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[建模教程] 高手使用SAS的心得

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    发表于 2015-10-6 17:27 |只看该作者 |倒序浏览
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    想说一说自己在学习和使用SAS时的所得所失。我可能走了许多弯路,尤其是比起那些具备更多的信息的,更加年轻的人。我的经验或许比你的要多,也可能更加微不足道。但是分享的本身,即使是微末的一点点,也是乐趣。不是吗?

    一直到现在,我还觉得自己做SAS还是挺辛苦的,差不多从来就没有很多人那样的举重就轻。如果我说自己学了三年的SAS还不成的话,有人会纳闷。纳闷SAS不就是几个月的速成软件吗?对一些人来说,这无疑是正确的。可是如果承认自己的智商并非天赋异秉而高人一等的话,就得潜下心来,不要妄自菲薄。我自己学了五年SAS,还经常犯错。我的同事做的更好,可是也犯错误。

    我所学专业是统计,入门的软件是R,在工作里差不多只和SAS打交道。用SAS处理数据分析数据。不多的时候用R运行一下别人的程序,或者是SAS里没有成形的较新的方法。一年也设计一二或三个DATABASE(用ACCESS)。我的工作内容差不多可以普遍到整个做统计分析行业:大致如此。最重要的当然是数据分析,或者说分析数据就是自己的日常工作内容。几乎无时不刻的用SAS。

    因为入门晚,大概有五年的时间,开始用的差不多就是SAS V9的版本。所以每当看到有些SAS使用者在用proc plot一类的过程,看到那些星星点点的黑白的制图,除了肃然起敬之外,也明白了为什么很多人会讨厌SAS的图形功能。从现在SAS的图形功能及其和ODS输出的良好结合性来看,sas的制图是很美观的。而这种对SAS旧版本的较为薄弱的制图形功能的轻视,几乎成了许多人的共识:不要用sas画图。我很幸运,过度了大概两年时间的gplot,到了现在的sg-plot。我的工作任务之一是给“科学研究”(我总这在想这种提法科学吗?)提供数据分析报告,从发表杂志文章的角度来看,sas图例无论是从清晰度还是审美的角度来看,都是杂志图例的首选之一。不象有的人抱怨excel成图的DPI太低。其实有时候R也存在这个问题。

    SAS涵盖比较广泛。其特定的功用可以延伸到许多不同的行业。而量身定制的衍生产品也有泛滥的趋势。不过,SAS/STAT应该仍然是它的核心。相比其实不太有历史感的9.0版本,SAS在STAT上的拓展也可以说是日新月异。比如说在MCMC上,在非参数估计上,在随机线性模型的补充改善上都是这几年的事情。且不提更新的分位回归,结构方程分析(PROC CALIS),以及混合模型等等。原来觉得很难做的东西,现在都成为了常规。几年以前的统计博士或许不懂生存分析。现在差不多本科生都知道怎么绘制生存曲线。如同统计在运算方面的突飞猛进,SAS也与时俱进。所以引以为自豪的太老的SAS经验,如果没有变成进步的阻碍的话,也成了自吹自擂的慰籍。

    我在学了两年的SAS之后,觉得SAS其实也没有什么。其实都是自菲薄。SAS作为一个软件,承载的是更加厚重的统计学的发展。我曾经和同事谈论过PROC GLM。我认为GLM基本上取代了REG过程。可是现在,我不得不把许多线性分析的问题从GLM挪到REG里去做,因为REG在许多方面更加有效和全面。比如说模型选择和诊断。类似的如同GENMOD和LOGISTIC的关系。GENMOD也许可以做的更多,但是无疑LOGISTIC在logit模型上做的更深更精确。

    和许多的软件一样,SAS是个大杂烩,可以提供许多菜单以供顾客选择。考虑到这一点,杂这个概念非常重要。杂用,其实是取其精华,不囿于某个步骤和过程。我看到一些人试图用数据步或者SQL去解决统计的问题。南辕北辙。事倍功半。因为SAS已经提供更加缜密的统计过程来计算统计量解决统计问题。如果我说你在SQL费力半天求的中位数其实是错误,可能你生气。可是是事实。还有一个例子是关于使用PROC NLMIXED的问题。这是一个用最大似然法解决非线性模型的统计过程。其实,且不提MAXIMUM LIKELIHOOD在许多问题上并非是最有效的最优化的,盲目的写了很长的公式,而人为忽略其他的过程或许已经提供更优化的解法,并非是表现好的数学功底的唯一方法。

    作为一个做数据分析的,我切实的建议是,不要忽略数据步的作用。做sas开始的很长一段时间里,你或许都无法避免程序疏漏的困扰。这些错误很大的一部分来自对DATA STEP没有深刻的理解。我有时候惊讶自己为什么总犯些很低级的错误。其实这些错误是有根源的。好的数据分析的基础是真确的数据。如果失去了这个基础,其它的似乎变得没有意义。包括我自己,时常的尴尬是为什么同样的数据,分析结果却无法复制。原因差不多总是源于对SAS理解的不深不全。

    我不希望自己把SAS理解为专于程序编制的软件。其实其最终的目的应该是进行统计分析,产生分析总结的报告。所以编程只是手段而已。data step再难,多做几遍,多记忆就会掌握,但是繁复变化的统计理论和运算,需要不断的理解和改进。所以一个统计分析报告或许也几易其稿,不断改善。

    和我一样,你或许也感受到SAS的易和不易。不过,通过学习和使用SAS而获得对知识的兴趣,可能使得我们对自己的看似无聊的工作减少了许多抱怨。共勉。


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