瑞德统计案例之sas实现定性变量自动化报表输出

一、案例说明：

利用sas强大的宏功能以及proc

report程序、三线表模板程序等生成规范化格式表格，如下表所示。此案例针对试验组与对照组间不同指标的统计比较以及不同指标各类别的在两组间的频数、构成比描述，对于分类变量两组的差别比较考虑卡方检验，并深入考虑不同情况下特定的统计量与P值，如二分类变量的四格表卡方检验、多分类的R*2表卡方检验等。

试验组

对照组

___________________

___________________

指标

分类

例数

构成比(%)

例数

构成比(%)

统计量

P值

产次

0

42

51.22

121

53.78

11.15

0.0249

1

34

41.46

83

36.89

.

2

2

2.44

19

8.44

.

3

4

4.88

1

0.44

.

4

0

0.00

1

0.44

.

流产

0

46

56.10

114

50.67

5.13

0.5276

1

16

19.51

60

26.67

.

2

13

15.85

27

12.00

.

3

4

4.88

12

5.33

.

4

1

1.22

10

4.44

.

、、、、略

、、、、、略

此案例来源于瑞德统计所做项目，更多交流请关注瑞德统计qq群(339465755或1605103914)

二、程序解读

此程序包括三个宏程序%chisq、%fl、%cmh，一个输出控制程序proc

report，其中%chisq是针对四格表的卡方检验，并且详细控制具体结果选择，比如一般卡方结果、校正卡方结果、精确概率结果等；%fl具体宏变量依次为变量名，变量分类最低值，变量分类最高值，变量标签及变量具体类别(n=1表示无序多分类，2表示有序分类)；%cmh主要针对多分类变量的统计分析，并且根据变量的有序无序给出对应统计量；proc

report过程控制报表输出格式，通过ods指定输出地址，全局语句option指定输出内容整体格局，细微控制在report语句中精确控制，具体见下面程序。

%macro chisq(set,ind);

ods output freq.table1.crosstabfreqs=frq;

ods output freq.table1.chisq=chi;

ods output freq.table1.fishersexact=fish;

proc freq data=&set;tables

taipbl*&ind/chisq expected fisher;run;

proc means data=frq;var expected;

output out=frq1

min=min;

run;

data f1;set chi;if

statistic="卡方";stat1=value;p1=prob;

run;

data f2;set chi;if

statistic="连续校正卡方";stat2=value;p2=prob;

run;

data f3;set fish;if

name1="XP2_FISH";stat3=.;p3=cvalue1;

run;

data f4;set frq1;call

symput("expect",min);run;

data f;merge f1 f2 f3;

if &expect>=5 then do;

stat=stat1;pr=p1;

end;

if &expect<5 and &expect>=1 then

do;

stat=stat2;pr=p2;

end;

if &expect<1 then do;

stat=stat3;pr=p3;

end;

if pr>=0 and pr<0.0001 then

p="<0.0001";

if pr>=0.0001 then p=put(pr,6.4);

if p=" " then p="1.0000";

group=1;format stat 8.2;

run;

data g(drop=value);set f;

if group=1 then tre="试验组"; if group=0 then

tre="对照组";

if p=" " then p=".";

run;

%mend;

%chisq(rmm,chanc);

%chisq(rmm,liuc);

、、、、、略

%macro fl(xm,n1,n2,xmmc,n);

%do i=0 %to 1;

data a&i;set rmm;if

taipbl=&i;run;

data t&i;run;

%do j=&n1 %to

&n2;

data b&j;set a&i;if &xm=&j;run;

data c&j;run;

proc means noprint data=b&j;var &xm;output

out=c&j n=n&i;

run;

data dd&j;value=&j;name="&xmmc";run;

data d&j;merge dd&j c&j;run;

data t&i;set t&i d&j;if value^=.;run;

%end;

proc freq noprint

data=a&i;tables &xm/out=e&i;run;

data f&i;set

e&i;p_ms&i=percent;value=&xm;if

value^=.;run;

data g&i;merge t&i

f&i;by value;run;

%end;

data d;merge g1 g0;by value;

if

n1=. then n1=0;if n0=. then n0=0;

if

n1=0 then p_ms1=0;if n0=0 then

p_ms0=0;

format

p_ms1 p_ms0 6.2;

run;

data e;run;

%if &n2-&n1=1 %then %do;

%chisq(rmm,&xm);

%end;

%macro cmh(set,ind,n);

proc freq noprint

data=&set;tables taipbl*&ind/cmh;

output out=e cmh;

run;

data g(drop=value);set e;

if

&n=1 then do;

stat=_cmhga_;pr=p_cmhga;

end;

if &n=2 then do;

stat=_cmhrms_;pr=p_cmhrms;

end;

if

pr>=0 and pr<0.0001 then p="<0.0001";

if

pr>=0.0001 then p=put(pr,6.4);

if p=" "

then p="1.0000";

format

stat 8.2;

run;

%mend;

%if

&n2-&n1>1 %then %do;

%cmh(rmm,&xm,&n);

%end;

data

h;merge d g;run;

data

tab;set tab h;if name^=" ";run;

%mend;

data tab;length name $20;name=" ";run;

%fl(chanc,0,4,产次,1);

%fl(liuc,0,6,流产,1);

\\\\\\\略

ods

listing close;

ods rtf

file="d:\某某\tab2.rtf";style=three;

style=Styles.mystyle;

title 表2 定性变量描述和比较;

options nodate nonumber center;

proc report data=tab nowd split="*";

column name value ("试验组" "___________________" n1 p_ms1)

("对照组" "___________________" n0 p_ms0) stat

p;

define name/order=data "指标" group

style(column)=[just=center];

define value/order=data

"分类" style(column)=[just=center];

define n1/order=data "例数"

style(column)=[just=center];

define p_ms1/order=data "构成比(%)"

style(column)=[just=center];

define n0/order=data "例数"

style(column)=[just=center];

define p_ms0/order=data "构成比(%)"

style(column)=[just=center];

define stat/order=data "统计量"

style(column)=[just=center];

define p/order=data "P值"

style(column)=[just=center];

run;

quit;

ods rtf close;

ods listing;