Summer 2009

Summer 2009

特集®

SAS 9.2における分析機能の拡張点:
SAS/GRAPH
®

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1. はじめにSAS ® 9.2 では、分析に関連する関数やプロシジャに対して数多くの14

機能追加が行なわれました。また、分析を補完するGUI ベースのアプ
リケーションも新たに登 場しています。本 特 集では、その中から
SAS/GRAPH® 機能の主な拡張点をご紹介いたします。

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2. SAS/GRAPHの分析に関連する新機能
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2.1 ODS 統計グラフ : はじめに

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SAS 9.1では、ODS 統計グラフ（ODS Statistical Graphics）が評価版として提供されていました。これは、SAS の分析プロシジャでその分析目的に沿った高品位なグラフを直接作成できる機能です。
この ODS 統計グラフは SAS 9.2 では正規版となり、その利用には
SAS/GRAPH のライセンスが必要になりました。そして、さらに多数の分析プロシジャでサポートされ、グラフを描画する専用のプロシジャも新たに提供されています。また、SAS の分析機能をマウス操作で実現できる SAS ® Enterprise Guide ® 4.2 では、出力されるグラフの多くが ODS 統計グラフを利用して作成されるように変更されています。
これらのことから、SAS 9.2 以降で統計的なグラフを描く場合は、
ODS 統計グラフ機能の利用を第一にお考えください。
なお、その概要については、下記の文献で紹介されています。
Getting Started with ODS Statistical Graphics in SAS 9.2
http://www2.sas.com/proceedings/forum2008/305-2008.pdf

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2.2 ODS GRAPHICS ステートメントと分析プロシジャ
O D S 統計グラフの機能を利用すると、S A S / S TAT ® や SAS/ETS® 、
また SAS/QC ® に含まれる分析プロシジャにおいて高品位のグラフを作成することができます。前述のように、これは SAS 9.1から評価版
として 存 在しており、SAS Technical News Winter 2005 の 特 集「Base SAS における分析機能の拡張点」でも紹介されています。
http://www.sas.com/jp/periodicals/technews/pdf/05̲win.pdf
SAS 9.2 からは正規版の機能になるのと同時に、対応する分析プロシ
ジャも大幅に増えました。それに伴い、プロシジャによっては構文が変更されています。また、画像ファイルのみを作成することも可能になりました（LISTING 出力）。次の表は、ODS 統計グラフをサポートしているプロシジャの一覧です。
TTEST プロシジャによるグラフの作成例

プロダクト

ODS 統計グラフに対応するプロシジャ

Base SAS(3)CORR、FREQ、UNIVARIATE

SAS/STAT(40)ANOVA、BOXPLOT、CALIS、CLUSTER、CORRESP、

また、ODS GRAPHICS ステートメントで IMAGEFMT= オプションを利用すると、以下のような画像ファイルとしてグラフを出力できます。

FACTOR、FREQ、GAM、GENMOD、GLIMMIX、GLM、
GLMSELECT、KDE、KRIGE2D、LIFEREG、LIFETEST、LOESS、LOGISTIC、MCMC、MDS、MI、MIXED、
MULTTEST、NPAR1WAY、PLS、PHREG、PRINCOMP、

出力先

サポートされている画像ファイルのタイプ

HTML

PNG（デフォルト）、GIF、JPG

LISTINGPNG（デ フ ォ ル ト）
、BMP、DIB、EMF、EPSI、GIF、
JFIF、JPG、PBM、PDF、PS、SASEMF、STATIC、

PRINQUAL、PROBIT、QUANTREG、REG、ROBUSTREG、

TIFF、WMF

RSREG、SEQDESIGN、SEQTEST、SIM2D、TCALIS、SAS/ETS(13)TRANSREG、TTEST、VARIOGRAMLATEXPS（デフォルト）、EPSI、GIF、PNG、PDF、JPG

ARIMA、AUTOREG、ENTROPY、ESM、EXPAND、MODEL、PRINTERPNG（デフォルト）、JPEG、JPG、GIF

PANEL、SIMILARITY、SYSLIN、TIMESERIES、UCM、RTF

PNG（デフォルト）、JPEG、JPG、JFIF

VARIMAX、X12
SAS/QC(7)ANOM、CAPABILITY、CUSUM、MACONTROL、PARETO、

分析プロシジャで描画できるグラフについては、各プロシジャに対するRELIABILITY、SHEWHART

ドキュメントをご参照ください。

付記：下線は、SAS 9.2でODS統計グラフが新たにサポートされた、またはSAS 9.2
で新たに追加されたプロシジャであることを示しています。なお、Base

2.3 SGPLOT、SGSCATTER、および SGPANEL プロシジャ

SAS の UNIVARIATEプロシジャ、そしてSAS/QC の全プロシジャについて"SG"でその名前が始まるODS 統計グラフに関連したプロシジャ（以降は、現在のところ ODS 統計グラフは評価版の扱いです。

SG プロシジャ）が、SAS/GRAPH に 4 つ追 加されました。複 数のグラフを重ね合わせる、またはグラフを並べて表示するときに、SG

SAS/STAT や SAS/ETS の分析プロシジャで ODS 統計グラフを利用

プロシジャはきわめて有用です。なお、SG プロシジャを使ってODSするためには、プロシジャの実行前で次の 1 行を実行します。

統計グラフを利用する場合には、ODS GRAPHICS ON; の指定は不要です。

ODS GRAPHICS ON;● SGPLOT プロシジャ
この設定を与えるだけでグラフが作成されるプロシジャも存在しますが、さまざまな種類の 2 次元プロットを1枚に重ねて描くことができます。

適切なオプションの指定が必要なものもあります。次の TTEST プロシ

サポートされているグラフは以下のように分類されますが、同種類のグジャの例では、PLOTS=(SUMMARY)によって要約パネルを作成していラフのみを重ね合わせてグラフを描画できます。ただし、最初の 2 種類ます。また ONLYの指定でこのグラフのみを描き、SHOWH0 の指定では互いに併用可能です。各ステートメントで描くことができるグラフ

帰無仮説の値をグラフ上に表示します。

の詳細は、SGPLOT プロシジャのドキュメントをご参照ください。

ODS GRAPHICS ON;
PROC TTEST DATA=SASHELP.CLASS SIDE=2 DIST=NORMAL
H0=58 PLOTS(ONLY SHOWH0)=(SUMMARY);VAR HEIGHT;
RUN;

1）基本的なプロット
プロットの種類

対応するステートメント

散布図

SCATTER

系列プロットSERIES階段（ステップ）
プロット

STEP

帯領域の作成BAND

ニードル・プロット

NEEDLE

ベクトル・プロット

VECTOR

2）当てはめと信頼区間に関するプロット
プロットの種類

対応するステートメント

LOESS 回帰

LOESS

線形単回帰

REGRESSION

罰則付き B スプライン曲線

PBSPLINE

信頼楕円と予測楕円

ELLIPSESummer 20093）分布に関するプロット
プロットの種類

対応するステートメント

箱ひげ図

VBOX（垂直方向）、HBOX（水平方向）

ヒストグラムHISTOGRAM

正規曲線とカーネル密度推定

DENSITY

4）カテゴリ化に関するプロット
プロットの種類

対応するステートメント

ドット・プロット

DOT

棒グラフ

VBAR（垂直方向）、HBAR（水平方向）

ライン・チャート

VLINE（垂直方向）、HLINE（水平方向）

5）グラフ描画の補助機能
プロットの種類

対応するステートメント

テキストの挿入INSET

凡例

KEYLEGEND

軸のカスタマイズ

XAXIS、X2AXIS、YAXIS、Y2AXIS

参照線

REFLINE

SGPLOT プロシジャの出力例 2

そのほかの例については、SGPLOT プロシジャのドキュメントをご参照ください。また、SAS Institute Inc. の Web サイトでは、数多くの次のプログラムは、SGPLOT プロシジャのドキュメントに記載の例を描画例が用意されています。

改変したものです。
http://support.sas.com /sassamples/graphgallery
PROC SGPLOT DATA=SASHELP.PRDSALE;/PROC̲SGPLOT.html

HBAR COUNTRY / RESPONSE=PREDICT;HBAR COUNTRY / RESPONSE=ACTUAL BARWIDTH=0.5
TRANSPARENCY=0.4;● SGPANELプロシジャ
PANELBYステートメントで指定した分類変数の水準に基づいて、複数

REFLINE 200000/AXIS=X;のグラフをパネル状に表示します。各パネルの中で描画できるプロット

KEYLEGEND /LOCATION=INSIDE;

は、前項の SGPLOT プロシジャでサポートされているプロットにほぼ
準じます。

RUN;

以下のプログラムは、SGPANEL プロシジャのドキュメントに記載されている例を改変したものです。
PROC SGPANEL DATA=SASHELP.PRDSALE;
TITLE " 商品の売上に関するプロット ";PANELBY QUARTER;
HBAR PRODUCT / RESPONSE=PREDICT STAT=MEAN
TRANSPARENCY=0.3;
HBAR PRODUCT / RESPONSE=ACTUAL STAT=MEAN
BARWIDTH=0.5 TRANSPARENCY=0.3;
REFLINE 500 / AXIS=X;
ROWAXIS LABEL=" 売上 ";RUN;

SGPLOT プロシジャの出力例 1

2 つ目の例は、SAS/STAT の GLIMMIX プロシジャのドキュメントで、"Example 38.15 Comparing Multiple B-Splines" の項に記載されている例を改変したものです。
PROC SGPLOT DATA=gmxout;
SERIES

Y=p X=x / GROUP=group NAME="fit";

SCATTER Y=y X=x / GROUP=group;
KEYLEGEND "fit" / TITLE=" グループ ";RUN;

SGPANEL プロシジャの出力例 1

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次 の プ ロ グ ラム は、G LI M M I X プ ロ シ ジャ のド キュ メントで、・MATRIXステートメント"Example 38.6 Radial Smoothing of Repeated Measures Data"

指定した変数について、すべての組みの項に記載されている例を改変したものです。

合わせごとに散布図を作成し、行列形式で表示します。

PROC SGPANEL DATA=plot NOAUTOLEGEND;
TITLE 'Radial Smoothing With Cow-Specific Trends';
MATRIX ステートメントの出力例

LABEL tpoint='時間' weight='体重の対数';
PANELBY group / COLUMNS=2 ROWS=2;
SCATTER X=tpoint Y=weight;

PROC SGSCATTER DATA=data1;/* 使用する変数の列挙*/

SERIES X=tpoint Y=pred /GROUP=cow LINEATTRS=GRAPHFIT;
RUN;

MATRIX a b c d;
RUN;・PLOTステートメント
指定した散布図を並べて描画します。

PLOTステートメントの出力例

PROC SGSCATTER DATA=data1;/* 散布図の指定 */
PLOT a*b c*d;
RUN;
SGPANEL プロシジャの出力例 2

そのほかの例については、SGSCATTER プロシジャのドキュメントや、構文の詳細やそのほかの例については、SGPANELプロシジャのドキュ

SAS Institute Inc.の下記の Web ページをご参照ください。

メントをご参照ください。また、SAS Institute Inc.の Webサイトでは、数多くの描画例が用意されています。

http://support.sas.com/sassamples/graphgallery/PROC̲SGSCATTER.html

http://support.sas.com/sassamples/graphgallery/PROC̲SGPANEL.html

また、本節のSGプロシジャについては、次の文献にまとめられています。

● SGSCATTERプロシジャ

Ef fective Graphics Made Simple Using SAS /GR APH SG

複数の散布図を並べて1枚に描きます。前項の SGPANEL プロシジャ

Proceduresと機能が似ていますが、このプロシジャは変数の組み合わせごとに

http://www2.sas.com/proceedings/forum2008/255-2008.pdf

グラフを描く点と、主として散布図の作成に注力している点で異なります。
2.4 Graph Template Language と SGRENDER プロシジャ
SGSCATTERプロシジャでは、3つのステートメントが用意されています。

前節の SG プロシジャでは、適切なオプションを指定することにより、グラフの主要部分に対するカスタマイズが可能です。しかし、より・COMPARE ステートメント

細かな設定を与えるには、Graph Template Language（GTL）を利用

X=オプションとY=オプションで列挙

してグラフのテンプレートを作成し、SGRENDER プロシジャでそれした変数について、その組み合わせを参照して使用する必要があります。

の間で散布図を作成します。
ODS 統計グラフの機能は、すべてGTLを基盤としています。たとえば、ODS GRAPHICS ステートメントを分析プロシジャで利用した場合は、COMPARE ステートメントの出力例

GTL によって記述されている既存のテンプレートを参照してからグラフが描かれます。また、SG プロシジャを実行したときも、GTL による

PROC SGSCATTER DATA=data1;/* 横方向と縦方向の変数を指定 */一時的なテンプレートが内部で作成され、それをもとに描画が行なわれます。

COMPARE X=(a b) Y=(c d);
RUN;

この限られた紙面で GTL の全容を説明することは残念ながら不可能ですが、GTL に基づいたテンプレートは TEMPLATE プロシジャを用いて次のような形態で作成します。

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PROC TEMPLATE;(1)

また、DYNAMIC ステートメントを使用すると、グラフの描画で使用

DEFINE STATGRAPH histogram;(2)

する変数を動的に割り当てることもできます。

BEGINGRAPH;(3)

LAYOUT OVERLAY;(4)

PROC TEMPLATE;HISTOGRAM weight;(5)

ENDLAYOUT;(4)DYNAMIC histo_var;

ENDGRAPH;(3)BEGINGRAPH;

END;

(2)

RUN;

DEFINE STATGRAPH overlayplot;

LAYOUT OVERLAY;(1)HISTOGRAM histo_var;(1) テンプレートの定義では、PROC TEMPLATE ステートメントで始めて、RUNステートメントで終えます。

/* ヒストグラム */FRINGEPLOT histo_var;/* フリンジ */DENSITYPLOT histo_var;/* 正規曲線 */ENDLAYOUT;ENDGRAPH;(2) 通常のテンプレートではなくODS 統計グラフのテンプレートを定義するために、DEFINE STATGRAPHステートメントを使用して、テン

END;
RUN;

プレート名を与えます。このブロックはENDステートメントで終了します。
PROC SGRENDER DATA=SASHELP.CLASS TEMPLATE=overlayplot;(3) グラフの定義を開始することを、BEGINGRAPH ステートメント
で宣言します。このステートメントのオプションとして、グラフの

DYNAMIC histo_var="height";
RUN;

大きさ、また背景や枠の色などを定義できます。ENDGRAPHステー
トメントで終了します。
(4) この部分では、グラフのレイアウトを7 種類の中から選んで設定します。ここでの LAYOUT OVERLAY ステートメントは、1 枚のグラフにさまざまなプロットを重ね合わせて描くことを宣言しています。ただし、この 例では 1 種類のプロットのみ作成しています。
ここで LAYOUT OVERLAY3D ステートメントを利用すると、SGプロシジャでは対応外の 3 次元のグラフを作成することができます。
このブロックは ENDLAYOUTステートメントで終了します。
(5) (4) の内側では、実際に描くプロットを28 種類のステートメントの中から選んで定義していきます。ここでは、HISTOGRAM ステート
メントによって変数weightのヒストグラムを描くことを宣言しています。
もちろん、タイトルやフットノートの定義、凡例や軸のカスタマイズを行なう機能も用意されています。

SGRENDER プロシジャの使用例 2

このように定義したテンプレートを、PROC SGRENDERステートメント

GTLで利用できるコードに関する詳細は、"SAS/GRAPH 9.2: Graphの TEMPLATE= オプションで指定してSGRENDER プロシジャを実行

Template Language User's Guide" や、"SAS/GRAPH 9.2: Graph

すれば、そのテンプレートに基づいたグラフが作成されます。

Template Language Reference "といったドキュメントに記載されていますが、一般にその利用形態は難解なものになりがちです。したがっPROC SGRENDER DATA=SASHELP.CLASS TEMPLATE=histogram;て、たとえば下記のドキュメントが「はじめの一歩」として有用でしょう。

RUN;
Introduction to the Graph Template Language
http://support.sas.com/resources/papers/sgf2008/gtl.pdf
また、SGRENDER プロシジャを利用した複雑なグラフの描画例については、下記の Web ページでも公開されています。
http://support.sas.com/sassamples/grap hgalle ry/PROC̲SGRENDER.html

SGRENDER プロシジャの使用例 1

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2.5 SAS/GRAPH ODS Graphics Editor と ODS Graph
Designer
SAS/GRAPH ODS Graphics Editor（以降 Graphics Editor）は、ODS 統計グラフの機能を補完するGUIツールです。分析プロシジャによって作成されたグラフを対話的に編集し、そして線や点を追加することが可能です。編集後の結果は PNGファイルとして、または SGE
ファイルという専用のファイル形式で保存することができます。このSGE ファイルは、Graph Editor を使って後で編集可能です。また、SAS の中から Graphics Editor を起動するときも、そのファイルを開くかたちになります。
SGE ファイルを実際に作成するには、2 つの方法があります。
1 つ目の方法としては、結果ウィンドウをアクティブにした状態で、Graphics Editor の画面

コマンドバーから

こ の 画 面 か ら は、タ イ ト ル（比 較 に 対 す る ROC 曲 線）、縦 軸 のラベル（感度）、横軸のラベル（1−特異度）、そして凡例のラベル

SGEDIT ON（ROC 曲線（面積））のテキストを変更できます。また、グラフ上でを実行します。これにより、その SAS セッションを終了した後も右クリックすると、軸やプロット、そしてグラフ全体のプロパティを

SGE ファイルの作成が引き続き有効となります。

編集可能です。そのほかにも、グラフ上に図形やテキストを挿入

一方、することができます。

ODS LISTING SGE=ON;
をエディタから実行すると、そのSASセッション内だけで有効となります。
以降では、LOGISTIC プロシジャを使用して ROC 曲線に関する比較を行なうプログラム（SAS/STAT ソフトウェアのドキュメントでは、
Example 51.8 Comparing Receiver Operating Characteristic
Curves）を例として、Graphics Editor の利用方法を簡単に紹介します。
ODS LISTING SGE=ON;「ベースライン」というテキストと矢印をグラフに挿入した例

ODS GRAPHICS ON;
PROC LOGISTIC DATA=roc PLOTS=ROC(ID=PROB);

前述のように、カスタマイズしたグラフは、PNG 形式の画像ファ

MODEL popind(EVENT='0') = alb tp totscore / NOFIT;

イルとして、または引き続き編集可能な SGE ファイルとして保存

ROC 'Albumin' alb;

できます。

ROC 'K-G Score' totscore;
ROC 'Total Protein' tp;

Graphics Editor の詳細については、そのドキュメントをご参照くだ

ROCCONTRAST REFERENCE('K-G Score') / ESTIMATE E;

さい。

RUN;
SAS/GRAPH 9.2: ODS Graphics Editor User's GuideODS GRAPHICS OFF;

http://support.sas.com/documentation/cdl/en/grstateditug/619
51/PDF/default/grstateditug.pdf
結果ウィンドウをアクティブにして、先頭にのアイコンが存在するファイル上で右クリックし、開くを選択します。

評価版プロダクトの SAS/GRAPH ODS Graphics Designer（以降Graphics Designer）も、ODS 統計グラフに関連する対話型アプ
リケーションです。前述の Graphics Editor は作成されたグラフの編集を行なうために利用しますが、Graphics Designer は SAS データ
セットを利用して新たにグラフを作成する目的で提供さ れています。
Graphics Designer を起動するには、エディタから以下の SAS マクロを実行します。
%SGDESIGN;

Graphics Editor の起動例

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このように、Graphics Desiginer には非常に有用な機能が満載されています。
「評価版」であることから、実際にこのアプリケーション
をぜひお試しいただき、弊社までフィードバックをお寄せください。
な お、Graphics Designer を 紹 介 す る 文 献 が、SAS Institute Inc. のWeb サイトで公開されています。
ODS Graphics Designer
An Interactive Tool for Creating Batchable Graphs
http://support.sas.com/resources/papers/proceedings09/198-2009.pdf
2.6 そのほかの新規機能
タイルチャートを描く GTILE プロシジャ、主要業績管理指標（KPI）
Graphics Designer の起動直後の画面に関するグラフを作成するGKPIプロシジャなどが追加されています。

Graph Gallery のウィンドウでタブを切り替えると、さまざまな

また、既存のGRADARプロシジャでは新たな形式のグラフがサポートタイプのグラフが用意されていることが分かります。

されました。GCHART や GPLOT プロシジャなどでも、細かな拡張機能が存在します。
SAS/GRAPH全般の拡張点については、下記の文献をご参照ください。
Enhancements to SAS/GRAPH Software in SAS 9.2
http://support.sas.com/resources/papers/sgf2008/sasgraph.pdf

3. おわりに本特集では、SAS 9.2 における分析機能から SAS/GRAPH における機能の主な拡張点をご紹介いたしました。
目的のグラフをマウスで選択した後に OK のボタンを押すと、サン
プルデータを利用したグラフが現われます。その画面の上で右

なお、SAS/GRAPH のドキュメントは、SAS 9.2 を導入していない

クリックすれば、使用する SAS データセットを選択できます。また、場合でも、下記の Web サイトからご参照いただけます。

グラフのさまざまな要素の変更と追加をマウス操作で行なうことが可能です。

SAS/GRAPH に関連するドキュメント一覧

Graphics Designer がきわめて有用な理由は、マウス操作によって構

http://support.sas.com/documentation/onlinedoc/graph/index.html

成したグラフを再現させる GTL が作成されることにあります。GTLを利用すると高度にカスタマイズしたグラフを作成できますが、一般にその記述は難解なものになりがちです。Graphics Desingerに よ っ て 生 成 さ れ た テ ン プ レ ー ト を 保 存 し て お け ば、
SGRENDER プロシジャでそれを呼び出して後でグラフを再現させることが可能であり、そのテンプレートをさらに修正して利用することもできます。

Graphics Designer の操作例。テンプレートは下段に現われている。

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SAS
Academic
News*1: SASが提供するエンドユーザ向けGUIプロダクト。プログラムを記述せず
SASの処理をGUI画面上にある各処理のツール群から必要なツールを選択し、マウスでツール間をつなげるだけで、SASの一連の処理を実現できる。また既存SASプログラムをツールとしても利用可能。

●教育上の課題と到達目標
本学着任前、私は非常勤講師（マーケティング・リサーチ、受講
人数約100 名）としてSASを活用した経験があったため、本学の教育でもSASを用いてデータ分析を行なうのは可能と考えていました。
ところが、本学で担当するゼミ生達とじっくり話をしてみると、
「データ

はじめに

を分析して何の意味があるのかわからない」「そもそもデータを見るの前号でお知らせいたしました福岡大学商学部 杉本先生による SAS を

はイヤ、数式はもっとイヤ」という類のことを言います。そうした状況

使用した講義・ゼミナールのお話の連載開始です。初回は、マーケティを踏まえながら、最初のゼミ生19 名に対し、数式や数字への拒否感

ングリサーチをベースにした、データ分析やその目的が綴られており、が出ないよう、SASなどのソフトウェアを使わず、相当の時間を割いて非常に興味深い内容になっています。大橋先生の四方山話第４話

データ分析の基礎から回帰分析までを丁寧に教えて分析させていました。

で は、データ集計が終わり、実際のアンケートデータの解析として忘れられない経験となったのは、当時、ゼミの最終報告に向けて

UNIVARIATE や FREQ プロシジャ等を使用した具体的な解析方法

分析中だったあるゼミ生が「回帰係数って何 ?! 意味わかんない！」とと解釈について記載されています。

いわゆる逆ギレをしてしまい、私も困ってしまったことです。そのゼミ生は優秀な学生だったのですが、当時行なっていた作業が研究にどう

またSAS の新たなる挑戦として、SAS 本社の膝元であるUS の高校で関わるのかどうしてもわからなかったのでしょう。
（大変素直な）このSASを導入した事例をご紹介します。

一言は私の心に刻みつけられたと同時に、問題の早期解決の必要性を痛感しました。

■事例紹介

逆に、このゼミ生達の中から2 名の学生がデータ分析に興味を持ち■コラム「SAS 四方山話」

SAS に挑んで、1 名は簡単なプログラムによる分析を行なえるように■カスタマーリレーション「アカデミックにおけるSAS の挑戦」

なり、私の期待水準に到達してくれました。この1名（現在、有限会社ジェイ・プレックスに在籍する永島充氏）は、ベーシックな分析手法を一通り習得した優秀な卒業生で、今回、ゼミへのEG 導入にあたって■事例紹介

卒業生としてのコメントを個人的にもらったりもしています。
現在、私のデータ分析に関する教育の到達目標は、この永島氏に近いものを設定しています。それは、（1）データをある程度自由に

杉本 宏幸

分析できること、（2）マーケティングやビジネスへのインプリケーション

福岡大学商学部准教授

を一定程度導出できること、（3）その結論を他人が理解できるように博士（商学）

自分の言葉で伝えられること、そして（4）一連の調査手続きが適切か否かを自身で判断できることの4点です。

前回は、本学商学部商学科が今後どのような方針で教育を推進してこのように、データ分析に関わる私の教育上の課題、到達目標は

いく予定か簡単にご紹介しました。それを踏まえ、今回はそれに至る

着任初年度からある程度明らかでした。しかし、本学商学部では、経緯と現状についてお話したいと思います。

データ分析という分野がメジャーでないため、SAS 等のソフトウェア

現在、商学部においてSASは必ずしも教員および学生の間で広く使われていない状況にあります。これは、データ分析そのものが本学選定も含め、データ分析をコアとした学生教育を推進していく点で何年も苦戦し続けてきている状況にあります。

商学部で必ずしもメジャーではないことの裏返しです。私を含む教員
レベルでも定量的な研究のウェイトが必ずしも高くないこと、商学部は数学や数式を使わないだろうとの認識から入学する学生が多いことと符号します。

●ビジネスの現場と教育の連携
九州・福岡においても、ビジネスの現場でマーケティングやデータ分析のニーズが強いことは事実です。学生達の就職・就職後も一方、本学の総合情報処理センター（情報環境に関する企画・構築・

見据えながら、ビジネスの現場と教育をいかに連携できるかは、運用管理を担当）から提供されるSASやSPSSといったソフトウェアが本学商学部が検討すべき急務の課題となっています。本来、ビジコンピュータ性能や操作性の向上、また教育機関へ配慮されたライセネスの現場と近いはずの商学部という学部にとって、多様な形でンス形態など、さまざまな理由により一昔前より使いやすい環境にビジネスの現場と連携して教育・研究を推進することは、必須のなってきました。例えば、本 学 では 2005 年よりSAS の「Campus

検討課題と考えます。

program」を一括契約し、その後、SAS Enterprise Guide（以下、EGと略称*1）も使えるようになっています。

地元企 業等との接点は本学の産学官連携センターが公式なルートで、具体的に話がまとまれば共同研究等に至ります。また、

商学部商学科では、私を含むマーケティングのスタッフ2 名が担当

共同研究までに至らなくても、この組織を経由して地元企業等する講義（マーケティングリサーチ、2クラス約 70 名）とゼミナールをとのネットワークができることは少なくありません。同時に、中心に、データ分析を含めた教育を推進しつつあります。
（私の担当範ケースを利用した学生教育を推進するために設置した商学部の囲ではEGとSASを利用中または利用予定です。
）ゼミ生や受講生が、「ビジネス・ケース・スタディ・センター（BCSC）」は九州を中心

マーケティングの知識とともにデータ分析という武器を身につけて卒業とした企 業の実 践事例を教育用ケース集として作成することをしてくれること、具体的には商学部商学科の約10%（学年定員210 名）

予定しており、さらに商学部開講の特別寄付講座（日本フードの学生がこうした知識を習得してくれることを目指しています。

サービス協会）では外食企業数社のトップ層による講義を行なっています。

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個別の教員も企業等との連携を模索しています。これは私の■コラム「SAS 四方山話」

ゼミの一 例ですが、卒 業 生が就 職したベンチャー企 業の Web
プロモーションに関わる簡単な研究・調査を、ゼミ生 5 名（当時2 年生）が同社社員の卒業生に色々質問しながら、ゼミ活動として

第 6 回 「アンケート四方山話（4）アンケートデータの解析①」

行なったことがあります。この取り組みは本当に小規模でしたが、ゼミ生が纏めた成果を同社社長他にプレゼンテーションする等、大橋ゼミの学生達に企業現場の問題を考えさせるという点で一定の

東京医科歯科大学

渉
医歯学総合研究科大学院

生命情報学

成功をおさめたと思っています。

情報医科学センター

臨床・生物統計グループ

特任助教

このように、本学におけるビジネスの現場との連携には、現状において、地域社会と大学との連携、商学部としての取り組み、

1）ようやく単純集計が終わった…？

そして私を含む個別教員の取り組みやその連携レベルの 3 つが前回までに univariate、means、freq を用いて基本的な集計あります。しかし、これらはバラバラなものとしてではなく、できるを行なうところまでをお話しさせて頂きました。簡単に復習します

限り多くを結びつけたある種のビジネス・ネットワークとして構築と、①調査 票を設計する、②データを入れる箱を作る、③グラフ

し、多くの情報を学生達に提供できるよう計画しています。これを書く、④定量的データならば基本統計量を算出する、⑤定性的に学生達がどれだけコミットして研究に生かせるか、またそれがデータならば頻度集計を行なう…ということでしたが、今回は集計

学生達の就職や卒業後にどれだけ生かせるかという点は、商学部に続いていよいよ解析方法についてお話させて頂きます。基本

だけでなく、本学にとって大きな課題になっていると思っています。

的な集計（単純集計とも言います）が終了したら、いよいよそのデータを用いて解 析をします。この段 階までの、単 純 集計を●現状と今後の課題行なっただけのデータは、個々のデータを取りまとめることにより

商学部商学科ではスタッフ数名が、ビジネスの現場で必要と見通しを良くするという作 業が 終了したに過ぎません。勿 論、されるデータ分析のニーズに一定程 度対応できる学生の育成を

見 通しを良くすること自体が目的の場合もあるとは思われます

構想中です。

が、多くの場合は解析を行なうことによって、最終的には「結果私が担当するゼミナールと講義での到達目標は上述した通りの一般化」や「予測」などを行なうことを目的としているのではですが、そのためのソフトとして昨年11月頃から試験的に現 3 年生

ないでしょうか？ 今回は、多くのマーケティング担当の方々が「苦手のゼミナール（聴講生含め18 名）で EG を導入し、現在に至ってである」と口を揃えて言う検定についてお話したいと思います。

います。EG を採用している大きな理由は、多くのタスクをマウス操作で完結できる操作性とインターフェース（プロセスフローと

2）結果の一般化（検定）に関する話

HTML 形式のアウトプット等）にあります。少なくともゼミ生達

統計学にはそもそも、全ての対象を調べる記述統計学と、サンは 手軽にデータを分析できる EG を体感できており、内 2 名はプルから全体を推測する推測統計学があります。推測統計学はプログラムベースの SASも使っています。

中世以降のヨーロッパで発達してきものですが、その背景には、本学商学部では、学生達は必ずしも数理的な分野を自身のやはり「国家の近代化による領土の拡大」がありました。大きく専門とするわけでなく、むしろ分析結果を解釈する能力、 データ

なりすぎた領土について全てを知ることは難しく、もはや全数を読み解く目 を養うことが重要ではないかと考えています。

調査が不可能な状況になったわけです。5 年に1 度の国勢調査 *）学生達が注力すべきは分析結果をもとにマーケティングやビジネスは代表的な記述統計学ですが、筆者としてはこれ以外の適切なへ生かす ための 翻 訳作 業 であり、その能 力の育 成が 必 要と事例が思い浮かんでこないほどです。世の中の多くの統計学は考えます。

推測統計学であり、サンプルから全体を推測しているものがほと

ここで私が述べていることは当然かもしれませんし、学生達もんどなのです。推 測 統計学において結果を一 般化するための「それくらいできる」という顔をします。しかし、4 年間しっかり

道具が検定であり、これは調べた集団だけではない、調べてい学んでいる学生でなければ、こうした人材にはなりえないと考えない集団も多分同様であると結論付けるための道具です。そして、ます。実際、私のゼミ生達もEG や SAS で分析した後、分析結果

そのように結論付けるための指標として、皆様おなじみの p 値をの解釈に手を焼いています。これには多くの分析結果を解釈する用いるわけです。一般的には p 値が 0.05 を下回っていれば良い

訓練と同時に、上述のビジネスに関する知識やゼミナールで獲得などといわれておりますが、そもそも 0.05 とはどのような根 拠

できない他の講義の知識等が必要です。

なのでしょうか？ 実は単なる慣例であり、確率 20 分の1の事象

現在、私を含む商学部商学科のスタッフ数名は、学部・学科

はまれにしか 発 生しない確 率であるということらしいのです。

そして大学で提供されている科目の連携の必要性について共通

そもそもp 値とは、もしも両サンプルの母集団同士の差が無いと認識をもっています。例えば、ゼミナールを核として、マーケティ

仮定すれば、両サンプル同士を比較した検定統計量がこのようなングに限定されない商学・経営学の知識（財務会計や管理会計、差になってしまう確率のことです。その確率が 0.05 を下回った

ファイナンス、経営戦 略 等）、統 計 学・数学の基 礎的な知 識、ときには、「まれにしか発生しない事象が発生した」と考えるの共通教育科目（教養科目）、パソコンの基礎的な操作等についてではなく、「母 集団同士に差が無いと仮定していたこと自体が体系的に履修するプログラムの開発が必要だといった認識です。

間違っていた」と、考えるようにするということなのです。

こうした教育を推進する過程で、ビジネスの現場と連携し、学生では、何をもって「良い」なのでしょうか？

p 値が 0.05 を達が データを読み解く目 を養うことができれば、学生達も下回れば「母集団同士に差がある」と言って良いから「良い」

望む仕事に将来就ける可能性が高まるのではと思っています。

なのか、それとも「有意である」ことを良いとしているのか…？ 残念

いま、その手段としての EGとSAS の可能性をゼミ生達と一緒ながら、p 値が 0.05 を下回っても「差がある」などと結論付けるに探っています。今回お伝えできていないゼミナールの様子やことはできません。あくまで、考えるようにするだけであり、実際学生達の反応、講 義での活用等は次号以降でお伝えしたいとに母集団同士に差があるか無いかを確認する方法はありません。

思います。

Summer 2009

両母集団の全てを全数調査すれば良いというご意見もあるかも知れませんが、そこには予算といった現実的な問題や、さらには調べている間に両母集団が変化してしまう可能性も考慮しなけ
ればなりません。実際にまれな事象が発生した可能性を否定する

proc univariate data=( データセット名 ) normal plot;var ( 解析したいデータ変数名 ) ;class ( 層別したいグループ変数名 ) ;この2つを付与しましょう！

run;

こともできないため、たとえp 値が 0.05 を下回っても「差があった」という表現はできません。この場合、有意水準 0.05で有意であったのようにすれば基本統計量が求まります。そこにnormalオプションと表現する必要があります。本当に差があるのかどうかは（もしを付与することで、解析したいデータが正規分布しているかを検定もいると仮定すればですが）、神のみぞ知るということです。

することができます。正規性の検定にはコルモゴロフ・スミルノフ

早い話が検定とは、部分から全体を推測することに他ならない

検定、シャピロ・ウィルク検定と舌を噛みそうな名前の検定結果のですが、もしも「全体」が全数調査可能なものであればどうでしょがございますので、t 検定及び分散分析の実行前には是非ともうか？

そもそも、興味のある集団について全数調査を行なえる

実行しましょう。plot オプションは、決してきれいではありませんのであれば検定という作業は必要ありません。たとえばこのクラス

が簡単なグラフを書いてくれますので、データの分布を確認するの平均点を求めることが最 終目的であるならば、クラス全員のには十分です。Classを入れた場合には層別されたグループごとに、得点を調べて平均すればよいだけの話なのです。極端な話です

入れない場合には指定したデータ全体による検定およびグラフ

が、私一人にだけ有効で副作用がない薬を開発するのであれば、化が行われます。

臨床試験は私一人だけを対象に行なえば良いわけです（勿論、では、定性的データの場合にはどのようにしますか？ データ

売り上げや研究開発費用を一切考慮しないという条件付きの話の中身が「はい・いいえ」「あり・なし」「有効・無効」「男性・女性」

ですが…）。

のような、名義データの場 合にはχ2 検 定（エックスではあり

国勢調査はどれほどの時間、予算、労力を費やしてでも行なうようですが（実際に結果の公表も2 年後ぐらいです）、一般的なません。カイ2 乗検定とお読み下さい）、もしくは Fisher の正確検定を用いましょう。これは freq のオプションで、臨床試験やマーケティング統 計ではそうは行きません。たとえば日本全国、全ての世帯においてどの番組を視聴しているのかを把握することができれば、それは究極の視聴率測定になるでしょう。

proc freq data=( データセット名 ) ;tables ( 層別したいグループ変数名 ) ＊( 解析したいデータ変数名 ) /chisq;run;

しかし、そのためには 5 年の歳月と数兆円の予算が必要だというのであれば、どれほど正確な視聴率データを得られたとしてものようにすればよいだけで、前回の単純集計の後ろに /（スラッ意 味がありません。視 聴 率データを利用して何かアクションをシュ）とchisqを書き加えれば、「はい・いいえ」「あり・なし」など

起こす前に、データが古くなりすぎて使い 物にならなくなっての割合が層別したグループの違いに関係があるかを検定してくれ

しまいますし、アクションを起こしたとしても、投下した予算を回収ます。また、
χ2 検定実行時に「期待度数が 5を下回るので…」とすることが非常に難しくなります。このような観点からも、調査いうような Warning が出現することがありますが、そのときにの実 施、集計、解 析ともできるだけ迅速に行なうのが良いこと

は chisq を Fisherと書き換えて実 行してみて下さい。これは、は言うまでもありません。

期待度数が小さすぎる場合はχ2 分布への当てはまりが悪くなって*）国勢調査は統計法第5条により 「人又は法人 に対して申告を命ずること ができる」と規定されています。回答をしない、もしくはデタラメな回答 をした場合には統計法第19条により「6ヶ月以下の懲役、禁錮、もしくは10万円以下の罰金」となるようです（訴えられたらの話ですが）。

しまうため、検定 結果がやや甘めに出てしまうという意 味で、
χ2 検 定そのものが不適切な検定 方法であるという警告です。
2×2 の分割表において、データ数が全部で 20 に満たないような場合（= 各窓の期待度数が5 以下の場合）には、最初からχ2 検定
よりもFisher の正確検定を行なうのも良いでしょう（参考までに、

3） 検定方法の選択

では、実 際に検定に入るその前に、選 択すべき検定 方法に

中には 2×2 表は全てFisherでと主張される方もいらっしゃいます）。
では、定性的データのうち「1. 非常に良好、2 良好… 5. 非常について考えてみましょう。そもそも皆様が検定したいデータの種類

不服」のような順位データの場合はどうしましょう？

や形、比較したい対象のグループの数、そもそも検定の目的はならば Mann-Whitney の U 検定（Wilcoxon の順位和検定）*）、

何かを整理してみましょう。各統計手法の理論的背景や SAS に

3 グループ以上ならば Kruscal-Wallis 検定を用います。

よる出力に関しましては、紙面の都合により（？）SAS 教本等でご確認頂ければと存じます。
まずは定量的データであれば、おなじみの簡易表計算ソフト、
Microsoft Excel でもｔ検定（2グループ）と分散分析（3 グループ

2 グループproc npar1way data=( データセット名 );class( 層別したいグループ変数名 );var( 解析したいデータ変数名 );run;以上）は実行可能なのですが、それだけでは明らかに不十分です。
そもそもt 検定を行なうためには、Student のｔ検定であれば等分

3 グループ以 上の場 合 の Kruscal Wallis 検 定の場 合も、実は散性に正規性、Welch のｔ検定であっても最低限正規性が条件と文法的には全く一緒なのです。いずれの検定手法も、各グループなります。
ｔ検定も分散分析も、比較したい母集団の分布が正規の全てのデータを「順位」に置き換えて、グループ間の順位の分布であることを仮定した検定方法なので、明らかにサンプル和を比較して検定する方法です。

が正規分布していない場合には適用することができなくなります。

以 上、ざっくりとではありますが、アンケートの解 析によく勿論ソフトウェアにセットさえすれば、一応 p 値や検定統計量など登場する（と思われる）検定手法を駆け足で紹介させていただのスコアは表示されますが、その結果は説得力のある結果とはきました。次回は、マーケティング統計解析には欠かせない「回帰言えません。まずは univariate にて基本統計量と分布の形などをと相関」についてお話させていただきたく存じます。

確 認してみましょう。Univariate の基 本文 法については前 回述べさせて頂きましたが、*）名称と式が異なりますが、やっていることはほぼ同一です。なぜか検 定
統計量も等しくなるのですが…。

Summer 2009

■カスタマーリレーション

関数やMarge/Updateステートメント、SQL などを使用したデータ
加工、作成した SAS データセットを入力として統計プロシジャやサ マリーレ ポ ート や グ ラフ の 作 成、さら に ODS を 使 っ た

アカデミックにおける SAS の挑戦

HTML/PDF 出力など、一般的にデータ入力から出力までに必要とする S A S の知 識を習得します。さらに出力された処理 結果

昨今、これまでは専門機関や分野など使用されていたデータ・から分析方法や解釈など、計算処理された結果からどのようにマイニング、データ分析・解析という手法や考え方が現在では類推するかなど、よりSAS で授業を行なうことを想定した実践的

さまざまな分野に応用され、新しいビジネスの発掘、新規顧 客なコースとなっています。

開拓の一端、新プロダクトの設計部分などに活用されています。
SAS はこれらの分析・解 析業 務に欠かせないツールであるとこのコースを受講することで、SAS プログラミングのノウハウいっても過言ではありません。そうした中で、必然的に企 業とやデータセットの構造、SAS システム独自がもつ機能的特徴など、しては分析業務専門というより、業務遂行の手法の一部としてSAS プログラムを作成するために必要な知識や出力からの解釈

分析ツールの操作や分析手法の知 識、さらにその解釈などがについて高校生へ適切に教えることができます。

求められてきます。言い換えると企業としては当然ながら即戦力につながる人材を欲しており、学生時代にこれらのデータ分析・

SAS を使って膨大なデータの分析や意思決定に役立てている解析の知識や経験やツール 操 作までも知 識を有 する人材は、

世界中の企業、政府、自治体にとって、SAS スキルを習得した

企業にとっても非常に魅力的と言えます。また大学などの教育人は貴重な人材です。S A S の使用者には初心者プログラマー

機関においても、解 析ツールの操作や計算結果からデータをから、データ・ハウジング、データ・マイニング、高度な分析知識読み取る知識・経験が事前に習得していることで、本業であるが欠かせない幹部クラスの人までさまざまです。最近では製薬

学術上の理論や知識を習得することに集中できます。

業界や金融サービス業界において SAS のニーズが特に高くなっており、研究、開発、マーケティング、不正検出、臨床試験などに

今回は、SAS の新たなる挑戦として、SAS 社の本拠地である

S A S が使われています。S A S を習得して卒 業していく高校生

アメリカ合衆国ノース・キャロライナ州にあるハイスクールの授業の多くは、その後、大学で心理学／統計学／数学／経営学／公衆に SAS を取り入れた事例をご紹介いたします。

衛生学など定量分析が必要となるコースで、SAS の知識を大いに役立てることができます。

プロジェクト名、 SASプログラミング・パイロット・プロジェクトの目的は、SAS のプログラミングよるデータ化、レポート作成、最 後 に、S A S Institute 最 高 経 営 責 任 者 Jim Goodnight

分析・解 析結果の解釈など、通常行なう分析・解 析に必要とは、このされる知識を習得するための早期教育プログラムです。これらの通じて、SAS のスキルを習得することの意味をつぎのように述べて知識を事前に習得することにより、大学などの教育機関でよりいます。
「SAS プログラミングを学ぶことで、科学、技術、工学、

高度でかつ複雑な手法などの知識習得に集中できる時間を作る

数学などの分野を目指す高校生のモチベーションが高まることをことができます。

願っています。大学で、あるいは今日のグローバル知識経済で、SAS プログラミング・パイロット・プロジェクトを

彼らが成功する土台となるのが SAS のスキルであるといえるで
このプロジェクトは、まず 2008 年 9月 9 日から開始しパイロット校として、同州の Apex ハイスクールが選定され、数カ月後にはこれを皮切りに同州の他の９校にも SAS プログラミング・パイ
ロット・プロジェクト が導入されました。この成功事例をもとに、2009 年1月以降になると、遂にアメリカの全高等学校おいて SAS
プログラミングを授業カリキュラムに取り入れるようになりました。
このプロジェクトが全 米に広がることを大きく後押ししたのは、SAS プログラミング・パイロット・プロジェクトを導入した

Apex ハイスクールが、アメリカの高等教育機関である、ナショナル・
アカデミー財団（NAF） から、2008 年に Aldo Papone賞を受賞したことです。
Apex ハイスクール理事 長：Julio Oster 氏は、「我々の高 校に授 業として SAS プログラミングを取り入れることは、大学や企業で有利になる強みを生徒に与えるだけでなく、普通の高校ではありえないようなプログラミングの授業カリキュラムをアピールできることになりました。NAF のネットワークにおけるモデル校であることを示 すのに、S A S の授 業は非常に重要な要素 だったのです」と述べています。
また、同プロジェクトの導入にあたり、直近で重要となる SASの授業を担当するインストラクターへのトレーニングコース
スクール向け SAS プログラミング１

ハイを設定しました。このコース

は夏に開催され、SASデータステップを使用したデータ取り込み、しょう」。

Summer 2009

SAS Enterprise Guide 4.1 のフィルタとクエリで、２つのデータの一方にのみ含まれる行を抽出することはできますか。

● 結果ウィンドウ内の結果をデフォルトで全て展開する

残念ながらフィルタとクエリでは実現できません。下記● SAS/AF にて作成したアプリケーションのウィンドウタイトルをのようなコードを記述する必要があります。

変更する方法● ２つのデータの一方にのみ含まれる行を抽出したい/* サンプルデータ */DATA ORG;
SET sashelp.class;
RUN;● 40 文字以上のラベルを含むフォーマットの出力● EGで既存プロジェクトを開く際のワーニングメッセージ● FREQプロシジャのパーセント出力について

DATA TRAN;
SET sashelp.class;
WHERE sex='M';
RUN;● SAS Universal Viewer 1.0 が起動しない● SAS 9.2 対応の OnlineDoc について
● 検定における片側 p 値の算出
● 構造方程式モデリング（共分散構造分析）における多母集団の/* EXCEPT 句を使用し、ORG にのみ含まれる行を抽出 */
PROC SQL;
CREATE TABLE NEW AS
SELECT * FROM ORG EXCEPT SELECT * FROM TRAN;
QUIT;

同時解析について
結果ウィンドウ内で右クリック→すべて展開を選択する
ことで、結果ツリーを展開させることができますが、これを起動時から有効にすることはできますか。
結果ウィンドウの"すべて展開 "は AUTOEXPANDコマ

FORMAT プロシジャで FMTLIB オプションを指定して、ンドにて可能です。プログラムから SAS コマンドを出力形式（フォーマット）の出力を行なっていますが、実行するにはDMステートメントを使用します。

ラベルが 40 文字までしか出力されません。どのようにすれば、40 文字以上のラベルも出力できますか。

ODSRESULTS コ マ ン ド で 結 果 ウ ィン ド ウ に フ ォ ー カ ス し、
AUTOEXPANDコマンドを実行することでご要望の処理が可能になり

FMTLIB オプションでは、ラベルは 40 文字まで表示ます。具体的には、下記のようなステートメントを持つ autoexec.sas

される仕様です。しかし、出力形式をデータセットにファイルを作成いただくことにて可能です。

出力することで、40 文字以上のラベルを保持し、表示することが可能です。

DM "ODSRESULTS; AUTOEXPAND";
出力形式を SAS データセットに出力するには、FORMAT プロシジャの CNTLOUT オプションで、出力形式を出力するデータセットを指定します。
Windows 版 SASで SAS/AF にて作成したアプリケー
ションを使用しています。ウィンドウタイトルを、SASかFORMAT プロシジャ、および CNTLOUT オプションの詳細について

ら任意の文字列に変更することは可能ですか？

は、以下の URL よりオンラインドキュメントにて公開しております。

AWSTITLE システムオプションを、SAS/AF にて作成

http://support.sas.com/onlinedoc/913/getDoc/ja /proc.hlp

したアプリケーションの起動コマンドに追加指定して/a002473464.htm

ください。
例
AWSTITLEシステムオプションの使用例"C:¥Program Files¥SAS¥SAS 9.1¥sas.exe"-CONFIG "C:¥Program Files¥SAS¥SAS 9.1¥sasv9.cfg"-AWSTITLE "任意の文字列"※ 実際のコマンドは、1 行となります。

PROC FORMAT;VALUE $formatname
1='aaaaaaaaaabbbbbbbbbbccccccccccddddddddddeeeeeeeeee';
RUN;
PROC FORMAT LIB=work CNTLOUT=fmtds;
run;
PROC PRINT DATA=fmtds;
RUN;

Summer 2009

テンプレート BASE.FREQ.CROSSTABFREQS が含む他の要素をSAS Enterprise Guideで既存のプロジェクト(.EGP)を確認するには、例えば次のように操作してください。

開く際に、警告メッセージが表示されました。
結果ウィンドウ内の「結果」を右クリックして、「テンプレート」を選択「このプロジェクトは、リポジトリ"XXXX1"に保存されました。
現在のリポジトリは"XXXX2"です。
現在のリポジトリに存在しないプロジェクトの項目があります。」

します。
テンプレートウィンドウ内のテンプレート → Sashelp.Tmplmst → Base → Freq → CrossTabFreqs
をダブルクリックすることで内容を確認できます。

このメッセージは何を意味していますか。また、その対応方法はありますか。
該当メッセージは、SAS Enterprise Guide のプロジェ

SAS 9.2 の メ デ ィ アよ り イ ン ス ト ー ル し た、SASクトを作成した際のリポジトリ名と、現在のリポジトリ

Universal Viewer 1.0（※1）を起動しようとしたところ、名が異なることを意味しています。

以下のメッセージが表示され、SAS Universal Viewer
1.0 が起動しません。エラー原因と対応方法を教えてください。

別のクライアントで作成したプロジェクトのコピーを保存して開いた場合などに、プロジェクトを作成した環境でのリポジトリ名と、「問題が発生したため、プログラムが正しく動作しなくなりました。こ

プロジェクトを開いている環境でのリポジトリ名が異なることにより、のプログラムを閉じてください」

該当メッセージが出力されることがあります。
※1 以 前 の SAS System Viewer は、SAS 9.2 より SAS Universal
メッセージが表示された環境で、同プロジェクトを保存し直すこと
で、次回開く際にはメッセージが出力されなくなります。

Viewer に変更されました。SAS Universal Viewer 1.0（以下、Universal Viewer）では SAS データセット、V5 移 送ファイル（*.xpt ファイル）、SAS プログラム、SAS ログ、その他、テキス

また、プロジェクトの受け渡しを行なう全ての環境で、リポジトリ名

トファイルなどを、SAS がインストールされていない環境からを統一させておくことで、当エラーメッセージを防ぐことができます。

参照することが可能です。

リポジトリー名の確認、および変更は、
ツール → オプション → リポジトリとサーバーより行なうことができます。

上記事象は、Universal Viewer が起動に使用する設定
ファイルに問題がある場合に発生します。設定ファイル
はユーザ毎に作成されますので、問題が発生している
場合は、各ユーザ毎に以下の手順に従って作業を行なってください。
なお、この作業を行なった後は、Universal Viewer が正常に起動しますので、作業は 1 回だけ行なってください。

FREQプロシジャで出力したクロス集計表のパーセント
表示を小数点１位までにする方法を教えてください。

1.「SASViewer.sasuvw」というファイルが以下のフォルダにあることを確認し、「SASViewer.old」という名前に変更します。

従来の SAS では、FREQ プロシジャで作成したクロス
集計表に出力形式を適用できませんでした。
SAS 9.2 から、テンプレート BASE.FREQ.CROSSTABFREQSが用意され

C:¥Documents and Settings¥< ユーザ名 >¥Application
Data¥ SAS institute Inc¥SAS Universal Viewer

2. SAS Universal Viewer を起動します。

ました。これを編集することで FREQ プロシジャで出力したクロス
集計表に出力形式を適用できるようになりました。

3. 起動後に、以下の順で SAS Universal Viewer のオプションに変更を加えます。

PROC TEMPLATE;EDIT BASE.FREQ.CROSSTABFREQS;
EDIT TOTALPERCENT;FORMAT = 6.1;
END;
EDIT PERCENT;FORMAT = 6.1;
END;
EDIT ROWPERCENT;FORMAT = 6.1;
END;
EDIT COLPERCENT;FORMAT = 6.1;
END;
END;
RUN;
PROC FREQ DATA = sashelp.class;
TABLES age*sex;
RUN;「tools」メニュー →「options」→「General」タブ→「Save workspace on shutdown」のチェックボックスを外します。
4. SAS Universal Viewer を閉じます。

従 来の SAS 8 や SAS 9.1では Web 上に OnlineDoc が公開されていました。SAS 9.2 対応の OnlineDoc があればそのアドレスを教えてください。

Web 上に公開している SAS 9.2 対応 Online Doc は次のアドレスにて参照が可能です。
http://support.sas.com/documentation/cdl̲main/index.html

Summer 2009

TTEST プロシジャを実行した際、両側検定に対するp 値が表示されます。片側検定に対するp 値を求めることはできますか。
SAS 9.2 では、PROC TTEST ステートメント に SIDE=
オプションが追加されてお り、算出することがで きます。デフォルト は SIDE=2（両側検 定）となって いSASTraining
SASトレーニングのお知らせますので、SIDE=U、もしくは SIDE=L オプションを追記します。
SAS 9.1.3 以前のリリースでは、両側検定に対するp 値を元に DATA

■特別トレーニングコースの開催のご案内

ステップにて以下のように算出することができます。

●「医学研究におけるベイズ統計学」コース（1日間）/* TTEST プロシジャの実行 */PROC TTEST DATA=sashelp.class;
CLASS sex;
VAR weight;/* 両側検定の p 値をデータセットに出力 */ODS OUTPUT TTESTS=out;
RUN;/* 片側検定における p 値の算出 */DATA out;
SET out;
IF TVALUE < 0 THEN DO;
Probt_U = 1- PROBT/2; Probt_L= PROBT/2;
END;
ELSE DO;
Probt_U = PROBT/2;
Probt_L = 1 - PROBT/2;
END;
RUN;

日

程：2009年8月7日（金）10:00 〜 17:00（六本木会場）

価

格：73,500円（税込）／※チケットのお取り扱いはありません。

受講対象：ベイズ統計を臨床研究・臨床試験において用いる方
前提知識：基本的な生物統計学の知識のある方
確率分布を知っている
条件付分布、周辺分布を知っている
ベイズの定理という言葉を聞いたことがある
学習内容：ベイズ統計の基礎を解説し、ベイズ統計の実際の臨床試験への適用事例を紹介します。
コンテンツ：■ベイズ統計の基礎
・ベイズ定理、（conjugate）事前・事後分布、おもな確率分布、シングルパラメータモデル、
マルチパラメータモデル■ベイズモデル・回帰モデル、階層モデルHierarchical model※この例では2 つの片側検定に対す るp 値を算出していま す。対立仮説を考慮し て、用いるp 値を選択してください。

■計算方法
・事後分布の計算、モンテカルロシミュレーション、MCMC■事例紹介
・ベイズ流試験デザインとデータ解析の事例紹介

構造方程式モデリング（SEM）において、多母集団の同時解析を行なうことは SASではできますか？

■新規トレーニングコースの開催のご案内

SAS/STAT ソフトウェアでは、旧来から CALIS プロシ●「データ・インテグレーション開発者のためのSAS
プログラミング」コース（1日間）

ジャ が SEM をサポートしています が、多母集団 の同時解析を行なう機能はありませ ん。一方 SAS 9.2

日程：2009年8月24日（月）り、価

格：57,750円（税込）／チケット捺印数 1

CALIS プロシジャからの大幅な機能拡張の中に同時解析のサポー ト

概要：本コースは、データ・ウェアハウスのためのデータを準備

で は、新たに評価版 の TCALIS プロシジャが提供されてお10:00 〜 17:00（六本木会場）も含まれています。

するデータ・インテグレーション開発者のためにあります。

なお、このプロシジャは評価版の扱いであ り、今後のリリース に

コース内では、SAS Data Integration Studioによって生成おいて構文や分析機能に対して変更が行なわれる可能性があります。

されるコードを理解するために必要な背景をプログラマが得られるようにデザインされたプログラミング・テクニックについて紹介します。
受講対象：SASプログラミング・テクニックを学習したいデータ・インテ
グレーション開発者
前提知識：本コースの受講には、前提知識は必要ありません。
®

学習内容：・SAS データセットへのさまざまなタイプのデータの読み込み
・SAS変数の作成とデータ値の記録
・リストレポートの作成
・文字、数値、日付変数の変換
・PROC SQLを使用したクエリとデータのサブセット
コンテンツ：■DATAステップ
・SASプログラムの構造・SASデータセット[ お詫び ]SAS Technical News Spring 2009の Q&A コーナーで、サポートベクター
マシン（SVM）が SAS Enterprise Miner 6.1 でサポートされるという記事が掲載されていました が、当該リリースでのサポートは行なわれないこと になりました。お詫びして訂正させていただきます。

・永久SASデータセットの作成
・SAS DATAステップの記述
・DATAステップビューの作成■リストレポートの生成Summer 2009

・PRINTプロシジャではじめよう・オブザベーションの順序付けとグルーピング
・特殊なWHEREステートメントの演算子の利用（自己学習）
・レポート表現のカスタマイズ
・データ値の整形・HTMLレポートの作成■SASデータセットの作成
・カラム入力とフォーマットされた入力を使用した生データ
ファイルの読み込み
・データエラーの調査のアプリケーションを利用できるかの識別・環境を保護するために役立つ共通の便利なグループの識別・デフォルトの保護されていないユーザーやグループの復習・特 殊なタイプのメタデータ・ユーザーの復習（無制限ユーザー、管理者ユーザー、信頼ユーザー）
・SAS

Web

Repo rtStudioやSAS

Information

Delivery Portalのためのアプリケーション固有の役割の復習

・変数属性の割り当て

・個々のメタデータIDの定義

・Microsoft Excelスプレッドシートの読み込み（自己学習）

・グループの定義と保護■DATAステップでのプログラミング■アクセス・コントロール・テンプレート（ACT）の定義と保護・SASデータセットの読み込みと変数の作成

・ACTを設計する場合に使用するテクニックの識別・条件付きステートメントの実行

・ACTの異なるスコープの定義: リポジトリ、企業全体、・変数の削除と保持（自己学習）
・Microsoft Excelスプレッドシートからの日付フィールドの読み込み（自己学習）

ビジネスユニット・ACTの異なるアクセスレベルの定義: プライベート、
更新／書き込み・ACTの保護●「SAS管理コンソール・メタデータ・セキュリティ上級」
コース（2日間）■データの保護・メタデータへライブラリとテーブルを登録するための日

程：2009年9月17日（木）〜18日（金） 10:00 〜 17:00（六本木会場）

価

格：115,500円（税込）／チケット捺印数 2

・ライブラリとサーバー間の接続の探索

概要：SAS Business Analyticsのためのプラットフォームは、・RDBMSライブラリへの接続

方法の識別

柔軟なセキュリティのメタデータ・レイヤを含み、サイトごと・定義済みライブラリの影響の復習に異なる構成を設定する必要があります。本コースでは、■共有コンテンツの保護

ご利用のサイトのメタデータ・セキュリティ計画を立案する

・OLAPキューブの保護方法を紹介します。

・Stored Processの保護受講対象：SAS Business Analyticsに対するプラットフォームを設定
し、管理することに関与する方。特に、メタデータ・セキュリ

・SAS Web Report Studioのコンテンツの保護・SAS Information Delivery Portalのコンテンツの保護

ティ計画を設計し、実装する作業を行なう方
前提知 識：本コースの受講には、「SAS管理コンソール使用法」コース、

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「SAS管理コンソール・メタデータ・セキュリティ」コースのコースを追加していく予定です。コース内容・日程等の詳細は、順次弊社受講が必要です。

Webサイトに公開しますので、以下のURLをご参照ください。

学習内容：・ユーザーがどの作業を行なうか、そしてそれに応じてどの

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

ようにグループ化するかを識別・無制限ユーザー、管理者ユーザー、信頼ユーザーをいつ使用することが適切であるかを確定

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。

・アクセス・コントロール・テンプレートを、リポジトリ全体だけでなく、個々のビジネスユニットの両方を保護するためにデザイン・アクセス・コントロール・テンプレートとメタデータ・フォル
ダを使用して、どのようにStored Processやレポートを保護するかを識別・その他のアプリケーション・サーバーを作成することが適切であるかを確定
・ライブラリとテーブルを作成し、保守し、保護することに対する最善の試みを識別
コンテンツ：■メタデータ権限の復習とワークショップ・ケーススタディ
へのイントロダクション
・個々のメタデータID、グループ、ログイン、サーバー・メタ
データ、メタデータ権 限、アクセス・コントロールを含む、メタデータ権限のコンセプトの復習
・SAS環境のバックアップ方法の探索
・ワークショップ・ケーススタディの説明■個々のメタデータIDとグループの定義と保護・ユーザーが行なう可能性がある作業と、そのためにど

トレーニングに関するお問い合わせ先

03-6434-3690
03-6434-3691

最新リリース情報

SAS Technical News
発送終了のご案内
平素よりSAS Technical Newsをご愛読いただきまして誠にありがとう■PCプラットフォーム

ございます。SAS Technical Newsご送付につきまして、2009 年夏号をもって終了とさせていただきます。2009 年秋号からは、弊社ホーム

Windows版

SAS 9.1.3 / 9.2

ページのみとさせていただき、掲載先は、これまでのバックナンバー

64-bit Windows（Itanium）版

SAS 9.1.3 / 9.2

同様、テクニカルサポート「定期間刊行物」となります。

SunOS/Solaris版

SAS 9.1.3 / 9.2

HP-UX版

SAS 9.1.3 / 9.2

東京本社移転のお知らせ

HP-UX（Itanium）版

SAS 9.1.3 / 9.2

AIX版

SAS 9.1.3 / 9.2

このたび弊社は平成21年7月21日（火）より新社屋へ移転することとLinux（Intel）版

SAS 9.1.3 / 9.2

なりましたので、お知らせ申し上げます。

■UNIXプラットフォーム■メインフレームプラットフォーム

新 住 所 ：〒106-6111
東京都港区六本木6-10-1

IBM版（OS/390、z/OS）

SAS 9.1.3 / 9.2

六本木ヒルズ森タワー 11 F
新電話番号：03-6434-3020
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Summer 2009発行
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