SAS在流行病学中的应用：期末考试历年考题与解答

"流行病SAS期末考试历年考题(含答案)" SAS是一种强大的统计分析软件，尤其在流行病学研究中广泛应用。本资源包含了关于流行病SAS的历年期末考试试题及答案，旨在帮助学生复习和理解如何运用SAS进行数据分析。试题涉及了生存分析、统计模型选择以及定性资料的量化处理等多个重要知识点。 一、生存分析 生存分析主要用于研究时间到事件发生的情况，如疾病发生或死亡的时间。题目中提到了几种适合生存分析的资料类型，例如两组生存率比较、术后复发情况和发病间隔等。生存分析通常采用Kaplan-Meier曲线、Log-rank检验以及Cox比例风险模型等方法。 二、统计模型选择 1. 多元回归：用于建立连续响应变量与一个或多个连续或离散自变量之间的关系。 2. Logistic回归：适用于二分类或等级结果变量，用来估计事件发生的概率。 3. Cox比例风险模型（Cox回归）：处理生存时间数据，考虑了随时间变化的风险因素，尤其适用于 censoring 数据。 三、定性资料的量化 在处理定性变量时，如居住地区，将其转化为数值可能有助于进行统计分析。然而，这种转化需谨慎，因为赋予的数字顺序可能暗示了等级关系，而实际上地区间可能没有明确的顺序。例如，将东北至华南分别赋值为1至6，可能会误导分析，因为这暗示了一个从北到南的等级关系。正确的做法是使用虚拟变量（或哑变量），为每个地区创建一个二元变量，仅表示是否属于该地区，避免了数值上的误解。 四、ANOVA与GLM的区别 ANOVA（方差分析）主要针对定性自变量对连续响应变量的影响，适用于平衡实验设计或不平衡的完全随机设计。而GLM（广义线性模型）则更通用，可以处理定性或定量自变量，支持更广泛的数据类型，包括协方差分析、回归分析、偏相关分析和重复测量方差分析等。GLM的灵活性使得它能够处理不平衡实验设计和更复杂的数据结构。 五、定性资料的量化设计 在处理定性变量如居住地区时，如果需要将其纳入统计模型，通常会通过创建亚（哑）变量来实现。每个地区对应一个二元变量，1表示个体属于该地区，0表示不属于。这种方法不引入人为的等级关系，确保分析的准确性和公平性。 以上内容是对试题中涉及的流行病学SAS相关知识点的详细解释，涵盖了生存分析、统计模型选择、定性资料量化处理及其理论依据，有助于深入理解和应用SAS进行流行病学研究。