Summer
2016
特集

SA S/STAT 分析プロシジャの一覧
®

1

Q&A

16

Information

19

リリース／ Hot Fix 最新情報

!
e
c
n
e
i
s
e e xp e rtsat
It good20

2Summer 2016

SAS/STAT 分析プロシジャの一覧®

［ 特集 ］

SAS/STAT 分析プロシジャの一覧®

データの分析をするときに、分析の目的などはあきらかになっているが、いざモデル推定をはじめるとき、
どのプロシジャを使えばいいのかがわからないことがあります。
また、すでに知っているプロシジャを利用しようとして、事前の準備などに多くの時間を使ってしまうことがあります。
SAS/STAT には 70 種類以上のプロシジャがあり、それぞれ特定の分析手法に対応しています。
このため、どのプロシジャがどの手法に適しているかを判断する参考として、
2007 年に「Base SAS と SAS/STAT に含まれる分析プロシジャの一覧」と題した特集記事を掲載しました。
®

®

http://www.sas.com/jp/periodicals/technews/pdf/07sum.pdf

当時は、SAS 9.1.3 を基本とし、SAS 9.2 にて追加が予定されているプロシジャを含めた一覧としてご紹介しました。
現在、SAS の最新バージョンは、SAS 9.4 TS1M3 となっており、さらに多くのプロシジャが追加されています。
また、シングルマシン上で実行するときには、SAS/STAT のライセンスにて、
SAS High-Performance Statistics のプロシジャを実行することができ、選択の幅が広がっています。
®

今号では、SAS 9.1.3 以降にて追加されているプロシジャを含めた上で、プロシジャの一覧と分析系プロシジャの概要を説明します。

Up
Date

SAS 9.1.3 からSAS 9.4 TS1M3 へ

SAS 9.1.3 以降、9.2 , 9.3 ,9.4 と SAS のバージョンは更新されています。また、SAS 9.2 のメンテナンス版 SAS 9.2 TS2M3 以降では、プロダクトごとにバージョンが割り振られています。SAS のバージョンと SAS/STATのバージョンは右の図のように対応しています。
各バージョンにおける追加プロシジャ

SAS/STAT 9.22 における追加プロシジャ大きな拡張として、PLM プロシジャが追加されました。線形モデルなどのプロシジャで STORE「SAS/STAT の拡張点 : 9.22 のご紹介」®

2011 Autumn の 特 集 記 事 にて 記 載していま

http://www.sas.com/jp/periodicals/tec

す。

hnews/pdf/10sum.pdf「分析における拡張点 : SAS/STAT 9.3」

SAS/STAT 9.3 における追加プロシジャ®

http://www.sas.com/jp/periodicals/tec
hnews/pdf/11aut.pdf

SAS/STAT 12.1 における追加プロシジャステートメントを用いて、モデル情報を アイテ

9.3 以降ではデフォルトの結果表示が HTML 出

ムストア として保 存できます。このため、モデ力となります。また、デフォルトにて ODS 統 計ルを再度推 定することなく、PLM プロシジャにグラフ機 能が 有 効となっており、対応している

疫 学 などにおける RATE( 比 率 )、RISK(リスク )てモデル情 報を活用した統 計 量が 算出できま

プ ロシジャでは実 行 時にグラフが 表 示されまの算出に対応している STDRATE プロシジャがす。この他、標本調査における重みを考慮した上す。このバージョンでは、有限混合モデルに対応追加されています。このプロシジャでは、標準化で の Cox 回 帰 モ デ ル の 推 定 に 対 応して い る

している FMM プロシジャ ( 評 価 版 ) が追 加さ

手 法として 層 を 用 い た 分 析 に 対 応して おり、

SURVEYPHREG プロシジャ ( 評価版 ) が追加され、ゼ ロ 強 調 モ デ ル (Zero-Inflated Model)

DIRECT( 直 接 法 )、INDIRECT( 間 接 法 ) の 2 手

れています。

など、複数のモデル式を包含したモデルが推定法にて比率、リスクを算出できます。また、分位詳細については、SAS Technical News 2010

できます。

点 回 帰 に お け る 変 数 選 択 に 対 応 して い るSummer の特集記事にて記載しています。

これらの点については、SAS Technical NewsQUANTSELECT プロシジャ ( 評価版 )、打ち切

［ 特集 ］SAS/STAT

Summer 2016

これまでの SAS のバージョンアップとSAS/STATのバージョンアップ

りデータに対する分位点回帰の推定に対応している QUANTLIFE プ ロシジャ ( 評 価 版 )、高 次®

分析プロシジャの一覧

3

SAS High-Performance Statistics
プロシジャの紹介

元データに対するノンパラメトリックな分析に

2010
May

SAS 9.2 TS2M3

SAS/STAT 9.22

対応している ADAPTIVEREG プ ロシジャ ( 評SAS 9.4 (SAS/STAT 12.3) 以降では、シングルマ

価版 ) が追加されています。

シン上で実行する場合は、SAS High-Performan

詳細については、SAS Technical News 2012

ce Statistics の機能を利用できます。これらのAutumn の特集記事にて記載しています。

機能には、SAS/STAT では対応していない機能、「分析における拡張点 : SAS/STAT 12.1」

例えば、一般化線形モデルにおける変数選択、決http://www.sas.com/jp/periodicals/tec

定木モデリングなどがあります。

®

hnews/pdf/12aut.pdf

2011
Jul

2012
Aug

2013
Jul

SAS 9.3 TS1M0

SAS/STAT 9.3

SAS 9.3 TS1M2

SAS/STAT 12.1

SAS 9.4 TS1M0

SAS/STAT 12.3
※シングルマシン上で SAS HighPerformance Statistics の 機 能が利用可能に

2013
Dec

2014
Aug

SAS/STAT 13.1, 13.2, 14.1 における追加プロシジャSAS High Performance
Statistics 12.3 におけるプロシジャ

13.1では、区間打ち切りデータに対する生存時回帰分析などを含む線形モデルに対するHPREG

間解 析として、ICLIFETEST プロシジャが追 加

プ ロシ ジャが ありま す。この プ ロシ ジャで はされています。また、複 数の選 択 肢からどの選

CLASSステートメントが含まれているので、質的択 肢 が 選ばれるかを 分析する BCHOICE プロ

データを 用 いた 線 形モデル も 推 定 で きます。

シジャ ( 評価版 )、試験の設問、または個人の能一 般 化 線 形 モ デ ル に お け る 変 数 選 択 は、力、学 力 などの 分析を行う項 目 反 応 理 論 に対SAS/STAT に はない機能となりますが、HPGENする IRT プロシジャ ( 評価版 ) が追 加されていSELECT プロシジャにて対応しています。

ます。

混合モデルに対する HPMIXED プロシジャ、ロ

13.2 で は、ICLIFETEST プ ロシジャに 加 え、区ジスティック回帰モデルに対する HPLOGISTIC

間打ち切りデータに対する Cox 回帰モデルとしプロシジャ、非線形モデルに対する HPNLMODて ICPHREG プ ロシジャが 追 加されています。

プ ロシジャが あります。この 他、決 定 木モデリ

この他、地図のような二次元データに対する空ング を行う HPSPLIT プロシジャも含まれてい間ポイントパターンを分析する SPP プロシジャます。

が追 加されています。評価版プロシジャとして

こ れ ら の 点 に つ い て は、SAS Technicalは GEE プロシジャがあり、ロジスティック回帰News 2014 Winter の 特 集 記 事に記 載してSAS 9.4 TS1M1

分析などの一般化線形モデルにおいて繰り返しいます。

SAS/STAT 13.1の観測 ( 反復測定 ) がある場合などに用いる、一「High Performance な分析へ

般 化 推 定 方 程 式 (Generalized Estimating

SAS/STAT 12.3」

Equations) に対応しています。

ht tp://w w w. sas .com/jp/periodical s/

14.1では、一般化加法モデルに対する GAMPLt e c h n e w s /p d f/t e c h n e w s2 014w i n t e r

プロシジャが追加されています。一般化加法モ.pdf

SAS 9.4 TS1M2

デルでは、説明変数の部分にスプライン関数な

SAS/STAT 13.2

どを含めることによって、より非線 形的な関連がある場合に用いられます。また、標本 調査の分 野 に お ける 欠 損 値 の 代 入 に 対 応して い る

2015
Jul

®

SAS High Performance
Statistics13.1, 13.2における追加プロシジャSURVEYIMPUTE プ ロシジャが 追 加されてい13.1 で は 正 準 判 別 分 析 に 対 す る

ます。

HPCANDISC プ ロシジャ、有 限 混 合 モデルに

SAS 9.4 TS1M3

こ れ ら の 3 バ ー ジ ョ ン に つ い て は、SAS

対 する HPFMM プ ロシジャ、主 成 分 分 析 に 対

SAS/STAT 14.1

Technical News 2015 Autumn の 特 集 記 事する HPPRINCOMP プロシジャが追 加されてでまとめて掲載しています。

い ま す。ま た、13.2 で は PLS 回 帰 に 対 す る「分析を広げる新機能 SAS/STAT 14.1」

HPPLS プ ロシジャ、分 位 点 回 帰 モ デルにおけhttp://www.sas.com/jp/periodicals/tec

る 変 数 選 択 に 対 する HPQUANTSELECT プ

hnews/pdf/technews2015autumn.pdf

ロシジャが含まれています。

®

4

List

Summer 2016

統計分析系プロシジャの一覧

基本統計

ここでは、分析機能ごとにまとめたプロシジャの一覧を記載します。以前 (Summer 2007) の特集記事における一覧からは多くのプロシジャを追加し、分類なども一部変更しています。

基本的な要約統計量の算出
一変量に対する詳細な分析
箱ヒゲ図の描画
相関係数の算出
度数表の作成、および集計データ

データの加工順位付け
標準化
連続変数のビン化

回帰分析

一般的な回帰分析

線形回帰
非線形回帰
条件の悪いデータに対する回帰分析
2 次応答曲面モデルの当てはめ

PLS 回帰・主成分回帰・縮小ランク回帰
変数変換を伴う回帰分析

頑健な手法に基づく回帰

ロバストな線形回帰
分位点回帰

ノンパラメトリックな手法に基づく回帰

薄板平滑化スプライン
LOESS 回帰

一般化加法モデル
高次元データに対する分析

分散分析

分散分析

t 検定
バランスデータに対する分散分析
一般線形モデル格子計画に対する分析
分散成分モデルの分析

枝分かれ計画に対する分析

正規性を仮定しない一元配置モデル
質的変数に対するダミー変数の作成

多重比較に関する機能

混合モデル

実験計画・割付

さまざまな多重比較法
線形混合モデルMEANS

SUMMARY

HPSUMMARY(HP)
UNIVARIATEBOXPLOTCORR

HPCORRFREQTABULATERANKSTANDARD
STDIZE

一般化線形混合モデル

一般化線形モデル

ロジスティック回帰、プロビット回帰など

P6

HPBIN(HP)REG

HPREG(HP)NLIN

HPNLMOD(HP)
ORTHOREG
RSREG
PLS

P7

HPPLS(HP)

TRANSREG

ROBUSTREGQUANTREGQUANTSELECTHPQUANTSELECT(HP)
TPSPLINE

LOESS
GAM

GAMPL(HP)

P8

ADAPTIVEREG
TTEST

ANOVA
GLM

GLMSELECTHPREG(HP)

P8

LATTICE

VARCOMPNESTED

NPAR1WAY
GLMMOD
PLAN

P9

MULTTESTMIXEDHPMIXEDHPLMIXED(HP)
非線形混合モデルP6

NLMIXEDP9

HPNLMOD(HP)
GLIMMIXLOGISTICPROBIT

HPLOGISTIC(HP)
一般化線形モデル全般
一般化推定方程式
有限混合モデル

GENMOD

HPGENSELECT(HP)
GEE

FMM

HPFMM(HP)P10

［ 特集 ］SAS/STAT

Summer 2016

ノンパラメトリックな生存時間解析

生存時間解析

区間打ち切りデータに対するノンパラメトリックな生存時間解析
比例ハザードモデル (Cox 回帰モデル )区間打ち切りデータに対するセミパラメトリックな生存時間解析
パラメトリックな生存時間解析

打ち切りデータに対する分位点回帰

検出力とサンプルサイズ

相関、t 検定、割合、分割表などに対する分析、生存時間解析
線形モデル

Java アプリケーション

カテゴリカルデータ解析

度数表に対する分析
比率、リスク算出

一般化線形モデルに対するベイズ解析

パラメトリックな生存時間回帰に対するベイズ解析
比例ハザードモデルに対するベイズ解析
ベイズ解析全般

判別分析

変数選択を伴う判別分析

ICPHREGLIFEREGPOWER

GLMPOWER

P11

FREQ

P11

STDRATECATMOD
LIFEREG
PHREG

k-means 法によるクラスタリング

FASTCLUS

樹形図の描画因子分析

正準相関分析

コレスポンデンス分析 ( 対応分析 )多次元尺度法

多重代入法と関連機能
調査データの分析

平均の解析

多重代入法で補完されたデータに対する解析

PRINQUALCANCORR
CORRESPMI

MIANALYZESURVEYLOGISTIC

生存時間解析SURVEYPHREG

欠損値の代入P13

P14

SURVEYIMPUTESURVEYSELECT

さまざまな標本抽出法

HPSAMPLE(HP)

バリオグラムVARIOGRAM

クリギング

KRIGE2D

シミュレーション

SIM2D

空間ポイントパターンモデル

P14

SPP

逐次計画法の計画

SEQDESIGN

構造方程式モデリング ( 共分散構造分析 )多次元擬似乱数の生成

HPPRINCOMP(HP)

SURVEYREG

ロジスティック回帰分析

距離・類似度の算出

P13

SURVEYFREQ

回帰分析

家系分析に関する機能

MODECLUSSURVEYMEANS

集計表の解析

カーネル密度推定

ACECLUS

MDS

多重代入法に基づく欠損値の補完

より汎用的なモデル活用

VARCLUSPRINCOMP

質的変数が混在するデータの主成分分析

スコアリング

P12

TREE

FACTOR

主成分分析

項目反応理論P12

HPCANDISC(HP)

CLUSTER

決定木モデリング

P12

GENMOD

階層型のクラスタリング

逐次計画法における分析

P11

QUANTLIFE

CANDISC

ノンパラメトリックな手法によるクラスタリング

その他

PHREG

STEPDISC

クラスター間で構造が同等になるような変数変換処理

2 次元における空間統計P10

DISCRIM

変数のクラスタリング

多変量解析
多次元データ解析

ICLIFETEST

5BCHOICE

判別分析

正準判別分析

クラスター分析

LIFETEST

MCMC

離散選択モデル

多変量解析

分析プロシジャの一覧

Power and Sample Size Application

カテゴリカルデータに対するモデリング

ベイズ解析

®

SEQTESTCALIS

HPSPLIT(HP)
IRT

SCORE

P15

PLM

KDE

INBREEDDISTANCE

SIMNORMAL※SAS High-Performance プロシジャ ( 以下、HP プロシジャ ) には「（HP）」を追記しています。

6

Summer 2016

Out
line

統計分析系プロシジャの概要
ここでは、プロシジャの一覧表に対する概要を説明します。

一変量に対する詳細な分析、箱ヒゲ図の描画
UNIVARIATE プロシジャ

BOXPLOT プロシジャ

平均、標準偏差、分散、歪度、尖度、最小値、最大値、範囲などの基本的な要約統計量を算出します。この他、ｔ検定、符号検定、Wilcoxon の符号付き順位検定といった位置に対する検定が出力されます。また、視覚的にデータの概要を把握できるように、箱ヒゲ図、ヒストグラムなどのグラフ表示

基本統計にも対応しています。箱ヒゲ図については、BOXPLOT プロシジャにて描画できます。

さまざまな分析を行う前に、データセットがどのようになっているかを確認することは1つの重要なステップです。例えば、おおよそどのような値であるのか、観測されている値はどのような範囲となっているのか、などが 挙げられます。このような場合、要約統計量 ( 図 1) を算出するプ ロシジャ、またヒストグラム ( 図 2) などを 作成 するプ ロシ
ジャが有用となります。

相関係数の算出
CORR プロシジャ

HPCORR プロシジャ

各 変 数 の 基 本 的 な 要 約 統 計 量 と も に、変 数 間 に お け る 相 関 係 数(Pearson) を算出します。CORR プロシジャでは、この他、Spearman の順位相関係数、Kendall のτ-b ( Kendall の順位相関係数 ) にも対応して
い ま す。ま た、Cronbach の ア ル フ ァ 係 数、Hoeffding の D 統 計 量、Fisher の z 変換を用いた相関係数に対する検定も行えます。

度数表の作成、および集計データ
FREQ プロシジャ
図1：MEANS プロシジャにおける要約統計量の算出

TABULATE プロシジャ

データが連続変数ではなく、カテゴリカルなデータに対する度数表の作成に対応しています。

データの加工データを加工するときには、DATA ステップでプログラムを記述します。この他、いくつかの処理、例えば、値の順位付けなどには対応しているプロシジャがあります。

図 2：UNIVARIATE プロシジャによるヒストグラム表示

順位付け
R ANK プロシジャ
変数の値に基づく順位、ランク付けを行います。また、求めたランクに基づ
き、データを複数のグループに分類できます。

基本的な要約統計量の算出

標準化

MEANS プロシジャ

STANDARD プロシジャ

SUMMARY プロシジャ

HPSUMMARY プロシジャ

STDIZE プロシジャ

観測された値を変換し、指定した平均、標準偏差に対応する値とします。

平均、標準偏差、最小値、最大値はデフォルトにて算出されます。この他、キーワードを使って、分散、合計、範囲、歪度、尖度、中央値を含む代表的な連続変数のビン化

分位点、四分位範囲などの基本的な統計量が算出できます。また、1標本

HPBIN プロシジャの平均に対してｔ検定に関連する統計量が求められます。

連続変数をいくつかの区間 (ビン ) に分割し、ビン化します。

［ 特集 ］SAS/STAT

Summer 2016®

分析プロシジャの一覧

72 次応答曲面モデルの当てはめ
RSREG プロシジャ

回帰分析

2 次応答曲線モデルを推定します。2 次応答曲面モデルは 2 次式の効果ある変数から他の変数の値が、どれぐらいであるかを推定、予測する

ジャでは 2 次応答曲面モデルに特化した機能が含まれています。

を含めることによって他のプロシジャでも対応できますが、このプロシことがあります。実際には、1つの変数ではなく、多くの変数を用いて分析を行うことになり、そのうちどの変数がより有用であるかを判断する必要もあります。SAS/STAT には、多くの回帰モデルに対応しているプロシジャがあり、さまざまな回帰モデルに対応しています。また、ODS 統計グラフ機能を利用することで、予測値、およびその信頼区間のグラフ( 図 3) などを描画できます。

PLS 回帰・主成分回帰・縮小ランク回帰
PLS プロシジャ

HPPLS プロシジャ

PLS(Partial Least Squares) 回帰に対するプロシジャとなります。機能としては、主 成 分 回 帰 (Principal Component Regression)、縮 小ラン
ク回帰 (Reduced Rank Regression) にも対応しています。

変数変換を伴う回帰分析
TR ANSREG プロシジャ

交互最小 2 乗法を用いて、回帰分析、分散分析、正準相関分析などのモデ
図 3：REG プロシジャによる当てはめプロッ

ルに対して、最適な変数変換を行います。コンジョイント分析にも用いられるプロシジャです。

ト表示

頑健な手法に基づく回帰

ロバストな線形回帰

一般的な回帰分析

ROBUSTREG プロシジャ

線形モデルにおいて、いわゆるロバスト回帰と呼ばれる手法でパラメータ

線形回帰
REG プロシジャを推定します。手法としては、M 推定、S 推定、LTS 推定、MM 推定に対応し
HPREG プロシジャています。

最小2 乗法を用いて、回帰モデルを推定します。当てはまりに対する統計量のほか、外れ値などを検証する診断統計量を算出できます。また、どの変数をモデルに含めるかを行う変数選択の手法にも対応しています。REG プロ
シジャでは、F 分布に基づくp 値を基準とし、変数増加、変数減少、変数増減

分位点回帰
QUANTREG プロシジャ

QUANTSELECT プロシジャ

HPQUANTSELECT プロシジャ

にて選択を行いますが、HPREG プロシジャでは、判断基準としてAIC( 赤池

分位点回帰 (Quantile Regression) に対応しています。通常の回帰分析

情報量規準 )、BIC(ベイズ情報量規準 )などの統計量を指定できます。

では平均に対するモデルを仮定しますが、分位点回帰ではパーセント点に対するモデルを仮定し、推定します。50 パーセント点とすることで、中央

非線形回帰
NLIN プロシジャ

値 回 帰 ( メ デ ィ ア ン 回 帰、Median Regression) と な り ま す。
HPNLMOD プロシジャ

非線 形なモデルに対し、最小 2 乗 法でモデルを推 定します。他のプロシ

QUANTSELECT プロシジャと HPQUANTSELECT プロシジャでは、分位点回帰の枠組みにて変数選択できます。

ジャとは異なり、推定するパラメータと説明変数で非線形モデルをプログ
ラムにて記述します。HPNLMOD プロシジャでは、この他、正規分布以外を指定し、最尤法でのモデル推定にも対応しています。

条件の悪いデータに対する回帰分析
ORTHOREG プロシジャ

ノンパラメトリックな手法に基づく回帰

薄板平滑化スプラインTPSPLINE プロシジャ

条件の悪い (ill-conditioned data) データに対して、より精度のよい回薄板平滑化スプライン (Thin Plate Smoothing Spline) に基づくモデリ

帰モデルを推定します。一般に他の回帰プロシジャでも十分な精度をもつ

ングに対応しており、ペナルティ付き最小 2 乗法でノンパラメトリックなモ結果となりますが、このプロシジャで採用している計算アルゴリズムは他

デルを当てはめます。

のものとは異なるため、入力データによっては有用です。

8

Summer 2016

分散分析

LOESS 回帰LOESS プロシジャ
LOESS と呼ばれるある種のノンパラメトリックな手法をサポートしていまｔ検定す。全体ではなく、局所的なパラメトリックな関数 (3 次関数など ) を用い

TTEST プロシジャるので、外れ値やロバストな当てはめが必要なときに利用できます。

1標本、2 標本において、平均値の検定を行います。2 標本に対しては、等
分 散 性の 検 定、および 等 分 散 性を 仮 定しない Cochran 近似、Satterth

一般化加法モデル
GAM プロシジャ

waite 近 似 に よる 検 定 に も 対 応 して い ま す。TOST(Two one-sided
GAMPL プロシジャ

Test) に基づく同等性検定、片側検定の p 値と信頼区間の算出、AB/BA タ

一 般 化 加 法 モ デル (Generalized Additive Models) に 対 応していま

イプのクロスオーバー実験計画の分析、また、平均の比に対する解析などす。一般化加法モデルでは、説明変数の部分にスプライン関数などを含めを行えます。

ることによって、より非線 形な関連 が ある場合の 分析に用いられます。
GAMPL プロシジャは、GAM プロシジャと基 本的に同じ構文ですが、ス

バランスデータに対する分散分析

プライン関数におけるベースの算出、モデル推定、検定は異なる手法とな

ANOVA プロシジャ

ります。

バランスの取れている実験計画、つまり各要因に対するオブザベーション
数が同じ場合の分散分析に対応しています。

高次元データに対する分析
ADAPTIVEREG プロシジャ

一般線形モデルスプライン関数を用いた回帰とモデル選択を組み合わせた手法にて、よりGLM プロシジャ

高次元のデータに対するノンパラメトリックな分析に対応しています。

GLMSELECT プロシジャ

HPREG プロシジャ
一般的な線形モデルで、誤差項として正規分布を仮定している場合のモデル推定に対応しています。例えば、通常の分散分析 (ANOVA)、共分散分
析 (ANCOVA)、多変 量 分 散 分析 (MANOVA)、単回 帰モデル、重回 帰モ

分散分析
複数のグループから ( 連続 ) 変数を観測しているようなケースでは、グデルなどが あります。どのようなモデルを指 定するかによって、乱 塊 法(Randomized Block Design)、分 割 法 (Split-Plot Design)、ネ スト法(Nested Design) などさまざまな分析に対応できます。また、Tukey 法、Dunnett 法などの多重比較法にも対応しています。

ループが同じであるかを検証することがあります。その1つの手法としては平均の比較となりますが、平均のみではなく、どれくらいの分散であるかも考慮して行う必要があります。
グループの数が 2 である場合には、ｔ検定 ( 図 4) を利用できますが、グループの数が増えた場合、また各グループにおけるオブザベーションが異なるなど、より複雑な状況では広義の分散分析を用います。

格子計画に対する分析
LATTICE プロシジャ
格子実験計画 (Lattice Design) に特化したプロシジャとなります。

分散成分モデルの分析
VARCOMP プロシジャ
分散成分モデルに対応しているプロシジャとなります。

枝分かれ計画に対する分析
NESTED プロシジャ
枝分かれ ( 階層的な ) 構造を含む実験計画において、ランダム効果を考慮
した分散分析に特化しているプロシジャとなります。

正規性を仮定しない一元配置モデル
NPAR1WAY プロシジャ
ノンパラメトリックな分散分析として、Wilcoxon 検 定、Kruskal-Wallis
図 4：TTEST プロシジャにおけるグループ比較のグラフ

検定、メディアン検定、Van de Waerden 検定、Savage 検定などが実行できます。それぞれの検 定では、正確な分布に基づくp 値を算出できます。なお、正確な p 値の算出に多くのメモリ、時間を要するときには、他の

［ 特集 ］SAS/STAT

Summer 2016®

分析プロシジャの一覧

9

算出方法としてモンテカルロシミュレーションを用いた正確な p 値の推定があります。中央値の差に対する Hodges-Lehmann の信頼区間の算出
や、Conover 検定にも対応しています。

混合モデル

質的変数に対するダミー変数の作成

線形モデルにおける説明変数、分散分析における要因は固定効果としGLMMOD プロシジャ
GLM プロシジャにおける質的変数 ( カテゴリカルな水準をもつ変数 ) のダて扱われ、分析が行われます。さらに発展したモデルとしては、固定効
果に加え、ランダム効果を含めたものがあり、混合モデルとなります。

ミー変数への展開に基づき、質的変数をダミー変数に展開したデータセッ
ト生成に対応しています。

線形混合モデル

MIXED プロシジャ

実験計画・割付

HPMIXED プロシジャ

HPLMIXED プロシジャ

PLAN プロシジャ
さまざまな要因実験計画を作成し、ランダムな割付を行います。より複雑線形モデルにランダム効果を加えた線形混合モデルに対応しているプロな実験計画は、SAS/QC の OPTEX プロシジャ、FACTEX プロシジャがシジャとなります。モデルの推定は、尤度関数を最大にする ( 制約付き) 最対応しています。

尤法を用いています。このプロシジャでは、繰り返し同じ被験者から観測®

しているような反復実験計画にも対応しています。
多重比較に関する機能

HPMIXED プロシジャは、データがまばらであるケースの手法を用いてハイパフォーマンスな処理を実現しています。線 形混合モデルにおいて、
HPLMXED プロシジャが SAS High-Performance Statistics に含まれさまざまな多重比較法

るプロシジャとなります。

ス チ ュ ー デ ン ト の t 検 定、Cochran-Armitage の 傾 向 性 検 定、

非線形混合モデル

MULTTEST プロシジャFreeman−Tukey 検 定、Fisher の 正 確 検 定、お よ び Peto 検 定 (PetoNLMIXED プロシジャ

HPNLMOD プロシジャ

morality-prevalence test) に関して、さまざ まな多重 比 較 の 手 法に

非線形混合モデルに対応しているプロシジャとなります。尤度関数におけ対 応 し て い ま す。多 重 比 較 に お け る p 値 の 調 整 方 法 と し て は、る変量効果による積分項を適応型 Gauss 求積法や1次の Taylor 展開な

Bonferroni、Sidak、それら の下 降 手 順、Hochberg、Hommel な どのどに基づき、近似を行い、モデルを推定します。

方法があります。また、Bootstrap 法、Permutation 法を用いたリサン
プリングに基づく p 値の調整も対応しています。また、他のプロシジャにて求めた p 値を含むデータセットを元に、調整済み p 値を算出することにも対応しています。

一般化線形混合モデル
GLIMMIX プロシジャ

線形混合モデルでは、分布として正規分布を仮定していますが、その仮定を 2 項分布、Poisson 分布などの分布に広げたモデル、一般化線形混合モ
デルに対応しているプロシジャとなります。

10

Summer 2016

一般化推定方程式
GEE プロシジャ

一般化線形モデル

一般化推定方程式 (GEE) の手法については GENMOD プロシジャにても回帰モデルなどを含む線形モデルでは、正規分布を仮定した上での完全にランダムであるデータセットのみに対応しています。このため、測定モデルの推定、さまざまな統計量を算出します。このため、Yes, No

時点の途中から観測することができていない、ドロップアウトなどの欠損値などの 2 値データ、カウントデータにそのまま用いることはできません。分析モデルの枠組みとして、正規分布の仮定を外し、指数型分布
族 (Exponential Family Distribution) に 広 げ たも の が 一 般 化 線形モデルとなります。代表的なものとして、2 項分布を用いるロジス

対応していますが、欠損値が生じていないデータセット、もしくは欠損値ががあるケースには、推定値にバイアスが含まれることがあります。GEE プロ
シジャは、一般化推定方程式の対応を拡張し、ドロップアウトなどのケースに対し、欠損値に対する「重み」を加味した上で、モデルを推定します。

ティック回帰モデル ( 図 5)、Poisson 分布を用い、カウントデータの分析に用いる Poisson 回帰モデルなどがあります。

有限混合モデルFMM プロシジャ

HPFMM プロシジャ

有限な複数の分布に基づくモデルに対応しているプロシジャとなります。
例えば、カウントデータにおいて多くの 0 が含まれる場合、必然的に 0 となる確率 (2 項 分布 ) とカウントしたときに偶 然 0 となる確率 (Poisson 分布 ) を考慮したモデル、ゼロ強調モデルが挙げられます。

図 5：LOGISTIC プロシジャにおける予測確率のプロット

生存時間解析
ある事象が生じるまでの期間データに対する分析手法として生存時間解析があります。例えば、自動車のエンジンなどが故障するまでのロジスティック回帰、プロビット回帰など
LOGISTIC プロシジャ

PROBIT プロシジャ

期間、従業員の勤続年数などが挙げられます。生存時間データの特徴
としては、ある事象が生じるまえに観測が打ち切られることとなります。こ の た め、生 存 確 率

HPLOGISTIC プロシジャ(Survival Time, 図 6) をロジスティック回帰モデルの推定に対応しているプロシジャとなり、オッ

求めるには、打ち切りを考

ズ比の計算、当てはまりに対する統計量の算出など、さまざまな統計量が慮した分析が必 要となり求められます。また、層を考慮した分析、条件付きロジスティック分析も対ます。

応しています。
図 6：LIFETEST プ ロ シ ジャ

モデルを仮定するときに、応答変数の部分にオッズ、プロビットを用いる

における生存 確率プロット

かによって、ロジスティック回帰、プロビット回帰と名称が異なりますが、基本的に同じプロシジャにて推定できます。HPLOGSITIC プロシジャは、
LOGISTIC プロシジャ同様、変数選択の手法にも対応しています。

ノンパラメトリックな生存時間解析
一般化線形モデル全般
GENMOD プロシジャ

LIFETEST プロシジャ

HPGENSELECT プロシジャ

打ち切りを含む生存時間データに対して Kaplan-Meier方法、もしくは生

ロジスティック回帰モデル、Poisson 回帰モデルなどを含む一般化線形モ

命表法を使ってノンパラメトリックな検定ができます。推定した生存時間

デルに対応しているプ ロシジャとなります。反復 測 定 分析に対しては、関数を用い、Log-Rank、一般化 Wilcoxon、Tarone-Ware、Peto-Peto、

GEE 法 を 用 い て モ デ ル 推 定 し ま す。HPGENSELECT プ ロ シ ジャ は、

および修正 Peto-Peto 検定などが行えます。

GENMOD プロシジャでは対応していないTweedie 分布も指定できます。また、大きな利点として、一般化線形モデルの枠組みにおいて、変数選択の手法に対応しています。
※Tweedie 分布は、乱数 N が Poisson 分布に従うとき、N 個の独立したガンマ乱数の合計として捉えることができます。

区間打ち切りデータに対するノンパラメトリックな生存時間解析
ICLIFETEST プロシジャ
右側打ち切りのみではなく、左側打ち切り、区間打ち切りの生存時間データに対し、ノンパラメトリックな手法にて生存時間解析を行います。このプロ［ 特集 ］SAS/STAT

Summer 2016

シ ジ ャ で は、EM(Expectation - Maximization)ア ル ゴ リ ズ ム と ICM(Integrated Convex Minorant)アルゴリズムを組み合わせた EMICM 手法にて生存関数を推定します。

®

分析プロシジャの一覧

11

相関、t 検定、割合、分割表などに対する分析、生存時間解析
POWER プロシジャ

回帰分析における F 検定、Pearson の相関係数に対する検定、2 項検定、
NcNemar 検 定、2x2 表に対する Pearson のカイ2 乗検 定、Fisher の正比例ハザードモデル (Cox 回帰モデル)
PHREG プロシジャ

確検定、平均値に対するｔ検定、および生存時間解析における検定などに基づき、さまざまな仮説検定における検出力 (Power) を計算し、また、適Cox の比例ハザードモデルによる回帰分析を行います。変数選択にも対切なサンプルサイズを求めることに対応しています。

応しており、時間依存性共変量をモデルに含めること、またベースラインの生存時間関数を推定することもできます。

線形モデル

GLMPOWER プロシジャ

区間打ち切りデータに対するセミパラメトリックな生存時間解析
ICPHREG プロシジャ

分散分析におけるさまざまな対比に基づき、検出力の算出や適切なサン
プルサイズを算出します。

右側打ち切りではなく、左側打ち切り、区間打ち切りの生存時間データに対し、セミパラメトリックな手法にて生存時間解析を行います。このプロシジャでは、ベースライン関数の部分に対し、
スプライン関数を指定できます。

Java アプリケーション

Power and Sample Size Application

POWER プロシジャ、GLMPOWER プロシジャにて対応している検出力

パラメトリックな生存時間解析

やサンプルサイズの算出を、GUI 操作で実現できるアプリケーションとな

LIFEREG プロシジャ

ります。

打ち切りを含む生存時間データに対して、パラメトリックなモデルを推定します。生存時間の分布としては、指数、一般化ガンマ、対数ロジスティッ
ク、対数正規、Weibull 分布などが指定できます。また、右側、左側、区間打ち切りがサポートされています。

カテゴリカルデータ解析

打ち切りデータに対する分位点回帰
QUANTLIFE プロシジャ

平均などが算出できる連続変数ではなく、カテゴリカルな変数に対し打ち切りデータに対し、分位点回帰モデルを推定することに対応しています。パラメータ推定手法としては、Kaplan-Meierタイプの手法 (KM)(デフォては度数表、クロス集計表に基づき、分析します。また、集計表に対するモデルを仮定した上での分析にも対応しています。

ルト)、Nelson-Aalen 対応の手法 (NA) の2 つがサポートされています。

検出力とサンプルサイズ分析を行うにはデータが必要となります。しかしながら、有意な結果を得るためにどれくらいオブザベーションを集めればいいのかがわからないことがあります。このような場合、検出力に対応したサンプルサイ
ズ ( 図７) を求めることが有用となります。

度数表に対する分析
FREQ プロシジャ

一元度数表に対し、2 項検定やカイ2 乗検定を行えます。クロス集計法については、カイ2 乗 検 定、ファイ係 数、Cramer の V、一 連の相 関 係 数や、Somers の D、ラムダ統計量、不確実性係数などの連関指標、カッパ統計
量などの一致統計量、リスク差、相対リスク(リスク比 ) やオッズ比などの統計量を求められます。また、統計量によっては、関連する検定や信頼区間の算出にも対応しています。
この他、Fisher の正確検定、
Cochran-Armitage 傾向性検定、Jonckheere-

図 7：POWER プ ロ シ ジ ャによるサンプルサイズと検出力プロットTerpstra 検 定、Cochran-Mantel-Haenszel 統計量などの算出、検 定、信頼区間がサポートされています。また、正確な分布に基づくp 値の算出にも対応しており、多くの時間とメモリが必要となるケースに対してはモンテカ
ルロシミュレーションを用いることもできます。

12

Summer 2016

比率、リスク算出

比例ハザードモデルに対するベイズ解析

比率、リスクを算出するとき、単純な算出では、集団における交絡要因なBAYES ステートメントを用い、比例ハザードモデル (Cox 回帰モデル ) に対どが考慮されず、適していないことがあります。このプロシジャでは、標準

し、ベイズ解析を行います。

PHREG プロシジャ

STDR ATE プロシジャ

化 手 法 として 層 を 用 い た 分 析 に 対 応 して お り、DIRECT( 直 接 法 )、INDIRECT( 間接法 ) の2 手法にて、比率、リスクを算出します。

ベイズ解析全般

MCMC プロシジャ

カテゴリカルデータに対するモデリング

さまざまなモデルのベイズ解析に利用できる、応用範囲の広いプロシジャ

CATMOD プロシジャとなります。尤度関数の指定、事前分布の指定、モデルの記述など、やや対数線形モデルやロジスティック回帰モデルなど、カテゴリカルデータに煩雑なプログラムの記述となります。

対する広範囲なモデルをサポートしています。重み付き最小 2 乗法に基づ

離散選択モデルき、さまざまな線形モデルに対応しています。

BCHOICE プロシジャ

複数の選択肢からどの選択肢が選ばれるかなどを分析する離散選択モデ
ルに対応しています。このプロシジャでは、ベイズ解析のアプローチにて離散選択モデルを推定します。

ベイズ解析
モデル推定を行っているとき、(母集団における) パラメータの値はわ
かりませんが、固定値であることを仮定しています。パラメータの推定値算出、検定などはこの仮定を元に理論が構築されています。分析における他のアプローチは、パラメータがランダムである、つまり確率分布を仮定する手法があり、ベイズ解析と言及されます。
ベイズ解析では、パラメータに対する事前分布と観測されているデータを基に、事後分布を求め、事後分布に基づく検証を行います。また、
事後分布は一般的に平均、分散などの統計量を求めることが難しいた
め、事後分布に基づく擬似乱数を生成した上で、必要となる統計量を多変量解析
回帰分析などのモデルでは、一つの応答変数に対するモデルを仮定
し、分析を行います。しかしながら、実際のデータでは、どの変数が応答変数であるかを判断せず、多次元データとして扱い、分析することがあります。

算出します。( 図 8)

図 8：M C M C プ ロ シ
ジャにおける事後分布に 基づく乱 数 生 成 に関するプロット

判別分析

判別分析
DISCRIM プロシジャ
線形判別、2 次判別、ノンパラメトリックな方法に基づく判別分析に対応しています。また、共分散行列の等質性検定をもとに、線形判別と 2 次判別

一般化線形モデルに対するベイズ解析から適している方を選択する機能もあります。

BAYES ステートメントを用い、一般化線形モデルに対し、ベイズ解析を行

変数選択を伴う判別分析

います。

STEPDISC プロシジャ

GENMOD プロシジャ

変数の逐次選択を伴う判別分析に対応しています。

パラメトリックな生存時間回帰に対するベイズ解析
LIFEREG プロシジャ

正準判別分析BAYES ステートメントを用い、パラメトリックな生存時間回帰モデルに対CANDISC プロシジャ

HPCANDISC プロシャ

し、ベイズ解析を行います。

正準判別分析に対応しています。

［ 特集 ］SAS/STAT

Summer 2016

クラスター分析®

分析プロシジャの一覧

13

質的変数が混在するデータの主成分分析
PRINQUAL プロシジャ

階層型のクラスタリング

交互最小 2 乗法による最適変換をもとに、質的データが混在する場合のCLUSTER プロシジャ

主成分分析に対応しています。

階層型のクラスタリングに対応しています。群平均法、重心法、Ward 法などの手法がサポートされています。

正準相関分析
CANCORR プロシジャ

樹形図の描画

正準相関分析、および関連した解析に対応しています。

TREE プロシジャ
CLUSTER プロシジャや VARCLUS プロシジャにおける出力データセット

コレスポンデス分析 ( 対応分析 )を用いて、樹形図 (デンドログラム ) を描画します。

CORRESP プロシジャ
コレスポンデス分析や、多重コレスポンデス分析に対応しています。

k-means 法によるクラスタリング
FASTCLUS プロシジャ

多次元尺度法k-means 法に基づく非階層型のクラスター分析に対応しています。

MDS プロシジャ
類似度データから、対象をユークリッド区間上に配置する多次元尺度法に対変数のクラスタリング

応しています。

VARCLUS プロシジャ
変数間の相関行列または共分散行列をもとに、連続変数に対するクラス
タリングを行います。

クラスター間で構造が同等になるような変数変換処理
ACECLUS プロシジャ

多重代入法と関連機能

各クラスターが同一の多変量正規分布に従っていると仮定できる場合に、分析を行うデータに欠損が含まれているとき、欠損値を補完した上で分プールしたクラスターの共 分 散 行列を推 定し、データ変 換を行います。

析するアプローチがあります。ただし、1つの補完では実際には欠損してCLUSTER プロシジャや FASTCLUS プロシジャを利用するときの前段階

いることの不確かさを反映できませんので、複数の補完を行います。

として用いることができます。

ノンパラメトリックな手法によるクラスタリング
MODECLUS プロシジャ
ノンパラメトリックな密度推定に基づくクラスタリングを行います。

多変量解析・多次元データ解析

多重代入法に基づく欠損値の補完
MI プロシジャ

因子分析

欠損パターンが単調 (Monotone)である場合に有効である回帰モデルに

FACTOR プロシジャ

基づく方法や、プロペンシティ ( Propensity )スコアに基づく代入法を行因子分析に対応しています。因子抽出の方法として、主因子法、最尤法、反えます。また、カテゴリカル変数に欠損がある場合に、判別分析やロジス

復主因子法などがサポートされています。また、直交、斜交のバリマックス

ティック判別による代入 法が行われます。その他、より一 般化な欠 損パ

回転、エカマックス回転、バーシマックス回転、またそれらの一 般化したターンでも有効な Markov- 連鎖モンテカルロ (MCMC) 法に基づく代入

オーソマックス回転など、さまざまな回転手法をサポートしています。

法もサポートされています。

主成分分析

多重代入法で補完されたデータに対する分析

PRINCOMP プロシジャ

HPPRINCOMP プロシジャ

MIANALYZE プロシジャ

主成分分析に対応しています。生データに加え、相関行列や共分散行列な

MI プロシジャにて生成した擬似完全データに対して分布プロシジャを実ども入力データセットとして用いることができます。

行したのち、その結果に基づいてパラメータの推測を行います。

14

Summer 2016

さまざまな標本抽出法

調査データの分析

SURVEYSELECT プロシジャ

HPSAMPLE プロシジャ

標本データのサンプリングに対応しています。単純無作為抽出や、系統抽出、また、層別抽出などの抽出法をサポートしています。

標本抽出の手法を用い、観測された調査データでは、どのような標本抽出法を用いたかを反映した上で、統計量を算出する必要があります。どのような統計量を算出するか、また、どのようなモデルを推定す
るかによって、用いるプロシジャが異なります。

2 次元における空間統計
地図のような 2 次元の区間データについては、位置における相関などを考慮した分析が必要となります。

平均の解析
SURVEYMEANS プロシジャ
標本調査に基づいて、母集団における平均値の推定、およびその分散の推定値、信頼区間などの統計量を算出します。

集計表の解析SURVEYFREQ プロシジャ
調査データに対して、1元から n 元度数表や分割表を作成します。度数や比率 ( 全体、行および列のパーセント) の推定値、およびそれらに対する標
本誤差を算出できます。
図 9：SPP プロシジャにて推定された密度 (Intensity) に基づく表面

回帰分析

プロット

SURVEYREG プロシジャ
調査データに対して、線形モデルの当てはめ、回帰係数、およびその共分
散行列を算出できます。

ロジスティック回帰分析

バリオグラムSURVEYLOGISTIC プロシジャ

VARIOGR AM プロシジャ

調査データに対して、ロジスティック回帰モデルの当てはめ、回帰係数の2 次 元 の 空 間 デ ー タ に 対 して、( セ ミ ) バ リ オ グ ラム を 計 算 し ま す。

算出などを行います。回帰係数、およびオッズ比に対する分散は、Taylor

KRIGE2D プロシジャの前処理として利用することができます。

展開から得られた近似を用いて算出されます。

クリギング
生存時間解析KRIGE2D プロシジャ

SURVEYPHREG プロシジャ

2 次元の区間に対して、通常型のクリギングに対応しています。

調査データに対し、比例ハザードモデル (Cox 回帰モデル ) の当てはめに対応しています。

シミュレーション
SIM2D プロシジャ

欠損値の代入2 次元 Gauss 確率場に対するシミュレーションに対応しています。

SURVEYIMPUTE プロシジャ
データセットに欠損があるときの1つの方法として、観測されている情報

空間ポイントパターンモデルなどから欠損の値をおきかえ、分析することがあります。このプロシジャ

SPP プロシジャ

では調査データに対して、サンプリング手法を考慮した上での多重代入法

2 次元データに対して、空間ポイントパターンモデルを用いた分析に対応に対応しています。

しています。

［ 特集 ］SAS/STAT

Summer 2016®

分析プロシジャの一覧

15

カーネル密度推定
KDE プロシジャ

その他

Gauss 密度関 数に基づ いて、1変 量、および 2 変 量のカーネル密度 推 定( 核密度推定 ) に対応しています。

逐次計画法の計画

家系分析に関する機能

SEQDESIGN プロシジャ

INBREED プロシジャ

治験などにおける逐次計画法を計画します。

集団遺伝学における近交係数などの算出に対応しています。

逐次計画法における分析

距離・類似度の算出

SEQTEST プロシジャ

DISTANCE プロシジャ

治験などにおける逐次計画法に基づき、分析を行います。

オブザベーション間の距離、非類似度 (Dissimilarity)や類似度 (Similarity)など、さまざまな手法による算出に対応しています。このプロシジャの結果

構造方程式モデリング ( 共分散構造分析 )を CLUSTER プロシジャや MDSプロシジャなどにて使用できます。

CALIS プロシジャ
構造方程式モデリング (SEM、Structured Equations Modeling) に対応しています。パス解析、多重指標分析、探索的、および確証的 ( 検証的 )因子分析などのモデリングに対応しています。また、多母集団解析にも対多次元擬似乱数の生成
SIMNOR MAL プロシジャ
相関構造がある多次元正規分布に基づく、擬似乱数を生成します。

応しています。

決定木モデリング
HPSPLIT プロシジャ
線形モデル、非線形モデルとは別に、従属変数を説明、予測する上で、説明変数を元にしたルールで入力データセットをセグメント (ノード ) に分割していく、決定木モデリングに対応しています。

項目反応理論今号では、SAS 9.1.3 以降にて

IRT プロシジャ
試験の設問、また個人の能力、学力などの分析手法、項目反応理論に対応

SAS/STAT に追加されたプロシジャをご紹介しました。

しています。ラッシュモデルなどのモデルに対応しています。

また、これらのプロシジャを含めた上で、分析プロシジャの一覧、および概要を説明しました。

スコアリング分析のプロシジャを検討する際に参考となれば幸いです。

SCORE プロシジャ
2 つのデータセットを元にスコアリングを行います。例えば、REG プロシ
ジャで求めたパラメータ推定値のデータセットを利用し、別のデータセッ
トに対してスコア( 予測値 ) を算出します。また、FACTOR プロシジャからの因子負荷量を利用して、新しいデータに対して因子得点を計算します。

より汎用的なモデル活用
PLM プロシジャ
他のプロシジャにて保存したモデル情報を呼び出し、統計量の算出、グラフの表示などに対応しています。このプロシジャにて算出できるモデルは、
以下のプロシジャにて生成されるモデル情報がサポートされています。
・ GENMOD プロシジャ
・ GLIMMIX プロシジャ・ GLM プロシジャ
・ LOIGISTIC プロシジャ・ MIXED プロシジャ・ ORTHOREG プロシジャ・ PHREG プロシジャ・ SURVEYLOGISTIC プロシジャ・ SURVEYPHREG プロシジャ・ SURVEYREG プロシジャ

16Summer 2016

Q

Q &A
● 箱ヒゲ図における分位点の算出手法● 余分な文字列を一括して取り除く方法● 起動時に毎回 LINESIZE= が変わらないように● VA Hub/Viewer のスタイル一括変更に

設定する

ついて

● Excel 起動時のメッセージを抑止する方法● Auditレコードがアーカイブされるタイミング● ODS HTML5カラムの向きを調整する方法● データベース特有の SQLを実行する方法

Q

GPLOT プ ロ シ ジャ の SYMBOL ス テ ートメント に て
I=BOX オ プ ション を 使って、箱 ヒゲ 図 を 作 成して います。このとき、算出されている25% 点、中央 値、75%Q

下記プログラムを実行した時に、「ERROR: TXTの幅が1と88 の範囲にありません。列の幅またはラインサイズを調整してください。」とエラーが出ます。

などの分位点はどのように算出されていますか。また、その算出を異

options papersize=A4 orientation=landscape; の実行で、なる手法に変更できますか。

linesize が変わってしまうためだと思われます。
この値が変わらないように設定する方法を教えてください。

A

非欠損のオブザベーション数を n とし、p% 点を求める
場 合、n*p/100 が 整 数 j であるときは、j 番目とj+1番目に大きな値の平均が p% 点となります。n*p/100 が整 数 j と整 数 j+1の間であるときは、j+1番目に大きな値となります。

options linesize=150;
options papersize=A4 orientation=landscape;---snip---

I=BOX オプションでは上記の算出であり、手法を変更できませんが、箱ヒゲ図の作成に対応している BOXPLOT プロシジャ、SGPLOT プ
ロシジャのVBOX プロシジャでは、手法を変更することができます。

例
PROC BOXPLOT DATA=test;
PLOT y*x / PCTLDEF=5;
RUN;
PROC SGPLOT DATA=test;
VBOX y / CATEGORY=x PERCENTILE=5;
RUN;

A

次の SAS Note をご参照ください。

Usage Note 41196: SAS might unexpectedly®

m o d i f y t h e v a l u e s f o r t h e L I N E S IZ E a n d

PAGESIZE system options in certain situations
http://support.sas.com/kb/41196
上記は PC の設定や用紙の向き、ODSでの設定などで PAGESIZEやLINESIZE が変わってしまうことがある旨記載されています。
原則として起動時にはその際の PC の画面などでサイズが決定されますが、その後のプログラムにても動的に変更されることがあります。
自動的に変更されないようにするには、プリント関連オプションのそれぞれ PCTLDEF= オプション、PERCENTILE= オプションで指定

設定で自動設定しないようにしています。

しており、１から5 の値が指定できます。I=BOX オプションと同じ手

この PRINTNOSETLSPS オプションをご検討ください。

法は 5 であり、両プロシジャにおけるデフォルトの手法となります。
各手法の詳細については、ドキュメントの以下に記載があります。
[Base SAS] -> [Base SAS Procedure Guide]-> [Appendixes] -> [SAS Elementary Statistics Procedure]-> [Quantile and Related Statistics]

例-PRINTNOSETLSPS※Noteでは nls/en 下の SASV9.CFG を設定していますが、日本語版では nls/ja になります。

Summer 2016

Q

SAS Add-In for Microsoft office 7.11 インストール
後に、Excel を起動すると、更新の確認というダイアロ
グメッセージが表示されますが、このメッセージを表示

しない方法はありますか。

Q&A

Q

17

DATA ステップを用いて外部ファイルなどからデータを読み込んでいます。
データに含まれる余分な文字列を取り除くことを考えていますが変数の数や余分な文字列が多い場合、ステートメントの数が増え記述が冗長になってしまいます。
変数の数に依存せず、一括で処理することは可能でしょうか。

A

この場合、̲INFILE̲ 自動変数が利用できます。
̲INFILE̲ 自動変数には INFILE ステートメントで読み込
んだレコード全体が格納されているため、INPUT ステー

トメントで変数に値を格納する前に、一括して処理ができます。
なお、̲INFILE̲ 自動 変 数に値 が 格 納されるのは、INPUT ステートA

ツール -> オプション -> 詳細を選択し、［更新の確認

メントが実行されたタイミングであるため、ダミーの INPUT ステートを自動で行う］のチェックを外して、［OK］で閉じます。

メントが必要となります。
以下 の 例 で は、̲INFILE̲ 自 動 変 数 にCOMPRESS 関 数 を 用 いて、
あらかじめハイフン('-') を取り除いています。

例
DATA test;
INFILE DATALINES DLM=',';/* ダミーの INPUT ステートメント */INPUT @;_INFILE_=COMPRESS(_INFILE_,'-');
INPUT var1 $ var2 $;DATALINES;
abc,de-fg-hi,j-k-l;

Q

ODS HTML5 にて、PRINT プロシジャの出力をしてい詳細は以下のリンクをご参照ください。

ます。カラムのヘッダーをななめに表示できますか。

SAS 9.4 Statements: Reference, Fourth Edition：

A

Transform CSS プロパティを調整することで可能です。

ref/68024/HTML/default/viewer.htm#n1rill4udj0tfun1f

調整は TEMPLATE プロシジャにて、指定できます。

vce3j401plo.htm®

INFILE Statement
http://support.sas.com/documentation/cdl/en/lestmts

例
PROC TEMPLATE;
DEFINE STYLE styles.test;
PARENT=styles.htmlblue;
CLASS header /PREHTML="<div style=""transform:rotate(30deg)"">"
POSTHTML="</div>";
END;
RUN;
ODS HTML5 FILE="c:¥temp2.html" STYLE=styles.test;
PROC PRINT DATA=sashelp.class;RUN;
ODS HTML5 CLOSE;

18

Summer 2016

Q

SAS Visual Analytics 7.3 の Hub/Viewer のスタイルA

以下のプロパティより設定できます。

を一括で変更することはできますか。

SAS Visual Analytics Hub の場合 :環 境 管 理 タブ -> ア プ リケーション 管 理 -> 構 成 マ ネ ージャ ->SAS Application Infrastructure -> SAS Visual Analytics Hub

Q

SQL プロシジャでデータベース上のテーブルの作成やA

SAS の SQL プロシジャは大まかには、次の 2 つの使用

読み込み処理を行っていますが、データベース特有の関数を使用することは可能でしょうか。

方法があります。

1. SAS 内で使用可能な SQL ステートメントを記述
内部的に DB で解釈できる SQL へ変換されて処理される

7.3 のプロパティ -> 詳細タブ

2. データベース側で有効な SQLを記述
プロパティ名 : home.ui.mode

パススルー機能を用いてデータベース側にその SQL を渡して処理

プロパティ値 : classic or modern

される

SAS Visual Analytics Viewer の場合 :ご質問の場合、上述の２のパススルー機能でデータベース特有の関

環 境 管 理 タブ -> ア プ リケーション 管 理 -> 構 成 マ ネ ージャ ->数を使用することが可能です。

SAS Application Infrastructure -> SAS Visual Analytics 7.3 ->以下 は、Teradata の table1 テ ーブ ル 定 義 を 出 力 する SHOWSAS Visual Analytics Viewer 7.3 のプロパティ -> 詳細タブ

TABLE を使用した例です。

プロパティ名 : vav.ui.mode

例 プログラム

プロパティ値 : classic or modern
詳細については、以下のドキュメントよりご確認ください。

SAS Visual Analyticsドキュメントページ：
http://support.sas.com/documentation/onlinedoc/va/ind
ex.html

PROC SQL;CONNECT TO teradata AS tera(USER=user
PASSWORD=password);
SELECT * FROM CONNECTION TO tera(show table
table1);DISCONNECT FROM tera;
QUIT;「SA S Visual Analy tics 7. 3 Ad minist ration Guide」の"Chapter 4 Fine-Tuning"

パススルー機能の詳細については、次のドキュメントをご確認ください。

SAS 9.4 Language Reference: Concepts, Fifth Edition®

Q

SAS̲AUDITテーブルや SAS̲AUDIT̲ENTRYテーブル

http://support.sas.com/documentation/cdl/en/lrcon/680のレコードは、どれくらいの期間を経過するとアーカイブ

89/HTML/default/viewer.htm#n1kbstf7vw0qcjn1ibfc8c78されるのでしょうか。

a9lc.htm"SQL Procedure Pass-Through Facility"

A

SAS̲AUDIT テ ーブ ル や SAS̲AUDIT̲ENTRY のレ
コ ー ド は、ユ ー ザ が SAS̲AUDIT̲ARCHIVE̲RULE
テーブルに定義したルールに従ってアーカイブされます。このルールにはレコードを削除するまでの期間も含まれます。
詳細については下記マニュアルをご参照ください。

SAS 9.4 Intelligence Platform: Middle-Tier Administration®

Guide, Third Edition
http://support.sas.com/documentation/cdl/en/bimtag/6
8217/HTML/default/viewer.htm#n06skrc2rtwecsn14vi4qt
fl54kx.htm「Configuring Auditing for SAS Web Applications」の"Archive Process for Audit Records"

Summer 2016

Information

19

SAS Information
SAS テクニカルサポートからのお知らせ

新企画

SASTeria のご案内

いつもご愛読いただきまして、誠にありがとうございます。

弊社へ商談やトレーニング受講、または弊社主催のフォーラムなどのため

これまで数年間にわたりSAS Technical Newsでは、教育機関の教授やにご訪問いただきましたお客様も多いかとは思いますが、SAS エリアがパートナーの方のコラムなどを連載しており、前号では弊社パートナー企

どのようなところであるのかあらためてご紹介させていただきます。これ

業である日本電気株式会社 孝忠氏による連載が終了いたしました。

までお越しいただきましたお客様はもとより、まだ SAS エリアに足を踏み

本年秋号より、新企画 SASTeria を連載することになりました。この新企

入れていらっしゃらないお客様にも、これを機会にぜひお越しいただけれ画では、SAS にまつわるコラムやビジネス話とは180 度方向転換し、弊社

ば大変うれしく思います。

を取り巻く地域を SAS エリアと称して、弊社オフィスから六本木周辺をご次号からの新企画にご期待ください。

紹介させていただきます。
ご存知の通り、弊社は 2010 年夏に東京都中央区勝どきから六本木のランドマークタワーの一つである六本木ヒルズ森タワーに社屋を構え、SAS
製品を通じてお客様のビジネスの成長とともに歩み、更に成長を続けております。六本木は、さまざまな国籍の方や世界各国の料理店が集まっている都内屈指の繁華街です。

20

リリース／ Hot Fix 最新情報

Summer 2016

Latest Releases
最新リリース情報SASSAS

SunOS /Solaris版●●

x64 Solaris版●●

HP-UX版●

HP-UX（Itanium）版

●

●

AIX版

●

●

Linux（Intel）版●

x64 Linux 版●

9.3 9.4
SASUNIX
プラットフォーム

SAS

9.3 9.4
PC
プラットフォーム
メインフレーム
プラットフォーム

Microsoft Windows版●●

Microsoft Windows x64版●●

IBM版（OS/390, z/OS）

●

●

●

Latest Hot Fix
最新 Hot Fix 情報

SAS の Hot Fix は、主に特定の不具合に対する修正プログラムであり、後者の場合、常に最新モジュールを使用することになるため、既知の緊急度の高い不具合に対応したものから優先的に作成されています。

障害に遭遇する危険性を未然に防ぐことができます。

また、SAS の Hot Fix は累 積 的 な修 正 であるため、これまで の 関 連

Hot Fix は、下記の専用ホームページで提供しています。なお、基本的する修正をバンドルし提供しています。

に次期バージョンのリリース時には、Hot Fixで対応したものも含め、Hot Fix を 適 用するタイミングとしては、問 題 が 発 生してから適 用

現行バージョンのリリース後に見つかった不具合に対応したものがする場合と、事前に適用する場合と 2 通りあります。

提供されます。

前者の場合、適用のタイミングによっては、モジュールのメンテナンス

Hot Fix については、定期的にご確認ください。

レベルに差がでる可能性があります。
Technical Support Hot Fixes

http://ftp.sas.com/techsup/download/hotfix/hotfix.html※リンク先の情報は英語です。あらかじめご了承ください。

SAS Technical News入手

SAS Technical News は、右記の URL から入手できます。

http://www.sas.com/jp/periodicals/technews/index.html

Summer2016
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
発 行：SA S Institu te Japan株 式会 社

SAS Institute Japan 株式会社

本社
〒106-6111
東京都港区六本木6-10-1
六本木ヒルズ森タワー 11F
Tel 03（6434）3000
Fax 03（6434）3001

大阪支店〒530-0004
大阪市北区堂島浜1-4-16
アクア堂島西館 12F
Tel 06（6345）5700
Fax 06（6345）5655

w w w.s a s.c o m / j p
このカタログに記載された内容は改良のため、予告なく仕様・性能を変更する場合があります。あらかじめご了承ください。SASロゴ、The Power to Knowは米国
SAS Institute Inc.の登録商標です。その他記載のブランド、商品名は、一般の各社の登録商標です。

Copyright©2016, SAS Institute Inc.All rights reserved.