SAS作圖問題概述

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    展示各種與數據相關聯的圖形是統計中呈現數據的重要方法，當數據經過審覈、篩選、排序等預處理後，可以把它做成統計圖。統計圖一般是用點、線、面或立體圖像鮮明地表達數量或變化動態。醫學統計中常用的統計圖有線圖、直方圖、條形圖和統計地圖等。一個好的統計圖能夠把數據在圖中清楚、準確、有效地表達出來。統計軟件SAS可以幫助我們把存貯在SAS數據集中的數據以圖形的方式形象直觀地顯示出來。 

　　但是繪製和應用統計圖也是有一定的原則和要求的，違背這些原則和要求的統計圖是不規範的，有時會給讀者造成完全錯誤的印象。對於不同類型的數據，所適用的統計圖和SAS程序也是不同的。 

常用數據類型及適用的統計圖 

數據類型 分類 例 統計圖 
品質數據 定類數據 心血管病的死亡原因 條形圖；餅圖 
定序數據 碳氧血紅蛋白的含量 累積分佈圖 
數值型數據 分組數據 食物中毒患者的潛伏期 折線圖 
未分組數據 110名男大學生身高 直方圖；莖葉圖；箱線圖；散點圖 
時間序列數據 10年某小學的麻疹曾患率(%) 間隔圖形 
地域性數據 某省痢疾流行時的患者分佈 統計地圖 

定類數據－條形圖 

　　條形圖是用寬度相同的條形的高度或長短來表示數據變動的圖形。一般用條形圖的高度來表示各類別數據的頻數。它常用於兩個或多個組某指標大小的比較。 

條形圖的類型一般有三種： 
簡單條形圖，用於表現單個指標的大小； 
分組條形圖，用於表現兩個或多個指標，比如同時進行男、女性血紅細胞和血紅蛋白值的比較； 
分段條形圖，用於表現每個直條中某個因素各水平的構成情況，比如男女兩種性別的某指標構成的比較。 

1) 簡單條形圖 
　　例1 某地1980年居民心血管病死亡資料[1]。關注的指標是死亡率的性比。 
死亡原因 男 女 死亡率性比 
死亡人數 死亡率 構成比 死亡人數 死亡率 構成比 
肺心病 13952 101.9 76.2 19369 146.8 76.5 0.69 
風心病 1336 9.8 7.3 2265 17.2 8.9 0.57 
高血壓性心臟病 926 6.8 5.1 1264 9.6 5.0 0.71 
冠心病 654 4.8 3.6 862 6.5 3.4 0.74 
先心病 516 3.8 2.8 479 3.6 1.9 1.06 
克山病 316 2.3 1.7 359 2.7 1.4 0.85 
其它心血管病 611 4.5 3.3 736 5.6 2.9 0.80 
合計 18311 133.7 100.0 25334 192.0 100.0 0.70 
SAS程序如下：

 

引用:

data ratio; 
input case$ ratio@@; 
cards; 
a1 0.69 a2 0.57 a3 0.71 
a4 0.74 a5 1.06 a6 0.85 
a7 0.80 
; 
goptions reset=all ; 
proc format; 
value $ss a1='肺心病' a2='風心病' a3='高血壓' a4='冠心病' a5='先心病' 
a6='克山病' a7='其它'; 
proc gchart; 
vbar case/sumvar=ratio; 
format case $ss.; 
pattern v=x5 c=gray; 
run;

2) 分組條形圖 
　　例2 同例1數據，關注的指標是男、女性死亡率的比較。 
SAS程序如下：

引用:

data ratio; 
input case$ gender$ ratio@@; 
cards; 
a1 m 101.9 a1 f 146.8 
a2 m 9.8 a2 f 17.2 
a3 m 6.8 a3 f 9.6 
a4 m 4.8 a4 f 6.5 
a5 m 3.8 a5 f 3.6 
a6 m 2.3 a6 f 2.7 
a7 m 4.5 a7 f 5.6 
; 
goptions reset=all ; 
proc format; 
value $ss a1='肺心病' a2='風心病' a3='高血壓' a4='冠心病' a5='先心病' 
a6='克山病' a7='其它'; 
value $qq f='男性' m='女性'; 
proc gchart; 
where gender in ('m', 'f'); 
vbar gender/group=case sumvar=ratio patternid=midpoint; 
format case $ss. gender $qq.; 
pattern1 v=l5 c=gray; pattern2 v=x5 c=gray; 
run;

3) 分段條形圖 
　　引入一個分段變量，此變量必須是離散的，按此變量取值的個數把每一個條形分爲幾段，每一段的長度代表此變量的一個取值對應的觀測對要考察的統計量的貢獻。 
　　例3 同例1數據，關注的指標是構成男女兩種性別的死亡率比較。 
SAS程序如下：

引用:

data ratio; 
input case$ gender$ ratio@@; 
cards; 
a1 m 101.9 a1 f 146.8 a2 m 9.8 
a2 f 17.2 a3 m 6.8 a3 f 9.6 
a4 m 4.8 a4 f 6.5 a5 m 3.8 
a5 f 3.6 a6 m 2.3 a6 f 2.7 
a7 m 4.5 a7 f 5.6 
; 
goptions reset=all ; 
proc format; 
value $ss a1='肺心病' a2='風心病' 
a3='高血壓' a4='冠心病' a5='先心病' 
a6='克山病' a7='其它'; value $qq f='男性' m='女性'; 
proc gchart; 
where gender in ('m', 'f'); vbar case/subgroup=gender sumvar=ratio; 
format case $ss. gender $qq.; 
pattern1 v=x2 c=gray; pattern2 v=s c=gray; 
run;