朋友們碳胳，前天還有昨天小年快樂呀~ (文末有小福利，記得看到文末哦)
趁著小年豺鼻，咱們就繼續(xù)更一期，看完這一期款慨，相信大家都能畫好Table1儒飒；話不多說，簡單介紹一下今天的內(nèi)容：T test檩奠、方差分析桩了、卡方檢驗(yàn)
1. NHANES中 T test 實(shí)現(xiàn)
- dataset鏈接地址
https://wwwn.cdc.gov/nchs/data/tutorials/analysis_data.sas7bdat
- SAS代碼（model語句后有中文注釋）
PROC SURVEYREG data=analysis_data nomcar;
STRATA sdmvstra;
CLUSTER sdmvpsu;
CLASS riagendr;
WEIGHT wtmec4yr;
MODEL bpxsar = riagendr/solution clparm vadjust=none;
/*nomcar表示非完全隨機(jī)刪失，與Taylor series variance estimation（Nhanes官網(wǎng)推薦埠戳，可用varmethod=taylor指定）配套使用井誉；
class語句表示在不同性別之間比較差異，與一般線性模型中一致整胃；
有class語句時(shí)颗圣，如果想得到estimate，SE屁使，以及95% CI的話需要在model語句中加入solution clparm在岂；
vadjust=none表示不用自由度校正方差估計(jì)，SAS默認(rèn)vadjust=df,在本程序中兩個(gè)選項(xiàng)結(jié)果差距不大*/
run;
-
結(jié)果展示
t test 結(jié)果P值為0.0033蛮寂，Model中F value的P值與下面t value的P值相同
2. NHANES中方差分析實(shí)現(xiàn)
- SAS代碼（model語句后有中文注釋）
PROC SURVEYREG data=analysis_data nomcar ;
STRATA sdmvstra;
CLUSTER sdmvpsu;
CLASS ridreth1;
WEIGHT wtmec4yr;
MODEL bpxsar = ridreth1/solution clparm vadjust=none anova;
/*MODEL語句中加入anova選項(xiàng)蔽午，CLASS語句中變量由性別換為種族*/
run；
-
結(jié)果展示
方差分析總體差異的P值為<0.0001
3. NHANES中卡方檢驗(yàn)實(shí)現(xiàn)
- SAS代碼（model語句后有中文注釋）
proc surveyfreq data=analysis_data;
strata sdmvstra;
cluster sdmvpsu;
weight wtmec4yr;
table riagendr*ridreth1/col row
nostd nowt wchisq wllchisq chisq chisq1;
/*不同性別之間種族構(gòu)成比是否有差異酬蹋，按照官網(wǎng)推薦采用Rao-Scott Chi-Square的結(jié)果*/
run;
-
結(jié)果展示
P值為0.0010
4. NHANES數(shù)據(jù)發(fā)表文章Table 1
最后我們用已經(jīng)發(fā)表NHANES文章中的Table 1把第四期和第五期的內(nèi)容串起來及老，截圖如下抽莱。
按照測(cè)得的擬除蟲菊酯類殺蟲劑水平分成三分位，第一行為age（連續(xù)性變量）骄恶，用surveymeans得到mean及SE食铐，然后用surveyreg進(jìn)行方差分析即可得到相應(yīng)的P值；第二行為sex（二分類變量）叠蝇，用surveyfreq得到percent及SE璃岳，然后同樣用surveyfreq加上相應(yīng)的chisq選項(xiàng)即可得到相應(yīng)的P值；其他行同理~
5. 參考內(nèi)容
https://wwwn.cdc.gov/nchs/nhanes/tutorials/samplecode.asp
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31886824/
文末小福利
之前有朋友說過對(duì)于復(fù)雜抽樣中weight不是很理解悔捶，我突然意識(shí)到對(duì)于初學(xué)者來說這可能確實(shí)是一個(gè)問題铃慷。回想自己的學(xué)習(xí)過程蜕该，發(fā)現(xiàn)馮國雙老師編的一本書有提到相關(guān)的內(nèi)容犁柜。
書名為醫(yī)學(xué)研究中的logistic回歸分析及SAS實(shí)現(xiàn) ，直接相關(guān)的內(nèi)容為 第十章 復(fù)雜抽樣資料的logistic回歸堂淡。
下面是電子書及配套程序的百度云網(wǎng)盤鏈接（僅供學(xué)習(xí)使用馋缅，強(qiáng)烈建議大家買正版紙質(zhì)書）：
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