For Higher
Customer Satisfaction,
We Bridge
the SAS System
Between
Customer’s World.

AUTUMN 2011
特集

分析における拡張点：
SAS/STAT ® 9.3

01

SAS Academic News- 事例紹介- コラム「SAS四方山話」

特集

分析における拡張点：®
SAS/STAT 9.3⡿ᅜ䛻⥆䛝䚸᪥ᮏ䛻䛶 㻞㻜㻝㻝 ᖺ 㻥 ᭶䜘䜚 㻿㻭㻿 ® 㻥㻚㻟 䛜䝸䝸䞊䝇䛥䜜䜎䛧䛯䚹๓ྕ䛷䛿㻌㻥㻚㻟 䜢ᑟධ䛩䜛ୖ䛷䚸᭱ึ䛻䛤☜ㄆ䛔䛯䛰䛟ᐇ⾜⎔ቃ䚸䜎䛯䝗䜻䝳䝯䞁䝖䛺䛹䛻㛵㐃䛧䚸䜲䞁䝇䝖䞊䝹䝉䞁䝍䞊䜢䛤⤂௓䛧䜎䛧䛯䚹
http://www.sas.com/japan/service/documentation/in
stallcenter/index.html
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08

Q&A

15

SASトレーニングのお知らせ

17

最新リリース情報20

02[ 特集 ] 分析における拡張点：SAS/STAT 9.3

1

SAS 9.3におけるデフォルトの出力

AUTUMN 2011

1.1 デフォルト設定に関して௨๓䛾䝸䝸䞊䝇䛷䛿䚸ฟຊ⤖ᯝ䛿䜰䜴䝖䝥䝑䝖䜴䜱䞁䝗䜴䛻ฟຊ䛥䜜䜎䛩䚹㻸㻵㻿㼀㻵㻺㻳 ฟຊ䛸ゝཬ䛥䜜䚸䛣䛾㒊ศ䛾ฟຊ䜢ᢚไ䛩䜛䛯䜑䛻䛿䚸㻻㻰㻿㻌㻸㻵㻿㼀㻵㻺㻳㻌㻯㻸㻻㻿㻱㻧㻌䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䜢グ㏙䛧䜎䛩䚹㻥㻚㻟 䛷䛿䚸䝕䝣䜷䝹䝖䛾タᐃ䛿 㻴㼀㻹㻸 ฟຊ䛻ኚ᭦䛥䜜䛶䛔䜎䛩䚹䜎䛯䚸㻥㻚㻝㻚㻟 䛷䛿ホ౯∧䚸㻥㻚㻞 䛷㻿㻭㻿 䜢 ㉳ ື䛧䛯㝿䚸ධ㛛䜺䜲䝗䛻㛵 䛩䜛䜴䜱䞁䝗䜴䛜⾲♧䛥䜜䜎 䛩䚹䛿ṇつ䛾ᶵ⬟䛸䛺䜚䜎䛧䛯 㻻㻰㻿 ⤫ィ䜾䝷䝣ᶵ⬟䛻㛵䛧䚸䝕䝣䜷䝹䝖䛻䛶㻥㻚㻟 䛷䛿ධ㛛䜺䜲䝗䛾䛤᱌ෆ䛻ຍ䛘䚸ฟຊ䛻㛵䛩䜛䝕䝣䜷䝹䝖䛾タᐃᶵ⬟䛜᭷ຠ䛸䛺䛳䛶䛔䜎䛩䚹䛣䛾䛯䜑䚸௨๓䛾䝸䝸䞊䝇䛸䛿␗䛺䜚䚸㻻㻰㻿㻌䛜ኚ᭦䛥䜜䛶䛔䜛䛣䛸䛜⾲♧䛥䜜䜎䛩䚹㻳㻾㻭㻼㻴㻵㻯㻿㻌㻻㻺㻧 䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䜢グ㏙䛩䜛ᚲせ䛜䛺䛟䛺䜚䜎䛧䛯䚹㻴㼀㻹㻸 ฟຊ䚸㻻㻰㻿 ⤫ィ䜾䝷䝣ᶵ⬟䛜᭷ຠ䛷䛒䜛䝕䝣䜷䝹䝖䛾タᐃ䛷䛿䚸㻻㻰㻿 ⤫ィ䜾䝷䝣䛿ศᯒ⤖ᯝ䛸ే䛫䚸୍䛴䛾 㻴㼀㻹㻸 䝣䜯䜲䝹䛻⾲♧䛥䜜䜎䛩䚹䛣䛾ኚ᭦䛻䛸䜒䛺䛔䚸ฟຊ䛾䜲䝯䞊䝆䜢タᐃ䛧䛶䛔䜛 㻻㻰㻿 䝇䝍䜲䝹 䛻 㛵 䛧䛶 䜒 ᪂ 䛯 䛺 䝇 䝍 䜲䝹 䛜 ㏣ ຍ 䛥 䜜䛶 䛚 䜚䚸䛭 䛾 䛖 䛱 䛾 ୍ 䛴㻴㼀㻹㻸㻮㻸㼁㻱 䛜䝕 䝣䜷䝹䝖 䛾タ ᐃ䛸 䛺䛳䛶 䛔䜎 䛩䚹㻔 ௨๓䛾䝸䝸䞊䝇 䛻䛚䛡䜛 㻴㼀㻹㻸 ฟຊ䛷䛿䚸㻻㻰㻿 䝇䝍䜲䝹䛿 䇾㻰㼑㼒㼍㼡㼘㼠䇿 䛷䛧䛯䚹㻕

1.2 デフォルト設定の変更
௨๓䛾䝸䝸䞊䝇䛸䛾ẚ㍑䚸䜎䛯౑䛔័䜜䛶䛔䜛⎔ቃ䛸ྠ䛨䛻䛧䛯䛔䛺䛹䚸䝕䝣䜷䝹䝖䛾タᐃ䜢ኚ᭦䛧䛯䛔ሙྜ䜒䛒䜚䜎䛩䚹䛣䛾ሙྜ䚸㻿㻭㻿 䛾䝯䝙䝳䞊䜘䜚௨ୗ䛾㑅ᢥ䜢⾜䛔䜎䛩䚹ᅗ㻝㻌㻦㻌㉳ື᫬䛻⾲♧䛥䜜䜛䜴䜱䞁䝗䜴㼇 䝒䞊䝹 㼉䊻㼇 䜸䝥䝅䝵䞁 㼉䊻㼇 䝥䝸䝣䜯䝺䞁䝇 㼉䜎䛪᭱ึ䛻䚸䛣䛾䝕䝣䜷䝹䝖タᐃ䛾ኚ᭦䛻䛴䛔䛶ㄝ᫂䛧䜎䛩䚹ᅗ㻞㻌㻦㻌䝥䝸䝣䜯䝺䞁䝇䜴䜱䞁䝗䜴ᅗ 㻞 䛾⤖ᯝ䝍 䝤䛜䝕䝣䜷䝹䝖䛾タ ᐃ䛸䛺䛳䛶䛚䜚䚸䛣䛾⏬㠃䛻䛶タ ᐃ䛾ኚ᭦䜢 ⾜䛘䜎 䛩䚹౛䛘䜀䚸㻴㼀㻹㻸 ฟຊ䜢ᢚไ䛧䚸䜰䜴䝖䝥䝑䝖䜴䜱䞁䝗䜴䜈䛾ฟຊ䜢⾜䛖ሙྜ䛻䛿䚸䇾 䝸䝇䝖䜢సᡂ䛩䜛䇿 䜢㑅ᢥ䛧䚸䇾㻴㼀㻹㻸䜢సᡂ䛩䜛䇿 䛾䝏䜵䝑䜽䝬䞊䜽䜢እ䛧䜎䛩䚹䜎䛯䚸䝇䝍䜲䝹䛻㛵䛧䛶䛿䚸㻌䚷㻌㻌㻌䛾㒊ศ䜢䜽䝸䝑䜽䛩䜛䛣䛸䛻䜘䛳䛶䚸䝸䝇䝖䜘䜚㑅ᢥ䛷䛝䜎䛩䚹

1.3 ドキュメントに関して䛣䛾ኚ᭦Ⅼ䛻㛵䛩䜛䝗䜻䝳䝯䞁䝖䛻䛴䛔䛶䛿䚸㻿㻭㻿 䜢㉳ື䛧䛯㝿䛻⾲♧䛥䜜䜛䜴䜱䞁䝗䜴 㻔 ᅗ 㻝㻕 䛷 䇾 ฟຊ䛾ኚ᭦ 䇿 䜢 㑅ᢥ䛩䜛䛣䛸䛷 ཧ↷䛷䛝䜎 䛩䚹䜎䛯䚸㻻㻰㻿 ᶵ⬟䛾᪂ᶵ⬟䛻㛵䛩䜛䚸௨ୗ䛾䝗䜻䝳 䝯䞁䝖䛾⟠ᡤ䛻䜒グ㍕䛜䛒䜚䜎䛩䚹
http://support.sas.com/documentation/cdl/en/wha
tsnew/64209/HTML/default/viewer.htm#odsugwh
atsnew93.htm

AUTUMN 2011

[特集]分析における拡張点：SAS/STAT 9.3

032

Y=0 で観 測されているカウントは 12 となりますが、Poisson 分布に基SAS 9. 2 では GENMOD プロシ ジャにて ZEROMODEL ステ ートメント

Poisson 分布 を用いたゼロ強調モデルとして、( モデル 1) の式を記述が追加され、ゼロ強調モデル (Zero Inflated Model) の推定ができるしましたが、より一般的には密度関数を用いま す。 Poisson 分布、退ようになりました。このモデルは、2 つの分布、Poisson 分布 ( もしくは化 分 布 を そ れぞ れ f 1 (y|S=1)、f 2 (y|S= 0) と し、二 項 分 布 を Pr(S=j)

負の二項分布 ) と退化分布 (degenerate distribution) に基づいていとした場合、以下のように記述できます。

SAS/STATにおける新プロシジャ :FMMプロシジャ（評価版）

づくカウントは 3 となっており、そのほか (9) は退化分布に基づき、0 として観測されています。つまり、2 つの分布が混合しているため、一つの分布、Poisson 分布のみを用いて分析を行った場合、推定結果が正し
くなく、検定結果に基づく判断に誤りが生じてしまうかもしれません。

ます。SAS 9.3 では、これらのモデルを包括する、有限混合モデルに対し、FMM プロシジャが追加されています。

f(y) =Pr(S=1)×f1 ( y S=１) Pr ( S =０)×f2 ( y S=0)
2.1 有限混合モデルのモデル式
Yes、No などの 2 値デー タに対する二項分布、カウントデー タに対す
る Poisson 分 布 な ど を 用 い た モ デ ル は、一 般 化 線 形 モ デ ル

簡略な記述とするため、2 つの分布を混合したモデル、ゼロ強調モデ(Generalized Linear Model) と 言 及 さ れ、LOGISTIC プ ロ シ ジ ャ、ル をここまでご紹介してきました。新たな FMM プロシジャでは、有限GENMOD プロシ ジ ャ、GL IMMIX プロシ ジ ャ な どが対応して いま す。

であればより多くの分布を混合したモデルの推定ができ、より一般的

こ れ ら の モ デルで は、平均 と 分 散 が 互 い に依 存 するた め、実 際 のなモデル式としては、以下のようになります。

デー タに対し、分析を行った場合、過分散 (overdispersion) が生じ、検定結果が正しくないなどの問題が生じるケースがあります。
過分散が生じる一つの例としては、カウントデー タにおいて 0 の値が

モデル２

f (y;α,β)=Σ kj=1 Pr(S= j)×fj (y;α j, βj S= j )多 く含 ま れて い る こ と が 挙げら れま す。観 測 した 際 の 値 がたま たま
0 であったこと以外に、必 然的に値 0 であったなど、異 なる起因にて生じていることがあります。このようなケースにおけるモデルの一つと各分布 f j に対して説明変数、分布の指定が必要となるため、FMM プ

して、ゼロ強 調 モ デルが ありま す。カウン ト に 対 する分布 を Poisson

ロシジャでは複数の MODEL ステートメントを記述します。分布に関し分布と仮定した場合、このモデルは以下のように記述できます。

ては、DIST= オ プシ ョ ン を用 い、二 項 分布 (BINOMIAL)、Poisson 分
布 (Poisson)、ガンマ分布 (GAMMA)、正 規 分布 (Gaussian)、退化分

モデル1

Y S 〜

{

Poisson(λ)
０if S=1
if S=0布 (CONSTANT) などを指定できます。リンク関数については、LINK=
オ プシ ョンを用いま す。ま た、潜 在的 な変数 S の分布 Pr(S=j) に関しては PROBMODEL ステートメントにて指定することができます。

変数 S の分布は二項分布 ( 試行数 1、確率 p) であると仮定します。多く

2.2 他プロシジャとの関連の場合、変数 S の値は観測されないため、潜在変数ともいわれます。

前節のモデル式にあるように、有限混合モデルは複数の一般化線形

Poisson 分布のパラメータλ( 平均 ) を 4、二項分布のパラメータ p ( 確

モデルに 基づいていま す。このため、一つのみの一般化線形モデル

率 ) を 0.9 とした場合、疑似的なサンプルに 基づく、ヒストグラムは以にも対応しており、モデルの推定ができます。つまり、CATMOD プロシ

下のようになります。

ジャ、GLM プロシジャ、LOGISTIC プロシジャ、GENMOD プロシジャ、GL IMMIX プロシジャ、REG プロシジャにて対応しているモデルに対しても推定が行えます。
モデルの推定を行った後、カテゴリカル変数の各水準に対する LS 平均、LS 平均の差 (LSMEANS ステ ートメント )、また、推定可能であるパラメー タ線形式の推定 (ESTIMATE ステートメント )、対比に対する検定 (CONTR AST ステートメント ) が必要となる場合があります。しかし ながら、線形モデルにおける推定可能性などの理論が 直接、有限混合モ デルに 適 用することがで きないため、FMM プロシ ジャではこれらのステートメントはサポートされていません。

図3 : シミュレーション結果に基づくヒストグラム

04

AUTUMN 2011

[ 特集 ] 分析における拡張点：SAS/STAT 9.3

2.3 例題 : ゼロ強調 Poisson 回帰モデル
㻲㻹㻹 䝥䝻䝅 䝆䝱䜢⏝䛔䛯ศᯒ䛾୍ ౛䛸䛧䛶䚸䝊䝻ᙉㄪ 㻼㼛㼕㼟㼟㼛㼚 ᅇᖐ䝰䝕䝹䜢⏝䛔䜎䛩䚹䝃䞁䝥䝹䝕䞊 䝍䛿䚸බᅬ䛷㐣ཤ 㻢 䜹᭶䛻㔮䛳䛯㨶䛾ᩘ䜢䜰䞁䜿䞊䝖䛧䛯⤖ᯝ䛷 䛩䚹䛣䛾㝿䚸ᛶ ู䛸ᖺ㱋䛿㉁ၥ䛧䛶䛔䜎 䛩䛜䚸㔮䜚䜢⾜ 䛳䛯䛛䛾᝟ሗ䛿ྵ䜎䜜䛶䛔䜎䛫䜣䚹
サンプルテーブル

DATA catch;
INPUT gender $ age count @@;DATALINES;F 54 18 M 37 0 F 48 12 M 27
M 32 0 F 49 12 F 45 11 M 39
F 50 0 M 52 4 M 33 0 M 32
F 17 0 F 44 5 M 44 0 F 26
F 38 0 F 38 0 F 52 18 M 23
M 32 0 F 33 3 M 26 0 F 46
M 51 10 F 48 5 F 31 2 F 25
M 41 0 M 19 0 M 23 0 M 31
F 21 0 F 44 7 M 28 0 M 47
F 29 3 F 24 0 M 34 1 F 19
M 39 0 M 43 6
;

0
0
0
0
1
8
1
1
3
0

M
F
F
F
F
M
M
M
M
F

55
34
23
30
23
45
22
17
23
35

0
1
1
0
0
5
0
0
0
2

ᅗ㻠㻌㻦㻌㻼㼛㼕㼟㼟㼛㼚ᅇᖐ䝰䝕䝹䛾ฟຊ⤖ᯝ㻔୍㒊㻕䜎 䛯䚸䛣䛾䜰 䞁䜿 䞊 䝖䛷䛿 㐣ཤ䛻㔮 䛳䛯 㨶䛾ᩘ䛾䜏䜢 ⪺ 䛔䛶䛔 䜛䛯䜑䚸㻜 䛸⟅䛘䛯ே䛻䛿㔮䜚䜢䜎䛳䛯䛟䛧 䛺䛛䛳䛯ே䛸䚸㔮䜚䜢䛧䛯䛜 ṧᛕ䛺䛜䜙୍༉䜒㔮䜜䛺䛛䛳䛯ே䛜䛔䜛䛸⪃䛘䜙䛘䜎䛩䚹䛴䜎䜚䚸㻞 䛴䛾䜾䝹䞊䝥 㻔 ศᕸ 㻕 䛜ΰᅾ䛧䛶䛔䜛䛸ᛮ䜟䜜䜛䛯䜑䚸๓㏙䛾 㻲㻹㻹 䝥䝻䝅䝆䝱䛾䝥䝻䜾䝷䝮䛻䚸䜒䛖୍䛴䛾ศᕸ䛻ᑐ䛩䜛 㻹㻻㻰㻱㻸 䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖
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PROC FMM DATA=catch;
CLASS gender;
MODEL count = gender*age / DIST=Poisson;
RUN;

PROC FMM DATA=catch;
CLASS gender;
MODEL count = gender*age / DIST=Poisson ;MODEL+/ DIST=Constant;
RUN;㻞 䛴┠䛾 㻹㻻㻰㻱㻸 䝇䝔 䞊䝖䝯䞁䝖䛿㻌䇺㻌㻗㻌䇻 䛾䜏䛸䛺䛳䛶䛔䜎 䛩䚹䛣䛾ሙ
ྜ䚸๓㏙䛾 㻹㻻㻰㻱㻸 䝇䝔 䞊䝖䝯䞁䝖䛻䛚䛡䜛ኚᩘ䛾ᣦᐃ䜢ᘬ䛝⥅䛔䛷䛚 䜚䚸ᛂ ⟅ ኚ ᩘ 䜢 ⧞ 䜚 ㏉ 䛧䚸グ ㏙ 䛩 䜛 ᚲ せ 䛜 䛒 䜚 䜎 䛫 䜣䚹㻰㻵㻿㼀㻩㻯㻻㻺㻿㼀㻭㻺㼀 䜸䝥䝅䝵䞁䛸㏣グ䛩䜛䛣䛸䛻䜘䛳䛶䚸㏥໬ศᕸ 㻔 䝕௚䛾䝥䝻䝅 䝆䝱䛾䜘䛖䛻䚸䜹 䝔 䝂䝸䜹䝹䛺 ㄝ ᫂ኚᩘ 䜢ྵ䜐 ሙ ྜ䛻䛿䝣䜷䝹䝖䛷䛿 㻜㻕 䜢ᣦᐃ䛧䛶䛔䜎䛩䚹㻯㻸 㻭㻿㻿 䝇䝔 䞊 䝖䝯䞁䝖 䜢⏝ 䛔䜎 䛩䚹䜎 䛯䚸㻹㻻㻰㻱㻸 䝇䝔 䞊 䝖䝯䞁䝖 䛻䛶ฟຊ⤖ᯝ䛾᭱ึ䛾㒊ศ䛷䛿䚸䝰䝕䝹䛻㛵䛩䜛᝟ሗ䇺㻹㼛㼐㼑㼘㻌㻵㼚㼒㼛㼞㼙㼍㼠㼕㼛㼚䇻ᛂ ⟅ ኚ ᩘ 㻔㻯㻻㼁㻺㼀㻕䚸ຠ ᯝ 䛸 䛧䛶㻌㻳㻱㻺㻰㻱㻾 㻖 㻭㻳㻱 䜢 グ ㏙ 䛧 䛯 ୖ 䛷䚸䛜⾲♧䛥䜜䜎䛩䚹㡯┠䛾୍䛴䛻䛿䝰䝕䝹䛾䝍䜲䝥 㻔㼀㼥㼜㼑㻌㼛㼒㻌㻹㼛㼐㼑㼘㻕 䛜䛒㻰㻵㻿㼀㻩 㻼㻻㻵㻿㻿㻻㻺 䜸 䝥䝅 䝵 䞁 䜢 ㏣ グ 䛧䚸㻼㼛㼕㼟㼟㼛㼚 ศᕸ 䜢 ᣦ ᐃ䛧䛶 䛔䜎䜚䚸㼆㼑㼞㼛㻙㼕㼚㼒㼘㼍㼠㼑㼐㻌㻼㼛㼕㼟㼟㼛㼚 䛸⾲♧䛥䜜䛶䛔䜎䛩䛣䛸䜢䛤☜ㄆ䛟䛰䛥䛔䚹䛩䚹ኚᩘ 㻳㻱㻺㻰㻱㻾 䛿䜹 䝔䝂䝸䜹䝹ኚᩘ 㻔㻯㻸 㻭㻿㻿 䝇䝔 䞊䝖䝯䞁䝖䛻䛶䜒ᣦ ᐃ 㻕 䛸 䛺䜛䛯 䜑䚸ຠ ᯝ 㻳㻱㻺㻰㻱㻾 㻖 㻭㻳㻱 䛾 ᣦ ᐃ 䛻 䛶䚸ኚ ᩘ 㻳㻱㻺㻰㻱㻾䛾Ỉ‽䛤䛸䛻ኚᩘ 㻭㻳㻱 䛻ᑐ䛩䜛␗䛺䜛ഴ䛝䜢䝰䝕䝹䛻ྵ䜑䛶䛔䜛䛣䛸 䛻 䛺 䜚 䜎 䛩䚹ᐇ ⾜ ⤖ ᯝ 䛸 䛧䛶䚸௨ ୗ 䛾 䜘 䛖 䛻 㐺 ྜ ᗘ ⤫ ィ 㔞 㻔㻲㼕㼠㻌㻿㼠㼍㼠㼕㼟㼠㼕㼏㼟㻕䚸䝟䝷䝯䞊䝍᥎ᐃ್䛺䛹䛜ฟຊ䛥䜜䜎䛩䚹㐣 ศ ᩓ 䛺 䛹䛾ၥ 㢟 䛜⏕䛨䛶䛔 䛺 䛔 ሙ ྜ䚸㻼㼑㼍㼞㼟㼛㼚㻌㻿㼠㼍㼠㼕㼟㼠㼕㼏 䛿 䛚䛚䜘䛭 㻔 䝃䞁䝥䝹ᩘ㻌䇵㻌䝟䝷䝯䞊䝍ᩘ 㻕 䛸䛺䜚䜎䛩䚹䛣䛾䝕䞊䝍䝉䝑䝖䛻䛚䛡䜛 䝃 䞁 䝥䝹 ᩘ 䛿 㻡㻞䚸䝟 䝷 䝯 䞊 䝍 䛾 ᩘ 䛿 㻟 䛷 䛒 䜛 䛣 䛸 䜘 䜚䚸㻼㼑㼍㼞㼟㼛㼚㻌㻿㼠㼍㼠㼕㼟㼠㼕㼏㼟 䛾 ್䛿 䛚䛚䜘䛭 㻠㻥 䛸䛺䜚䜎 䛩䛜䚸ᐇ 㝿 䛻䛿 㻤㻡㻚㻥㻡㻣㻟 䛸⟬ฟ䛥䜜䛶䛚䜚䚸䛣䛾䝰䝕䝹䛷䛿㐣ศᩓ䛾ၥ㢟䛜⏕䛨䛶䛔䜛䛾䛷䛿䛺䛔ᅗ㻡㻙㻝㻌㻦㻌䝊䝻ᙉㄪ㻼㼛㼕㼟㼟㼛㼚ᅇᖐ䝰䝕䝹䛾ฟຊ⤖ᯝ㻔୍㒊㻕䛛䛸᥎ᐹ䛥䜜䜎䛩䚹㐺ྜᗘ⤫ィ㔞䛾㒊ศ䛷䛿䚸㻼㼛㼕㼟㼟㼛㼚 ᅇᖐ 䝰 䝕䝹䛾᫬ 㻔 ᅗ 㻠㻕 䛸ẚ䜉䚸್ 䛜ᑠ䛥䛟䛺䛳䛶䛚䜚䚸䜘䜚㐺䛧䛯䝰 䝕䝹䛸䛧䛶䛸䜙䛘䜙䜜䜎 䛩䚹䜎 䛯䚸㻼㼑㼍㼞㼟㼛㼚䚷㻿㼠㼍㼠㼕㼟㼠㼕㼏 䛾್䜒䜋䜌༙ศ䛻 䛺䛳䛶䛚䜚䚸䜘䜚㐺䛧䛯䝰 䝕䝹䛷䛒䜛䛣䛸䛜♧၀䛥䜜䜎䛩䚹

AUTUMN 2011

[特集]分析における拡張点：SAS/STAT 9.3

05ᅗ㻢㻙㻝㻌㻦㻌㻹㻯㻹㻯ἲ䜢⏝䛔䛯ሙྜ䛾ฟຊ⤖ᯝ㻔୍㒊㻕㻹㻯㻹㻯 ἲ䜢⏝䛔䛯ሙྜ䚸ศᯒ䛾⤖ᯝ䛸䛧䛶஦ᚋศᕸ䛻㛵䛩䜛᝟ሗ䛜ฟຊ䛥䜜䜎䛩䚹

ᅗ㻡㻙㻞㻌㻦㻌䝊䝻ᙉㄪ㻼㼛㼕㼟㼟㼛㼚ᅇᖐ䝰䝕䝹䛾ฟຊ⤖ᯝ㻔୍㒊㻕᭱ᚋ䛻 㻼㼛㼕㼟㼟㼛㼚 ศᕸ䛸 ㏥໬ศᕸ䛻 䛚䛡䜛 ☜⋡ 㻔㻹㼕㼤㼕㼚㼓㻌㻼㼞㼛㼎㼍㼎㼕㼘㼕㼠㼕㼑㼟㻕䛜ฟຊ䛥䜜䛶䛚䜚䚸㻢㻥㻚㻣㻞䠂䛜 㻼㼛㼕㼟㼟㼛㼚 ᅇᖐ 䝰 䝕䝹䛻౫Ꮡ䛧䛶䛔 䜛䛸ゎ㔘䛷䛝䜎䛩䚹

ᅗ㻢㻙㻞㻌㻦㻌㻹㻯㻹㻯ἲ䜢⏝䛔䛯ሙྜ䛾ฟຊ⤖ᯝ㻔୍㒊㻕ᅗ㻡㻙㻟㻌㻦䝊䝻ᙉㄪ㻼㼛㼕㼟㼟㼛㼚ᅇᖐ䝰䝕䝹䛾ฟຊ⤖ᯝ㻔୍㒊㻕䛣䛣䜎䛷䛿䚸䝰䝕䝹䛾᥎ᐃ䜢⾜䛖㝿䚸᭱ᑬἲ䜢⏝䛔䛶䛔䜎䛩䚹ᅗ 㻡㻙㻝 䛻䜎䛯䚸㻻㻰㻿 ⤫ィ䜾䝷䝣ᶵ⬟䜢⏝䛔䛶䚸ྛ䝟䝷䝯䞊 䝍䛾䝃䞁䝥䝹䛻㛵䛧䛶䚸㼀㼞㼍㼏㼑㻌㻼㼘㼛㼠 䛜 సᡂ 䛥 䜜 䜎 䛩䚹䛣 䛣䛷 䛿 㻞 䛴 䛾 ศᕸ 䛻 䛚 䛡䜛 ☜ ⋡㻔㻹㼕㼤㼕㼚㼓㻌㻼㼞㼛㼎㼍㼎㼕㼘㼕㼠㼥㻕 䛻㛵䛩䜛䜾䝷䝣䜢⾲♧䛧䛶䛔䜎䛩䚹䛚䛡䜛䇺㻹㼛㼐㼑㼘㻌㻵㼚㼒㼛㼞㼙㼍㼠㼕㼛㼚䇻 ⾲䜢෌ᗘཧ↷䛧䜎䛩䛸䚸᭱ᚋ䛾㡯┠䛸䛧䛶᥎ᐃ᪉ἲ䛜䛒䜚䚸᭱ᑬἲ 㻔㻹㼍㼤㼕㼙㼡㼙㻌㻸㼕㼗㼑㼘㼕㼔㼛㼛㼐㻕 䛸⾲♧䛥䜜䛶䛔䜎䛩䚹䛣 䛾 ௚䚸㻲㻹㻹 䝥 䝻 䝅 䝆 䝱 䛷 䛿䝧 䜲 䝈ศ ᯒ 䛺 䛹 䛷 ⏝ 䛔 䜙 䜜 䜛 㻹㻯㻹㻯㻔㻹㼍㼞㼗㼛㼢㻌㻯㼔㼍㼕㼚㻌㻹㼛㼚㼠㼑㻌㻯㼍㼞㼘㼛㻕 ἲ䛻䜘䜛᥎ᐃ䜢⾜䛖䛣䛸䛜䛷 䛝䜎䛩䚹䛣䛾ሙྜ䚸๓㏙䛾䝥䝻䜾䝷䝮䛻 㻮㻭㼅㻱㻿 䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䜢㏣ຍ䛧䜎䛩䚹

PROC FMM DATA=catch;
CLASS gender;
MODEL count = gender*age / DIST=Poisson ;MODEL+/ DIST=Constant;
BAYES;
RUN;ฟຊ⤖ᯝ䛻䛚䛡䜛᭱ึ䛾⾲䇺㻹㼛㼐㼑㼘㻌㻵㼚㼒㼛㼞㼙㼍㼠㼕㼛㼚䇻 䛻䛚䛔䛶䚸᥎ᐃ᪉ἲ 䛸 䛧䛶 䇺㻹㼍㼞㼗㼛㼢㻌㻯㼔㼍㼕㼚㻌㻹㼛㼚㼠㼑㻌㻯㼍㼞㼘㼛䇻 䛸 ⾲ ♧ 䛥 䜜䚸஘ ᩘ ⏕ ᡂ 䛻 䛚䛡䜛ึᮇ䝅䞊䝗್䛜ే䛫䛶ฟຊ䛥䜜䜎䛩䚹䜎䛯䚸⥺ᙧ䝰䝕䝹䛻䛚䛡䜛ᅗ㻢㻙㻟䠖㻹㻯㻹㻯ἲ䜢⏝䛔䛯ሙྜ䛾ฟຊ⤖ᯝ㻔୍㒊㻕ྛ䝟䝷䝯 䞊 䝍䛻 ᑐ 䛩䜛 ஦ ๓ศᕸ䛻 㛵 䛩䜛 ⾲ 䛜ฟຊ䛥䜜䜎 䛩䚹䛣䛣䛷䛿䚸䝕䝣䜷䝹䝖䛷ᖹᆒ 㻜䚸ศᩓ 㻝㻜 㻜 㻜 䛾ṇつศᕸ䛸䛺䛳䛶䛚䜚䚸㻞 䛴䛾䝰㻞 䛴䛾ศᕸ䜢ΰྜ䛧䛯䝊䝻ᙉㄪ 㻼㼛㼕㼟㼟㼛㼚 ᅇᖐ䝰䝕䝹䜢౛㢟䛸䛧䚸㻲㻹㻹䝕䝹䛾ẚ⋡䛻㛵䛧䛶䛿䚸㻰㼕㼞㼕㼏㼔㼘㼑㼠 ศᕸ䛜஦๓ศᕸ䛸䛺䛳䛶䛔䜎䛩䚹䝥䝻䝅䝆䝱䛾䝥䝻䜾䝷䝮䚸䛚䜘䜃ฟຊ⤖ᯝ䜢䛤⤂௓䛧䜎䛧䛯䚹䛣䛾౛㢟䛻
㛵䛩䜛ヲ⣽䛻㛵䛧䛶䛿䚸䝗䜻䝳䝯䞁䝖䛻䛶䛤ཧ↷䛔䛯䛰䛟䛣䛸䛜䛷䛝䜎䛩䚹㼇㻿㻭㻿㻛㻿㼀㻭㼀㼉䊻㼇㻿㻭㻿㻛㻿㼀㻭㼀㻌㼁㼟㼑㼞䇻㼟㻌㻳㼡㼕㼐㼑㼉䊻㼇㼀㼔㼑㻌㻲㻹㻹㻌㻼㼞㼛㼏㼑㼐㼡㼞㼑㼉䊻㼇㻳㼑㼠㼠㼕㼚㼓㻌㻿㼠㼍㼞㼠㼑㼐㼉䊻㼇㻌㻹㼛㼐㼑㼘㼕㼚㼓㻌㼆㼑㼞㼛㻙㻵㼚㼒㼘㼍㼠㼕㼛㼚㻦㻌㻵㼟㻌㼕㼠㻌㻮㼑㼠㼠㼑㼞㻌㼠㼛㻌㻲㼕㼟㼔㻌㻼㼛㼛㼞㼘㼥㻌㼛㼞㻌㻺㼛㼠㻌㼠㼛㻌㻴㼍㼢㼑㻌㻲㼕㼟㼔㼑㼐㻌㻭㼠㻌㻭㼘㼘㻫㼉

06

AUTUMN 2011

[ 特集 ] 分析における拡張点：SAS/STAT 9.3

䜎䛯䚸௨ୗ䛾ᩥ⊩䛻䛶䜒ྠ䛨౛㢟䜢⏝䛔䛯グ㍕䛜䛒䜚䜎䛩䚹䝎䝭䞊ኚᩘ䛻ᒎ㛤䛥䜜䛶䛔䜛ຠᯝ䛺䛹䛜䛒䜛ሙྜ䛻᭷⏝䛸䛺䜚䜎䛩䚹On Deck: SAS/STAT ® 9.3

例

http://support.sas.com/resources/papers/proceedi

EFFECT test = COLLECTION(x1 x2);

ngs11/331-2011.pdf● LAG( 評価版 )୍᫬Ⅼ๓䛾Ỉ ‽䜢⾲䛩䝎 䝭䞊ኚᩘ䜢 సᡂ䛧䜎 䛩䚹䜽䝻䝇 䜸䞊䝞䞊 ศ

3

SAS/STATにおける主な拡張点

ᯒ䛺䛹䛷䚸䜻䝱䝸䞊䜸䞊䝞䞊 㻔 ᣢ㉺䛧 㻕 ຠᯝ䜢᳨ド䛩䜛㝿䛻䛿䚸๓䛾
᫬Ⅼ䛾ᢞ୚⸆䜢♧䛩ኚᩘ䛜ᚲせ䛸䛺䜚䚸䛣䛾ᣦᐃ䛜᭷⏝䛸䛺䜚䜎䛩䚹䛺 䛚䚸⿕ 㦂 ⪅ 䜢 ⾲䛩 ኚ ᩘ 㻔㼟㼡㼎㼖㼑㼏㼠㻕䚸᫬Ⅼ䜢 ⾲䛩 ኚ ᩘ 㻔㼜㼑㼞㼕㼛㼐㻕 䛾 ᣦᐃ䛜ᚲせ䛸䛺䜚䜎䛩䚹᭷㝈ΰྜ䝰䝕䝹䛻ᑐ䛩䜛 㻲㻹㻹 䝥䝻䝅䝆䝱䛜㏣ຍ䛥䜜䛯௚䚸ከ䛟䛾䝥䝻䝅䝆䝱䛻䛶䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䚸䜸䝥䝅䝵䞁䛜㏣ ຍ䛥䜜䚸ᶵ⬟䛜ᣑᙇ䛥䜜例䛶䛔䜎䛩䚹䛣䛣䛷䛿䚸୺䛺ᣑᙇⅬ䜢䛤⤂௓䛧䜎䛩䚹
CLASS treatment;
EFFECT lag = LAG(treatment / WITHIN=subject PERIOD=period);

3.1 EFFECT ステートメントに関して㻥㻚 㻞㻞 䛷䛿ホ౯∧䛾ᶵ⬟䛷䛒䛳䛯 㻱㻲㻲㻱㻯㼀 䝇䝔 䞊䝖䝯䞁䝖䛜ṇつ ∧䛾ᶵ⬟䛸䛧䛶௨ୗ䛾䝥䝻䝅䝆䝱 㻔㻝㻝㻕 䛻䛶䝃䝫䞊䝖䛥䜜䛶䛔䜎䛩䚹● MULTIMEMBER｜MM」ᩘ䛾䜹䝔䝂䝸䜹䝹ኚᩘ䛛䜙ᵓᡂ䛥䜜䜛䝎䝭䞊ኚᩘ䜢సᡂ䛩䜛䛣䛸䛜㻴㻼㻹㻵㼄㻱㻰

㻳㻸㻵㻹㻹㻵㼄

㻳㻸㻹㻿㻱㻸㻱㻯㼀䛷䛝䜎䛩䚹㏻ᖖ䚸䜸䝤䝄䝧䞊䝅䝵䞁䛤䛸䛻୍䛴䛾䝎䝭䞊ኚᩘ䛜 㻝 䛸䛺䜚䚸㻸㻻㻳㻵㻿㼀㻵㻯

㻻㻾㼀㻴㻻㻾㻱㻳㻼㻴㻾㻱㻳௚䛾 䝎 䝭䞊ኚᩘ䛿 㻜 䛸䛺䜚䜎 䛩䛜䚸䛣䛾 㻹㼁㻸㼀㻵㻹㻱㻹㻮㻱㻾 䜢⏝䛔 䜛䛣㻼㻸㻿㻽㼁㻭㻺㼀㻾㻱㻳

㻾㻻㻮㼁㻿㼀㻾㻱㻳䛸䛷䚸」ᩘ䛾䝎䝭䞊ኚᩘ䜢 㻝 䛸䛩䜛䛣䛸䛜䛷䛝䜎䛩䚹㻿㼁㻾㼂㻱㼅㻸㻻㻳㻵㻿㼀㻵㻯㻿㼁㻾㼂㻱㼅㻼㻴㻾㻱㻳例ㄝ᫂ኚᩘ䜢 䝰䝕䝹䛻ྵ䜑䜛ሙྜ䚸㻹㻻㻰㻱㻸 䝇䝔 䞊䝖䝯䞁䝖䛻䛶ኚᩘ䜢
CLASS teacher1 teacher2;
EFFECT teacher = MULTIMEMBER(teacher1 teacher2);

グ㏙䛧䜎䛩䚹䜹䝔䝂䝸䜹䝹䛺ኚᩘ䛻㛵䛧䛶䛿䚸㻯㻸 㻭㻿㻿 䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛻䛶ኚᩘ䜢㏣グ䛩䜛䛣䛸䛷䚸ෆ㒊ⓗ䛻䝎䝭䞊ኚᩘ䜢సᡂ䛧䚸䝰䝕䝹䛾᥎ᐃ䚸ศᯒ䛜⾜䜟䜜䜎䛩䚹䛧䛛䛧䛺䛜䜙䚸䛣䛾௚䛾ኚ᥮䛜ᚲせ䛷䛒䜛ሙྜ䚸஦๓䛻 㻰㻭㼀㻭 䝇䝔䝑䝥䛻䛶᪂䛯䛺ኚᩘ䜢సᡂ䛧䛶䛚䛟䛺䛹䛾ฎ⌮● POLYNOMIAL｜POLY䛜 ᚲ せ䛷 䛧䛯䚹᪂ 䛯䛻 ṇ つ ∧䛸䛺䜚䜎䛧䛯 㻱㻲㻲㻱㻯㼀 䝇䝔 䞊 䝖䝯䞁䝖䛷」ᩘ䛾㐃⥆ኚᩘ䛻ᇶ䛵䛟䚸ከ㡯ᘧ䛾ኚᩘ䜢సᡂ䛧䜎䛩䚹䛿䚸䝇䝥䝷䜲䞁㛵ᩘ䛾ኚᩘ䛺䛹䜢䝰䝕䝹䛻ྵ䜑䜛䛣䛸䛜䛷䛝䜎䛩䚹㻱㻲㻲㻱㻯㼀 䝇䝔 䞊䝖䝯䞁䝖䛷䛿䚸᭱ึ䛻ຠᯝྡ䜢ᣦᐃ䛧䚸➼ ྕ䛾ᚋ䛻䛹

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EFFECT

mypol = POLYNOMIAL(x1-x3 / degree=2);● SPLINE
PROC GLIMMIX DATA=one;
CLASS a b sub;
EFFECT spl = SPLINE(x);MODEL y= a b spl a*spl;
RANDOM a*b / SUBJECT=sub;
RUN;㐃⥆ኚᩘ䛻ᑐ䛧䛶䝇䝥䝷䜲䞁ᒎ㛤䜢⾜䛔䚸」ᩘ䛾䝇䝥䝷䜲䞁㛵ᩘ䛾࿴䛸䛧䛶⾲䛧䜎䛩䚹
例㻌㻌
EFFECT spl = SPLINE(x);㻱㻲㻲㻱㻯㼀 䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛻䛶ᣦᐃ䛷䛝䜛ຠᯝ䛿௨ୗ䛾 㻡 䛴䛸䛺䜚䜎䛩䚹ྛຠᯝ䛾ᣦᐃ䛻㛵䛩䜛ヲ⣽䚸䜸䝥䝅䝵䞁䛻㛵䛧䛶䛿䚸䝗䜻䝳䝯䞁䝖䛾௨ୗ䛾⟠ᡤ䜢䛤ཧ↷䛟䛰䛥䛔䚹● COLLECTION」ᩘ䛾ኚᩘ䜢୍䛴䛾ຠᯝ䛸䛧䛶ᢅ䛔䚸䝰䝕䝹䛾᥎ᐃ䚸᳨ᐃ䜢⾜䛔䜎䛩䚹౛䛘䜀䚸ኚᩘ 㼄㻝䚸㼄㻞 䛻䛶୍䛴䛾ຠᯝ䜢⾲䛧䛶䛔䜛ሙྜ䚸㻯㻻㻸㻸㻱㻯㼀㻵㻻㻺㻔㼄㻝㻌㼄㻞㻕 䛾ᣦᐃ䜢 ⾜ 䛖䛣䛸䛻 䜘䛳䛶䚸ኚᩘ䛤䛸䛾᳨ ᐃ䛷䛿 䛺䛟䚸㻞 䛴䛾ኚᩘ䜢୍䛴䛻䜎䛸䜑䛯ຠᯝ䛻ᑐ䛩䜛᳨ᐃ⤖ᯝ䛜ฟຊ䛥䜜䜎䛩䚹䛩䛷䛻㼇㻿㻭㻿㻛㻿㼀㻭㼀㼉䊻㼇㻿㼔㼍㼞㼑㼐㻌㻯㼛㼚㼏㼑㼜㼠㼟㻌㼍㼚㼐㻌㼀㼛㼜㼕㼏㼟㼉䊻㼇㻱㻲㻲㻱㻯㼀㻌㻿㼠㼍㼠㼑㼙㼑㼚㼠㼉

AUTUMN 2011

3.2 ODS 統計グラフ対応のプロシジャ[特集]分析における拡張点：SAS/STAT 9.3

07

The RANDOM Statement and More : Moving On with PROC MCMC䛩䛷䛻ከ䛟䛾䝥䝻䝅䝆䝱䛜 㻻㻰㻿 ⤫ィ䜾䝷䝣ᶵ⬟䛻ᑐᛂ䛧䛶䛔䜎䛩䛜䚸᪂䛯䛻௨ୗ䛾䝥䝻䝅䝆䝱 㻔㻥㻕 䛻䛶䜒 㻻㻰㻿 ⤫ィ䜾䝷䝣䜢సᡂ䛷䛝䜎䛩䚹

http://support.sas.com/resources/papers/proceedi
ngs11/334-2011.pdf

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㻼㻻㼃㻱㻾㻿㼁㻾㼂㻱㼅㻸㻻㻳㻵㻿㼀㻵㻯● NLIN プロシジャ㻿㼁㻾㼂㻱㼅㻼㻴㻾㻱㻳㻿㼁㻾㼂㻱㼅㻾㻱㻳㼂㻭㻾㻯㻸㼁㻿

㠀⥺ᙧ䝰䝕䝹䛾ᙜ䛶䛿䜑䜢デ᩿䛩䜛䛯䜑䛾⤫ィ㔞䜢ฟຊ䛩䜛䛯䜑䛾䜸䝥䝅䝵䞁 㻺㻸㻵㻺㻹㻱㻭㻺㻿㼁㻾㻱㻿䚸㻮㻵㻭㻿 䜸䝥䝅䝵䞁 㻔 ホ౯∧ 㻕 䛜㏣ຍ䛥䜜䛣䛾 ௚䚸㻯㻸㼁㻿㼀㻱㻾 䝥䝻䝅 䝆 䝱 䛾䝕䞁䝗䝻䜾 䝷䝮 㻔 ᶞᙧ ᅗ 㻕䚸㻲㻾㻱㻽 䝥䜎䛧䛯䚹䜎䛯䚸㻼㻸㻻㼀㻿㻩 䜸䝥䝅䝵䞁䜢⏝䛔䜛䛣䛸䛻䜘䛳䛶䚸᥎ᐃ䛧䛯䝰䝕䝻䝅䝆䝱䛻䛚䛡䜛୍⮴⤫ィ㔞 㻔㻭㻳㻾㻱㻱 䜸䝥䝅䝵䞁 㻕 䛾䜾䝷䝣䛜᪂䛯䛻䝹䚸㐺ྜᗘデ᩿⤫ィ㔞䛺䛹䜢 㻻㻰㻿 ⤫ィ䜾䝷䝣ᶵ⬟䛻䛶ᥥ⏬䛷䛝䜎䛩䚹㏣ຍ䛥䜜䛶䛔䜎䛩䚹䜎䛯䚸㻻㻰㻿 ⤫ィ䜾䝷䝣ᶵ⬟䛻㛵䛩䜛䜸 䝥䝅䝵䞁䛸䛧䛶 㻹㻭 㼄㻼㻻㻵㻺㼀㻿㻩● PHREG プロシジャ䜸 䝥䝅 䝵 䞁 䛜 ㏣ ຍ 䛥 䜜䛶 䛔䜎 䛩䚹㻳㻸㻹 䝥 䝻 䝅 䝆 䝱 䛺 䛹 䜢 ᐇ ⾜ 䛩䜛 䛸᪂䛯䛻 㻾㻭㻺㻰㻻㻹 䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛜㏣ຍ䛥䜜䚸䝷䞁䝎䝮ຠᯝ䜢ྵ䜐䝰䝕⟽ 䜂䛢 ᅗ䚸ᩓ ᕸ ᅗ 䛺 䛹䛾 䜾 䝷䝣 䛜䝕 䝣 䜷䝹 䝖 䛻 䛶⾲ ♧ 䛥 䜜䜎 䛩䛜䚸䝹䚸౛䛘䜀 㼒㼞㼍㼕㼘㼠㼥㻌㼙㼛㼐㼑㼘 䛾ศᯒ䛻ᑐᛂ䛧䛶䛔䜎䛩䚹䜎䛯䚸㻺㻸㻻㻼㼀㻵㻻㻺㻿䜸 䝤䝄䝧 䞊 䝅 䝵 䞁 䛾 ᩘ 䛜 㠀 ᖖ 䛻 ኱ 䛝 䛔 ሙ ྜ 䛻 䛿 ⾲ ♧ 䛥 䜜䜎䛫䜣䚹䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛜㏣ຍ䛥䜜䚸䝰䝕䝹䛾᥎ᐃ䛻⏝䛔䜛㠀⥺ᙧ᭱㐺໬䛻㛵䛣 䛾 ሙ ྜ䚸㻹㻭 㼄㻼㻻㻵㻺㼀㻿㻩 䜸 䝥 䝅 䝵 䞁 䛻 䛶 ୖ 㝈 䜢 ኚ ᭦䚸䜒 䛧 䛟 䛿䛧䚸཰᮰ᇶ‽䛾タᐃ䛺䛹䜢ᣦᐃ䛩䜛䛣䛸䛜䛷䛝䜎䛩䚹㻹㻭 㼄㻼㻻㻵㻺㼀㻿㻩㻺㻻㻺㻱 䛾ᣦᐃ䛻䛶ୖ㝈䜢タ ᐃ䛧 䛺䛔䛣䛸䛻䜘䜚䚸䜾䝷䝣䛜⾲♧䛷 䛝䜎䛩䚹 㻹㻭 㼄㻼㻻㻵㻺㼀㻿㻩 䜸 䝥䝅䝵䞁䛿௨ୗ䛾䝥䝻䝅 䝆䝱䛻䛶ᑐᛂ䛧䛶䛔䜎䛩䚹䈜㻺㻸㻻㻼㼀 㻵㻻㻺㻿 䝇 䝔 䞊 䝖 䝯 䞁 䝖 䛿䚸㻯㻭㻸 㻵㻿 䝥 䝻 䝅 䝆 䝱䚸㻳㻸 㻵 㻹㻹 㻵 㼄 䝥 䝻 䝅 䝆 䝱䚸㻴㻼㻹 㻵 㼄㻱㻰 䝥䝻䝅 䝆䝱䛻䛶䝃䝫䞊䝖䛥䜜䛶䛔䜎䛩䚹㻿㻭㻿㻌㻥㻚㻟 䛷䛿 㻼㻴㻾 㻱㻳 䝥䝻䝅䝆 䝱䚸㻿㼁㻾㼂㻱㼅㻼㻴㻾 㻱㻳 䝥 䝻 䝅 䝆 䝱䚸㼂㻭㻾 㻵㻻㻳㻾 㻭㻹 䝥 䝻 䝅 䝆 䝱 䛷 䛾 䝃 䝫 䞊 䝖䛜
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㻾㻱㻳㼂㻭㻾㻯㻸㼁㻿㻿㻭㻿 㼹㻌㻥㻚㻞㻞 䛻䛶ホ౯∧䛸䛧䛶㏣ຍ䛥䜜䜎䛧䛯䛜䚸㻿㻭㻿㻌㻥㻚㻟 䛷䛿ṇつ∧䛾䝥䝻䝅䝆䝱䛸䛧䛶ᐇ⾜䛷䛝䜎䛩䚹䈜 㻹㻭 㼄㻼㻻㻵 㻺㼀㻿㻩 䜸 䝥 䝅 䝵 䞁 䛾 䝕 䝣 䜷 䝹 䝖 䛿 㻡㻜 㻜 㻜 䛸 䛺 䜚 䜎 䛩䚹䛯 䛰 䛧䚸㻯㻸㼁㻿㼀㻱㻾 䝥䝻䝅䝆䝱䚸㼂㻭㻾㻯㻸㼁㻿 䝥䝻䝅䝆䝱䛻㛵䛧䛶䛿䚸䝕䝣䜷䝹䝖್䛜 㻞㻜 㻜 䛸䛺䛳䛶䛚䜚䚸㻹㻭 㼄㻼㻻㻵 㻺㼀㻿㻩 㻺㻻㻺㻱 䛾ᣦᐃ䛿䛷䛝䜎䛫䜣䚹

3.4 参考文献௨ ୖ䛷 䛿 㻿㻭㻿㻛㻿㼀㻭㼀 ศᯒᶵ ⬟ 䛻 䛚䛡䜛୺䛺 ᣑᙇ Ⅼ䜢䛤⤂௓䛧䜎䛧䛯䚹䜘䜚ヲ⣽䛺ෆᐜ䛻㛵䛧䛶䛿௨ୗ䛾䝗䜻䝳䝯䞁䝖䜢䛤ཧ↷䛟䛰䛥䛔䚹

3.3 その他の主な拡張点● CALIS プロシジャ

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new/64209/HTML/default/viewer.htm#titlepage.htm

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4

おわりに

● MCMC プロシジャ䝷䞁䝎䝮 ຠᯝ䛾ᣦᐃ䛻㛵䛧䚸᪂ 䛯䛻 㻾 㻭㻺㻰㻻㻹 䝇䝔 䞊䝖䝯䞁䝖䛜㏣ ຍ䛥䜜䛶䛔䜎 䛩䚹䛣䛾䛯䜑䚸㝵ᒙⓗ䛺䝰 䝕䝹 㻔㻴㼕㼑㼞㼍㼞㼏㼔㼕㼏㼍㼘㻌㻹㼛㼐㼑㼘㻕 䛺䛹௒ྕ䛷䛿䚸㻿㻭㻿㻌㻥㻚㻟 䛻䛚䛡䜛ฟຊ䛻㛵䛧䚸䝕䝣䜷䝹䝖䛾タᐃ䛻䛚䛡䜛ኚ䝷䞁 䝎䝮 ຠᯝ䛻ᑐ 䛩䜛䝥䝻䜾䝷䝮䛾グ ㏙ 䛜 ᐜ ᫆䛻 䛺䛳䛶䛔 䜛䛸䛸䜒᭦䚸㻌㻿㻭㻿㻛㻿㼀㻭㼀 ศᯒᶵ⬟䛾୺䛺ᣑᙇⅬ䛻㛵䛧䛶䛤⤂௓䛧䜎䛧䛯䚹≉䛻䛻䚸䝃䞁䝥䝸䞁䜾䛾䜰䝹䝂䝸䝈䝮䜒ྥୖ䛧䛶䛔䜎䛩䚹᪂䛯䛻㏣ຍ䛥䜜䛶䛔䜛 㻲㻹㻹 䝥䝻䝅䝆䝱䛻㛵䛧䛶䛿䚸ලయⓗ䛺䝥䝻䜾䝷௨ୗ䛾ᩥ⊩䛷䛿䚸㻹㻯㻹㻯 䝥䝻䝅䝆䝱䛾 㻾㻭㻺㻰㻻㻹 䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䜢ྵ䜑䝮䚸ฟຊ⤖ᯝ䜢ྵ䜑䛯グ㏙䜢⾜䛔䜎䛧䛯䚹ศᯒ䜢䛩䛩䜑䜛ୖ䛷䚸᪂䛯䛯䝥䝻䜾䝷䝮䛸䛸䜒䛻䚸౛㢟䚸ヲ⣽䛜グ㍕䛥䜜䛶䛔䜎䛩䚹䛺㑅ᢥ⫥䛸䛧䛶䚸㻿㻭㻿㻌㻥㻚㻟 䛻䛚䛡䜛ᣑᙇⅬ䛜ཧ⪃䛸䛺䜜䜀ᖾ䛔䛷䛩䚹

08

AUTUMN 2011

SAS Academic NewsSAS
Academic NewsSAS アカデミック・ニュース஦౛⤂௓䚸➨㻢❶䛷䛿䚸⤫ィᡭἲ䛾ᇶ♏䛷䛒䜛㼠᳨ᐃ䛸ศᩓศᯒ䛻䛴䛔䛶䛤⤂௓䛔䛯䛧䜎䛩䚹

事例紹介௒ྕ䛷䛿䚸㼠᳨ᐃཬ䜃ศᩓศᯒ䛾ᴫせ䛛䜙䚸㻱㼚㼠㼑㼞㼜㼞㼕㼟㼑㻌㻳㼡㼕㼐㼑䛾䜸䝨䝺䞊䝅䝵䞁䚸ฎ⌮⤖ᯝ䜢䜒䛸䛻䛧䛯ゎㄝ䛸ᑟ䛝ฟ䛥䜜䜛௬タ䜔ゎ㔘䛻䛴䛔䛶ゎㄝ䛧䛶䛚䜚䜎䛩䚹㻿㻭㻿ᅄ᪉ᒣヰ䛷䛿䚸ᐇ㝿䛻ㄽᩥ䜢ᇳ➹䛩䜛㝿䛾䝟䝷䜾䝷䝣䛾సᡂ᪉ἲ䜔

コラム「SAS四方山話」

ㄽᩥ඲య䛾䝕䝄䜲䞁䚸ㄽᩥⓎ⾲䜎䛷䛾඲య䛾ὶ䜜➼䜢䛤⤂௓䛧䛶䛔䜎䛩䚹

高柳 良太
國學院大學 経済学部および人間総合科学大学 人間科学部 兼任講師

事例紹介

第 6 章 SAS® Enterprise Guide ® を使った t 検定と分散分析䚷๓ᅇ䛿 䛂グ㏙⤫ィ䛃 䝯䝙䝳䞊䛾䚸䛂ศ๭⾲䝞䜲䝖௦䛻䛴䛔䛶ㄪᰝ䛧䛯䜒䛾䛷䛩䚹⚾䛜ศᯒ䛃 䜢౑䛳䛶䜽䝻䝇㞟ィ䛸䃦஧஌᳨ᐃ䛾ᢸᙜ䛩䜛 ᤵ ᴗ 䛻䚸㻝 ᖺ⏕䛾ᚲ ಟ 䛷 䛒 䜛 ᝟ㄝ᫂䜢䛧䜎䛧䛯䚹๓ᅇ䛾䃦஧஌᳨ᐃ䛿䚸⹸ሗฎ⌮ᇶ♏䛸䛔䛖⛉┠䛸䚸㻞 ᖺ⏕௨㝆䛾㑅ṑ䛾 䛂䛒䜛䛃 䛂䛺䛧䛃 䜢Ꮫ⏕䛾ᛶู䛷ẚ㍑䛧

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AUTUMN 2011

SAS Academic News09

有意差があるかをみたいと思います。 このように 2 群（グループ） 間に違いがあるかどうかを知りたい場合に、ｔ検定を使用します。
ｔ検定は 「分析」 メニューの 「分散分析」 から 「ｔ検定」 を選択します。

t検定「分 散分析」 で 「ｔ検 定」 を 選択すると、ｔ検定の種類を選択する画面になります。

2標本に対する検定
2つのグループ間で平均値に違いがあるかというようなときに使います。
対応のある検定
例えば同じ人たちに2回調査を行って変化をみるなど、俗にペアのデータの場合の検定です。

2 標 本 のｔ検 定は、分析して い る集団ので 手法 が 「Pooled」 の と ころ を見 ま す。等

分散が等しい場合と等しくない場合の 2 種

分散が仮定できない場合は下の類の 分析 が ありま す。EG で は両 方のｔ検

「Satterthwaite」 を見ます。今回は 「Pooled」

定と、等分散性の検定結果を出力します。

の 「Pr>|t|」 が 0.5452 と 5 ％ （0.05） よ り 大

一 番下に 表 示 さ れて い る 「等 分 散 性」 がき いので、「男女 で 時 給の平均が等し い」

等分散の検定の結果です。この結果から、という帰無仮説が棄却されません。つまり

ｔ検定の結果のどちらを見るかを判断しま

今回のデータでは、性別では時給に違いす。 今 回 は 「等 分 散 性」 の 「Pr>F」 ががないことがわかりました。では、履修して0.5899 と 5％ （0.05） よ り 大 き い の で、「分いる授業の学生ごとで、時給が違うかどう

散が等しい」 という帰無仮説が棄却されまか を見てみ るとどうなるで し ょうか。 今度せん。つ ま り、今 回 の男女 の 学 生の 時 給

は 「分 類 変 数」 を 「授 業」 にして、「分析 変

データは分散が等しいと仮定できます。

数」 は 「時給」 のままで実行します。

等分散が仮定される場合は、上の出力

1標本に対する検定得られたデータが特定の集団から得られるデー
タと同じと判断できるかどうかを調べるものです。

今回は、男子学生と女子学生の違いなので、「2 標本に対する検定」 を選択します。

今 回 は 「等 分 散 性 」 の 「P r> F」 が「Satterthwaite」 の 「Pr>|t|」 が 0.0002 と「<.0001」 と非常に小さく、「分 散 が等しい」

小さいので、基礎を履修している学生と演という帰無仮説が棄却されます。つまり、授習を履修している学生では、時給の平均が業ごとの時給データは分散が等しいとは仮等しくないということになります。その上の表

先ほどの記述統計量と同様に、「分類変定できないことになります。等分散が仮定に授業ごとの時給の平均値が算出されて数」 に 「性 別」、「分 析 変 数」 に 「時 給」 をで き な い の で、上 の 出 力 で 手 法 がおり、これを見ると基礎の学生よりも演習の指定して実行します。

「Satterthwaite」 のところを見ます。今回は学生の方が時給が高いことがわかります。

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AUTUMN 2011

SAS Academic News

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AUTUMN 2011

SAS Academic News11䛣䛾⾲䛾ሙྜ䛿ୖ䛛䜙㡰䛻 䛂㻠 ᖺ⏕䛸 㻟 ᖺ䚷䛭 䜜 ௨ እ 䛾 Ꮫ ᖺ 㛫 䛷 䛿䚸䜰䝹䝞 䜲䝖 䛾䜚䛻ேᩘ䛜ᑡ䛺䛔䛾䛷䚸䛿䛨䜑䛛䜙ศᯒ䛛⏕䛾ẚ㍑䛃 䛂㻠 ᖺ⏕䛸 㻞 ᖺ⏕䛾ẚ㍑䛃 䛸䛺䛳᫬⤥䛾ᖹᆒ್䛻ᕪ䛜䛒䜛䛸䛿䛔䛘䛺䛔⤖䜙㝖እ䛧䛯᪉䛜䜘䛛䛳䛯䛛䜒䛧䜜䜎䛫䜣䚹䛶䛚䜚䚸䛂㻝 ᖺ⏕䛸 㻟 ᖺ⏕䛾ẚ㍑䛃 䛂㻝 ᖺ⏕䛸ᯝ䛸䛺䜚䜎䛧䛯䚹㻝 ᖺ⏕䛸 㻞 ᖺ⏕䛿⣙ 㻢㻢 ෇䚷୍ ඖ 㓄 ⨨ ศ ᩓ ศ ᯒ 䛿䚸䛣 䛾䜘 䛖 䛻 㻟 䛴㻞 ᖺ⏕䛾ẚ㍑䛃 䛷⤊䜟䜚䜎䛩䚹ᙜ↛䚸䛂㻠 ᖺ䛾ᕪ䛜䛒䜚䜎䛩䛜䚸䛭䜜䛿⤫ィⓗ䛺᭷ព௨ୖ䛾䜾䝹䞊䝥㛫䛷ẚ㍑䜢⾜䛔䛸䛝䛻౑⏕ 䛸 㻟 ᖺ⏕䛾ẚ ㍑䛃 䛸 䛂㻟 ᖺ⏕ 䛸 㻠 ᖺ⏕䛾ᕪ䛷䛿䛺䛟ㄗᕪ䛾⠊ᅖෆ䛸䛔䛖䛣䛸䛻䛺䜚⏝䛧䜎 䛩䛜䚸䜾䝹 䞊䝥䛾ேᩘ 䛜 ᴟ ➃䛻ᑡ

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コラム「SAS四方山話」

大橋 渉
千葉大学医学部疾患プロテオミクス寄附研究部門 データベース・インフォマティクス担当
ヤンセンファーマ株式会社 研究開発本部 臨床統計部 統計解析グループ マネージャー 医学博士

ᐃㄗ

第15回 医学研究のススメ（3）䛩䚹䜒䛳䛸䜒䚸ཧ ⪃ ᩥ⊩䛸䛧䛶኱ 㔞䛾ⱥᩥ䜛䛷䛧䜗䛖䚹ᐇ䛿୍ᗘᏛ఍Ⓨ⾲䜢䛩䜛䛣䛸ㄽ ᩥ䜢ㄞ 䜏㎸䜎 䛺䛡䜜䜀䛺䜙䛺䛔䛣䛸䛰䛷䚸◊✲ㄽᩥ䛾ᢞ✏䛸ྠᵝ䛾 㻿㼠㼑㼜 䠄ヲ⣽䚷๓ᅇ䛿䚸◊✲ィ⏬䛾❧᱌䜔ᚰᵓ䛘䛺䛹䛡䛿㛫㐪䛔䛒䜚䜎䛫䜣䛾䛷䚸◊✲άື䛻䛿 ḟྕ 䛻 䛶䠅 䜢 య 㦂 䛩䜛 䛣 䛸 䛜 䛷 䛝 䜎 䛩䛻䛴䛔䛶᭩䛛䛫䛶䛔䛯䛰䛝䜎䛧䛯䛜䚸ᮏ䝅䛿䛭䜜 䛺䜚䛾ⱥㄒຊ䛜ᚲ せ䛷䛒䜛䛣䛸䛿䛾䛷䚸ㄽ ᩥ ᢞ ✏ ๓䛻୍ᗘ䛿 䝕 䝡䝳䞊 䛧䛶䝸䞊䝈䜢 ㄞ 䜎 䜜䛯 ᪉䜘䜚䚸䛂᪥ᮏ ㄒㄽ ᩥ䜒☜䛛䛷䛩䚹䜏䜛䛾䜒Ⰻ䛔䛸ᛮ䛔䜎䛩 * 2)䚹

いきなり書けない…方々のために᭩䛡䛺䛔䛾䛻䚸䛹䛖䛧䛶䛔䛝䛺䜚ⱥᩥㄽᩥ䚷䜘䛧䚸䛺䜙䜀᪩㏿௒ᖺ䚸䛸䛿ṧᛕ 䛺䛜䜙䛺䜣䛶᭩䛡䜛䜣䛷䛩䛛䠛䛃 䛸䛾ᡭཝ䛧䛔䛤1）まずはどんな形でも発表を䛔䛝䜎䛫䜣䚹䛺䛬䛺䜙䚸ከ䛟䛾Ꮫ఍䛿⛅䛾ព ぢ䜢㡬 䛝 䜎 䛧 䛯䚹☜ 䛛 䛻 䛣 䛾᪉䛾䛚䛳䚷䛔䛝䛺䜚䛾ㄽ ᩥ໬䛜ཝ䛧䛔䛸䛔䛖᪉䛿䚸Ⓨ⾲⪅䜢᫓ඛ䛻ເ㞟䛧䚸༙ᖺ䛛䛡䛶ᰝㄞ䛧䜓 䜛䛣䛸䜒 䜘䛟ศ 䛛䜚䜎 䛩䛜䚸➹ ⪅䛾▱䜎䛪䛿䛤⮬㌟䛾䛤⯆࿡䜔㛵ᚰ䛺䛹䛾Ⓨ⾲䜢⾜ 䛖䛣䛸䛷㉁䛾☜ಖ䜔Ⓨ⾲⪅䛾⤠䜚㎸䜛୰䛻䛿䚸ึ䜑䛶ⱥㄒㄽᩥ䜢᭩䛔䛶ᥖ㍕

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12

AUTUMN 2011

SAS Academic News⑕౛ᩘ䛾ぢ✚䜒䜚䜢 ⾜ 䛳䛶䛔 䜛䛾䛷䛒 䜜
抄録の投稿䜀䚸䛭䛾᰿ᣐ䛸䛺䜛ᩘ್䜢グ㍕䛧䛺䛡䜜䜀䠄䈜ㄽᩥ䛭䛾䜒䛾䛾ᥦฟ䜒䛒䜚䠅䠄ᰝㄞᮇ㛫䠖㻝㻙㻞䜹᭶䠅䛺䜚䜎䛫䜣䚹䛣䛣䛛䜙䛿ᐇ㝿䛾ㄽᩥ䜢஦౛䛸䛧䛶㐍䜑䛶䛔䛝䜎䛧䜗䛖䚹䚷௨ᚋ䚸ฟ඾䛿඲䛶 䛂㻭㼚㼚㻌㻾㼔㼑㼡㼙㻌㻰㼕㼟㻌㻞㻜㻜㻥㻧㻢㻤㻦㻣㻤㻥䇵㻣㻥㻢㻚㻌㼐㼛㼕㻦㻝㻜㻚㻝㻝㻟㻢㻛㼍㼞㼐 㻚 㻞㻜 㻜 㻤 㻚 㻜 㻥㻥 㻜㻝㻜㻚㻌
Golimumab, a human antibody to

採択決定（口頭発表）（ポスター発表）

条件付き採択（大幅修正）（部分修正）

tumour necrosis factor a given by
不採択

monthly subcutaneous injections, inactive rheumatoid arthritis despite
methotrexate therapy: the䠄ᰝㄞᮇ㛫䠖㻞㻙㻠䜹᭶䠅

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学会発表当日（Oral or ポスター）⏕≀ Ꮫ ⓗ 〇 ๣ 䛷 䛒 䜛 㼓㼛㼘㼕㼙㼙㼍㼎 ᑐ 䝥 䝷 䝉䝪䚸ᑐ 䝯 䝖 䝖 䝺 䜻 䝃 䞊 䝖 䠄㻹㼀㼄䠅 䛾 ẚ ㍑ 䜢⾜䛳䛶䛔䜎䛩䚹

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PATIENTS AND METHODS

Abstract䝫䝇䝍䞊 䛾ሙ ྜ䛷 䛩䛜䚸᪤ ᐃ䛾኱䛝䛥 䛾䚷䜎䛪䛿᭱ึ䛾ᢒ㘓䛷 䛩䛜䚸᭱ ㏆䛿䜋䛸

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Abstract（ 概要）䛻㏆䛔グ㍕䜢䛩䜜䜀Ⰻ

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䛡䛿無料で読める部分䛷 䛩䛾䛷䚸⮬㌟䛾䛾㢖 ᗘ䛷 Ⓨ⏕䛧䜎䛩䚹䛔䛝䛺䜚䝫䝇䝍䞊 䜒ㄽᩥ䜢䛯䛟䛥䜣䛾ே䛻ㄞ䜣䛷䛔䛯䛰䛟䛯䜑㻾㼑㼖㼑㼏㼠 䛸䛔䛖䝟䝍䞊䞁䛿䛒䜎䜚⪺䛔䛯䛣䛸䛜䛻 䛿䚸ᐇ 䛿 㠀 ᖖ 䛻 㔜 せ 䛺 㒊ศ 䛷 䛩䚹ከ 䛟䛒䜚䜎䛫䜣䛜䚸㻻㼞㼍㼘 ᮲௳௜䛝෌ᑂᰝ䚸᭱⤊䛾 ⓙ ᵝ 䛿䚸㻭㼎㼟㼠㼞㼍㼏㼠 䜢 ㄞ 䜣䛷 ㄽ ᩥ䛾 ᮏⓗ䛻 㻾㼑㼖㼑㼏㼠 䛸䛔䛳䛯䝟䝍䞊䞁䛿㢖⦾䛻䛒䜚⦅䜢ㄞ䜐䛛ㄞ䜎䛺䛔䛛䜢Ỵᐃ䛧䛶䛔䜛䛾䜎 䛩䚹「あくまで Oral にこだわるか、ポス䛷䚸᫝㠀䛸䜒┠୍ᮼ 䛂ぢ䛫䜛䛯䜑䛾䛃 ᕤኵ

ターでも良いか」䛾䜘䛖䛺 䇾 㥑䛡ᘬ䛝 䇿 䜒䚸䜢䛧䛶䛟䛰䛥䛔䚹䜎䛯䚸ㄽᩥ䛾ᰝㄞ⪅䜒䛣䛣᫬䛻䛿ᚲせ䛻䛺䛳䛶䛝䜎䛩䚹䜢 ᛕ ධ䜚䛻 ㄞ 䜏䜎 䛩䛾䛷䚸䜎 䛥 䛧䛟 研究・䚷෌ᑂᰝ䛻㛵䛧䜎䛧䛶䛿䚸ᰝㄞ⪅䛾␲ၥ䛻

論文にとっては顔ともいえる部分䛷䛩䚹ᑐ䛧 䛂䛣䜜䛷䜒䛛䟿䛃 䛸䛔䛖䛠䜙䛔ᚭᗏⓗ䛻䚷◊ ✲ 㛤 ጞ๓䛻ᢒ 㘓 䜢グ ㍕䛧䛶䚸Ꮫ ఍ᙜ㏉⟅䛧䜎䛧䜗䛖䚹᫬䛻ᰝㄞ⪅䛜㛫㐪䛳䛶䛔᪥䜎䛷䛻䛭䜜䛻ྜ䜟䛫䛶◊✲䜢㐍䜑䜛䛸䜛䛣䛸䜒䛒䜚ᚓ䜎 䛩䛾䛷䚸䛭䜣䛺᫬䛻䛿኱䛣 䛱 䜙 䛾 ㄽ ᩥ 䛾 ሙ ྜ 䛿䚸㻵㻹㻾㻭㻰 䛾 㻹䛔䛖䝟䝍䞊䞁䜒䛒䜚䜎䛩䛜䚸➹⪅䛾⤒㦂๎䛔䛻཯ㄽ䛧䛶䛟 䛰䛥䛔 *4)䚹㏆䛔ᑗ᮶䚸䛭䜜䠄㻹㼑㼠㼔㼛㼐䠖᪉ἲ䠅 䛜 䛂㻼㼍㼠㼕㼑㼚㼠㼟㻌㼍㼚㼐㻌㻹㼑㼠㼔㼛㼐㼟䛃䛷䛿䜔䛿䜚◊✲⤊஢ᚋ䛻ᢒ㘓䜢グ㍕䛧䛯䜙䛾⤒ 㦂䛿ㄽ ᩥ䛾ᰝㄞ ⪅䛸䛾䜔䜚䛸䜚䛷䛸䛺䛳䛶䛚䜚䜎䛩䛜䚸䛣䛾ሙྜ䛿ᝈ⪅⫼ᬒ᪉䛜ୖᡭ 䛟᭩䛡 䜎 䛩䚹䛺 䛚䚸䜸 䞁 䝷䜲䞁䛷ᚲ䛪ᙺ䛻❧䛱䜎䛩䟿䛾ㄝ᫂䜢ྵ䜣䛷䛔䜎䛩䚹䛣䛣䛷䛿┬␎䛧䛶3）論文の顔䛶ᢞ✏䛧䜎䛧䜗䛖䚹

investigational sites in 12 countries:

患者背景と試験方法の要約䞉➨㻟┦ヨ㦂䚸ከ᪋タ䚸↓సⅭ๭䜚௜䛡䚸㻌㻌஧㔜┣⊩ᑐ䝥䝷䝉䝪ヨ㦂䠄㻡㻞㐌䜎䛷䠅䞉⤖ᯝ䛿㻞㻠㐌᫬Ⅼ䛾䜒䛾䞉㻝㻞䜹ᅜ䚸㻢㻜᪋タ䛷ᐇ᪋䛚䜚䜎 䛩䛜䚸䛂㻝㻤 ṓ௨ ୖ䛷 Ⓩ㘓䛾 㻟 䜹᭶๓䛩䛾 䛷 ⥾ 䜑 ษ 䜚 㛫 㝿 䛻 䛺 䜛 䛸 ኱ ኚ ΰ 㞧䛧䚸䛴䛺䛜䜚㞴䛟䛺䜚䜎䛩䛾䛷䚸వ⿱䜢ᣢ䛳㼏㼛㼚㼠㼞㼛㼘㼘㼑㼐㻌㼠㼞㼕㼍㼘㻚㻌㼀㼔㼑㻌㼟㼠㼡㼐㼥㻌㼕㼚㼏㼘㼡㼐㼑㼐㻌㼍㻌㼐 㼛 㼡 㼎 㼘 㼑 㻙 㼎 㼘 㼕 㼚 㼐㻌㼏 㼛 㼚 㼠 㼞 㼛 㼘 㼘 㼑 㼐㻌㼜 㼔 㼍 㼟 㼑㻌㼠㼛㻌㼣㼑㼑㼗㻌㻡㻞㻌㼍㼚㼐㻌㼍㼚㻌㼛㼜㼑㼚㻙㼘㼍㼎㼑㼘㻌㼑㼤 㼠 㼑 㼚 㼟 㼕 㼛 㼚㻌㼡 㼜㻌㼠 㼛㻌㻡㻌㼥㼑 㼍 㼞 㼟 㻚㻌㻵 㼚㻌㼠 㼔 㼕 㼟㻌㼞㼑㼜㼛㼞 㼠 㻘㻌we present the results toweek 24㻘㻌㼣㼔㼕㼏㼔㻌㼕㼚㼏㼘㼡㼐㼑㻌㼠㼔㼑㻌㼏㼛㻙㼜㼞㼕㼙㼍㼞 㼥㻌㼑㼚㼐㼜㼛㼕㼚㼠㼟㻌㼍㼠㻌㼣㼑㼑㼗㼟㻌㻝㻠㻌㼍㼚㼐㻌㻞㻠㻚㻌 Patients were enrolled at 60

Method（研究方法）の記載を読む䛛䜙㛵⠇䝸䜴䝬䝏䜢⨯ᝈ䛧䛶䛔䛶䈈䛃 䛺䛹䛾᮲௳䛜グ㍕䛥䜜䛶䛔䜎䛩䚹䚷䛥䛶䚸๓ᅇ䜎 䛷䛻 㻵㻹㻾㻭㻰 䛾ྛ㡯┠䛾ὀ4）Oral（ 口頭発表）かポスターか？

ពⅬ䛻䛴䛔䛶 グ ㍕ 䛥䛫䛶䛔䛯䛰 䛝䜎䛧䛯䚷ḟ 䛻 Ⓨ ⾲ 䛾 ✀ 㢮 䛷 䛩 䛜䚸㻻㼞㼍㼘 䠄ཱྀ㢌 Ⓨ䛜䚸୰䛷䜒≉䛻ὀព䛩䜉䛝Ⅼ䛜ከ䛔㡯┠䛸⾲䠅 䛸 䝫䝇䝍䞊 䛾 㻞 ✀ 㢮 䛜䛒䜚䜎 䛩䚹㻻㼞㼍㼘䛧䛶 㻹 䠄㻹㼑㼠㼔㼛㼐 䠖᪉ἲ䠅 䜢 ᣲ䛢䛥䛫䛶䛔䛯䚷๓䚻ᅇ䛾㐃㍕䛻䛶䚸᳨ドᆺ䛾⮫ᗋヨ 㦂䛾ሙྜ䛿 㻹㼕㼏㼞㼛㼟㼛㼒 㼠㻌㻼㼛㼣㼑㼞㻌㻼㼛㼕㼚㼠 䛺䛹䛷䛰䛝䜎䛧䛯䚹䜒䛧䜒⤫ィฎ⌮䜢 ⾜ 䛳䛶䛔 䜛䜢⾜䛖䛯䜑䛻䛿 䛂⑕౛ᩘ䛾タᐃ䛃 䛜ᚲせ䛷䝇䝷䜲䝗䜢సᡂ䛧䛶䚸㻞㻜 䡚 㻟㻜 ศ⛬ᗘ䛾Ⓨ䛾䛷䛒 䜜䜀䛭䛾ゎ ᯒ᪉ἲ 䜢䚸๭䜚௜䛡䜢䛒䜛䛣䛸䜢グ㍕䛥䛫䛶䛔䛯䛰䛝䜎䛧䛯䚹䛣䜜⾲ 䛸 㻝㻜 ศ ⛬ ᗘ 䛾 ㉁ ␲ ᛂ ⟅ 䜢 ⾜ 䛔 䜎 䛩䚹

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必要症例数に関する考察

AUTUMN 2011

SAS Academic News13䜟䛫䛺䛔䚸䐠㝈䜙䜜䛯᫬㛫䛸ண⟬䛾⠊ᅖ䛷◊✲䜢 ⾜䜟䛺䛡䜜䜀 䛺䜙 䛺䛔䚸䐡ព࿡Sample size calculation䛾ኚ໬䜔ᕪ䛻཯ᛂ䛥䛫䛺䛔 䠄⤫ィⓗ᭷ព㻭㼟㼟㼡㼙㼕㼚㼓㻌㻡㻡 䠂㻌㼛㼞㻌㼙㼛㼞㼑㻌㼛㼒㻌㼜㼍㼠㼕㼑㼚㼠㼟㻌㼕㼚㻌㼓㼞㼛㼡㼜㼟㻌㻟㻌㼍㼚㼐㻌㻠㻌㼍㼚㼐㻌㻟㻡 䠂㻌㼛㼒㻌㼜㼍㼠㼕㼑㼚㼠㼟㻌㼕㼚㻌㼓㼞㼛㼡㼜㻌㻝㻌㼣㼛㼡㼘㼐㻌㼍㼏㼔㼕㼑㼢㼑㻌㼍㼚㻌㻭㻯㻾㻞㻜㻌㼞㼑㼟㼜㼛㼚㼟㼑㻘㻌㼍㻌㼟㼍㼙㼜㼘㼑㻌㼟㼕㼦㼑㻌㼛㼒㻌㻝㻞㻜㻌㼜㼍㼠㼕㼑㼚㼠㼟㻌㼕㼚㻌㼓㼞㼛㼡㼜㻌㻝㻌㼍㼚㼐㻌㻤㻜㻌㼜㼍㼠㼕㼑㼚㼠㼟㻌㼕㼚㻌㼓㼞㼛㼡㼜㼟㻌㻟㻌㼍㼚㼐㻌㻠㻌㼣㼍㼟㻌㼞㼑㼝㼡㼕㼞㼑㼐㻌㼠㼛㻌㼍㼏㼔㼕㼑㼢㼑㻌㼓㼞㼑㼍㼠㼑㼞㻌㼠㼔㼍㼚㻌㻥 㻜 䠂㻌㼜㼛㼣㼑㼞㻌㻔㼠㼣㼛㻙㼟㼕㼐㼑㼐㻌㼤 㻞㻘㻌㼍㻌㻩㻌㻜㻚㻜㻡㻕㻚㻌㻭㼟㼟㼡㼙㼕㼚㼓㻌㻡㻡 䠂㻌㼛㼒㻌㼜㼍㼠㼕㼑㼚㼠㼟㻌㼕㼚㻌㼓㼞㼛㼡㼜㻌㻞㻌㼍㼚㼐㻌㻟㻡 䠂㻌㼛㼒㻌㼜㼍㼠㼕㼑㼚㼠㼟㻌㼕㼚㻌㼓㼞㼛㼡㼜㻌㻝㻌㼣㼛㼡㼘㼐㻌㼍㼏㼔㼕㼑㼢㼑㻌㼍㼚㻌㻭㻯㻾㻞㻜㻌㼞㼑㼟㼜㼛㼚㼟㼑㻘㻌㼍㻌㼟㼍㼙㼜㼘㼑㻌㼟㼕㼦㼑㻌㼛㼒㻌㻝㻞㻜㻌㼜㼍㼠㼕㼑㼚㼠㼟㻌㼕㼚㻌㼎㼛㼠㼔㻌㼓㼞㼛㼡㼜㼟㻌㻝㻌㼍㼚㼐㻌㻞㻌㼣㼍㼟㻌㼚㼑㼑㼐㼑㼐㻌㼠㼛㻌㼍㼏㼔㼕㼑㼢㼑㻌㼓㼞㼑㼍㼠㼑㼞㻌㼠㼔㼍㼚㻌㻤㻡 䠂㻌㼜㼛㼣㼑㼞㻌㻔㼠㼣㼛㻙㼟㼕㼐㼑㼐㻌㼤 㻞㻌㼠㼑㼟㼠㻘㻌㼍㻌㻩㻌㻜㻚㻜㻡㻕㻚㻌㻩 ⮫ᗋⓗ᭷ព䛷䛿䛺䛔䠅䠉௨ୖ䛾 㻟 Ⅼ䛜⌮⏤䛷䛧䛯䚹䛸䛔䛖䜟䛡䛷䚸⛉Ꮫⓗᢈุ䛻⪏䛘䜙䜜䜛䠄㻩 ⮫ᗋヨ㦂䛾⤖ᯝ䜢ᢸಖ䛷䛝䜛䠅䛰䛡䛾䚸ᚲせ᭱ప㝈䛾⑕౛ᩘ䜢ィ⟬䛧䛺䛡䜜䜀䛺䜚䜎䛫䜣䚹ᚲせ ⑕౛ᩘ䜢タᐃ䛩䜛䛯䜑䛻䛿䚸「主要評価項目」と「設定根拠（=見積もられる臨床的差異）」䛜 ᚲ せ䛷䛧䛯䛜䚸䜎䛪䛿䛣䛱䜙䛾◊✲䛻䛚䛡䜛୺せホ౯㡯┠䛛䜙☜ㄆ䛧䛶䜏䜎䛧䜗䛖䚹

症例数設定根拠㻝㻚㻭㻯㻾㻞㻜䛻ヱᙜ䛩䜛๭ྜ䛜䚸⩌㻟ཬ䜃⩌㻠䛻䛚䛔䛶㻡㻡䠂௨ୖ䚸⩌㻝䛻䛚䛔䛶㻟㻡䠂䛷䛒䜛䛸௬ᐃ䛩䜜䜀䚸⩌㻝䠄㼚㻩㻝㻞㻜䠅䚸⩌㻟䠄㼚㻩㻤㻜䠅䚸⩌㻠䠄㼚㻩㻤㻜䠅䛻䛚䛡䜛᳨ฟຊ䛿㻥㻜䠂௨ୖ䠄୧ഃ᳨ᐃ䚸᭷ពỈ‽䃐㻩㻜㻚㻜㻡䛾ሙྜ䠅䛸䛺䜛㻞㻚ྠᵝ䛻⩌㻞䛷㻡㻡䠂䚸⩌㻝䛷㻟㻡䠂䛾ሙྜ䚸୧⩌䛸䜒㼚㻩㻝㻞㻜䛷䛒䜜䜀᳨ฟຊ䛿㻤㻡䠂௨ୖ䠄୧ഃ᳨ᐃ䚸᭷ពỈ‽䃐㻩㻜㻚㻜㻡䛾ሙྜ䠅䛸䛺䜛

Evaluations㻾㼑㼟㼜㼛㼚㼟㼑㻌㼠㼛㻌㼠㼞㼑㼍㼠㼙㼑㼚㼠㻌㼣㼍㼟㻌㼍㼟㼟㼑㼟㼟㼑㼐㻌㼡 㼟 㼕 㼚 㼓㻌㼠 㼔 㼑㻌㻭㻯 㻾㻌㼞 㼑㼟 㼜 㼛 㼚 㼟㼑㻌㼏 㼞 㼕 㼠 㼑 㼞 㼕 㼍㻌㻔㻭㻯㻾㻞㻜㻛㻡㻜㻛㻣㻜㻕㻚 㻝㻥㻌㻭㻯㻾㻙㻺 㻥㻌㻞㻜㻌㼣㼍㼟㻌㼍㼘㼟㼛㻌㼏㼍㼘㼏㼡㼘㼍㼠㼑㼐㻚

評価項目䞉㻭㻯㻾㻞㻜䚸㻭㻯㻾㻡㻜䚸㻭㻯㻾㻣㻜䜢⏝䛔䜛䚹䞉㻭㼙㼑㼞㼕㼏㼍㼚㻌 㻯㼛㼘㼘㼑㼓㼑㻌 㼛㼒㻌 㻾㼔㼑㼡㼙㼍㼠㼛㼘㼛㼓㼥㻌㼜㼞㼑㼘㼕㼙㼕㼚㼍㼞㼥㻌㼏㼛㼞㼑㻌㼟㼑㼠㻌㼛㼒㻌㼐㼕㼟㼑㼍㼟㼑㻌㼍㼏㼠㼕㼢㼕㼠㼥㻌㼙㼑㼍㼟㼡㼞㼑㼟㻌 㼒㼛㼞㻌 㼞㼔㼑㼡㼙㼍㼠㼛㼕㼐㻌 㼍㼞 㼠㼔㼞㼕㼠㼕㼟㻌㼏㼘㼕㼚㼕㼏㼍㼘㻌 㼠㼞㼕㼍㼘㼟䛾␎䚹䛯䛸䛘䜀㻭㻯㻾㻞㻜䛸䛿䚸㻞㻜䠂௨ୖ䛾ᨵၿ䛜ぢ䜙䜜䛯ᝈ⪅䛾๭ྜ䜢♧䛩䚹

䛧䛛䛧䛺䛜䜙䛣䛱䜙䜢ㄞ䜣䛷䜏䜎䛩䛸䚸᪤䛻䠄㼚㻩㻤㻜䠅䚸⩌ 㻠 䠄㼚㻩㻤㻜䠅 䛸⑕౛ᩘ 䛜Ỵ䜎䛳䛶⑕౛ᩘ䛿Ỵ䜎䛳䛶䛔䜛䜘䛖䛷䛩䚹ぢ㎸䜎䜜䛚䜚䚸䛥䜙䛻䛭䜜䛮䜜཯ᛂ⋡䛾ᕪ䛿ᑡ䛺䛟䜛ᕪ䛛䜙ᚲせ⑕౛ᩘ䜢ồ䜑䜛䛸䛔䛖䜘䛖䛺䛸䜒 㻡㻡㻙㻟㻡㻩㻞㻜䠂䛸タᐃ䛥䜜䛶䛔䜎䛩䚹㏻ᖖ䛾䝇䝍䜲䝹䛷䛿 䛒䜚䜎䛫䜣䛜䚸䛣䛣䛷䚷䛣䜜䜙䛾๓ᥦ䛻ᇶ䛵䛔䛶䚸䛭䜜䛮䜜䛾᳨䛿◊✲ ⤖ᯝ䛾ᢸಖ 䛜 ྍ⬟ 䛷䛒 䜛䛛 䜢 ☜ฟຊ䠄㻼㼛㼣㼑㼞䠅 䜢ồ䜑䛶䜏䜎䛧䜗䛖䚹ㄆ䛩䜛䛯䜑䛻᳨ฟຊ䜢ồ䜑䜛䝟䝍䞊䞁䛷䛩䚹᪤ 䛻 ⩌ 㻝䠄㼚㻩㻝㻞㻜䠅䚸⩌ 㻞 䠄㼚㻩㻝㻞㻜䠅䚸⩌ 㻟

プログラム（1）proc power;
twosamplefreq test=pchi䚷䛹䛖䜔䜙୺せホ౯㡯┠䛿䚸㛵⠇䝸䜴䝬䝏䛾ᨵၿᗘ䛾ᣦᶆ䛷䛒䜛 㻭㻯㻾㻞㻜 䛷䛩䚹䛸䛔䛖䛣䛸䛿䚸ホ౯㡯┠䛿䛹䛖䜔䜙䛂๭ྜ䛾ᕪ䛃groupproportions = (.55 .35)
groupns = 80 | 120㻛㻖⩌3䚸4䛾཯ᛂ⋡䛿᭱ప䛷䜒55䠂䚸⩌1䛿35䠂㻖㻛㻛㻖 ⩌ 3䚸4 䛿 80 ⑕౛䚸 ⩌ 1 䛿120 ⑕౛ 㻖㻛㻌㻌㻌㻌㻌power =.;run;䛻䛺䜚䜎䛩䛾䛷䚸χ二乗検定䛻䜘䜛ẚ㍑䜢
⾜ 䜟 䛺䛡 䜜 䜀 䛺䜚䜎䛫䜣䚹䃦஧஌ ᳨ ᐃ䛻
ᚲ せ 䛺 ⑕ ౛ ᩘ䛾タ ᐃ䛿䚸௨ୗ䛾 බ ᘧ 䛻
群3または4の反応率䜘䛳䛶⟬ฟ䛩䜛䛣䛸䛜ྍ⬟䛷䛩䚹

群1の反応率群3または4の症例数{Z 2P(1−P ) +Z P (1− P ) + P (1−P )} P = P + P
n=
2

α

β

1

1

2

2

( P1 − P2 ) 2

1

群1の症例数2

2

両側

䠄㼚䠖ᚲせ䝃䞁䝥䝹ᩘ䚸㻼㻝㻦⿕ 㦂⸆⩌䛾཯ᛂ⋡䚸㻼㻞㻦ᑐ↷⩌

有意水準（α）䛾཯ᛂ⋡䚸㼆䃐㻦᭷ពỈ‽䛛䜙⟬ฟ䛩䜛್䠄㏻ᖖ㻡䠂䛷㻝㻚㻥㻢䠅䚸㼆䃑㻦᳨ฟຊ䛛䜙⟬ฟ䛩䜛್䠄㏻ᖖ㻤㻜䠂䛷㻜㻚㻤㻠䠅䠅

検出力：80.2％䚷䛷䛿䚸⥆ 䛔䛶 䛂タ ᐃ᰿ᣐ䛃 䛻ὀ┠䛧䛶䜏䜎䛧䜗䛖䚹䛣䛱䜙䛿䝍䜲䝖䝹䜒䛭䛾䜎䜎䛷䛂⑕౛ ᩘ タ ᐃ䛃 䛸䛤 䛦 䛔䜎 䛩䛾䛷䚸㠀 ᖖ 䛻ศ䛛䜚䜔䛩䛔䛷䛩䚹

ᅗ㻞㻌䝥䝻䜾䝷䝮㻔㻝㻕䛾ᐇ⾜⤖ᯝ14

AUTUMN 2011

SAS Academic News䛣䛾ሙྜ䛾᳨ฟຊ䛿 㻤㻜㻚㻞䠂䛸䛺䛳䛯䜟⩏䛿䛤䛦䛔䜎䛫䜣䛜䚸 䛣䛱䜙䛷୺ᙇ䛥䜜䜛ḟᅇ䚸䛣䛾䝅䝸䞊䝈䛾᭱⤊ᅇ䜢ணᐃ䛧䛶䛡䛷䛩䛜䚸 䛣䛱䜙䛾グ㍕䛻䜘䜜䜀⩌ 㻟䚸 㻠㻥㻜䠂௨ୖ䛻䛿ⱝᖸ୙㊊䛧䛶䛔䜛䜘䛖䛷䛩䚹䛚䜚䜎 䛩䚹㻵 㻹 㻾 㻭 㻰 䛾 ௚ 䛾 㒊ศ 䜔 ཧ ⪃ ᩥ䛻䛚䛡䜛཯ᛂ⋡䛿 㻡㻡䠂௨ୖ䛸ᮇᚅ䛥䜜䛶䛺䜙䜀䚸 ⩌ 㻟䚸 㻠 䛾཯ᛂ⋡䛜ఱ䠂௨ୖ䛷⊩䚸䛥䜙䛻䛿ᰝㄞ ⪅䛸䛾䜔䜚䛸䜚䛻㛵䛩䜛䛚䜚䚸 䛭䛾ሙྜ䛻 㻥㻜䠂௨ୖ䛾᳨ฟຊ䛸䛧䛒䜜䜀䚸 ᳨ฟຊ䛿 㻥㻜䠂௨ୖ䜢☜ಖ䛷 䛝䛚ヰ䛺䛹䜢䛥䛫䛶䛔䛯䛰䛟ணᐃ䛷䛩䚹䛶䛔 䜛䜟䛡䛷 䛩䚹 㻤㻜䠂䛸䛔䛖ᩘ್⮬య䜒䜛䛾䛷䛧䜗䛖䛛䚹 ᑡ䛧☜ㄆ䛧䛶䜏䛯䛔䛸ᛮ㠀ᖖ䛻ㄝᚓຊ䛜䛒䜚䚸 ㏻ᖖ⏝䛔䜛䛻䛿༑䛔䜎䛩䚹ศ䛺 ᳨ฟຊ䛷 䛩䛾䛷 ≉䛻➹⪅䛸䛧䛶䜒ព
プログラム（2）*1）ㄗゎ䛾䛺䛔䜘䛖䛻⏦䛧ୖ䛢䜎䛩䛜䚸ⱥㄒㄽᩥ䛜proc power;᪥ᮏㄒㄽᩥ䜘䜚䜒ඃ䜜䛶䛔䜛䛸䛛䚸ᥖ㍕䛜㞴䛧

twosamplefreq test=pchi䛔䛺䛹䛸ゝ䛳䛶䛔䜛䛾䛷䛿䛒䜚䜎䛫䜣䚹㻵 㻲䛿௜㻛㻖 ⩌ 1 䛾 35䠂䛸䛾཯ᛂ⋡䛾ᕪ 㻖㻛୚䛥䜜䛶䛔䛺䛟䛶䜒䚸᪥ᮏㄒ䛷 ඃ䜜䛯ㄽᩥ䜒䛤㻛㻖 ⩌ 1 䛾཯ᛂ⋡ 35䠂䛸ୖグ䛾඲䛶䜢ẚ㍑ 㻖㻛䛦䛔䜎䛩䛧䚸୍᪉䛷䛿䛂䛯䛰ⱥㄒ䛰䛡䠛䛃䛾䜘䛖proportiondiff = 0.20,0.25,0.30,0.35
refproportion = 0.35
groupns = 120 | 80

䛺 ㄽ ᩥ䜒䛒䜛䛣䛸䛿䛒䜚䜎 䛩䚹᫬䛻䛿䚸኱ໃ䛾power = .;ே䛾┠䛻䛴䛟䜘䛖䛻䛂ᡓ␎ⓗ䛻䛃䛒䛘䛶᪥ᮏㄒㄽᩥ䛻ᢞ✏䛩䜛◊✲⪅䜒䛔䜎䛩run;* 2）䛯䛰䛧䚸ネタに関しましては、（もしも論文化す

る予定があるのであればですが）論文化前の、機密性の高いネタは避けましょう䚹➇ྜ䛩䜛◊

群1の反応率✲⪅䛻┿ఝ䜢䛥䜜䛶䛧䜎䛳䛯䛸䛔䛖䛚ヰ䜒⪥䛻

群1の症例数䛧䜎䛩

群3または4の症例数* 3）䛺䛹䛸ゝ䛔䛴䛴䜒䚸ᩍ⫱⣔䛾Ꮫ఍䛷㻝㻜 ᖺ๓䛾䝛䝍䜢Ⓨ⾲䛧䛯䛣䛸䜒䛒䜚䜎䛩䚹⮬↛⛉Ꮫ⣔䛷䛿཯ᛂ⋡䛾ᕪ
20％：検出力：80.2％

㻝㻜ᖺ๓䛾䝛䝍䛿☜ᐇ䛻時代遅れ䛸ぢ䛺䛥䜜䛶䛧䜎䛔䜎䛩䛜䚸ேᩥ䞉♫఍⛉Ꮫ䛻䛚䛡䜛⌮ㄽ䛺䛹䛷䛿ᚲ䛪䛧䜒᫬௦㐜䜜䛸䛿ぢ䛺䛥䜜䛺䛔䚸୙

25％：検出力：94.1％

᫆䛸ὶ⾜䛸䛔䛖ព࿡䛷䛾䛂୙᫆䛃䛾㒊ศ䛻ᑐ䛩

30％：検出力：98.9％

䜛䝙䞊䝈䛿䛒䜚䜎䛩35％：検出力：99.9％以上*4）䛧䛛䛧䚸௨๓ ➹⪅䛜䛒䜛㞧ㄅ䛾ᰝㄞ ⪅䛻ᑐ䛧ព⩏䜢ၐ䛘䛯䛸䛣䜝䚸㻾㼑㼖㼑㼏㼠䛥䜜䛶䛧䜎䛔䜎䛧䛯ᅗ㻟㻌䝥䝻䜾䝷䝮㻔㻞㻕䛾ᐇ⾜⤖ᯝ䠄ෆᐜ䠖㻭㻙 㻯⩌䛾㻟⩌䛾ẚ㍑䛻䛚䛔䛶ከ㔜ẚ㍑
䛻䜘䜛ㄪᩚ䜢⾜䛳䛯䛸䛣䜝䚸䛂㼠᳨ᐃ䜢㻟ᅇ⧞䜚㏉⩌ 㻟 䜎 䛯䛿 ⩌ 㻠 䛾཯ ᛂ ⋡䛜 㻟 㻡䠂 㻗㻞 㻜 䠂㻩㻡㻡䠂䛷䛿䚸䝥䝻䜾䝷䝮䠄㻝䠅䛾⤖ᯝྠᵝ䚸᳨㻥㻠䠂䛻䛺䜚䜎䛩䛾䛷䚸䛹䛖䜔䜙䛣䛾ㄽᩥ䛻䛚䛡䜛୺ᙇ䛿㛫㐪䛳䛶䛔䛺䛔䜘䛖䛷䛩䚹ฟຊ䛿㻤 㻜䠂 ⛬ᗘ䛸䛺䜚䜎䛩䚹⑕౛ᩘタᐃ᭱ᚋ䛻⑕౛ᩘタᐃ᰿ᣐ䛾㻞䠊䜢ぢ䛶䜏䜎᰿ᣐ䛾㻝䠊䛷䛿䚸䛂䛣䜜䛜㻡㻡䠂௨ୖ䛾䛸䛝䛻䛧䜗䛖䚹཯ᛂ⋡䛾ᕪ䛿㻟㻡䠂ᑐ㻡㻡䠂䛸㻝䠊䛸ྠ㻥 㻜䠂௨ୖ䛾᳨ฟຊ䛸䛺䜛䛃䛸䛧䛶䛚䜚䜎䛩ᵝ䛺䛾䛷䛩䛜䚸⑕౛ᩘ䛿୧⩌䛸䜒㻝㻞㻜⑕౛䛜䚸ᐇ㝿䛻཯ᛂ⋡䛜㻢㻜䠂䛺䜙䜀᳨ฟຊ䛜䛷䛩䚹プログラム（3）proc power;
twosamplefreq test=pchigroupproportions = (.55 .35)
㻛㻖 ୧᪉䛸䜒 120 ⑕౛ 㻖㻛

npergroup = 120
power = .;run;䝥䝻䜾䝷䝮䠄㻟䠅䛾ฟຊ㡯┠䛿䚸ᇶᮏⓗ䛻䜚䜎䛩䚹䛣䜜䛿䜒䛱䜝䜣䚸∦᪉䛾⩌䛻䛚䛔䛶䝥䝻䜾䝷䝮䠄㻝䠅䛸ྠ䛨䛷䛩䛾䛷⤖ᯝ䛾ゎㄝ⑕౛ᩘ䛜㻠 㻜 ⑕౛ከ䛔䛸䛔䛖䛣䛸䛜ཎᅉ䛷䛿┬␎⮴䛧䜎䛩䛜䚸᳨ฟຊ䛿㻤㻤㻚㻝䠂䛸䛺䜚䛩䚹䜎䛯䚸௚䛾᮲௳䛜඲䛶ྠ୍䛷䛒䜜䜀䚸䜎䛩䚹㻝䠊䛾ሙྜ䛸ྠ䛨཯ᛂ⋡䛾ᕪ䛻䜒㛵䜟⑕౛ᩘ䛿ྠ䛨ሙྜ䛾᪉䛜᳨ฟຊ䛿㧗䛟䛺䜙䛪䚸㻤䠂⛬ᗘ䛷䛩䛜᳨ฟຊ䛿ቑຍ䛧䛶䛚䜚䜎䛩䚹䛩䜘䛖䛻䛃䛸ᣦ♧䛜䛒䛳䛯䛯䜑䚸䛭䛾ᚲせᛶ䛜䛺䛔䛸ッ䛘䛯䠅AUTUMN 2011

Q&A

15

Q&A
䖃㻌ኚᩘ㛫䛷䛾ᩥᏐิ᳨⣴䖃㻌䝷䜲䝤䝷䝸䛻ᣦᐃ䛩䜛䝣䜷䝹䝎䛻䛴䛔䛶䖃㻌㻢㻠㼎㼕㼠∧㻿㻭㻿 㼹㻌㻥㻚㻟䛻䛶㻱㼤㼏㼑㼘䝣䜯䜲䝹䜢䜲䞁䝫䞊䝖䛷䛝䛺䛔䖃㻌᳨ฟຊ䚸䝃䞁䝥䝹䝃䜲䝈䛾䜾䝷䝣䛻㛵䛧䛶䖃㻌䝴䞊䝄ᐃ⩏䝣䜷䞊䝬䝑䝖䜢ᣦᐃ䛧䛯䛔䖃㻌㐺⏝῭䜏㻌㻴㼛㼠㻌㻲㼕㼤㻌䜢☜ㄆ䛧䛯䛔㻌Q」ᩘኚᩘ䛻ᩥᏐิ䛜᱁⣡䛥䜜䛶䛔䜎䛩䚹≉ᐃ䛾ᩥᏐิ䛜ྵ䜎䜜䛶䛔䜛ኚᩘ䜢≉ᐃ䛧䛯䛔䛾䛷䛩䛜䚸ఱ䛛䜘䛔᪉ἲ䛿䛒䜚䜎䛫䜣䛛䚹A

㻢㻠䝡䝑䝖∧㻿㻭㻿㻌 㻥㻚㻟䛾㻱㼤㼏㼑㼘䜶䞁䝆䞁䛿㻢㻠䝡䝑䝖∧㻱㼤㼏㼑㼘䛜ᚲ㡲䛻䛺䜚䜎䛩䚹䛭䛾䛯䜑㻢㻠䝡䝑䝖∧㻿㻭㻿㻌㻥㻚㻟䛸㻟㻞䝡䝑䝖∧䛾㻱㼤㼏㼑㼘䛜䜲䞁䝇䝖䞊䝹䛥䜜䛶䛔䜛⎔ቃ䛻䛶䚸㻱㼤㼏㼑㼘䝣䜯䜲䝹䛾䜲䞁䝫䞊䝖䜢⾜䛳䛯ሙྜ䛿ୖグ䜶䝷䞊䛜⾲♧䛥䜜䜎䛩䚹A㻿㻭㻿 㼹㻌㻥㻚㻞䛾᪂ᶵ⬟䛷䛒䜛㼃㻴㻵㻯㻴㻯㛵ᩘ䛻䜘䜚䚸ኚᩘ㛫䛾ᩥヱᙜ䛩䜛ሙྜ䛿㻢㻠䝡䝑䝖∧䛾㻱㼤㼏㼑㼘䜢䜲䞁䝇䝖䞊䝹䛩䜛䛛䚸㻿㻭㻿㻌 㻼㻯㻌Ꮠิ᳨⣴䛜ᐜ᫆䛻⾜䛘䜎䛩䚹㻲㼕㼘㼑㼟㻌㻿㼑㼞㼢㼑㼞䜢䛤฼⏝䛟䛰䛥䛔䚹㻿㻭㻿㻌㻼㻯㻌㻲㼕㼘㼑㼟㻌㻿㼑㼞㼢㼑㼞䛻䛴䛝䜎䛧䛶䛿䚸㻿㻭㻿㻌㻥㻚㻟㻌㻰㼂㻰㻙㻾㻻㻹䜘䜚䜲䞁䝇䝖䞊䝹䛩䜛䛣䛸䛜ྍ⬟䛷䛩䚹例䛚౑䛔䛾㻱㼤㼏㼑㼘䛾䝡䝑䝖䛻㛵䛧䛶䛿㻱㼤㼏㼑㼘䛾䜸䝥䝅䝵䞁䜘䜚䛤☜ㄆ䛔

DATA _NULL_;
var1=" ᯘ᷍ ";var2=" ᲍ ";var3=" 䝯䝻䞁 ";x1=WHICHC(' ᯘ᷍ ',of var1-var3); /* WHICHC 㛵ᩘ */x2=WHICHC(' 䝯䝻䞁 ',of var1-var3);
x3=WHICHC(' ὒ᲍ ',of var1-var3);
PUT x1=;
PUT x2=;PUT x3=;
RUN;

ログの出力結果

䛯䛰䛡䜎䛩䚹
㻱㼤㼏㼑㼘㻌㻞㻜㻜㻣䜢䛚౑䛔䛾ሙྜ㻦㻻㼒 㼒㼕㼏㼑䜰䜲䝁䞁䜢䜽䝸䝑䜽㻙䛂㻱㼤㼏㼑㼘䛾䜸䝥䝅䝵䞁䛃㻙䛂䝸䝋䞊䝇䛃㻙䛂䝞䞊䝆䝵䞁᝟ሗ䛃
㻱㼤㼏㼑㼘㻌㻞㻜㻝㻜䜢䛚౑䛔䛾ሙྜ㻦䛂䝣䜯䜲䝹䛃㻙䛂䜸䝥䝅䝵䞁䛃㻙䛂ゝㄒ䛃

Q
A

x1=1
x2=3
x3=0

㻰㻵㻌 㻿㼠㼡㼐㼕㼛䛷ิ䛾䝥䝻䝟䝔䜱䛷ฟຊᙧᘧ䛾䝯䝙䝳䞊䜢䝥䝹䝎䜴䞁䛧䛶䜒䚸䝴䞊䝄ᐃ⩏䝣䜷䞊䝬䝑䝖䛜㑅ᢥ⫥䛸䛧䛶⾲♧䛥䜜䜎䛫䜣䛜䚸౑⏝䛷䛝䛺䛔䛾䛷䛧䜗䛖䛛䚹㻰㻵㻌 㻿㼠㼡㼐㼕㼛㻌 䛷᪤Ꮡ䝕䞊䝍䝉䝑䝖䛾ฟຊᙧᘧ䛾䝥䝹䝎䜴䞁䝯䝙䝳䞊䛻䝴䞊䝄ᐃ⩏䝣䜷䞊䝬䝑䝖䛜㑅ᢥ⫥䛸䛧䛶⾲♧䛥䜜䜛䛾䛿䚸䞉 䜒䛸䜒䛸䝕䞊 䝍䝉䝑䝖䛻ヱᙜ䛾䝣䜷䞊䝬䝑䝖䛜㐺⏝䛥䜜䛯≧ែ䛷㻌㻌㻌㻌 䝔䞊䝤䝹䝯䝍䝕䞊䝍䜢సᡂ䛧䛶䛔䛯ሙྜ䜎䛯䛿䞉 䝴䞊䝄䛜ᡭධຊ䛷䝣䜷䞊䝬䝑䝖ྡ䜢ฟຊᙧᘧḍ䛻グධ䛧䛶ಖᏑ㻌㻌Q㻌㻢㻠䝡䝑䝖∧㻿㻭㻿 㻥㻚㻟䛻䛶௨ୗ䛾䝥䝻䜾䝷䝮䜢౑⏝䛧䛶㻱㼤㼏㼑㼘㻌㻌 䛧䛯ሙྜ

䝣䜯䜲䝹䜢䜲䞁䝫䞊䝖䛩䜛䛸䚸䜶䝷䞊䛜⾲♧䛥䜜䜎䛩䚹䛾䛔䛪䜜䛛䛻䛺䜚䜎䛩䚹ᚑ䛳䛶䚸ฟຊᙧᘧ䛜ᐃ⩏䛥䜜䛶䛔䛺䛔䚸䜎䛯䛿ᶆ‽䛾䝣䜷䞊䝬䝑䝖䛜㐺⏝῭䜏䛷䛒䜛ኚᩘ䛾ฟຊᙧᘧḍ䜢䝥䝹䝎䜴䞁䛧䛶䜒䚸䝴䞊䝄ᐃ⩏

PROC IMPORT DATAFILE="c:¥temp¥tst_space1.xls"
OUT=out DBMS=EXCEL REPLACE;
RUN;

䝣䜷䞊䝬䝑䝖䛿㑅ᢥ⫥䛻⾲♧䛥䜜䜎䛫䜣䚹䛣䜜䛿௙ᵝ䛻䛺䜚䜎䛩䚹ୖグ䛾䜘䛖䛺ኚᩘ䛻䛴䛔䛶䝴䞊䝄ᐃ⩏䝣䜷䞊䝬䝑䝖䜢㐺⏝䛧䛯䛔ሙྜ䛿䚸ᡭධຊ䛻䛶䝣䜷䞊䝬䝑䝖ྡ䜢ධຊ䛧䛶䛔䛯䛰䛟ᚲせ䛜䛒䜚䜎䛩䚹

ERROR: DBMS タイプ EXCEL は、import には無効です。

䛣䜜䛿䛺䛬䛷䛧䜗䛖䛛䚹ཎᅉ䛻䛴䛔䛶ᩍ䛘䛶䛟䛰䛥䛔䚹Q

䝷䜲䝤䝷䝸䜢ᐃ⩏䛩䜛㝿䛻䚸஦๓䛻䝷䜲䝤䝷䝸䝣䜷䝹䝎䜢‽ഛ䛩䜛ᚲせ䛜䛒䜚䜎䛩䚹䛭䛾䝣䜷䝹䝎䛜䛺䛔ሙྜ䚸㻻㻿ୖ䛷䛭䛾䝣䜷䝹䝎䜢᪂つసᡂ䛩䜛䛣䛸䛺䛟䚸㻿㻭㻿䛛䜙䛭䛾䝣䜷䝹䝎䜢సᡂ䛷䛝䜎䛫䜣䛛䚹

16

AUTUMN 2011

Q&A

A㻿㻭㻿 㼹㻌㻥㻚㻟䜘䜚䚸䝷䜲䝤䝷䝸ᐃ⩏䜢䛩䜛㝿䛻ᣦᐃ䛧䛯䝷䜲䝤䝷䝸䝣 䜷䝹 䝎䛜 Ꮡ ᅾ 䛧 䛺 䛔 ሙ ྜ䚸䛭 䛾 䝣 䜷䝹 䝎 䜢 స ᡂ 䛩䜛㻰㻸㻯㻾㻱㻭㼀㻱㻰㻵㻾䝅䝇䝔䝮䜸䝥䝅䝵䞁䛜᪂䛯䛻㏣ຍ䛥䜜䜎䛧䛯䚹Q

㻿㻭㻿 㼹 䛻㐺⏝῭䜏䛾㻌㻴㼛㼠㻌㻲㼕㼤㻌䛾୍ぴ䜢☜ㄆ䛩䜛᪉ἲ䛿䛒䜚䜎䛩䛛䚹例A

OPTIONS DLCREATEDIR ;LIBNAME sample "c:¥new";

SAS V8、SAS ® 9.1.3 の場合
㻝㻚㻌ୗグ䝨䞊䝆䛾㻌㻎㻰㼛㼣㼚㼘㼛㼍㼐㻎㻌䝍䝤䛛䜙䚸㻿㻭㻿㻌㻵㼚㼟㼠㼍㼘㼘㻾㼑㼜㼛㼞㼠㼑㼞㻟㻚㼟㼍㼟㻌䜢䝎䜴䞁䝻䞊䝗䛧䜎䛩䚹

http://support.sas.com/kb/20/390.html
䛯䛰䛧䚸సᡂඛ䛾䝣䜷䝹䝎䛻䛿ᐇ⾜䝴䞊䝄䞊䛾᭩䛝㎸䜏ᶒ㝈䛜ᚲせ䛸䛺䜚䜎䛩䚹㻞㻚㻌 㻿㻭㻿㻌䜢㉳ື䛧䚸㻿㻭㻿㻵㼚㼟㼠㼍㼘㼘㻾㼑㼜㼛㼞㼠㼑㼞㻟㻚㼟㼍㼟㻌䜢ᐇ⾜䛧䜎䛩䚹ヲ⣽䛻㛵䛧䜎䛧䛶䛿䚸ḟ䛾㼃㼑㼎䝨䞊䝆䛻グ㍕䛥䜜䛶䛚䜚䜎䛩䚹㻟㻚㻌㻌䜰䜴䝖䝥䝑䝖䜴䜱䞁䝗䜴䛻⤖ᯝ䛜⾲♧䛥䜜䜎䛩䚹

http://support.sas.com/documentation/cdl/en/lesysoptsref

㻌㻌㻌㻌㻌䛂㻟㻦㻌㻿㼠㼍㼠㼡㼟㻌㼛㼒㻌㻴㼛㼠㻌㻲㼕㼤㼑㼟㻌㼒㼛㼡㼚㼐㻌㼒㼛㼞㻌㻿㻭㻿㻌㼄㻚㼄䛃㻌㓄ୗ䛻㐺⏝῭䜏㻌

/63325/HTML/default/n1pihdnfpj4b32n1t62lx0zdsmdn.htm

㻌㻌㻌㻌㻌㻴㼛㼠㻌㻲㼕㼤㻌୍ぴ䛜⾲♧䛥䜜䜎䛩䚹SAS ® 9.2 、SAS ® 9.3 の場合

Q㼹㻌㻿㻭㻿 㻥㻚㻟䛛䜙䚸㻼㻻㼃㻱㻾䝥䝻䝅䝆䝱䚸㻳㻸㻹㻼㻻㼃㻱㻾䝥䝻䝅㻝㻚㻌㻌㻌㻨㻿㻭㻿䝩䞊䝮䝕䜱䝺䜽䝖䝸㻪㼰㼐㼑㼜㼘㼛㼥㼙㼚㼠㼞㼑㼓㼰㻌㓄ୗ䛻䝆䝱䛻䛶䜒㻻 㻰㻿 ⤫ィ䜾䝷䝣ᶵ⬟䛜䝃䝫䞊䝖䛥䜜䛶䛔䜎㻌㻌㻌㻌㻌㼟㼍㼟㻚㼠㼛㼛㼘㼟㻚㼢㼕㼑㼣㼞㼑㼓㼕㼟㼠㼞㼥㻚㼖㼍㼞㻌䛜Ꮡᅾ䛩䜛஦䜢☜ㄆ䛧䜎䛩䚹䛩䚹䛧䛛䛧䛺䛜䜙䚸」ᩘ䛾᮲௳䛻ᑐ䛩䜛䜾䝷䝣䛷䛿䚸䝅䞁䝪䝹䚸⥺✀䚸Ⰽ䛜ྠ䛨䛸䛺䜚䜎䛩䚹タᐃ䛧䛯ྛ᮲௳䛸䛾ᑐᛂ䛜䜟䛛䜚例䜔䛩䛔䜘䛖䚸␗䛺䜛䝅䞁䝪䝹䚸⥺✀䚸Ⰽ䛻ኚ᭦䛷䛝䜎䛩䛛䚹AC:¥ProgramFiles¥SAS¥deploymntreg¥sas.tools.viewregistry.jar㻻㻰㻿⤫ィ䜾䝷䝣ᶵ⬟䜢⏝䛔䛶䛔䜛ሙྜ䚸㻻㻰㻿䝇䝍䜲䝹䛻䛶䝅䞁䝪䝹䚸⥺✀䚸Ⰽ䛺䛹䛜タᐃ䛥䜜䜎䛩䚹䝕䝣䜷䝹䝖䛾㻻㻰㻿㻞㻚㻌㻌Ꮡᅾ䛧䛺䛔ሙྜ䚸ୗグ䝨䞊䝆䛾㻌㻎㻰㼛㼣㼚㼘㼛㼍㼐㻎㻌䝍䝤䛛䜙䚸䝇䝍䜲䝹䛿㻴㼀㻹㻸㻮㻸㼁㻱䛸䛺䜚䜎䛩䛜䚸㻼㻻㼃㻱㻾䝥䝻䝅䝆䝱䚸㻌㻌㻌㻌㻌㼟㼍㼟㻚㼠㼛㼛㼘㼟㻚㼢㼕㼑㼣㼞㼑㼓㼕㼟㼠㼞㼥㻚㼖㼍㼞㻌䜢䝎䜴䞁䝻䞊䝗䛧䜎䛩䚹
http://support.sas.com/kb/35/968.html

㻳㻸㻹㻼㻻㼃㻱㻾䝥䝻䝅䝆䝱䛾䜾䝷䝣⾲♧䛻䛿㐺䛧䛶䛔䜎䛫䜣䚹䛣䛾䛯䜑䚸䛣䜜䜙䛾䝥䝻䝅䝆䝱䛻䛶㻻㻰㻿⤫ィ䜾䝷䝣ᶵ⬟䜢⏝䛔䜛ሙྜ䛻䛿䚸௨ୗ䛾䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䜢⏝䛔䚸᫂♧ⓗ䛻␗䛺䜛㻻㻰㻿䝇䝍䜲䝹ᙧᘧ㻌 㻌 㻌 㻌 㻌䝎䜴䞁䝻䞊䝗䛧䛯㻌 㼟㼍㼟㻚㼠㼛㼛㼘㼟㻚㼢㼕㼑㼣㼞㼑㼓㼕㼟㼠㼞㼥㻚㼖㼍㼞㻌 䜢௨ୗ䛾䝣䜷䝹䝎㻌㻌㻌䜢ᣦᐃ䛧䜎䛩䚹

㻌㻌㻌㻌㻌┤ୗ䛻ಖᏑ䛧䜎䛩䚹ODS HTML STYLE=htmlbluecml;

㻨㻿㻭㻿 䝩䞊䝮䝕䜱䝺䜽䝖䝸 㻪㼰㼐㼑㼜㼘㼛㼥㼙㼚㼠㼞㼑㼓㼰㻴㼀㻹㻸㻮㻸㼁㻱㻯㻹㻸䛾௚䚸㐺䛧䛶䛔䜛㻻㻰㻿䝇䝍䜲䝹䛿㻿㼀㻭㼀㻵㻿㼀㻵㻯㻭㻸䚸㻭㻺㻭㻸㼅㻿㻵㻿䚸㻰㻱㻲㻭㼁㻸㼀䚸䚷㻸㻵㻿㼀㻵㻺㻳䛸䛺䜚䜎䛩䚹例㻌㻌C:¥Program Files¥SAS¥deploymntreg㻟㻚㻌 㻌㼟 㼍㼟㻚㼠㼛㼛㼘㼟㻚㼢㼕㼑㼣㼞㼑㼓㼕㼟㼠㼞㼥㻚㼖㼍㼞㻌 䜢ᐇ⾜䛧䜎䛩䚹㼃㼕㼚㼐㼛㼣㼟㻌 䛾ሙྜ䛿㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌䝎䝤䝹䜽䝸䝑䜽䛷ᐇ⾜ྍ⬟䛷䛩䚹㻠㻚㻌 㻌ྠ䝣䜷䝹䝎ෆ䛻㻌 㻰㼑㼜㼘㼛㼥㼙㼑㼚㼠㻾㼑㼓㼕㼟㼠㼞㼥㻚㼔㼠㼙㼘㻌 䛜సᡂ䛥䜜䜎䛩䚹㻌㻌㻌 䝤䝷䜴䝄䛷㛤䛝䚸㻎㻴㼛㼠㻌㻲㼕㼤㻌㻱㼚㼠㼞㼥㻎㻌䛷᳨⣴䛔䛯䛰䛟䛣䛸䛷㐺⏝῭䜏㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻴㼛㼠㻌㻲㼕㼤㻌䜢☜ㄆ䛷䛝䜎䛩䚹
㻌㻌㻌䚷

17

AUTUMN 2011

SAS Training

SAS トレーニングのお知らせ

祝! SAS ® グローバル認定プログラム 日本語化 1周年㻞 㻜 㻝 㻜 ᖺ 㻥 ᭶㻝᪥ 䛻 㻿 㻭 㻿 䛾 䝥 䝻 䜾 䝷 䝭 䞁 䜾 ⣔ ㄆ ᐃ ヨ 㦂 䛷 䛒 䜛 䚸᪥䚻䛾ᴗົ䛾୰䛷䛿䚸᪤Ꮡ䛾㻿㻭㻿䝥䝻䜾䝷䝮䜢⦅㞟䛧䚸౑䛔័䜜䛯㻿㻭㻿 㼹㻌㻮㼍㼟㼑㻌㻼㼞㼛㼓㼞㼍㼙㼙㼕㼚㼓㻌㼒㼛㼞㻌㻿㻭㻿 㼹㻌㻥䠄௨ୗ䠖㻮㼍㼟㼑ヨ㦂䠅䛸䝥䝻䝅䝆䝱䜔䝔䜽䝙䝑䜽䛻೫䜚䛜䛱䛻䛺䜚䜎䛩䚹䛒䜛ྜ᱁⪅䛾᪉䛜䚸㻿㻭㻿 㼹㻌㻭㼐㼢㼍㼚㼏㼑㼐㻌㻼㼞㼛㼓㼞㼍㼙㼙㼕㼚㼓㻌㼒㼛㼞㻌㻿㻭㻿 㼹㻌㻥䠄௨ୗ䠖㻭㼐㼢㼍㼚㼏㼑㼐ヨ㦂䠅䛂ྜ᱁䛿䜒䛱䜝䜣Ꮀ䛧䛛䛳䛯䛡䜜䛹䚸ཷ㦂ຮᙉ䛩䜛㐨䛾䜚䛾୰䛷㌟

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Base資格保持者のネクスト・キャリアパス ‒ その1

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経験に応じた育成支援メニューを拡充
SAS 認定プロフェッショナル SAS Programmer for SAS 9 を目指す場合

合格

SAS Base Programing for SAS 9（試験番号 A00-211J）受験 - プロメトリック試験会場にて-

製
品
の
利
用
経
験
年
数

復習してから
試験に挑戦！

eラーニング

自習書

SAS 認定プロフェッショナル
模擬試験

SAS Base Programmingfor SAS 9 完全ガイド

7年以上経験

試験トピックを網羅し、スキルの弱点を見つけ、鍛える！

SAS 認定プロフェッショナル
SAS Base Programmer for SAS 9
ポイント解説講座（1 日間）

3年〜5年経験

実機演習を通じ、
S A S 製品スキルを短 期 的に効 率
的に身につける！
入門者

SAS プログラミング 2：
データ加工テクニック（3 日間）

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SAS プログラミング 1：
必須要素（3 日間）

お得な「SAS 認定プロフェッショナル バリュー・パッケージ」提供中

SAS ® 認定
プロフェッショナル
SAS Advanced
Programmer for SAS ® 9
ポイント解説講座
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AUTUMN 2011

SAS トレーニングのお知らせ

Base資格保持者のネクスト・キャリアパス ‒ その2ྲྀᚓ䛧⏥ᩫ䛾䛒䜛㈨᱁䛸ゝ䛘䜎䛩䚹䛬䜂䛸䜒㈨᱁ྲྀᚓ䛻䝏䝱䝺䞁䝆䛧䛶䛟䛰䛥䛔䚹

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練習問題

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www.sas.com/jp/training/certify/ctp9.html

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3='Tuesday'
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6='Friday'
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C. define day / order noprint 'Day' ;䛧䛯ၥ㢟䛷䜒⮫ᗋ䝥䝻䝉䝇䛻ᚑ䛳䛯䝕䞊䝍ኚ᥮䜔᳨ド䛻㛵䛩䜛ၥ

D. define day / order order=internal 'Day' ;㢟䜔⮫ᗋ䝕䞊䝍䜢౑⏝䛧䛯ၥ㢟䛜ከ䛟ฟ㢟䛥䜜䜛䛯䜑䚸㻯㼀ヨ㦂䛾ྜ᱁䛿䜘䜚ᐇ㊶ⓗ䛺⬟ຊ䜢♧䛩ド䛸䛺䜚䜎䛩䚹

解説
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正解：D

AUTUMN 2011

新資格リリース記念

キャンペーン情報

SAS トレーニングのお知らせ

19

ディスカウント制度のご案内᪂㈨᱁䛾䝸䝸䞊䝇䜢グᛕ䛧䛶䚸䛚ᚓ䛺䝕䜱䝇䜹䜴䞁䝖ไᗘ䜔ཷ㦂䝏

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受験チケットお申し込み：●SAS マクロマスター（全 2 回 / 16:00 〜 19:00）

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トレーニング担当
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PCプラットフォーム

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SAS Technical News入手㻿㻭㻿㻌㼀㼑㼏㼔㼚㼕㼏㼍㼘㻌㻺㼑㼣㼟䛿䚸ྑグ䛾㼁㻾㻸䛛䜙ධᡭ䛷䛝䜎䛩䚹䚷䚷䚷http://www.sas.com/jp/periodicals/technews/index.htmlⓎ⾜䠖㻿 㻭 㻿㻌㻵 㼚 㼟 㼠 㼕 㼠 㼡 㼠 㼑㻌㻶 㼍 㼜 㼍 㼚 ᰴ ᘧ఍♫

AUTUMN 2011
■ テクニカルニュースに関するお問い合わせ先
テクニカルサポートグループ
TEL:03-6434-3680 FAX:03-6434-3681

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