sas统计分析学习笔记（五）

1.处理日期变量

使用指针和输入格式来读取数据（这被称为格式化输入）。栏位指针（@）首先告诉程序从哪一个栏位开始读取。之后我们要附上变量名，并且说明要读取的数据类型，数据类型就被称为输入格式，两种非常常见的输入格式W.n和$W。

W.n是数字输入格式，告诉程序读取栏位数为W的数据，并且将最后n位数字作为小数部分。举例来说，6.1告诉程序读取栏位6，并且在最后一位数字之前加上小数点。

$W.是输入格式是用来读取栏位W的字符型数据。可以这样写

INPUT @1  ID      $3.      @4  DOB     MMDDYY10.      @14 ADMIT   MMDDYY10.      @24 DISCHRG MMDDYY10.      @34 DX      1.      @35 FEE     5.;

若日期MMDDYY中不包含两个斜杠，则数据只占用8个栏位，那么就应该使用MMDDYY8.格式。

接下来来，我们从这些数据里计算两个新变量：计算每个患者入院的年龄和住院时间，因此将刚刚的程序补充完整：

DATA HOSPITAL;INPUT @1    ID            $3.      @4    DOB     MMDDYY10.  @14   ADMIT   MMDDYY10.  @24   DISCHRG MMDDYY10.      @34   DX             1.      @35   FEE            5.;LENGTH_STAY = DISCHRG - ADMIT +1;AGE = ADMIT-DOB;DATALINES;00110/21/194612/12/200412/14/20048 800000205/01/198007/08/200408/08/200441200000301/01/196001/01/200401/04/20043 900000406/23/199811/11/200412/25/2004715123;

得到结果如下：

从表中看到003的出生日期是0，因为这个人是在1960年1月1日出生的，这一天是sas定义中的零点，现在也可以使用输出格式转换日期数值的输出形式，两种十分常用的日期格式是：MMDDYY10.和DATE9.（例子：10/21/1995、21OCT1995）。我们把生日的输出格式定义为MMDDYY10.，把入院和出院日期的输出格式定义为DATA9.，现在需要在DATA步骤中添加一行语句：

FORMAT DOB MMDDYY10. ADMIT DISCHRG DATE9.;

数据列表就变成了：

计算两个日期之间的间隔年数用sas函数YRDIF，如果要计算入院时的准确年龄就应该写成

AGE=YRDIF(DOB,ADMIT,'ACTUAL');

如果要计算一个人在某一个特定日期的年龄，例如2005年1月1日，指定为日期常数‘01JAN2005’D，计算一个人在这一天的年龄应该这样写：

AGE=YRDIF(DOB,'01JAN2005'D,'ACTUAL');

计算到今天的年龄：

AGE=YRDIF(DOB,TODAY(),'ACTUAL');

我们可能想这样定义年龄：在某人没到18岁生日之前都不算18岁，使用INT函数省去小数部分：

AGE=INT(AGE);

也可以使用嵌套函数

AGE=INT(YRDIF(DOB,ADMIT,'ACTUAL'));

如果想要将年龄取值保留到小数点后两位，就使用ROUND函数，这个函数需要两个自变量：需要四舍五入的数字和舍入单位：

AGE=ROUND(YRDIF(DOB,ADMIT,'ACTUAL'),.01);

如果四舍五入成整数，则不需要后面的舍入单位。
如果要将值设回1900年，即改变YEARCUTOFF选项的值，需要使用option语句：

OPTION YEARCUTOFF=1900;

2.追踪数据

假设我们收集了一组患者的数据，每次患者来访，我们都会填写一个表格，收集的数据包括，患者ID，来访日期（月 日 年），心率（HR），收缩压（SBP），舒张压（DBP），诊断代码（DX），处方费（DOCFEE），检验费（LABFEE）。

现在假设每个患者每年最多来访四次，那么下面是一种编排方法：

DATA HOSP_PATIENTS;INPUT #1   @1  ID        $3   @4  DATE1     MMDDYY8.   @12 HR1       3.   @15 SBP1      3.   @18 DBP1      3.   @21 DX1       3.   @24 DOCFEE1   4.   @28 LABFEE1   4.      #2   @4  DATE2     MMDDYY8.   @12 HR2       3.   @15 SBP2      3.   @18 DBP2      3.   @21 DX2       3.   @24 DOCFEE2   4.   @28 LABFEE2   4.       #3   @4  DATE3     MMDDYY8.   @12 HR3       3.   @15 SBP3      3.   @18 DBP3      3.   @21 DX3       3.   @24 DOCFEE3   4.   @28 LABFEE3   4.        #4   @4  DATE4     MMDDYY8.   @12 HR4       3.   @15 SBP4      3.   @18 DBP4      3.   @21 DX4       3.   @24 DOCFEE4   4.   @28 LABFEE4   4.;  FORMAT DATE1-DATE4 MMDDYYYY10.;DATALINES;0071021198307012008001400400150007120119830721300900200050020000700700909031983066110070137003000000090090090050705198307414008201300900000005011519820801800960140200150000506181982070170084014008004000050703198306414008401400800200;

在INPUT语句里的#号表示每个被试有多行数据。每个患者每次来访占用一行数据， 采用此方法后，我们需要在来访次数少于4的患者数据后插入空行，使得每个患者的记录都是4行，如果想要计算被试内的数据的平均数，则应该在DATALINES语句之前写下：

AVEHR=MEAN(OF HR1-HR4);AVESBP=MEAN(OF SBP1-SBP4);AVEDBP=MEAN(OF DBP1-DBP4);

“MEAN”函数能计算列出的所有变量的平均数，如果没有加OF，将只计算两个数的平均数。

 

与上面方法相比，更好的方法是将每个患者的每次来访都作为一个独立的观测值。

由于想要把一个患者多次来访的数值放在一起求平均，因此不能简单地直接使用proc means过程，要计算患者的平均心率和血压，关键就在于将ID变量作为一个CLASS或者BY变量。 

DATA PATIENTS;INPUT @1  ID        $3.      @4  DATE      MMDDYY8.  @12 HR        3.      @15 SBP       3.      @18 DBP       3.      @21 DX        3.      @24 DOCFEE    4.      @28 LABFEE    4.;     FORMAT DATE MMDDYY10.;DATALINES;0071021198307012008001400400150007120119830721300900200050020000909031983066110070137003000000050705198307414008201300900000005011519820801800960140200150000506181982070170084014008004000050703198306414008401400800200;PROC MEANS DATA=PATIENTS NOPRINT NWAY;  CLASS ID;  VAR HR--DBP DOCFEE LABFEE;  OUTPUT OUT=STATS MEAN=M_HR M_SBP M_DBP M_DOCFEE M_LABFEE;RUN;

每个患者的HR、SBP等变量的平均数将存储在一个新的数据集STATS中.

3.选择每个患者的第一次或者最近一次来访

PROC SORT DATA=PATIENTS;BY ID DATE;RUN;DATA RECENT; *创建数据集RECENT;SET PATIENTS;*从数据集PATIENTS里将数据读取过来;BY ID;IF LAST.ID;RUN;

首先将数据按照ID和DATE进行排序。在SET语句之后，使用了BY变量，前提是该数据之前已依据某相同变量排序过。使用BY语句的结果是，SAS数据集中生成了两个新变量

FIRST.和LAST.，这两个变量是逻辑变量，只有真（1）或者假（0）。本例中，由于BY变量是ID，因此自动生成的是FIRST.ID和LAST.ID，当读取某个ID是第一个观测值时，FIRST.ID为真，其他情况下为假