各種常見隨機化的SAS實現(xiàn)

1、用于指定隨機抽樣的方法，srs表示單純隨機抽樣；“ n=”用于指定抽樣大小(此處可以用抽樣，并指定一些抽樣選項，其中“data= ”指定輸入數(shù)據(jù)集，用于指定抽樣框；“ method=”各種常見隨機化的SAS實現(xiàn)在前兩期的講座中我們介紹了實驗設(shè)計的三要素與四原則1,本期將結(jié)合實例重點闡述實驗設(shè)計中如何實現(xiàn)各種常見的隨機化。隨機化體現(xiàn)在如下三個方面2:抽樣隨機：每一個符合條件的實驗對象參加實驗的機會相同，即總體中每個個體有相同的機會被抽到進入樣本之中。它保證所得到的樣本具有代表性，使實驗結(jié)論具有普遍意義；分組隨機：每個實驗對象分配到不同組 （通常為對照組、不同處理組）的機會相同。它保證大量難以控制

2、的非處理因素在對比組間盡可能均衡一致，以提高各組間的可比性；實驗順序隨機：每個受試對象先后接受處理的機會相等，它使實驗順序的影響也達到均衡。本期主要就如何用SAS實現(xiàn)隨機抽樣和隨機分組進行闡述。已知編號為1-20的20例病人的基本信息見表 1。本文將以表1數(shù)據(jù)為例，闡述隨機化 的SAS實現(xiàn)。表1 20例病人的基本信息病人編號12345678910性別FFMFFFMMMM年齡60643757413160645816病人編號11121314151617181920性別MMFFFFFMFF年齡586323372033394049421.隨機抽樣目前在SAS/STAT模塊中，有一個與調(diào)查設(shè)計有關(guān)的SU

3、RVEYSELECT過程。該過程可用來實現(xiàn)各種隨機抽樣，包括：單純隨機抽樣、系統(tǒng)隨機抽樣、分層抽樣、無限隨機抽樣（有替換）、序貫隨機抽樣、以及按規(guī)模大小成比例概率抽樣（PPS）等。1.1簡單隨機抽樣的實現(xiàn)簡單隨機抽樣，就是從總體中不加任何分組、劃類、排隊等，完全隨機地抽取受試對象。 特點是每個個體（樣品）被抽中的概率相等， 各樣品之間完全獨立，彼此間無一定的關(guān)聯(lián)性 和排斥性。簡單隨機抽樣是其他各種抽樣形式的基礎(chǔ)。通常只是在總體樣品之間差異程度較小和數(shù)目較少時，采用這種方法。例1 :從編號為1到20的人中用簡單隨機化的方法抽取10名作為受試者。用SAS9.1.3實現(xiàn)簡單隨機抽樣的程序如下：dat

4、a a;ods html;in put id sex$ age;proc surveyselect data=acards;method=srs n=10 out=b;1 F 60fun;2 F 64 |proc print data=b;J55run;20 F42|ods html close;run;程序說明：首先，創(chuàng)建 SAS數(shù)據(jù)集名為a。然后，調(diào)用SURVEYSELECT過程進行隨機“rate=”來替換，用于指定抽樣率)；“ out=”用于指定輸出數(shù)據(jù)集，它包含所有被抽到的 樣本(可以添加選項“rep= number”來規(guī)定重復(fù)抽樣的次數(shù)，如“rep=2”命令系統(tǒng)同時抽取2份樣本)。最

5、后用PROC PRINT把輸出數(shù)據(jù)集b在輸出窗口中顯示出來。 命令ods html 和ods html close用于把程序運行結(jié)果以網(wǎng)頁格式保存下來。輸出結(jié)果如下：Selectio n Method Simple Ran dom Sampli ng TOC o 1-5 h z Input Data SetARan dom Number Seed 937359000Sample Size10Selectio n Probability0.5Sampli ng Weight2Output Data SetB以上是本次單純隨機抽樣的基本信息，抽樣方法是簡單隨機抽樣(Simple RandomSam

6、pling )。由于未指定 SEED=選項來規(guī)定初始種子，來產(chǎn)生隨機數(shù)字流。系統(tǒng)使用默認 種子作為初始種子(SEED=937359000)，如果將來想重新抽取與本次完全相同的樣本，可 以在抽樣時指定同一種子。抽取的樣本大小是10。抽樣概率(Selection Probability )是指樣本被抽中的概率，此處為0.5。對于無分層的單純隨機抽樣，樣本的抽樣概率是一致的。抽樣權(quán)重(Sampling Weight)是抽樣概率的倒數(shù)，反映樣本信息量的大小。Obsidsexage15F4126F31310M16411M58512M63613F23715F20816F33919F491020F42以上是

7、PROC PRINT命令顯示的輸出數(shù)據(jù)集，包括所有被抽中的樣本。第二列 id顯示 了被抽中的病人的編號。|1.2分層隨機抽樣的實現(xiàn)分層抽樣，先依據(jù)一種或幾種特征將總體分為若干個子總體，每個子總體稱作一個層， 然后從每層中隨機抽取一個子樣本，這些子樣本合起來就是總體的樣本。分層抽樣所得的樣本具有較好的代表性，抽樣誤差較小。例2 :將表1中的20例病人以性別為分層因素，抽取10名受試者。用SAS9.1.3實現(xiàn)分層隨機抽樣的程序如下：ods html;strata sex;proc sort data=a;run;by sex; run;surveyselectdata=a method=srspr

8、oc print data=b; run; | ods html close;n=(6 4) out=b;程序說明：數(shù)據(jù)步與例 1相同，此處省略。過程步，SORT過程用于將數(shù)據(jù)集 a排序,by語句指明按性別進行排序， 此處排序方式為先 F后M。SURVEYSELECT過程與例1的不 同之處在于選項 n=（6 4），規(guī)定每層中得抽樣大小，若每層抽樣大小相同，可寫為門二門!的形式。此外，還多了一個 STRATA語句，該語句用于指定分層變量。1N相繼編號，并計算抽樣距主要SAS輸出結(jié)果如下:離K=N/n。式中N為總體樣品總數(shù),n為樣本容量。然后在1K中抽一隨機數(shù)i，作為樣ObssexidageSel

9、ectionProbSamplingweight1F4570.522F6310.523F13230.524F15200.525F19490.526F20420.527M3370.528M8640.529M11580.5210M18400.521.3系統(tǒng)隨機抽樣的實現(xiàn)系統(tǒng)抽樣，先按照某種順序?qū)⒖傮w中的個體（樣品）從本的第一個被抽樣品，接著取i+K , i+ 2K, , , i+（n-1）K，直至抽夠n個樣品為止。值得注意的是，當總體的被觀察樣品按順序有周期趨勢或增加（減少）趨勢時，容易產(chǎn)生偏倚。例3:將表1中的20例病人按系統(tǒng)隨機抽樣的方法抽取5名受試者。用SAS9.1.3實現(xiàn)系統(tǒng)隨機抽樣的程序

10、如下:ods html;run;proc surveyselectdata=a method=sysproc print data=b;n=5 out=b;run;con trol id;ods html close;程序說明：數(shù)據(jù)步與例1相冋，此處省略。SURVEYSELECT過程與例1的不冋之處在于選項method=sys，規(guī)定抽樣方法為系統(tǒng)隨機抽樣法。此外，還多了一個control語句，該語句用于指定排序的變量。SAS輸出結(jié)果如下: TOC o 1-5 h z ObssexageidF574Ml648M6312F3316F 42201.4整群抽樣的實現(xiàn)整群抽樣是先將總體分成若干群，從中隨

11、機抽取幾個群；抽中群內(nèi)的全部個體（樣品） 組成樣本?？蓪⒄撼闃愚D(zhuǎn)化為簡單隨機抽樣。例如，從10班隨機抽取5個班作為受試對象，可看做從10個個體中隨機抽取 5個，即為簡單隨機抽樣。2.隨機分組利用SAS軟件實現(xiàn)隨機分組的途徑有很多，目前比較常用的是 SAS/STAT模塊的PLAN過程，它可用于構(gòu)建各種常見的試驗設(shè)計并對設(shè)計方案進行隨機化，也可用于產(chǎn)生數(shù)字的排列組合表。筆者將介紹如何利用PLAN過程來實現(xiàn)兩組和多組的隨機分組。2.1完全隨機化的實現(xiàn)完全隨機化，直接對受試對象進行隨機化分組， 常通過擲硬幣或隨機數(shù)字表， 或用計算 機產(chǎn)生隨機數(shù)來進行隨機化，在事先或者實施過程中不作任何限制和干預(yù)或調(diào)

12、整。分組后各組受試對象的例數(shù)不一定相等。例4 :將表1中的20例病人隨機分為2組。data e;/*第四步 */set c;group2=group;patie nt2=patie nt;keep group2 patie nt2;run;data f;/*第五步 */merge d e;run;ods html; |proc print noobs; /*第六步 */run;ods html close;用SAS9.1.3實現(xiàn)簡單隨機分組的程序如下：output out=sheji;run;data b c;/*第二步 */set sheji;patie nt=_n_;factors a=2

13、0;proc plan seed=20101216; /*第一步 */if a=10 the n do; group=A：output b; end;else do; group=B;output c;end;run;data d;/*第三步 */set b; |group仁group;patie nt1=patie nt;keep group1 patie nt1;run;程序說明：第一步，調(diào)用PLAN過程產(chǎn)生20個隨機排列數(shù)，并把結(jié)果輸出至數(shù)據(jù)集sheji中，選項seed=，規(guī)定產(chǎn)生隨機數(shù)的種子。第二步，對數(shù)據(jù)集sheji進行操作，把病人按隨機排列數(shù)進行分組，隨機數(shù)小于等于10的進入A組，

14、其余進入B組，并將結(jié)果分別保存至數(shù)據(jù)集b和c中。第三步和第四步，分別將數(shù)據(jù)集b、c中的group改為group1、group2，將patient改為patient1和patient2，生成新的數(shù)據(jù)集 d和e。最后把數(shù)據(jù)集d和e合并為新的數(shù) 據(jù)集f ,并通過PRINT過程將隨機分組的結(jié)果展現(xiàn)出來。SAS輸出結(jié)果如下：grouplpatientlgroup2patient2A4B1A5B2A7B3A8B6grouplpatientlgroup2patient2A10B9A11B14A12B15A13B16A17B18A19B20例5將這20例病人隨機分為4組。用SAS9.1.3實現(xiàn)簡單隨機分組的程

15、序如下3proc plan seed=20101216;factors a=20;output out=sheji;run;data b1 b2 b3 b4;|set sheji;patie nt=n;if a=5 then do; group=A; output b1; end;if 6=a=10 the n do; group=B;output b2; end;if 11=a=15 then do; group=C;output b3; end;if 16=a then do;group=D; output b4;e nd;run;data d1;set b1;group仁group;pa

16、tie nt仁patie nt;keep group1 patie nt1;data d3;set b3; group3=group;patie nt3=patie nt;keep group3 patie nt3; run;data d4;set b4;group4=group;patie nt4=patie nt;keep group4 patie nt4; run;data f;merge d1 d2 d3 d4; run;ods html; | proc print no obs; run;ods html close;（如年齡、性別、病情、run;grouplpatientlgrou

17、p2patient2group3patient3group4patient4A5B4C1D2A7B8C6D3A10B11C9D14A13B12C15D18A19B17C16D20SAS輸出結(jié)果如下:2.2分層隨機化的實現(xiàn)分層隨機化，首先對可能影響實驗過程和結(jié)果的主要混雜因素疾病分期等）進行分層，然后在每一層內(nèi)進行完全隨機化分組，最后分別合并為實驗組和對 照組。配對隨機化和區(qū)組隨機化可看成是分層隨機化的實際應(yīng)用。例6將表1中的20例病人以性別為區(qū)組因素，隨機分為2組。將20例病人中的12名女性，編號為1-12,按例4中的程序分為2組；8名為男性，編 號為1-8，按例4中的程序分為2組，可以實現(xiàn)對

18、這 20例病人的區(qū)組隨機化。例7現(xiàn)有來自3個窩別的24只大鼠，以窩別為區(qū)組因素，隨機為4組，每組6只。對大鼠進行編號，第一窩編號為用SAS9.1.3實現(xiàn)區(qū)組隨機化的程序如下 proc plan seed=201200505;factors block=3 len gth=8; output out=sheji; |run;data a b c d; set sheji; mouse= n; if len gth=2 the n do;group=A;output a;e nd; else if 3=le ngth=4 the n do;group=B;output b;e nd; else i

19、f 5=le ngth=6 the n do;group=C;output c;end; else do;group=D;output d;e nd; run;data aa;set a; | group仁group; mouse仁mouse;keep group1 mouse1;run;8,第二窩編號為 916,第三窩編號為1724。3 , 4data bb;set b;group2=group;mouse2=mouse;keep group2 mouse2;run;data cc;set c;group3=group;mouse3=mouse; keep group3 mouse3;run;data dd;set d;group4=group;mouse4=mouse;keep group4 mouse4;run;data e;merge aa bb cc dd;run;ods htm