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用SPSS检验了，数据是服从泊松的，但是在SAS中如何编程检验呢，另外，如何在SAS中做泊松分布的单因素分析，和泊松分布的多因素逐步回归分析，提供程序和提供参考书籍为感，急需
载入中......
才一个论坛币，问题还挺多的。proc univariate中的probplot语句可以检验很多分布。可以查查资料。
另外请教如何在SAS中指定哑变量为参照组，假设有3个亚分类，分别值为1,2,3，若想指定等于2组的哑变量为参照组，如何编程
这一点SAS确实不如了
沈其君主编&&书名: 《SAS统计分析》 有一章介绍
亦师亦友，三人行必有我师
才一个论坛币，问题还挺多的。proc univariate中的probplot语句可以检验很多分布。可以查查资料。
bbyang1314 发表于
另外请教如何在SAS中指定哑变量为参照组，假设有3个亚分类，分别值为1,2,3，若想指定等于2组的哑变量为参照 ...想产生哑变量的话，用stata相当方便，一个语句即可。例如，将a_5变量产生哑变量，新的变量名为mar
tab a_5,gen(mar)
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【版务】关于卡方检验与单因素logistic回归的个人看法----转载
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这个帖子发布于4年零12天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
网上看到一个评论觉得不错，在这与大家分享
关于卡方检验和单因素logistic回归，其实我个人很久以前就一直认为是等同的，从来没有觉得二者不同。但后来偶然发现有的人认为二者不同。最典型的就是有次帮别人做统计，作了单因素logistic回归，投稿后，有的审稿专家认为，从来就没有“单因素 logistic回归”这一说法，logistic回归一定是指多因素logistic回归，所谓单因素logistic回归必须用卡方检验。看了之后我承认确实没想到有人会这么想，难道是我以前想法太单纯？我也曾利用数据验证了一下，当然结果二者肯定是一致的。我只是奇怪为什么有的人会认为二者不等同。即使现在，仍有的杂志，要么认为单因素logistic回归必须用卡方检验，要么认为单因素logistic回归不应该用卡方检验，只能用单因素logistic回归。其实这么简单的问题，只要利用统计软件验证，很容易得出结论。但总是有人把一些结果容易想当然化，以致对不少医学生造成困惑。本来他们就对二者关系不确定，再看到一些不同的声音，更不知道该怎么办了。其实，不仅卡方检验和单因素logistic回归是等同的，t检验和单因素线性回归也是等同的，把组别作为自变量，做线性回归，回归系数就是两组的差值。方差分析和单因素线性回归也是一致的，如果你把组别作为自变量，而且将其虚拟化或哑变量化，因为方差分析中组别数超过2组，因此可以将其转化为虚拟变量，这时你可以看出单因素线性回归跟方差分析的关系。所以，其实好多东西，书本上都不会讲，或者编书的作者也根本没想到，只能靠自己去发现不同方法之间的联系，这种联系可能帮助我们更好地理解方法。慢慢就会脱离课本的束缚，建立自己的思想体系。
有时候看到老师给出的表格，在做完卡方又搞个unadjusted OR，我觉得挺纳闷的。卡方列出交叉表频数和百分比还有个统计量和P值，logistic多了OR值和95%的可信区间，得到的信息丰富了一些。又看到发表的一篇文章，明明做了卡方，然后又做unadjusted OR，我觉得为什么做两次单因素分析，都是一样的。所以我觉得有必要看看到底这个单因素logistic和卡方有啥子的不同，有啥子一样。
查阅了一下相关的书籍：得分检验的χ2值等于采用χ2检验所求得的χ2值，似然比结果等于χ2检验中的似然比χ2值。Logistic回归的单因素分析结果与χ2检验结果一致。（冯国双，罗凤基. 医学案例统计分析与SAS应用[M]，北京：北京大学医学出版社：）有的文章采用logistic进行单因素分析，有的采用χ2检验进行单因素分析，实际上结果是相同的。Logistic回归提供了比χ2检验更为丰富的内容，且结果一致。（冯国双，刘德平. 医学研究中的logistic回归及SAS实现[M]，北京：北京大学医学出版社，）。
我自己用SAS运行了一遍，以下面的表格为例子。变量有
无 P值n% N%
居住时间0—41211.769088.2421.7849&.00015—91214.816985.1910—192721.439978.57≥204635.118564.89似然比卡方的结果为21.5874，P&0.0001logistic回归的结果：Likelihood Ratio=21.5874，P&0.0001;SCORE=21.7849,P&0.0001;确实得分检验的χ2值等于采用χ2检验所求得的χ2值，似然比结果等于χ2检验中的似然比χ2值。因为只是验证性的，所以把最后一项作为参照。logistic回归的结果：变量OR(95%CI)PRESIDE 1 vs 40.25(0.12-0.5)&.0001RESIDE 2 vs 40.32(0.16-0.65)0.0017RESIDE 3 vs 40.5(0.29-0.88)0.0158RESIDE 41.00
然后我在进行卡方的两两比较。
可以看到，1vs4 的P值，卡方为与logistic均为&.0001； 2vs4 的P值，logistic为0.0017，卡方为0.的P值，logistic为0.0158，卡方为0.0150，感觉P值相差不大。
我又试着做了几个不同的例子，差异无统计学意义的，得出的P值都非常接近。
所以，我觉得单因素还是做logistic回归比较好吧，这样得出的信息比较多，至于logistic回归与两两比较的方法，和Bonferroni 有什么关系，1vs2, 1vs3等等，这个logistic回归的P值还需不需要调整，我觉得我们仅仅是做单因素分析，并不是重点描述，只是用这个来选择一些变量，进入到多元分析，有个直观的认识就行了。
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2*2表的卡方检验与unadjusted logistic 回归结果应该是等同的，尽管p值可能相差一点点（因为所用的分布函数不同，卡方用的是卡方分布，logistic 回归系数的检验用的是t 分布，大部分情况下是一致的），不影响结论。如果是多分类变量，C*2表的卡方检验得出来的p值反应的是总的分布是否均匀，不等于任两组的分布是否均匀。这象多组均数比较的方差分析一样，多组均数比较的方差分析p值显著，不等于任两组比较就显著，要做两两比较。C*2表的卡方检验后，是否也要做两两比较的卡方检验呢？是要的，但两两比较得出来p值又要调整多重比较的问题，就比较复杂了。所以logistic 回归分析很重要，如X是3分类变量（取值为0、1、2），生成3个dummy 变量X1、X2、X3，当X=0 时，X1=1、X2=0、X3=0；当X=1时，X1=0、X2=1、X3=0；当X=2 时，X1=0、X2=0、X3=1；然后建立模型：logit(Y)=b0+b1*X2+b2*X3这时我们得到b1反应的是X=1与X=0两组的比较，b2反应的是X=2与X=0两组的比较。这个分析是在一个模型中作出来的，没有多重比较的问题。所以得出来的p值不用再调整多重比较了。这也是为什么你得出的卡方的p值与logistic 有一点不同的原因之一。
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能不能请您教教我：“可以看到，1vs4 的P值，卡方为与logistic均为&.0001； 2vs4 的P值，logistic为0.0017，卡方为0.的P值，logistic为0.0158，卡方为0.0150，感觉P值相差不大。”如何用logestic求非常感谢，困扰了我很久，最近自己写文章，发现老外很喜欢两两比，真的不知道怎么得出来的，是用协变量吗？
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2*2表的卡方检验与unadjusted logistic 回归结果应该是等同的，尽管p值可能相差一点点（因为所用的分布函数不同，卡方用的是卡方分布，logistic 回归系数的检验用的是t 分布，大部分情况下是一致的），不影响结论。如果是多分类变量，C*2表的卡方检验得出来的p值反应的是总的分布是否均匀，不等于任两组的分布是否均匀。这象多组均数比较的方差分析一样，多组均数比较的方差分析p值显著，不等于任两组比较就显著，要做两两比较。C*2表的卡方检验后，是否也要做两两比较的卡方检验呢？是要的，但两两比较得出来p值又要调整多重比较的问题，就比较复杂了。所以logistic 回归分析很重要，如X是3分类变量（取值为0、1、2），生成3个dummy 变量X1、X2、X3，当X=0 时，X1=1、X2=0、X3=0；当X=1时，X1=0、X2=1、X3=0；当X=2 时，X1=0、X2=0、X3=1；然后建立模型：logit(Y)=b0+b1*X2+b2*X3这时我们得到b1反应的是X=1与X=0两组的比较，b2反应的是X=2与X=0两组的比较。这个分析是在一个模型中作出来的，没有多重比较的问题。所以得出来的p值不用再调整多重比较了。这也是为什么你得出的卡方的p值与logistic 有一点不同的原因之一。
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能不能请您教教我：“可以看到，1vs4 的P值，卡方为与logistic均为&.0001； 2vs4 的P值，logistic为0.0017，卡方为0.的P值，logistic为0.0158，卡方为0.0150，感觉P值相差不大。”如何用logestic求非常感谢，困扰了我很久，最近自己写文章，发现老外很喜欢两两比，真的不知道怎么得出来的，是用协变量吗？ 回复：当一个自变量取值不为二值变量时（比如X取值1、2、3），可以通过哑变量的设置来得到每一个组与
参照组的相对危险度OR及模型的参数检验结果。假设X取值1、2、3，X11，X12 ，X13是由x产生的哑
变量，那么可以这样设置：if x=1 X11=1;X12=0;X13=0;
if x=2 X11=0;X12=1;X13=0;
if x=3 X11=0;X12=0;X13=1;
已设置好哑变量的数据为对象进行logistic回归分析就会得到你想要的结果！
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changzhong 2*2表的卡方检验与unadjusted logistic 回归结果应该是等同的，尽管p值可能相差一点点（因为所用的分布函数不同，卡方用的是卡方分布，logistic 回归系数的检验用的是t 分布，大部分情况下是一致的），不影响结论。如果是多分类变量，C*2表的卡方检验得出来的p值反应的是总的分布是否均匀，不等于任两组的分布是否均匀。这象多组均数比较的方差分析一样，多组均数比较的方差分析p值显著，不等于任两组比较就显著，要做两两比较。C*2表的卡方检验后，是否也要做两两比较的卡方检验呢？是要的，但两两比较得出来p值又要调整多重比较的问题，就比较复杂了。所以logistic 回归分析很重要，如X是3分类变量（取值为0、1、2），生成3个dummy 变量X1、X2、X3，当X=0 时，X1=1、X2=0、X3=0；当X=1时，X1=0、X2=1、X3=0；当X=2 时，X1=0、X2=0、X3=1；然后建立模型：logit(Y)=b0+b1*X2+b2*X3这时我们得到b1反应的是X=1与X=0两组的比较，b2反应的是X=2与X=0两组的比较。这个分析是在一个模型中作出来的，没有多重比较的问题。所以得出来的p值不用再调整多重比较了。这也是为什么你得出的卡方的p值与logistic 有一点不同的原因之一。强烈支持，顶给楼主
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说的没错，我也是这样做的呀，可不明白的是
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岭西散人 说的没错，我也是这样做的呀，可不明白的是
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马克。。。收到审稿人的回复，本来做单因素用的是逻辑回顾，审稿人建议改用卡方检验。。。
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Mark，有的文章既做卡方检验又做Logistics单因素分析，到底哪个更有意义，包含的更全面，看过好多文章后感觉还是卡方检验更全面，Logistics单因素分析存在的意义是什么，难道仅仅为多因素Logistics回归分析做铺垫？
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honorastar 马克。。。收到审稿人的回复，本来做单因素用的是逻辑回顾，审稿人建议改用卡方检验。。。我来挖个坟，我们来单因素分析用的卡方检验，结果审稿人却要求用逻辑回归，正在发愁要不要改
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