以斯帖統計顧問公司

 
有許多的軟體可以繪製地圖，例如ArcGIS、QGIS等地理信息系統軟體，簡稱GIS軟體(Geographic Information System)。但今天想利用SAS統計軟體介紹台灣地圖的繪製，程式參考SAS公司的部落格文章 ( 如何繪製地圖圖表 - SAS Taiwan )。

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過去的文章曾介紹過ifn函數、dif函數、first.variable三種指令，這次，想以這三個指令，來介紹健保資料庫分析中的疾病定義。

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當您在分析健保資料時，一次要定義幾個診斷碼，甚至許多的疾病，有什麼SAS程式指令是有效率又好維護的呢？
這是 #以斯帖統計 的Youtube頻道新單元，這個單元是健保資料分析課程的Sophie老師為我們錄製影片！影片中介紹 #array指令 的操作，當您知道如何使用這指令，將更有效率地執行相似的重覆動作，例如將門診3組診斷碼定義為特定的疾病。

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本單元介紹如何自動儲存 SAS中的log及output輸出結果到指定檔案，如果我們利用SAS程式，將資料log及output輸出結果自動儲存到硬碟中指定的位置，可以寫以下程式，而詳細的說明請看Sophie老師的影片介紹。

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過去曾經介紹過以SAS的IFN(), LAG()等函數將資料向下垂直移動，但SAS可否有LAG()函數的相反函數，也就是將資料垂直向上移動的函數，答案應該是沒有的，但可透過PROC EXPAND程序執行資料的垂直向上以及向下的移動，甚至是移動數個列數，該語法屬於Time series(時間序列)的應用。
在【程式一】建立範例資料，資料中包含ID(身份證號)、sex(性別)、Birthday(生日)、date (就醫日期)。
 
【程式一】
data aa;
        input id $ sex $ birthday yymmdd10. +1 date yymmdd10.;
        format birthday date yymmdd10.;
cards;
A01 F 1958-01-04 2001-02-03
A01 F 1958-01-04 2004-05-06
A02 M 1964-07-08 2004-12-11
A02 M 1964-07-08 2005-01-03
A02 M 1964-07-08 2006-11-13 
;
proc print;
run;
 
【程式二】
以下利用proc expand 進行資料的向上與向下移動，移動後的資料檔名為work.bb，移動的依據為ID與birthday。再利用convert指定將資料作轉換，convert的指令為CONVERT variable = newname … </options>;  等號左邊放要被轉換的變項，等號右邊為轉換後的變項。透過transformout=(lag)可以將資料往下移動，transformout=(lead)則將資料往上移動。若在lag或lead後面加上數字，則是移動的列數。也可以利用id指令取代by而作為資料移動的依據，但是id指令後面只能放數值型資料，包括日期格式的資料。
 
/*-移動日期--*/
proc expand data=aa out=bb method = none; 
        by id birthday;
        convert date = date_lag1 / transformout=(lag); 
        convert date = date_lead1 / transformout=(lead); 
        convert date = date_lag2 / transformout=(lag 2); 
        convert date = date_lead2 / transformout=(lead 2); 
proc print;
run;
 
【結果】
 
 Reference
http://goo.gl/q0mM1R

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   若研究者想做一張單變項的回歸分析表, 當要看的影響因子愈多, 要進行的單變項回歸分析次數愈多, 於是要反覆執行很多的model, 透過巨集指令功能,即能快速執行完所有的model。
    以下同樣要介紹SAS的巨集指令, 以及搭配ODS(Output Delivery System)功能, 以快速產生COX-REGRESSION的統計表格
   如果研究者想看某族群的環境污染劑量與癌症的關係，於是進行劑量效應關係分析(DOSE-RESPONSE EFFECT)，並利用在圖表中的範例資料進行分析, 該檔有幾個主要變項：stdno (研究序號), gender (性別), inage(開始曝露於環境污染源的年齡), foloow_up(觀查時間:月), dose (環境污染物的劑量), ca1-ca22(各種癌症的欄位名稱, 且欄位中的1為有發生, 0為未發生)。(僅呈現10筆)


   

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分層抽樣之基本觀念請參考另篇文章：分層隨機抽樣 (Stratified Random Sampling)  

 

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分層抽樣之基本觀念請參考另篇文章：分層隨機抽樣 (Stratified Random Sampling)
以下為分層等比例隨機抽樣之SAS的應用：

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