特集

SAS¤ Data Surveyor
for SAPのご紹介
SAS¤ Date Surveyor for SAP のご紹介

Q&A

SASトレーニングのお知らせ

1. はじめに新刊マニュアルのお知らせ

SAS Technical News（Autumn 2005）の特集では、SAS¤ ETL Server の
概要をご紹介しました。本特集では、SAS ETL Serverのオプショナルソリュー

最新リリース情報

ションであるSAS Data Surveyor for SAPをご紹介します。
ビジネス・インテリジェンスシステムにおいて、ETL（データの抽出・変換・ロード）という作業は最も重要であり、また骨の折れる作業です。さらに、
この対象

SAS Technical News送付についてのご案内

データがSAP 等 のERP（Enterprise Resource Planning）システムのデータであった場合、データ構造は複雑なものとなります。SAS Data Surveyor
for SAP は、ERPデータのデータ構造を検索、ナビゲートすることで、効率的なデータ抽出を実現します。

2. SAS Data Surveyor for SAPの概要
2.1. SAS Data Surveyorとは一般的に、ERPシステムのデータ構造は複雑なものとなっています。また、システムの発展に伴い、有用なデータを抽出するためには、高度な専門知
識およびそれを有したエンジニアを必要とします。
SAS Data Surveyorは、ウィザードベースのGUIを採用することにより、ETL設計者にERPシステム内のデータ構造の検索やナビゲートを行ない、ERPシステムからのデータ抽出をスピーディに実現するためのソリューショ
ンです。SAS Data Surveyorは、SAP、Siebel、Peopleなど複数のERPシ
ステムをサポートしていますが、今回の特集ではSAS Data Surveyor for
SAPにフォーカスします。

2.2. SAS Data Surveyor for SAPの構成
SAS Data Surveyor for SAPをご契約いただくためには、SAS ETL
ServerまたはSAS Enterprise ETL Serverをご契約いただくことが前提となります。ハンドルされている製品は、SAS/ACCESS Software for R/3 、SAS/ACCESS Software for SAP BW 、SAS ETL StudioおよびSAS
管理コンソールのプラグインです。

2.3. SAS Data Surveyor for SAPのアーキテクチャ

2.4. SAP Certification

SAS Data Surveyor for SAPは、以下のようなシステム構成となります。

SAS8.2とSAS9.1のSAS/ACCESS Software for R/3、およびSAS/ACCESS
Software for SAP BWは、SAP AG社のCertificationを取得しています。SAS

レイヤ

アプリケーション機能

クライアントSAS ETL Studio および
SAS Date Surveyor for SAP

SAP メタデータの検索・ナビゲート

SAS 管理コンソール および
SAS Date Surveyor for SAP

環境設定、SAP メタデータの抽出

SAS Metadata Server

メタデータリポジトリ

サーバー

3. SAS Data Surveyor for SAPの機能紹介
ここでは、SAP BWのインフォキューブをSASにロードする一連の流れを通して、
SAS Data Surveyor for SAPの機能の一部をご紹介します。なお、
この章でETL ジョブの実行
SAS Workspace Server（SAS/ACCESS R/3,SAP BWを含む）

データソース

Data Surveyor for SAPは、これらに基づき開発されています。

SAS RFC Server

SASとSAPのコミュニケーションを行なう

SAP Application Server

SAPのアプリケーションサーバー

各種データベースやファイルの説明は、ETL Serverの環境設定が完了していることを前提としています。
SAS Data Surveyor for SAPでの作業概要は、以下のとおりです。
1. 環境構築
SAS Data Surveyor for SAPからSAP BWにアクセスするための環境設定を行ないます。
2. SAP BWのメタデータを抽出する
インフォキューブ等の一覧を作成するために、SAP BWのメタデータを抽出します。
3. SASにロードするインフォキューブを決定する
インフォキューブ等の一覧から、SASにロードするインフォキューブを決定します。
4. インフォキューブのメタデータを抽出する
インフォキューブのインフォオブジェクト、データモデル一覧を作成するために、インフォキューブのメタデータを抽出します。
5. インフォキューブを登録する
SASにロードするインフォキューブの項目を特定し、ジョブを自動生成します。
6. インフォキューブをロードする
自動生成されたジョブを確認し、実行します。

3.1. 環境構築
SAS/ACCESS Software for R/3、およびSAS/ACCESS Software for
SAP BW の作業を行ないます。
具体的には、SAS RFC ServerとSASが提供するSAPモジュールのインストー
ルと設定を進めていきます。詳細は、弊社ホームページの「インストールセンター」
から、SAS/ACCESS 4.1 Interface to R/3およびSAS/ACCESS 9.1.3
Interface to SAP BWのインストールガイド（PDF版）をダウンロードできます
図1：SAS ETL Serverのシステム構成

ので、それらをご参照ください。

■ クライアント● インストールセンター

SAS管理コンソールでは、環境設定・変更、SAPメタデータの抽出を行

http://www.sas.com/japan/service/installcenter/index.html

ないます。SAS ETL Studioでは、SAPメタデータの検索・ナビゲートお
よびETLプロセスの開発を行ないます。

SAS Data Surveyor for SAPの設定は、SAS管理コンソールから下記の手順で行ないます。

■ サーバーSAS RFC Serverは、SASとSAPをつなぐコニュニケーション・コンポー

1. SAPユーザーの登録ネントです。SASからSAPへアクセスするためには、本サーバーが起動

2. SAP Server定義の作成

していなければなりません。SASから見たSAP Application Serverと3. SAPライブラリの作成

は、SAPそのものとなります。なお、SAS Metadata Server、および

4. SAPメタデータ用SASライブラリの作成

Workspace Serverの詳細は、SAS Technical News（Autumn 2005）

5. スタースキーマ用SASライブラリの作成（SAP BWのみ）

ですでにご紹介していますので、ここでは割愛します。
■ データベース
SAPがサポートするデータベースには、DB2、Oracle、MS SQL Serverな
どがあります。SASからそれらのデータベースにアクセスするためには、それぞれ異なる製品を利用する必要があります。しかし、SAS Data Surveyor
for SAPからアクセスする場合は、データベースの違いを意識する必要はありません。

3.2. SAP BWのメタデータを抽出する■ 文字列検索インフォキューブ等の一覧を作成するために、メタデータを抽出します。
SAS管理コンソールを起動し、メニューバーから、「ツール」 → ［BWからの抽出］を選択し、ウィザードを実行します。

3.3. SASにロードするインフォキューブを決定する
SAS ETL Studioの「ソースデザイナ」を使用して、SAPのインフォキューブを決定します。SAP BWメタデータの表示ビューには、以下の2種類があります。
SAP BW エクスプローラ

SAP BW のメタデータをリスト表示する

SAP BW メタデータの検索

SAP BW のメタデータを文字列検索し、該当データを表示する■ ビューの選択■ リスト表示■ 文字列検索の結果

3.4. インフォキューブのメタデータを抽出する■ ディメンジョン、
ファクトテーブルを選択

インフォキューブのインフォオブジェクト、データモデル一覧を作成するために、
インフォキューブのメタデータを抽出します。SAS管理コンソールのメニューバー
から、「ツール」→［BWからの抽出］を選択してウィザードを実行します。
■ インフォキューブのみメタデータを抽出

テーブルのメタデータ、テーブルの内容を表示できます■ 列を選択3.5. インフォキューブを登録する
SAS ETL Studioの「ソースデザイナ」を使用して、SASにロードするイン
フォキューブの項目を特定し、インフォキューブを登録することで、ジョブを自動生成します。ここでは、ディメンション、
ファクトテーブルの選択など、さ
まざまな条件を指定することが可能です。
■ リスト表示■ 抽出条件（日付）・ロードデータ格納先を指定

データモデル、テーブル、
インフォオブジェクトを表示できます3.6. インフォキューブをロードする
SAS ETL Studioで自動生成されたジョブは、下記のリストで確認、選択することができます。

今回の例では、
ジョブ［インフォキューブ E̲PRDSALCのロード］を選択します。すると、以下のプロセスフローが表示されます。

4. 内部構造

4.3. スタースキーマの採用

SAS Data Surveyor for SAPの核となる技術は、内部構造にあります。こインフォキューブのデータ構造は、
スノーフレークスキーマ（下記図の左）での章では、どのように動作しているのかをご紹介します。

す。しかしながら、SASではスノーフレークスキーマのデータを扱うことはできません。そこで、SAS Data Surveyor for SAP（SAP BW）は、SAPのメ

4.1. SAPエンジン

タデータからスタースキーマ（下記図の右）へと構造変換を行なうことで、

SAS9からSAPエンジンが追加され、DB2やOracleエンジン同様、SASからインフォキューブのロードを実現しています。

SAPおよびSAP BWに対しての透過的なアクセスが可能となりました。他のSASアクセスエンジンと異なる点は、参照のみのエンジンであることです。
SAPエンジンの使用例
LIBNAME r3lib SASIOSR3 SYSNR=15 ASHOST=xxx.sas.com
LANGUAGE=JA RFC_SERVER_HOST=xxx.sas.com
RFC_SERVER_PORT=6999 CLIENT=800 TRACE=0
BATCHMODE=0 USER=accr3 PASSWORD="{sas001}dGVzdA==";

4.2. パフォーマンスの最適化

F :ファクトテーブル D:ディメンジョン S:SIDテーブル T:テキストテーブル M:マスターテーブル

SAPエンジンでのデータ結合処理は、SQLが自動生成されリモートホストで実行されます。これにより、実行ホストの最適化および必要最小限のデー

5. おわりにタ転送を実現し、パフォーマンスを最適化しています。

「SAPと他のデータソースを結合したい」、「SAPのデータから、
レポート作
成、分析、統計解析を容易に行ないたい」というニーズをお持ちであれば、290 PROC SQL;

ぜひSAS Data Surveyor for SAPをご活用ください。本特集でご紹介し

291

CREATE TABLE sample AS

た情報が、SAPのデータから有用な情報を生成するプロセスの第一歩とな

292

SELECT bkpf.mandt,

れば幸いです。

293

bkpf.belnr,

294

bkpf.gjahr,295bseg.dmbtr

参考文献● SAS/ACCESS 9.1 Interface to SAP BW: User's Guide（PDF/英語）

296

FROM r3lib.bkpf

297

INNER JOIN r3lib.bseg

http://support.sas.com/documentation/onlinedoc/91pdf/
sasdoc̲91/access̲sapbw̲7297.pdf

298

ON (bkpf.mandt=bseg.mandt

299

AND bkpf.bukrs=bseg.bukrs● SAS/ACCESS 4.1 Interface to R/3: User's Guide（PDF/英語）

300

AND bkpf.belnr=bseg.belnr

http://support.sas.com/documentation/onlinedoc/91pdf/

301

AND bkpf.gjahr=bseg.gjahr)sasdoc̲913/access̲r3ug̲9029.pdf

302

WHERE bkpf.gjahr="2001";

NOTE: テーブル WORK.SAMPLE (行数 102250、列数 4) が作成されました。

● SAS/ACCESS 4.1 Interface to R/3 インストールガイド（PDF/日本語）
http://www.sas.com/japan/service/installcenter/common/91/
ts1m3/r3̲install̲j.pdf● SAS/ACCESS 9.1.3 Interface to SAP BW インストールガイド（PDF/日本語）

303 QUIT;
NOTE: PROCEDURE SQL 処理 (合計処理時間):
処理時間

1:23.60

CPU時間

0.35 秒

http://www.sas.com/japan/service/installcenter/common/91/
ts1m3/sapbw̲install̲j.pdf● SAP Insider : A Smarter Supply Chain（PDF/英語）
http://www.sas.com/reprints/sci̲sapinsider̲0405.pdf● SAP Insider : SAS Gives You The Power to Know （PDF/英語）
http://www.sas.com/industry/energy/sap̲insider.pdf

PROC SQL NOPRINT;
SELECT varnum INTO :n_var FROM _work1
WHERE UPCASE(name) = "%UPCASE(&var)";
QUIT;%DO i=1 %TO &n_var;● 任意の変数の後に変数を追加する%GLOBAL name&i;● データセットのソート情報を取得する%END;● SASプログラムの読み込み

DATA _NULL_;● LSF JobSchedulerのライセンス取得および更新方法

RETAIN flg 0;● n番目に大きい値を取得する

SET _work1;● 特殊欠損値について

IF flg=1 THEN STOP;● 参照線の太さを変更

IF varnum = &n_var THEN DO;● 行列の階数を算出

flg=1;● 一般化Crawford-Ferguson族に属する回転法について

END;
CALL SYMPUT('name' || LEFT(_n_),name);
RUN;

既存のデータセットに新しく変数を追加するとき、変数の位置%MEND add_var1;

が最後になります。
これを任意の位置（たとえば、任意の変数の後）に追加するにはどのようにすればいいでしょうか。

%MACRO add_var2(add_var);%* add_var: 追加する変数名を指定 ;変数の位置は、DATAステップでの出現順になります。位置を直 接 指 定 する機 能 はありませ ん。ただし、ダミーのFORMAT%DO i=1 %TO &n_var;

FORMATステートメントや、LENGTHステートメントを使って変数のリストを記述することで、位置を変更できます。

&&name&i%END;&add_var;

下記の例では、変数がA1, A2, B1, B2のように並んでいるとき、A2の後ろ%MEND add_var2;にA3を追加するダミーのFORMATステートメントで、追加する位置より前の変数と追加する変数を指定しています。

/* マクロの実行例 *//* NEWという変数をB2の後に追加する場合 *//* サンプルデータセット作成 */DATA sample;%add_var1(sample,b2);

INPUT a1 a2 b1 b2 x $ y $ z $;CARDS;DATA sample;

1 2 3 4 A B C%add_var2(new);

5 6 7 8 X Y Z

SET sample;;

new=b1+b2;

RUN;

RUN;

DATA sample;
FORMAT a1 a2 a3;/* ダミーのFORMATステートメント */SET sample;
a3=a1*100;

データセットのプロパティやCONTENTSプロシジャのアウトプッ

RUN;

トから、
ソート済みデータセットのキー変数を確認することができますが、この情報をデータセットに取得することはできますか？

変数が多い場合は、マクロを使用して、ダミーのFORMATステートメントの記述を簡略化できます。次の例を参照してください。

CONTENTSプロシジャステートメントのOUT=オプションにより、変数情報をデータセットに出力することができます。

%MACRO add_var1(indata,var);%* indata: データセット名を指定 ;%* var:

どの変数の後に追加するか、変数名を指定 ;次ページの例では、name、sex、age、height、weightの5つの変数を持
つデータセットsashelp.classをage、sexをキーにソートしています。出力デー%GLOBAL n_var;

タセットout1は、
オブザベーションごとに各変数の情報を格納する計5オブ

PROC CONTENTS DATA=&indata

ザベーションのデータセットとなります。出力データセットに含まれる変数

OUT=_work1(KEEP=name varnum) NOPRINT;RUN;PROC SORT DATA=_work1;
BY varnum;
RUN;

SORTEDBYの値（数値）により、キー変数を判断できます。

/* 変数age、sexをキーにしてソート */PROC SORT DATA=sashelp.class OUT=test ;■ ライセンス取得方法
1. E-mailの件名がSAS Software Renewal Orderではじまる、
ライセ
ンスのご案内をご用意ください。

BY age sex ;2. 下記のサイトにアクセスします。

RUN;

https://www3.sas.com/apps/cpi/admincenter̲checkoptions.

/* CONTENTSプロシジャのアウトプットをデータセットに出力 */jsp?̲admin̲option=RsndSID

PROC CONTENTS DATA=test OUT=out1 ;3. 手順1のE-mail中に記載がある「SAS Installation Key」、
「Site

RUN;

Number」「E-mailアドレス」をそれぞれ入力します。
4. E-mailにてLSF JobSchedulerの更新ライセンスが送られてきます
また、ODS機能によりプロシジャのアウトプットをデータセットに出力する方（到着までに一定の時間がかかります）。

法もあります。出力データセットout2の変数CVALUE1に「Age Sex」という値が格納されます。

■ ライセンス更新方法
1. LSF JobSchedulerのアドミニストレータにて、OSにログインします。
/* ODS機能によりデータセットに出力 */ODS OUTPUT SORTEDBY=out2 ;2. LSFおよびJob Schedulerのサービスをすべて停止します。
3. 入手済みのライセンスファイルを、「!LSF\conf\license.dat、PROC CONTENTS DATA=test ;!JobScheduler\conf\license.dat」として保存します。

RUN;

・!LSFは、LSFのインストールディレクトリです。Windows版の標準は、
C:\LSF̲51です。

ODS OUTPUT CLOSE ;・!JobSchedulerは、JobSchedulerのインストールディレクトリです。Windows版でのデフォルトは、「C:\Program Files\Platform Computing」です。
4. LSFおよびJob Schedulerのサービスをすべて起動し、ジョブが実行できることをご確認ください。
マウスを使って、拡張エディタにSASプログラムファイル（拡張子が sas ）をドラッグ＆ドロップすると、新規のエディタがライセンスが取得できない場合や更新作業を行なってもジョブが実行でき起動してプログラムが読み込まれます。新規ではなく、既に記ない場合には、弊社テクニカルサポートまでご連絡ください。

述されているプログラムの後に、新たに読み込むプログラムを追加することはできますか。
SASプログラムファイルを、マウスの右ボタンをクリックした状態で拡張エディタへドラッグ＆ドロップすると、下記のポッ

最大値、最小値はそれぞれMAX関数、MIN関数で取得可能

プアップメニューが表示されます。

ですが、n番目に大きい値を取得することは可能でしょうか。

● 新しいウィンドウで開く● 現在のウィンドウに追加する

SAS9から新たに追加されたLARGEST関数を使用すること● キャンセルにより、簡単にn番目に大きい値を取得することが可能です。

このメニューから｢現在のウィンドウに追加する｣を選択すると、拡張エディ

LARGEST関数の構文

タの最終行にプログラムが追加されます。
なお、拡張エディタではなくプログラムエディタの場合、複数のエディタを

LARGEST(n, 引数1<, 引数2 ...>)

開くことができないため、通常のドラッグ＆ドロップ操作を行なうことで、上記と同様の動作となります。
説明n = 何番目に大きい値を取得するかを指定する
引数 数値、
もしくは数値変数
LSF JobSchedulerのライセンス期限が切れているため、ジョブが実行できません。LSF JobSchedulerのライセンス取得

使用例

および更新方法を教えてください。
DATA _NULL_;
弊社からお送りしたライセンスのご案内（E-mailの件名がx=1;

SAS Software Renewal Orderで始まるもの）に記載してy=3;いますが、SASとLSF JobSchedulerのライセンスは別SID

z=5;となっており、以下の手順にてライセンスを入手する必要があります。

n=LARGEST(2,x,y,z);
PUT n=;
RUN;

上記の使用例を実行すると、結果は以下のようになります。
GPLOTプロシジャでグラフを描画する際、参照線の太さを変更することはできますか。

n=3

横軸の参照線に関しては、HREF=オプションにて位置、CHREF=オプションにて色、LHREF=オプションにて線種を指定することができます（縦軸の参照線に関しては、
それぞれVREF=、CVREF=、LVREF=オプションとなります）。
数値データを処理する際に、欠損値を文字や記号などで置しかしながら、参照線の太さを指定するためのオプションがありません。こ換して見やすくすることはできますか。

のため、ANNOTATE機能を用いて、線の太さを指定した上で、グラフを作成することになります。

特殊欠損値を指定するMISSINGステートメントを利用する
ことで、数値欠損値をアルファベット（A〜Z）とアンダーバー

例：横軸の10に参照線を描く（̲）
を使用して表すことができます。
/* データセットANNOの作成 */データ値の数値フィールドに欠損値が含まれている場合に、その文字が特
殊欠損値として解釈されるようにするには、MISSINGステートメントを使用

DATA anno;

して必要な文字を指定します（MISSINGステートメントは、通常はDATAスRETAIN XSYS '2' YSYS '1' ;テップ中に記述します）。

LENGTH FUNCTION COLOR $8;

一方、SAS式または割り当てステートメントの中で特殊欠損値を使用する

FUNCTION='MOVE'; X=10; Y=0; OUTPUT; /* 参照線の位置を指定 */ときは、値の先頭にピリオド（.）
を付け、その後にアルファベットまたはアンダー

FUNCTION='DRAW'; Y=100;

バー（̲）
を入力してください。
例：数値欠損値に「A」と「B」を指定する

SIZE=3;/* 線の太さを指定 */COLOR='red';/* 線の色を指定 *//* 線種を指定 */LINE=2;OUTPUT;/* サンプルデータ */RUN;

DATA test;
MISSING A B;/* ANNOTATE機能を用いてグラフを作成 *//*特殊欠損値の定義*/

INPUT no $ val1;

PROC GPLOT DATA=one;
PLOT y*x / ANNO=anno;

DATALINES;SYMBOL I=join V=circle C=green;

1 10

RUN;

2 9

QUIT;

3 A
4 8
5 B
;
RUN;
SAS/IMLで行列の階数を求めるには、どのようにすればよい/* 特殊欠損値の確認 */ですか。

DATA test2;
SET test;

行列の階数に対する関数はありませんが、一般化逆行列を求めるGINV関数、対角要素の和を求めるTRACE関数を用

ELSE flag=0;いることによって、算出することができます。具体的には、以RUN;IF MISSING(val1) THEN flag=1;

下のプログラムとなります。
rank=ROUND(TRACE(GINV(a)*a));※なお、SAS/IMLのRANK関数は、行列の階数ではなく、順位付けを行なう関数となるのでご注意ください。

SAS System 8以降のFACTORプロシジャでは、「一般化

Jennrich, R.I.（1973）,

Crawford-Ferguson族に属する回転法」が利用できると聞"Standard Errors for Obliquely Rotated Factor Loadings,"

きました。既存の回転法とどのような関係にあるのでしょうか。

Psychometrika, 38, 593 - 604.

ここでは、「nf」を因子の数、「nv」を変数の数とします。なお、実際にプログラムを実行するときには、「nf」や「nv」を数値で置き換えてください。
多くの直交回転は、いわゆるオーソマックス回転で表現することができます。
対応例⇔

ROTATE=ORTHOMAX(1)ROTATE=FACTORPARSIMAX ⇔ROTATE=ORTHOMAX(nv)

ROTATE=VARIMAX⇔ROTATE=EQUAMAXROTATE=ORTHOMAX(nf/2)

オーソマックス回転は、直交一般化Crawford-Ferguson族に属する回転法とは以下の関係にあります。
ROTATE=ORTHOMAX(p)⇔ROTATE=ORTHGENCF(0, 0, -p, nv)

この関係から、
たとえばバリマックス回転は「ROTATE=ORTHGENCF(0,0, -1, nv)」の指定により再現できます。
一方、コバリミン回転やコーティミン回転は、いわゆるオブリミン基準に基づく斜交回転に属します。
対応例
ROTATE=COVARIMIN⇔ROTATE=OBLIMIN(1)ROTATE=QUARTIMIN⇔

ROTATE=OBLIMIN(0)ROTATE=BIQUARTIMIN⇔

ROTATE=OBLIMIN(.5)

オブリミン基準に基づく回転と斜交一般化 Crawford-Ferguson 族に属する回転法には、以下の対応関係があります。
ROTATE=OBLIMIN(τ) ⇔ ROTATE=OBLIGENCF(-τ, nv, τ, -nv)

また、ROTATE=OBLIGENCF を利用すると、斜交バリマックス回転や斜交エカマックス回転なども、以下のように表現できます。
対応例
ROTATE=OBVARIMAX⇔ ROTATE=OBLIGENCF(0, nv-1, 1, -nv)

ROTATE=OBFACTORPARSIMAX ⇔ ROTATE=OBLIGENCF(0, 0, nv, -nv)
ROTATE=OBEQUAMAX⇔ ROTATE=OBLIGENCF(0, 2*nv-nf, nf, -2*nv)

なお、プロマックス回転とプロクラテス回転は、
この限りではありません。
詳細については、「SAS/STAT User's Guide」の［The FACTOR Procedure］→［Details］→［Simplicity Functions for Rotations］の項、および下記の文献を参照してください。
Crawford, C.B. and Ferguson, G.A.（1970）,"A General Rotation Criterion and Its Use in Orthogonal
Rotation, " Psychometrika, 35, 321 - 332.

●「GENMODプロシジャによるGEE回帰モデル」コース

SASトレーニングのお知らせ

日

程：2006年3月10日（金） 10：00〜17：00

価

格：50,400円（税込）／チケット捺印数 1

講

師：東京大学大学院 医学系研究科 生物統計学／疫学・予防保会

場：SAS Institute Japan株式会社 東京本社 ７Fトレーニングルーム

健学 伊藤陽一助手
受講対象：SASによる統計解析に従事している方
前提知識：「医薬向けカテゴリカルデータ解析2」コースを受講済みか、同■ 特別トレーニングコース開催のご案内●「医学研究における経時データ解析」コース
日程：東京会場：2006年3月2日（木）〜3日（金） 10：00〜17：00

程度の知識のある方
学習内容：本講座は、経時的なデザインあるいはクラスターデザインにより、測定値間に何らかの相関が生じるようなデータの解析に携わ

大阪会場：2006年3月16日（木）〜17日（金） 10：00〜17：00

る方を対象としています。例えば、対象者の失明に関する縦断※ 両日程とも同内容です

研究や、世帯および個人の特性を調整した肝臓がんの家族集

価格：99,750円（税込）／チケット捺印数 2

積性に関する横断研究をGEE（一般化推定方程式）によって講

師： 東京大学大学院 医学系研究科 生物統計学 松山裕助教授

モデル化することができます。

会

場：東京会場：SAS Institute Japan株式会社 東京本社 ７Fトレーニングルーム
大阪会場：SAS Institute Japan株式会社 大阪支店トレーニングルーム

受講対象：SASによる統計解析に従事している方
前提知識：「医薬向け分散分析」コースを受講済みか、同程度の知識のある方
学習内容： 多くの医学研究においては、研究対象者ごとに時間を追って
反応変数を繰り返し測定することがあり、このような研究は経コンテンツ：■ GEE回帰モデル
・2値結果変数のためのGEE回帰モデル
・順序結果変数のためのGEE回帰モデル■ 上級者のためのGEE回帰
・GEE回帰モデルのためのモデル診断
・Alternating Logistic Regression Models

時観察研究などと呼ばれます。その研究目的の一つは、反応
変数と時間、治療効果あるいは他の説明変数との関係を定量

SAS Institute Japan株式会社では、今後も多岐にわたったトレーニング的に評価することです。同一対象者内の反応変数には相関がコースを追加していく予定です。

生じることから、統計的に妥当な推論を行なうためには測定単

コース内容・日程等の詳細は、順次弊社Webサイトに公開しますので、以位に起因する相関を考慮する必要があります。

下のURLをご参照ください。

そのような反応変数間の相関を考慮する方法として、線型混

http://www.sas.com/japan/training/

合モデルおよび一般化推定方程式（GEE）による解析方法が近年注目を浴びています。

その他、
トレーニングに関する情報については、上記のURLをご参照いた
だくか、下記トレーニング担当までお問い合わせください。

このコースでは、線型混合モデルと一般化推定方程式の理論的背景について講義し、実際の医学データの解析を通して
MIXEDプロシジャやGENMODプロシジャの使用法について学びます。
・ 線型混合モデルおよび一般化推定方程式（GEE）に関する
基本概念の説明・ MIXEDプロシジャやGENMODプロシジャの使用法
・ 医学分野における実データの解析
なお、2日目の最後にQ&Aの時間枠を設けます。
上記の内容に加え、最新のSAS 9のトピックを加える予定です。

トレーニング担当

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では普通に見られるものとなりました。しかし、SASなどの統計ソフトウェアに基づいてこれらの分析手法が日常的に使用される一方で、さまざまな手回帰の概念をより深く理解することは、最小2乗法による分析から最大限法を正しく適用し、その結果を正しく解釈する際には、元来統計の専門家のメリットを引き出す上で不可欠といえます。本書は、統計的手法の基本ではないユーザーは注意する必要があります。本書は、SASを活用した医に基づいて書かれており、科学者が最小2乗分析を効果的な研究ツール

学データの解析方法について解説しており、各章ごとに一つずつ解析方として活用できるように、適切な考え方を提供しています。本書は、回帰分法を扱っています。SASによるプログラム記述方法や、その解析結果を適析に関する実用的な知識を獲得したいと願う科学者を対象としています。

切に解釈する方法について、それぞれ簡潔に説明しています。理論の詳

本書の基本目的は、数学的な側面に偏りすぎることなく、最小2乗分析、お細を単に羅列するのではなく、各プログラムとその結果をまとめて検証でよびそれに関連する統計的手法の理解を深めることです。これは30年以きるよう、考えられて構成されています。本書で使用されているすべてのプ上に及ぶ科学者へのコンサルティングと、長年にわたり学生に回帰分析

ログラムおよびデータセットは、米国SAS Institute社のホームページ、
まを教えてきた経験の成果と言えます。本書は、統計の専門家以外の人にとったはhttp://www.crcpress.comでダウンロード可能です。本書を執筆しては非常に優れた回帰分析に関するテキストとして、専門家にとってはリファ

たGeoff Der氏とBrian S. Everitt氏は、ベストセラーである『Handbook

レンスとして役立ちます。また、2学期にわたる統計的手法入門と、理論的of Statistical Analyses Using SAS』の著者でもあり、彼らの知恵と経な線形モデルの講座の橋渡し的役割を提供しています。本書の重点は、
デー

験が本書にも余すところなく込められています。順を追った解説、わかりやタの構成に関する概念とその解析に置かれており、単回帰、行列演算、重すい説明と明快な用例 ―― 優れた手引書としてこの一冊さえあれば、回帰における主な考え方について簡単に紹介しています。また、回帰変数

SASを活用した医学データの解析に困ることはありません。医学研究に携の選択方法およびその基準、また回帰モデルの幾何学的解釈についてわる方にも、
また統計の専門家にも適しています。

解説しています。さらに、多項式や三角関数に基づく回帰、分散分析、非線形回帰、時系列解析、ロジスティック回帰、変量効果、および混合効果
モデルについても触れています。詳細なケーススタディと、実データに基
づく練習問題で、これらの概念をより深く理解することができます。

「Categorical Data Analysis, Second Edition」
著

者：Alan Agresti「Survival Analysis: Techniques for Censored &Truncated Data, Second Edition」

注文番号：60919

著

I S B N：0-471-36093-7

注文番号：60917

価

I S B N：0-387-95399-X

格：21,105円（税込）

者：John Klein、Melvin Moeschberger

カテゴリカルデータに対する統計的手法は、特に生物医学や社会科学の価分野で利用される例が劇的に増加しています。この分野における新たな応用統計学に携わる研究者は、time to event （事象発生までの時間）

格：18,270円（税込）

進歩と、新しい世代の専門家や学生のニーズを受け、『Categorical

データを分析する機会があります。本書で扱う統計解析の手法は、医学、Data Analysis』の新版は、カテゴリカルデータ解析で最も重要な手法に生物学、公衆衛生学、疫学、工学、経済学、人口統計学などにおいて利用

ついての総合的な入門書となっています。統計学者や生物統計学者はもできますが、主として生物学と医学への応用に焦点が当てられています。

ちろん、統計に携わる科学者や学生全てを対象とした本書は、単変量およ生存分析は、データの打ち切り（censoring）や切断（truncation）によっび相関がある多変量からなる応答を解析する最新の方法をわかりやすくて複雑なものとなります。計数過程の理論に基づく手法を使うことで、生まとめています。離散データに対するロジスティック回帰や、Poisson回帰、

存時間データにおける打ち切りと切断を考慮した統計理論は大幅に進歩

負の2項回帰を、連続データのための正規分布に基づく回帰と結びつけた、しました。本書は、高度な数学の知識のない研究者もこれら複雑な理論を統一的なアプローチである一般化線形モデルを学ぶことができます。この利用できるように配慮されています。また、著者らはこれらの理論の要点を新版には、さまざまな価値ある内容が追加されました。

提示しているだけではなく、計数過程には基づかない旧来の解析手法と、・ 周辺モデル、GEE、混合モデルなどを含む、応答変数がカテゴリカルであ

それらをデータに適用する方法について紹介しています。この第2版では、る、反復測定データの分析に関する3つの新しい章
・ 特に2値データと多項データに対するロジスティック回帰によるモデリングに対する拡張多くの新しい内容が追加されています。具体的には、第2章に競合リスク（competing risk）確率に対する要約統計量に関する議論が、また第4章
ではその確率の推定方法が追加されました。ある時点における生存曲線

・ 本書に出てくるほぼ全ての解析を、SASを利用して実行する方法の同等性に関する検定を扱う節が、新たに第7章に加わりました。第8章で・ 順序変数と名義変数の取り扱い方法の違いに関する対処

は、共変量のコーディング方法や、連続な共変量の離散化に関する節が・ 小標本に対する正確な分布に基づく解析手法追加されています。Lin and Yingの加法ハザード回帰モデルの節も、第・ 実際のデータを使用した、100以上の統計手法の解説や、600を超える

10章に用意されました。

練習問題「実用SAS生物統計ハンドブック SAS 8.2 およびSAS 9.1対応 」
監

修：浜田知久馬（東京理科大学）

Time to Event Data」

執筆：臨床評価研究会 基礎解析分科会

著

注文番号：13036「Applied Survival Analysis: Regression Modeling of者：David Hosmer、Stanley Lemeshow

注文番号：60921

I S B N：4-86079-017-0

I S B N：0-471-15410-5価

価・臨床解析でよく用いられる統計手法を解説し、SASでのプログラミング

格：22,050円（税込）

格：3,990円（税込）

本書はTime To Event（事象発生までの時間）データに対する分析手法

コードから結果の解釈まで、一貫して解説した、役に立つハンドブック刊行。

の最新の実用ガイドです。近年の強力かつ手ごろな統計ソフトウェアパッ・製薬企業の第一線で活躍している実務者が、現場でSASを利用する際

ケージの急速な普及により、生存時間データの解析に対して新しい画期の知恵をまとめようとの思いで作ったので、分かりやすく、使いやすい。

的な手法が次々に開発されてきています。しかし、time to event データの・SASの第一人者、浜田知久馬先生の監修によりさらにパワーアップ。

研究に携わる医療関連の研究者の関心を満たす統計的モデリングに関・現実に直面する解析事例や例数設計事例をSASを用いて詳説するだ

する書籍は、依然として不足しています。本書は、この大きなギャップを埋けでなく、データ作成部も含めたプログラムの全ソースコードも掲載。

めるものとして役立つことを目指しています。本書は、疫学や生物統計学、・製薬企業やCROの生物統計、データマネジメント、SASプログラマーな

他の健康科学の領域における研究で使用されている time to event デー

ど、臨床試験に携わる担当者はもとより、すべての実務家に使い尽くしタに対する回帰モデルの包括的な入門書です。他のテキストとは異なり、て欲しい1冊。

本書はそのほとんどを数学理論ではなく実用に即した応用を中心に展開しており、現実的な例とケーススタディを用いて最新のモデリング手法を明快かつ親しみやすい形で提供しています。比例ハザードモデルに重点をおいていますが、Kaplan-Meier法やパラメトリックモデルについても触れられています。本書で扱う主なトピックは次の通りです。
・変数選択
・連続な共変量に関するスケールの同定
・交互作用の役割
・当てはめたモデルの解釈
・モデル適合度やモデル仮定に対する評価
・回帰診断
・再帰事象モデル、frailty モデル、および加法モデル・商用の統計ソフトウェアとその有効活用法
本書は、生物統計学や疫学を学ぶ大学院生、そして健康科学の領域における研究者に対する入門書として最適です。

「Linear Mixed Models for Longitudinal Data」
著

者：Geert Verbeke、Geert Molenbergs

注文番号：60916
I S B N：0-387-95027-3
価

格：18,270円（税込）

本書は、連続変量である経時観測データに対する線形混合モデルを包括的に扱っています。モデルの定式化を行なった後に、周辺モデル、個体ごとのプロファイル、残差の共分散構造といった、モデルのあらゆる側面に対する探索的なデータ解析の方法に主眼が置かれています。さらに、モデル診断や欠損データについて多くのページが割かれています。また、不完
全データに対する感度分析も解説されています。一方、非一様性モデル、
条件付き線形混合モデルなど、従来の線形混合モデルのバリエーションについても触れています。本書は、製薬企業、公衆衛生学の研究機関、臨床試験受託機関、および教育機関に所属する、実務統計家や医学関連の研究者に役立つ内容となっています。また、数学的な理論よりも、その方法論をより重視しています。本書における解析の多くにおいて、SASのMIXEDプロシジャを使用しており、その特徴が明快に解説されています。
また、他のいくつかの商用ソフトウェアについても触れられており、データ
解析の結果を例示する際には、
ソフトウェアに依存しないように最大限の注意が払われています。
SASマニュアル申込用紙、および最新のPublication Catalog（マニュアル案
内パンフレット）は弊社ホームページ（http://www.sas.com/japan/manual/）
にて公開しておりますので、併せてご利用ください。

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