多變量重復(fù)測量方差分析統(tǒng)計(jì)報(bào)表輸出的SAS宏實(shí)現(xiàn)

甘秀敏 蔡 強(qiáng) 聶紹發(fā)△

重復(fù)測量是指對同一觀察對象的同一觀察指標(biāo)在不同時(shí)間點(diǎn)上進(jìn)行多次測量，用于分析觀察指標(biāo)在不同時(shí)點(diǎn)上的變化規(guī)律。重復(fù)測量的數(shù)據(jù)在醫(yī)學(xué)研究中非常常見，而重復(fù)測量方差分析是用以處理重復(fù)測量連續(xù)性數(shù)據(jù)主要的統(tǒng)計(jì)分析方法，為了更準(zhǔn)確、方便地得到該統(tǒng)計(jì)方法所得結(jié)果的統(tǒng)計(jì)報(bào)表，本文通過以GLM廣義線性模型為基礎(chǔ)，編寫SAS宏程序?qū)崿F(xiàn)多變量重復(fù)測量方差分析統(tǒng)計(jì)報(bào)表的輸出。

方法與步驟

1.SAS宏編寫的主要方法及步驟

通過SAS軟件中的GLM過程步對重復(fù)測量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，采用結(jié)果輸出系統(tǒng)(output delivery system，ODS)技術(shù)，并將所有統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果根據(jù)其類型儲存為相應(yīng)的SAS數(shù)據(jù)庫，包含進(jìn)行球形性檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)庫(sphericity)和進(jìn)行組間、組內(nèi)比較結(jié)果的數(shù)據(jù)庫(model ANOVA)。依據(jù)球形性檢驗(yàn)的結(jié)果在model ANOVA中選出所需要的統(tǒng)計(jì)量及是否校正過的P值〔1〕，并對挑選后的結(jié)果進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)格式的編輯轉(zhuǎn)換，進(jìn)而得到輸出統(tǒng)計(jì)報(bào)表所需的標(biāo)準(zhǔn)化SAS數(shù)據(jù)庫，最后采用ODS技術(shù)及Report過程步將最終的數(shù)據(jù)庫規(guī)范化地輸出到Word文檔中。

2.SAS宏程序參數(shù)設(shè)置及注釋

將統(tǒng)計(jì)分析的關(guān)鍵參數(shù)轉(zhuǎn)化為SAS宏的參數(shù)，在宏中按照相應(yīng)的規(guī)則進(jìn)行SAS程序的編寫，得到所需要的最終宏程序。相關(guān)宏參數(shù)及其意義解釋見表1，SAS程序及相關(guān)解釋見文后附錄。

表1 宏參數(shù)名稱及注釋

結(jié) 果

SAS宏程序的應(yīng)用實(shí)例:欲比較兩種治療口腔粘膜炎導(dǎo)致口腔粘膜疼痛藥物的療效情況，將200例病人隨機(jī)分成兩組，分別接受兩種治療，在5個(gè)醫(yī)院同時(shí)進(jìn)行多中心藥物臨床試驗(yàn)，并分別在用藥前、用藥后每兩天測定一次，共測定5次。具體宏參數(shù)根據(jù)實(shí)際的數(shù)據(jù)情況分別賦值。

對上述宏變量賦值后運(yùn)行宏程序，即在路徑為“C:Documents and Settings”的文件夾下自動(dòng)生成rtf格式的REPORT文件，統(tǒng)計(jì)結(jié)果報(bào)表也被規(guī)范化輸出到REPORT文件中(表2)。

表2 重復(fù)測量方差分析結(jié)果(1)

在藥物試驗(yàn)過程中也經(jīng)常遇到一些單中心的臨床試驗(yàn)，這時(shí)只需將宏變量“modelright”賦值改為“%let modelright=%str(group center);”，即可靈活地得到需要的統(tǒng)計(jì)表格(見表3)。

表3 重復(fù)測量方差分析結(jié)果(2)

討 論

在使用SAS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，SAS軟件會給出大量的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，而根據(jù)實(shí)際需要，研究者往往僅需其中的一小部分統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。為了正確挑選出統(tǒng)計(jì)結(jié)果，并輸出成固定格式的統(tǒng)計(jì)報(bào)表，需要研究者有深厚的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)及細(xì)心的操作，否則極易在重復(fù)多次的統(tǒng)計(jì)工作中出現(xiàn)錯(cuò)漏。

SAS宏程序自動(dòng)產(chǎn)生統(tǒng)計(jì)報(bào)表可使統(tǒng)計(jì)工作變得相對方便、快捷、準(zhǔn)確，目前已得到越來越多的應(yīng)用，特別是在藥物臨床試驗(yàn)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)中能夠減少不必要的重復(fù)工作進(jìn)而極大的提高統(tǒng)計(jì)工作的效率〔2－4〕。本文采用GLM過程步對重復(fù)測量的數(shù)據(jù)進(jìn)行了多變量的方差分析，所編寫的SAS宏程序能夠靈活地應(yīng)對分析模型中自變量及應(yīng)變量個(gè)數(shù)的動(dòng)態(tài)變化，并使用ODS技術(shù)對統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行了處理和自動(dòng)輸出，可以在很大程度上減少因人為重復(fù)操作而導(dǎo)致的統(tǒng)計(jì)報(bào)告錯(cuò)漏的發(fā)生，保證統(tǒng)計(jì)輸出結(jié)果的準(zhǔn)確性，使重復(fù)多次分析的工作量得到大大的降低，可為廣大衛(wèi)生工作者提供一個(gè)有力的統(tǒng)計(jì)分析工具。

1．Glenn A．Walker．Common Statistical Methods for Clinical Research with SAS Example．Second Edition．Cary，NC:SAS Institute Inc．，2002．

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

3．田曉燕，金丕煥，張文彤．應(yīng)用SAS軟件的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)交換技術(shù)自動(dòng)生成統(tǒng)計(jì)報(bào)告．中華預(yù)防醫(yī)學(xué)雜志，2005，39(1):54-55．

4．薛富波，于莉莉，李嬋娟，等．新藥臨床試驗(yàn)中l(wèi)og-rank檢驗(yàn)的SAS宏實(shí)現(xiàn)．中國臨床藥理學(xué)與治療學(xué)，2006，11(2):227-231．