SAS OnDemand for Academics を使ってみよう

統計モデル解析特論I/II : 第09回 (12/04/18)

　Q4 では統計ソフトウェアSAS を使いながら統計の面白みを実感してもらおうと思う。今回は手始めに SAS の利用環境を整える。

SAS 以外の統計ソフトウェアの利用技術習得者について
　Q3 のレポートを拝見すると、SAS 以外の統計ソフトウェアの利用技術を既に習得されている方もおられるようだ。そのような方はQ4 を履修する必要を感じないのは当然だとも思えますが、どうされますでしょうか?
Excel じゃダメなの? : 表計算ソフトウェア(Excel 等)から統計解析ソフトへ : 作業手順から眺める
アンケートの集計 : 目の前に紙の山 ===> さあどうする?
1. まず電子化
  - 入力作業
  - 場合によってはコード化
2. スクリーニング
  - 入力ミスの修正
  - 地味だが非常に重要な作業、重労働 <=== チェック方法
3. 基礎集計 by Excel(表計算ソフト)
  - 組み込み関数を使って : average, min, max, median, ...
    計算、図示、...
4. 表計算ソフトの限界 <=== Excel で統計処理を全てこなせるか?
  - 大量データになったら?
  - 複雑な統計手法になったら? 多変量解析...
  - 欠損値の取り扱い
  - 統計向けソフトウエアの利用が一般的 : データ解析
    - BMDP : BioMedical Data Programs(?)
    - SPSS : Statistical Package for Social Science
    - SAS : Statistical Analysis System
    - S, S-PLUS, R : Statistical
    - LISP-STAT : Lisp で実現、フリーソフト
    - Statistica
    - STAT
    - Python: Wikipedia
    - ...
  - [参考] SAS での解析例
    - 解析対象データ(部分)
    - SASプログラム
    - 出力
    - 出力(その2): PDFファイル
SASとは
- 1960年代(計算機黎明期)に開発の始まった統計ソフトウェアの一つ
- 生物医療統計分野で絶大な利用実績: FDA等
- 近年は教育分野にも?
- SAS Institute : Wikipedia
無料で使える2つのSAS: SAS社の説明: SAS Academic Programs
1. SAS University Edition (別名 SAS 9.4 とか製品版SAS と呼ぶらしい)
  - 「費用はゼロ。成果は無限大。」
  - 各自のPCにインストール(VirtualBox上で稼働): OSを選ばない
  - 自身のCPUスピードに依存
  - 自分のストレージを利用
  - インストール方法: クイックスタート・ガイド (リンク)
  - お勧めの関連資料 : SAS社の説明
    - SAS University Edition の製品資料ダウンロード
    - SAS Analytics U コミュニティーコミュニティーを見る（英語）
    - SASチュートリアル：SAS Studioの初歩から時系列予測までビデオ一覧
2. SAS OnDemand for Academics (別名 SAS Studio とも呼ぶらしい)
  - 「無償で利用できるクラウド方式のSAS ソフトウェア」
  - SAS社の計算サーバー上で計算(アジアの場合はシンガポールにあるらしい)
  - 各自のPCはブラウザとして機能
  - トラフィック(インターネット回線)スピードに依存。オンラインである必要あり
  - 自身のPCへのインストール不要
  - 秘密のデータは扱いにくい (サーバーに転送する必要があるため)
  - お勧めの関連資料 : SAS社の説明
    - SAS OnDemand for Academicsをもっと詳しく: 製品資料を見る
    - SAS OnDemand for Academics 登録方法: スライドを見る
    - チュートリアル：SAS Studioの使い方: 今すぐ見る
　どちらを使っても計算結果は同じだが、個々のマシンへのインストールが不要なこと、受講者のPC的負担が少ないこと、コースウェアが使えるらしいこと(確認中)等の観点から、本講義では後者を使うことにする。今後は「SAS(r) OnDemand for Academics」のことを単に「SAS」と表現することにします。
導入: SAS 社の提供している導入手順スライドに基づいて説明
- SAS OnDemand for Academics 登録方法
- 大まかな手順(林のメモ)
  1. メールアドレスを用意する(現有のもの) or 作る
    　例えば、SAS 用に新しいアカウントをGmail で取得するのも一案である: Google アカウントの作成
  2. SASアカウントを作るべくユーザー情報を登録する
    　https://www.sas.com/ja_jp/software/on-demand-for-academics.html にアクセスし、オレンジ色の「今すぐアクセス」をクリックする。なお、URL の入力が面倒であれば「SAS OnDemand for Academics」を検索させてもこのページがヒットする。
  3. Step 1: Register and Update Your Data 内にある「registration application」のアンカーをクリック。
  4. 必要情報を入力する
  5. 以下のメッセージが表示されるので、確認メールが届くのを待つ。 10分以上かかりそうではある。
  6. 確認メールが届くので、通知されたURLをクリックする .
  7. 必要情報を入力して「Create Account」をクリックする .
  8. 以下のメッセージが表示されるので、確認メールが届くのを待つ。 .
  9. 確認メールに新しいSASのIDが記載されている。 .
  10. 得られたuser IDとパスワードを使って SASのサイト (odamid.oda.sas.com/)からログインする
  11. Dashboard内のApplications中の「SAS Studio」をクリック
  12. 「SAS(r) OnDemand for Academics」が起動する
早速試してみよう
「SAS(r) OnDemand for Academics」にSASプログラムを入力して実行してみる
1. SASプログラムの入力
  　右側の画面中で「右クリック」すると「New SAS Program(F4)」と表示されるのでクリック。もしくは「F4」を押す。表示されたエリアにSASプログラムを入力する。既に電子化されている場合は、プログラムをコピー＆ペーストしても良い。
2. 実行してみる
  　画面左上の「駆け足(Runをイメージか?)」アイコンをクリックする。
3. 実行の様子が「LOG」タグに、計算結果が「RESULTS」タグに、各変数の値が「OUTPUT DATA」タグに表示される。
4. 各種情報を保存するために新しくディレクトリを作成する。
  　画面左側の「Files(Home)」で右クリック。「New」-「Folder」を順にクリック。新しいディレクトリ名を入力する。ここでは「Kougi」としてみる。
5. プログラム(CODE)を保存する。
  　「CODE」を選択してSAS プログラムが表示されているところで、画面左上の「フロッピーディスク」アイコンをクリックして Kougi ディレクトリの下にSAS プログラムを保存する。適宜ファイル名を付ける。
  　なお、アイコン上にマウスを移動させると「Save program」のポップアップが表示される。その右隣のアイコン(鉛筆マークが付加)は「Save As」である。
6. 他にRESULTS やLOG をファイルに保存したい場合は、それぞれのタブ上で前項と同様の作業をすれば良い。
7. 印刷したければ、プリンタのアイコン(Print のポップアップ)をクリックすれば良い。
サンプル
- CODEタグ: les0901.sas : プログラム
- RESULTSタグ: les0901_Results.pdf : 計算結果(出力): PDFファイル
- LOGタグ: les0901_log.log : 作業状況(エラーの有無等): PDFファイル
プログラムの構成とその出力結果 :
1. プログラムの読み込み :
2. プログラム : CODEタグ : les0901.sas
  - はじめてのプログラム : プログラムは左側のみ。右側のコロン以降は説明用。
  - 3つのパート : コメント部、データの定義(data部)、緒処理の実行(proc部)
  - コメントは後々のために入れる習慣を付けよう
  - ブランク(段下げ)や空行は無視されるが見易さのために入れよう
  - 各行は(基本的に)セミコロンで終わる
  - (基本的には) proc コマンド(procedure)ごとに出力が得られる
  - [注意] データ名や変量名は 32文字以内の英数字(かつては8文字以内)で判り易い/解り易い名前を付けること。以下の例で言えば、データ名とは「kenshin」のことであり、変量名とは「name, shintyou, taijyuu」のことである。
  /* Lesson 9-1 */ : コメント、実行に無関係 /* File Name = les0901.sas 12/04/18 */ : 後々の記録のためのメモ : 見易さのための空行 data kenshin; : データ名の定義 input name $ shintyou taijyuu; : 読み込む変量名、型($は文字型を示す) cards; : データの始まりを示す Ogata 181 80 : Case 1 Takahashi 180 87 : Case 2 Ramirez 180 105 : Case 3 Kanemoto 180 86 : Case 4 Ogawa 186 89 : Case 5 Mori 182 85 : Case 6 ; : データの終りを示す proc print data=kenshin; : 読み込んだデータの表示 run; : 上記の実行 proc means data=kenshin; : 平均値等の算出 run; : 上記の実行
3. 実行してみよう
  画面左上の「駆け足(Run)」アイコンをクリックする。
4. 出力結果 : RESULTSタグ : 計算結果(出力): PDFファイル
  2018年12月 4日火曜日 13時55分22秒 1 Obs name shintyou taijyuu 1 Ogata 181 80 2 Takahash 180 87 3 Ramirez 180 105 4 Kanemoto 180 86 5 Ogawa 186 89 6 Mori 182 85 2018年12月 4日火曜日 13時55分22秒 2 MEANS プロシジャ変数 N 平均標準偏差最小値最大値 ----------------------------------------------------------------------------- shintyou 6 181.5000000 2.3452079 180.0000000 186.0000000 taijyuu 6 88.6666667 8.5479042 80.0000000 105.0000000 -----------------------------------------------------------------------------
5. 計算結果 :
  1. 読み込んだデータの表示 : proc print
    - 縦方向にケース、横方向に変量
    - 左端にケース番号(OBS, Observation)
    - 入力が期待通りかを確認 : 数値のずれ、異常値、...
  2. 平均値等の算出 : proc means
    - 各変量ごとのサンプル数、平均、標準偏差、最小値、最大値
    - 小サンプル時の注意 : 各統計量に意味があるか?
  3. 有効桁数に注意せよ : どこまでが「意味ある桁」か?
    [重要な注意] 統計ソフトは単なる道具。使いこなすのは各自。
6. デバッグ : 実行時にエラーが出なければ良いのだが...
  - RESULTSタグに期待した結果が表示されているのなら正常だろう
  - エラーがあれば LOGタグ(作業状況, エラーの有無等, PDFファイル)に表示される
  - 綴りミスはある程度修正されるが、致命的なミスの時は実行が中断される
    1. 画面が三種類ある : CODE, LOG, RESULTS
      必要に応じて各タグ間を行き来する。
      
      CODEタグ : プログラムの作成
      LOGタグ : 実行過程の記録(ログ)
      RRESULTSタグ : 計算結果、出力
    2. プログラムのエラー個所を LOGタグで確認
    3. CODEタグに移って該当個所を修正
    4. 再実行しエラーがなくなるまで修正を繰り返す
  - エラーの例 : LOGタグに実行結果が表示される
    1. セミコロン忘れ
    2. コメントの終了ミス : /* ... */
    3. つづりミス : plint, ran, ...
    4. 変量名の順や個数、タイプ($ マークの位置)
    5. データファイルの内容が記述(or 予想)と異なる : 出力で確認
    6. ...
7. 入力したものを有効活用しよう : 修正したら。完成したら。
  - プログラムの保存 : 自分のホームディレクトリに判りやすいファイル名で保存。
    　CODEタグに移動後、画面左上の「フロッピーディスク(Save program)」アイコンをクリック。ただし、これは上書きになるので、ファイル名を変更したい場合は、画面左上の「フロッピーディスクに鉛筆(Save as)」アイコンをクリック。
    　[例] 'les0901.sas'
    - 注意 : 既に同名のファイルが存在する場合は警告が発せられる。「Replace(上書き)」か「Cancel(中止)」の何れかを選ぶ。
  - 計算結果の保存 :
    　RESULTSタグに移動後、画面左上のHTMLアイコン(Download results as an HTML file)やPDFアイコン(Download results as a PDF file)をクリック
    　[例] : les0901-results.html
    　[例] : les0901-results.pdf
8. [利用のまとめ] SAS を使う上での基本
  - 3つのタグ : それぞれに目的や使い方がある
  - エラーがあれば LOG タグで確認する
  - 保存と読み出し : プログラムの有効利用
[今後の進め方] データをファイルから読み込んで使うには? 作業の流れ ===> プログラムとデータの分離
　データが大量になったら、data部(cardsの下側)に追加すれば良いのだが、限界がある。
1. データを電子化する : Excelで
2. データファイルをSASに転送する
3. データをファイルから読み込むように SAS プログラムを記述する
4. 便利なコマンド
5. レポートを作成するには
[宿題] ご自身で興味のあるデータを収集してきてください。書籍等から引用したい場合は電子化も。Excelに入力するのがお手軽だと思います。その後の手順は今後説明します。
参考書の紹介
1. ダレル・ハフ著(高木秀玄訳)、統計でウソをつく法、講談社ブルーバックス、ISBN4-06-117720-6、924円
2. David Salsburg著(竹内・熊谷訳)、統計学を拓いた異才たち、日本経済新聞社、ISBN4-532-35194-4、2200円＋税。
3. 市川伸一他著、SAS によるデータ解析入門[第2版]、東大出版会、ISBN4-13-064048-8、3570円
4. 高橋行雄他著、SAS による実験データ解析入門、東大出版会、ISBN4-13-064044-5、4410円
5. Geoff Der 他, A Handbook of Statistical Analyses Using SAS, Chapman & Hall/CRC, ISBN158488245X, 6456円
6. 永田靖・棟近雅彦著、多変量解析法入門、サイエンス社、ISBN4-7810-0980-9、2310円
7. 前川眞一著、SAS による多変量データの解析、東大出版会、ISBN4-13-064043-7、4830円
8. 豊田秀樹著、SAS による共分散構造分析、東大出版会、ISBN4-13-064042-9、3990円
9. 豊田秀樹他著、原因をさぐる統計学、講談社ブルーバックス、 ISBN4-06-132926-X、945円
次回は、... : 12月18日 16:20-17:50 (年内最後)
- SAS プログラムの構造を理解する。デバッグ作業。
- SAS プログラムとデータを分離して記述。
- ...

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