接得到結(jié)果變量有序的表1和結(jié)果變量無序的表2所示的統(tǒng)計分析報表結(jié)果,結(jié)合SAS宏程序的強(qiáng)大功能,編寫相應(yīng)的定性指標(biāo)的統(tǒng)計分析SAS宏程序。

        表1 組間有效率分析

        表2 組間性別比較分析

        定義宏及宏變量

        在宏程序中定義了六個宏變量,即&dataset、&sfyx、&group、&yx、&position、&fmt,分別為分析數(shù)據(jù)集、結(jié)果變量有序判定、組別、待分析的結(jié)果變量、文件保存位置、定義輸出格式。

        %macro jishu(dataset,sfyx,group,yx,position,fmt);

        生成定性資料的統(tǒng)計描述結(jié)果

        利用SAS的數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)(ods)將列聯(lián)表的統(tǒng)計描述數(shù)據(jù)輸入到指定的SAS數(shù)據(jù)集中,對指定數(shù)據(jù)集進(jìn)行拆分后使每組統(tǒng)計描述結(jié)果處于一列,再進(jìn)行橫向合并操作。

        /*利用freq程序輸出統(tǒng)計描述部分結(jié)果到CrossTabFreqs1 數(shù)據(jù)集中,并輸出卡方檢驗(yàn)結(jié)果到chisq1數(shù)據(jù)集,將精確概率法結(jié)果輸出到fisherexact1數(shù)據(jù)集,并將CrossTabFreqs1 數(shù)據(jù)集拆分為psa和psb,經(jīng)過處理后再橫向合并成ms數(shù)據(jù)集*/

        ods output CrossTabFreqs=CrossTabFreqs1 chisq=chisq1 fishersexact=fisherexact1;

        proc freq data=&dataset;

        tables &yx*&group/chisq expected fisher;

        /*對CrossTabFreqs1數(shù)據(jù)集分別拆分成A組描述數(shù)據(jù)集psa、B組描述數(shù)據(jù)集psb,并橫向組合處理*/

        data Crosstabfreqs;

        set Crosstabfreqs1;

        keep & yx&group Frequency colpercent;

        data psa psb;

        set Crosstabfreqs1;

        if&group="A" then output psa;else output psb;

        data psa;

        set psa;

        if colpercent=.then colpercent=100;

        if &yx=.then &yx=99;

        colpercent=round(colpercent,0.01);

        psa=cat(Frequency,"(",colpercent,")");

        keep &yx psa;

        data psb;

        set psb;where &group="B";

        if &yx=.then &yx=99;

        if colpercent=.then colpercent=100;

        colpercent=round(colpercent,0.01);

        psb=cat(Frequency,"(",colpercent,")");

        keep &yx psb;

        /*將A、B組的統(tǒng)計描述的結(jié)果合并在ms數(shù)據(jù)集中*/

        data ms;

        merge psa psb;

        by &yx;

        run;

        抓取樣本總例數(shù)和理想頻數(shù)的最小值

        利于在方法和結(jié)果的選擇,對前面生成的chisq1和fisherexact1數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理,生成卡方統(tǒng)計量及P值數(shù)據(jù)集chisq1,生成精確概率法P值數(shù)據(jù)集fisherexact。

        /*抓取總樣本例數(shù)和理想頻數(shù)最小值的宏變量*/

        data expected;

        set crosstabfreqs1;

        keep expected frequency;

        proc summary data=expected;

        var expected frequency;

        output out=expmin min(expected)=expmin max(frequency)=n;

        data expected;

        set expmin;

        call symput (′expmin′,expmin);

        call symput (′n′,n);

        /*處理chisq1數(shù)據(jù)集,挑選出卡方統(tǒng)計量和P值,生成chisq1數(shù)據(jù)集*/

        data chisq1;

        set chisq1;

        by table;

        if first.table;

        value=round(value,0.01);

        prob=round(prob,0.0001);

        value1=cat("卡方=",value);

        prob1=cat("P=",prob);

        keep value1 prob1;

        /*處理fisherexact1數(shù)據(jù)集,挑選出精確概率法的P值,生成fisherexact數(shù)據(jù)集*/

        data fisherexact;

        set fisherexact1;

        by table;

        if first.table;

        if label1^="" then label1="精確概率法";

        cvalue1=round(cvalue1,0.0001);

        cvalue=cat(label1,"=",cvalue1);

        keep cvalue;

        選擇統(tǒng)計方法及其對應(yīng)的結(jié)果

        根據(jù)不同的條件,選擇合適的統(tǒng)計分析方法及其結(jié)果,需首先判斷結(jié)果變量有序與否。若結(jié)果變量為無序,則程序會根據(jù)樣本總例數(shù)和最小理論頻數(shù)輸出不同的統(tǒng)計分析結(jié)果。樣本總例數(shù)≥40且最小理論頻數(shù)≥5時,則會自動輸出卡方分析結(jié)果,否則輸出fisher精確概率法的結(jié)果。若結(jié)果變量為有序時,則程序會自動輸出兩組間Wilcoxon秩和檢驗(yàn)的結(jié)果。

        /*結(jié)果變量為無序時,執(zhí)行以下輸出結(jié)果操作*/

        %if &sfyx="無序" %then %do;

        data kf;

        if & n>=40 and &expmin>=5 then do;

        merge ms chisq1;

        file & position mod;

        put @10 &yx @29 psa @53 psb @ 75 value1 @85 prob1;

        format & yx.&fmt..;

        end;

        else if &n<40 or &expmin<5 then do;

        merge ms fisherexact;

        file &position mod;

        put @10 &yx @29 psa @53 psb @75 cvalue;

        format &yx.&fmt..;end;

        run;

        %end;

        /*結(jié)果變量為有序時,用npar1way程序輸出統(tǒng)計分析結(jié)果到WilcoxonTest數(shù)據(jù)集中,執(zhí)行以下輸出結(jié)果操作*/

        %if &sfyx="有序" %then %do;

        Ods Output WilcoxonTest=WilcoxonTest1;

        proc npar1way wilcoxon data=&dataset;

        var &yx;

        class &group;

        run;

        data WilcoxonTest;

        set WilcoxonTest1;

        where Name1="Z_WIL" or Name1="P2_WIL";

        if Name1="P2_WIL" then Name1="P值";

        cvalue1=round(cvalue1,0.0001);

        cvalue=cat(name1,"=",cvalue1);

        keep cvalue;

        data kf;

        merge ms WilcoxonTest;

        file &position mod;

        put @10 &yx @29 psa @53 psb @ 75 cvalue;

        format &yx.&fmt..;

        run;

        %end;%mend jishu;

        輸出表頭、表尾及表格線

        %macro biaotou(title,position);

        data _null_;

        long="&title";left=int((96-length(long))/2);

        file &position mod;

        put #1@left "&title"

        #2 @2 97*′_′

        #3 @10 ′指標(biāo)項(xiàng)′ @29 ′A組′ @53 ′B組′ @75 ′統(tǒng)計量和P值′

        #4 @2 97*′_′;

        run;

        %mend biaotou;

        %macro biaowei(position);

        data _null_;

        file &position mod;

        put @2 97*′_′;

        run;

        %mend biaowei;

        運(yùn)行宏程序

        將以上所有宏程序提交運(yùn)行,提交以下程序后,即可輸出表1和表2所示的統(tǒng)計分析三線表格。

        /*需事先設(shè)定好格式化,使結(jié)果變量更加直觀地輸出;設(shè)置title的表格名稱;人為判斷待分析的結(jié)果變量有序與否,若結(jié)果變量為有序則應(yīng)將sfyx設(shè)置為“有序”,否則應(yīng)將sfyx設(shè)置為“無序”;將所有的position設(shè)置,其代表的是:三線表格rtf文件名及其存儲的位置*/

        proc format;

        value fmt 1=′顯效 N(%)′ 2=′有效 N(%)′ 3=′無效 N(%)′ 99="合計";

        value sexf 1=′男 N(%)′ 2=′女 N(%)′ 99="合計";

        run;

        %biaotou(title=表格1 組間有效率分析,position=′test.rtf′);

        %jishu(dataset=data1,sfyx="有序",group=group,yx=yx,position=′test.rtf ′,fmt=fmt);

        %biaowei(position=′test.rtf′);

        %biaotou(title=表格2 組間性別比較分析,position=′test.rtf′);

        %jishu(dataset=data1,sfyx="無序",group=group,yx=sex,position=′test.rtf ′,fmt=sexf);

        %biaowei(position=′test.rtf′);

        討 論

        SAS有極其強(qiáng)大的統(tǒng)計分析功能,在國內(nèi)外很多統(tǒng)計學(xué)專業(yè)人士采用SAS對新藥臨床試驗(yàn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理和統(tǒng)計分析[4],加之SAS宏程序快捷方便,已成為業(yè)界公認(rèn)的統(tǒng)計分析軟件之一。本文基于SAS自帶的ODS輸出傳送系統(tǒng)將統(tǒng)計分析結(jié)果以rtf富文本的格式輸出三線表。同時根據(jù)結(jié)果變量的有序與否,利用SAS宏程序的強(qiáng)大功能,使其能夠根據(jù)設(shè)置自動地選擇恰當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法,并自動輸出相應(yīng)的統(tǒng)計報表。本文介紹了簡單實(shí)用的SAS宏程序,其結(jié)果已經(jīng)過驗(yàn)證準(zhǔn)確可靠,適合結(jié)果變量有序與否的定性資料的組間比較。

        [1] 李子建,苗青,劉元東.疫情Word報表的SAS編程實(shí)現(xiàn).解放軍預(yù)防醫(yī)學(xué)雜志,2005,23(3):216-218.

        [2] 王雨萌,孫瑞華,黃傲,等.單因素多水平臨床試驗(yàn)定量指標(biāo)統(tǒng)計分析報表的SAS宏實(shí)現(xiàn).中國衛(wèi)生統(tǒng)計,2016,33(4):712-714.

        [3] 孫振球.醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué).第3版.北京:人民衛(wèi)生出版社,2010:141.

        [4] 童新元,張高魁,姚晨.定性指標(biāo)的SAS統(tǒng)計分析報表——SAS軟件在新藥臨床試驗(yàn)統(tǒng)計分析中的應(yīng)用(一).中國衛(wèi)生統(tǒng)計,2003,20(1):50-51.

        (責(zé)任編輯:張 悅)

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