SASユーザー総会論文集 1991年

日本SAS ユーザー会論文集 1 9 9 1年 7月1 7日 ( 水 ) ・ 1 8日 ( 木 ) ・ 1 9日 ( 劃 S U G I : J ' 釧 SAS⑮ UsersGroupI n t e r n a t i o n a l ‑ J a p a n

目 次 医薬統計 M u l t i p l e SlopesModel (PROC GLM)による一一一一 津 共分散分析の解釈 Jorg Kaufmann 淳悟 日本シェーリング柑 1 ドイツシェーリング社 SASに よ る 生 物 検 定 法 と そ の 応 用 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 高 橋 行 雄 日本ロシュ附 9 ージニア州立大学医学部生物統計学科における一一一一大槻成章 呉羽化学工業側 1 7 武田薬品工業側 2 5 ノf 統計学教育と SASの利用 シミュレーションによる修正 B o n f e r ・ rOnl 法 一 一 一 一 一 一 ー 森 川 敏 彦 寺 尾 哲 の検出力の評価 岩崎正和 バイエル薬品附 UNIVARIATEプロシジャにで求められる一一一一一一一一一一一一鳥居あづさ ヘキストジャパン附 3 5 ヘキストジャパン附 39 持田製薬(附 4 5 中外製薬(鮒 5 1 学 防 衛 大 学 校 6 1 難波和子 サントリー(鮒 一一一一一布能英一郎 関東学院大学 統計量について 医薬アプリケーション 臨床試験データの解析における SAS標 準 解 析 一 一 ー 一 一 ー 大 石 雅 彦 江口幸子 プログラムの開発 V ιjψ SAS とDTPソ フ ト ウ ェ ア に よ る 症 例 一 覧 表 の 作 成 一 一 一 舟 喜 光 一 '/ 田中俊和 田口 . ， 。/‑ 学 /統合化された SASプ ロ グ ラ ム 自 動 作 成 シ ス テ ム 一 一 一 一 ー 伊 藤 千 尋 IS IPSJ SAS I n t e g r a t e d Processing System 柴 田 勉 (シップス)の開発 和気洋一 ， 統計 1 分割表解析におけるモンテカルロ・テスト一一一一一一一一一一岩崎 SASに よ る 点 予 測 と 区 間 予 測 … 一 一 一 一 一 ー (1) 69

統計 2 音E CALISプ ロ シ ジ ャ に よ る 共 分 散 構 造 分 析 入 門 一 一 一 一 一 豊 田 秀 樹 文 省 79 親子の性格特性問の因果分析一一一一一一一一一一一一一柴田 一性格心理学における共分散構造分析の応用 満 関 西 大 学 9 1 住宅ローンが、個人の経済判断と消費行動の関係に一一一土田昭司 明 治 大 学 9 7 農林水産省 1 0 1 元宗 常磐短期大学 1 0 5 金沢祐次 常 磐 大 学 およぼす効果 ‑CALISによる多重指標分析の使用例一 二宮智子 平野英一 アプリケーション 作物減収評価システム CLASSの 開 発 一 一 一 一 一 一 一 一 一 小 林 和 彦 松本成夫 SASによる入試システムの構成一一一一一一一一一一一一ー張 SAS/AFを利用した統計教育システム一一一一一一一一東 勲 日本ピットシステム欄 1 0 7 文珠システム柑 1 1 1 ーーー一高橋誠一 札 幌 大 学 1 3 1 一一一一一一一一一一鈴木督久 日本経済新聞社 1 4 1 SASによる半導体プロセスデータ解析一一一一一一一一一一小山幸男 富 士 電 機 柑 1 4 9 SASによる品質管理支援システム一一一一一一一一一ー 平野弘行 新日本製銭柑 1 5 5 自動車の冷却系部品仕様検討における SASの 利 用 一 一 一 青 木 正 治 日産自動車側 1 6 1 プロセスデータ解析支援システムにおけるー一一一一一一永瀬圭司 山崎博文 シャープ欄 1 6 7 能川賢一 SAS/AF、 SAS/FSPとS A S ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 伊 沢 隆 男 畠山信子 アプリケーションジェネレータ 社会・経済 SAS/IMLによる不動点の数値計算ー 世論調査と SAS ‑‑‑一一一一 ' ー ー 品質管理 SAS処理でのベンチマークテスト fa ︑ ︑ ︐ ︐ ︐ ︐ 〆︑ ︑ n u

金融 UNIX分 散 ネ ッ ト ワ ー ク 上 で の 「 投 資 分 析 シ ス テ ム 」 一 一 青 沼 君 明 菱 銀 行 1 8 1 幸夫 捕日興リサーチ センター 1 9 3 側金融エンジニア リンググループ 1 9 7 一一一一一近津孝昌 近 畿 大 学 2 0 1 プ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語 と し て の SAS̲̲̲一一一一一一一一一一ー周防節雄 神戸商科大学 2 0 5 淳 奈 良 大 学 2 2 1 エンドユーザーのためのユーティリティ支援システム一一一ー久富丈志 京 都 大 学 2 2 9 埼玉医科大学 2 3 7 ポートフォリオ・パフォーマンス評価システム一一一一一同 力武克己 SAS/IMLに よ る ポ ー ト フ ォ リ オ の リ バ ラ ン ス ー 一 一 一 一 中 林 三 平 と最適化 教育 設備投資とその効果について一一一一一一一 統計パッケージのヒューマン・インタフェース一一一一一一一一一米谷 PC版SASを例に 高井孝之 グラフ SAS/GRAPHに よ る 医 学 分 野 向 け グ ラ フ 作 成 一 一 一 一 ー 椎 橋 実 智 男 林 秀 生 ツールの試作 彰 埼玉医科大学短期大学 SAS/GRAPH R e l e a s e6 ̲ 0 6の 拡 張 点 一 一 司 一 一 一 一 一 ‑ 谷 内 富 美 捕 SASインスティ チュートジャノ fン 2 4 7 スミスクライン 2 5 9 有国 システム SYSUAFとINPUT文 一一一一一一一一一一一一一 一柳原正昭 .ピーチャム製薬(械 VAX環 境 に お け る SASに つ い て 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 市 川 均 f 主商コンピュータ サービス附 2 6 1 間出

データベース 日本タイムシェア附 2 6 5 附 SASインスティ チュートジャノ fン 2 7 3 SAS/MXGを 活 用 し た 運 用 管 理 業 務 に お け る 事 例 紹 介 ー ー 岡 山 昌 二 日本エー・エム・ピー附 279 計算機システムの安定化に向けた稼働管理の強化一一一一中山博之 新日鉄情報通信 2 9 3 SAS‑SYBASEイ ン タ フ ェ ー ス 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 ー 葛 西 み ど り 福岡博重 メインフレーム SAS6 . 0 6 Jの機能について一‑‑‑‑‑‑‑‑ー一一一鈴木一彦 CPE 奥岡啓子 システム制 ES/l SAS版 に よ る ジ ョ プ 解 析 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 馬 場 和 彦 制アイ・アイ・エム 2 9 5 ( 樹SASインスティ 305 チュートリアル パ ー ジ ョ ン 6Base SASプ ロ シ ジ ャ の 拡 張 機 能 一 一 一 一 ー 松 谷 尚 子 山本二郎 チュートジャパン み ん な が は ま っ た SASの落とし穴一一一‑‑‑‑‑‑‑‑‑一一一一長谷川浩司 テクニカルプレイン制 3 2 1 PHREGプ ロ シ ジ ャ の 紹 介 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 大 橋 靖 雄 東 字 3 3 5 カテゴリカルデータの反復測定一一一一一一一一一一一一岸本淳司 附 SASインスティ チュートジャノ fン 337 SAS/SQLプロシジャのコンセプト一一一一‑‑‑‑‑‑‑‑‑一一佐藤元昭 ( 械SASインスティ 353 京 大 チュートジャノ fン (町)

Section Chair 医 薬 統 計 医薬アプリケーション 統 計 統 計 2 社会・経済 質 沢 日 本 管 理 融 ロ ロ ロ 工 ン 業 附 松 岡 二L ( 鮒 高 橋 i 手 行 雄 彦 科 目 汗 製 薬 ( 樹 渡 辺 敏 日 本 化 薬 側 高 回 季久代 学 椿 株 ()SASインスティチュートジヤノ fン 岸 E 態 大 広 計 本 ィ 享 司 島 手 E 彰 p す 、 自 動 車 附 問 口1 松 下 電 子 部 ロ t : l ロ ( 鮒 1 1 1 ~t 成 生 神 戸 科 大 子 周 防 節 雄 製 作 所 小野寺 大 学 神 回 住商コンピュータサーピス柑 附 名 金 Eヨ 薬 慶 アプリケーション 品 藤 商 立 日 古 屋 商 ヰ 手 際 国 大 徹 範 新 村 秀 学 大 槻 聴 月 日 幸 東 尽 工 業 大 よ 千 ヱZ 与 L 市 中 1 1 1 f 関 西 A 子 ! < 与 . 院 大 学 雄 山 真 弓 フ 義 ? 有 製 薬 ( 附 主 令 木 Y 告 司 ム 持 回 製 薬 柑 舟 喜 光 データベース 側 庖 J ¥ 木 p 日 ( 特 約 片 教 育 グ ' ; / C フ ス ア E 竹 本 工 中 鉱 (V) 務 業 回 章 明 弘

掛 SASインスティチュートジャパン ( 拘SASインスティチュートジャノ fン ( V I ) 雄郎郎郎弘忍 側 SASインスティチュートジ ャパン ( 閥 SASインスティチュートジ.ヤノ fン 伸靖敏二真明 東 京 理 科 大 学 川橋賀本野田川 東 京 工 業 大 学 東 京 大 学 市大芳山萱平細 チュートリアル

日本 SASユーザー会 ( SUG ト，J) M u l t i p l e Slopes Model(PROC GLM)による共分散分析の解釈 O ヨルグカウフマン料 津 淳悟** *ドイツ・シェーリング社 生物統計部 **日本シェーリングK . K . 医薬研究開発本部開発部 Interpteting Analysisof Covarianceof the M u l t i p l e Slopes Model SAS PROC GLM 本 JorgKaufmann，P h .D . 本 本J ungoSawa ScheringAg，8 e r l i n 本本N i h o nScheringK . K . 2‑6‑64N i s h i m i y a h a r aYodogawa‑kuOsaka C o v a r i a n c ea n a l y s i sh a sb e c o m eas t a n d a r dt o o lt oe v a l u a t et h er e s u l t si nc li n i ‑ c a lt r i a l s .T h ef o r m u l a t i o no fc o v a r i a n c em o d e l si n v o l v e sac o m b i n a t i o no fo b j e c t i v e t e c h n i c a lp r o c e d u r e sa n ds u b j e c t i v ej u d g e m e n ta n di su s e df o rs e v e r a ld i f f e r e n tr e a s o n s， t h e s em a yb es u m m a r i z e da sf o l l o w s : 1 )T og e n e r a t em o r ep o ¥ . e r f u ls t a t i s t i c a lt e s t st h r o u g hv a r i a n c er e d u c t i o n . 2 )T oi n d u c ee q u i v a l e n c eo fc o m p a r i s o ng r o u p st h a ta r eg e n e r a t e db yr a n d o m i z a t i o n . . t m e n te f f e c t sa r ee x p l a i n e db yo t h e rf a c t o r s . 3 )T oc l a r i f yt h ed e g r e et ow h i c ht r e a 4 )T os t u d yt h ed e g r e et ow h i c hf i n d i n g sa r eu n i f o r ma c r o s ss u b p o p u l a t i o n s . si so fc o v a ri a n c e，h O ¥ l e v er ，t h e r ei sn ou ni q u em e t h o d . F ora n a1y n dT y p e1 1 1 )n e e d e d I nt h i sp a p e rw eg i v ea ni n t e r p r e t a t i o no ft h eo u t p u t s(T y p e 1a f o rs o l v i n gt h eg i v e np r o b l e m sw i t he x a m p l e s . 要旨 キーワード: C o v a r i a n c eA n a l y s i s，G L ， 門T y p e 15 5，T y p e1 1 15 5 序 共分散分析は試験成績では、試験成績の評価の標準的ツールとなっている。 共分散分析の成果は、 試験デザインにおいて、治療後の反応変散とデザイン成分、 『治療、研究者、人工統計学的変数、治 療前の変数(たとえば併用療法) J との関係を記述する統計学的モデルを通して与えられる。 このモデルは、特に治療後の反応に強い影響を持つ変数を含む。 共分散モデル式は客観的テクニ カルな過程(方法)と主観的判断の組み合わせを有する。 統計モデル 我々は、次のように、被験者に治療群と対照群がランダムに割り当てられ、各被験者において、応 答 V が観察されたとする。 更に、ベースラインの共変数 X が 1つ(あるいはそれ以上〉が測定さ れるとする。 それぞれの、無作為化された群で V と Xは、多変量正規分布を有すると仮定する。 目的は、もし、応答 V に群問差があれば、それを検出する事である。 共分散分析は、種々の異な る理由のために用いられる。 それらは、次の様に要約出来るであろう。 1) 誤差分散の減少化により、検出力の高い統計学的検定を行うこと。 そして、それを説明するのに適当な共変散を用い実施される。 たとえば、無作化試験で、応答に強く影響する投薬(治療〉前のベースラインが測定される 時、共分散分析は有益である。 2) 無作為化された群聞の均質性を誘導すること。 均質性とは、無作為化のま支の成績に近く なるようなものを言う。 そして、買味のある重要な共変数に、わずかの不均一性がある時、 統計的調整を行い補正することができる。

3) 治療効果が他のファクターによって説明される程度を明確化できること。 それは、他の事情で処置効果に有意差がでる場合の、処置効果の説明に置き換えられる。 し かしながら、説明できる因子がない場合、処置効果の独立的存在を具体的に示す事になろう。 この問題に関しては、取り上げた因子と応答のみらず、とりあげた因子が別の因子とも関係 を持つ場合(これを疫学では交絡 C o n f o u n d i n g と呼んでいる)での処置効果の評価にも利用 出来る。 4) 所見が、サプ母集団を通してどのくらい一定であるかの研究が行えること。 たとえば、もし治療治療効果が、ある年令(層)に特異的に有効である場合、処置と年令と の交互作用の評価は、処置効果が全ての年令(層〉に一般化が可能かどうかを明確にする事 により可能となろう。 無作為化臨床試験では、通常、処置聞の比較解析を実施する前に、重要な共変散について、処置聞 の分布を比較する。 しばしば推奨される、共分散分析の決定ルールは、勾配に有意差が検出されな い事である。 そして、有意差が検出される時はいつでも、共分散分析は論理的に障害を示している。 無作為化は、治療が共変散の異なるカテゴリー内で、ランダムに分布している事により確かめられ る 。 共変散と治療の割当の聞の関連性の有意性検定は、治壊がランダム(;:実施された事のテストと なる。 換言すれば、処置の割当のランダムネスが真であるとの保無仮説の検定である。 従って、 定義したように、それが有意な結果を示すなら、分析上疑問が生じる。 よって、共分散分析を利用 することは不合理となる。 さらに、等しい勾配と、等しくない勾配聞の厳密な二分割として回帰直 線を比較するのは単純化し過ぎる嫌いがある。 予め行う検定の検出力が不足している場合、重要な 勾配の差は検出されないかも知れない。 逆に、あまりにも、充分なサンプルがあり、勾配の差が本 質的に Oの時でも、勾配の差が等しいという帰無仮説が棄却されるかも知れない。 国産主主止 a ︑︑︐︐ E ( Y i ) =μi + bi' X i 目 .︐/︐.︑ 典型的な数学モデルとして あるいは同質に Y i =μi + bi. X i +e i i = ， I2; j = l， . . ，n i (jは省略している) 乙乙に，通常のように、 e i j=Y i j ‑E ( y i j )で 、 e i j は正規分布を仮定する。 e i j ‑ N( 0，σりを意味する。 ( e ijは独立性、不偏性、を持っとする〉 さらに、 iは群、 n iは i群でのサンプル数を示す。 線形回帰については、先ず、共分散調整の精度は、同じ処置を受け る実験単位の V と Xの問の相関係数の大きに依存する。 ρ = ‑/σ2yXI (σw・σXX) ( 2 ) もし、共分散を利用しないとき、 σyy は、実験誤差分散そのものである。 され、分散が小きくなる。 σ2̲σ2yy (1一 ρ2) この相聞により調整 (3) ρが一定値に近いとすると、サイズの増加により精度はよくなる。 共分散分析は精度上、最も壮観な獲得物は、共変散が実験単位で剖定される初期値で表現されること である。 ‑ 2

パラメータの推定 L :i L :j(Yij‑μi ‑b i• X ij)2 S (4) の最小化で、 μ i 及び b i は推定値を与える。 μ i= Y i . ‑b i• X i b i= (5) L :j(Y i j‑Yi .) (Xi j‑Xi .) i = 1， 2 L :j(X i j‑Xi .) L :i L :j( Y i j ‑Yij)2 σ2 = L :i(ni)‑4 共分散分析に、唯一の方法は無い。仮説の検定においては、 S A Sのようなパッケイジからは、一つ のデータセットから種々の偏差平方和が計算される。 問題はどれが有用であるか〈を確認する事) である。 得られた偏差平方和は、何を意味するのか、それが有用かである。 これらの質問に答えるために、ユーザーは先ずそのプロセジャーが何かを知らなければならない。 線形モデルによる仮説検定は、たしかに 1つの非常に有用な性質を有するが、その検定は、解析上 の有効性を示すものではない。 多くの場合、信頼限界の推定が、更に有用となるであろう。 図 1はイラスト的に非平行の回帰直線を図示している。(多群勾配モデル)。 この場合、次の如く、身長 Xの y軸に対する同質性〈平行性を含め)である. 図 1非平行性の群内回帰直線( N o n ‑ p a r a l l e li n t r a ‑ c l a s sr e g r e s s i o nI i n e s) μ2+b 2・x Y > X ! . X .. XI l e i g h t X 2 . 点の種類 検定する仮説 o 。 1 1 : 全ての μ i は等しい • H : 全ての μ i +b i• X i . . は等しい 口 H : 全ての Il:全ての 11i+bi'Xi. は等しい μ i +b i• X 。 ~;t等しい ω 内︽

5 A 5 G L Hは4種の偏差平方和(ss)を持っている。 所与の問題の解決のためには、 T y p e1 と 、 T y p e1 1 1 のみが必要である。 乙の偏差平方和は次の母数が過剰にあるモデルで表現される。 次のルーチンのアウトプットの性質と一致する。 E (Y ij)=μ+αi+(C+Ci)Xij (6) コーデイング例とアウトプット M円 ﹁ F ・ ' HU lL Tl nU h H u JJtl FbFF Rνn HU nHvnvE n y ‑ ‑ FU 4+nR ︐ VAnn F ι h H U VAT‑ Fb n v﹄ HU f O R D﹃ nU ︐ .nU ︐ . 川 じ . ︐ FUHU nvanHV HUnk nu‑‑FU w H M円川 n lLFUV‑qd ︑ 畠 円 F.MEIU n FLFbFιF nHVAHnUM円 U円 nKILnvFbHu nv'FU M円川 EtunwH ﹃ ︐ .F U M 最も単純な例:用いたデータ( R O G 0 5 A )4) とそのアウトプットは徒に示す。 一元配置、ー共変数、多群での勾配; (注) :モデルステートメントで G R O U Pが先にあるが、修正した群聞の処理効果を比較したい場合 T y p e 1が異なるため、先に Xを指定する事(即ち M O D E LY=XG R O U PX キG R O U P/5 0 L U T I 旦 ̲ ; ̲ ) ̲ 我我は表 1の如く、それぞれの要因に対応する仮説検定の偏差平方和のアウトプットを利用する。 表1 要因 T y p e 15 5 T y p e1 1 15 5 G R O U P μi +b i• X i . 全ての μi は等しい X XキGROUP b=0 全ての b i は等しい b . =0 全ての b i は等しい 図 1で直線は平行ではなく、 X が変ると o (μ 1+b X ー (μ2 +b Xo )のようなものも異なる。 l・ o) 2・ もちろん、図‑1の y軸に示した点の一つは X =0での μi +bi• X 。に対する Yの値である。 検定の一つは、それぞれの群内での回帰直線の切片が等しいかである。 というのは、乙の仮説は、 ときどき疑いのある仮説検定であるかもしれない。 共変数のレベルで調整した処置効果の比較は、 μi が全て等しいと言う事に該当しないためである。 その解釈は回帰直線が平行な時、即ち、全 ての b i が等しい時のみ支持される。 そのため、先ず、 b iの全てが等しいという仮説を検討する。 もし、乙の仮説が棄却出来なければ、第 2種の過誤 (p) が不十分であると考えるよりも、共変数 Xで調整した平均値 X =X . .の特別な場合での、全ての μiの同一性の検討を行う乙とである。 μ +b i• X . . が全て等しいという仮説は調整した処理平均の同質性の検定として記述される。 関連する偏差平方和は T y p e 1でもなく， T y p e1 11でもなく、そのための推定値は関連するテス 門E A N (L e a s t5 q u a r eト 1 e a n )を用いる乙とにより見いだせる。 トである L 5 μ +b i• X . の仮説が全て等しいということは、最良線形不偏推定量(s L U E ) (μi +b i• X i )=Y i . ‑b i (X i .‑X i . )=Y i . に基つ柚くもので、つぎの、図‑1は 2群問 の同質性の検定を大まかには記述している。 それには、調整された共変数 Xにおいてのみ、分散 a2の計算値を用いている。 (表‑1の T y p e1 を参照のこと〉 ‑ 4一

次の図は S
A
SWIV
E
R
S
I
O
N6
. で、上記の例題のコンビュータアウトプットに解説を施したもの
である。
R (.)の記号 ( Rは偏差平方和の省略したもの)は、いろいろな偏差平方和を省略
して、線形モデルの言葉で比較するのに有用である。 ちなみに、 R (.)の記号は S
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a~では R は食で表されている。
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6‑

GEHERAL LIHEAR HODELS PROCEDURE LEAST SOUARES H E A t l S Y LSHEAH STD ERR LSHEAH P R >I T I I t= O HO:LSHEA 2 H ) ~.~~~~?~~? 3.94295361 0.44622740 0.44618982 0.0001 0.0001 日) 5.37 ー μ1 +b1x.. 3.94 . . . . ‑ ー^ μ2 + b2x GROUP A P R >I T IH O : LSHEAH1=LSHEAH2 0.0381 ^‑ adjueted mean9 for x ~ i . . 考察 初期値を共変数 X 、処理 G R O U P 、反応 Y とする 2群問試験では、全体の直線性 X が満足するこ 〈有意差有り〉と、非平行性〈群と処置の交互作用)が有意でない事を確認し、ベースラインで修正 T y p e 1)が、分散分析表には Type 1 1 1 もまた有力な情 した処置効果が伝統的に比較されてきた ( 報を提供している。 これは全体の直線性の勾配の考え方が異なる。 つまりそれぞれの群のウエイト のない平均となっている。 本件の例題は 2群であるが、 3群以上では、 〈当然ながら、傾き βが一掃と考えられる場合)、モ デルでの野間比較〈対比を含む)が必要であるが、これについては、 CONTRA 灯 、 回T I H A T E スーテト メントを用いて実施できる。 くただし多重比較ではない!)8 ) . 一 方 ， 文 献 の は アウトプットの計算過程を詳しく知るのに役立つ。 また、文献 7 ) は極め て広い範囲〈特集号〉の共分散分析を掲載しているので理論的な助けとなろう. 謝辞 種々の貴重なご意見、アドバイスを受けた藤沢薬品医学調査部の松岡浄氏に探謝いたします. 主藍ー 1 .C o li n B .B e g g :S i g n i f i c a n c et e s to fc o v a r i a t ei m b a l a n c ei nc li n i c a lt r i a l s， C o n t r o l l e dC l i n i c a lT r i a l s1 1，2 2 3・ 2 2 5( 1 9 9 0) . 2 .W i li a mG .C o c h r a n :A n a l y s i so fc o v a r i a n c e :i t sn a t u r ea n du s e s， B i o m e t r i c s1 3，2 6 1・2 8 1 (1 9 5 7) . 3 .B r a d l e yE .H u i t e m a :T h ea n a l y s i so fc o v a r i a n c ea n da l t e r n a t i v e s， J o h nW i l e y&S o n s，N e wY o r k( 1 9 8 0) . 4 .D a v i dR o g o s a :C o m p a r i n gn o n p a r a ll e lr e g r e s s i o nl i n e s， P s y c h o l o g i c a lB u l l e t i n，V o l .8 8，3 0 7・ 3 2 1( 19 8 0 ) . 5 .S h a y l eR .S e a r l :L i n e a rm o d e l sf o ru n b a l a n c e dd a t a， J o h nW i l e ya n dS o n s，N e wY o r k( 1 9 8 7) . o b e r tP .Y e r e x :A n n o t a t e dc o m p u t e ro u t p u t for a n a l y s i so f 6 .S h a y l eR .S e a r l，R v a r i a n c eo fu n b a l a n c e dd a t aB U ‑ 9 4 9・ 門 ， C o r n e lU n i v e r s i t yP r e s s，I t h a c a，N e wY o r k1 4 8 5 3 (1 9 8 8) . 7 .P a p e r so ft h ea n a l y s i so fc o v a r i a n c e : 4 0・8 5 7(1 9 8 2) . s i o m e t r i c s3 8，5 8 .G e o r g eA . 門i I Ii k e n :A n a l y s i so fc o v a r i a n c e，門 u l t i p l ec o v a r i a t e s， S U G I，1 4，9 ‑ 1 2， (1 9 8 9) A S による実験データの解析。 9 . 高橋、大橋、芳賀:S 東大出版会 (1989) pp. 111‑127 7‑

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日本 5A5ユーザー会 ( 5UGI‑ J) SASによる生物検定法とその応用 高橋行雄 日本口シュ株式会社 臨床開発本部・統計解析室 B i o a s s a yA n a l y s i su s i n gSAS YukioTakahashi Nippon ROCHE K . K . MAPD D i v i s i o n 6‑17‑19 Shinbashi Minato‑ku，Tokyo 要旨 生物検定法は， 主に薬理学の分野で多用されていきた手法であり，特殊な統 計解析の分野とされてきた. S A S の G L M お よ び C A T O M Dプ ロ しかし， シジャの使用法に若干の工夫をこらせば，容易に取り扱うことが可能となる. G L Mプ ロ シ ジ ャ に つ い て は ， これまで多くの使用例を示してきたので， GL M プ ロ シ ジ ャ と 対 比 す る 形 で C A T M O Dプ ロ シ ジ ャ の 生 物 検 定 法 へ の 適 用 方 法を示す. キーワード: BIOASSEY， G L M， CATMOD， LOGIT 変換. 1. は じ め に 生物検定法の代表的な統計手法は， 50パ ー セ ン ト 致 死 量 L D刊 で あ る が ， 他 に も ， 平 行 性 検 定 法 ， 勾 配 比 検 定 法 な ど が 知 ら れ て い る . SA Sでは， 算が行えるが， PROBITプ ロ シ ジ ャ に よ り L D刊 の 計 他の検定法については，専用のプロシジャがない.生物検定法の特徴は，回帰分析 で 言 え ば ， あ る 反 応 Yに 対 応 す る X を 求 め る 逆 推 定 の 問 閣 が 含 ま れ て い る こ と で あ る . こ の 問 題 を 別にすれば，生物検定法の基本的な計算そのものは， G L Mお よ び C A T M O Dプ ロ シ ジ ャ に よ り カバーされている.ただし，その使用法は，少々技巧的ではあるので，その使用法について紹介す る. 2. 計 量 値 に 対 す る 平 行 性 検 定 法 計量値に対する平行性検定法は， GL Mプ ロ シ ジ ャ に よ り 計 算 で き る . 図 表 lに 示 す よ う に ， 標 準 品 Sに 対 し て 未 知 検 体 Uの 効 力 が 何 倍 か を 調 べ た い と す る . 図 表 1. モ ル モ ッ ト 回 腸 の 収 納 検体 S U LOG DOSE 2 3 4 o .1505 0.3010 4 2 5 1 6 7 4 0 5 3 6 8 3 9 5 0 6 6 4 0 5 4 6 4 0.4515 0 . 6 0 2 1 0.7526 3 7 4 9 6 3 3 8 5 0 6 1 3 5 4 9 6 4 3 4 5 3 6 3 0.0000 佐久間 ( 1 9 7 7 ) 9‑

検 休 Uの 効 力 比 を 計 算 す る た め に は ， 検 体 Sと検休 Uの 用 量 反 応 曲 線 (i
直 線)が平行であるかを，
図 表 2に 示 す よ う に ， 分 散 分 析 に よ り 調 べ な け れ ば な ら な い . 平 行 で あ る か 否 か は ， 検 休 と 投 与 量

xの 交 互 作 用 が ， 有 意 で あ る か 否 か に よ り 判 定 さ れ ， 当 て は め の ず れ L
a
c
ko
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i
tは ， 投 与 量 DOS
E を C L A S Sス テ ー ト メ ン ト で 指 定 し 一 つ の 因 子 と 見 な し た う え で ， 検 体 と 投 与 量 DOSE の 交 互
作 用 に よ り 判 定 さ れ る . GLMで 用 い る 平 方 和 は

T
Y
P
E [の逐次型平方和であり， MODELステ

ートメントで指定する要因の順序が異なると結果も異なるので注意が必要である.

. GLMプ ロ シ ヅ ャ に よ る 平 行 性 険 定
図表 2

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0.549721
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0.549721
3.093828
2.722222

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0.20
1.14

0.0002
0.0001
0.6585
0.3429

誤鐙

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1
1
2
18

Corrected Total

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2898.500000

50urce
DRUG
x
X*DRUG
DRUG*D05E
Error

検体差
回帰

非平行性

ずれ

交 互 作 用 X*DRUG が有意でないので，

2種 類 の 検 体 の 反 応 、 に つ い て 平 行 な 直 線 を 当 て は め て い い

こ と に な る . 次 に ， 図 表 3に 示 す よ う に 検 体 と 投 与 量 の み の 主 効 果 モ デ ル に よ り GLMに よ り 再 度
解 析 す る . こ れ は ， 投 与 量 x を補助変数とする共分散分析と!司じ解析モデルであり，

T
Y
P
E" の 平

方和を用いることにより検休問の差が正しく検出されている.

MODELス テ ー ト メ ン ト の solution で 求 め ら れ た 解 か ら ， 検 体 Sと 検 体 Uそ れ ぞ れ の 回 帰 式
は，次のようになる.
検休 S

y = ( ‑3.08 + 0.00) + 87.61 x

検体 U

y=(‑3.08+42.73)+87.61x

こ の 回 帰 式 か ら y の あ る 値 ， 例 え ば y = 50 に対応する x の逆推定値， 0.606， 0.118 が 計 算 で
きる. x は 対 数 変 換 さ れ て い る の で ， 元 の 投 与 量 に 戻 し 10**0.606 = 4.04， 10**0.118 = 1.31 よ

.
り 効 力 比 を 求 め る . 検 体 Uは ， 検 体 Sに 比 べ て 少 な い 投 与 量 で 同 じ 反 応 と な る の で ， 効 力 比 は . 4
04 / 1
.31 = 3.08 倍 と な る .

平行性検定法のデザインとして，

2X 2あ る い は 2 X 3点 法 な ど の 直 交 係 数 表 を 用 い て 手 計 算 が
1
0

図 表 3. 回 帰 係 数 の 推 定
x
︐
.
e

︐
.
lDu
d‑dr
=d

︐r

sq

a
au=

・
dvd

tq

・
dr

proc g1m
c1ass
mode1

662 601ution ;

run i
Genera1 Linear Mode16 Procedure

DF

Source

﹁︐&

唱ム守ム胃よ

DRUG
X
Error

23

Corrected Total

Type II SS

Mean Square

F Value

Pr > F

2503.942749
2782.595956
55.737377

2503.942749
2782.595956
2.654161

943.40
1048.39

0.0001
0.0001

2898.500000

Parameter

Estimate

︑3nNUFO
︑3 n w d r
コ
ronwdf
コ
W
内
JJ
司
n ヨ
EJ'A

︐
守

rコ唱よrコ

.•.•
内

'A唱よ﹁4

WJn
ヨ︐
守nu
r 3J
︒

f
コ唱よ司ム

32.38

‑‑‑‑

X

:
T
: Std Error of
E6timate

nununU

‑1.82
30.71

‑3.08072889 B
42.72867351 B
0.00000000 B
87.61055623

Pr >

ヨ
Jnυnu
nonυnυ
nununU

INTERCEPT
DRUG
Standard
Unknown

T for HO:
Parameter=O

2 X (3‑ 2) 点 法 な ど の 変 則 的 な 方 法 が 知 ら れ て い る が .

容易なように工夫されている対称計画，

G L Mプロシジャでは， CONTRASTス テ ー ト メ ン ト で 直 後 こ れ ら の 直 交 係 数 を 用 い て も ，
の投与毘そのままでも，

7G

どちらでも問題なく解くことができる.

3. 計量(直に対する勾配比検定法
勾~比検定法は，

図表 4に 示 す よ う に ， 検 休 Sと 検 体 U そ れ ぞ れ に 対 し て 投 与 量 が ゼ ロ ， 反応、も

ゼロの原点を通る回帰直線をそれぞれ求めて， その勾配の比により効力を比較する方法である.
の 検 定 法 が 実 際 に 使 わ れ て い る か 否 か は 定 か で は な い が ， G L Mプロシジャで，

i

干

MH

nU

l

J

MH

怠

︐
︐VA

V
A
VAnu

TAFU

aAnu

vAHU
=・
'nH

AAnu

aAHU=
nυnk
nu"I

M円

YLnb'L

GSE

nU
nk

n
r

yLnU
CC
阿

SOLUTION ;

のように薬剤!と投与量の交 E 作 用 の み の モ デ ル に 対 し . N
OINT オ プ シ ョ ン に よ り 切 片 を デ ザ イ ン 行
~J に含めないようにすることにより，

なるか否かについては， 分 散 分 析 表 の

そ れ ぞ れ の 検 休 に 対 し て 傾 き が 得 ら れ る . ただし， 勾 配 が 呉

D
R
U
G *Xの F検 定 に よ り 確 認 し た う え で ，

50

30

//一

40

以一

Y

〆
/
一
一

の回帰係数から勾配比を計算する.

s

5

dose

開表1¥. 勾 間 比 検 定

11‑

検 体 Sと 検 体 U

4. 0， 1反 応 に つ い て の 平 行 性 検 定 法 0， 1反応について実用的な生物検定法の手法としては， 5 0パ ー セ ン ト 致 死 量 L D刊 を 求 め る た め の PROBIT 法 ぐ ら い で ， 平 行 性 検 定 法 に つ い て の 実 用 性 に は 疑 問 を も っ て い た . し か し な が ら，医薬安全性研究会で出されたテーマで，この方訟を使用すべき大規模な実験例が示された.そ の時には，具体的な解析方法を示さなかった.そこで， GLMプ ロ シ ジ ャ に よ る 平 行 性 検 定 と 同 様 に C A T M O Dプロシヅャにより 0， 1反 応 に 対 す る 平 行 性 検 定 が 出 来 る こ と を 示 す . [事例] バ イ オ テ ク ノ ロ ジ ー に よ り 産 性 し た ペ プ チ ド を 用 い て B型 肝 炎 ワ ク チ ン を 開 発 し た . 既 に 市 販 さ . れ て い る 他 社 の ワ ク チ ン と の 効 力 比 を 平 行 性 検 定 訟 に よ り 求 め た い . 各 々 の ワ ク チ ン の 0.125， O 25， 0.5， 1 .0，及ぴ 2.0μgに対して l群 1 8匹 の マ ウ ス の 血 中 抗 体 価 を 市 販 の E I Aキ ッ ト で 測 図 表 5. データリスト data d1 ; input drug $ k @@ ; do dose = 0.125， 0.25， 0.5， 1.0， 2.0 ; x=10q10e {dose }1 input y @@ ; if Y = 0 then ylog = log10( 1 ) else ylog = log10( Y ) output ; end ; cards ; O . 229.284 190.001 3.934 3.501 1 d1 O. 11.204 O. 56.812 2 2.636 d1 6.271 140.643 O. O. O. d1 3 26.089 575.378 68.445 35.182 O . 4 d1 46.558 193.312 51.634 63.822 O. 5 d1 O. 177.106 157.217 14.146 O. 6 d1 O. O . 531.917 10.684 O. 7 d1 64.647 360.282 2.117 11.982 O. 日 d1 21.432 140.889 O . 61.399 9 O. d1 4.929 123.48日 1.060 25.807 O. d1 10 39.47日 154.634 187.933 11.584 O. d1 11 6.399 3.834 O. O. 3.834 d1 12 22.063 5379.750 135.214 O. 14.046 d1 13 44.02日 14.228 292.295 O. 31.004 d1 14 10.949 47.353 416.385 1.920 9.578 d1 15 26.001 5.261 68.093 2.649 6.843 d1 16 3.073 46.741 89.008 6.387 3.834 d1 17 15.762 46.391 258.954 11.675 11.493 d1 18 d2 d2 d2 d2 d2 d2 d2 d2 d2 d2 d2 d2 d2 d2 d2 d2 d2 d2 1 2 3 4 5 6 7 日 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 O. 6.194 O. O. O. O. O . O. O . O. O. O . 3.648 O . O. 2.071 O . O . O . 2.104 O . O . 19.650 O . 2.750 O . O. 1.545 O. O . O . 8.470 O . 138.388 O . 6.892 95.542 91.451 7.702 29.231 6.087 32.999 4.364 1236.583 77.349 574.787 50.222 O. 10.500 10.393 33.537 9.747 O. 42.715 120.417 5.402 33.717 147.066 288.030 208.256 13.029 270.409 O. O . 317.397 O. O. 120.767 O . 21.094 18.201 93.855 ‑ 1 2一 230.531 218.905 175.093 63.247 276.281 80.570 1679.286 O. 日0.094 1193.745 144.962 213.516 120.329 1463.154 180.169 245.878 38.371 1065.105

︐
.

・
・

司

4

0.5

‑A

0.25

・1;
・::::;;:・‑
︐
.
.
.‑‑‑‑‑‑‑‑.︐ a a‑・
‑E・
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‑
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l
i
‑
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︐

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2

‑

nU

勺る

0.125

••

ヨ‑‑‑

・
一
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ム

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4
3
司

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1

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0.125

hjar‑‑h

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1
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・
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・
‑

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1ji‑‑:

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i‑il‑‑il‑‑
:l;ili‑‑ejil‑‑:!;!;
・

2

l

DOSE

DOSE

図表 6b
. 自 社 の 検 体 02

図 表 6 a. 標 準 検 休 01

定した.測定償を対数変換し，計量債の平行性検定を試みたところ， 平行性がないとの結果が出て
しまった. このままでは， 相 対 カ 価 を 求 め る こ と が で き な い . 測 定 値 そ の も の を 用 い な い で ， 出現
$ < 抗 体 産 性 を + と し て ) 各 々 の E059を プ ロ ピ ッ ト 法 で 求 め て 比 較 し て い い か .

図表 5にあるパッチのデータを， 図表 6に 対 数 変 換 し た 測 定 償 を ボ ッ ク ス ・ プ ロ ッ ト で 示 す . 全
ての群でバラツキが非常に大きく，

いくつかの鮮で， はずれ他， 飛 ぴ 雌 れ 他 が あ っ た り ， さらに，

高周最群で反応、の全くない例があったりする.他のパッチでも同織で， こ の ま ま 計 量 値 と し て 解 析
す る こ と に は 無 理 が あ る . GLMプロシジャにより， 平 行 性 検 定 を 追 試 し て み る と ， 図表 7に示す
よ う に ， 薬 剤jと 投 与 量 xと の 問 で 焚 互 作 用 が 検 出 さ れ て い る . そこで，

R A N Kプ ロ シ ジ ャ に よ り .

全 測 定 値 の 中 央 値 以 下 を 0， 以上を 1と す る よ う に 測 定 値 を 変 数 変 換 し ，

T A B U L A T Eプロシ

ジ ャ に よ る 集 計 し た 結 果 を 図 表 8に示す.

図表 7. 計 量 債 の ま ま で の 平 行 性 検 定
proc glm data=d1 ;
class
drug
dose;
l
T
Iodel
y10g = drug x drug X
合

drug*dose / 551 ;

run ;
Genera1 Linear Mode1s Procedure
50urce

o
市
ム
司
・
ム︐
ム r

DRUG
X
X*DRUG
DRUG DOSE

DF

合

Type 1 55

Mean Square

F Value

Pr > F

0.07077369
79.28526915
3.42418668
2.66351158

0.07077369
79.28526915
3.42418668
0.44391860

0.14
157.01
6.78
0.88

0.7086
0.0001
0.0100
0.5115

0.50497866

Error

170

日5.84637187

Corrected Tota1

179

171.29011297

1
3一

図表 8. 0， 1デ ー タ と し て の 集 計 ‑nヨ ‑ ‑‑‑no‑no‑nn‑nn‑no‑nu‑ ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ ‑‑‑‑司ム‑司ム一司ム一司ム‑司ム 一 ‑L‑‑ ‑‑ ‑ ‑‑‑ L‑N‑‑一‑一‑‑‑‑‑ 822111+tt+s'1111+11+e'+23+3:+E1‑ ‑‑an‑‑‑‑‑‑‑‑ ‑ ‑ ‑‑‑‑‑‑‑ ‑ ‑a '‑・‑ ‑ ‑ ‑一‑‑吋 m'A一 ︐ 守 ‑d‑E‑ 4 ‑ nヨ ‑ 2 J ‑ 一 ‑FU‑‑ 一‑‑‑司ム白司ム ‑‑nu‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 4‑vu‑'A‑Mn‑‑‑‑‑‑‑ ‑du‑D品V E ‑ ‑ ‑ ‑ m ‑ ‑ ‑ ‑ ‑‑nu‑‑‑‑‑‑‑‑‑ I L ‑ t l + t+Egg‑31+11+tt+tt+gl+''‑ 吋 一 ‑FE‑ ‑ ︐‑‑‑‑‑‑‑‑ ‑‑ー ﹄ ‑‑ynun ‑ ‑ ‑ n o ‑ r o ‑ n ヨ ‑EJ‑ A ヨ‑ 司 ‑n ‑‑MMRA‑‑‑ 司 ム ‑ 司A ‑ ‑ ‑ ‑ d ‑ E ‑ ‑‑RAZ‑‑‑‑‑‑‑‑‑ ‑‑旬 ABA‑nu‑MU‑‑‑‑‑‑‑ ‑‑nn‑ 一一‑‑‑ u‑11+III‑5331+11+113111+I1+fs+21+11+ts‑ 内 雪 1 4‑ 一‑ ‑‑ ‑ ‑‑‑‑‑ " v‑ ‑ ‑ F‑ u‑ ‑ ‑ ‑‑ m‑‑‑‑‑ A‑‑‑mmo‑no‑no‑no‑no‑nu‑ ロ hu‑‑‑‑ A‑ 司 A‑ 司 Am 司 A ‑ 司ム ‑nヨ 一 司 ‑‑yu‑‑‑‑‑‑‑‑ ‑‑TM‑Mn‑‑‑‑‑‑‑ ‑‑RA‑‑‑‑‑‑‑‑ ‑‑nv‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 1111tilt‑‑311111Eft‑+'11E31+tt+33+31+11+11‑ 一‑‑ DRUG 本 DOSE の 項 を 指 定 し て い な い が ， 最 尤 法 に よ る E Lス テ ー ト メ ン ト で は ， 当 て は め の ず れ ‑ ‑ 3 1 1 1 BE'+gs+'''Itt+tt+fI+1'+tI+tI‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑ ‑ ︐ ‑‑ ‑F ‑ 司‑‑ ‑ u‑ ‑‑ ‑‑ ︐ ‑ ‑ i j L ‑ 1 1 + s+111''1+11+tf+tt+ I+tt‑ ︐‑ 守 ︐ ﹄‑‑ A ‑ WJ‑ 4 ﹁ ‑ 3 ‑ a吻 ‑ nwJ‑ 司ム一司ム一司ム ‑ d ‑ E 一 ‑‑nu‑‑‑‑‑ 一一‑一 一 司 ム ‑ v u ‑ 司ム ‑ M n ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑du‑nnVA‑‑‑‑‑‑‑‑ 一 ‑nu‑‑‑‑‑‑‑‑‑ ‑‑pr‑pu‑‑ 一一一一‑一一 一 一 ‑‑vnn ‑nヨ ‑ro‑RJ‑d‑E‑ 司 ム ‑ ‑‑MHRA‑‑‑ A 噌‑ 司 F ‑ ‑ ‑ ‑ a ‑‑RATE‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ ‑‑PHDA‑nu‑MM‑‑‑‑‑‑ 一 ‑RA‑‑‑‑‑‑‑‑‑ ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑‑ 一‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑ ‑ ‑‑RJ‑‑‑‑‑‑ ‑pu‑ 勺4 ‑ R J ‑ ‑ 内 ‑ E J ‑ ‑ ‑ y u ‑ ‑FO‑ A 司 ‑ 4 ‑nu‑‑‑‑‑‑‑‑‑TU‑ ‑nu‑nu‑nu‑nu‑ 司 ム ‑ 内4‑nn‑ SA Sでは， PROBIT， LOGISTICお よ び C A T M O Dプロ 0， 1データの解析は， groups~2 out~dl proc rank data~dl var ylog ; ranks y2 proc tabulate data~dl ; class drug dose y2 ; table dose all ，drug合 (y2 all)*f~7. / rts~10 run : シジャによって行えるが，.lJl.行性があるか否かの検討を交互作用の検討として傑準的に取り扱える の は CATMODOプ ロ シ ジ ャ の み で あ る . CATMODプロシジャは， G L Mプ ロ シ ジ ャ と 同 じ ような M O D Eし ス テ ー ト メ ン ト 使 い 方 が で き ， 要 因 悶 悶 実 験 ， 共 分 散 分 析 ， 枝 分 か れ 実 験 な ど 多 くの実験モデルに対してにも対処できる. 量償に対する平行性検定法と問機であり，まず，検体と投与量の焚互作用が無い 解析の手順は目 f こ と を ! 被 か た う え で ， 共 分 散 分 析 と 問 様 な 解 析 モ デ ル を 適 用 す る . 図 表 9に C A T M O Dプ ロ シ ジ ヤ に よ る 平 行 性 の 検 討 結 果 を 示 す . G L Mプロシジャと異なり， CLASSス テ ー ト メ ン ト に よ る 因 子 の 指 定 が 無 く ， 逆 に DIRECTス テ ー ト メ ン ト に よ り ， 連 続 量 と し て の 投 与 量 x を指定して いる.これは， CATMODプ ロ シ ジ ャ が ， 元 々 分 類 変 数 を 対 象 と し て い る た め で あ ろ う . M O D I K E L I I I O O DRATIO に 結 果 が ， こ れ に 該 当 す る . 結 果 の 見 方 は G L Mプ 分散分析表のなかの尤皮比 L P = 0.0219 と有 ロシジャと同じようにすれば良い.検休と投与・景 x との焚互作用，非平行性は， 意との結果となっている.したがって，標 rj~ 検体に対して新たに製造した自社の検休の効力比を一 律に計算することはできない.このような場合には，それぞ・れの検休ごとに回帰係数を求めいくつ

図表 9. 0，1反 応 に つ て の 平 行 性 検 定 proc catmod data=d1 ; direct x ; mode1 y2 = drug x drug*x I m1 predict freq prob; run ; MAXlMUM LIKELIHOOD ANALYSIS OF VARIANCE TABLE Source DF Chi‑Square Prob ーーー一ーーーーーー一一ーーー一一一一一一一一一一一ーーーー一一一一ーーー一一一一一ーーーーー』ーー INTERCEPT DRUG x X*DRUG 1 1 1 1 19.71 0.22 42.87 5.25 0.0000 0.6382 0.0000 0.0219 LIKELIHOOD RATIO 6 8.33 0.2148 かの反応レペル毎に効力比を算出することになる. さて，この例で，平行性が成り立っていると看なした場合の，共分散分析流の解析をしてみよう. 図表 1 0 に 示 す よ う に ， 解 析 に は Oを 2 に 置 き 換 え て 0.1 の ま ま の 反 応 を 使 う の で は な く し 2 の反応 i こしたうえで解析をしている.これは，回帰係数の解釈をするのに都合がいいからであって， 解析の本質にはなんら影響を与えない.要は，反応"有"に小さい値にすればいいのである. 図表 1O. 回 帰 係 数 の 捻 定 司 司4 = y LH + b n e nu 唱ム= ︐ .4 4 内 ︐ . .d . ︐ 司 Y4 ssム ef dt d a t a proc catmod data=d2; direct x ; mode1 y2 = drug x I m1 predict freq prob; run : MAXlMUH LIKELIHOOD ANALYSIS OF VARIANCE TABLE DF Source ‑‑‑ 守 nυnunu p﹃dphurhu 14.37 nU 4 司 nu nU 司よ nu nUA噌 nu nu'よ nu nUTム句よ 7 44 内 LIKELIHOOD RATIO 027 X ••• 司ム唱よ司ム INTERCEPT DRUG Prob Chi‑Square 0.0450 ANALYSIS OF MAXlMUM LIKELIHOOD ESTlMATES Parameter Estimate Standard Error Chi‑ Square prob 020 ‑‑‑ d r h︾ rhu 内 司ム司ム ょ nu nu ︐ nud守 nu nU 司ム nu ヲ 凶 内 RJnO 4 也 ︑3 Azn cunU 司ム ‑‑‑ ‑ 15 一 nununU ﹁ 司 ムn UJ 司 ••• QJ 吋F n Y 内 rb nU 4 q J jRd x ︑ INTERCEPT DRUG 'よ内4 3 ーーーー‑ーーーーーーーーー一ーーーーー‑ーーーーーーーーーーーー‑ーーーーー一一一ーーーーーーーーーー一一一一 nununu nU 4 & a ‑ ︐ 守 215 963 U ︑ 戸n‑ ‑‑ Effect

最尤法による分散分析の結果から，検体問に有意の楚が然いことがわかる.援が然、いのに効力比 を求めても意味がないのであるが，計算の手!闘を玖;に示す. C A T M O Oプ ロ シ ジ ャ で の デ ザ イ ン 行列は， GLMプ ロ シ ジ ャ と 異 な り Dlの 場 合 +1 . 02の 場 合 検体 01 logit = 1 .0999 +0.2767 + 3.6529 x 検体 02 logit = 1 .0999 ‑ 0.2767 + 3.6529 x 5 0パ ー セ ン ト 反 応 レ ベ ル の lと な っ て い る の で 注 意 し な が ら ， logit は Oであるので， x の逆推定値， できる. x は ， 対 数 変 換 さ れ て い る の で ， 元 に 戻 し 0.595μgが得られ，効力比は， ー0.3768，ー 0.2253 が 計 算 10**(‑0.3768) =0.420， 10**(‑0.2253) = 0.420 / 0.595 = 0.705 と な る . 統 計 的 に は ， 有 意 な 差 で は な いが，結果の判定に際しては，生物学的に許容できる効力比の範囲を前もって定めておくことも必 要か・と思われる. 5. まとめ C A T M O Oプ ロ シ ジ ャ は ， 元 々 カ テ ゴ リ デ ー タ に 対 し ， ロ ジ ス テ ィ ク 回 帰 分 析 を 行 う た め に 開 発されたと理解している.しかし，その使い方を工夫することにより，多くの実験モデルに対して 適応の場面があり， G LMプ ロ シ ジ ャ と 同 様 に 実 験 デ ー タ の 解 析 に も 広 汎 に 使 用 で き る と 思 わ れ る . 文献) 佐 久 間 昭 ( 1977)， 薬 効 評 価 1 ， 東 大 出 版 会 . Hubert，J . J .，Bohidar，H:T. and Peace，K.E. (1988). Assesment of Phamacological Activit~ Biopharmac白utical Statistics for Drug Dev日 lopment， 83‑148. MARCEL DEKKER. 高 橋 行 雄 ， 大 橋 嫡 雄 and 芳 賀 敏 郎 ( 1989)， S A Sに よ る 実 験 デ ー タ の 解 析 . 東 大 出 版 会 . 喝EA c o

日本 5A5ユーザー会 ( 5UG卜‑.J) パージニア州立大学医学部生物統計学科における 統計学教育 S A Sの利用 大槻成章 呉羽化学工業株式会社 医薬品事業本部 医薬品部 S t a t i s t i c a le d u c a t i o na n du s eo fSASa tt h eD e p a r t m e n to fB i o s t a t i s t i c s， M e d i c a lC o l l e g eo fV i r g i n i a，V i r g i n i aC o m m o n w e a l t hU n i v e r s i t y Shigeaki Ohtsuki Pharmaceuticals Department，Kureha Chemical Industry Co.，Ltd. 3‑25‑1，Hyakunin‑cho，Shinjuku‑ku，Tokyo 要旨 筆者は 1 9 8 7年夏より 1 9 8 9年夏まで米国のパージニア州立大学医学部大学院のな か に あ る 生 物 統 計 学 科 (Department o f siostatistics，Medical C o l l e g eo fV i r ‑ g i n i a，V i r g i n i aC o m m o n w e a l t hU n i v e r s i t y ) において呉羽化学工業株式会社の企業派 遣 留 学 生 と し て 2年間に亘り生物統計学を学ぶ機会に恵まれた。日本の企業、特に製薬 関連の企業においては医薬データの解析技術の向上が増々重要となり、今後筆者と同様 に生物統計学を専攻するために海外の大学に開学する方が増加すると思われる。この様 な中で米国の大学における生物統計学教育に関心のある方々の少しでもお役に立てれば と思い、この SASユーザー会の場を借りて筆者の経験と当大学生物統計学科の概要に 関してコースカリキュラム並びに SAS教育に魚点を当てて御紹介させて頂くものであ る 。 キーワード:生物統計学、大学院教育、 SAS教育、 MCV‑VCU 1.はじめに 医薬関連の業界において医薬統計学または生物統計学と呼ばれる分野は次第に 重要な位置を占めつつある。医薬関連企業においてもデータ解析の重要性は増々高まる ばかりである。この様な中で各企業は医薬データの解析カアップのために社員教育の必 要性に迫られている。しかし、日本においては生物統計学の講座をもっ大学は管無に近 く僅かに広島大学の原輝放射能医学研究所など特殊な施設に設置されているに過ぎない。 それ故、専門教育を受けた人を採用する事は非常に難しいのが現状である。それに比し、 米国ではいくつかの大学に生物統計学科 ( Department o f siostatistics または D e p a r t m e n to fB i o m e t r i c s )を設置し多くの卒業生を社会に送り出している。対象を大 学院(修士調理または博士課程)に絞ると米国の大学ガイドブックとして有名な P e t e r s o n ' sA n n u a l Guides t o Graduate Study の Physical Sciences and Mathe‑ i o s t a t i s t i c s学科をも matics版 に は 約 22の Biometrics学科を持つ大学および 23の B っ大学が紹介されている。これらの学科が所属する学部の名称は様々で S chool of c h o o lo fA r t sa n dS c i e n c e sまたは S c h o o lo fP u b l i cH e a l t hで H e d i c i n eであったり、 S あったりするが、生物統計学の専門教育を行っている点で変わりはない。 このような条件下では企業が生物統計学の専門家を育て栂とする場合米国の大 学に社員を派遣して教育を受けさせるのは一つの方法であろう。幸いにして米国の大学 は門戸を広く世界に開放しており、大学院に院生として入るのも日本で受験できる TOEFLとGRE試験を受けるだけで可能である。また、研究生として受け入れて貰うのもそ れほど難しいことではない。当社においても医薬品市場に参入以来医薬データの解析技 術の向上が重要であるとの考えのもとに環境や人員を教えてきた。こういった背景の中 で筆者は実聞に企業派遣の開学生として米国の大学院で生物統計学を学ぶチャンスに恵 まれた。その経験がこの分野に関心のある方々の少しでもお役に立てればと考えこの機 会を借りて御紹介させて頂くものである。留学先は米同の東海岸のほぼ中央に位置する パージニア州の州都にあるパージニア州立大学の医学部大学院に属する生物統計学科 1 7‑

( D c p a r t m e n to fB i o s t a t i s t i c s，H e d i c a 1 Co11ege o f Virginia，Virginia C o m m o n ‑ w e a 1 t hU n i v e r s i t y )である。 2. パージニア州立大学の概要 パ ー ジ ニ ア 州 立 大 学 は パ ー ジ ニ ア 州 の 州 都 で あ る 周 辺 人 口 約 70万人の巾核都 市リッチモンドに位置している。リッチモンドはワシントン D Cか ら 南 へ 車 で 一 時 間 半 の所にあり、南北戦争時代は南軍の首都が置かれたこともある歴史の趣きを色濃く残す 街である。四季の移り変わりも彩やかで、特に晩秋の紅葉に包まれたこの街は時を忘れ させる美しさを秘めている。また、ここから東へ車で 2時間の距離には大西洋を臨む世 界的なリゾート地であるパージニアピーチが広がり、西へ 2時 間 車 を 走 ら せ れ ば ア パ ラ チア山演のシェナンドーア国立公園へ行くことが出来る。 大学はリッチモンド のダウンタウンにあり、一般 学部のあるアカデミックキャ ンパスと医学部キャンパスの 2つ の キ ャ ン パ ス に 分 か れ て いる。双方のキャンパスは約 2マ イ ル 離 れ て お り 、 無 料 の シャトルパスが頻繁に往復し 学生やスタッフの便宜を計っ ている。双方のキャンパスに それぞれ大きな付属図書館が あり夜遅くまで自由に利用す ることができる。驚いたこと 戦没者慰霊公開よりリッチモンド市を望む に医学部の付属図書飴にも日 本の医学雑誌(もちろん日本語の雑誌)がいくつか取り揃えられている。医学部キャン パスはすぐ近くにダウンタウンの黙華街があり非常に便利な場所に位置している。この ため金鴫日となるとダウンタウンの安いビアホールやカフェパーは学生遣に占拠される ことになる。 8 3 8年に創立され、筆者の留学していた 1 9 8 8年に創立 1 5 0年祭を迎え この大学は 1 た歴史のある大学である。また、全学生数は 2万人に遣し、 1 3 4の 専 攻 課 寝 を 擁 す る 総 合 大 学 で も あ る 。 さ ら に 医 学 部 を 中 心 と し て 5つの付属病院、救急センタ一、癌セン ター、者報学校並びに専用ヘリポート等をかかえる総合医療教育施設としても全米で 4 番目の規模を誇っている。海外からの留学生に対しては F o r e i g nS t u d e n tS e r v i c e sO f ‑ f i c eが色々と相談にのってくれるほか各種のウヱルカムパーテイを含む歓迎行事を開催 して異国の寂しさを癒してくれる。 3. 生物統計学科の概要 9 8 7年秋の時点で 2 9人の院生が在籍し、 生物統計学科の学生数は筆者の留学した 1 内F u l lT i m eの学生が 2 0人で、 P a r tT i m eの学生が 9人であった。海外からの留学生もか なりおり、台湾、韓国、巾園、フィリピンなどのアジア組からガーナ、ポリビアなど中 南米やアフリカから来ている学生も居た。この学科で使用できるコンピューターシステ B H 3 0 8 1 D，H P 3 0 0 0，V A X l l / 7 8 0などが揃っており、 O Sとして U N I Xや V M Sも 自 由 に ムとして I H S L， SAS， B M D P， Sさらに SPSSな 使用することが出来る。統計関係のパッケージには I どが用意されており学生は何時でもこれらを使用することが出来る。 0 0レベルの科目が 1 7コース、 6 0 0レ ベ ル の 科 目 が 1 7コース用 生物統計学科では 5 意されており、最初の一年目は修士課程も博士課程も同じ科目を履修することになる。 7i まに生物統計学科で用意されている科目のー買を示しておいた。本学では s emester制 を取り入れており最初の一年目は秋学期で B I S 5 1 3，B I S 5 2 4，A 1 S 5 4 3，B I S 5 7 1を履修し、 春学期で B I S 5 1 4，B I S 5 4 4，B I S 5 4 6，B I S 5 7 2を履修しなければならない。なおこれらはす 1 8

ベて必修であり一年目は選択科目はない。 2i f .目以降は両親程とも滑択科目が培えるが、 修士課程は少なくとも修了までに 33単位の履修が必要であり、博士課程は 56単位が 必要となる。また一年目終了時点で、すなわち最初の年の一年同の頁に Q ualifying E1 I 司 aminationsが翻せられ、 2日間延べ 12時間に亘るこの試験をパスしなければ二年目の 視界.に進級出来ない。内容は‑:fJ!.目の履修科目の理解度を試すものである。真面目に勉 強していればそう難しい試験ではないの 博 士 課 程 の 学 生 は 3l : f日の春休みの聞に筆記試験 M tびに日開試聞からなる Com‑ p r e h e n s i v e E 1I amin~Ljons を受けなければならない。集記試験は 2 つのパートからなり、 知 1パートはコース番号 B l S 6 1 5・6 1 6，B I S 6 2 5，B I S s 3 1の科目から出題される設問式試験 で あ り 、 第 2パートは最近の生物統計学関連の論文に対しての自分の意見、批評・を述べ h . D . committeesに 対 し て 博 士 論 る小論文試験である。これらの筆記試験にパスすると P 文の構想をプレゼンテ}ションし、口顕試聞に答えなければならない。 新入学生に対しては大学院プログラム担当教官が仮のアドバイザーとしてっき、 修士課程の学生に対しては 3s e m e s L e rを過ぎた時点で、また博士課程の学生に対しては 5semesterを過ぎた時点で、正式のアドバイザーが決定される。このアドバイザーは学 生と緊密な関係を保ち、履修科目へのアドバイスや修士論文、!事士論文の研究に対して 横々なサポートを行う。また、アドバイザーは口頭試聞にも立会い、卒業論文の発表時 には司会を務める役目も持つ。また学生は教授遣の居蜜に近い学生専用の部患に個人用 の机と椅子を与えられる。この学科は比較的小さい学科なので教授遣や他の学生遣と密 接に安流を計る機会が多く、毎月その月に生まれた教官や学生を祝う誕生パーテイを聞 くなど家族的な雰囲気を持っている。 本業に当ってトf a s t e ro fS c i e n c eの d e g r e eを取得するには実際のデータ解析の結 果を含む修士論文を作成しなければならず、 P h . D .のd c g r e eを取得するには生物統計学 の分野におけるオリジナルな研究結果をまとめた博士論文を作成しなければならない。 また、最終試験として全ての学生は自分の論文研究を判定委員会で発表し、その内容に 閲する質問及びそれを離れた幅広い内容の口頭試間に合格しなければならない。 4. 大学におけるコンピュータ使用環境 4 . 1A c a d e m i cC o m p u t i n g 本学のコンビューター利用に関しては A c a d e m i c Computingと 称 す る シ ス テ ム が 教育や研究のためのコンピュータ一利用者を幅広くサポートしてくれる。このサービス は大学のデータベースの利用や各種ソフトウヱアの教育コース、コンピューターシステ ムの修得、ローカルコンピューターのオペレーシヨンなどマイク口、ミニ、メインフ レームコンピュータに対するパラヱティに官んだサポートを受けることが出来る。医学 部キャンパスにおいては植数の V A Xよりなる VAXcluster(VHS)が各所に設置されイ ンタラクティブにアクセスすることが出来る端末を提供している。また、 DECnetのロー カ ル ヱ リ ア ネ ッ ト ワ ー ク が VAXclusterと他の D E Cコンピューターをオンラインで 結んでいる。さらに VA XclusterはB I T N E Tに 接 続 さ れ 国 内 、 海 外 を 間 わ ず 他 の 大 学 と 通信することが出来る。アカデミックキャンパスにおいては P y r a m i d ( U N I X )コンピュー ターのローカルヱリアネットワークが医学部キャンパスと問機に各所にインタラクテイ ブな端末を提供してくれている。 O f f i c eo fC o m p u t i n ga n d Communications S e r v i c e s によって連営されている大学のコンピューターセンターは研究、教育問並びに大学の管 理に利用されている IBMメインフレーム(削 S / X A )のユーテイリテイサーピスを行って いる。これらのサービスは T SO， WYBLUR， CICSオ ン ラ イ ン シ ス テ ム や パ ッ チ ジ ョ ブ を カ バーしている。 4 . 2 統計コンサルタントサービス 本大学には生物統計学科、数理科学科、経済学部やその他の学部、学科のメン nstitute of Statisticsが バーであるプロッフヱショナルな統計家遣を構成員とする I ある。この機関は教官や大学院生の研究をサポートし各積の相談にのってくれる。特に ‑ 1 9

統計的デザインや解析、データ入力、データ管理、統計の応用方法等に対しハイレベル なサポートを行ってくれるとともに、統計理論や方法論に関する研究を遂行するために 必要な理論統計学や統計を含む周辺分野に関する高度な教育プログラムも提供してくれ る 。 5. 生物統計学科における S A S教育 5 . 1 SA S導入教育 本学科は編入、転入、 新入学を問わず新顔の学生に は S A S導 入 教 育 を ま ず 実 施 す る 。 こ の 0lS524のコース番 号で表される導入教育は正規 警 護 の授業が始まる前の夏休み後 半に一週間の集中講義を行い、 櫨 学期が始まってからは多くの 慣習問題を中心とした実習形 式で逝められる。集中講義は 他学部や他大学の学生も聴講 できるため総人数 30名 位 の 多 : 人数クラスとなる。中にはワ パージニア州立大学医学部キャンパス シントン D Cから毎日車で通 ってくる熱心、な学生もいるほ ど で あ っ た 。 講 師 は N I Hの 基 金 で 浬 営 さ れ て い る 大 型 の 研 究 プ ロ ジ ェ ク ト で あ る CRCPDのデータマネージャーも兼務する Dr.Alvin H . sestで‑あり、データ入力から高度 なデータ変換まで主にデータマネジメントの立場から S A S入門を論じてくれる。しか し、演習問題はボリュームが膨大で、学生は他の講義の空き時聞を殆どこの荷習に充て な け れ ば な ら ず 、 約 1/5の学生が述巾でギブアップする顎である。また、このコース を侍了するには一人一人 S A S実技を含む日間試聞を受けなければならず、教官と一対 ー で 端 末 の 前 に 座 り 実 開 に S A Sを使って質問に替え合絡する必要がある。無事にこの' コースを修了すれば、その俊演習に S A Sを使わなければならないコースの屑修は温か に療になるの 5.2 演現に S A Sを利用するコース ßIS51~-511 は Dr.C.Gennings が講義する一年間を過した応用線型回帰分析のコー スであり、テキストは Neter，I r la sserman，a n d Kutner(7)Applied Linear Statistical Hodels を 使 っ て い る 。 こ の コ ー ス は homeworkが非常に多い事で有名であった n 学生は これらの homeworkに S A Sを使って解容するのであるが、 S A Sの 出 力 に 頼 り 切 っ た 解 容では合格点を得られないので、学生はー工夫も二工夫もしなければならない。 S A S のプロシジャとしては殆ど G L Mが主体となる。 1 1 1 5 6 3 1 ‑ 6 3 2はD r .V .C h inchilliが講義する木学科の最も舟解なコースの一つに数 え ら れ る 多 変 貴 解 析 学 の コ ー ス で あ り 、 テ キ ス ト は Johnson and Wichernの Applied Hultivariale Statistical Analysisを使っている。このコースでは S A Sの I M Lを 使って演習をこなさなければならないので、学生は極めて不親切な S A S / I M Lのマ ニュアルと格闘することになる。 BIS647は 韓 国 出 身 の 若 き 助 教 授 Dr.Dai.iin れ が あ の 難 解 な Kalbfleisch and Prenticeの The Statistical Analysis of Pailure Time Dataをテキストとして使う生 存・時間分析のコースであり、演習に S A Sの P H G L Mや B M D Pの P 2 Lを ふ ん だ ん に使った授業を行っている。残念な事にこのコースは隔年のコースであり、単位を落し た場合は 2年後にしか履修できない。 s1S581はSUGIで多変景解析セミナーの講師も務めている Dr.Roberl H.Uamerの受 2 0‑

け持つ半年の応用多変量解析のコースであり、テキストに SAS社発行の H u l t iv a r i a t e S t a t i s t i c a lH e t h o d s :P r a c t i c a lA p p l i c a t i o n sC o u r s eN o t e sを 使 用 す る 。 こ の コ ー スノートは D r . H a m e r自ら執筆した SASのための多変量解析入門書であり非常に分りや すく SASの使い方や実例が脅かれており、日本語版が無いのがじつに残念である。内 容は重回帰分析や分散分析から始まり H A N O V A .H A N C O V A，正準相関、 r : ! J別分析、クラス ター分析、主成分分析、因子分析、 MDSなど幅広く多変量解析の実践を扱っている。 このコースの演習はテキストの最後の部分に載っている M C V不眠症研究所で得られた 不眠症愚者データの解析であり、レポート形式で学生のデータ解析飽力を試すように工 夫されている。 6 . 一般の学生や教官に対するコンピュータ教育と SAS教育 生物統計学や数理統計学を専攻しない学生や教官でもコンピュータを利用でき るように A c a d e m i cC o m p u t i n gS u r v i c eが毎週'短期の教育コースを提供してくれている。 S ‑ D O S，L o t u s1 ・2 ・3 ，d B A S E1 1 1， W o r d P e r f e c t等、ミニコン パソコン利用に関しては H に関しては V A X入門、またメインフレームに関しては IBM入門等のコースがある。 S A Sの利用に関しては毎月 3日間の入門教育と応用教育のコースがあり、データハン ドリングから多変量解析まで一通り概要を学ぶことが出来る。更に高度の利用が必要に なったり使い方が分らない場合には 9 : 0 0から 1 7 : 0 0までオープンしているコンサルタン トルームヘ行けば専門家の適切な指導を何時でも受けることが出来る。このコンサルタ ントルームは非常に重宝で筆者も頻繁に利用させて頂いた。 7 . 生物統計学科の用意しているコース B I S 5 0 2A p p l i c a t i o no fH i c r o c o m p u t e r st oH e a l t hS c i e n c e s . ヘルスサイエンスの分野におけるマイクロコンピューターの様々な応用を学ぶ。そ の中にはデータベースやワードプロセッシング、統計プログラム等のアプリケーシ ヨン並びに BASICプログラミングの修得も含まれる。また、 D E C社の V A X コンピューターの操作方法も学ぶ。 B I S 5 1 3・5 1 4 / S T A 5 1 3・5 1 4H a t h e m a t i c a lS t a t i s t i c s . 数理科学部の統計コースと共通の科目であり、学部での基揖数学コースの履修実績 が必要条件である。確率論、確..変数とその性質、分布、条件付分布、積率母関数、 限界論等統計学の基蝿理論を修得する。 B 1 S 5 1 6B i o s t a t i s t i c a lC o n s u l t i n g 生物統計学の分野におけるコンサルテイングの概念やその方法論を学ぶコースであ り、統計家でない人達とのデイスカッションの仕方や、生物統計家としての責任、 依頼者とコンサルタントとの関偶、報告番の書き方等を修得する。 B I S 5 2 1B i o s t a t i s t i c a lP r i n c i p l e so fH e a l t hC a r eI n f o r m a t i o n . 医療機関やヘルスケアにおける統計データの性質や使用方法、解析方法等の基礎を 学ぶコース。この中には統計データの収集方法、プレゼンテーシヨンの仕方、表へ のまとめ方、解釈の方法等の理解を深めることも含んでいる。また、測定量や観測 備の分類法、比・率・指数の性質、代表的な統計分布、分布を表すための平均や分 散、正規分布、外れ i { 正確郊の基本法則、標本分布の概念、開準誤差、信頼区間、 有意差検定等の基本知識を修得することも目的としている。 日I S 5 2 3 / S T A 5 2 3N o n p a r a m e t r i cS t a t i s t i c a lH e t h o d s . 数理科学部の統計コースと共通の科目であり、 2つ以上の他の統計学コースの履修 実績が必要粂件である。分布が不明のときの推定や仮説検定を学ぶ。この中には、 1樽本・ 2標本・ k標本問題や無作為検定、コルモゴロブースミルノフ検定、クロ ス表の解析、相聞の問題等を含んでいる。 B I S 5 2 4B i o s t a t i s t i c a lC o m p u t i n g・ パワフルなコンピュータ一言語であり、かっ統計的手法の巨大な集積休でもある統 計パッケージ SASを学ぶためのコースである。学生はデータファイルの作り方や

管理方法、問題を解くテクニック、研究データの評価等を通じて電算概利用の統計 解析のステップを身につける。 t検定、分割表、相関、回帰、分散分析等の統計的 手法を実聞にデータに応用する。特に各プロシジヤの適用可能性に関して学び、こ のコースを通じて自らのデータを解析する技術をマスターする。 B I S 5 3 0E l e m e n t so fB i o m e t r y . 生物統計学と疫学の概念を学ぶ。この中には各積統計量や統計表、正規分布、連関 表 、 χ2検定、 t検定、ウイルコクソン検定およびその他の各種検定を含み、さら には臨床試験、前向き研究・後向き研究等生物統計学や疫学の諸々の話題について も言及する。 B I S 5 4 : J5 4 4 / S T A 5 4 3 ‑ 5 4 4S t a t i s t i c a lH e t h o d s . 明 数理科学部の統計コースと共通の科目であり、少なくとも 1つの統計学コースの履 修実績が必要である。統計手法、統計量、分散、分布、有意差検定、分散分析、相 関と回帰、実験計画法、共分散分析など統計学の基蝿を数学理論的に学習する。 B I S 5 4 6L i n e a rH o d e l s . このコースは B I S 5 1 3，O I S 5 4 3の履修実績が必要である。一般線型モデル、ガウス・ マルコフ理論等を学ぶ。 O I S 5 5 35 5 4A p p l i e dS t a t i s t i c s . ・ 一年間の基礎数学コースと少なくとも 1つの統計学コースの履修実績が必要である。 生物統計学分野での応用統計学の重用な点を修得するためのコースであり、基礎確 ホ論の復習から度数分布、サンプリング理論、推測の基砲、 1• 2標本問題、 A N OVA、実験計画法、多重比較等を学習する。この中には乱塊法、ラテン方格、枝 分かれ配置、また相関・回帰分析、重岡帰、非線型回帰、 ANCOVA、 MANO V A等を含んでいる。 O I S 5 7 1 ‑ 5 7 2I n t r o d u c t i o nt oB i o s t a t i s t i c s . データの収集、修正、評価等のデータ管理の概念と臨床試験における統計的問題、 即ち無作為化、層別化、検出力等を学習する。さらに逐次解析、砲事過種、比率の 解折、度数デー夕、分割表、生命表、生存分析、バイオアッセイ等についても言及 する。 B I S 5 8 1A p p l i e dH u l t i v a r i a t eA n a l y s i s . 4 4または B I S 5 5 3 ‑ 5 5 4の履修実績が必要である。内容はホテリングの T2̲ BIS543 5 MANOVA、多変量重回帰分析、正単相閥、判別分析、主成分分折、因子分析、 GMANOVA等を含み、重回帰に対する行列式によるアプローチを既に理解して ・ いることを前提としたコースである。 B I S 6 1 56 1 6A d v a n c e dI n f e r e n c e . B I S 5 1 4と数学コースである川 T 5 0 8の履修実績が必要である。数学的予備知識として ・ 碓車、微分、積分、集合等が要求されるの内容は統計的推測に対する決定理論に関 して許容性、ベイズ流決定論、ミニマックス輪、不変性、完備類、点推定、不備性、 効率等を、また仮説検定に関してノイマンーピアソン流理論、不偏性並びに不変性 検定、並べ変え検定、条件付検定、順位和検定、尤度比検定等を修得する。さらに 区間推定に関して信頼区間、漸近分布、確噂収束、限界論等についても言及する。 8 I S 6 2 5A n a l y s i so fC a t e g o r i c a lD a t a . B I S 5 1 4， 5 4 4， 5 7 2の履修実績が必要である。内容は 2伺データおよび一般のカテゴリ カルデータの統計的解析理論と解析方法を修得するためのものであり、分割表分析、 / [1[序統計 連関係数、ロジスティック回帰、対数線型モデル、重み付け最小自乗法、 1 量等の学習内容を含んでいる。 8 I S 6 3 1 ‑ 6 3 2H u l t i v a r i a t eA n a l y s i s . 日I S 5 1 4， 5 4 4， 5 4 6の履修実績が必要である。多変?を解析の理論と方法を学ぶ。分布、 偏相関、正申相関、最尤推定法、さらには 1 ・2標本検定、不変性、 MANOVA、 MANCOVA、 GMANOVA、多費量モデル、ノンパラメトリック法、分散行 列の推定、主成分分析、因子分析、判別分析、クラスター分折、 M D Sに つ い て も ‑2 2

学ぶ。 81S638・ 639Statistical Design and Analysis i n Toxicology. 544の履修実績が必要である。バイオアッセイ、用量反応位、定量または定 BIS514， 性的デー夕、プロピット分析とロジット分析、 ED50の推定法、組み合せ実験、 前;濃度への外掃法とその危険性の評価、発姉性、突然変異性、催奇形性のスクリー ニング等、実験室における帯性学的問題を扱う。 BIS647 Survival Analysis. 544の履修実続が必要である。センサーリングのある場合と無い場合の生存 BIS514， 時間データの解析法を中心として修得するためのコースである。数理保険法ならび に生命表法、生存関数のパラメトリックおよびノンパラメトリックな推定、生存曲 線の比較、 Cox比例ハザードモデルの様な回帰分析、リスクの比較、逐次モデル、 臨床試験への応用等も豊富な実習を通じて理解を深める械に配慮されている。 BIS650 Design and Analysis o f Response Surface Experiments. 546の履修実績が必要である。反応曲面輸の j 尻哩、専門用語、術語から始め、 BIS544， 定常点近傍の解析、正期分析、反応曲面の表現法、回転、 uniform‑information design，central composite design，modern designの領域を含んでいる。 81S655 Quantitative Epidemiology. BIS544， 572の履修実慣が必要であり、疫学研究の定量的な考え方を学ぶコースであ る。内容として疫学における閉果聞係の研究を含み、コホート研究やケースコント ロールスタデイにおける計岡、解析、考摂の仕方も学ぶ。バイアス、混同、誤分類、 マッチング、層別、共変量の調整、さらに適合度テストにも言及する。 81S660 Sequential Analysis. 544の履修実績が必要である。逐次法と同定県本法の比較。逐次. r 商事比テス BIS514， トとその拡損および応用や Cox理論のいくつかの応用を学ぶ。さらに閉塞および 切断データの検定、グループ濯次検定、決定論的アプローチ、逐次推定、晴床試験 に重点をおいた逓次解析を含んでいる。 81S667 Advanced Data Analysis. 544の履修実績が必要である。データの特徴とその構造を見いだすための最 BIS514， 近発展してきたデータ解析テクニックの探求を行う。これにはロバスト法、ブース トラップ、線型モデル診断、クロスバリデーシヨン、ノンパラメトリック回帰、最 適変換、 A C Eアルゴリズム、射影追跡回帰を含む。 81S690 8ioslatistical Research Seminar. 現在研究している内容や最近のトピックスについて学生や教官、または外部講師が 講演を行うコースであり順番に発表し合いディスカッシヨンを行う。 BIS091 Special Topics i n 8iostatistics. 学部内の教授・助教授、他学部から招いた講師、他大学から招いた講師、さらには 関係機関から招いた講師らによる諦積会で、一般統計学または生物統計学の最新の 研究状況を学ぶ事が出来るセミナー形式のコースである。 B1S697 Directed Research i n Biostatistics. 修士論文研究および博士論文研究。 8. おわりに 企業内で社員を教育し生物統計学の;専門家を務成しようとする場合必ずしも数 学専攻者や統計学専攻者を対象にするわけではない。どちらか云うと他の分野の人を教 育して糞成する場合が多いと思われる。この様なとき、社内教育だけに頼ると単に検定 や同帰分析、分散分析等の個別の手法をマスターする事に重点が置かれ統計学の全体像 を珂解することが疎かに成りがちである。そうなると独善的な解析をしていても気付か ずに処理してしまう恐れがある。これを避けるために大学のような教育機関で統計学の 体系を修得させることは大変意義深いことであり、生物統計学コースを持つ米国の大学 に社員を留学させるのは一つの方法であろう。これは SASの教育においても閉じであ

り、プロシジヤの使い方だけでなくその背景にある統計学的理論を確実に理解すること が最終的には重要なのである。 (参考)本学科の教官遣とその専門は以下の通りである。 D.F.Bauer， P h . D . ; Nonparametric statistics. P h . D . ; A.M.Best I I I， Liner models，responce surface methodology，multivariate analysis. P h . D . ; T.J.Breen， Categorical data analysis，statistical computing，statistical inference. P h . D . ; R.A.Carchman， u n c ‑ Cyclic nucleotide metabolism i n malignant transformation，macrophage f f pharmacological a n d toxicological d a t a . t i o n，toxicology，evaluation o J r .， P h . D . ; W . I I . C a r t e r， n d analysis o f combination Linear models，response surfaces，design a r i a l s . chemotherapy experiments，toxicological experiments，clinical t P h . D . ; V .円.Chinchilli， Multivariate analysis，nonparametric statistics，clinical trials， toxicological experiments. ， iP h .D .; S .C .Cho Design a n d analysisi o f clinical t r i a l s，multivariate biostatistics， sequential analysis. P h . D . ; R.K.Elswick， r i a l s . Multivariate analysis，statistical computing，clinical t R . E . Flora， P h . D . ; Design analysis o f clinical t r i a l s，multivariate analysis. C.Gennings， P h . D . ; Response surface analysis，multivariate statistics，toxicology R . M . Hamer，P h . D . ; o d e l s，statistical computation， Multidimensional scaling，linear m psychiatric clinical t r i a l s . N . W .I lenry， P h . D . ; Multivariate statistics a n d mathematical s o c i a l sciences. R.E.Johnson， P h . D . ; Linear models，nonparametrics，survey sample t h e o r y . W.E.Keef， P h . D . ; ‑ r a y crystallography. siomathematics，microcomputing，X S.J.Kilpatrick， J r .， P h . D . ; I l e a l t h services research，epidemiology. D.Ko， P h . D . ; Robust statistics，directional data，population estim司t e s，stochastic modeling，time series analysis. I cClish， P h .D .; D . K .ト Statistical methods i n eridemiology，applied stochastic processes. P.D.Minton， P h . D . ; n d models f o r biomcdical applicaLions. Distribu七ionsa M . D . ; S.G.Nayfield， Clinical epidemiology. P h . D . ; K.E.Pcace， Survival data analysis，sequential analysis，clinical t r i a l s . I. Peeples， M . D . ; E .! e d i c a l behavioral science research design・ S o c i a l epidemiology，m J.G.Staniswallis， P h . D . ; NonparameLric statistics，robust statistics. J r .， P h . D . ; K.L.White， nt o x i c o l o g y . lmmunotoxicology，statistical methods i aa2 n r M

日本 SASユ ー ザ ー 会 (SUGI‑J) シミュレーションによる修正 Bonferroni 法の検出力の評価 。森川敏彦* 寺尾 武田薬品工業側研究開発本部* 哲** 岩崎正和*** 同医薬情報部** バイエル薬品(縁) 開発部門*** AS i m u l a t i o nS t u d yo ft h eP o w e r so fV a r i o u sM o d i f i e dB o n f e r r o n iP r o c e d u r e s Toshihiko Morikawa* Akira Terao** Masakazu Iwasaki*** Takeda Chemical Industries，Ltd.，R & D Division* Dep. of Pharmaceutical Information & Regulatory Affairs** 2‑3‑6，Dosho‑machi，Chuo‑ku，Osaka Bayer Yakuhin，Ltd.，M & D Division*** 1‑5‑18，Dosho‑machi，Chuo‑ku，Osaka 要旨 Bo n f e r r o n i 法は，使用法が簡単で，かっ種々の仮定に恩わされずに使える便利 な多重比較法であるが，一方この方法は保守的過ぎるとの批判もある.我々は，一元配置 n f e r r o n i 法 (so n f e r r 分散分析の場合について，最近提案されているいくつかの修正 so o n i 法の改良版)の検出力を SASマトリクス言語を用いたシミュレーションにより調べ たので報告する. onferroni 法，検出力， キーワード:多重比較，修正 B SA Sマトリクス言語 1.はじめに Bo n f e r r o n i の不等式 l こ基づく多重比較法(所調 so n f e r r o n i 法)は，変数(や統計量 )の同時分布や独立性などに関する仮定を置かずに使用できる柔軟な多重比較法であり， 更に使用法も極めて簡単であるという大きな長所をもっている.しかし特に比較の数が多 9 い場合や変数聞の相関が高い場合などに，その保守性が問題にされる場合もある.一方 1 7 9 年の Holml) の提案を引き金として，ここ 10年ほどの聞に古典的な Bo n f e r r o n i 法の 性能を改善する試みがなされてきた(ごく最近では S haffer2)， Si m e s3)， Hommel4) ， Ho c h b e r g5) ， Ro m引など) .我々はこれらの方法が古典的な Bo n f e r r o n i 法をどれだけ 改善するのか(あるいは改善しないのか) ，および標準的な多重比較法と比較してどれほ ど良いのか(あるいは悪いのか)を調べるため，これら修正 s onferroni 法(あるいは改 良B onferroni 法)と呼ばれる一連の手1 ) 聞の検出力に関するシミュレーションを実施する ことにした. 2節で今回の検討の対象とした修正 B onferroni 法について簡単に紹介し， 3節で我々のシミュレーションの概要について述べる. 4節で結果を示す. 2 . 修正 8onferroni法 onferroni 法は以下の 4種類である. 今回検討の対象とした修正 B ①H olm(1979) 法 @ Ho m m e J( 19 8 8 )法 ‑2 5‑

③H
ochberg(
19
8
8
)法

m(
19
9
0
)法
④ Ro
これらはいずれも閉じた検定手順 c
l
o
s
e
dt
e
s
t
i
n
gp
r
o
c巴d
u
r
e
(
M
a
r
c
u
s
.
P
e
r
i
t
za
n
dG
a
b
r
i
e
l
)を用いるものである.閉じた検定手順とは，興味のある仮説 H1 • i
=
I
.
.
.
.
.nについて

7)

，その任意の積仮説(同時仮説)を考え. IL を含むすべての積仮説が棄却された場合の
み HI を棄却するような逐次的検定手順であり，任意の積仮説に対する有意水準が αであ

y
p
e 1f
a
m
iI
y
w
i
s
ee
r
r
o
r
れば，この手順は検定全体としての第 I種過誤率(有意水冷) T
r
a
t
e (FWE) を αに抑えること，また一般に検出力は積仮説の検定に使用される元の検
n
f
e
r
r
o
n
i の基準
定法よりも高くなることが知られている.積仮説の検定に Holm法は so
• Ho
m
m
e
l 法は Si
m
e
sの基当者. Ho
c
h
b
e
r
g法は修正された Si
m
e
sの基準を用いる. Rom
法
c
h
b
e
r
g法を改善したものである. (Sh
a
f
f
e
r法は仮説問の論理的な構造を利用する
は Ho
m
e
s法は積仮説を検
興味深いアプローチをとるが，今回の検討には合めなかった.また Si
定するものであり，個々の仮説については何も言えないためそのままでは多重比較に使え

m
m
e
l 法の一部として利用されている. )
ないが. Ho
上記 4種類の手順について簡単に説明する(詳しくはオリジザール文献参照;また岩崎 8)
は1
9
8
9年までの修正 B
o
n
f
e
r
r
o
n
i法の展開についてレビューしている. ).

n個の仮説に対する p値を小さい順に並べて
P (1) 孟 P (2) 孟・・・三五 P (n)

4

内

n

H

H

H

対応する検定仮説を

とする.また H(
1
) に対応する有意水準を α
(
1
) とする.更に検定全休としての名目上の
有意水準 (FWE) を αとする.

o
n
f
e
r
r
o
n
i 法では全仮説について，有志水準を α/nとする.周!ち任意の
古典的な 8
iについて，

P(1) 三
三 α/n
のときに仮説 H(1) を棄却する.したがって P (1) 話 α/nとなる iの最大値を jとした
とき. H 川 か ら H け}までを棄却し，残りの仮説は採択する.

旦必旦呈
p{
直の小さい順.団]ち 1
‑
1(1) • H (2) •

・・・の順に検定を進めて L
、
<.ここで

(
1
) ‑α/n.α(2) ‑α/ (
n‑ 1) •
各検定に対応して，有意水準 α

・・・， α
(
n
)

1
) に対して， α
(
1
) =α/ (
n‑ i十 1)とする.
=α とする.即ち H(
このとき i番目の仮説 H (1) について.
P(
1】三玉 α(1】なら H(
1】を棄却し，次の仮説 1
‑
1(
1
'1
)に進む
P(
1
) >α(1) なら H(
1
) を 探 択 し 手1
)
闘を終了する.

1
) 豆 α(1). i= 1
.
いいかえれば，連続して P (

jとなるところまでの仮説 H

1けからI‑I(j)までを棄却し残りの仮説は採択する.

旦旦m
e
l圭
;
p値の大きいものから i
個とったとき，これらすべてについて
p (n‑I+k) >kα/i
. k=，
l

とする. このような iの内最大のものを jとし. P (1) 三
三 α/jを満たすべての H(i) を

2
6一

棄却する.このような jが存在しなければ，すべての仮説を棄却する.この手順では明ら かに H( n ‑J +1 ) 以降の j個の仮説は棄却されない.またすべての iに対し， α(n】 =α で ある. Hochberg法 Holm法と同じ α(1) を用いるが，手順は逆に進めることになる.日 l ち H( n ) の検定か ら開始し. P( 1】 三 玉α (1) となったところで終了する.このとき. H ( 1】から H( 1 ) まで c h b e r g法では，どこか iつの iで P ( 1 ) 孟 α(i) となれ を棄却し，残りは採択する. Ho I o l m法より検出力が高い. H ば，それより小さい iについてはすべて棄却されるので. I c h b e r g法よりも検出力が高いことを示している. o m m e l9) は，自分の方法の方が Ho 旦旦塗 Ho c h b e r g法の改良法であり，互いに独立な p値の順序統計量の同時分布上の受容確率 (1) を定める.その上でI‑1o c h b e r g法の が帰無仮説のもとで 1‑α となるように限界値 α 手順を適用する. Rom の結果を変形することにより， α (1) ‑Cn ‑ I + I .但し Gk.k=1 . ・・・. nは ck={E~ 二 i α1 -E~ ゴ kC 1 C1+1k‑I} / k となる.ここに kC1 は k個の中から i個を選び出す組み合わせ数.これからたとえば α ( n ) = CI=α ， α(n‑I) =C2 =α/2.α(n‑2) = C3 =α/3十 α2/12などとなる. o n f e r r o n i <I l o 1 mく Hochberg<( 1 10 m これらの方法の検出力については代数的な結果から B m e l .R o m lのような関係があることがわかっている. 3 . シミュレーションの概要 n f e r r o n i 手順の性能に関するシミュレーションの手始めとして，今回はかなり 修正 Bo 一般的と思われる多重比較の状況，すなわち正規母集団間の総対比較に的を絞ることにし ) 国序カテゴリーの場合や，繰り返し測定値，多項目( た.したがってデータが 2値ないし 1 m u l t i p l ee n d p o i n t s l• P 国序仮説，特定の対照群との比較などの状況は今回のシミュレー I o m m e l 法，① Ho c h b ションの対象外とした.比較の対象とした手法は，① Holm法.② I 法，① Bo n f e r r o n i 法. @Tukey 法とした. Tukey法は正規母集団閣の総 e r g法，④ Rom k e y法に基づく種々の段階手法は検討の対 対比較に対する標準的な多重比較法と考え. Tu 3群あるいは 4群比較)とし，各群のサンプルサ 象外とした.比較群の数は G=3. 4 ( イズは N=IO.20.50とした.不等サンプルサイズの状況は考えなかった.名目上 . 0 5とした.対立仮説の下での母平均の配置は松田・永田 の有意水準 (FWEl は α =0 10) を参考に①等間隔，①等非心度に対する最小純閉(等組問!最大非心度 l.①等非心度 に対する最大範囲(等範囲最小非心度)を基木に考えたが，それ以外の場合についても調 べた(表 1l.各配置間で非心度を合わせるため).2=EμI 2/G (ただし Zμi = 0 )を各対立仮説聞で等しくなるようにした.ここに μt は第 i群の母平均である. ).の値 .1表J Iみで 0 . 2から 0 . 8の値を設定した.また実質的な有意水準 (FWEl にも関心が はo もたれたので同時に調べた. シミコレーションにあたって第!日種の過誤(対立仮説と逆万 向の差の検出)を考慮し，これを検山力の計算に含めないように配慮した.つまり修正 B 2 7

o n f e r r o n i 手1 1 聞によって有意となっても，標木平均の差の方向と，母平均の差の方向が食 空した.試しに第凹種の過誤を無 い違っている場合には差の検出とはみなさないように配F 視し差の検出として拾った場合もシミュレーションの範山内ではそれほどの影智はなかっ た. 表 I 3 . 1群比較の場合の平均値の配置 配置 o/). 3 ①等間隔 (3/2) J/2 ー ( 3 / 2 )J/ 2 . 群 .[2十 1/.[2 ー 1/.[2• ‑1/.[2. . [ 2 @毘小範囲 ①に同じ @最大範囲 4 ①等間隔 群 μ! /). J/2 ①に同じ (1/ 5) J/2 ‑3/.[5. ‑1/.[5. 1/. 1 "5• ②最小範囲 2 ーしーし @最大範囲 .[2 . ‑.[2. O ④ l個孤立 o . (3/2) .[3十 1/.[3 ー 3/. [ 5 O .. [ 2 1/.[3. 一 1/.[3. 一 1/.[3. . [ 3 O =min 1μi 一 μJ 1 . ，) =0.2，0 . 3 .・ ・ ・ ，O .8 検出力の定義は，以下の 4種類を考えた. ①いずれかの対検出の確率 @総対検出の確率 a n yp a i rp o w e r a l lp a i r sp o w e r @最小差検出の確率 m i n i m u md i f f e r e n c ep o w e r ④最大差検出の確率 m a x i m u md i f f e r e n c ep o w e r ①は，いくつかある真の差の内最低 l個を検出する確率.@はすべ ての真の差を検出する 確率.@と@は，それぞれ最小および最大の真の差を検出する確率である.定義からすぐ にわかるように，一般にこれら検出力閣の関係は②<③<④<①となる.我々は手法の性 能評価の観点から基木的なものは上の 4種類と考えたが，松旧・永田はその他の検出力の 定義を試みている.現実に実験を計画する際に必要例数を見積もる場合には，着目する比 較各々に対する比較単位の検出力を考える方がむしろ自然と考えられるが，多重比較法の 全休的な性能評価の立場では実験単位としての検山力を評価する必要がある. (この辺り i n o ta n dG a b r i e lJ1)および R a m s e yJ2) に興味ある議論がなされている. ) について E シ ミュレーションサイズは Ns=IOOO固とした. (注:したがって真の棄却確率 πに対 してシミュレーションによる棄却確率の標準誤差は σ=.[π(I π) /Ns となる.こ .5のときに最大値 0.0 I6をとる.また π=α=0.05の場合には σ =0.0 の値は π =0 o7となる. したがって 2~3% の差はばらつきの範囲内と考えられる.精度を一桁向上 させるためには，この 100倍すなわち 10万回のシミュレーションを必要とする. ) 計算機は IBM3081 (VM/CMS) を使用し，シミュレーションのためのプログラ .1 8 ) を使川した.各シミュレーション ミングには SASマトリクス言語(ヴァージョン 5 2 8‑

毎に，まず各群について関数 R MNOR'こより七記サンプルサイズの正規乱数を発生し. 1群 と j群との聞で 2標木 t統計量 tIJ (ただし誤差分散にはプール分散を使用;日Jlち LSD )を求めた.これから p値 PIJ=pr(tと tI J ) を求め，これら n=G (G‑I) / 2個 の p伯に対して. s onferroni 法および修正 s O l l f e r r o n i 7:去を適川した.また!こ記 t統計 量の . [ 2倍を T u k e y の限界値 Qと比べた.正確な Qを求めるため Y o s h i d a l3)のプログラム を使用した.表 2にこれらの値を示す. . サンプルサイズと T u k e y法の限界値 表2 計数 G 例数/群 3 自由度 ν Q G . J) .α 27 2 1 0 1 5 47 50 ト一一一一 4 2 1 0 50 3 7 6 190 3.5 3064 4 . 032 3. ' I 83 3 . 8087 3 3.7 148 j 44 6( 以上の条件のもとで，上記検出ノJの定義に従って，各法で有志となる確率を言 l 算した. 4 . 結果 表 3，こ完全帰無仮説(全平均が等しいという仮説)の下での実質有意水準，表 4および表 m20例の場合)および 4群 (1群 50例の場合)での検出力の結果を示す 5に 3群 ( 1 (その他の結果は紙面の都合で省略した) . 結果は以下のようにまとめられる. n f e r r o n i 法の実質 αは 4%台 ①有意水準について.名目上の α=5%に対する修正日 o onferroni 法の場合とそれ程違わない. (Tukey法の場合は理論的 であり，古典的 B に α=5%となる筈であるが，シミュレーションの結果はほぼそれに近い.また棄却 .004~ O .008であり理論伯 O .007に近い. ) 確率の標準偏差は O ②検出力は，その定義および平均値の配置によって大きく変わる. L : ¥ ) J特性 ①予想されるように最小差検出力特性は，総対検出力特性に知似し，最大尭検 ! は，いずれかの対の検出力特性に類似している. n f e r r o n i 法の中では I fo m m eI?J~ の検出力が最も高いが. Ro m法や I l o c h b e r g ④修正 Bo 法との差は殆どない. I ‑ 1o l m法もこれらの方法に比べ てそれほど劣る訳ではない. ⑤いずれかの対の検出力については， B o n f e r r o n i法 <! I o l m 法 <! I o c h b e r g 法 <R o m法 <I l o m m川法 <Tul 句 y法 nf er r o ni(1~ 聞にはそれ程違いはなく，その検出力は Tukey法 の関係がある.修正 Bo より若干劣るが，せいぜい数%であり，大したことはない. ⑥総対検出力については， s o n f e r r o n i法 <Tukeyi ' : t < l Io 1 m法 <! I o c h b e r g 法 <R o m法 <l l o m m e l法 n f e r r o n i 法は全般に Tukey法を上回り，それは平均聞の距離 の関係がある.修正 Bo が長い場合に顕著である(最大で 20~30% 程度の差) .古典的 so n f e r r o n i 法は Tukey法より劣るので，修正 s o n f e r r o n i' ( J ; ̲が古典的日 o n f e r r o n i 法をかなり改善す る場合がある. ‑2 9

表 3 完全帰無仮説のもとでの実質的な有意水準 ( T y p e 1 FW E)α ! 1 G 1T u k e y 11 1 0 1剛 I H o m問 。 11H o c h . 1 Ro~ 1目 。n f .1 一一一一一一一一一一一一一ー←一一一←一一一←一一一ト一一一←一一ート一一一 l 1 N 1 1 1 1 1 1 1 1 1 I S T D 10 . 0 0 5 1 0 . 0 0 5 1 0 . 0 0 5 1 0 . 0 0 5 1 0 . 0 0 5 1 0 . 0 0 5 1 1 I S T D 10 . 0 0 5 1 0 . 0 0 4 1 0 . 0 0 4 1 0 . 0 0 4 1 0 . 0 0 4 1 0 . 0 0 4 1 1 I S T D 10 . 0 0 7 1 0 . 0 0 7 1 0 . 0 0 7 1 0 . 0 0 6 1 0 . 0 0 6 1 0 . 0 0 7 1 I S T D 10 . 0 0 8 1 0 . 0 0 6 1 0 . 0 0 7 1 0 . 0 0 6 1 0 . 0 0 7 1 0 . 0 0 6 1 I S T D 10 . 0 0 5 1 0 . 0 0 4 1 0 . 0 0 5 1 0 . 0 0 4 1 0 . 0 0 4 1 0 . 0 0 4 1 l 一一一一ー←一一一一ト一一一一一 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 0 I H E A N 10 . 0 5 0 1 0 . 0 4 1 1 0 . 0 4 3 1 0 . 0 4 2 1 0 . 0 4 3 1 0 . 0 4 1 1 ￨一一一一一ーい一一ーい一一一←一一一 φーーーい一一一ト一一一 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ￨一一一一一ート一一ート一一ート一一一←一一一←一一一←一一一 1 I H I N 10 . 0 4 1 1 0 . 0 3 5 1 0 . 0 3 7 1 0 . 0 3 7 1 0 . 0 3 7 1 0 . 0 3 5 1 ￨一一一一一ー←一一ート一一一←一一ート一一一ト一一一←一一一 1 1 I H A X 10 . 0 5 8 1 0 . 0 4 9 1 0 . 0 5 0 1 0 . 0 5 0 1 0 . 0 5 1 1 0 . 0 4 9 1 l 一一一一ー φ一一一一‑‑‑...一一一←一一一←一一一←一一一←一一一←一一一￨ 1 2 0 I H E A N 10 . 0 5 1 1 0 . 0 4 4 1 0 . 0 4 6 1 0 . 0 4 4 1 0 . 0 4 5 1 0 . 0 4 4 1 1 1 一一一一一ー φ一一一→一一ート一一一←一一一ト一一一←一一一 l 1 ￨一一一一一ート一一一←一一一←一一ート一一一←一一ート一一一 1 1 I H I N 10 . 0 4 3 1 0 . 0 4 0 1 0 . 0 4 1 1 0 . 0 4 0 1 0 . 0 4 0 1 0 . 0 4 0 1 1 1 一一一一‑‑‑...一一一ート一一一ト一一一←一一ート一一一←一一一 l 1 I H A X 10 . 0 5 8 1 0 . 0 5 1 1 0 . 0 5 3 1 0 . 0 5 2 1 0 . 0 5 2 1 0 . 0 5 1 1 ￨一一一一→一一一一‑‑‑...一一一ート一一一←一一一←一一ート一一一←一一一 1 1 5 0 I H E A N 10 . 0 5 1 1 0 . 0 4 6 1 0 . 0 4 8 1 0 . 0 4 7 1 0 . 0 4 7 1 0 . 0 4 6 1 1 1 ‑ ‑一一一‑‑‑...一一一ー←一一一←一一一ト一一ート一一一←一一一 1 i 一一一一‑‑‑...一一一ー←一一一←一一ート一一一←一一ート一一ー! I H I N 10 . 0 4 3 1 0 . 0 3 8 1 0 . 0 4 1 1 0 . 0 4 0 1 0 . 0 4 0 1 0 . 0 3 8 1 l 一一一一‑‑‑...一一一→一一一ーい一一ート一一ーい一一ート一一一 1 1 1 I H A X 10 . 0 6 4 1 0 . 0 5 8 1 0 . 0 6 2 1 0 . 0 5 9 1 0 . 0 5 9 1 0 . 0 5 8 1 1 一一一‑‑‑...一一一一ー φ一一一一‑‑‑...一一一→一一‑‑‑...‑一一一←一一一←一一一←一一一 1 1 4 1 1 0 I H E A N 10 . 0 5 1 1 0 . 0 4 1 1 0 . 0 4 3 1 0 . 0 4 1 1 0 . 0 4 2 1 0 . 0 4 1 1 l 一一一一一→一一一ーい一一一←一一一←一一一←一一一←一一一￨ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ￨一一一一‑‑‑...一一一ート一一一+一一‑‑‑+‑‑‑‑‑‑ーい一一一←一一一 1 1 I H I N 10 . 0 4 3 1 0 . 0 3 2 1 0 . 0 3 7 1 0 . 0 3 3 1 0 . 0 3 3 1 0 . 0 3 2 1 l 一一一一一ー φ一一‑‑‑...一一‑‑‑...一一‑‑‑...一一一ード一一一←一一一 l 1 I H A X 10 . 0 6 5 1 0 . 0 5 1 1 0 . 0 5 5 1 0 . 0 5 1 1 0 . 0 5 1 1 0 . 0 5 1 1 l 一一一一ート一一一一ート一一一←一一ート一一一←一一一←一一一←一一一 1 1 2 0 I H E A N 10.05010.03910.04110.03910.04010.0391 l 一一一一一・い一一一ト一一一ト一一一←一一一ト一一一←一一一￨ 1 l 一一一一一→一一一ー←一一一←一一一い一一一←一一一←一一一 1 I H I N 10 . 0 4 2 1 0 . 0 3 2 1 0 . 0 3 4 1 0 . 0 3 3 1 0 . 0 3 3 1 0 . 0 3 2 1 ￨一一一一一ート一一ート‑‑‑‑‑‑←一一一←一一一←一一一←一一一￨ 1 I H A X 10 . 0 5 5 1 0 . 0 4 5 1 0 . 0 4 8 1 0 . 0 4 5 1 0 . 0 4 5 1 0 . 0 4 5 1 !一一一一ート一一一一一←一一ート一一一←一一一←一一一←一一‑‑...‑一一一 1 1 5 0 I H E A N 10 . 0 5 4 1 0 . 0 4 6 1 0 . 0 4 8 1 0 . 0 4 6 1 0 . 0 4 7 1 0 . 0 4 6 1 !一一一一‑‑‑+一一‑‑‑...一一‑‑‑...一一一ート一一一←一一一←一一一 1 1 1 I S T D 1 1 1 1 ￨一一一一一ート一一一←一一一←一一ート一一ート一一一ト一一一 1 I H I N 10 . 0 4 7 1 0 . 0 3 6 1 0 . 0 3 9 1 0 . 0 3 6 1 0 . 0 3 8 1 0 . 0 3 6 1 l 一一一一一ート一一一←一一一←一一一ト一一一←一一一ト一一一 1 I H A X 10 . 0 6 6 1 0 . 0 5 7 1 0 . 0 5 7 1 0 . 0 5 7 1 0 . 0 5 8 1 0 . 0 5 7 1 10 . 0 0 7 1 0 . 0 0 7 1 0 . 0 0日1 0 . 0 0 7 1 0 . 0 0 7 1 0 . 0 0 7 1 1000e lのシミュレーションを 7回線り返したときの αの平均値と標準偏差， および最小筒・最大伯 (G:l t 干の数， N: 1t l ) ' .当たりのサンプルリイズ) 4d 内 n u

表4 ， 3群比較の場合の種々の配置，種々の A こ対する各手法の検出力 (N= 20 ) ・ G = 3N = 2 0s h s p e = 1p o v e r = a n y p s i r e p e = 2p o . e r = o n y p a i r G = 3N = 2 0 h 目nf. O s Sl a . b d oT u k e yH o l . H o . . e lH o c h . R o .。 O s S1 0・ b d sT u k e yH o l . H o . . e lH o c h . R o・ 目 。 nf. 1 4 8 0 . 2 1 4 9 0 . 3 1 5 0 0 . 4 1 5 1 0 . 5 1 5 2 0 . 6 1 5 3 0 . 7 1 5 4 0 . 8 0 . 2 3 30 . 2 1 90 . 2 2 4 0 . 2 2 10 . 2 2 20 . 2 1 9 0 . 4 8 30 . 4 5 40 . 4 6 6 0 . 4 6 00 . 4 6 30 . 4 5 4 0 . 7 7 60 . 7 4 70 . 7 5 2 0 . 7 5 00 . 7 5 10 . 7 4 7 0 . 9 3 80 . 9 2 80 . 9 3 1 0 . 9 3 00 . 9 3 10 . 9 2 8 1 0 . 9 8 40 . 9 8 10 . 9 8 1 0 . 9 8 10 . 9 8 1O .日8 0 . 9 9 90 . 9 9 80 . 9 9 9 0 . 9 9 90 . 9 9 90 . 9 9 8 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 8 3 0 . 2 1 8 4 0 . 3 1 8 5 0 . 4 1 8 6 0 . 5 1 8 7 0 . 6 1 8 8 0 . 7 1 8 9 0 . 8 0 . 2 3 70 . 2 1 70 . 2 2 2 0 . 2 1 90 . 2 2 00 . 2 1 5 0 . 4 7 10 . 4 5 40 . 4 6 1 0 . 4 5 40 . 4 5 40 . 4 5 3 0 . 7 5 30 . 7 2 70 . 7 4 2 0 . 7 3 20 . 7 3 50 . 7 2 7 0 . 9 1 5O .日0 50 . 9 1 2 0 . 9 0 90 . 9 0 9O .日0 4 O .日8 4O .日8 10 . 9 8 3 0 . 9 8 20 . 9 8 30 . 9 8 1 0 . 9 9 70 . 9 9 70 . 9 9 7 0 . 9 9 70 . 9 9 70 . 9 9 7 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 G = 3N = 2 0B h e p e = 1p o v e r = o l l p a i r G = 3N = 2 0. h o p e = 2p o v e r = o l l p s i r O s S la・ b d aT u k e y "01. "0 回 ・elHoch. R 圃 。。 目nf. O D Sl o M b d sT u k e y "01・H o 園 ・elHoch. Ro・sonf. 1 5 5 0 . 2 1 5 6 0 . 3 1 5 7 0 . 4 1 5 8 0 . 5 1 5 9 0 . 6 1 6 0 0 . 7 1 6 1 0 . 8 0 . 0 0 00 . 0 0 00 . 0 0 0 0 . 0 0 00 . 0 0 00 . 0 0 0 0 . 0 0 00 . 0 0 60 . 0 0 8 0 . 0 0 80 . 0 0 80 . 0 0 0 0 . 0 1 30 . 0 4 30 . 0 5 0 0 . 0 5 00 . 0 5 00 . 0 1 1 0 . 0 5 80 . 1 3 70 . 1 5 1 0 . 1 5 10 . 1 5 10 . 0 5 1 0 . 1 6 80 . 3 3 40 . 3 4 5 0 . 3 4 50 . 3 4 50 . 1 4 4 0 . 3 0 70 . 5 2 40 . 5 3 4 0 . 5 3 40 . 5 3 40 . 2 8 6 0 . 5 2 80 . 7 3 10 . 7 3 4 0 . 7 3 40 . 7 3 40 . 5 0 6 ・ 1 9 0 0 . 2 1 9 1 0 . 3 1 9 2 0 . 4 1 9 3 0 . 5 1 9 4 0 . 6 1 9 5 0 . 7 1 9 6 0 . 8 0 . 0 5 70 . 0 7 20 . 0 7 3 0 . 0 7 30 . 0 7 30 . 0 4 9 0.1710.196 0 . 1 9 7 0 . 1 9 70 . 1 9 70 . 1 5 6 0 . 4 3 40 . 4 7 40 . 4 8 0 0 . 4 8 00 . 4 8 00 . 4 0 6 0 . 7 1 90 . 7 5 60 . 7 6 2 0 . 7 6 20 . 7 6 20 . 6 9 9 0 . 9 0 90 . 9 2 30 . 9 2 6 0 . 9 2 60 . 9 2 60 . 8 9 9 0 . 9 7 90 . 9 8 80 . 9 8 8 0 . 9 8 80 . 9 8 80 . 9 7 3 0 . 9 9 50 . 9 9 80 . 9 9 8 0 . 9 9 80 . 9 9 80 . 9 9 5 ・・ n . d l f f G = 3N = 2 0s h a p e = 1p o v e r =i r =i n. d l f f G = 3N = 2 0s h s p e = 2p oe O D Sl a m b d oT u k e y "01・" 0・ l Del"och. Ro・sonf. 目 。 nf. O s SI s . b d sT u k e yH o l . H o . . e lH o c h . R o・ 1 6 2 0 . 2 1 6 3 0 . 3 1 6 4 0 . 4 1 6 5 0 . 5 1 6 6 0 . 6 1 6 7 0 . 7 1 6 8 0 . 8 0 . 0 4 80 . 0 5 60 . 0 6 0 0 . 0 5 80 . 0 5 80 . 0 4 4 0 . 1 0 40 . 1 1 00 . 1 1 6 0 . 1 1 60 . 1 1 60 . 0 9 0 0 . 1 9 30 . 2 3 40 . 2 4 2 0 . 2 4 20 . 2 4 20 . 1 7 5 0 . 3 1 90 . 3 9 30 . 4 0 8 0 . 4 0 80 . 4 0 80 . 2 9 1 0 . 4 6 20 . 5 6 70 . 5 7 8 0 . 5 7 80 . 5 7 80 . 4 3 5 0 . 6 1 30 . 7 3 30 . 7 4 3 0 . 7 4 30 . 7 4 30 . 5 9 7 0 . 7 5 80 . 8 6 10 . 8 6 4 0 . 8 6 40 . 8 6 40 . 7 4 1 ・・ 1 9 7 0 . 2 1 9 8 0 . 3 19~ 0 . 4 2 0 0 0 . 5 2 0 1 0 . 6 2 0 2 0 . 7 2 0 3 0 . 8 0 . 1 5 90 . 1 4 80 . 1 5 1 0 . 1 4 90 . 1 5 00 . 1 4 0 0 . 3 1 90 . 3 2 60 . 3 3 0 0 . 3 2 70 . 3 2 70 . 3 0 7 0 . 5 8 90 . 5 9 30 . 6 0 2 0 . 5 9 80 . 5 9 80 . 5 6 6 0 . 8 1 80 . 8 2 90 . 8 3 6 0 . 8 3 50 . 8 3 50 . 8 0 2 0 . 9 5 20 . 9 5 70 . 9 6 0 0 . 9 5 90 . 9 6 00 . 9 4 4 0 . 9 8 90 . 9 9 30 . 9 9 3 0 . 9 9 30 . 9 9 30 . 9 8 5 70 . 9日80 . 9 9 8 0 . 9 9 8O .日 目 80 . 9 9 7 O .日9 ・ 0s h o p e = 1p oe r =a x . d l f f G = 3 N2 G = 3N = 2 0s h a p e = 2p oe r = . s x . d i f f D l b d aT u k e yH o l . H o . . e lH o c h . R o .。 目nf. O s SI s O s SI s D l b d sT u k e yH o l . H o . . e lH o c h . R o . s o n f . 雪 1 6 9 0 . 2 1 7 0 0 . 3 1 7 1 0 . 4 7 2 " 0 . 5 1 1 7 3 0 . 6 1 7 4 0 . 7 1 7 5 0 . 8 0 . 1 8 90 . 1 7 90 . 1 8 1 0 . 1 8 00 . 1 8 10 . 1 7 6 0 . 4 4 00 . 4 2 60 . 4 3 7 0 . 4 3 20 . 4 3 50 . 4 1 9 0 . 7 5 60 . 7 3 20 . 7 3 7 0 . 7 3 50 . 7 3 50 . 7 2 6 0 . 9 3 10 . 9 2 50 . 9 2 7 0 . 9 2 70 . 9 2 80 . 9 1 9 0 . 9 8 40 . 9 8 10 . 9 8 1 0 . 9 8 10 . 9 8 10 . 9 8 1 0 . 9 9 90 . 9 9 80 . 9 9 9 0 . 9 9 90 . 9 9 90 . 9 9 8 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 2 0 4 0 . 2 2 0 5 0 . 3 2 0 6 0 . 4 2 0 7 0 . 5 2 0 8 0 . 6 2 0 9 0 . 7 2 1 0 0 . 8 0 . 1 3 50 . 1 4 10 . 1 4 4 0 . 1 4 30 . 1 4 30 . 1 2 4 0 . 3 2 30 . 3 2 40 . 3 2 8 0 . 3 2 40 . 3 2 40 . 3 0 2 0 . 5 9 80 . 6 0 80 . 6 2 0 0 . 6 1 40 . 6 1 70 . 5 6 7 0 . 8 1 60 . 8 3 20 . 8 3 8 0 . 8 3 60 . 8 3 60 . 8 0 1 0 . 9 4 10 . 9 4 70 . 9 4 9 0 . 9 4 90 . 9 4 90 . 9 3 6 7O .日9 20 . 9 9 2 0 . 9 9 20 . 9 9 20 . 9 8 5 O .日8 0 . 9 9 81 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 00 . 9 9 8 s h a p e = l :等間隔(最大範四) . s h a p e = 2 :最小範開 a n y p a i r :いずれかの対検出. a1 1p ai r :総対検出. m i n . d j f f : 最小差検山， m a x . d i f f : 最大差検出 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン サ イ ズ は I000回 ‑3 1

表5 Hl 下比較の場合の種々の配胃，郁々の Aに対する名手法の検出力 (N=50 ) ・ G = 4N = 5 0s h a p e = 1p o v e r = a n y p a l r d aT u k e y O B Sl a圃 b 3 9 3 0 . 2 3 9 4 0 . 3 3 9 5 0 . 4 3 9 6 0 . 5 3 9 7 0 . 6 3 9 8 0 . 7 3 9 9 0 . 8 日= 4N = 5 0s h a p e = 2p oe r = a n y p a l r " 0 1 ." 0 ・ m e l" o c h . R o ・Bonf. O B Sl a m b d aT u k e yH o l . " o . . e lH o c h . R o悶 4 2 8 0 . 2 4 2日 0 . 3 4 3 0 0 . 4 4 3 1 0 . 5 4 3 2 0 . 6 4 3 3 0 . 7 4 3 4 0 . 8 0 . 6 2 50 . 5 8 60 . 6 0 1 0 . 5 8 90 . 5 9 80 . 5 8 6 0 . 9 5 90 . 9 5 10 . 9 5 4 0 . 9 5 10 . 9 5 40 . 9 5 1 9 0 . 9 9 90 . 9 9 90 . 9 9 9 0 . 9 9 90 . 9 9 9O .日9 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 ・ B o n f . 0 . 6 1 60 . 5 8 20 . 5 9 5 0 . 5 8 40 . 5 8 60 . 5 8 2 O .日1 6O .日0 50 . 9 1 1 0 . 9 0 50 . 9 0 5O .日0 5 0 . 9 9 80 . 9 9 80 . 9 9 8 0 . 9 9 80 . 9 9 80 . 9 9 8 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 G = 4N = 5 0. h a p e = 2p o曹 e r = a l l p a l r G = 4N = 5 0s h a p e = 1p oe r = a l l p a l r O B Sl ab d aT u k e yH o l . H o . . e lH o c h . R o d aT u k e y O O S1 0b ・ " 0 1 ." 0 . ・ e lH o c h . R O M B o n f . 4 0 0 0 . 2 4 0 1 0 . 3 4 0 2 0 . 4 4 0 3 0 . 5 4 0 4 0 . 6 4 0 5 0 . 7 4 0 6 0 . 8 4 3 5 0 . 2 4 3 6 0 . 3 4 3 7 0 . 4 4 3 8 0 . 5 4 3 9 0 . 6 4 4 0 0 . 7 4 4 1 0 . 8 0 . 0 3 90 . 0 6 70 . 0 7 6 0 . 0 7 60 . 0 7 70 . 0 3 3 0 . 3 2 50 . 4 0 80 . 4 1 3 0 . 4 1 30 . 4 1 60 . 3 0 1 0 . 7 9 00 . 8 4 40 . 8 4 6 0 . 8 4 60 . 8 4 70 . 7 6 5 0 . 9 7 30 . 9 8 50 . 9 8 5 0 . 9 8 50 . 9 8 50 . 9 6 5 0 . 9 9 80 . 9 9 90 . 9 9 9 0 . 9 9 90 . 9 9 90 . 9 9 8 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 ・ ・Bonf. 0 . 0 0 00 . 0 0 00 . 0 0 0 0 . 0 0 00 . 0 0 00 . 0 0 0 0 . 0 0 00 . 0 0 00 . 0 0 0 0 . 0 0 00 . 0 0 00 . 0 0 0 0 . 0 0 00 . 0 0 80 . 0 1 5 0 . 0 1 50 . 0 1 50 . 0 0 0 0 . 0 0 70 . 0 9 80 . 1 1 9 0 . 1 1 90 . 1 1 90 . 0 0 2 0 . 0 7 30 . 3 6 40 . 3 8 9 0 . 3 8 90 . 3 8 90 . 0 5 2 0 . 2 7 40 . 6 2 80 . 6 3 8 0 . 6 3 80 . 6 3 80 . 2 3 0 0 . 5 4 00 . 8 3 70 . 8 3日 0 . 8 3 90 . 8 3 90 . 4 9 6 ・ ・・ H o ・阻el Hoch. Ro・Bonf. O B Sl a . b d aT u k e yH o l・ O O Sl a m b d aT u k e yH o l . H o . . e l" o c h . R o m B o n f . 4 0 7 0 . 2 4 0 8 0 . 3 4 0 9 0 . 4 4 1 0 0 . 5 4 1 1 0 . 6 4 1 2 0 . 7 4 1 3 0 . 8 4 42 0 . 2 4 4 3 0 . 3 4 4 4 0 . 4 4 4 5 0 . 5 4 4 6 0 . 6 4 4 7 0 . 7 4 4 8 0 . 8 G = 4N = 5 0a h a p e = 2p oe r = . i n . d l f f r =i n . d l f f G = 4N = 5 0s h a p e = 1p oe 0 . 0 4 60 . 0 4 90 . 0 5 4 0 . 0 5 00 . 0 5 00 . 0 3 6 0 . 0 9 10 . 1 2 00 . 1 2 5 0 . 1 2 20 . 1 2 50 . 0 8 4 0 . 2 0 70 . 2 7 30 . 2 8 3 0 . 2 8 10 . 2 8 10 . 1 9 1 0 . 3 6 60 . 4 9 20 . 5 1 4 0 . 5 1 30 . 5 1 30 . 3 3 3 0 . 5 4 20 . 7 1 50 . 7 3 5 0 . 7 3 50 . 7 3 50 . 5 0 8 0 . 7 1 50 . 8 5 80 . 8 6 3 0 . 8 6 30 . 8 6 30 . 6 8 7 00 . 9 4 00 . 8 0 5 0 . 8 2 70 . 9 4 00 . 9 4 0 O .日4 ・・ ・ 日= 4N = 5 0a h a p e = 1p oe r =a 玄. d l f f ・ 日= 4N = 5 0. h a p e = 2p oe r =聞 は . d l f f ・ ・Ho..elHoch. Ro・Bonf. O B S1 0四b d aT u k e yH o l . H oN e l" o c h . R o . B o n f . 0 . 5 2 70 . 5 0 40 . 5 1 1 0 . 5 0 70 . 5 1 20 . 4 9 4 1 0 . 9 3 20 . 9 2 50 . 9 3 1 0 . 9 2 50 . 9 2 8O .日2 0 . 9 9 70 . 9 9 70 . 9 9 8 0 . 9 9 80 . 9 9 80 . 9 9 7 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 . 2 7 00 . 2 7 40 . 2 8 7 0 . 2 8 10 . 2 8 20 . 2 4 8 4 4 9 0 . 2 0 . 6 6 40 . 6 9 00 . 7 0 1 0 . 6 9 40 . 6 9 60 . 6 4 3 4 5 0 0 . 3 0 . 9 3 60 . 9 5 10 . 9 5 4 0 . 9 5 20 . 9 5 30 . 9 1 9 4 5 1 0 . 4 0 . 9 9 40 . 9 9 80 . 9 9 8 0 . 9 9 8O .日9 80 . 9 9 1 4 5 2 0 . 5 0 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 4 5 3 0 . 6 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 4 5 4 0 . 7 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 4 5 5 0 . 8 1 O B S1 0b d aT u k e yH o l 4 1 4 0 . 2 4 1 5 0 . 3 4 1 6 0 . 4 4 1 7 0 . 5 4 1 8 0 . 6 4 1 9 0 . 7 4 2 0 0 . 8 0 . 2 8 70 . 2 9 10 . 3 0 1 0 . 2 9 60 . 2 9 60 . 2 6 2 0 . 6 3 50 . 6 6 20 . 6 7 5 0 . 6 6 90 . 6 7 00 . 6 1 0 0 . 9 2 70 . 9 4 40 . 9 4 6 0 . 9 4 40 . 9 4 40 . 9 1 7 0 . 9 9 10 . 9 9 50 . 9 9 5 0 . 9 9 50 . 9 9 50 . 9 8 8 0 . 9 9 91 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 00 . 9 9 9 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 s h a r e = l :等間隔. s h a r e = 2 :最小範四. s h a p e = 3 :最大範閲. s h a p e = 1 :1個孤立 a n y p a i r :いずれかの対検出. a1 1p ai r :総対検出. m i n . d i r r : 最小差検出， m a x . d i f f : 最大差検出 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン サ イ ズ は 1000回 qu qL

表 5 (続き) G = 4N = 5 0 .hape=3 pover=anypair O B Sl a m b d aT u k e yH o l . " o m m e lH o c h . 1 6 3 0 . 2 1 6 1 0 . 3 1 6 5 0 . 1 1 6 6 0 . 5 1 6 7 0 . 6 4 6 8 0 . 7 4 6 9 0 . 8 日= 4N = 5 0s h A p e = 1 pover=anypair Ro~ B o n f . 0 . 6 3 30 . 6 0 30 . 6 1 2 0 . 6 0 60 . 6 1 00 . 6 0 3 0 . 9 6 80 . 9 6 50 . 9 6 7 0 . 9 6 50 . 9 6 50 . 0 6 5 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 G = 4N = 5 0 .hape=3 pover=allpair 0 . 2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 . 6 0 . 7 0 . 8 目 。n f . 0 . 0 0 10 . 0 0 50 . 0 0 5 0 . 0 0 50 . 0 0 50 . 0 0 1 0 . 0 1 90 . 0 5 2 0.059 0 . 0 5 90 . 0 5 90 . 0 1 2 0 . 1 6 70 . 2 9 40 . 3 0 8 0 . 3 0 80 . 3 0 80 . 1 1 3 0 . 4 8 50 . 6 7 10 . 6 7 8 0 . 6 7 80 . 6 7 80 . 1 1 1 0 . 8 3 10 . 9 1 00 . 9 1 8 0 . 9 1 80 . 9 1 80 . 7 9 8 30 . 9 8 1 0 . 9 8 10 . 9 8 10 . 9 5 3 0.960 O .日8 91 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 00 . 9 9 5 0 . 9 9 5O .日9 0 . 6 1 10 . 5 8 70 . 5 9 2 0 . 5 8 90 . 5 9 10 . 5 8 6 0 . 9 5 90 . 9 5 10 . 9 5 7 0 . 9 5 60 . 9 5 70 . 9 5 4 0 . 9 9 9 0.999 0 . 9 9 9 0 . 9 9 90 . 9 9 90 . 9 9 9 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 O B Sl a m b d aT u k e y HolM H o田lIe lH o c h . R o悶 5 0 5 5 0 6 0 0 7 5 0 8 5 0 9 5 1 0 5 1 1 0 . 2 0 . 3 0 . 1 0 . 5 0 . 6 0 . 7 0 . 8 B o n f . 0 . 1 6 90 . 1 8 1 0.182 0.182 0 . 1 8 50 . 1 5 2 0 . 6 5 30 . 6 7 8 0.680 0 . 6 8 0 0.682 0 . 6 1 6 0 . 9 5 20 . 9 6 30 . 9 6 3 0 . 9 6 30 . 9 6 30 . 9 1 0 0 . 9 9 80 . 9 9 80 . 9 9 8 0 . 9 9 80 . 9 9 80 . 9 9 8 0 . 9 9 90 . 9 9 90 . 9 9 9 0 . 9 9 90 . 9 9 90 . 9 9 9 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 G = 4N = 5 0R h a p e = 4 pover=min.diff G = 4N = 5 0 .hape=3 pover=四in.diff ・Bonf. u k e yH o l . H o国規 e lH o c h . R o O B S la~bda T 日 目S l a圃b d aT u k e y Hol. 4 7 7 0 . 2 1 7 8 0 . 3 4 7 9 0 . 4 1 8 0 0 . 5 4 8 1 0 . 6 4 8 2 0 . 7 4 8 3 0 . 8 5 1 2 5 1 3 5 1 1 5 1 5 5 1 6 5 1 7 5 1 8 0 . 1 1 70 . 1 2 00 . 1 2 7 0 . 1 2 2 0.1220.101 0 . 3 5 00 . 3 8 60 . 3 9 9 0 . 3 9 10 . 3 9 50 . 3 1 5 0 . 6 1 70 . 6 8 70 . 7 0 1 0 . 6 9 50 . 6 9 80 . 5 9 6 0 . 8 2 20 . 8 8 60 . 8 9 1 0 . 8 8 90 . 8 8 90 . 8 0 6 0 . 9 1 70 . 9 7 10 . 9 7 1 0 . 9 7 10 . 9 7 10 . 9 4 0 0 . 9 9 10 . 9 9 60 . 9 9 6 0 . 9 9 60 . 9 9 60 . 9 8 9 0 . 9 9 9 0.999 1 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 00 . 9 9 9 ・ G = 4N = 5 0s h a p e = 3 pover= u.diff ・"o..el Hoch. Ro・Bonf. OBS l a園 b d aT u k e yH o l 4 8 4 0 . 2 4 8 5 0 . 3 4 8 6 0 . 4 4 8 7 0 . 5 1 8 8 0 . 6 4 8 9 0 . 7 4 9 0 0 . 8 H o m m e lH o c h . Rom B o n f . G = 4N = 5 0. h a p e = 4 pover=allpair O B Sl a m b d aT u k e y Hol. H o掴 阻 e lH o c h . R o凪 4 7 0 0 . 2 4 7 1 0 . 3 1 7 2 0 . 4 4 7 3 0 . 5 4 7 1 0 . 6 4 7 5 0 . 7 4 7 6 0 . 8 d aT u k e yH o l岡 O B Sl a聞 b 4 9 8 4 9 9 5 0 0 5 0 1 5 0 2 5 0 3 5 0 1 . 5 5 50 . 5 5 9 0 . 5 5 80 . 5 6 10 . 5 1 9 0 . 5 7日 0 0 . 9 5 80 . 9 5 80 . 9 5 9 0 . 9 5 80 . 9 5 80 . 9 5 5 0 . 9 9 9 0.999 0 . 9 9 9 0 . 9 9 90 . 9 9 90 . 9 9 9 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 0 . 2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 . 6 0 . 7 0 . 8 "oMNel H o c h . R o阻 B o n f . 0 . 3 8 60 . 3 7 70 . 3 8 1 0 . 3 8 00 . 3 8 20 . 3 6 1 0 . 8 3 70 . 8 1 10 . 8 1 6 0 . 8 1 30 . 8 1 10 . 8 1 8 2 0.983 0 . 9 8 2 0.982 0 . 9 7 7 0 . 9 8 0O .日8 0 . 9 9 90 . 9 9 9 0.999 0 . 9 9 9 0.999 0 . 9 9 9 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 ・ O B Sl a M b d aT u k e yH o l 0 "el Hoch. Rom Bonf. r =圃ax.diff G = 1 N=50 . h a p e = 4p oe 闇 5 1 9 5 2 0 5 2 1 5 2 2 5 2 3 5 2 1 5 2 5 0 . 2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 . 6 0 . 7 0 . 8 割問 0 . 3 7 10 . 3 6 80 . 3 7 5 0.372 0 . 3 7 10 . 3 5 2 0 . 8 3 20 . 8 3 10 . 8 3 9 0 . 8 3 70 . 8 3 8 0.808 0.979 0 . 9 8 2 0.982 0.982 O .日8 20.972 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 1 . 0 0 01 . 0 0 01 . 0 0 0 s h a p e = l :等間隔， s h a p e = 2 :最小範囲， s h a p e = 3 :最大範四， s h a p e = 4 :1伺 孤 立 a n y p a l r :いずれかの対検出， a1 1p ai r :総対検出， m i n .d if f : 最小差検出， m a x .di f f :最大差検出 シミュレーションサイス.は IOOOlel ‑3 3‑

参考文献 l )I l o l m，S .( 19 7 9 )，AS i m p l eS e q u e n t i a l l yR e j e c t i v eMI lI L i p l eT e s tP r o c e d u r e，S c a n d， J ， S t a ti st . ，6 ，6 5 ‑ 7 0 . 2 ) S h a f f e r，J . P .( 19 8 6 )，M o d i f i e dS e q u e n t i a l l yR e j e c t i v eM u l t i p l eT e s lP r o c e d u r e s， J A S A，81 .8 2 6 ‑ 8 31 . 3 ) S i m e s， R .J .( 19 8 6 )，A nI m p r o v e ds o n f e r r o n iP r o c e d l l r ef o rM u lt i p l eT e s t so f S i g n i f i c a n c e，s i o m e t r i k a .7 3，5 7 1 ‑ 7 5 1 . 4 )I l o m m el .G .( 19 8 8 )，AS t a g e w i s eR e j e c t i v eT e s LP r o c e d u r eb a s e do n am o d if i e d i o m e t ri k a，7 5，3 8 3 ‑ 3 8 6 . s o n f e r r o n iT e s t，s 5 ) I I o c h b e r g，Y .( 19 8 8 )，AS h a r p e rs o n f e r r o n iP r o c e d u r ef o rM u l t i p l eT e s t so f 5，8 0 0 ‑ ‑ 8 0 2 . S i g n i f i c a n c e .B i o m e t r i k a，7 6 ) R o m，D . M .( 19 9 0 )，AS e q u e n t i a l l yR e j e c t i v eM u l t i p l eT e s LP r o c e d u r eb a s e do na M o d if i e ds o n f e r r o n iI n e q u a li t y .B i o m e l r ‑ i k a，7 7 ，6 6 3 ‑ ‑ 6 6 5 . .，P e r i t z，E .a n dG a b r i el .K . R .( 19 7 6 )，O nC l o s e dT e s l i n gP r o c e d u r e sw i t h 7 ) M a r c u s，R S p e c i a lR e f e r e n c et oO r d e r e dA n a l y s i so fV a r i a n c e .s i o m e t r i k a，7 0，5 7 1 ‑ 5 8 3 . 8 )岩崎正和(19 9 0 )，新しい s o n f e r r o n i手順について，毒性・薬効データ解析における多重 比較法の利用一統計数理研究所共同研究レポート 2 2 . 9 ) l l o m m e ， lG .( 19 8 9 )，AC o m p a r i s o no fT w oM o d i f i e ds o n f e r r o n iP r o c e d u r e s， s i o m e t r i k a，7 6，6 2 4 ‑ 6 2 5 . 1 0 ) 松田真一・永田靖(19 9 1 )，多重比較における新たな検出力の提案と各手法の特徴比較 9 . 9 3 ‑ 1 1 3 . ，応用統計学， 1 1 lRinot，Ia n dG a b r i e， lK . R .( 19 7 5 )，AS t u d yo fL h eP o w e r so fS e v e r a lM e t o h d so f 1 M uI t ip1 eC o m p a ri s o n s，J A S A，6 3，6 5 5 ‑ 6 6 0 . 1 2 ) R a m s e y，P . I I .( 19 7 8 ) .P o w e rD i f f e r e n c e sb e t w e e nP a i r w i s eM u l l i p l eC o m p a r i s o n s， J A S A，7 3，4 7 9 ‑ 4 8 7 . 1 3l Yoshida，M .( 19 8 8 )，E x a c tP r o b a b i l i t i e sa s s o c i a t e dw i L hT u k e y ' sa n dD u n n e t t ' s M u l t i p l eC o m p a r i s o n sP r o c e d u r e si ni m b a l a n c e do n e ‑ w a yA N O V A . J . J a p a n e s eS o c . C o m p . S t a t .，1 .1 1 1 ‑ 1 2 2 . 3 4一

日本 5A5ユ ー ザ ー 会 ( 5UG ト‑.J) UNIVARIATEフロシジャにて求められる統計量について 鳥居あづさ ヘキストジャパン株式会社 医学統計室 S t a t i s t i c s Culculated i n UNIVARIATE Procedure Azusa T o r i i Medical Biometry Office，Hoechst ‑ . Japan L td. 8‑10‑16 Akasaka Minato‑ku，Tokyo 要旨 S A Sの プ ロ シ ジ ャ の 1つである U N I V A R I A T Eは 数 値 変 数 に 対 し 要 約 統 計 量 を 生 成 す る も の で と て も よ く 用 い る プ ロ シ ジ ャ の 1つ で あ る 。 算 出 さ れ る 1 つ 1 つ の 統 計 量 は非常に基礎的でありそれらを求める算出式は様々な出版物に示されている。 いくつかの統計量(歪度、尖度、など〉は、一般的 i こ用いられている算出式とは異なっ た算出式を用いてもとめられている。また、オプションの指定によっては算出式が変わる 項目もあった。結果の解釈時に注意が必要であったのでその注意すべき点を報告する。 あ わ せ て 今 後 U N I V A R I A T Eで 算 出 さ れ る こ と が 望 ま し い と 思 わ れ る 統 計 量 を 紹 介する。 キーワード: しはじめに UNIVARIATE 尖度 歪度 Studentの t統 計 量 機々なデータの解析において、まずはじめに、データがどのような分布をしているかを 調べ、データの性質をつかむことが必要である。基本的な統計量として、平均、分散、中 央値、最大値、最小値などがあるが、このような基本的な統計量を与えてくれるプロシジ ャとして U N I V A R I A T Eがある。 U N I V A R I A T Eは 数 値 変 数 に 対 し 要 約 統 計 量 を 求 め る こ と が 出 来 、 非 常 に よ く 使 用さる。また算出される要約統計量はさまざまな出版物にも示されているものばかりなの で、どのような公式を用いて算出されているか確認のうえで用いられることが少ないと思 われる。しかし、中には一般的に用いられる算出式とは異なった式を用いて求められてい たり、またオプションの指定により算出式が変わるものもある。 2 . 要約統計量 分布が左右のいずれに歪んでいるか、または左右対称であるかを見る統計量として査度 がある。 い ま {X 10 X 2. Xc ) の n 個 の 観 測 値 の 平 均 値 の ま わ り の r次 の 標 本 モ ー メ ン ト f f irは、一般に … . ロ1r 1 n L (Xi‑X) r i=1 で求められる。 ‑ 3 5‑ X: n個 の 観 測 値 の 平 均

標本査度 (.;-τ~) (1) Jτ (2) b2 と標本尖度( b 2) は m ，を用いて 3 三 町 】 3 / m2. 町 】 4 / H122 3 と定義される、たとえばスネデガー・コクラン ( 19 7 2 )。また、 (3) rD~' (4) bぶ / S3 m. / S4 町 】 3 3 ただし ロ 1 E (Xi‑X) 2 n‑ 1 i~ 1 S2 定 義 さ れ る 場 合 も あ る 、 た と え ば PearS0n ，D 'AI0S11n0 and B0曹 m a n( 1 9 77 ) 。 通 常 正 規 性 の 検 定 の た め の 標 本 歪 度 、 標 本 尖 度 は (1) 、 (2) ま た は (3) 、 (4) の算出式によって求められており、多くの数表もこれらを用いて作成されている。しかし、 SASのプロシジャ UNIVARIATEで 用 い ら れ て い る 歪 度 (g 1) と 尖 度 (g 2) の 算出式は、次のようである。 (5) g1 = n (n‑l) (n‑2) (6) g2 n (n +1) (n‑l) (n‑2) (n‑3) L (Xi‑X) 3 /S 3 L ( X i ‑ X ) 4 / 54 3 (n‑l) (n‑l) (n‑2) (n‑3) ここで S A Sが 用 い て い る 歪 度 、 尖 度 の 算 出 式 (5) 、 (6) は そ れ ぞ れ の 分 子 が そ れ ぞれ 3次と 4次 の キ ュ ム ラ ン ト の 不 偏 推 定 量 に な る と い う 性 質 を 用 い て 導 い て い る 、 S1u a r la n d Ord(1987 ) 。 歪度 . ， rb 1と g 1との関係は g1 rb~ = で あ る 。 尖 度 b 2と g 2との関係は g2 = (n‑l) (n+l) (n‑2) (n‑3) である。 ‑ 36 ‑ b2 + 6 (n ‑ 1) (n‑2) (n‑3)

定 義 式 ( 1) 、 (2) に よ っ て 求 め ら れ る 標 本 歪 度 、 棉 本 尖 度 は 、 係 数 の 調 整 は 必 要 で SA S を 用 い て オ プ シ ョ ン V A R D E F = Nと 指 定 す る こ と に よ っ て 求 め る こ と し か し 、 オ プ シ ョ ン V A R D E Fは 分 散 の 計 算 に 使 う 除 数 の 指 定 で あ る の で 、 あるが、 が出来る。 分 散 ( 樟 準 偏 差 ) を 用 い る す べ て の 統 計 量 が 変 わ っ て し ま う 。 そ の 1つ と し て S t ud e n tの t統 計 量 が あ る 。 こ れ は 母 集 団 分 布 の 分 散 σ2の 値 が 未 知 で あ る と き に 、 そ の 推 定 量 S 2を 用 い て 母 集 団 の 平 均 μ に関する仮説を検定するものであり、 x μ s / と表される。 しかし、 r百 U N I V A R I A T Eプ ロ シ ジ ャ で は 、 分 散 の 計 算 に 使 う 除 数 を 指 定 す る オ プ シ ョ ン V A R D E F = Nを 指 定 し た 場 合 、 推 定 量 S 2に 変 わ っ て m 2が用いられ、 S t ud en tの t統 計 量 と は 異 な っ た 統 計 量 に な っ て し ま う 。 オ プ シ ョ ン V A R D E F = Nを 指 定 し た 場 合 に 求 め ら れ る 統 計 量 t.は tによって . ; n ‑ て = r = ‑ ‑t t• . f "f i と表される。 オプションの指定がすべての要約統計量に画一的にきくのではなく、必要な項目のみに 指定が有効になることが必要である。 最 後 に 、 す で に U N I V A R I A T Eで 算 出 さ れ て い る 中 央 値 ( メ ジ ア ン ) に 加 え 、 中 央債の信頼区聞が算出されるようになればよいと恩われる。医薬品の臨床試験のデータに おいては、データ件数もそれほど多くなく、また個体聞のゆがみのあるデータでは、平均 値よりも中央値の方がデータの代表値として適切である。平均値に関しては標箪偏差、分 散など信頼区聞を算出するために必要な統計量が示されているが、中央値に対しては伺も 示されていない。平均値に対する信頼区間と問機に中央値に対しでも信頼区聞を示すこと が必要である。 いま、 X (il、 I = 1 .".n が 観 測 値 X 1. ・ ・ .X 0 の 順 序 統 計 量 で あ る と す る 。 中 央 値 の 信 頼 区 間 の 両 端 の 値 は 、 添 字 i が 以 下 の 式 に よ っ て 近 似 さ れ る 順 序 統 計 量 X (il と し て 求 め る こ と が 出 来 る 、 た と え ば ス ネ デ ガ ー ・ コ ク ラ ン (I9 67 ) 。 r (n+1)+z 2 ただし、 2 zは 希 望 す る 信 頼 係 数 に 対 応 す る 正 規 偏 差 と す る 。 ‑3 7‑

3 . おわりに SASの よ う に 様 々 な プ ロ シ ' ジ ャ が 用 意 さ れ た パ ッ ケ ー ジ を 用 い る こ と に よ っ て 、 ユ ー ザーがたやすく機々なデータの解析を行うことが出来るようになってきた。 しかし、その 反面あまりにも手軽に使えるために、どのような公式を用いて求められる統計量であるか ということがおろそかになりやすい。今一度マニュアルに戻って確認することが必要であ ると思った。 参考文献 ( 1 ) S A S User's Gulde: BlSi c Version 5 Edltion(1986) .Keith Ord(1987 ) K E N D A L L 'S ADVANCED Theory o ! STATISTICS ( 2 ) A l a n Stnart a目d 1 ，FIFTH EDITION Voiume 1 . Charies Grl!lin C o . L td . ( 3 ) G .冒 . : z .H'γ‑、胃.G .リラ Y著 ( 1 9 67 ) 畑村文好、奥野忠一、津村善郎共訳 ( 19 72 )、 統 計 的 方 法 、 原 書 第 6版 、 (岩波書庖) .S.Pearson， R.B.D'Afostino a n d K.O.Bo冒 man(1977 ) T e s t sl o r departure Irom ( 4 ) E normality: Compari5on 0 1p o w e r 5， Blometrika， 6 4，231‑246 3 8‑

日本 5A5ユ ー ザ ー 会 (5UG 卜~) 臨床試験データの解析における SAS 標準解析プログラムの開発 江口幸子** 0大 石 雅 彦 * ヘキストジャパン株式会社 医学統計室 S t a n d a r dA n a l y s i sProgram U s i n gSASi nC l i n i c a lT r i a l s Masahiko Ohishi* 5achiko Eguchi** Medical Biometry Office，HoechstJapan Ltd. 8‑10‑16 Akasaka Minato‑ku，Tokyo 要 旨 臨 床 試 験 デ ー タ の 解 析 に 現 在 S A Sは 広 く 用 い ら れ て い る 。 薬 効 評 価 を 行 う 上 で は 、 臨床データの十分でしかも総合的な解釈が必要となる。データの解析は具体的にはデータ の 一 覧 表 作 成 、 基 礎 統 計 量 の 算 出 、 検 定 ・ 推 定 等 か ら な る 。 し か も 、 こ れ ら を SASによ り行おうとすると、 PRINT、 MEANS (UNIVARIATE)、 TTEST… 等 の各プロシジャーを個々に指定しなければならない。しかもプロシジャーごとに出力され るため結果は大量の出力の中に分散することとなる。生デー夕、その集約された基礎統計 量、及び目的とする仮説検定・推定の結果を整理された形で得ることは、臨床データの解 析 結 果 の 解 釈 を 行 う 上 で は 不 可 欠 と 言 っ て も よ い 。 こ の 点 に お い て SASは 汎 用 的 で あ る が故に逆に臨床試験データの解析にとっては未だ十分とは言えない。そこでデータステッ プ と プ ロ シ ジ ャ ー を 組 み 合 わ せ て 用 い 、 必 要 と さ れ る 整 理 さ れ た 結 果 が 得 ら れ 、 しかも、 あたかも 1つ の プ ロ シ ジ ャ ー の よ う な マ ク ロ プ ロ グ ラ ム の 作 成 を 試 み た 。 具 体 的 に は グ ラ フを含めて検査値などの経時的データに対する標準的解析結果が得られるマクロプログラ ムを紹介する。 キーワード:臨床試験、検査値デー夕、定型的解析、マクロプログラム 1 . はじめに 新薬開発のための臨床試験では対象患者に関する各種情報が収集される。その内容は患 者の背景因子、経時的に観察された臨床症状、各種検査値の推移、担当医の評価等である。 これら臨床データの解析は薬効評価を行う上で欠かせ江いものであるが、それぞれのデー タの性質に応じた基本的な解析方法とそのまとめ方は確立されている。例えば群間比較試 験での患者背景に対する解析は、薬剤効果の解析に先立って群聞の比較可能性を吟味する ために行われ、この場合の標単的な解析は各背景因子の頻度表の作成、頻度表に対応した X 2検定、 1国 序 カ テ ゴ リ ー デ ー タ に 対 応 し た 順 位 和 検 定 で あ ろ う 。 まとめ方は各種論文で共通であることからもわかるように統ーした形ができ上がってい る。ところが、 この解析を S A S の プ ロ シ ジ ャ ー に よ り 行 う 場 合 に は 、 単 一 プ ロ シ ジ ャ ー ではカバーできず、 FREQ、 NPARIWAY等 幾 つ か の プ ロ シ ジ ャ ー を 別 々 に 、 しか もある場合にはデータを加工して実行する必要が生ずる。さらに出力された結果はプロシ ジャーごとにページが異江り、解析結果を総合的に解釈・判断するという点で大きな陣害 となる。この点を考えると、臨床データでの定型的な解析が確立されている項目について の 解 析 で は SA Sは 十 分 な パ ッ ケ ー ジ ソ フ ト と 言 え る か 疑 問 で あ る 。 こ れ を 克 服 す る 手 段 と し て は 他 の 言 語 に よ る 解 析 シ ス テ ム の 構 築 も 十 分 考 え ら れ る が 、 こ こ で は S A S のプロ シジャーによりどこまでこの点を補うことができるのか、検査値データの解析を題材とし て試みた。 具 体 的 に は 検 査 値 の 経 時 的 デ ー タ に 対 す る 基 本 的 な 解 析 が あ た か も 1つ の プ ロ シ ジ ャ ー を操る程度の手間で行えるようなマクロプログラムの構築を試みた。 ‑ 39

2 . 臨床試験における検査値データの解析 臨床試験では薬剤の安全性を検証するための一般臨床検査に加え、対象領域ごとの薬効 を評価するための各種検査も実施される。これらの検査値 i こ対する解析は安全性の検討を 目的とした検査項目と薬効の検出を目的とした検査項目で異なることは明らかであるが、 標単的な解析内容としては、以下のものが考えられる。 ‑検査値データの記述と基礎統計量の算出 ・群ごとの 2時 点 聞 の 比 較 ‑時点ごとの群間比較 ・分割型分散分析 ・群別乱燐法分散分析 ・それぞれの分散分析に対応した多重比較 ・経時的 Box‑Whlsker Plot .投与前後の散布図 ・経時的折れ線グラフ こ こ で は 、 こ れ ら の う ち 群 ご と の 2時 点 閣 の 比 較 と 分 割 型 分 散 分 析 に つ い て 簡 単 に 触 れ ることにする。 2 .I 群 ご と の 2時 点 閣 の 比 較 比較試験では対照薬に比べ試験薬がいかに優れているかを探るために薬剤問比較を行う。 一方非比較試験であれば、経時的に制定されたデータに対して時点を因子、被験者をプロ ックとする乱塊法分散分析あるいは投与前後の有意差検定を行う。比較試験であっても経 時的な変化を群ごとに把えたい場合にはこれらの解析が考えられる。投与前後の有意差検 定は、薬剤投与による検査値の変動を対象患者全体で把えることになるが、具体的検定法 と し て は ー 標 本 t検 定 、 符 号 付 順 位 検 定 が 考 え ら れ る 。 検 定 結 果 を 含 め て 解 析 の 結 果 は 図 1に 示 し た 形 i こ表わすことができる。 タイ ト ) v 群の名前 時点 項目 2 項目 3 度一均 ・尖一平 (後) 項目 1 度一均 ・尖一平 (前) 統計量 症例数 平均 (差) 度一定 ・尖一定検 検位 t 順 本付 標号 一符 図 1 群 ご と の 2時 点 聞 の 比 較 の ま と め ‑4 0

2 ，2 分 割 型 分 散 分 析 比 較 試 験 で の 繰 り 返 し 測 定 値 に 対 し て は 、 薬 剤 群 を 1次 因 子 、 時 点 を 2 次 因 子 、 被 験 者 をプロ・ソクとする分割型分散分析が考えられる。薬剤主効果、時点主効果、薬剤と時点の 交 E作 用 の 各 々 の 有 意 性 を 吟 味 す る 。 比 較 試 験 で は 、 検 査 値 の 変 動 と し て 表 わ れ る 薬 剤 効 果が群間で異なるか否かが問題であり、それは薬剤と時点の交互作用の有無として表わさ れる。また近接した時点聞の相聞は隊れた時点閣の相関に比べ高いことが予測されるため、 自 由 度 の 調 整 も 必 要 と な る 。 分 割 型 分 散 分 析 の 結 果 は 、 医1 2に 示 す 分 散 分 析 表 の 形 に ま と めることができる。 タ イ ト ル 分割型分散分析表 因 子 平方和自由度平均平方和 F P 自由度の修正 群 被 験 者 (1次 誤 差 ) 時点 群×時点 2次 誤 差 全 体 図2 分割型分散分析のまとめ 3 . S A Sに よ る 検 査 値 デ ー タ の 解 析 臨床試験データの解析の場において S A Sはデータの編集機能、プロシジャーの操作の 容易性、高度な解析手法等非常に優れた面を持っており有益な統計パッケージである。 一方、臨床統計解析では各領域の試験に共通して収集されるデー夕、例えば患者背景、 総合評価等があり、さらに先に述べたようにこれらの共通項目に対して行う解析および結 果の表示方法もある程度定まっている。 S A S は 統 計 パ ッ ケ ー ジ と し て 臨 床 統 計 分 野 に 限 らず幅広い分野のユーザーを対象とし、そのプログラムは汎用性に富み、いかなる分野の 統計解析にも使えるパッケージソフトである。問題は、この汎用性の裏返しとして、ある 特定の解析・出力様式が必要な個々の分野でその要求に答えられるような結果出力を得る のが難しい点である。 例 え ば 2，Iに 示 し た 群 ご と の 2時 点 閣 の 比 較 を 考 え よ う 。 解 析 に 用 い る S A Sデータセッ トを表 1に示す。 表 1 解析に用いる SASデータセット 被 験 者 N0， 101 101 101 102 時点 RBC Hb H t 2 3 516 507 505 590 16， 2 1 5， 5 1 5， 6 1 7. 7 4 g， 5 4 8， 4 4 8， 1 5 4， 4 ‑4 1一

データは 1時 点 が 1オプザベーションに対応している。このデータセ・7 トをもとに 2 .1 の 表出力を行なう手順を次に示す。 投与がI(時点 1) と 投 与 後 ( 時 点 3 )の 2 つ の オ プ ザ ベ ー シ ョ ン を 1オ プ ザ ベ ー シ ョンに結合したデータセ・y トを作成する。 ( 2) 検 査 項 目 ご と に 投 与 前 と 投 与 後 の 両 方 が 測 定 さ れ て い る も の の み を 残 し そ の 他 は 欠 測とする。 ( 3 ) 検査項目ごとに投与前後の差を求める。 ( 4 ) 投 与 前 、 投 与 後 、 お よ び 前 後 差 の 各 々 に つ い て PROC UNIVARIATEI こ よ り 基 礎 統 計 置 の 算 出 と ー 標 本 t検定、符号付順位検定を行なう。 ( 1 ) 以上の傑作により必要とされる結果は全て得られるが、その出力は膨大であり、これに よりデータの実像を把えるのは非常に大変である。また結果出力を行なう前に必要なデー タセットの編集も検査項目が多い場合には煩雑なものとなる。しかし試験が異なろうとも 処理手順は全く同じであり、その都度同じプログラミングが必要となる。 4 . 臨床試験での検査値データに対する槙箪解析プログラムの開発 以 上 の よ う に 臨 床 試 験 デ ー タ の 定 型 の 解 析 及 び 出 力 を 行 う 場 合 に SA Sの プ ロ シ ジ ャ ー をそのまま使ったのでは出力結果が大量になりそれは結果の解釈にも支障となる。そこで 基本的かっ定型的な解析がより手軽にかっ機能的に行えるマクロプログラムを開発したの で紹介する。何れもデータ編集後にマクロ変数の指定を行うだけで定型出力がなされるよ う に な っ て い る 。 デ ー タ 編 集 か ら 結 果 出 力 ま で の 流 れ を 図 3に示す。 データ編集 マクロプログラム の呼び込み ←￨完成されたマクロプログラム マクロ変散の指定 ↓ 定型出力 図3 データ編集から結果出力までの流れ 2で 述 べ た 検 査 値 デ ー タ に 対 す る 解 析 の 各 々 に つ い て 同 一 形 式 の プ ロ グ ラ ム を 作 成 し た が 、 こ こ で は 群 ご と の 2時 点 聞 の 比 較 を 行 う プ ロ グ ラ ム を 取 り 上 げ そ の 構 造 を 紹 介 す る 。 ‑4 2‑

図 3に 示 し た よ う に マ ク ロ プ ロ グ ラ ム に 入 る 前 に デ ー タ セ ッ ト を 編 集 す る こ と が 必 要 で ある。次に必要とされる出力に対応した項目、時点、群についての情報をマクロパラメー タ ー と し て 指 定 す る 。 マ ク ロ プ ロ グ ラ ム 内 の 処 理 の 流 れ を 図 4、 パ ラ メ ー タ ー の 指 定 例 を 図 5 に示す。 ( 1 ) Iマ ク ロ パ ラ メ ー タ ー の 整 理 ( 2 ) I エラー処理 ( 3 ) I データ抽出、編集 (~) I 統計量算出 ( 5 ) I 出力処理 図4 "MXXXXX(TITLEl='AAAAAA'， VARI=RBC，VAR̲NMl=' R B C '， VAR2= ，VAR̲NM2=' VAR3=WBC，VAR̲NM3=' 白 血 球 数 ¥ VARIO=PT，VAR̲NMIO='血 小 仮 数 ¥ VSTI=I，VST̲NMl='時 点 1' VST2=3，VST̲NM2='時 点 2'， VST3=6，VST̲NM3='時 点 4'， VST6= ，VST̲NM5=' VST7= ，VST̲NM7=' VST̲NM8='時 点 8'， VST8=9， GUNI=1 ，GUN̲NMl=' A 群 ' ， GUN2= ，GUN̲NM2=' B群 ' ， GUN3= ，GUN̲NM3=' C翼 手 ' ， GUN~=~ ， GUN_NM~=' D君 干 ' ， GUN5=15，GUN̲NII5=' E群 ' ， GUN6=1 6，GUN̲NM5=' F翼 手 ， ) マクロプログラム内の処理 の流れ 図5 マクロパラメータ一指定例 処理概要: ( 1 ) 指定されたマクロパラーメーターをもとに、後続の処理がしやすいように新たにマク ロ変数を生成する。 ( 2) マ ク ロ パ ラ メ ー タ ー 及 び 入 力 デ ー タ セ ッ ト の 妥 当 性 を チ ェ ッ ク す る 。 次のような場合にはエラーメッセージを出力後プログラムを異常終了させる。 マクロパラメーターに不適切な値が指定されていた場合 入力データセットに重複データが存在した場合 ( 3) 入 力 デ ー タ セ ッ ト か ら 以 後 の 処 理 に 必 要 な 変 散 の み を 抽 出 し 、 必 要 に 応 じ て デ ー タ を 編集する。 (4)プロシジャーにより統計量を算出し、統計量を含んだデータセットを作成する。 ( 5) マ ク ロ パ ラ メ ー タ ー に 従 い 出 力 織 式 を 決 定 し 、 表 、 グ ラ フ を 出 力 す る 。 ‑4 3

5 . おわりに 現 在 、 新 薬 開 発 を め ざ す 医 薬 品 メ ー カ ー で は 臨 床 試 験 デ ー タ の 解 析 に SASを 導 入 し て い る と こ ろ が 大 半 で あ る と 思 わ れ る 。 一 方 臨 床 統 計 解 析 で 要 求 さ れ る 表 出 力 は S A Sのプ ロシジャーの出力をそのまま使えるというわけではなく、出力結果を改めて書き直す等の 手聞が必要となる。第ーにまずこの段階で、整理された定型的出力を必要とするか否かと いう点がポイントである。そのような出力はデータを把える上で不可欠と恩われるが、定 型的出力を自動で行うことの必要性をどの程度感ずるかが問題である。場合によっては S A Sの プ ロ シ ジ ャ ー を そ の ま ま 使 っ て 出 力 し 、 そ の 結 果 を ワ ー プ ロ で 入 力 し た 方 が よ い 場 合もあるだろう。第二に必要性を感じた場合にそれをどのような方法により達成するかで ある。他のパ・7 ケージソフトを利用する、 B A S I C、 F O R T R A N等 他 の 言 語 に よ り 解 析 出 力 用 に 汎 用 プ ロ グ ラ ム を 作 成 す る 、 等 各 社 様 々 で あ ろ う 。 今 回 は 、 そ の 中 の 1つ の 方 法 と し て S A Sの デ ー タ ス テ ッ プ 、 プ ロ シ ジ ャ ー を 駆 使 す る こ と に よ り 、 汎 用 的 マ ク ロ プログラムを作成して対応した。 必 ず し も SA Sの 本 来 の 使 用 方 法 に 沿 っ た 形 で は な い が 、 パ ラ メ ー タ 指 定 の マ ク ロ プ ロ グラムにーよりあたかも 1つ の プ ロ シ ジ ャ ー の よ う に 定 型 処 理 が で き る よ う に し た 。 臨 床 統 計解析用に絞られているもののその範囲内で汎用性をもたせるためにマクロプログラムと し た が 、 こ の 結 果 CPU時 間 が か な り 長 く な っ た 。 ま た プ ロ グ ラ ム の メ ン テ ナ ン ス も 大 変 である。これらの点についてはさらにプログラミングの改良が必要と思われる。 必要 SAS以外 他の言語で プログラミング ワープロで結果を整理 する (FortrM C p U時 間 BasIc メンテナンス 複数の言語・ソフトを 使う煩雑さ 4 4‑

( 5UG ト J ) 日本 5A5ユーザー会 SASとDTPソフトウェアによる症例一覧表の作成 。舟喜光一 田中俊和 持田製薬株式会社 開発本部管理・解析室 田口学 M a k i n gaTa b l eb ySASa n dLATEX K o i c h i Funaki Toshikazu Tanaka Manabu Taguchi i v i s i o n of Biostatistics Mochida Pharmaceutical Co.，Ltd. D ku，Tokyo 7，Yotsuya 1‑chome，Shinjuku一 キーワード:臨床試験，症例一覧表， 概要 SAS， J h ¥ TE ] X あるいは I 阜T W:)用のソースコードを出 力する。 いわゆる「症例一覧表」は臨床試験の資 料の中で重要なものの 1つであり，大規模 な試験ではその作成に多大な時聞を要する。 A Sリリース 5 . 1 8 ( S A S 5 . 1 8 )の 従来は S PROCQPRINT[ 1 ]で原稿を出力し，それ 2 ]0 し をワードプロセッサで修正していた [ A SリPース 6 . 0 6 ( S A S 6 . 0 6 )への移 かし， S 行に伴い PROCQPRINTのサポートが打 ち切られたとと，出力品質や必要となる作 業量などに不満があったととから新しいア プリケーショシの作成を試みた。 症例一覧表を作成する新しいアプリケー ションの手順は次のとおりである。 5 . DTPソフトにより症例一覧表を作成す る 。 1 はじめに 「症例一覧表」とは臨床試験に組み込ま れたすべての患者に関し，背景因子，主要 評価項目などをまとめたものである。との 一覧表はデータ量が多く，また誤りは許さ れないため，ワードプロセッサで作成する ととは困難である。従って，コンピュータ 上に保存されている正確なデータを元に手 作業を経るととなく，直接症例一覧表を作 ASは擬 成するととが望まれる。しかし， S 似罫線しか出力出来ないし， putステート メントで一覧表を作成するのはなかなか骨 の折れる作業であるため， S ASだけで十分 な品質の一覧表を簡単に作成するととは困 難である。なお，症例一覧表では 1症例が wrap‑arounds t y l e ) 複数行にまたがる形式 ( がしばしぼ要求されるため， PROCPRINT では機能が不十分である。 1.症例の詳細を記録したデータセットを 準備する。 2 . フォーマットを作成するためのデータ セットを準備する。 3 . 一覧表の書式を定義するためのデータ セットを準備する。 4 . 上記のデータセットをデータステップ τ区 で取り込み， DTPソフトウェア ( 'hd a n ‑ ‑

以上より SASを用いてデータを加工し， DTPソフトウェア用のソースコードを作成 し，それを処理するととで，高品質の一覧 表を簡単に作成するアプリケーションを開 発した。 使用した DTPソフトウェアは DECUS J‑1 部 j J払:I'F Y C であり，簡単な指定で文書， 図表の出力が可能である(もちろん本稿も U ‑ T F Y Cを用いて作成した)。けもは Donald E . Knuthが開発した文書整形プログラム τ 部および L e s l i e Lamportが開発した τ 部 用 の マ ク ロ 群 UT ftJXの日本語パージョ ンである。 なお， DECUS J ‑1 部 j J品 TFYCは DEC ユーザー協議会より提供されたものである が，パーソナルコシピュータ用のU‑ T F Y Cも (株)アスキーより販売されている。 3 . 1 データセットの準備 3 .1 .1 症例データセット 各症例 K関する詳細を保存した症例デー タセット (data=main)の内容は以下のとお りである。 咽 日 一1 2 1 一口氏U n x U a A τ i ‑ 7 7 4i 一 プリンタ qd t i t i q d ととで ii 1Jから ii 5Jはそれぞれ症例番 号，薬剤の種類，症例の採択，年齢，性別 を示す項目である。また，コード化された i 2， i 3， i 5)の値の意味は以下のコードデ 項目 ( ータセットの項を参照されたい。 ノ、ード/ソフトウェアを以下 K示す。 ホスト 端末 123 J、ード/ソフトウェア 1 ・ 一 ロ 日 一1 2 3 2 を元 K SASデータステップを利用したプロ グラムジェネレータ [ 3， 4 ] により作成され る。以下 K簡単な例を示すが， とれを必要 κ応じて拡張するととにより実用的な規模 の症例一覧表となる。 s部 ω 一日間 VAX4000model300 VAXStation3100model3 8 NECPC9801RA LPS20‑AJ DEClaser2300 4 VAXjVMSV5. SAS6.06 部 j J ‑町 民 DECUSJ‑1 3 .1 .2 コードデータセット フォーマット作成のためのコードデータ セット (data=code)は以下のとおりである。 なお，上記の症例データセットの項目名 K icJ をイ寸けたもの(i2 c， i 3 cなど)がそ れぞれの項目に対するフォーマットの名前 (FMTNAME)となる。 ‑一覧表の書式を定義するためのデータ セット 4 6 END 11qLqO11qLqO11qL ‑フォーマットを作成するためのデータ セット， 'I uJ q3'iqLqd11qL nt 一 唱i q4 ‑症例の詳細を保存したデータセット， 汀配一 TY‑ FMT‑ LAsEL PE NAME n i 2 c 高用量 n i 2 c 低用量 プラセポ n i 2 c n i 3 c 採用 n i 3 c 脱落 n i 3 c 除外 n i 5 c 男 n i 5 c 女 症例一覧表は !A 一 3 方法

フォーマットの作成は SAS6.06では非常に
容易に念り以下のプログラムをサブミット
するだけである [
5
]
0

.というように印字するととを意味してい
る
。

3
.
2 SASプログラムジェネレータ

proc format cntlin=code;run;

SASデータステップを用いた 3段階のプ
ログラムジェネレータにより， l
i
'
.
T
E
J
X
用の
ソースコードを作成する。第一段階で表ラ
ぺル部分を作成する put文を出力し，第二
段階でデータ部分を作成する put文を出力
する。最終段階で表ラぺル部分とデータ部
分を作成する put文を includeし
， l
i
'
.
T
E
J
X
用
のソースコードを出力する。

.3 パラメータセット
3
.1

症例一覧表の書式を定義するパラメータ
セット (data=para) は以下のとおりであ
る。念お， とのデータセットは SAS5.18の
PROC QPRINT用に作成したものを流用
できる(ただし PROC QPRINTでは表の
ラペル K 2バイト文字を使用できないので，
漢字のラぺルは含まれてい念い)。

i
2
c
.
i
3
c
.

rlAIA

2
2
2

2
qdaq4iqLqdaq

性別

データセット paraを利用して以下のプロ
グラムジェネレータ 1b1make.sasにより，表

R C FMT A F
1
G
411A1A1AnL

肌一軒一刺鰍一輔

w一日ロロは
i
5

3
.
2
.
1 表ラベル部分の作成

r

ラペル部分を作成する put文の集まり
t
b
l
l
bl
.sasを出力する。念.}.;>，以下の例の中
には本稿の書式の制約から，不適切念改行
が含まれているととに注意されたい(以降
のプログラム例においても同様)。

G

progr出 n : lblmake.sas 市 ホ 市 市 市 市

ホ市市市市市

data ̲null̲;

i
5
c
.

retain yk;
length yk $ 200;

ととで， iVNJ は出力する項目の名前で，
空欄はそとには念にも出力し念いととを示
す
。 iL
BLJは一覧表の上部に出力するラ
ぺル， iRJ は各症例の出力の中での行番
号
， 「C」は同様の列番号， iFMTJは
r
:
フォーマットの名前， iA Jは出力位置 (
右寄せ， 1
:左寄せ念ど)， iFJはフォン
ト(
G
:ゴシック体念ど)を示す値である。
従って上記のパラメータセットは，

file "tbllbl.sas";
if ̲n̲=l then do;
Yk="¥begin{tabular}{I";
do i=l to &maxcol;
set para point=i;

1trim(a)1
1
"1
"
;
Yk=trim(Yk)1
if length(Yk)>72 then do;
put "PUT '
" Yk "';";
wk=HH;

• 1症例あたり 2行
， 4カラムで，

end;
end;
if Yk ne " 11 then
1
1 Y
k "';";
put "PUT ，

lJK
‑第 1行第 1カラム自には項目 ii
「番号」というラぺルを付け， フォー
マット念し，右寄せ，ゴシック体で，

} ¥hline';";
put "PUT ，

‑第 1行第 2カラム自には項目 ii
2JK
「薬剤」というラペルを付け， フォー
マット ii
2
c
.J，左寄せ，明朝体で，

end;
set para end=eof;
by r
;

d

巧

a
u
τ

if first.r then do;
wk=HH;

データ部分を作成する put文の集まり
tbldat
.s
a
sを出力する。

end;

progr釘 n : datmake.sas * * 事 * * *

事$事事事*

if lbl ne " " then
wk=trim(wk)1Itrim(lbl);

data ̲null̲;

if last.r then wk=trim(wk)11"¥¥";

else wk=trim(wk)I
I
"
&
:"
;
if last.r or

retain wk;
length wk 事 200;
set para end=eof;

by r
;
file "tbldat.sas";

length(wk)>72 then do;
if wk ne " " then

put "WK=" (Q;

put "PUT '
" wk "';";
wk="";

if vn ne " " then do;
wk=HH;

end;
if eof then do;

if upcase(f)="G" then
wk=trim(wk)11 "¥bf{";

put "PUT '¥hline';";

if upcase(f)="I" then

end;

wk=trim(wk)1
1 ぺit{";

run;

wk=""
.Iltrim(wk)1
1
'
" 1い
;
if wk ne """ then put wk (Q;

な お ， 上 記 の 例 中 の マ ク ロ 変 数 &:maxcol
は paraを元に事前に作成しておく必要があ
b
l
l
bl
.sasを以下に示す。た
る。出力される t

if fmt=" " then fmt="best.";
put "trim(left(put

だし出力されるテキストは見易さを考慮し
編集してある(以降の出力例も同様)。

wk="";

，
"fmt ")))11" (Q;
(
" vn "
if upcase(f)="G" then

output :tbllbl.sas 事 事 事 事 * *

wk=trim(wk)1
1 "}";

PUT '¥begin{tabular}{lrlllllrl '
;

if upcase(f)="I" then

$事事事事*

wk=trim(wk)1
1 "}":

PUT ，
} ¥hline';

;
PUT '番号 k薬剤 k採択 k年 齢 ¥¥ '
PUT'

&
:

&
:

if wk ne " " then

&:性別¥¥ '
;

put "". wk "
'I
I
"(Q;
end;

PUT '¥hline';

if last.r then put "
' ¥¥
'i";

U
‑
TF)Cのコマンドはすべて I¥Jで始ま
る
。 I¥begin{tabular} Jは表の開始の
宣言である。 1{lrlllllrl}Jは表の 1カ
ラム目は右寄せ， 2カラム目は左寄せ…，
各カラム聞には縦罫線を引くととを示す。
i ¥hline Jは横罫線を引くととを示す。
i&
:
Jは各カラムの区切りを， i¥
¥
Jは改
行を示す。

else put "
'&
:
';";
put "PUT WK;";
if eof then do;

put "PUT '¥hline';";
end;
run;

出力される t
b
l
d
a
t
.
s
a
sを以下に示す。

3.2.2 データ部分の作成

事事事事事事

データセット paraを利用して以下のプロ
グラムジェネレータ datmake.sasにより，

‑4
8

output :tbldat.sas ****事事

WK=' ¥bf{'1
1 trim(left(put
(il ，
best. )))1I'} '
1
1
'
&
:
'
;

PUT WK;

市市$市**市

WK=' '
1
1 七rim(left(put

¥begin{七abular}{lrlllllrl}

(i2 .i2c. )))11'&';

output : lbldat.tex 市 市 * * * *

¥hline

PUT WK:
WK=' '
1
1 七rim(left(put

&薬剤

番号

&採択&年齢
&
&性別

&

(i3 .i3c. )))1
1'&';

¥
¥
¥
¥

¥hline
¥bf{1}&高用量
&

PUT WK:
WK=' ¥bf{'11trim(left(put
(i4 .best. )))II'} '11'¥¥';

&採用 &¥bf{78} ¥¥
&
&男
¥
¥

¥hline

&採用 &¥bf弘前¥¥
&
&女
¥
¥

¥bf{2}&低用量

PUT WK;
WK='&';PUT WK;
WK='&';PUT WK;

&
¥hline

¥bf{3}&プラセポ&除外 &¥bf{21} ¥¥
&

&男¥¥

&

e
gb
a
n
r
w

PJ

o
n

可ム

r
・
︑a
︑
︑
︑

PUT WK:

nr1

)
)
1
1
'
¥
¥
'
:
(i5 .i5c. )

u
b
・
a
et

1d
・
ln

he
︑
︑
︑
︑
︑
︑

WK='&':PUT WK:
WK=' '
1
1 七rim(lef七(put

PUT '¥hline';

3.2.3 ラベル部分とデータ部分の合体

以下のプログラムジェネレータ j
o
i
n
t
.
s
a
s
により表ラベノレ用の put文およびデータ部
分用の put 文を include し

~TEYC用のソー

スコード lbldat.texを出力する。

I¥bf{ }Jは{}内のテキストをゴシック
体にする指定である。 I¥end{tabular}J
は表の終了の宣言， I¥newpageJ は改ペー
ジの指定である。

3
.
3

上記の lbldat.texを以下で囲むととによ

progr回 : joint.sas 料 材 料

材 料 料

l
h
¥
T
E
J
X

り

da
七a ̲null̲;

~1EX用のソースコードの作成は完了す

る
。

length wk 事 200:
se七 s
r
叩 lproj.mi
叫 main e
nd=eof;

¥documen七s七yle{jar七icle}

file 'lblda
七.七 e
x':
if mod((̲n̲‑1).8)=0 七hen do;

¥evensidemargin Oin

¥oddsidemargin

%include 'tbllbl.sas';

Oin

¥marginparwid七h Oin

end:

¥marginparsep

%include 'tblda
七.
sas':
if mod(̲n̲.8)=0 or eof then do:

¥
七 opmargin

Oin

七
¥headheigh

Op七

put "¥end{七abular}¥newpage":
end;
run:

なお，上記の例では 8症例ごとに改ページ
するように指定しであるが，とれは出力書
式により任意である。出力される lbldat
.
tex
を以下に示す。
‑4
9‑

Op七

¥headsep

Oin

¥footheigh七
¥footskip

Opt
Oin

¥textheight

8.5in

¥
七 extwid
七h

30cm

¥columnsep

Op七

¥columnseprule

Opt
¥baselineskip= 11pt

¥begin{document} ととに r lbldat.texJを入れる。 ¥end{document} 上記はプリアンプルといわれる Wl 'p)Cにお けるレイアウトの宣言である。詳細につい 6， 7， 8 Jをあたって頂きたい。 ては参考書 [ た。今後のパージョンアップにおいては， マイナーなプロシジャーに対しでも充分な 考慮が払われるととを希望する。 なお. PROC QPRINTの代りとして登 場した PROC REPORTで wrap‑around s t y l eの 一 覧 表 を 出 力 す る と と は 困 難 で あ り，また，それは SAS6.06では正式サポー トと念っていない。 参考文献 4 処理例 [ 1 J SASI n s t i t u t eI n c . ( 1 9 8 6 ) :T e c h n i c a l Report:P‑146ChangesandEnhance‑ r n e n t st ot h ev e r s i o n5SASSystem， 8 9 ‑ 1 2 2 DECUS J‑l 協 / J品 Tp)Cでは DECコー T I Sコードに変換した後. WI 悼の処 ドを . 理を行い，生成された DVIファイルを LN3 ファイルへ変換し，プリンターに出力する。 [ 2 J 舟喜光一，田中俊和 ( 1 9 9 0 ) : CATS. その後. SUGI‑J' 9 0論文集， 6 1 ‑ 6 6 lbldaUex を ~Tp)C-C処理した例を以下に示 す 。 番号 薬剤 1 高用量 採択 年齢 採用 性別 78 [ 3 J SASソフトウェア株式会社 ( 1 9 8 7 ): SASA p p l i c a t i o n sGuide (日本語版) ， 2 3 9 ‑ 2 4 6 [ 4 J 舟喜光一 ( 1 9 8 8 ):エンドユーザーによる 8 8論 文 各種処理の自動実行， SUGI‑J' 0 5 ‑ 3 0 8 集 ， 3 男 2 低用量 採用 3 プラセポ 除外 48 女 21 [ 5 J SASI n s t i t川 eI n c . ( 1 9 9 0 ) : SASP r o ‑ c e d u r e s GuideV e r s i o n 6ThirdE d i ‑ 2 7 5 ‑ 3 1 2 t i o n， 男 1 9 9 0 ):楽々 J ， ¥ ¥ TEX，共立出 [ 6 J 寺野降志 ( 5 おわりに 版株式会社 本稿では簡単な例で SASおよび I 品 . T p ) C に よる症例一覧表アプリケーショシを紹介し た。とのアプリケーショシの開発は非常に 平易であり，出力の品質も満足のいくもの E Xおよび I 品 Tp)Cは安価に である。また， τ 入手可能なソフトウェアであるととから， 新たにとのようなアプリケーションを開発 する場合には一考に値するものと考えられ る 。 しかしながら. PROCQPRINTが SAS 6 . 0 6においてもサポートされていたら，と のアプリケーションを開発する必要はなかっ [ 7 JL e s l i eLamport(1990):文書処理システ ム ~Tp)C，株式会社アスキー [ 8 J 伊藤和人 ( 1 9 9 1 ): 弘Tp)Cトータルガイ ド，秀和システムトレーディング株式会 社 5 0一

日本 5A5ユーザー会 (5UG ト J ) 統合化された SASフロクラム自動作成システム I S I P S J SASI n t e g r a t e dP r o c e s s i n gSystem (シップス)の開発 勉* 柴田 中外製薬株式会社 和気洋一** 0伊藤千尋*** 医薬本部学術臨床解折室 T h eD e v e l o p m e n to ft h eSASI n t e g r a t e dP r o c e s s i n gS y s t e m Tsutomu 5hibata* Yohichi Wake料 Chihiro Itoh*** C l i n i c a l data Analysis 5ect. Pharmaceutical Products Dev. Chugai Pharmaceutical C o . . Lt d . 2‑1‑9 Kyobashi，Chuo‑ku，Tokyo 要旨 S ^Sに よ る 解 析 業 務 の 質 的 向 上 と 標 準 化 を 目 的 と し て ， 統 合 化 し た SA Sプ ロ グ ラ ム 自 動 作 成 システム， rSIPsJ を開発した. S 1P Sは 統 一 化 さ れ た ユ ー ザ ー イ ン タ フ ェ ー ス で フ ァ イ ル構成やデ タ特性を視覚的に確認しながら，コンビュータに簡単な指示を与えるだけで，殆ど 瞬時的に多数の連続したプログラムを自動的に作成する. シ ス テ ム の 基 本 構 成 は ， 全 体 の 基 本 的 枠 組 み で あ る 統 合 化 環 境 と SA Sア プ リ ケ ー シ ョ ン ソ ー スライブラリーの 2つ の 要 素 に よ っ て 構 成 さ れ る . ま た ， 統 合 化 環 境 の 記 述 に は C言語を用い， ソ ス ラ イ ブ ラ リ ー の 記 述 に は ， 我 々 が 独 自 に 開 発 し た SA 1L言語を用いた. キーワ ド: S I P S， S A I L言語， SAS/ASSIST. プ ロ グ ラ ム ジ ェ ネ レ ー タ ー 1. は じ め に 医 薬 品 メ ー カ ー の 中 で は S A Sに よ っ て 行 な う 業 務 の 底 辺 が 拡 大 す る に つ れ て ， 当 然 そ れ に た ず さわる者も増加してきている.そのため，解析内容の質的向上と解析作業の効事化および実施者 の研修・教育は大きなテーマとなってきており，それはまた他の業界においても，ことの大小の 違いはあるものの同様の問題を抱えているものと推察される. そ こ で ， 今 回 我 々 は 上 述 し た 問 題 を 解 決 す る こ と を 目 的 と し て ， 統 合 化 さ れ た SA Sプログラム 自動作成システムである S ^Sフロントエンドプロセッサーシステム rS 1P SJ SAS 1nte‑ g r a t e d Processing S y s t e m (シップス)を開発した. 現在，我々をとりまくコンピュ タ 環 境 は ， 各 種 技 術 の 業 界 標 準 設 定 活 動 の 流 れ や U N I Xワー f i l l i格性能比がきわめて急速に向上したことなど， クステーション・パーソナルコンピュータの会J オ プ ン 指 向 の 流 れ が 大 き な 影 響 力 を も っ て き て い る . と く に . R 1S C系の U N I Xマシンの 登場はそれに大きく拍車をかけ，我々のシステム構成に対する考え方を変える時期も近いと予想 される. S ^Sによる業務の過程も. S^Sそのものによる解析は U N I Xワークステーションで行い， データ入力のエントリーマシンは多機能で市販のアプリケ ションの豊富なパソコンで行い，デ ータベース処理としては大容量のハードディスクをそなえたサーパ マシンが受け持つというよ うな役割分担をさせ，それらがイーサネ・y ト な ど の ネ ッ ト ワ ー ク で 結 ば れ ， マ ル チ タ ス ク ・ マ ル lで 同 時 に 見 な が ら 作 チウインドウ機能により，上にあげたそれぞれをひとつのディスプレイの q ‑ 5 1

業をすすめるというのもそう遠いことではないと考えられる. MS‑DOS上の市販の殆どのデータベース・ S 1P 表計算ソフトのデータにアクセスし， SASの プ ロ グ ラ ム を 瓜 接 自 動 生 成 す る シ ス テ ム r そのような将来の姿を構想しながら今回我々は， SJを開発した. これは統一化されたユーザーインタフェ スでファイル構成やデータ特性を視覚的に確認しなが ら，コンピュータに簡単な指示を与えるだけで，殆ど瞬時的に多数の連続したプログラムを自動 的に作成する. すなわち， S 1PSは SASによる解析過程を探索的 l こ思考するための統合化されたシステムで ある. 以下に， このシステムの基本構造， システムの拡張性および今後の展開などについて述べる. 2 . 本 シ ス テ ム (SIPS) の 基 本 構 成 S 1 P Sは次に述べる 2つの要素によって構成される. ①統合化環境 S 1P Sを 構 築 す る に あ た っ て ， 我 々 が 独 自 に 新 た に 開 発 し た シ ス テ ム で あ る . こ の シ ス テムの統合化環境を作り出している全体の基本的枠組みである. S 1PS基 本 画 面 を 中 心 と し た 統 一 化 さ れ た ユ ザ インタフェ ス それらをいわば影で支えているファイル情報管理機能 各種ファイル転換や入力データのチェックなどを効果的に行なうユーティリティ群 などより構成される. ② S A Sア プ リ ケ ー シ ョ ン ソ ー ス ラ イ ブ ラ リ S 1PSの構築にあたって我々が新たに開発した独自な言語体系である. SAS社 が 提 供 1 1に SASソ スライブラリ を 記 載 する各 SASプ ロ シ ジ ャ に 対 応 し ， エ デ ィ タ ー で 間 1 しシステムにエントリーすることができる. システムは①で述べた ユーザーインタフェース画面を通して指示される情報 システムが把握しているファイル情報 および， この 集積された SASソースライブラリー の 3者 の 情 報 を も と に SASプログラムを自動生成寸る. 3 . 本 シ ス テ ム (SIPS) を記述した言語 S 1 P Sの構築にあたって使用した言語はシステムの椛成要素によって大きく 2 つ に 分 け ら れ る. ‑5 2一

ーー司ーーーー一‑‑‑‑ーーー寸 プロシジャ… ; 4 i : iプロシジャ r一一‑一一一ー一一一・一‑， iプロシジャ !I 3 i!i 「ヲ己ヲジYE‑ …! iii r‑'ー ・ー・ー・ー・ー.̲‑‑‑ー・ー・可 iプロシジャ 1 I I I 1911i iii; i MEANSiiiii ソース E I !!!; 1 i ソ ー スライブラリー エントリー ー一ーーー砂 iii ' ' ; L ̲ ̲・‑一一・ーー・一一̲.‑' 簡易言語 S AI しによるソースの記述 [SIPSによるオペレーティング] ス ' ヱ タ 十 ⁝ ι ︑ フ イ 一 与 一川︑バ父ベ シ 'MHM札 一 の 川 一 ペ 'ev MAF ; ーー惨 ; ; ファイル情報 ︑ ︑ ザ 乍明品川 システムが把握 l しでいる SASのフロントエンド プロセッサーとしで働く S IPS 基本画面 など SASによる 解析処理 L ̲ーーーーー・ーーーー・ーーー・ー」 統合化 SASフロン卜エンドプロセッサーシステム SIPSの概要 図. ①統合化環境 このシステムの統合化環境を作り出している枠組みを構築するための記述には C言 語 を 使 用した. ② S A Sアプリケーション ( ソ スライプラリ )の記述 我々はこのシステム (SIPS) の構築にあたって.その記述言語として S A 1L SAS Interpreler Language (セイル)を新たに開発した. これは SA Sの文法に着目して我々が考案したもので， S ^Sの プ ロ グ ラ ム に 対 応 し た 文 法体系をもっており， 基本的な S A S の プ ロ グ ラ ム 文 を 読 め る 者 な ら 誰 で も 記 述 で き る 程 度のものである. なお， ^ この S 1L言語そのものの記述は C言語で行なった (SA 1Lは ・ C'によってつ くられている) . 5 3一

4. 本 シ ス テ ム (SIPS) の基本操作 ①ファイルアクセス コマンドの実行とともにファイル名がディスプレイに一覧表示される.該当するファイル をポインターで指示する. ② SASプ ロ シ ジ ャ の 指 定 SASプロシジャの一覧メニュ が画面に表示されるので必要なプロシジャをポインター で指示する.通常，複数のプロシジャを一挙に指定する. ③ S 1P S基 本 画 面 これが本システムの基本画面である.自分がアクセスしているファイルの情報やこれから 行なおうとしている SAS業 務 に 関 す る 情 報 を 得 る こ と や ， そ れ に 従 っ て 行 な う コ ン ピ ュ ータに対する指示の多くもこの画面を遇して行なわれる. S 1P Sの 中 で 最 も 頻 繁 に 使 用 されるユーザ インタフェ スであり，ワ プロでいえば常 i こ現われる基本の入力画面に 相当する. 図 2に 示 し た よ う に ユ ー ザ ー は ウ イ ン ド ウ を 切 り 変 え る こ と に よ り ， 自 分 が ア ク セ ス し て いるプロシジャやステートメントを自由に移動することができる(アクセスポイントを自 由に移動できる) . 自分のアクセスポイントをどこに置くかは，必要なときにプロシジャ指示ウインドウやス テートメント指示ウインドウを聞き，そこでポインターで指示することにより簡単に移動 することができる. i必 要 な と き に オ プ シ ョ ン ウ イ ン ド ウ が 聞 く の で そ こ で また，各プロシジャのオプション l 指示する. ④終了指示 ^ S コンピュータに終了指示を与えると殆ど瞬時的に多数のプロシジャから構成される S プログラムが自動作成される. ⑤実行・アウトプット ^Sの チ ャ イ ル ド プ ロ セ SASの実行環境を P Cで行い， S 1PSのオペレーションを S ス(裏画面)で実行した場合， ^Sのプログラム画面 (DM S四面)でコントロ S . L・ キ ー を 押 す こ と に よ り 瞬 間 的 に メ モ リ ー に ロ ル+ ドされる. 出力は初 J~I 設定ではディスプレイになっているが，プリンタ またはディスクファイルに 変えることができる.ファイルに出力する場合は自動的に一太郎同になるので，出力結果 をそのままワープロで編集することができる. なお，グラフィック出力もレ ザープリンタ一等に出力できる. 5. S 1PSの 基 本 仕 様 Fhd ‑ a 5. 1. ア ク セ ス 可 能 な フ ァ イ ル

データベース ファイルヘ アクセス SASプロンジャ の指定 (メニュー選択) SASフロン卜エンドプロセッシング ' L ・ 同じプロシジャで処理をかえた多数のシリーズを作り出す 図. 2 SIPSの基本操作とユーザーとの基本インターフエース stagesJ ZEst‑J プロシジャ 2 ﹁ 卜・ ‑l J ‑a 一ン一 一メウ一 ass‑ 一トド一 ﹁E 一一一ン一 ︐ 一一ティ 1KEa‑ a J 一ン内ノ一ス内ノ一一 ヨド﹁ eas‑‑一 ャ ウ 一 一シン一一ジド一 一プイ一一シン一 一オウ一一口ィ‑ rest‑‑L 一プウ一 幽 ・ . ‑1・ . ︐ ‑ 5 5一 一 卜 一 基 本 画 薗 司‑一︑ ‑ ‑‑ ‑同 2 一 一 J I 一 プ アウトプット ディスプレイ プリンター 太郎ファイル ー ' SIPS プロシジャ 1 " プロシジャ プロシジャ 1 基本議議 SIPS 探索的に思考する 1一 ‑ ノ一 ト 一 ‑ ︑ ︐ ‑ 一一 一メ一ノ一卜一 一ト一メ一ン一 一一一ト一メ一 一テ一二卜一 一スてア↑一一 異なる多数のプロシジャを ri一 ス 一 一 ア 一 ﹁:ス一 ー‑︑ー 一 ヤ 一5 一ジ一ヤ 4斗 一 ︑ ン 一 一 ン ヤ 一3 v一 一 口 一 ︑ ン ン ヤ ︐ ︐ 一プ一口 ︐︐‑ 一︑︑ノ ﹁一プ ︑ ロ 一 ︑ ン ︑ プ一口 取り込む ウインドウによる アクセスポインターの 切り変え ③ SASの解析過程を (プロシジャ X )

このシステムは市販の多くのソフトが作成する多彩なタイプのデータファイルを直接取り込 めるように設計‑しである.取り扱い可能な主なファイル形式は A S C 1 1標 準 テ キ ス ト フ ァ イ ル (キャリッジリターン 区切り) 可変長デリミタファイル (カンマ区切り) 固定長テキストファイル (UN 1Xの A W Kコマンドの対応形式) など 5 . 2 .動作環境 N E C PC‑98 シリース二 MS‑DOS V e r 3 . 1 以上 必 要 な メ イ ン メ モ リ ー : 128KB. 本システムはメモリーに常駐しない. ハ ドディスク使用量: システムのインストールのために 4M B. 作 業 用 領 域 と し て 3 M B程度必要. 5 . 3. 一 度 に 作 成 で き る プ ロ シ ジ ャ 数 本システムはメモリー内容をハードディスク l こスワ・y ピ ン グ す る こ と に よ り ， メ モ リ ー の 負 担が軽くなるような構造に設計しである. したがって，一度に作成できる SASプ ロ シ ジ ャ 数 を 制 限 す る 必 要 は 特 に な く ， そ れ は デ ィ ス ク 容 量 に 依 存 す る が ， 現 在 ， 一 応 の 目 安 と し て 一 括 し て 処 理 で き る 最 大 数 を 20程 度 に 抑 えである. 5 . 4. 生 成 さ れ る プ ロ グ ラ ム の 可 搬 性 我 々 が 開 発 し た SA 1L言語は， SA Sのパージョンや SASを 稼 働 さ せ る コ ン ピ ュ ー タ の 規模や機種の違いで影響を受けない. す な わ ち ， そ れ ら の 違 い は SAS社 か ら リ リ ー ス さ れ る そ れ ぞ れ の パ ー ジ ョ ン で 解 決 さ れ て おり，本システム (S 1PS) で は そ れ を 活 用 し て い る に す ぎ な い た め ， そ れ ら の 違 い は 自 こシステムによって吸収されている. 動的 l し た が っ て ， 生 成 さ れ る プ ロ グ ラ ム は M S‑D0 Sマシンや U N I Xワ ー ク ス テ ー シ ョ ン な どはもちろん， ミニコン，メインフレームなどでも使用することができる. 6 . S 1PSの特長 6. 1 . 傑作性上の特長 ① 初 心 者 で も ひ と 通 り の 説 明 を 受 け る と そ の 日 か ら で も SASを動かすことができる. ② SASのオペレーテイングが高度に進んだユーザーは， このシステムを使用することによ り短時間で自動的にプログラムを作成することができ，プログラムのコ デイングに要す る時間の短縮やタイプミスの発生がなくなるのでデパッッグに要する時間が不要となる. ③多くのプログラムを一挙に一括して自動作成することができる. ④システムがデータベースの中のデータの特性を把握しているので， システムにより作成さ れるプログラムには文字・数値，連続量・デジタル量などの違いによる取り扱いミスがな ‑5 6‑

、 L ⑤ 膨 大 な 変 数 指 定 で も 一 瞬 に 指 定 で き る . た と え ば M E ^ N Sプ ロ シ ジ ャ な ど で ， 最 大 9 9 9項 目 ま で 一 瞬 に 一 括 指 定 す る こ と が で き る . ⑥ 以 上 の 操 作 の 殆 ど は 図 3 に示した S 1rS基 本 画 面 で オ ペ レ ー テ イ ン グ で き る . 必 要 な ときは各種のウインドウが聞きコンビュータに指示できる. ‑ F i l e~ D:TEST.SDT [SAS プロシジャ 1 / 2 ) 基本統計量 D 1園盟国 001002 2 GUN 1 5 AGE 60 6 SOSIKI 1 9S t a r t D 550109 1 0 KYOUTS 3 9 TENKI 0 1 4S a i s y u 571130 1 7 WBC̲2M 1.5 1 8 WBC̲3M5.9 2 1 LYM̲2M 1 . 1 22 LYM̲3M 2.3 [SAS ステ 卜メン卜 1 / 2 ) 変数指定 3 NAME TA 7 STAGE 3 1 1 SEKI 3 1 5 WBC̲PR7 . 1 1 9 LYM̲PR 1 . 1 4 SEX 1 8 PS 3 1 2 SHUYOU NC 1 6 WBC̲lM 3.7 20 LYM̲lM . 6 オプション指定可能最大指定数 =999 指定:リターン A1 1:A De1:D Proc:P 追加:T S t a t e :S Opt:0 履歴参照:R 作成終了:E 図. 3 SIPSの基本面画(ユーザーとの基本インタフェース) ⑦一度指定したプログラム作成情報は履歴ファイルとして保存することができ，次回以降は それを呼び出して活用することができる. 6. 2. システム面からみた S I P Sの特長 ① 我 々 が S 1 PS を記述するために開発した S ^ 1 L言語は， されないので S ② S S ^ Sのパージョンに影響 ^Sがパージョンア・ソプしでも即対応することが可能である. ^1L言 語 は 可 読 性 が 高 い の で シ ス テ ム の 維 持 ・ 官 即 ・ 拡 強 が 容 易 で あ る . ③ S ^ Sプ ロ シ ジ ャ が 新 た に 追 加 さ れ た 場 合 で も ， そ れ を テ ン プ レ こエントリーすればいいだけなので， で記述しシステム l トにし S ^ 1 L言 語 きわめて間期にシステムを拡張す ることができる. ④本システムはきわめて小さいメモリー (128KB) で動作するのでコンビュータ資額を 浪費しない.メモリーに常駐せず，稼働していないときはメモリーを解放する. ‑ 57 ‑

7. S 1P Sで準備した SA Sアプリケーション すでに述べたように，本システム (SIPS) は個々の SA Sプ ロ シ ジ ャ の 取 り 込 み が き わ め て容易なので，我々は短期間に多くのプロシジャをアプケーションとしてシステムに組み込む ことができた. その内容を表 1に示した. 今後 2次開発としてさらに SASアプリケーションを i 旦加していく予定である. 8. S 1P S の SAS/ASSISTに対する優位点 我々が開発した S 1P S と SAS/ASSISTは. S A Sのプログラムジェネレータ P r o g r a mG e n e r a l o r機能をもっという点では同じ一面をもっている. しかし. S 1PSは単 なるプログラムジェネレ タ ではなく. SA Sの解析過程を探索的に思考するための統合化 されたシステムである. 以下に. S 1P Sの SAS/ASSISTに対する優位点のいくつかを列記する. ① SIPSはコンピュータと対話しながら，ユーザーインターフェースの中心で‑ある S 1P S 基本画面を通して，ファイル内のデータの情報をディスプレイから得ながら S A S の解析過 程を探索的に思考し，プログラムを組み立てることができるシステムである. ②一括して多数のプロシジャを取り扱うことができる.そのためのアプロ なる多数のプロシジャを取り込むのと， チは，ひとつは異 もうひとつは，同じプロシジャで処理をかえた多数 のシリーズを作り出すことによる.その両者を一括してプロセッシングできる. ③ 操 作 性 が 良 く ， た と え ば ， 最 大 999の変数(項目数)を指定する場合でも一瞬に指定でき るなど， きわめて簡単にかっ短時間でプロセッシングできる. しかも， コンピュータがファ イル内容を把握しているので変散のタイプや条件が合致しないものは除外される(ミスマッ チが起こらない) . ④ S 1PSが稼働する環境は MS‑DOSマシンでよく，使用するメモリーは 12 8K sとき わめて小さくコンピュータ資源を浪費しない. ⑤ S A Sアプリケーションの追加・拡張は SASが新たなプロシジャをリリースすれば，それ を簡単に本システムに組み込むことができる. @解析に関するプロシジャーの種類も多く，拡張も容易に行うことができる. など 5 8

表. 1 S 1P Sで準備した S ^ Sアプリケーション [予備解析] [分散分析.多変民解析] MEANS 謀本統計量 ANOYA 分散分析(欠損値無し)及び多重比較 MEANLST 基本統計量表 GLM 分散分析(欠国値有り)及び多量比較 UNIYA 詳細統計量 REPEATED 時 系 列 分 散 分 析 ( 欠 損 値 無 し ) UNIYTRAN 詳 細 統 計 量 ( 転 置 利 用 ) sLOCKGLM 時 系 列 分 散 分 析 ( 欠 損 値 有 り ) 乱 塊 法 GLMl 共分散分析 [クロス検定] MULTI 重回帰分析 FREQ クロス集計及び検定 PRINCOMP 主 成 分 分 析 PREQl ク ロ ス 集 計 (2次元慎数選択) FACTOR 因子分析 CROSLST クロス集計リスト DISCRIM 判別分析 C I I I クロス梨計(直接入力) [生存率解析] [H畳値の検定] TESTLIFE 生 存 率 検 定 GROUP‑T 対応のない群間 t検 定 LIFETEST 生 存 率 検 定 ( 直 接 入 力 ) I GROUP‑' 対応のない群間 順位和検定 YMD UNP‑T 対応のない群内 t検定 I UNP‑' 対応のない群内 順位和検定 日付計算 [各種グラフ] PAIRTEST 対 応 の あ る 検 定 (t，順位和) YOKOGRP 惜搾 ク.ラフ SEGRP 平 均 値 (S E) グラフ TATEGRP 縦様 ゲラフ SDGRP 平 均 値 (S D) グラフ PIEGRP 円 ク.ラフ sLOCKGRP 立 体 搾 グラフ [相関及び回帰分析] G C I I A R T 各回 グラフ(汎用) CORR 相関係数行列表 G3DGR P 3次 元 グラフ REGl 1次 回 帰 分 析 REGGRP 回帰分析グラフ(汎用) REGIGRP 1次回帰分析グラフ REG2 2次 回 帰 分 析 [データ管理] REG2GRP 2次回帰分析グラフ CONTENTS デ ー タ セ ッ ト の 変 数 情 報 REG3 3次 回 帰 分 析 PRINT データセットの内容表示 REG3GRP 3次回帰分析グラフ SELECT データセットの選別 I I S E T データセットの加工 SET データセットの縦への連結 MERGE データセットの横への連結 UPDATE データセットの内容を更新 SORT データセットの並び替え TRANS データセットの転置 Fhd 白 百

9. お わ り に 我々が今回開発した S A Sフロントエンドプロセッサ rSIPSJ は，基本的なユーザーイ こ ンタフ z ースである S 1P S基本画面を通じて，いちどに多数の SASプロシジャを探索的 l 思考しながら，プロセッシングすることを可能とした統合的なシステムである. 今後 S A Sの使用は SAS社の提供する適応アプリケーションの拡大とともに，単にデ タの アナリストだけではなく，オフィスの誰もが気軽に使用するものになるであろう. 我々は数年後に我々のおかれる状態を構想し，そのときのデータ処理業務のあり方を模索する 中から今回のシステムを考案し構築した. す な わ ち ， 我 々 を 取 り ま く 状 況 と し て SAS社がアナウンスしている， ターゲ γ トマシンとしてワ SA Sの開発の第一の クステーションをあげているということ.かっその対価格性能比 . 0 の発売によ が驚異的に低くなってきていること. MS‑DOSマシンが W ind 0 W S 3 りマルチタスク・マルチウインドウの環境が整ってきたこと.今後それらを結ぶ緊密なネット ワークが展開するであろうと予想されること等々がある. 一方，我々は数年後のオフィスの状態を，ワンフロアーだけでも 100人あるいはそれ以上の 者がそれぞれの机上で随時上記のシステムにアクセスして使用する状態と想定するとき，その データ処理業務のあり方を今から模索しなければならない. 今回我々が開発した S 1P Sはそれらを検討する中でその第一歩として取り組んで開発したも のであり，上述した環境の中で統合的に機能する SASのフロントエンドプロセッサ の存在意義はきわめて大きいものと考えられる. ‑6 0 で，そ

日本 5A5ユーザー会 ( 5UG ト~) 分割表解析におけるモンテカルロ・テスト O岩 崎 学 卒 難波和子料 *防衛大学校，数学物理学教室 **サントリー(株)基礎研究所噛好科学研究室 MonteC a r l oTestsi nt h eA n a l y s i so fC o n t i n g e n c yT a b l e s ManabuIwasaki* KazukoNamba** *DepartmentofMathematics，NationalDefenseAcademy， 1‑10‑20 Hashirimizu，Yokosuka，Kanagawa n s t i t u t eforFundamentalResearch， **LuxuryScienceLaboratory，I SuntoryLtd.，1‑1‑1 Wakayamadai，Shimamoto‑cho，Mishima‑gun，Osaka 要 旨 依にミコ近考 く宜︑ンなるて き計くうあし 大のづよで即 に値基のつに 力 Pに そ と 例 能の成'ひ実 覧際生はのを 計ののでト法 ユ計く・口問川 の定数告ス方 タ検乱報テる 一的'本・す ビ統なたル応 ン・はきカに コるでてテ析 'あ算つン解 れつ計なモ表 貫一閉川似方レを つつ似にる割 にり近能よ分 うがた可にの 整広い用ン積 がが用適ヨる 境問をがシあ 環範式法一 ののなよミ検 計適近るユ定 タ法解にシ化 一手難ン・ム ュ計'ヨタダ ピ統もシ一ン ンたて一ユラる コしいレピ的す 存おユン似察 キーワード:カイ二乗検定， ランダム化検定，調整済み残差， SAS/IML 1.はじめに 最近の計箪環境の充実は，ブートストラップ法(小西， 1 9 9 0 ) ，射お追跡 1 9 9 0;岩崎・福永 . 1 9 8 9 ) .各都の平滑化法(f H1者f U ! .1 9 8 9:柏木・柳 (岩崎 . 本. 1 9 9 0)など，コンビュータの計寛能力に大きく依存した新しい解析手法の 発展をもたらしつつある.また，古典的な有志性検定においても， p (直の計算 にコンビュータがその威力を大いに発揮する.本論では，コンビュータによる 乱数生成に基づく p 値の計算を，分割表におけるある種の検定を例に取り，有 意性検定のいくつかの側面と共に議論する.なお，以下の内容の多くは岩崎・ 難波 ( 1 9 9 1 a， b ) に基づくものである. 2. 問題の一詮亙 有意性検定は通常次のように定式化される ①検定すべき帰無仮説 Ho を設定する. ② Ho からのズレの方 l i j Jを適切に表現する検定統計責 Tを選択する. (争実際のデータから統計既の値 t(lを ~I 賞する. 感)帰無仮説の下での Tの分布に基づいて p値を計算する. c o

これらの各項にはそれぞれ難しい問題が内在している.例えは， 「サイコロを独立に 2同揃ったとき五の日が 2回出た.このサイコロは五 の目が出やすいと言えるか」 と尋ねると大抵の場合「そうは思わない」という問答が得られる.しかし，帰 無仮説および対立仮説を H0 :五の日の出る確率は 1/6 である 1 ‑ 1I :五の日の出る確率は 1/6 より大きい とすると， P{五の日が 2回出る IHo} = (1/6)2 =1/36 となり，ラ%水準では Ho は棄却されてしまい，素朴な直感とは合わない.何 処がおかしいのであろうか.以下では実際のデータに即しである種の検定問題 o x (1 9 7 7 ) が大いに参考になる. を取り扱う.なお，有意性検定に関しては C 表 1は，ある会社の 4基の圧縮機のピストン・リングの脚に発生した故障件 a b e r m a n，1 9 7 3;広津 . 1 9 8 2 .第 4章) . 数のデータである(H t l t 表 1 ピストン・止と之並堕J 南側 巧ノ山﹁コ Qノ氏 一 U つ ム L一︻/ 1i1i1i 司 2 十 1 1 :1央部 7 9 8 7一 1 4 1 一 2 3 4 北側 コ 7 1 1 4二 ラ 1 1 1 1一 発生簡所 圧縮機番号 46 33 38 49 166 この表に関する狛立性の検定の適合度カイ二乗は 11.722 で，自由度 6 のカイ二乗分布に基づく p値は 0.0685 となり，ラ%水準では有意でな い.しかし，古くから指摘されているように，独立性のカイ二乗検定は指向性 が無く検出力が低いため，有意水準に達しないからといって独立と判断するの C o c h r a n，1 9 5 2 . ]9 5 1 1;広津， 1 9 8 2， 第 4章などを参照) .そこ は早計である ( で，その調整済み残差(後述)を計算してみると表 2のようになる. ‑6 2

:
K
̲
2 ~l且整漬企Z~差

一一五生町E
l
J
l
u
l
l
‑
‑
1
1究部 ̲
I
1
L
l
l
J
i
j
̲

圧縮機:帯号

2
.
7
8
.
2
7 ‑
0
.
8
6 2
O
.1
g O
.
j
8 ‑
0
.
5
2
0
.
4
5 ‑
0
.
5
9 O.9~
2
.
0J 2
‑
0
.
6
0 ‑
.
3
2

つ
弓

司

キ4

以広

﹂

VJL

吟
ム

れし

A

μjlv

品什片

さ閃

砕す

M
司

e
k
u
‑
二ノー '

‑山f

二川己川 l
日
"

Jん 品 川

リ

frr

とい

•.

下﹂ 1
1J

lV2‑dn

︑

わ品に

べさ

少ら

tt13/LV

'﹂・ lL

トuう

他表

︑

干昔︐

︐
︑
.

'
iムMi
J44

a

014Hづ

立甲十

Rド
1'iv
hk・

︒
ー
し
︐

HH''41

ιHd プ
﹂
''
J
戸︑ J
バV J J
︑
一
4
M山 り 一 了p 4

而
"をけー
ノ
︑
の定 J J

機のいっ

‑Etdd

1検 2

h
H
m
ヨUE‑
jM444

mM

川
一.
ν

ω

円滑第

りこ

よは
れで(
こ下津

•

ニ
ユ‑
i
m
‑
整益金残差1
三
五
号
二
三
三
並
走

一般に， 二つの属刊:A (r水準) ， B (仁水準)に関する 1
‑:
<c のク口ス
分類集計型の二元分者I
1表の第( i.
j )セ}~度数を n ij とし，第 i行ね!を見 i ，
I
I5 ，全観測数を 1
1 とす乙.ここでは，帰無仮説
第 j列和を I

H0 :属 f
生Aと属性 Dとは独立

(
3.
1
)

に対して，対立仮説
H I :ある特定のセル確率が他より小さい

を考える. 1
10 の下での第( i，j )セルの期待値を
fi
i
̲ ‑見 i m
.
i /n

とするとき，第( i， j )セルの調整済み残差 (
a
d
j
u
s
t
e
dr
e
sid
u
a1)は

eij = (nij ‑ fij )/( fij ( 1‑
̲Q i /n)
(1‑mj / n))
.
!
i

(3
.
2)

で定義され，これは，標本数が多いとき，近似的に標準正規分布に従うことが
H
a
b
e
r
m
a
n
.
1
9
7
3
).
知られている (
問題となるセルがデータを見る前に特定されているか否かによって検定の仕
方が異なる.

3.1.セルがあらかじめ特定されている現金
この場合には，調整済み残差の漸近正規性を利用して検定ができる.これは，

6
3

元の分割表を，問題となるセルとそれ以外のセルとで構成される 2x2の分割
U
¥~<J. 1t の検定を行なうことと同等である
表に落とし込み，その 2x2分割表の 1
(例えば. K
o
c
ha
n
dE
d
w
a
r
d
s
.
1
9
8
8等を参照) .
表 1において( 1.南側)があらかじめ特定されていた場合，表 1の分害1
1
表
を表ラの 2X2の分割表に落とし込んでカイ二乗怖(自由度 1)を求めると
'[2=7.73 となり，前述のように調整済み残楚 e=̲
‑2
.78 の二乗に
一致する. p 値は 0.00ち4 となり高度に有意である.

丞ユー(よム五四!JJ̲j三盟主主主ーは表
46
120
166

3.2
ニ
二
1
:11:_;たらあ~_G I
P
̲t
:
‑
Y
‑
止
を
定
一
主
主
主L
K
L
J
a
:
企

セル;があらかじめ特定されない場合には，調整済み 7~ 実 (3.2) の i および
j に関する最小値t.o ‑ m
i
n eij を 1
‑
11に対する検定統計賢とする(例え
I
lc
h
sa
n
c
lK
e
nn
e
.
1
t
イ
，1
9
8
0
) を参照) .P1
(
直U
:， t(1に対応する確率変数を
は.F
T としたとき. p = PiT亘
t
.[
)}で !
?
aえられる.

帰 無 仮 説 (3
.
1
)の下での分割表の件セル度数の同時分布は，表の行および
列の周辺和を回定した条件下では，多 JÐ，担幾何分有i となる.この多 Ja 超~\~何分
布に基づいて p i
Hを正確に求める力法は，可能なすべての哀の確率を正確に評

価i
するという意味で，正確ランダム化検定 (
e
x
aC
l
.r
a
n
r
l
o
l
l
l
i日 t
i
o
nt
e
sl.)と呼
'JhZ
，
.正確ランダム化検定としては 2>
<2分別表に関する F
i
s
l
l
e
r (J) e
x
a
c
.
t
.
Ie
s
tが有名である.この e
x
a
c
t
..
l
e
:
:
;
1 に開す乙こ1
メントを次節で述べる.

[
x
a
c
t.
t
e
s
t を‑般の γxc表に拡張する試みはなされているが，標本数お
数が多い場合，名]買超幾何分布の確率計貨は栴めて厄介であり，
よびセルの!日l

p 怖の正確な計算は錯しい.そこで，コンビュータを用いた近似的ランダム化
検定 (
a
p
p
r
o
x
i
m
a
t
er
a
n
d
o
m
i
z
a
t
i
o
nt
e
sl.)を行なうことを考える.近似的ラン
ダム化検定。)実行手1
)
慣は以下のようである.さらに詳しくは ^
g
r
e
st‑.ie
.
L且L
(
1
9
7
9
)，N
o
r
e
e
n
(
1
9
8
9
)等を参照されたい.

(1)実際の表検定統計量の値 t0 を求める.

(
2
)コンビュータを用いて分割表をランダムに生成し，その表に関する検定統
計量の値 tが手 )
1t
'
i (1)で求めた t0 以上か否かを判断する.
(3)手 )
1i
'
t (2) を多数同(N 同とする)繰り返し，

‑6
4‑

t~ t0 であった匝i
数Mを

数え， M/N を p 値の推定値とする.
1
‑
10 の下で， Mはパラメータ N ，pの二Jfl分布に従う確率変数と見なされる
R問も容易に求められる.与えられた周辺度
ので，推定量 C=M/N の信頼 I
数を持つ分割表をランダムに生成するアルゴリズムとして，シャツフリングが
ある.シャツフリングは j
l
r
t列をランダムに生成するアルゴリズムであり，その分
割表への適用に関しては t~ 0r
e
e
n
(
19
8
9
)，岩崎. ~IÊ 波 (1991a.b) を参照された

表 1のデータに対し， N=1000 とした近似的ランダム検定を行なう.
結果を表 4および図 1に示す.表 4は，ランダムに発生した分野I
表の調整済み
残差の最小値に関する基本統計量，および実際の u
.
n ‑2.78 以下の比率を
同の値のヒストグラムである.シミュレーシ
表わl̲.，図 1はそれら 10 0 0i
:
Q
̲
1
であることから，
ヲ ン で ‑2.78 以下となった回数は 1000 l'1I仁I~ 3 0i
p備の推定値は 0.030， 9 ち%信頼民間は (0.019， 0.041) とな
り. (]，南側)のセル確率の特異性はち%水準で‑有意となる.なお，ここで
の計買ならびに結果の表示には SAS/IML""および SAS/GRAPH"
を用いた (
S
A
SI
n
s
.
tit
l
l
t
e
.
1
9
8
5
a，
b
).
FHEQUENGY
I~O

去̲1̲ ~自動宜主EEZfIBMEZLi凶i
JJ
量り返し数 LQ00凹)

1
3
0
1
2
0
1
1
0
1
0
0
日0

:‑1.610
標準偏差: O
.雪之 9
歪度
:‑().474
尖度
: 0.0 16

平均値

8
0
70

6
0
5
0
~O

3
0
2
0
1
0

実測値
2.78 以下の削合:
0.030 (=30/1000)

O i;，........~

4
.
0‑
3
.
6‑
3
.
2‑
2
.
8‑
2
.
4‑
2
.
0‑
1
.6 ‑
1
.2 ‑
0
.
8

民L_~_主主 1亡二之ヲーど"t íEd氏自魚沼亘J1主役刷こ員Q
_t，_~上之li、斗Jt!WJ.，_!I仁LQ♀_Q_ru__

三
ニ ー
2 ヰ金包丞f
2
J
t
l
は丘控主主盟主{)̲
:
!
̲
三
と
ど

2x2分害1
'
表にお付る独立性検定として. 1
‑i
ヌ
l
1e
rの e
x
a
c
tt
e
st..あるいは
その近似としての Y
a.
t
e
s の補正を施した適合度力イ二乗検定が通常よく用い
られている.しかし，この検定に関しては多くの誤解があるように見受けんれ
るので，ここでは，二つの二項分布の同一性の検定を例に取り若干の M~;í を加

える.
2種m.の処置 A 1 ，A2 を，それぞれ 11 ， I
l2 i
回の間休に施し，ある反応
があった個体数をそれぞれ x，，X 2 とする. このときの分割表は

PRV

Fhυ

￨反応なし
反応あり I1
1
m体数
処罰 ^I トn I ‑
‑X I
XI
I nI
処置 ^ 2 I
n2 ‑ X2
X2
I 112
計
I mI
Jn2
IN

となる.また，この場合の確率楠造は，それぞれの処置における「反応あり!
の確率を P I ， P2 とすると

(ある共通の値)
Ho :PI = P 2 = P o

I I
P2

11

︽内)

mc

v

rd

内

J

'同一﹂あ最なげ︑率起
りの一定 M ( に 的 れ 確
1生
ーで果"の仏
あ L検 a
で旦似似
Pす 効 ' ﹂ 引
仁
まsbり︑りーし' ' '
川n1j ︐ azn1'︑
︐
st ︐ ︐ ︐
未は﹁︾が定まドあ川お
J
巳牛﹄生y
弘
ヲ
υげ
H
↑
疋Ul.yz 仔
v
μ
I } p﹄
l
刀
カ
‑O検 定μ 占 あ め の は j 反 ば 布
︐
:
︐
﹁︑ぇ分
一:一でこ実実. 3
J
p︐検 グ
の例項
中川てな . 5 3 B
定川口ム N L 0
き・二
の つバ
︑︐へ山八
涌
ν
f一がよ什なに薬上とるの
比ハたの川利合う(たす
1
のしこ川パ便場いとしと・ま
!J見ると‑‑る施る
O斗
れあい尚一‑あく数一一)すーしあ=阿
びあな刈はが効休一号
EM 直一ーが率け
U
よ で ら E. の 報 も ・ 盟 一 計 A 報 確
おとなれれう情でる
lTl斗 ￨ て 置 情 起 り 一
j
い前にあり一一い処前生
!こは i
pる で は ノ と 事 何 で あ 一 一 づ ' 事
F5
'いく切れ jの ・ 居 応 一 0 2 3 基 し う M !
は て な t告 ︑ も か い 即 一 ・ 反 一 一 に か い 人 ¥
t 一
きつで目前てらなじる一一布しと
べなの別問つ何え問えし一一分・いち
すにも)'ある言と考な一一何いさ=1
7 燥な小数
意 説 い U 川 で す は の を 応 一 号 2一
O
注仮よ肝柳何関とい表反一一超らて凹
で 合 も 一 山 ; が に る な の ￨ 十!l十 ー を な め 行 =
こ同一て一日刊 O )あ え 次 一
1 2一 ) に 極 試 k
こ が ヱ ' 印 P 2 で 言 に 一 A A一 側 意 が ' (
・説・あ一れ UU﹁ P の は 的 一 置 置 一 計 片 有 ) と k
る仮で一ば同のはもと体一処処一(は
1る =
Pす 数
あ無血呼山こいなの具値で
P準 ( と 回
で帰が一と川る適も

‑6
6

計
PI

反応あり￨
￨反応なし
処置 AI 十1‑ P I
処置 A 2 1 1 ‑ p 2

で与えられる.
検定したい帰無仮説および対立仮説は

I
II : P I 宇 P2

k

I 0

1 2 3

一一一一ー一一一一一一一一一一一一一一一

4

日

確率 1
0
.
5
9
0
4
9 0
.
3
2
8
0
5 0
.
0
7
2
9 0
.
0
0
8
1
0 0
.
0
0
0
4
5 0
.
0
0
0
0
1

となる.上記の例の場合，処罰 A I に関しては p{X I =0 IPI =
=0.1}=
0
.
5
9
0
4
9 であるので，仮説 ip1 =O.lJ は棄却されないが. P{ X2 注 3
IP2 =0.1ト= 0
.
0
0
8
5
6 となり，仮説 iP2 =(l.
1.1は棄却さ h， P I =
P2 とは言えないことになる.より一般に，おおよそ P2 ど O.19 であれ
ば
， X 2 =ヲのときその仮説はち%水準で棄却されあ.
事前情報を統計解析に反映させることの重要性は繰り返し強調されているが，
それを数学的に定式化することは栴めて困難である.しかし，問要I
Eであるから
といって，反映しないことの理由にはならない.事前情報を反映させるために
は，例えは ，ある検定が何を検 1
1しようとしているのかを見傾めるなどの，統
計的な確かな知識が必要である.

5. ~・ 3 わりに

近年の計算 I
荒埼の充実により，コンビュータに大きく依存 L
た統計手法も身
近なものになってきている.ここで紹介した近似的ランダム化検定もそのひと
つであり，原則は簡単なため結果の解釈も容易で，今後ますます利用されるの
ではないかと考える(詳しくは岩崎・難波(1
9
9
1)を考照されたし 1
) .実際，
同慌の考えに某づく検定が PH.OC MD rN で実現されていると聞く(S
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岩崎学 (
990) 射影追跡とネ変景データ解析.人間行動の計皐;分析 多変
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Il井晴夫・岩坪秀ー・石原智.(綱)) .東京
最データ解析の理論と応
大学 版会， 9
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岩崎学・福永裏美 (
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) 多項式指標による射彰追跡.応用統計学， 1
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岩崎学・難波和子 (
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) 分割表解析における近似的ランダム化検定の応用.
応用統計学(掲載予定) .
991b) 分割表解析におけーる近似的ランダム化検定の応用.
岩崎学・難波利子 0
応用統計学会 1
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1年度年会講演予稿集， J
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小西貞則 (1990) 多変量解析とプートストラ、y プ法.応用統計学， 1
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田崎武信‑財前政美・後藤昌司 (989) 最近の平滑化法とその応用.計算出統
計学， 2，5
7
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柳川尭(
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9
8
6
) 離散多変量データの解析.共立出版.

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日本 5A5ユ ー ザ ー 会 ( 5UG ト‑.J) SASによる点予測と区間予測 布能英一郎 関東学院大学経済学部 E f f e c t i v eUseo fSASo nP o i n ta n dI n t e r v a l P r e d i c t i o nP r o b l e m s 。 E i i c h i r o Fun School of Economics，Kanto Gakuin University 4834，Mutsuura‑cho，Kanazawa‑ku，Yokohama 要旨 回帰分析はなぜ広く用いられているのか?それは「現象の分析にとどまら ず 、 将 来 の 予 湖J Iに 使 え る か ら J と言えよう。きて、 S AS では、 PROC GLM. PROC REG. PROC NLIN. PROC STEPWISEお よ び SAS ETS で 豊 富 な 回 帰 分 析 の 諸 手 法 が 備 え ら れ て お り、一見して回帰分析に対してパーフェク卜であるように思える。しかし、過去のデ ータを基にして将来を予測するごとは、それなりの困難を伴うものである。本稿では 2次 曲 線 回 帰 モ デ ル に よ る 予 測 の 「 あ る 意 味 で の 不 適 切 さ J を 指 摘 し 、 そ の 改 善 策 と ご れ を 実 現 す る SAS プ ロ グ ラ ム を 示 す 。 キーワード: 回 帰 分 析 ， 点 予 測 ， 区 間 予 測 . PROC REG 1. PROC REGに よ る 点 予 測 ・ 区 間 予 測 PROC REGに お い て は 、 デ ー タ の 読 み 込 み ス テ ッ プ で ほ ん の 僅 か の 工 夫 を し て お け ば 、 点予測・区間予測値が自動的に計算される。簡単のため、一変数直線回帰モデル Yi=a+bxi+Ei で ご の ご と を 説 明 す る : a .bを 推 定 す る た め に 用 い る デ ー タ を ( x i， yi )， i=1.2.....n と し 、 予 測 に 用 い る xiを .・ .xn+ . ̲ . . ..' •' x " ‑x ~n+ 1 2 ・ ・ ・ ・ ' n + pと す る 。 ご の と き 、 デ ー タ ス テ ー 卜 メ ン 卜 で xn+1. xn+2， . ...xn+p' こ対応する Yn+1'Yn+2・ ・ ・ ・ ・ Yn+pを"・"で読み込 んでおけば、 PROC REGで 何 ら 特 別 の オ プ シ ョ ン を 指 定 す る ご と な く yn+1......yn+p の点予捌、 95%区 間 予 測 値 を 計 算 し て く れ る 。 ご の ご と は SASマ ニ ヱ ア ル に も 例 題 と 共 に 載 っ て い る ご と で は あ る が (SAS User's Guide :Statistics.Version 5 pp673 676 & 691‑695. 日 本 語 訳 680‑683お よ び 698‑702ペ ー ジ ) 、 ご の 例 題 を 本 稿 で 用 い たいので、多少書き直して提示する。 1790年 か ら 1970年 ま で 1 0年 お き の 米 国 の 人 口 デ ー タ ( 但 し 百 万 人 単 位 ) が あ る 。 DATA FIRST で 西 暦 年 ( 変 数 名 YEAR ) と 人 口 ( 変 数 名 USPOP) で読み込むのだが、 1980年 1990年、 2000年 の USPOPの 値 は 未 知 な の で 、 欠 測 値 " ・ " と し て 読 み 込 ん で お く 。 す なわち、 DATA FIRST; INPUT YEAR POP 層層; YEARSQ=YEAR傘YEAR; CARDS; 1790 3.929 1800 5.308 1810 7.239 1820 9.638 1830 12.866 6 9‑

17.069 1850 23.191 1860 31 .443 1890 62.947 1990 75.994 1910 91 .972 .669 1940 131 1980 1950 151 .325 1960 179.323 2000 1990 1840 1870 39.818 1880 50.155 1920 105.710 1930 122.2775 1970 203.211 と デ ー タ ・ セ ッ ト し て お く 。 そ う す る と 、 説 明 変 数 (xi) を 西 暦 年 、 従 属 変 数 (yi)を人 口 と し た と き の 直 線 回 帰 モ デ ル y.= 肘 bx，+r‑"および二次曲線回帰モデル yi=a+bxi+ 1 xi+Ei による 1980年、 1 1 1990年、 2000年 の y の 点 刊I J・区間予測値は 1 PROC REG DATA=FIRST; ID=YEAR; MODEL POP=YEAR/P R CLI CMI; TITLE 'REGRESSION l ' PROC REG DATA=FIRST; ID=YEAR; MODEL POP=YEAR YEARSQ/P R CLI CMI; TITLE 'REGRESSION 2 '; で簡単に求まる。乙のデータに対しては、散布図からも二次曲線回帰モデルが当ては まるごとが直観的にわかる。また、直線回帰モデルを当てはめたときの残差プロット か ら 、 説 明 変 数 の 二 次 の 項 を 追 加 す べ き で あ る 乙 と が わ か る し 、 YEARSQの t値 か ら も 二次回帰曲線が妥当なモデルである己とが検証できる。 SAS結 果 は 次 の 通 り 。 REGRESSION 1 DEP VARIARLE: POP ANALYSIS OF VARIANCE E ι MODEL ERROR C TOTAL n u SOURCE SUM OF SQUARES 17 66336.4692 5586.2925 71922.7617 1 8 MEAN ROOT MSE 18.12748 DEP MEAN C.V. 69.76747 SQUARE F VALUE PROB>F 66336.4692 328.6054 201 .97 0.0001 R‑SQUARE A D . J R‑SQ 0.9223 0.9178 25.98271 PARAMETER ESTIMATES VARIABLE INTERCEP YEAR DF STANDARD ERROR 1 0 : T FOR 1 PARAMETER=O 1958.3663 142.80455 ‑13.714 0.0001 1 .0787946 0.0759276 14.208 0.0001 PARAMETER ESTIMATE ー T I PROB>I (各 observationに 対 す る 点 予 測 . 95%区 間 予 測 等 に つ い て は 右 ペ ー ジ ) ‑ 7 0一

々 ム ** ψ 命本本* *本本** 命本 ψ 命本本本 本本 ψ 命率 ψ * 0112776655443321900 てJ F峠 ヲr Q U 4 ム司〆﹄司〆﹄ ム AU 司 〆 ﹄ QU4 ム司〆﹄ QU 円ヲ門ヲ門ヲ司〆﹄ A U 4 5489641461045032455 2895952716631298023 24.7426 35.0616 45.4388 55.8758 66.3744 76.9358 87.5611 98.2512 109.0 119.8 130.7 141.7 152.7 163.8 174.9 186.1 197.3 208.7 220.0 231.4 242.9 ーコー 畠 υ 円 U 円 U 円 U 円 U 円 U 円 U 円 U ハU 円 U 円 U 円U 円 Uハ U 円 U 円U 円 U 円U 円 U 円U 円 U ハU 円 ︒ ︐ nU4 ム 今 正 司J J 品 マ ロ J A U フ'QUO''nU4ム 句 正 司JJιマロ J A U フ' R u o︐︐門u ヲrQUQunonOQUQunononOQU 門 γ 門 γ 門 γ 門 γ 門 γ 門 γ 門 γ 門 γ 門 γ 円 U γ 門 ム 4ム司ム司ム司ム 4ム 4ム司ム司ム司ム 4ム司ム 4ム 4ム a ム 4ム a ム 4ム 司 ム 司 ム 句4 s s s 4ム a 々 ム 々 ム 句 正 司J てJRJAU フ'OJ 0000000000000787332 0JRUOJQUAUOJ4ム てJQURJ フ' J斗 フ ﹄ ・ ・ .... 2033669415497521193 9326801481999023570 ・・・・・・・・・・・・・ 4ム々ム々ム 4ム ペ ム 勺 ζ 3579273190251 フ'AURJRJRJAUフ'Quauo''nU4ム 今 4 4ム ‑ 4 今 ﹄ 司 J J斗 RJAUQUOJ ‑ ‑ ・・・・・・・・・・ フ﹄てJ J斗 て J フ 斗 フ ﹄ 句 正 司J J叫 に JAUAU7FQUOJ ' A U R J J フ ﹄ 司 ム n u O J てJRJ ヲ' n u a u A U J ム司〆﹄てJ J斗 RJAU フ' a u o 斗 4ム OJ フ' R J てJ n U 4 ︐ ︐ ・・・・・・・・・・・・ 4ム々ム々ム々ム々ム 4ム 4ム々ム々ム々ム ι 1 必 5564977357537794655115 門 γ 4ム QUQunU 門γ 4ム ヲr ヲr Q U ヲr ヲr 4ム 門γ 円U Q u a U 4ム門γ ヲr n U R J 9646344225224436469531 9371617421247161739630 7766554444444556677890 ‑57.8148 ‑46.5579 ‑35.3592 ‑24.2204 ‑13.1430 ‑2.1285 8.8220 19.7079 30.5285 41.2838 51.9738 62.5992 73.1606 83.6591 94.0962 104.5 114.8 125.1 135.3 145.4 155.5 0118776655441975319642 468975319753 目 ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ .. ・・・・・・・・・・・・・・・・・ ﹄ AU 司JAU 4ム 々 今 ﹄ J斗フ﹄ O J J斗 AUOJOJ フ'RJnu フ'nu フ てJ フ﹄々ム J ‑ ‑ 4 ム 4ム々ム 4ム 4ム 4ム 司 ム 四 ‑ ‑ フ ﹄ て 69.1278 14.4797 •••••••••••••••••••••• 1 2 。 ‑2 RESIDUAし UPPER95% PREDICT PREDICT STD ERR PREDICT LOWER95~' PREDICT VALUE ACTUAL ID 等 ( 直 線 回 帰 モ デ ル ) に よ る 点 予 測 ・ 95%区 間 予 測 ・ 残 差 REGRESSION

REGRESSION 2
DEP VAH1AsLE

POP
ANALYS1S OF VARIANCE

SOURCE

DF

SUM OF
SQUARES

MEAN
SQUARE

MODEL
ERROR
C TOTAL

2
1
6
1
8

71799.0162
123.7455
71922.7617

35899.5081
7.7340977

ROOT MSE
DEP MEAN
C
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2.78103
69.76747
3.98613

VALUE

PROs>F

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0.0001

R‑SQIJARE
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0.9983
0.9981

PARAMETEH ESTIMATES
VARIAsLE
INTERCEP
YEAR
YEARSQ

DF

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ESTIMATE

STANDAHD
ERROR

T FOR Ho:
PAHAMETER=O

PR013>ITI

1

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‑22.780606
0.00634558

843.47532
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0.8971
0.000231177

24.245
‑25.372
26.576

0.0001
0.0001
0.0001

(各 observationに対する点予測， 95%区 間 予 測 等 に つ い て は 右 ペ ー ジ )

2. 二 次 回 帰 曲 線 モ デ ル に よ る 予 測 の 問 題 点 と 改 善 法
一般性を失う乙となく

X
.
;
:
;
X
n
;
:
;・
・
・;
:
;
X
;
:
;
Xn+1
.
;
:
;
・
・
・=
;
:
;
Xn+p と し て よ い 。 二 次 曲 線 モ デ ル に
1
=
^
2
=
=
^
n
=
^
=
^

よ っ て 得 ら れ た 回 帰 式 が 下 に 凸 ( す な わ ち c>0 )で、 b+2cx >0 の 場 合 、 予 測 値
n

Yn+1'
Yn+2い .
.
， Yn+pは 急 激 に 増 加 し て ゆ く 。 反 対 に 、
予 測 値 Yn+1・
Yn+2い

..

c<0 で
、 b+2cxn<0 の場合、

，
Yn+pは 急 激 に 減 少 し て ゆ く 。 己 の 乙 と か ら 、 二 次 曲 線 回 帰 モ デ

ルによる将来予捌は「許されないごともあり、あくまで過去の傾向を説明するのに用
い る も の J と 書 い で あ る 著 書 も あ る 。 私 も 乙 の 見 解 に 賛 同 す る 。 で は 、 1980年、 1990
年、 2000年 の 米 国 人 口 を 予 測 す る の に 直 線 回 帰 モ デ ル に よ っ て 得 ら れ た 回 帰 式 で 求 め
る乙とになるのか?
改 善 案 と し て 、 あ る 年 度 xmま で は一
一次曲線回
帰 で xm
以降は声線回帰となるモデル
、
+1
を当てはめる。すなわち、

y.=a+b
x.+c
x?+E
i. ~1' ~1^i'
~l^i' ~i

i=1，2，
.
.
.
，m

①

y，
=a，.2'~2"i'~i
+b，. x，
+
E
.
"

i=m+1.m+2，
.
.
.
.
1
l

@

なるモデルを設定する。{日し、
‑ ‑ xmで ① と ② が 連 続 で あ る ご と 、 お よ び 微 分 係 数 が 一 致
する乙と(換言すれば、①と②がなめらかにつながっている乙と)の条件を必要とす
る。すなわち、
2
+b
.x +c.x =an+bnx
③
l'
~l^m' ~1^m-~2' ~2^m

b1
.+
2c.x = b
'-~l"m
~2

④

なる制約式を入れる必要がある。
7
2

REGRESSION 2 ( 二 次 曲 線 回 帰 モ デ ル ) に よ る 点 予 測 ・ 95%区 間 予 測 ・ 残 差 等 ー ョ w 1D ACTUAL 1790 1800 1810 1820 1830 1840 1850 1860 1870 1880 1890 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 3.9290 5.3080 7.2390 9.6380 12.8660 17.0690 23.1910 31.4430 39.8180 50.1550 62.9470 75.9940 91.9720 105.7 122.8 131.7 151.3 179.3 203.2 PRED1CT VALUE STD ERR PREDICT LOWER95% PRED1CT UPPER95χ PRED1CT 5.0384 5.0389 6.3085 8.8472 12.6550 17.7319 24.0779 31.6931 40.5773 50.7307 62.1532 74.8448 88.8056 104.0 120.5 138.3 157.3 177.6 199.2 222.1 246.2 271.6 1.7289 1.3909 1.1304 0.9571 0.8721 0.8578 0.8835 0.9202 0.9487 0.9592 0.9487 0.9202 0.8835 0.8578 0.8721 0.9571 1.1304 1.3909 1.7289 2.1348 2.6019 3.1257 ‑1.9034 ー1.5528 ー0.0554 2.6123 6.4764 11.5623 17.8921 25.4832 34.3482 44.4944 55.9241 68.6350 82.6197 97.8659 114.4 132.1 151.0 171.1 192.3 214.6 238.1 262.7 11.9803 11.6306 12.6723 15.0820 18.8335 23.9015 30.2637 37.9029 46.8064 56.9670 68.3823 81.0547 94.9914 110.2 126.7 144.5 163.7 184.2 206.2 229.5 254.3 280.4 RES1DUAL 1.1094 0.2691 0.9305 0.7908 0.2110 ‑0.6629 ‑0.8869 ー0.2501 ー0.7593 ‑0.5757 0.7938 1.1492 3.1664 1.6746 2.2406 ‑6.6335 ‑6.0147 1.6770 3.9895 司 ‑2 ‑1 。 1 * 1 1:本* 1 * 1 * *****1 ****1 1 * 1:本** 2

) qF白 qF白 ‑ LU l a ︐ ‑EA pu ‑ EA ︐ 口 L ・ a E np ‑ ‑ ) n qru ︐ ‑EA ru ‑ (E n H V 刷 刷 ‑EAqF 白 AYAy nHvnHv xmx m nHvnHυ nHυnHυ 0 n u ll VA ?um m v A l o0 一 一E ‑ n u n u ︐ 'nHvnHV ) n vdqL'AqLnju ‑xx ‑‑‑An''u ' xx qru vd 弘 '11 1 (vd 一 一V さ ︑ て x= •• 1 x n と お く と 、 ① ， ② に よ る モ デ ル は ' t =~ø 句なる線型機型で書ける。すなわち、我々 がいま行なおうとしていることは、 Model 't=~ø 句 であるから、 with restrictions③ & ゆ S A Sで は 次 の よ う に 行 な え ば よ い ( ご と で は xm=1960に 選 ぶ ) DATA SECOND; SET FIRST; IF YEAR(=1960 THEN lNT1=1; ELSE lNT1=0; IF YEAR(=1960 TUEN YEAR1=YEAR; ELSE YEAR1=0; I F YEAR(=1960 THEN YEARSQI=YEARSQ; ELSE YEARSU1=0; IF YEAR(=1960 TUEN INT1=0; ELSE INT1=1; I F YEAR(=1960 TUEN YEAR2=0; ELSE YEAR2=YEAR; PROC REG DATA=SECOND; ID=YEAR; MODEL POP=INTl YEARl YEAHSQl INT2 YEAR2/ NOINT P R CLI CLM; RESTRICT INT1+1960*YEAR1+3841600キYEARSQ1=INT2+1960キYEAR2， YEAR1+3920*YEARSQ1=YEAR2; TlTLE 'REGRESSI0N 3 ' ; SAS結 果 は 次 の 通 り 。 REGRESSI0N 3 DEP VARIABLE: POP ANALYS1S OF VARIANCE SOURCE DF SUM OF SQUARES MODEL ERROR U TOTAL 3 1 6 1 8 164276.19 129.07543 164405.27 MEAN SQUARE F VALUE PROB>F 54758.7312 6787.82 0.0001 8.0672089 ROOT MSE 2.840283 R‑SQUARE DEP MEAN 69.76747 ADJ R‑SQ C.V. 4.071071 NOTE: NO lNTERCEPT TERM IS USED. R‑SQUARE IS REDEFINED. ‑7 4一 0.9992 0.9991

舵G R E S S I O N3および R E G R E S S I O N4 C h J d ' ID ACTUAL 1790 1800 1810 1820 1830 1840 1850 1860 1870 1880 1890 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 3.9290 5.3080 7.2390 9.6380 12.8660 17.0690 23.1910 31.4430 39.8180 50.1550 62.9470 75.9940 91.9720 105.7 122.8 131.7 151.3 179.3 203.2 (本稿で提案する回帰モデル)による点予測・ 95%区間予測・残差等 PREDICT VALUE STD ERR PREDICT LOWER95% PREDICT UPPER95% PREDICT 5.0870 5.0623 6.3109 8.8328 12.6279 17.6962 24.0378 31.6527 40.5408 50.7021 62.1368 74.8447 88.8258 104.1 120.6 138.4 157.5 177.8 198.8 219.8 240.8 261.8 1.7674 1.4213 1.1546 0.9774 0.8908 0.8767 0.9034 0.9410 0.9702 0.9808 0.9697 0.9400 0.9020 0.8755 0.8903 0.9781 1.1568 1.4249 1.7551 2.1134 2.4876 2.8714 ‑2.0047 ‑1.6705 ー0 .1886 2.4651 6.3176 11.3948 17.7195 25.3097 34.1781 44.3322 55.7745 68.5024 82.5083 97.7795 114.3 132.0 151.0 171.1 191.7 212.3 232.8 253.2 12.1787 11.7952 12.8105 15.2004 18.9382 23.9976 30.3561 37.9956 46.9035 57.0721 68.4991 81.1869 95.1432 110.4 126.9 144.8 164.0 184.6 205.9 227.3 248.8 270.3 RESIDUAし ‑1.1580 0.2457 0.9281 0.8052 0.2381 ‑0.6272 ー 0 .8468 一0.2097 ー 0 .7228 ー 0 .5471 0.8102 1.1493 3.1462 1.6298 2.1672 ‑6.7397 ‑6.1579 1.4927 4.3967 ‑2 ‑1 。 1 * 1 1:事事 1 * 1 * 事事 * **1 ****1 1 * 1:本** 2

PARAMETER ESTIMATES VARIABLE I NTl YEAR1 YEARSQ1 1NT2 YEAR2 RESTRICT RESTRICT DF PARAMETER ESTIMATE STANDARD ERROR I 'A RAMETER=O ‑ 1 ‑ 1 20521 .6506 ‑22.851405 0.00636628 ‑3935.0419 2.0984042 ‑4.3966523 ‑43.966523 864.60580 0.9203807 0.00024477 79.2249385 0.0409675 2.2330928 22.3309284 23.735 24.835 26.009 49.669 .2 21 51 ‑ 1 .969 1 .9 69 1 0 : FOR 1 PROs>I TI 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0665 0.0665 (各 observationに 対 す る 点 予 測 ， 95%区 間 予 測 等 に つ い て は 前 ペ ー ジ ) 3. モ デ ル の 妥 当 性 2節 で 提 案 し た モ デ ル の 妥 当 性 を 検 討 す る の は 重 要 な 乙 と で あ る 。 乙 乙 で は 、 当 然 、 な がら REGRESSION 2 ( 二 次 曲 線 回 帰 モ デ ル ) と REGRESSION 3 ( 2節 で 提 案 し た モ デ ル)を比較するごとになる。モデルの当てはまり具合を決定係数 Vで確かめる乙とは 重要であるが、 REGRESSION 3 の S A S出 力 結 果 に お け る RSQUAREは 通 常 の 回 帰 分 析 に お け る ド で は な い 。 な ぜ な ら 、 ANOVA TAsLE において、 Total Sum of Squaresが n ̲ 芋l(Yi‑yih に 等 し く な い か ら 。 。。。。 。 。 。。 。。 。。 。 ， C ̲= I。 そごで、 REGRESSION 3 を 次 の よ う に 書 き 直 す 。 ‑2x m 2 x ‑ x ‑ m m ￨と置くと 制約式@④は xm 。。 。。 。。 。 。。。 。 。 I =I 。 。 。 である。乙れより見 1 ~，Ç_ 2 ‑x m 2x m ‑x̲ 0 m . =(zl・Z2，Z3・Z4'z5)を計算ーする。まず、 を得る。 ， C ̲e= ( a1，b1・ C ・ 0，0 ) 1 g ︐ n c o

︐
nb
︐
nb ︐
n b
x
且
・x

1 x
1
nJU

X

且
‑

l X
I
I

がj条件より， ~4'~5

'IqL

1 xト
m2

である。と乙ろで、パラメーターの制

mm
xx
)m
)m
xx

1 xm1
‑
1

9hmt+

qJuqJU

({

1'~2'~3'-

xmm
xx

z=(ーz"Z，l' Z'l)=I
I 1

(2xn‑xI
)
x
f
T
l
『
『

REGHESSION 3 は

を計算する必要はない。すなわち、

Y_ =k(al ， bl ， cl)'+~ なるモデル

(REGRESSION 4 ) で 書 き あ ら わ せ る 。 そ れ ゆ え 、

S

A Sプ ロ グ ラ ム で は 次 の よ う に 行 え ば よ い 。
DATA TIIIRD; SET FIRST;
I=YEARSQ; ELSE YEARIl=:l920本 YEAR‑3841600;
I
I
E
N YEARl
1F YEAR(=1960 T
PROC REG DATA=TIIIRD; ID=YEAR;
MODEL POP=YEAH YEARII / P R CLI CLM;
•
'
TITLE HEGRESS1ON 4
SAS結 果 は 次 の 通 り 。
REGRESSION 4
DEP VAHIABLE: POP
ANALYSIS 01
' VARlANCE
rrqLPOOO

nu'IIA

SOURCE
MODEL
ERROR
C TOTAL

SUM OF
SQUARES

MEAN
SQUARE

F VALUE

PROs>F

71793.68641
129.07543

35894.8421
8.0672089

444!
1
.7

0.0001

71922.76174

ROOT MSE

2.840283

H‑SUUARE

0.9982

DEP MEAN
C.V.

69.76747

ADJ H‑SQ

0.9980

4.071071
PARAMETER ESTlMATES

VARIAsLE

PAHAMETEH

STANDARD

DF

ESTIMATE

ERROR

1 FOR 1
1
0
:
PAHAMETEH=日

20521
.6506
‑22.857405

864.60580

23.735

0.0001

1

0.9203807

24.835

0.0001

0.00636628

0.00024477

26.009

0.0001

INTERCEP
YEAR
YEARII

PROs>ITI

(各 observationに 対 す る 点 予 測 ， 95%区 間 予 測l
等 は REGRESSION 3 の 出 力 結 果 に 同
じ)
7
7一

日本 5 A 5ユーザー会 (5UG I‑ J) CALISプロシジャによる共分散構造分析入門 豊田秀樹 文部省 大学入試センター I n t r o d u c t i o nt oCovarianceStructureA n a l y s i su s i n gPROCCAL lS HidekiToyoda Ntionalcenterforuniversityentrancexamination 19‑23Komaba‑2chomeMeguro‑kuTokyo 要旨 社会科学、人文科学、行動科学の広い分野における因果関係を分析する共分散構造モデルは、米国にお 見をもたらす応用的研究が数多く発表されている.このたび いて、現在目覚ましい発展をとげ、有用な知l SASパージョン 6 . 04よりリリースされた CALISプロシージャを用いることにより、我が国でも v a r i a n c eS t r 比較的容易に共分散構造分析を実行できるようになった。本稿は、まず共分散携造分析(Co u c t u r eA n a l y s i s ) と呼ばれる統計手法の簡単な紹介を行い、続いて、共分散構造分析を実行する為の C ALISプロシージャの入門的な解説を行う。 キーワード: 共分散構造分析 CALISプロシージャ しはじめに 共分散構造分析は、構成概念や観測変数の性質を調べるために集めた多くの観測変数を同時に分析する ための統計的方法であり、多変量解析の l手法とみなすことができるが、従来の多変量解析(たとえば、 回帰分析ー判別分析ー探索的因子分析など)と比較して多くの、飛躍的に優れた性質を持っている為に、 第 2位代の多変量解析 ( s e c o n dg e n e r a t i o no fm u l t i v a r i a t ea n a l y s i s . F o r n e l l . 1 9 8 2 ) と呼ばれること がある。従来の多変量解析にはない共分散構造分析が持っている優れた性質は、たとえば以下の 5を挙げ ることができる. A . 分析状況に固有なモデル構成 従来の多変量解析には、分析者がモデルを構成する余地がほとんどなく、固定化した既成のモデルに データを当てはめて解釈を行うものであったのに対して、共分散構造モデルでは、収集したデータあるい は因果モデルの性質に応じて、分析者が自らの仮説にもとづいて構成概念聞の関係を表すモデルを構成す ることができる。 B. モデルの改良の容易さ 共分散構造モデルでは、データを 1度分析した後に、その分析結果から得られた知見を利用してモデル を再携成し、同ーのデータをもう l度分析することができる.そして、その過程を繰り返すことによって 当初のモデルをデータにより適合したモデルに改良していくごとができる.また同ーの研究テーマのつ いて進んだデータを収集した場合は、それまでの研究によって得られた知見をモデルに組み込んで更に高 度なモデルを構成し、分析することが可能になる園 C. モデル表現の豊かさ ‑7 9‑

共分散機造モデルには、双方向因果、制約付き母数、間接ー総合効果など、従来の多変量解析では扱う ことが困難であったモデルの表現が可能であり、それらは構成概念や測定状況を記述するのに非常・に有効 である. D . 誤差の扱い 共分散構造モデルでは、誤差変数を、構成概念聞の因果関係を記述するための誤差、独立変数の測定時 t 定時の誤差の 3種類に区別して扱い、誤差変数問の相関をも許すが、従来の多変量 の誤差、従属変数の淑l 解析の多くのモデルでは従属変数に対する相互に独立した測定誤差しか吸うことがで・きなかった. E . 理論的展望 共分散構造モデルは、従来の多変量解析の多くの手法をその下位モデルとして実行するととが可能なの で実用的に便利であるし、モデル聞の理論的な関係の把撮にも貢献する. 共分散携造モデルは元来心理ー教育測定の分野で開発された手法であるが、現在では社会一人文ー行動 科学の広範な分野で多くの適用研究が為されている.適用が期待される分野を考慮し、木書の読者として は、いはゆる文化系の学生、研究者、調査の実務家を想定した. 2. 適用分野 日76 共分散構造モデルの適用研究はコンビュータプログラム LISRELの改良 (Joreskog量Sorbom， ， 1 9 7 8， 1 9 8 1， 1 9 8 4 ) とともに次第に増えていき、 1980年台になると教育句心理学，社会ー人文ー行動 出 ucatio 科学の多くの分野で頻繁に用いられることとなる.共分散構造モデルの適用研究は当時 E TS ( ervice) の研究員であった Joreskogが、当初、教育ー心理学の分野のデータを用いてその n a l TestingS 1 9 7 9 ) ので、現在も伝統的に同分野において適用研究が盛んに行われて 適用可能性を示した (Joreskog， いる a 筆者の専攻する教育ー心理学の分野の適用研究の中から、一部最近の研究を挙げると、教育学の分 t . a l .， 1 9 8 4， Tuijnman， Chinapah&Fagerlind， l 9 8 8 )、 野では、社会教育学における成人教育 (Nelsone Mc Carthy& Hoge， 1 9 8 4 ) 、塾宣韮金主における大学問格差 ( W e r t s， Linn& Joreskog， 1 9 7 8 ) 、量産 非行 ( 教育学におけるドラッグリサーチ(Bentler， 1 9 8 7， B entler& Newcomb， 1 9 8 6，Kennedy， Strrfield量 B a f f， 1 9 8 3 ) 、飲酒 ( N e s s e l r o a d & McArdle， 1 9 8 5 ) 、禁煙 ( P r o c h a s k ae t . a l .， 1 9 8 8 ) 、虫歯の予防 ( C h e n &L and， 1 9 8 6 ) 、体育教育学におけるスポーツヱクササイズ(Deet e r， 1 9 8 9 ) 、学校教育学におけるカリキユ ラム評価 (Wesson， D eno， Mirkin， maruyama， Skiba， e t . a l .， 1 9 8 8 ) 、盈宣盟主主における信頼性 ( W e r t s， Lin 1 9 7 4 ) 、共通 i次試験(石塚， 1 9 8 9 ) 、テスト理論 ( J o r e s k o g， l 9 7l ). n&Joreskog， 続いて心理学の分野では、重度企里主におけるカウンセリング ( A l w i n&Tessler， 1 9 7 4 ) 、 DMS 1 1 Shaffer， O 'C onnor&Portnoy， l 9 8 8 ) 、精神健康尺度 ( Z a u t r a， Guarnaccia， Reich， 1 9 8 8 )、 1( S c h o n f e l d， 不安測定 (Newtonet.al.， 1 9 8 4 ) 、精神分裂症 ( T a n a k a& B entler， L 9 8 3 ) 、盈達企豆主における兄弟ー 1 9 8 8， LaBuda& F u l k e r， l 羽7 ) 、アイデンテイティー (Kamptner， 1 9 8 8 ) 、縦断的研 双生児研究 (Hauser， 究 (Joreskog&Sor加 肌 1977，Lindsay & Knox， 1 9 8 4 ) 、主全企里主における帰属理論 ( P l a t t， 1 9 8 8、R u s s M c A o l e y &Tarico， 1 9 8 3 、)、態度 (Thornton， Alwin&Camburn， 1 9 8 3， B a g o z z i， 1 9 8 1， Judd & Milburn， e l l， 1 9 8 0 ) 、性役割 ( B i e l b y &Bielby， 1 9 8 4， R o w e， R 吋g e r s， Meseck‑Bushey &St.John， 1 9 8 9 ) 、主宜主翠主に 1 9 8 8 ) 、ネズミの行動分析 (Stanislaw& B r a i n， 1 9 8 3 ) 、実験心理学に おける忘却 (Kyllonen&Tirre， H u n t， Pellegrino， Frick， Farr&A l d e r t o n， 1 9 8 8 ) 、搾枠組みテストの分析 (Joreskog， 1 9 8 1 おける知覚 ( )、認知心理学におけるリーデイング (Willkinson， Wardrop&Anderson， 1 9 8 8， L o m a x， 1 9 8 2， J a c k s o n .D ona 1 9 8 8 ) 、人格心理学における自己概念 ( B y r n e& Shavelson， 1 9 8 7， Marsh & Hocevar， 1 9 8 l d s o n &Cleland， ‑ 8 0‑

5 ) 、芦目指研究における記'隠 ( H u lt s c h， l Ie r t z o g&D i x o n，1 9 8 4 )、再検査(小笠原， 1 9 8 1 ) 、スタンフォー K e i t h， C ∞1，Novak， l I /h i t e&P o t t e b a n m， 1 9 8 8 ) 、W 1SC‑R ( 0 'G r a d y， 1 9 8 3 )な ドービネ一知能検査 ( どの研究が挙げられる。 B a l d w i n&S k i n n e r， 1 9 8 9 教育ー心理学以外の分野では社会学において適用研究が多く、反社会的行動 ( )、社会暗層モデル ( H a u s e r， T s a i&S e w e l l， 1 9 8 3 )、家族研究 ( T h α n s o n&/ I li l l i a m s，1 9 8 2 )、近隣効果 ( B i e l b y， 1 9 8 1 )、職業意識(白倉， 1 9 8 8 )、人種比較 ( A c o c k&F u l l e r， 1 9 8 5 )、核の不安 ( N e w c o m b， 1 9 8 8 ) などの研究がある. その他の分野では、マーケテイング ( B a g o z z i， 1 9 8 0、奥田ー阿部， 1 9 8 7 ) における消費者行動 ( P u n j& S t a e l i n，1 9 8 3 )、経営科学 ( F r i t z， 1 9 8 6 )、担韮主 ( S m i t h&P a t t e r s o n， 1 9 8 4 ) 、 ムE笠(Bec k m a ne t . し ，1 9 8 3，T h 叩 s o n，1 9 8 3 )、霊童主 ( A i g n e r&G o l d b e r g e r， 1 9 7 7， J o r e s k o g&/ I l o l d，1 9 8 2 a，1 9 8 2 b ) 、にお a いても適用研究は見出される。 以上、紹介した領域以外でも、構成概念問の分析を必要とする研究分野は多く、今後、社会ー人文ー行 動科学のより広範な分野の研究に共分散構造分析はますます利用される様になるだろう. 3 . パスダイヤグラム 共分散構造分析ではモデルを記述する際に、測定方程式と構造方樫式を用いる。しかし分析される変数 の意味を考慮してモデルを構成したり、分析結果からモデルを改良したり、モデルの意味を第三者に伝え る場合は方程式を用いるよりはむしろパスダイヤグラムが用いられる.パスタイヤグラムは方程式のもつ 情報をそのまま保存しているので、方程式からパスダイヤグラムを書くことも、その逆にパスダイヤグラ ムから方程式を書くことも可能であり、モデルの特徴を斑観的に伝達することが可能である. パスダイヤグラム(パス図とも云う)を書く際の規則は 5つある.それらは、 (1)観測変数は四角形で囲む、 (2) 潜在変数は円あるいは楕円で囲む、 (3) 誤差変数は図まない、 (4)因果的な影響を与える変数から与えられる変数に単方向の矢印を書き、矢印に因果の影響カを示 す数値を付与する、 (5) 共変動を示す 2つの変数に因果関係を仮定しないときは双方向の矢印を書き、矢印に共分散を付 与する、 である。 パスダイヤグラムを用いた表現の例を「疎外感の安定 J の例を用いて、実際に示そう.これは、パスダ イヤグラムの幾っかある書き方の中で、もっとも詳しい書き方である。論文や報告書に掲載する場合は、 もっと簡略な書き方をすることが多い固 たとえば七、町、 e1の自分自身との共分散である分散 φ11、φ11、δ11 や、それを示す双方向の矢線は 省略されることが多い。また観測変数を示す四角形の中のラベルや変数名が省略されることもある.、 更に、モデルを構成する段暗で、分析者同士が議論したり、モデルを改良する場合は、四角形を書かず に、丸のつながり方だけを描くことも多い，ほとんどの場合に、分析の目的は様成概念聞の因果関係の発 見や、構成だからである。モデルの意味を重視して、変数名を省略し、ラベルのみを書き込むとともある し、矢線に付すべき係数を書かないこともある。詳しい書き方をすればパスダイヤグラムと方程式の対応 が容易になる.省略的な書き方をすれば、図が単純化され、モデルの意味は分かり易くなる。要するにパ ー 8 1

スダイヤグラムは、正式な書き方を念頭におきながら適当に省略し、使用すればよい。 またパスダイヤグラムには変数と変数のつながり具合を(トポロジカルな関係を)示す規則しかないか ら、原則的には丸や四角はどこにおいても構わない.しかし、配[置の具合によってはひどく見づらい図に なってしまい、パスダイヤグラムの本来の目的であるモデルの怠味の伝達性が損なわれることになってし まう. 4.CALISプロシージャの使い方 「疎外感の安定 j の因果モデルを例として用い、 SASの PROC CALISを使ったプログラミン グの例を示そう a 4. 1 DATAステップ まず表 lに DATAステップのプログラムを掲げ、一行ずつ説明していこう. 表l DATA CMAT(TYPE=COV); TITLEl " 疎 外 感 の 安 定 の 因 果 モ デ ル TYPE ='C O V '; INPUl・ NAME $ Anomia67 Powles67 Anomia71 Powlcs71 Educalio SoEclNDX I . AsEL Anomia67 = 失 話 傾 向 s 7・ Powlcs67 Anomia71 Educatio . 無 気 力 感 6 7. '失語傾向 7 1. Powles71 • ~1眠気力感 7 1. .教育年数. SoEclNDX = 社 会 経 済 指 標 . CARDS; Anomia67 .834 11 Powles67 6 .947 g .364 Anomia71 6 .819 5 .091 12.532 Powles71 4 .783 5 .028 7 .495 9 .986 Educatio ‑3.839 3 .8 89 3 .8 41 3 .625 .899 SoEclNDX ‑ 21 g .61 0 .748 一18.775 35.522 450.288 18 .831 ‑ 21 (1) DATAステップは DATAステートメントで始まり、 PROCステートメントが現れるときに 終了する. DATAステートメン卜の指定方法は DATA である E [SASデータセット名[ (データセットオプション) ] ただし、大カッコは省略可能という意味である。 DAT八ステートメン卜に限らず SASの全て のステートメン卜はセミコロンで終了する。 S八Sデータセット名は 8文字までの長さで、一文字目 Aか らZまでの英文字または下線(̲)でなければならない。 2番目以降の文字は数字を含んでもよい。ここ では、 STABility of ALINationを略して STABALINとした.データセット のオプションはカッコで囲み、ここでは TYPE=オプションを m 定した. TYPE=オプションはデー タセットの種類を指定するときに用いる園データセットの種類は、共分散構造分析では CORR;相関行列 ‑8 2

COV ;共分散行列 がよく用いられ、省略したときは生データとなる.ここでは DATAステップで共分散行列を作成するこ とを宣言している. (2) INPUTステートメントは、入力されるデータを対応する変数に割り当てるために使用される。 割り当ての方法には、リスト入力、カラム入力、フォーマット入力があるが、ここでは最も単純なリスト 入力を用いた.リスト入力の方法は、変数名を 1つ以上の空白で区切りながら並べればよい。最初の N AME̲ $ は、データとして変数名を呼び込むことを意味し、事はそのデータが数字ではなく文字で あることを示している回以下、 「疎外感の安定 J の因果モデルに登場する 6つの観測変数の変数名が並べ られている. SASによるプログラミングには行の概念がないので、 lつのステートメントが何行にわ たって書かれでもよい。ここでの INPUTステートメントは 4行に分けて書き、最後の行は INPUT ステートメントが終了することを示すセミコロンだけにしている。また SASのプログラムは行のどこか ら書き始めてもよいので、 DATAステップと PROCステップの区別を見やすくするために、 DATA ステートメントと PROCステートメント以外は字下げするのが一般的である.ここでは 3字分、字下げ している。字下げの数は、適宜、読者の好みできめればよい. (3) LABELスデートメントは変数にラベルを付けるために使用する. LABELステートメント の使用方法は LABEL 変数名.ラベル名・・・・' である，ラベルは 40文字まで指定でき、漢字など全角文字は 2字分必要とする.ラベルは引用符(' で函まなければならない. LABELステートメントは分析のために必須のステートメントではないが、 漢字を用いてラベルを付けると分析結果が見やすくなる。 (4) CARDSステートメントはデータステップ中にデータが存在することを示すステートメントで あり、 CARDS; データライン と指定する. CARDSステートメントはデータステップステートメントの巾で最後に置かれなくてはな らないし、その直後にデータラインを付けなければいけない。 (5) データラインは INPUTステートメントで割り当てられた変数に対応するようにデータを並べ る。ここでは INPUTステートメントでリスト入カの方法を用いているので、 lつ以上のスペースで区 1 角と下三 切りながらデータを並べればよい。共分散行列は対称行列であることが明らかであるので、主1 角行列以外のデータは SASの標準的な欠測値であるピリオド(. )をいれればよく、タイプを省略する ことができる。最初の Anornia67は INPUTステートメントの変数名リストの先頭にある ̲ N A M Eーという変数として読み込まれ、 2番目の 11 . 834はリストの 2番目の Anomia67という 変数に読み込まれる，そして 3番目から 7番目は欠測値として、 Powles67から SoEcINDX まで j 慣に読み込まれる。 2行自の 7つのデータも 1行自と同じ変数の割り付けで読み込まれる a 同様に 7 行自まで読み込まれた後に、 8行自のセミコロンでデータステップは終了する.データラインはデータス テップの最後に置かれなければならない.データラインの終了はデータステップの終了を意味するからで ある。 4.2 CALISプロシージャ 表 1のプログラムによって、共分散構造モデルの入力データの一つの形式で ある、共分散行列型の SA Sデータセット作成されたので、 PROC CALISによる PROCステップで共分散構造分析を実行 8 3

することが可能となる。 PROC CALISの中で因果モデルを構成するには、大別して 3つのプログラミングの方法があり、 それぞれ LINEQSステートメント COSAN ステートメント RAM ステートメントを用いてモデルを特定する. 4.3 LINEQSステートメント まず LINEQSを使ったプログラムを表 2に示そう.実行の際には表 1の後に続けて表 2を入力すれ ばよい。 表2 P R O CC A L I S DATA=CMAT C O VE D F = 9 3 1G T O L = O . O O O O IA しL ; T I T L E 2" L I N E Q Sス テ ー ト メ ン ト に よ る 分 析 . L I N E Q S A n o m i a 5 7 1 .0 0F h l A L I 5 7 + E1 . + E2 P o w l e s 5 7 K2 1F h l A L I 5 7 . + E3 A n o m i a 7 1 1 .0 0F h 2A 1 .1 7 1 . P o w l e s 7 1 K4 2F h 2 A L I 7 1 + E 4 . Educatio 1 .0 0F x l S E S t a + E5 . SoEclNDX L5 1F x l S E S t a + E5 . F h 1 A L I 5 7 G1 1F x 1 S E S t a + D1 . 2・ 1F h 1 A L I 5 7 + D F h 2 A L l 7 1 G2 1F x l S E S t a + B2 S T D E 1 ‑ E 5 D E L 1 ‑ D E L 5 . D I ‑ D 2 P S I I ‑ P S I 2 . Fx1SESta P l l 1 1; C O V E 3E 1 =D E L 3 1 . E 4E 2 =D E L 4 2 ; (1) PROC CALISによる PROCステップの実行は、 PROC CALIS [オプシヨン・・・] という形式をもっ PROC CALISステートメントで開始される. (2) TITLEステートメントは分析結果の出力にタイトルが付され、後で読み返す際に便利である。 TITLEステートメントは T 1T LE [n] ["タイトル..] の形式で指定される. nはタイトルの行数であり、 TITLEの後にスペースを空けずに続ける.ここで は全ての出力ページの第 1行自に rLINEQSステートメントによる疎外感の安定の分析」とタイトル が付けられるように指定している。 (3) LINEQSステートメントは共分散構造の B。と r 。の部分の母数配置を方程式の形式で行う. φ。の配置はその対角要素を STDステートメントによって行い、非対角要素の配置を COVステートメ ントによって行う. LINEQSステートメントの指定方法は次のとおりである. ‑ 8 4

LINEQS 方程式[，方程式・・・・] ここで、方程式:= 内生変数=項[+項・・・・] 項 である。ただし、 := [母数￨定数]変数 .‑ は左辺を右辺で定義することを意味し、大カッコの r l 'の縦搾で仕切られた内容は、 そのどれかを選択することを意味 する" 2行日から 9行日の各行それぞれが一つの方程式を怠1 未している。 J 2行自右辺第 1項は定数×変数の例であり、第 2項は変数だけの例である a 何も書かない場合は係数とし て、定数の1. 00が置かれる。誤差の収の係数は通例、省略することが多い。また、潜在的構造変数 しの変数名は一文字日が F、測定方程式の誤差変数 eの一文字日は E、構造方程式の誤差変数との一文 字日は Dで始めなくてはならない、という規則がある a LINEQSステートメントによるモデルの特定は、実際にプログラミングを行う際には行列配置のイ メージを全く必要としない。 PROC CALISによる因果モデルの特定方法は LINEQS， COS 八 N， RAM の 3つのステートメントのどれかを選択して行うと述ペたが、行列のイメージを必要としな い LINEQSステートメントは 3つのステートメントの中で最も習得が容易で、初心者向きのステート メントである。 (4) STDステートメントと COVステートメントは、 LINEQSステートメントと一緒に使用さ れ 、 LINEQSステートメントとのみ使用されるステートメントである。 STDステートメントでは、 φ。の ; . f角要素の各母数を以下の要領で割り付ける。 STD 押l 付け[，割付け・・・・] ただし、割付け.‑変数リスト=母数の定義である. 2行目から 4行自の各行それぞれがひとつの割付 けを意味している固変数リストは、 El E2 E3 E4 E5 E6 のように lつ以上の空白で区 切って変数を並べればよいが、 El‑E6のように指定するとともできる。母数の定義も変数リストと同 様に指定する。 (5) COVステートメントはφ。の非対角要素の母数を次のように指定する。 COV 割付け[，割付け・・・・] ただし、割付け.‑変数リスト=母数の定義 である。たとえば、 E1と E3の共分散である σ31 は E3 El = DEL31 のように割り付けている. 4. 4 COSANステートメント LINEQSステートメントは基本的には母数配置を行うためのステートメントであったが、実際には 個々の方程式を順に書き下すだけでモデルの特定を行うことができた。 LINEQSは行列イメージを意 識する必要のないステートメントであり、 3つのステートメントの中では最も習得の容易な入門的ステー トメントである.それに対して COSANステートメントは、行列イメージに基づき、単一の因果モデル を様々な表現方法で特定することのできるステートメントである。 COSANステートメントを用いれば RAM表現も表現可能である。とこでは EQS構造によるモデルの特定例を表 3に示して、 COSANス テートメントの概略を説明する。 vhd o o

PROC CALIS DATA=CMAT COY TECH=NR EDF=931 GTOL=0.00001; TITLE2 "COSANス テ ー ト メ ン ト に よ る 分 析 " COSAN G(8. IDE) キ 80( 8 . GEN. 1 1 . 11 ) キ GAO(9. GEN) キ PIII0(9. SYM); MATRIX 80 . 6宇 O 1 .00. [2 . 6宇 O . . K̲21 [4• =7キ O . .00. *o . 1 K̲4 2 . *o . 8̲21; MATRIX GAO [ 1 . 1 .00. [2 . キ O . 1 .00. = 2宇 O . 1 .00. [4• =3キ O . 1 .00. [5• =4キ O . 1 .00 3 [5• 1色. *O. 1.00 . 5キ O 1 .00 . 2キ O . 1̲51 = 5キ O . 1 .00 キ O . G̲11 = 7キ O . 1 .00 G1 2 MATRIX P l l l O ︑ ︑ .︐.︐ 円 "bqLeyLVA IU1 ﹄ 14AAFr pυ ド F υ w 山n ftu nυpa‑‑OLHH 内 L ‑‑‑EAnfbnvAF an u リ ド ti'i 勾 daq1A TLy‑‑bIL‑‑7a マt 1 1 h u pυ n μ u n H U H u u n h u n h u hU 川 ‑ ‑ nupanununr 吊 1A'nU ・1 1 b n b A =====mAHnhuFunhu 円 ' t A ‑ u 可 t J 1 ﹂ 司 tJ 司 tJ1tJnHhu'I ‑Ani‑‑qLqωA ハ nr‑‑pu‑‑ ︐ 司 .︐.︐ ' E A an4dvam叫 軍 内 切 u FILrlLFILFILrlLnU nu‑‑ AHVAHH H 円u nhunHHnhunv •• V A H nU p u MN刊 l p u 円 ︑ けV Fド u q o o ‑‑ t U p u H U l パ ︐ n・‑﹃ ︐ . ︑ i 山 W C A V n u 内 v l q a " ' a ︐ i ! o m‑ ‑ ‑ nN ‑円︑リ 4且 ︒ 句 ︑ 一 1inHU ap υ AHHιL n h u ・ ︐ 司o︐ o v﹄ 司E ・ 円︑リ 日間円 A um HV ι n八 ・ ー l l UN ; なお、表 3を実行する際は、表 iのi 在後に続ける. (1) PROC CALISステートメントと TITLEステートメントは表 2と同様である. (2) COSANステートメントはm と式を構成する行列の願期を定義するステートメントであり、 M ATRIXステートメントと VNAMF .Sステートメントを伴うことによって、因果モデルの特定を行う. MATRIXステートメントと VNAMESステートメントは脅かなくてもよいのであるが、書いたほう がプログラムが見易くなる。 COSANステートメントは以下のように指定する. COSAN 行列定義[牢行列定義 ・・・・] ただし、行列定義:=行列名(列数. [性質1， [性質 2]]) である.たとえば、 m=3であれば行列の定義はF円 F 2 * F 3 * Pとすればよい.ことでは EQS構造を表 現しようとしているので、 F ! .F2 3にはそれぞれGO.BO.GAOという行列名を付けた. COSAN ・F ステートメントは行列のサイズを指定する際に列の数のみを指定する。共分散構造が掛け算の速なりで表 ‑8 6

現されているために、隣り合う行列における行列の列数と右側の行列の行数が等しいので、量をも左にある F， 以外の行列の行数は、指定せずとも明らかだからである. F，( ここでは G) の行数は分析に必要とされる観測変数の数に等しいので、ここでは表 lの INPU Tステートメントで割り付けられた 6になる，もし観測変数の目見亨を入れ替えたり削除する必要が生じた ら 、 COSANステートメントの前に VARステートメントを置けばよい.たとえば教育年数と社会経済 地位のみを利用し、その順序を逆にするときは、 VAR SoEcINDX Educatio と指定すればよい。 行列の性質は、性質 lと性質 2があり、性質 lは以下の 8種類 IDE:単位行列 Iの指定，もし行列が正方行列でなければ [10] の指定 Z I0: [10] の指定 DIA:対角行列の指定ーもし行列が正方でなければ、 [00] の指定. Z0 I: [OD] の指定 LOW:下三角行列の指定 UPP:上三角行列の指定 SYM:対称行列の指定 GEN:一般的な行列の指定(性質 lのデフォルト値である) . があり、後に続く MATRIXステートメントにおける母数の配置の指定を補助する。性質 2は逆行列に 関する指定を行い、以下の 2種類 INV:逆行列の指定 IM I:単位行列との差の逆行列の指定 がある。 行列Gは (6x(6+2))の行列であった。行数 6は INPUTステートメントで 6つの観測変数を読み 込んでいるので、既に指定がされている.ここで指定しているのは列数 8と単位行列とゼロ行列からなる 超行列であることを示す IDEである園行列BOに関しては、列数 (6+2=)8と、その行列が一般的な行 列であることを示す GENと、単位行列との差の逆行列であることを示す IMIが指定されている.また 行列PH10 には列数 (6+2+1=)9とその行列が対称行列であることを示す SYMが指定されている。 (3) MATRIXステートメントは、 COSANステートメントで定義された複数の行列の中の、ひ とつの行列に関する母数の配置を行うステートメントである。 COSANステートメントでは 4つの行列 が定義されているが、 Gは推定すべき母数を含まず、固定要素のみからなる行列なので、 BO.GAO.PH10に対応する 3つの MATRIXステートメントが必要となる。 MATRIXステート メントの指定は以下のように行う。 MATRIX 行 列 名 行 列 パ タ ン ただし、行列パタン.‑パタン位置=パタンリスト[.パタン位置=パタンリスト， ・・・・] である。パタン位置の主なものには以下のものがある。 [i.] :パタンリストが t行の母数配置であることを示す。 [ . j] :パタンリストが j列の母数配置であるエとを示す。 [ i . j] : [ i . j]要素から始まり、 [ i+l.j+l]. ・・・・. [ i+ η.j+η] のように右下の方 向にパタンリストが指定されることを示す固 ヴ 4 00

例えば BO の l行自は、 0が 6つ並んだ後に 1 C11 が続いている。パタンリストは 6 *0.が 6つ並んだ O を意味し、 1 . 00は I CI . 00に同定された母数であることを示している。最後の Oは指定してい Iが 1 ないが、掬定しない要素は Oあるいは性質 1・2で設定された他に同定される .BO の 5~7 行目も全く 指定していないが、それはその行の要素が全て Oだからである .GAOも同様にパタン位置 [ i .Jを用い て指定している .PHIO に関しては [ i .j J を用いて母数配置をしており、例えば [ 1 . 1J. [ 2 .2 J .・・・・. [ 6 .6 J までにはD ELI‑DEL6が指定されている.なお σ11 のように対 E L lのように添え字を lつ省略した。また、 DEL42 角要素で添え字が等しい母数はプログラムの中で D はD EL32のひとつ右下であるから、 [ 3 .1 J = 0EL31 0EL42 と指定するとともできる. (4) VNAMESスデートメントは COSANステートメントで定義した行列の各列にいかなる変数 に関する母数が含まれるかを指定する。また VNAMESステートメントは各潜在変数に名前を与える役 割を持っている. VNAMESステートメントは以下のように指定を行う園 VNAMES 割付け[.割付け・・・・] ただし、 割付け:=行列名変数リスト あるいは、割付け.=行列名 = 行列名 である. 例えば行列Gの列に関する変数の割付けについて説明しよう。列数は (6+2=)8であり、その内訳は 観測変数X iが 6っと構造変数である潜在的内生変数 ηi 2つであった，そこで、変数リストは観測変数の の列に関する変数はGのそれと同一であるので、 潜在的内生変数の変数名を順に並べている.また、 BO 割り付けの 2番目の定義を用いて指定している.次に行列GAOに関しては列数が (6+2+1=) 9 であり、その内訳が測定方程式の誤差変放が 6つ、構造方程式の誤差変数が 2つ、構造的な外生的潜在変 数が lつであったので、それらの変数名を順に並べている a COSANステートメントを使いとなすためには、共分散構造に関する正確な行列イメージを必要とし、 LINEQSステートメント、 COSANステートメント、 R A Mステートメントを用いた 3つのモデル 特定法の中で、必ずしも習得の容易でないステートメントである.しかし COSAN構造が共分散構造の 一般形であったように、 COSANステートメントを使用すれば、いかなるモデルの特定も可能である. 4. 5 R A Mステートメント R A M構造は推定すべき母数の行列が 2つしかなく、共分散構造の中で最も単純な構造をしていた. R A Mステートメントは R A M構造で特定される因果モデルを、 VNAMESステートメントを伴って実行 するステートメントである. R A Mステートメントによるプログラミングの例を表 4に示す。実行は表 1 の直後に行えばよい園 表4 ‑8 8一

PROC CHlS DAH=CMH COV TECll=NR EDF=931 GTOL=O.OOOOl; TITLE2 "RAMス テ ー ト メ ン ト に よ る 分 析 RAM 1 7 1 .0 0 1 2 7 K2 3 8 1 .0 0 4 8 K4 2 .0 0 5 9 1 1 6 9 L5 8 7 日2 1 7 9 G1 1 8 9 G1 2 DELl 2 2 DEL2 2 3 3 DEL3 DEL4 5 DEL5 2 6 6 DEL5 2 3 2 DEL31. 2 DEL42. 7 7 PS11 8 8 PS12. 9 9 P1 1 1I VNAMES 1 FhlALI67 Fh2ALI71 FxlSESta. 2 EI‑E5 DI‑D2 FxlSESta; RUN; 1 . PROC CAL1Sステートメント、 TITLEステートメントは表 2と同一。 2 . RAMスデートメントは RAM 構造に従って、母数の配置を行うステートメントである。 COSA Nステートメントは行列の定義を行い、それに伴う MATRIXステートメントが母数の配置を行ってい 構造は推定すべき母数行列が 2つしかなく、しかもその役割が確定しているの た。それに対して、 RAM で、行列の定義を行う必要がないからである. RAM ステートメントの中では B9を行列 lと呼ぴ、 φ@を 行手l J 2と呼ぶ。そして RAM ステートメントの指定は以下のように行われる園 RAM 割付け[，割付け・・・・] ただし、割付け:=行列番号行数列数 [値] [母数名] である。 例えば、 2行目先頭の lは行列番号であり、 B。の割り付けを行っていることを意味する o 1行 7列目 が1. 00に固定される。以下同様にして、 10行目までの B9の母数の設定を行っている。 B。のうち指定 されない要素は、 B。の性質から対角成分は 1に固定されるが、残りは 0に固定される。 1Hr 目以降か らは同様に φ@の設定がなされている。行列番号 2は対称行列であるから、対角成分を含む下三角行列を 指定すればよい， ‑ 8 9

(3) VNAMESステートメントの原則的な指定方法は表 3で説明したが、 VNAMESステートメ ントを R A Mステートメントに伴って使用する場合は、一部省略する部分がある。 R A M構造においては B。の列は、 1 1'1 日から n~lJ目までは観測変数であることが明らかであり、その変数名は DATA ステッ プの INPUTステートメントで定義されているので、省略する，つまり行列の列数は (6+2+1=)9で あり、それはzとηと5の変数の教に対応していたが、変数名の指定は ηとf のみでよく、合計 3つの変数 名を指定すればよい.φ.はφ。と等しかったので、行列番号 2の VNAMESの指定は表 3のPHIO と等しくなっている. 以上が CALISプロシージャの概略的な使用法であるが、これらのプログラムによって出力される分 析結果は、当日、資料として配布し、説明する。 ‑9 0‑

日本 5A5ユーザー会 ( 5UG ト J) 親子の性格特性聞の因果分析 一性格心理学における共分散構造分析の応用‑ 柴田 満 関西大学 AC a u s a lA n a l y s i so fP e r s o n a l i t yT r a i t sBetweenParentsandC h i l d : AnA p p l i c a t i o no fC o v a r i a n c eS t r u c t u r eA n a l y s i si nP e r s o n a l i t yP s y c h o l o g y Mitsuru Shibata Kansai University， 3‑3‑35 Yamate‑cho Suita，Osaka 要旨 性格心理学の諸研究の進展にともなって，梯々な性格因子の存在が明らかになりつつある。本 稿は，因果関係が比較的明白な親子聞について，共分散構造分析法を適用し，情緒不安定性因子 (YG性格検査で測定)の構造および因子問の悶果関係や相互関係を同時に確認することを目的 とするものである。 キーワード: 共分散構造分析， C A L I S，親子関係，情緒不安定性 1.問題 近年，心理学の諸領域では，その研究成果の蓄積にともなって，因子分析解の構造やこれを介 した因果関係モデルの構造の確認あるいは確証を行う試みがなされるようになってきた。心理学 研究において，このような確認・確証問題が重要な位置を有するのは，検証の対象が経験的に構 築された構成概念であることが多く，その実体を把握することが困難であるばかりでなく，この 構成概念を媒介として，心理学的諸関係の因果関係をたどる必要が生じたとき，さらに困難をと もなうことが多いからである。そして，この構成概念の存在と役割を明示するためには，多次元 モデル(因子分析などによって抽出)の中で表現された構成概念が，経験的に解釈可能な 1つの まとまり(収束的妥当性)を示し. {I!!の構成概念と区別される(弁別的妥当性)とともに，他の 構成制念に対して的確なかかわりを示している(法則的妥当性)ことが検証されなければならな い。本稿において，その有効性を検証しようと試みる共分散構造分析は，これらの構成概念の妥 当性問題を同時に推定・検証するものであり，今後の心理学研究にとって必須の解法となるもの と考えられる。 心理学では，個人と社会のかかわりを中心に，梯々な仮説を立て，それを検証していく研究法 9 1

をとることが多いが，この韻域独自の特質から，仮説の設定が容易でない研究対象も存在する。 たとえば，人々の性格(情緒不安定性や外向性・内向性などの特性)が，社会的かかわりを通し ますかについての仮説を立てる問題などは，かかわる社 て，他の人々の性格にいかなる影響を及 l 会的要因が多梯なばかりでなく，佃人の内面的要因である性格というとらえどころのない対象に ついて研究を進めなければならず，仮説設定にあたって多くの困難をともなうことが想定される。 しかし，心理学が研究対象とする行動の説明にあたって，このような性格要国を軽視することは できず，可能な範囲から研究を進めていく必要があるものと考える。そして， この研究成果の蓄 積によって数多くの構造モデルが提示された段階で，モデルの取拾選択と統合をはかり.liiI・聞と した学説を確立しなければならない。 本稿では，このような視点から，まず，性格特性問の因果関係がもっとも規定しやすい人間関 係である親子聞について，仮説の構成を試みる。そし T. このような性格特性という構成慨念聞 の区!果関係を推定する最適の方法として，共分散構造分析法が位胃づけられる。 2 . 方法 2 . 1.被験者および資料 組の父・母・子 もっとも因果関係を規定しやすい人間関係として，親子関係を採用し. 102 の組み合せに対して. YG性格検査を施行した。なお，本稿では，父・母・子のそれぞれの性格 検査中に含まれる情緒不安定性関連尺度(回帰性・劣等感・神経質の 3尺度)の資料を分析の対 象とした。 2 .2 . 分析 これらの親子聞の組み合せについて，以下の 2 .3 . のような仮説を立て，共分散構造分析を 施して，父・母・子のそれぞれの性格特性の因子を抽出するとともに，それらの因果関係を明ら かにした。なお，共分散構造分析のモデルとしては. L I S R E Lモデル < 5 A SのC A L I Sプロシジャを 用いて)を採用した。 2 .3 . 仮説 心理学は経験科学である。したがって，親子聞の関係についても，梯々な仮説が成り立つ。こ こでは，心理学的観点から，以下の 3種類の仮説を設定し，共分散構造分析によって検証する。 なお.これまでの数多くの研究から，上記 YG性格検査の 3尺度は，相 Eに正の大きな共分散を 示すことが知られており，父・母・子のそれぞれについて，この 3尺度から成る情緒性因子が抽 出されるものと仮定する。 9 2

(1)父および母の情緒性悶子〔父(1'1')，母(門1'))が，それぞれ個別に，子の情緒性因子 ( C F )に 影響を与えるという因果関係を仮定するとともに，父と母の情緒性の聞にも相互関係を仮定する。 (2)父および母の情緒性因子が，それぞれ間別に，子の情紺性因子に影響を与えるという因果 関係を仮定するとともに，父の情緒性が母の情申告性に影響を与え，また，母の情緒性が父の情緒 性に影響を与えるという双方向への因果関係を仮定する。 ( 3)父および母の情緒性因子が，それぞれ個別に，子の情緒性因子に膨響を与えるという閃果 関係を仮定するが，別々の環境で育った父と母の情緒性の聞には，相互関係も因果関係も無と仮 定する。 これら仮説の意図は，パス・ダイアグラムを用いて表現すると以下のようにあらわすことがで は父，門 1 ‑門3 は母， きる(1'1‑1'3 C 1 ‑ C 3は子，それぞれの問帰性，劣等感，神経質尺度)。 δ1 よ入、 δz →L..t..lJ~ 1 : '1 : ' δ3 )̲̲̲̲ →巳立J~1 L と』← εI ~/ヘ\ 包乙→~← εz h → 1M1 千人 )IMワ弘..:.....;;=...L hAk' δ5 ‑ Jンノ~ 回 ← e3 A1 t 3) 1 δb 図. 1 仮説 lのモデルのパス・ダイアグラム 01 δ2 δ3 E1 ε2 δ4 ε3 δョ δゐ 図. 2 仮説 2のモデルのパス・ダイアグラム 9 3一

δ1 ‑ ‑ ‑ く : 」 喰 δz 03 φfm=0 図. 3 仮説 3のモデルのパス・ダイアグラム 3 .結果 3 . 1.モデル適合度 表. 1‑ 表. 3の χz 検定値および適合度 (χz 植の有意水準の確率)に示されるとおり，上 記 3つの仮説にもとづくモテソレはいずれも採択されるが，迎合度で比較すると，仮説 lのモデル が ， 0 . 7 4 4でもっとも適合度が高いことがわかる(入れ子になっている場合({7I J :仮説 2と 3 ) には， χZ 値の差にもとづく有意性検定が可能，当日配付資料〕。 3 . 2 情緒性因子の成立ち 表. 3に示されたとおり，父・母・子のそれぞれについて，回帰性，劣等感，神経質 表. 1‑ の 3尺度から成る情緒性因子が構成された。 3 . 3 情緒性因子聞の因果関係および相互関係 父の情緒性因子から子の情緒性因子への因果関係および母の情緒性因子から子の情緒性因子へ の因果関係をあらわすパス係数は，表. 1‑ 表. 3に示されたとおり， 3つの仮説のいずれにも とづくモデルにおいても有意であり.子の情緒性の形成にあたって，両親の情緒性がすくなから ず影響していることが示唆されている。 また， 3つの仮説の相違点である父の情紺性因子と母の情緒性因子の関係の程度，すなわち， 相関関係か，因果関係か，無関係かの検証結果は，表. 1‑ 表. 3のモデルの適合度をあらわす 指標および表. 1の因子問相関および表. 2のパス係数によって示される。まず，双方向の因果 関係を仮定した仮説 2について，表. 2 からパス係数を読み取ると，父から母，母から父へのい ずれのパス係数も有意な植を示していない。また，相関関係を仮定した仮説 lについて，両者の 9 4一

表. 1 仮説 1の分析結果 因 尺度名 B ま 札J 1主 ' コ 主 子 表. 2 仮説 2の分析結果 表. 3 仮 説 3の分析結果 1 票?終化 悶 尺1 . Q :名 囚 尺度名 推定値 子 父 父 回帰性 A .，， 1 0 . 8 2 9 劣等感 A .，，2 F F 神経質 記号 槙準化 推定値 子 ヨ pコ ' ‑ ' 互 ' コ主 標準化 推定住 回帰性 A .，， 1 0 . 8 2 9 父 回帰性 A ."1 0 . 8 3 0 0 . 7 8 1 多5 等感 A .，， 2 0 . 7 8 1 劣等感 A .，， 2 0 . 7 8 2 A .，，3 0 . 8 8 7 F F 神経質 A ."3 0 . 8 B B F F 神経質 A ."3 0 . 8 8 6 母 回帰性 A .，，~ 0 . 8 5 1 母 回帰性 A .，，4 0 . 8 5 1 母 回帰性 A .，， 4 0 . 8 4 8 劣等感 A .，，5 0 . 8 4 3 劣等感 A .，，5 0 . 8 4 3 省等感 A .，，5 0 . B 4 5 1 I F 神経質 A ."b 0 . 9 0 8 円F 神経質 A ."h 0 . 9 0 8 ト 1 ' 1 神経賀 A ."6 0 . 9 0 9 子 回帰性 A .YI 0 . 8 3 5 子 回帰性 A .yl 0 . 8 3 5 子 回帰性 A .y1 0 . 8 3 1 劣等感 A .Y2 0 . 7 5 5 劣等感 A .y2 0 . 7 5 4 劣等感 A .y2 0 . 7 4 9 C F 神経質 A .Y3 0 . 7 3 0 C F 神経質 A .y3 0 . 7 2 9 C F 神経質 A .y3 0 . 7 2 4 父から子へ Tr c 0 . 3 1 8 * * 父から子へ Tr c 0 . 3 1 8 * * 父から子へ Tr c 0 . 3 2 8 * * 母から子へ . 2 5 9 材 Tm c 0 母から子へ Tm c 0 . 2 6 0 * * 母から子へ Tm c 0 . 2 7 2 * * 父から母へ . 2 7 1 Tr m 0 母から父へ . 2 2 1 Tm r 0 直( d f = 2 4 ) χ 2I { 1 9 . 1 5 2 直 { ( d f = 2 2 ) 適合度 0 . 7 4 4 χ2 因子間相関 (φ1m) 0 . 2 4 0 適合度 1 9 . 1 5 2 0 . 6 3 6 χz 値 ( d f = 2 4 ) 2 3 . 9 1 7 適合度 0 . 4 6 6 因子間相関 (φrm) 0 . 0 0 0 (注)パス係数 (Trc. T m c . T r m . Tmr) の有意性検定は，標準化前の値についてのものであ り，材が 1% 水準で有意(表. 1'"表. 3共通)。 9 5

情緒性囚子聞の相聞を，表. 1 から読み取ると. 0 . 2 1 0というゆるやかな相聞を示している。な お，無関係の前提にもとづいて分析を進めた仮説 3は，相互関係，因果関係のいずれを仮定した 塙合よりも，適合度が低かった。 4 .考察 心理学は，行動や反応を説明・予測したり，その媒介要因としての性格などの内而的要因の構 造を明確化することを重要な目的とする学問である。そして，梯々な人間関係についても，いか なる要因が，どのように相手に影響を与え，結果として，その相手の内而や行動にいかなる影響 を与えるかを明らかにしようと試みてきた。 本稿では，このような心理学研究上の要請に応えられる方法として，共分骸構造分析をとりあ げ，また，心理学のテーマとしては，親が子の情緒性の形成にいかなる因果関係を示すかという 問題をとりあげた。そして，方法で掲げた 3つの仮説について，それぞれモデルを設定して，共 分散構造分析を施した。その結果，仮説 lのモデルがもっとも適合度が高いことが示され，親子 聞の情緒的関わりの研究に. 1つの示唆を与えてくれた。 本稿は，心理学研究，とりわげ人間関係の研究に対する共分散構造分析の有効性を示すことを 主眼としたものであるので，人間関係のうちで，もっとも明確に因果関係を仮定できる親子関係 の問題に分析を限定した。もちろん，心理学の領域には，悶果関係を明らかにすべき対象が数多 く存花するので，この基礎的な実証研究を手がかりに，今後，多くの研究を積み重ねていく必要 があるものと考える。 5 . 参考文献 奥田和彦・阿部周造(編著) 1 9 8 7 マーケッテング理論と測定‑L I S R E Lの 適 用 一 中央経済社 S A SI n s t i t u t eI n c . 1 9 9 0S A S / S T A TS o f t w a r e :C A L I Sa n dL O G I S T i CP r o c e u u r e s . S A ST e c h i n i c a lR e p o r tP ‑ 2 0 0 . 辻岡美延 1 9 6 4 新性格検査法 豊田秀樹 1 9 9 0 共分散構造の表現 日本心理テスト研究所 教育心理学研究. 3 8 . 4 3 8 ‑ 4 1 4 . 9 6ー

日本 5A5ユ ー ザ ー 会 (5UG ト 0) 住宅ローンが、個人の経済判断と消費行動の関係におよぼす効果 ‑CALlSによる多重指標分析の使用伊ト 0土 田 昭 司 * 二宮智子** 平野英一*** 明治大学 Effects of housing Loan on the Relationship Between Katona's . . Japan i n 1980: Sentiment Variables and Buying Behaviors i n . An Analysis of Causal Models with Multiple lndicators by Using Procedure CALlS" Tomoko Ninomiya** Eiichi Hirano*** Shoji Tsuchida* Meiji University *School of Literature，**lnformation Science Center，***Graduate School of Business Administration 1‑1 Kanda‑Surugadai Chiyoda‑ku，Tokyo 要旨 住宅ローンや教育費が家計を圧迫していると指摘されてからすでに久しい.本発表は， G.Ka. t onaの 消 費 動 向 に つ い て の セ ン チ メ ン ト 変 数 (= 1l~1 人の経済判断)が，消費行動に影 響 す る と い う 仮 説 が . 1980年 代 の 日 本 に お い て は ， 住 宅 口 ー ン を か か え て い る 者 . す な わ r契 約 的 J 支 出 の 多 い 者 に と っ て は 成 り 立 ち に く く な っ て い る こ と を ， デ ー タ を も と ち に明らかにするものである.具休的には，首都聞における社会調査データを.住宅ローン あ り 群 と ， 住 宅 ロ ー ン な し 群 に 分 け ， そ の そ れ ぞ れ に つ い て . C A L 1Sを 用 い て ， 共 分 散楠造分析のうち多重指標分析を行いセンチメント変数の消費行動への規定力を検討した. キーワード: CALIS; 多重指標分析; 消費行動; Katonaの セ ン チ メ ン ト 変 数 1. は じ め に Kalona(1951.1960.1964.1968)1)は. 19同 年 代 以 降 の ア メ リ カ の よ う な 「 豊 か な 社 会 J す なわち「高度大衆消費時代 J に移行した社会においては，消費の動向は，価格や収入のみ によって説明しようとする古典経済学的な需給分析では.予測・説明しきれないので，そ の予測・説明には，消費者の心理的要因を導入しなければならないと主張し実証した.す なわち. Katona'ま ， 社 会 調 査 に お い て ， セ ン チ メ ン ト (sentiment)変 数 と よ ば れ る 消 費 者 個 々 人 の 欲 求 ， 期 待 . 経 済 的 な 現 実 (reality)の 知 覚 な ど の 心 理 的 要 因 を 測 定 し ， そ れ ら が そ の後 1年 間 程 度 の 個 々 人 の 消 費 行 動 を 規 定 す る こ と か ら . マ ス ・ レ ベ ル で の 消 費 動 向 を 予 測・説明することが可能であることを明らかにした.その論理は次のように説明すること ができる 2) ① 「 高 度 大 衆 消 費 時 代 J に お い て は . か つ て の よ う に 一 部 の 上 涜 階 級 の 人 々 だけではなく.大多数の人々の収入が噌大し，それにつれて人々の貯蓄資産が増大した. さらに.月賦販売などの信用販売の方式が広汎に普及した結果，消費者は，現在や過去の 収入だけではなく.将来の収入をも消費にまわすことが可能となった.そのため，例えば ピ ア ノ な ど ， 非 必 需 財 へ の 支 出 の 消 費 支 出 全 体 に し め る 制 合 が 増 大 し た . つ ま り . r高度 大衆消費時代」にはいって，大多数の人々が，経済的制約を強く受けることなく自分の価 値観や気分にしたがって.お金の使い方を自由に判断し実行できる状況が出現したと考え られる.このような状況においては，収入や資産などの経済的要因が直接消費者の支出行 動を規定する度合が弱まって，経済的要因と支出行動との聞に.消費者個々の自由哉量に よる判断，すなわち心理的要因が媒介過程として介在する可能性が増すと考えられる.③ 「高度大衆消費時代」においては以上と平行してマス・コミュニケーションが高度に発達 し，広告を含むさまざまな経済情報が迅速かつ広汎に伝播されることになった.この結果， 大多数の消費者が同様の内容の経済情報を同一時期に得るようになった.消費を行なう際 に判断の材料とする経済情報を，個々の消費者が共有するようになったのであるから，消 費者の判断というレベルでの心理的要因は，マクロ的に捉えやすくなったと考えられる. 9 7‑

①②から，社会調査によってマクロ的に捉えた心理的要悶によって.消費者個々の支出行 動をマス・レベルでの消費動向として予測・説明することができると考ーえられる. ところで.日本においては少なくとも 1 9 8 0年 代 か ら . 特 に 首 都 閣 を 中 心 と し て . 住 宅 ロ ーンや教育費など，契約的・義務的支出が家計を圧迫している世帯(階j 詞)と.そのよう なことのない世帯(階層)への分化が生じているという指摘がある[小沢 . 1 9 8 53)] . 前 者 の世帯(階層)においては，自由裁長的支出が少ないのであるから K atonaの セ ン チ メ ン ト 変 教 は 消 費 行 動 に 影 響 を あ た え に く い と 考 え ら れ る [ 上 村 ・ 土 田 .1 9 8 44) :土田 . 1 9 8 6 . 1 9 8 75) ] • 本 発 表 は ， 後 述 す る 社 会 調 査 デ ー タ か ら 「 住 宅 ロ ー ン を か か え て い る 者 」 と . r住宅ロ ー ン を か か え て い な い 者 」 の . 2つ の サ ン プ ル 群 を 抽 出 し ， そ の そ れ ぞ れ の サ ン プ ル に つ いて. SASプ ロ シ ジ ャ CALISを 使 用 し て ， 個 人 の 景 気 な ど に 対 す る 経 済 判 断 ( 心 理 的要因:センチメント変数)と，年収などの経済的要因とが.それぞれその個人のその後 6ヶ 月 聞 に お け る 消 費 行 動 を 規 定 す る と い う モ デ ル の 検 討 を 行 う も の で あ る . 2. 分 析 サ ン プ ル 分析サンプルは，日本産業消膏研究所が 1 9 8 4If.から 1 9 8 5年 に か け て 首 都 3 0 k m圏 内 で ， 約 6ヶ 月 間 間 で 行 っ た 2波 の パ ネ ル 調 査 デ ー タ か ら . r住 宅 ロ ー ン を か か え て い る 者 ( N " 1 2 3 )J と r住 宅 ロ ー ン を か か え て い な い 者 ( N = 2 1 7 )J の. 2つ の サ ン プ ル 群 を 抽 出 し た も の で あ る . な お ， サ ン プ ル の 抽 出 に は 誤 差 要 因 を 減 少 さ せ る た め ， 次 の 3つ の 条 件 を さ ら に 付加した. 1 )世 帯 主 か そ の 奏 で あ る こ と . 2 )既 婚 者 で あ る こ と . 3 )そ の 世 帯 で 就 職 者 ( 年 収 90万 円 以 上 ) が 1人で・あること. た画(一 し計財サ 定るたに 設す)し主 を出度出た 数)支尺支し 変 l 度買点買出 在査尺購ち腕支 潜調点で の・回 3 った 1 ( のるをの おあ行ス の成{判問た問閥 4し第断にがにに 次情)益)閉し則則 の旅ビ 1 でで 帯て帯人 世つ世間 てて因利度)の'のの せっ要)の尺度)で和でで わよ的度問点尺度まのまま あに理尺年 3 点尺査度査査 '数心点 1 ( ち点調尺調調 が変 (3 後断 1 2 1 回 点l 回 ) 凹 た 測 数 ( 今 判 ) ( 1査 2 3査 2 度 2 し観変断のき査入(調第の調第尺第 討のト判先向調収額四ら佃問ら点ら 検問ン気めし回の総 1 か72か8か) を 1 メ景動幕 2問蕎第査(第査(査度 ルらチののの第年貯{調)(調数調尺 デかン後主後 11の画回む動回の回点 数モ個セ年帯年因去在計 1含行 1類 18 変 の 3 の1世 1 要 過 現 出 第 を 出 第 積 第 ( たつは m 的支行支の数 い 2 数 ‑M:::済 : : 買 : 旅 買 : ) : の 用 ・ 変 h 1 2 3 経 1 2鵬 1 ( 購 1 む 2類 には在 :FFF ・ ‑ w w : P財 : 日 合 B 種 析に滑]‑‑‑]‑‑] 分析の FWPB ‑分の[[[ 3 お 4. 分 析 モ デ ル 本 発 表 に お い て は . 2つ の 分 析 モ デ ル を 設 定 し た . こ れ ら の モ デ ル は . 潜 在 変 数 閣 の パ ス 分 析 を 行 う も の で あ り . 共 分 散 構 造 分 析 の う ち の 多 重 指 標 分 析 ( l Ie i s e . 1 9 6 96): 7 8 C o s t n e r .1 9 6 9 ): S u1 1i v a n島 F e l d m a n . 1 9 7 9 )) で あ る . 今 回 の 分 析 は S A ST e c h n i c a l I S R E LM o d e lと 呼 ば れ て い る も の に 相 当 す る . R e p o r tP ‑ 2 0 0に お い て L ~ 9 8~

4‑1.分析モデル I 分 析 モ デ ル Iは . セ ン チ メ ン ト 変 数 ( F)と経済的要因 (W) を 外 生 変 数 と し ， 購 買 支 出 行 動 ( B )を内生変数とするモデルである.その測定モデルは， ~ ~ =[ 日 )B +[::) Wl W2 F1 F2 F3 1 .0 δ1 W 入1 O2 + δョ 1 .0 入2 F Od δs 入 ョ ャ も ﹁ I 川 今︐も ￨J 7 T rillk nD 一 一 MM ︑ 構造モデルは. である. 4 ‑ 2. 分 析 モ デ ル E 分 析 モ デ ル Eは ， セ ン チ メ ン ト 変 数 ( F )と経済的要因 (W) を 外 生 変 数 と し ， 購 買 支 出 計 画 (p ) と 購 買 支 出 行 動 (B )を内生変数とするモデルである.その測定モデルは， i J ‑ 1 1 ) ( : ) + ( ; j i f i l l f j ・﹄内と ︐ ︐ tit‑‑ ︑ ftIB‑‑ yh テも EESEE ︑ ・ Wド Il1lE/ 34 γ7 1qζ ・ γ7 E'EBEES‑ 31111﹄1 / flil‑‑¥ + ︑︐︐ ι rhy ︐ ︐ ︑ A μ nunU ︑ 内HV 一 一 /tili‑‑ PB ︐ E ︐ . ︑ ︑/.!﹃ll︐ 構造モデルは， である. 4 ‑ 3 分 析 モ デ ル 1' 分 析 モ デ ル I I ' 共分散構造分析においては，すべての観測変教が正規分布から大きくはずれないことが 求 め ら れ る . 上 の 分 析 モ デ ル I，分析モデル Iに お い て は ， セ ン チ メ ン ト 変 数 ( F )につ F l . . . . . . . . F 3 ) がすべて 3点尺度であった. 3点 尺 度 を 正 規 分 布 と 見 な す いての制測変数 ( の は 無 理 が あ る と も 考 え ら れ る . そ こ で . F 1~. F 31:1，互いにかなり高い相関関係がみ られたので. F S U M =S U M ( F I ‑ F 3 ) と い う 合 成 変 教 を 設 定 し . こ れ を 潜 在 変 数 Fに つ い て の 観 測 変 数 と し た 分 析 モ デ ル 1， 分 析 モ デ ル Hと 同 様 の モ デ ル [ 分 析 モ デ ル 1' 分 析 モ デ ルJl' ]についても分析した. 9 9‑

引用文献 1 ) Katona，G .1 9 5 1 Psychological analysis o f economic behavior， M c G l ‑ a w ‑ f l i11 . 一 ーー一一一 1 960 The powerfu l conSl Im er， McGraw‑l fi1 1. 一一一一一一一ー一 1 964 The mass consumption society， M c G I ‑ a w ‑I li l l . …一一ー一一一一 1 968 Consumer behavior: Theory and findings on expectations and a s p i l ‑ a t i o n， Amel " I .c an Economic Rev . i ew， vol .5 8，N o .2 : 1 9 ‑ ' 3 0 . 2 ) 土 田 昭 司 1990 広告と消費 大 坊 郁 夫 ・ 安 藤 清 志 ・ 池 田 謙 一 ( 編 ) 社 会 心 理 学 パ ー ス ベクティプヨ 誠信書房 3 ) 小沢雅子 1985 新 「 階 層 消 費 J の時代 日木経済新聞社 4 ) 上 村 淳 三 ・ 土 田 昭 司 1984 消 費 者 意 識 の 影 響 度 と 家 計 圧 迫 要 因 季 刊 消 費 と 流 通 vol.8，No.2:41‑46. 日)土田岡司 1 986 経 済 的 要 因 と 心 理 的 要 因 に よ る 消 費 動 向 の 構 造 モ デ ル : 住 宅 ロ ー ン に よる影響 マーケテイング‑サイエンス N o .2 7 :]3‑ 2 8 . 一一一 1987 経 済 的 要 因 と 心 理 的 要 因 に よ る 消 費 者 行 動 の 分 析 奥 田 和 彦 ・ 阿 部 周 造 ( 共 編 ) マ ー ケ テ ィ ン グ 理 論 と 測 定 中央経済社 6 )I leise.D.R. 1969 Sepat‑ating reliability and stabUity i n. t est‑retest cOlTelation. Amedcan Sociological Review， vol .34:93‑101 . 7 ) Costner，H . L . 1969 Theory， deduction. and rules o f correspondence. American Journal o f Sociology. v ol .7 5:245‑263. 8 ) Sl Il livan，J . L . 島 Feldman.S . 1979 Multiple indicauws: An introduction. Sage Publi c a t i o n s . 1 0 0

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) 作物減収評価システム CLASSの開発 O小 林 和 彦 松本成夫 農林水産省農業環境技術研究所 D e v e l o p i n gaCropLoss ASsessmentSystem w i t hSAS Kazuhiko Kobayashi， Naruo Matsumoto National I n s t i t u t e of Agro‑Environmental Sciences 3‑1‑1 Kannondai Tsukuba I b a r a k i 要旨 オゾンがイネの生産 i こ及 i ま す 影 響 を シ ミ ュ レ ー ト し 、 評 価 す る た め の シ ス テ ム : CLASS を 開 発 し ている。 CLASS はデータの管理と統i¥1解 析 ・ 要 約 、 シ ミ 1 レ ー シ ョ ン の 実 行 、 結 果 の 解 析 と 要 約 、 地 阿 出 力 な ど の 機 能 を 持 つ 。 こ う し た 機 能 を 実 現 す る た め に 、 l JNIXワ ー ク ス テ ー シ ョ ン 版 の SAS を導入したところ、利用開始から一年余りで、とりあえずの日的を達成することができた。今後 はユーザーインタフェースなどを整備して、システムとしての完成をめざす予定である。 キーワード: ~ソ'ン イネ シミュレーション DascSAS 1.はじめに 首加 成層間オゾンの減少が問題になっているが、対流悶のオゾン浪度は人間活動の影普で逆に I し続けてきた。オソ.ンは紫外線を吸収することで地一 l 二の生命をまもっている反而、沼室効果ガス の一つで地球温暖化に一役かつており、また大気汚染物質として、強い殿化力で杭物や材料を傷 つけている。今までの研究で、オゾンが農作物の生長を ~n 脅し、収吊ーを減少させることが分かつ ており、食栂生産への影響が懸念される。彩、たちは現在、 u木 の 主 要 作 物 で あ る イ ネ の 生 産 に オ Xワークステーション1:で、 ゾ ン が 与 え る 影 響 を 量 的 に 評 価 す る た め の シ ス テ ム : CLASS を、 1NI SAS を 使 っ て 開 発 し て い る 。 SAS の / 佐 原 性 は 予 想 以 上 に 高 く 、 導 入 後 一 年 余 り で 当 面 の 目 標 に 達 す る こ と が で き た 。 以 下 、 CLASS の 槻 要 と SAS の 利 用 に つ い て 、 簡 単 に 紹 介 す る 。 2 . CLASSの 特 徴 大気汚染が農作物 l こ及ぼす影響は、今まで次のようにして評価されてきた。 ①何段階かの大気汚染レペルで農作物を栽明し、収取を調べる。 ②実験結果から、実験期間の平均濃度とか，~ I I X率(対照J!!(~l との lU の関係を求める。 ③対象地域の平均漉 J交を計算し、②の関係から減収率を 11~ 定する。 この方法では、例えば田植え後一週間のオゾン濃度も、最も ' l = :長 が 様 ん な 時 期 の オ ゾ ン 濃 度 も 同 じに級われる。これは直観的におかしいのまた対象とする大気汚染以外の影響は考慮されていな ら れ て い る 。 例 え ば 21m紀に仁 f l 2濃 度 い が 、 実 は 他 の 要 因 が 大 気 汚 染 の 効 果 に 影 符 す る こ と が う 日l が 今 の 2倍 に な り 、 降 水 量 が 半 分 に な っ た 場 合 の オ ゾ ン の 影 腎 を 評 価 す る た め に は 、 も う 一 度 ① に 戻 っ て 、 実 験 を や り 宵[ 9 '必要がある。 C. IASS で は 、 実 際 の 気 象 と オ ゾ ン 濃 度 の デ ー タ を 使 っ て 、 M口 の イ ネ の 生 長 が シ ミ ュ レ ー ト さ れ、収複時には収量が計算される。オゾンによる減収不は、来準になるオゾン濃度でのシミュレ ーションの収量との比で与えられる。他の要因の効果は、モデルの中に順次、エクスプリシット に取り込んでいくことができる。 図 1に 現 在 の モ デ ル の 楠 造 を 示 す 。 入 力 は 日 射 罰 、 気 制 、 オ ゾ ン 程 度 で 、 ! 日 植 え 日 を 決 め て 1 ¥、 そ し て 収 積 に 至 る 過 将 が シ ミ ュ レ ー ト さ れ る 。 CLASS やれば、あとは築が大きくなり、摘が 1 1 0 1

ではこのシミュレーションを、 2次 メ ッ シ ュ t r t h ' r . で 問 m J出jj全 休 に わ た っ て 実 行 し 、 同 地 方 の イ ますオゾンの影普を評怖する。 [ 1射 r A ーと気 J L 1は ア メ ダ ス の デ ー タ か ら 、 オ ゾ ン i 浪度 ネ 生 j . l f .慣 に 及 l は 関 東 地 方 の 県 や 市 の 測 定 点 の オ キ シ ダ ン ト デ ー タ か ら 、 そ し て m植 え 日 等 、 イ ネ の ftHけ デ ー タは農協や農水省の資料から、それぞれ符られる。 3 . SA Sに よ る CLASSの 開 発 C l .ASS を 実 現 す る ソ フ ト ウ ェ ア に は 、 次 の よ う な 機 能 が 必 要 で あ る 。 ①データの操作:気象・オゾンデータのスムージングとレギュラーグリッドへの変検、メッシ ュコードと純度・経度の対応づけ、 2次‑‑3 次メッシ旦データの相互変換、 ータとメッシュペースのデータの変換など ②データの解析と要約:異常値チェック、データの分布・雪!約統計 ïti 町村 (I~ 恨 の デ mの 算 I I I ③ イ 才 、 の 生 長 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン : 2次 メ ッ シ ュ ご と の ' t長 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン の 実 行 ④ 結 果 の 解 析 と 要 約 : シ ミ ュ レ ー シ ョ ン と 実 際 の 収 Rの 比 較 、 モ デ ル の 感 度 分 析 、 オ ゾ ン に よ る減収率の分布・要約統計̲!Il:w H¥、 地 域 全 休 の 影 智 慣 の l t~I ⑤データとシミュレーション結果の閲示:散布関、棒グラフ、地閃 I L ¥ 力 こ れ ら を rORTRAN な ど で ー か ら 書 く の は ム リ な の で 、 SAS を 羽 入 す る こ と に し た 。 こ れ は た ま た ま 、 演 者 ら の 一 人 が ノ ー ス カ ロ ラ イ ナ 州 立 大 学 : で 、 SAS の シ ョ ー ト コ ー ス を と っ た 経 験 が あ 「 た た め で あ る 。 講 師 の Southern Acccnl の せ い も あ っ て 、 内 存 は よ く わ か ら な か っ た が 、 SAS が1ji なる統計解析パッケーゾでないことは1'flMで き た の で あ っ た 。 現 在 、 S I J N '7イク n の ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン SUN3/80及び SPARC/IPC で、 OaseSAS と SAS/Graph を 主 に 利 川 し て い る 。 上 記 の 機 能 の う ち 、 ① ② ④ は BascSAS の 標 幣 的 な 機 能 を 使 「 て 、 簡 単 に 実 現 で き た 。 た だ し ス ム ー ジ ン グ と レ ギ ュ ラ ー グ リ ッ ド へ の 変 換 だ け は 、 rORTRAN で言干し、た LOWESSの プ ロ グ ラ ム を 使 っ た。当初懸念された③の部分も、モデルが _~'I. 純なため SAS 言訟で記注することができた。⑤のう ち 2次 メ ッ シ ユ ー 単 位 の 地 図 表 示 の た め に 、 県 コ ー ド を 付 け た 3次 メ ッ シ ュ の 7 ・ y プデータセット を作り、 SAS/Graph の GREMDVE と GREDUCll で ~'jl ごとの 2 次メッシュ・ 7 ップデータセットにまと めた。 CLASS の 目 的 に は 、 こ れ で 充 分 だ と 思 う 。 4 . CLASSの I Hカ例 CLASS で シ ミ ュ レ ー ト し た イ ネ の 生 長 の も ょ う を 閃 ー 2I こ示す。 375 の メ ッ シ ュ に つ い て 211 日 分 の シ ミ ュ レ ー シ ョ ン に 、 SPARC/IPC で 約 5 : 1秒 か か る 。 シ ミ ュ レ ー ト し た イ ネ の 収 聞 は 、 関 ‑ 3に 示 し た よ う に 、 作 物 統 計 の 収 慣 と あ る 科 度 対 応 し て い る 。 関 ‑4には、 CLASS で 推 定 し た オ ゾ ン に よ る イ ネ の 減 収 率 の 分 布 ( 基 市 の オ ゾ ン 濃 度 は 20ppb )を示した。 5. 今 後 の 展 開 と SAS へ の 期 待 現段階では、 CLASS は デ ー タ セ ッ ト と プ ロ グ ラ ム が 東 に な っ て あ る だ け で 、 「システム J とい うにはほど速い。今後ユーザーインタフェースなどを整備し、使いやすいものにしていきたい。 SAS の 利 用 法 で は 、 次 の よ う な こ と を 考 え て い る 。 私 た ち が SAS を 使 っ て い る SPARC ワ ー ク ス テーションは、 Apple 社 の LAN で あ る LocalTalk を過して、 Macinlosh に つ な が っ て お り 、 M a c か ら は UNIXのフ 7 イルも Mac のフ 7 イルと同機、 「 ポ イ ン ト & ク リ ッ ク j で操作できる。 SAS デ ー タ セ ッ ト を 直 接 読 む こ と は で き な い が 、 pul で l i l力 し た SASの デ ー タ を Mac の デ ー タ 解 析 ・ グ ラ フ 化 ソ フ ト ウ ェ ア (KaleidaGraphや MacSpin など)でそのまま読むのはffi1~l である。もし SA S/Graph が PICT形 式 の フ 7 イ ル を 出 力 で き れ ば 、 Mac で 読 ん で 色 々 お 化 l Jt.砲しをしたり、ワープ ロ の 文 章 に 貼 り 付 け た り で き る 。 こ れ は Mac の ソ フ ト ウ ェ ア の 世 界 で は 当 た り 前 に な っ て い る 。 私たちはソフトウェア開発のプロではないので、便利な道具をとっかえひっかえ使ってでも、目 的 の 仕 事 が 達 成 で き れ ば 良 い の SAS は そ の 「 使 利 な 道 具 J の 小 で も 、 最 も 強 力 な も の の 一 つ で あ るが、今後は更に「とっかえひっかえ J のしやすい道具になってほしいと思う。 6 . 謝辞 データの提供についてご協力頂いた、各自治体や a協 、 食 f l i l事 務 所 他 の 関 係 各 位 に 深 く 感 謝 し こ般窓を表します。 ま す 。 ま た SAS グ ャ パ ン の 迅 速 ・ 的 昨 な テ ク ニ カ ル サ ポ ー ト i 1 0 2

気温 予 て 、 光 イト オゾン ‑e‑ " 、 ￨葉の数正霊 ￨葉の面積 ¥叶光吸収量￨ @砂￨生時 世E 図 ‑1 .C L A S Sイネ生長モデルの構造槙式図. SimulatedGrowth0 1T o t a lDryWelghti n1985 言1400t ，g 1200~ 急 1000~:. d ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ J 〆 E 〆 ノ ーーーーーーーーー ー. ‑ er‑‑‑ λ﹃ 内 4 ιt土ボトどω ド 600t nununu nunU 一 回H 0 ト r 。 . ︐︐ : s800l ︐ 1 Q) • • ••••••• • ••••• • • nU RU 90 1 2 0 1 5 0 180 Daysf romA p r i l1 図 ‑2 . シミュレートされた、イネの生長量の推移. 4月 1日を 1とした日数とイネ全体の重さの関係. 1 0 3一 2 1 0

650 h a.h ・ AE a 色 一 e‑‑‑‑K0・ 号400 ・ 刀 山野ホ 3450 ・ ・ ホ‑ a・ ν 一 ‑ ・a芹 品 500 て3 れ品 E一 1 示 ・ ・ ・ ‑Aw a ⁝a I ~ 550 bAU必 600 コ .~ 350 '0・・・ ⑥ 。 寄 金 oQ一 ‑ ロ ー‑ 0 ‑ ‑ ‑ : C J J 4 6 ケ日 ロ・】 300 250 250 300 350 400 450 500 550 600 650 A c t u a lY i e l d( k g / 1 Oa ) Y e a r 日 1981 A 1982 市 1 9 8 3 81984 .1985 図 ‑3 . 作物統計の収量とシミュレートされた収量の比較. % ) Y i e l d1055 ( 1‑2 図 4‑5 圏 5‑6 日く 1 臼 2‑3 ・ 図 図 6‑7 図 ‑4 .C L A S Sで推定した、オゾンによる関東地方のイネの減収. オゾン瀧度 2 0 p仰を基単にした推定減収率の 1 9 8 1 " ‑ '1 [ J i ![ l年の平均. ‑ 1 0 4 3‑4

日本 S A Sユーザー会 (SU G 卜 J ) SASによる入試システムの構成 0張 元宗* *常磐大学短期大学部経営情報学科 金津祐次** **常磐大学総合情報センター U s i n gSASt oC o n s t r u c tE n t r a n c eE x a m i n a t i o nSystem *Chang Yuan‑Tsung **Yuji Kanazawa *Department of Management Information **Center 、f or Media and Information Tokiwa University b a r a k i Miwa 1‑430‑1，Mito‑shi，I 要旨 入学志願者数の増加に伴う選抜ニーズの多様化のため、オフィスコンピュータやメインフレーム上の高級言 O R T R A N，C O B O Lでいろいろなニーズに応じてシステムを作成したり変更するのは煩雑である。‑ 語、例えばF A Sはデータ管理、検索、レポート作成、統計解析の機能を多く含んだ総合的なシステムである。そこで、 方、 S 入学者選抜システムへの S A Sの利用を試みたので紹介する。 キーワード:SAS/ 入学者選抜システム 1.はじめに 8歳入口の増加に伴って、入学志願 「平成 3年度入試は空前の大激戦だ」と多くの新聞に書かれたように、 1 者は増加する一途であった。 このような状況は志願者側にとって大変なことであろう。しかしながら、受け入れ側である学校はそれ以 上に大変である。なぜなら、限られた時間内に多量のデータを処理しなければならず、また、さまざまな特 性を持った受験者を多様な角度から選考する事が要求されるからである。 これまでに入学者選抜システムとしてオフィスコンピュータ上で使用していたソフトウェアは、以上のよ うな要求(特にデータの多面的な分析)に応じることが難しかった。高級言語で作成されたソフトウェアは、 選抜状況によって変化する多様なデータ要求に即応することは難しく、できたとしてもそれに伴うソフトウ ェアの変更・修正は煩雑なものであった。 A Sの得意とするデータ管理、検索、レポート作成ツール、統計解析機能を利用して作成した 本システムは S システムである。 2. システムの構成 T A CM ‑ 6 6 0 K、パーソナルコンピュータとして N E CP C ‑ 9 8 0 1 R A 2 1( l ID 4 0 M s )、プリンタはlII T メインフレームは1II ACI 1 ‑ 6 2 7 3 (レイピーム)漢字プリン夕、 O C RマシンはlII T A CT 5 5 0 / 4 0を使用している。ソフトウェア環境とし ては、 S A SV e r .5 . 1 8、d B A S E I D p l u sを用いている。 データは dBASEIDplusの入力機能を利用し、 O C Rにより入力する。その入力されたデータを M‑660Kへ事ぷ差 。 する(図 1) P R O C刷 R G E . P R O CS O R TP R O CT A s U L A T Eにより、学科別、偏差値別、出身高校別試験成績別にデータを分類し たり、集計したりする。さらにマクロ命令を利用して、プログラムの簡略化を行った。 3. おわりに A Sを利用すれば、短時間で多 以上の内容に対して、従来方式でシステムを構築するのは非効率的である。 S 様なニーズに対してデータを提供することができる。現在このシステムは総合情報センターで技術員が一切 の作業を行っているが、将来、入学志願者の背景デー夕、受男知~績をデータベース化し、 SAS/AF を利用して、 受験者データを検索・選抜できるようなシステムとしたいと考えている。(図 2) 1 0 5

日 ITAC M‑660K 受験者データペース 図 l システムの構成および処理方法 日 ITAC M‑660K 受験者データペース (図 2)入学者選依システム 1 0 6

日本 5A5ユーザー会 (5UG ト‑.J) SAS/AFを利用した統計教育システム O東 勲 O能 川 賢 一 日本ビットシステム株式会社 システム開発部 S t a t i s t i c a le d u c a t i o nSystemb yu s i n gSAS/AF l s a o Azuma Kenichi Nogawa i t System Co.，Ltd. System Development Dept.，Nihon B 10‑28，5‑chome Sendagaya Sibuya‑ku Tokyo 要旨 慶 応 大 学 に 於 い て SASを 利 用 し た 統 計 教 育 シ ス テ ム の 開 発 を メ イ ン フ レ ー ム 上 で 行 っ て い る 。 今 ま で SASを習得した者以外は、出来なかった SA Sによる統計分析 が、当システムを利用することで可能となる。 利用者は主に統計学を履惨する文科系学生であり、彼らにとっては分析結果を考察 することが目的であって、煩わしいコンピュータ操作はなるべく避けたい学生・研究 者が多いと思われる。 当システムはそういった学生・研究者を対象にしており、!~-にメニュー画面との対 話形式で必要な係数および変数等をパラメータとして入力したり、オプションを指示 するだけで容易に希望の分析結果を得ることができる。 キーワード: 統計教育 SAS/AF 1.はじめに. 統計学という学問において、これから求められてくるものは、何であろうか? 統計データより分析結果を得るプロセスや理論を学習するということも大切であろう が、それよりも必要とされてくるのは実際の分析結果をみて物事を的確に判断する能 力を養うことであろうと思われる。 そこで実際に分析結果を得るためにコンピェータ処理による分析というものが考え られるが一般的には高級言語・ 4GL等 の プ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語 に よ る 分 析 プ ロ グ ラ ム の作成が必要であり、ある程度のコンピェータ知識が必要とされるし、なかなか大変 な作業である。 同じコンピ::1.ータ処理による分析でも SASを 利 用 し た 場 合 に は 統 計 的 な 分 野 に 於 いては普通のプログラミング言語にくらべ、はるかに容易に分析プログラムの記述が 出来、しかも信頼性のある分析結果を得ることができる。 だが単に分析結果だけを手早く手に入れたい場合には、さらにもっと手軽な分析ツ ールが望まれる。 そのためには S A S /八 Fを 利 用 し た ユ ー ザ ・ イ ン タ ー フ ェ イ ス の 階 第 が 必 要 で あ り、それによって利用者の要望にそった、手軽に分析のできるツールを作成すること が可能となる。 以上が我々が教育用の分析システムを開発することになった背景である。 ‑ 1 0 7

2 . 分析内容. 今回のシステムで対象となる分析処理大系図を次の 図1. 分析システム 初期i メニュー "図 1 " に示す。 分析処理大系図 統計解析処理 一覧 クロス集計お ￨よび x2検 定 外部ファイル￨ へのデータ書 き込み 主成分分析 分析入力デー タの変数選択 外部ファイル 七 ベ デ ー タ 11 読 山 外部ファイル の時系列デー タ読み込み J 1 1;ft~ に ークラスタ分析 季節調整 II 時系列分析 処理一覧 円 ARIMA モデル 回帰分析処理 一覧 一般回帰分析 単・重回帰 分析結果の プリンタ出力 自己相関回帰 分析 1 0 8

3. A F利用のメリット. 以下に A Fを利用して作成した、分析処理画面の一例を示す。 半l 問J I 分析 ( D I S C R I門) コマンド=) タイトル:一一一一 1.分類変数の番号を指定して下さい。 1S EI T O U 2S Y O T O K U 3N E N R E1 4一一一一 5一一一一 6̲ 7一一一一 8一一一一 9一一一一 1 0一一一一 1 1一一一一 1 2一一ー 1 3一一一一 1 4一一一一 1 5一一一一 1 6一一一一 1 7一一一一 1 8一一一一 1 9一一一̲̲ 2 0一一一一 2 1一一一一 2 2一一一一 2 3一一一一 2 4一 一 一 ‑ 2 5一一一一 2 6一一一一 2 7一一一一 2 8一一一一 2 9一一一一 3 0ー 2 . 分析に用いる変数柵に " X Uを入力して下さい。 XS Y O T O K U XN E N R E I t 1 3 .r ‑ 9 J の指定をして下さい(A :群内共分散行列 B :プ ー ル 共 州 市]) i 4 空手柄最小許容事後確率を指定して下さい。 PF3で実行 :PF2で終了 :PFlでガイド ‑ c 辞英大 判別分析処理に於ける PROGRAM.エントリのユーザ一入力画面である。 当システムではユーザ入力フィールドに標准植があれば、まずそれを表示してプロ グラムがサブミットされる前に各ユーザー入力フィールドの正当性、各項目閣の関連 性のチェックが必要であればそれもチェック用のマクロで行うようにしている。 また当システムは利用者ができるだけ余分な入力をしないで済むように考慮して作 成 し た 。 た と え ば SASデータセット中の変数選択では、利用者はわざわざ変数名を 入力する必要などまったくなく、表示された変数一覧より選択する愛数を指定すれば よいだけである。 したがって当システムを文科系学生・研究者が利用することにより、統計教育のカ リキュラムの充実・充実することが可能であろう。 1 0 9一

4. お わ り に 今回、我々がこのシステムを開発するにあたって、慶応大学の教職員ならびに大学 院生の方々から多大な協力を得られたことを感謝する。 得に先生方には各分析に於いて、いったいどのようなものを作ればよいのか、統計 学の専門家の立場からアドバイスいただいたことは非常に参考となったし今後におい ても役に立つであろう。 最後に今後の展望について、我々が考えているものは . . PC/SAS" を 中 心 と す る マ ル チ メ デ ィ ア ( ビ デ オ / カ メ ラ /CD/イ メ ー ジ ・ ス キ ャ ナ 等 の AV機 器 ) との連携による有効なマンマシン・インターフェイスであり、これによって構接され た統計教育システムは、自習支援環境、ゼミ等に広く有効活用されるものとなるであ ろう。 ‑ 1 1 0一

日本 S A Sユ ー ザ ー 会 (SUGI‑J) SAS/AF，SAS/FSPとSASアフ。リケーションジ、エネレータ O伊 沢 隆 男 * 畠山 佑子** 文珠システム株式会社 p p l i c a t i o nG SAS/AF，SAS/FSPa n da SASA e n e r a t o rf o rPCs Takao Izawa* Yuko Hatakeyama** Monju System I n c . Araki‑cho，Shinjuku‑ku，Tokyo 叫 旨 要 リを用'続明 プ法倍析と手説 ア用を肝ム務も S利 語 計 テ 市 中 て A 一舌回統スない Sの ロ ' シ 倒 っ たムクしト面に しテマ波は'法 発ス'引ムり同 開シ語にテな'利 作S言 ヤ ス に は た 試A Lジ シ と い せ でS C一 た こ る 合 語た Sシ し る あ 組 言せ'ロ発す(︒を C合 Pプ 開 変 ザ た と ' 制S各 て 改 一 し ト とを Fを し を ユ に フ ))/タ川ムヘフソ 3ムS 一 使 テ し よ 他 O ラAメ を ス 作 い ' ・ グ Sラ み シ 試 よ ぴ 6 ロ'パの'をばよ 巴 プ Fの 能 は ム れ お eムSし れ る ロ 付 レ S成Aそ 機 と ラ す タ a生/'らこグ加一 l ラA発 こ サ プ を ネ eグS開'加成理工 Rロ'をし追生処ジ (ヅは分かをムなン /(スエきてプムケ Sタシフてつ S ラリ A 一Sタつ従 Aグプ S レA ンな o S ロア ' ネSイ 行 る ︒ フ ' P Sで 部 し 能 ラ 要 ヨ 機グ必シ S Aムス o F Sテ一た'ロに一 F ェ来ンをある固た S Aジ元シ等でな今れ A /ン oマ画的に'さ S S ヨるン描{疋要で成' ケ説しグしきこす A シすマフ回必こ生た o S 一明てラてがそのまる キーワード: SAS/AF SAS/FSP SCL マクロ言語 背景 ‑SASをどう使っているか プログラマ)が， アフ.リケーションジェネレータ そのときの問題と対策 『普通の企業でも 10分の l程度の機能を引き出せれば SAS導入は成功(1)~といわれている。 一昨年， ある会社(製造業/金融業)で， SASをどのように使用しているか，使用されていない かを間取り調査したことがある。その概要を以下にのせる。 ① SASは，普通の業務の中ではあまり使われていない。研究的な業務のなかで使用されている。 ② 研究的な業務に携わっている担当者(研究者)から，システム担当者に業務依頼し， S A S ブPログラムを作成させている。 (もちろん，研究者自身がフ。ログラムをする場合も存在する。) システム担当者の中で SAS専門の担当者がいる。まず， その担当者が， フ.ログラムを作成し ③ (プロトタイプ作成) ，配下のメンパ に ， エディタで一部を修正させ実行させている。 大きなまとまった業務システムがあるわけではなく， SASソースプログラム ④ そのつど， INCLUDE/SUBMITを実行している。作〉 このとき，いくつかの間題が存在し， それは，以下の 2つに要約できた。 ① ② SASプログラムやデータの管理が，非常に面倒である。 SASの担当者がいないと，ほかのメンバ が ， なかなか SASを使えない。 m位に管理し，

初心者にとっての SASはどこに難点、があるのか。せっかく導入した SASも，なかなか使用され ない主な朋1 1 1は，以下の 2点、があると我々は判断した。 何か処理をするには，プログラムエディタウインドウのr!1で，プログラムを作成せねばな ① らな L、。(ユーザにとって，あるいはプログラマにとっても，はじめからプログラムを作ると いうことは大変である。) ② マニュアルの中で『どこに何がなんと書いてあるか』を分るのが大変である。∞ このような点をふまえ，我々は. S八 S/AF. SAS/FSr (Re 1caseG. 03) と ， C言語で試作した SASアプリケ ションジェネレータなどをキIl合せた SASシステムの一利用法を 考えた。 (1) SASによるデータ肝析入門 f引 なお，開発した SASソースファイル名を. KEYSウインドウの fSHIFT 東京大学出版会 竹内啓監修 Flキー』 などに，以下のように登録して，実行している場合も存在する。 1NC • PR0GRAM . SAS ' ;SU1 3 fsA Sによるデ タ解析入門』にも次のような前舎きがある。 川 SASを使いこなすのは楽ではない。 SASのマニュアルは膨大であって， j f f i読するのも容易 ではない。そもそも，マニュアルを読んで使えるようになるまで，大変に時間と手間がかかると いうのでは，統計計買を手軽に行なうことができるようにしたプログラムパッケージという本来 の主旨に反することになる。自分の使いたい手法がどういう形で合まれており，それを使うには どうすればよいか，あるいはそれを見つけるにはどうすればよいのか，を知れば十分である。 2 使用した SASプロダクトの慨要 . 1 まず，本システム開発で使用した SASプロダクトのうち以下の 4つについて，簡単な説明を 2 から 2. ‑1で行なう。 2 . 1 SAS/AFの慨要 SAS/AFは，対話式画面インタフェース(フロントエンド)を間1I1に作成するプログラムである。 SAS/AFIこは， 8種類の情報設定/情報処理画而(エントリ)がある。そして，それぞれに， パネルという属性や処理を記述する画面が付随している。 本システムでは，後述するアプリケーションジェネレ タl こ与えるパラメータの設定岡田作成に使用 した。 2. 1 . 1 sU 1L D プロシ ジャ 2 . 1 . 2以降で述べる画而(エントリ)を生成する SAS/AFのプログラム。つぎのようにプロ グラムし， SUsMITする。 干 ll ︑ nu ︑ nu pυpυ 干 i MNH2 l l 干 干 V1 ・ ‑MH n u vipu 'L ! ︾ ""υnuv HmnD ‑ n n M円n し‑‑ N H nnunU M 'EunvanwH 'inMHU J • .•.• すると，回而 2 . 1 (作成した画面を一覧表示するカタログパネルの初 W I岡而)が表示されるので， ①のようにコマンドを打込み.エントリを作成する。この場合は MENUエントリを作成する。 'EA EA 唱 ηL

一 (2. 1 . 2を参照) ( : 1 ) カタログパネル e 凶の 凶作 U e D r c L F ‑叩 bMM開H 伺 71MMm E'"υ H ︐ ︑{ E s TA lP e HT MY 1 ?﹄ 守 OtE y Ri D C= ﹀ E R z et=e D 問 a ‑d ‑n H D a L 岡 18 祖 "UO B C 成 リ ヱ ン ト U P巴 M円 M ① 画面 2 . 1 カタログパネル(初期l 萌而) つぎに，符 j f i而と岡而作成の問係を図示する。図 2. 1に示すように，各コマンドにより編集画面 の生成意錨を行なう。 カタログ，マネル B U I L D プロシジゃで生成 ヱントリ 属性パネル v ソース，マネ J 図2 . 1 画面と爾面作成の関係 2 . 1 . 2 エントリとパネル ( 1 ) MENUエントリ メニュ 選択をする画面。 画面 2 . 3の MENU ATTRパネルで，続けて表示する画 i 日(エントリ)を定義する。また， 岡田 2 . 4の GATTRパネルで， MENUエントリの大きさ，その画而で有効なファンクション キーの指定などを行なう。 (GATTRli，以下の各エントリで定義され，その役割は同じで ある。) A qυ ・ 唱

( a ) M E N Uエントリの編集 B U I L D : DISPLAV M A I N .MENU ( E ) Com開 a n d ===) 女 統 計 解 肝 / グ ラ フ ィ y ク y ステム 女 メインメニュ V c r可i o n2 . 1 D a t o1 9 9 0 . 0 8 . 3 1 書 み 込 み / 込 世間戸汀 ‑b の実 d ア・γ かン ス一 ムヲ の =不リプ シイケ ステリ ‑‑ヲ叫川一一 ベ表理イ 7 デグ続ユユ 77処 テ ザ a3・ ・5 ・ 1‑ 2 4 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 3 O O O O ( 0 0 0 0 5 0 0 0 0 6 0 0 0 0 1 00003 0 0 0 0 9 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 2 0 0 0 1 3 O O O t l 0 0 0 1 5 0 0 0 1 6 0 0 0 1 1 0 0 0 1 3 0 0 0 1 9 0 0 0 2 0 ・ ・ 圃 ・ ・ ・ m園 田 ・ 園 田 ・ 園 田 ・ ・ ・ ・ 圃 ・ ・ 園 田 ・ ・E 宿直 画面 2. 2 MENUエントリの縮担 M E N Uエントリの編集は，プログラムエディタでプログラムを修正するときと同僚の 編集方法で行なう。つぎに，選択された処理番号(実行時に先頭行のオプションラインに， 番号を打込む。これが，画面 2 . 3の O p t i o n帯号と一致している。)と関連づけをするた め，続けて表示するエントリを定義する。コマンドラインに， A T T Rと打込むと画面 2 . 3を表示するので，処埋需号，エントリ名を書込む。子の M E N Uエントリと関連 づけるときは. M e n u ‑ L i n k lこ r X jを指定する。 ) LU ( M E N Uエントリの ATTRノマネル B U I L D : ATTR胤 I H .MENU ( E ) c o 聞 l Ii t n d ‑==) Option H 3 . e Type L i b r e r 2 .. DATABASE GRAPH STAT P R O G R A M . M E N U .ー . . P R O GI ! AM . M E H U .• PROGRAM •• •• ‑ ••• •• U T lL 4 USERPRG Cal.log Menu‑Link I ←子 J:，と ー E 関迎 • ' • ' • •' • ••• • l 而而 2. 3 MENUエントワの ATTRパネル(ヱントリー覧) ( c ) M E N Uエントリの GATTRパ ネ ル 8 U II . O : GATTR MAIH.MENU ( E ) l n d. . . . ) C o m開 i ・ h同:一一一一一一一一一一←左上の名前を設定する。 S t 3 r tr o 町一 c o l : 一一← ( i l i d 'を指定する。 Number o fr ot's : e o l s : ー一 宵i n d o Gener>1 I I c l p : .....••• ••..... K e y s : ..•..... L o o k叩 d a t a s e t :. ーー・・ Extended t a b l e : P a r e n t N a m e : T yp e :. ←へルプキーが押されたときのヱントリ ←彼に i 見明する KF .YSヱントリを 指定する。 ・ L i b r e r :• C a t a l o g : 間而 2. 4 MENUヱントリの GATTTlパネゆ BA 唱 a u τ

MENUエントリの大きさを指定するには，回而 2 . 2でコマンドラインに G^TTR と打込む。また， K e y s :以 ' 下i こ，後に説明する KEYSエントリを設定する。これにより， 実行時，この画而で有効なファンクションキーの設定ができる。 ^ ( 2 ) PR0GR Mエントリ PROGR^Mエントリ(表示パネル一 DISPL^Yパネルとも H刊まれる) ，こ，入力フィー ルドおよび，入力メッセージを定義し，ソースパネル (SOURCEパネル)にプログラムを 作成し，入力データをパラメータにした S^Sプログラムを制御する。 入力フィー ル ド の 属 性 ( デ タ型，取り得る値など)を，フィールド属性パネル (FIELD ^TTRパネル)で定義する。画面 2. 1のカタログパネルのコマンドラインにたとえば， と打込み， MENUエントリと同慌の方法で編集する。ただし，ここで違うのは，入出力フィー ルドを回而上に設定できることで，これは， ' & ' ， ' &変数名'，'一' を使用して作成する。 また，この変数を S^Sデータセ"/トの変数とリンクして使用することもできる。 ( a ) PR0 G RA Mエントリの編集画面 ∞ R U I L O :O I S P L A YT I Tし P R R A M( E ) C o 鳳筒 a n d :.==) 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 3 0 0 0 0 4 0 0 0 0 5 0 0 0 0 6 0 0 0 0 7 0 0 0 0 8 0 0 0 0 9 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 2 0 0 0 1 3 0 0 0 1 4 0 0 0 1 5 0 0 0 1 6 0 0 0 1 7 0 0 0 1 8 0 0 0 1 9 0 o0 2 0 肯 表N1i/脚注設定メニ A ー 肯 OB‑TABLE: & O B T 一一一一一一一一‑ 表題 1 表題 2 =.) & TITL1̲ 一一一一一一←人力 7 ィールド . . )LTITL2̲ 一一一一一ーー 脚注 1 脚注 2 . . )& F ∞T1̲一一一ー一‑ . . ) &FOOTZ̲ 一一一一一‑ 硲 認 キ ̲ ::) & l ! i I a i l I 圃 ・ m圃 園 ・ ・ 田:mil̲ ̲ 圃 ・ 圃 圃 ・ ・ 画面 2. 5 E 謂薗 PROGRAMエントリの編集 i i j i l i i ( b ) PR0GR^Mエントリの ^TTRパネル 入力フィ ルドの位置，入力禁止(表示のみ) ，初!日If I 自設定などの制御を行なう岡田である。 B U I L D :A T T RT I T L .P R O G R A M( E ) C o 爾餓 a n d ==:1) ， U 5 et h e5 c r o l lc o開閉.1n d so rC u n c t i o nk e y st or e v i e t h ef i e t d s : I n iti a l : 一一一一一一一一州開出版 R e o l a c e : 一一一一一一‑ ︑ 戸 田町 2.6 PROGRAMヱントリの ATTRパ ネ ル ド河M 炉旬 R UV E I l e l p : ←取り得る怖を指定 定 of z を4‑‑‑ :x ‑ ︑ A h‑ tc dc ya ‑ g r I nF ie t‑ ・p e : o u s L t rpq i L R aeA一U た m xx so r p a ss E C r u R lvn LH 0 1 4 r z J ‑LE の 凶示羽引 M R o 5 戸 r a t t ﹄ 1 uu‑EU Ttpu‑‑nn ‑‑‑‑‑‑‑‑ l L TR A 5一 Ff sp ea tn to r a iy i ‑‑〒 lm rm ro AOOC r E n r ‑r o ・ L i s t : ・ P a g c :1 C5 EJ ps uk o u F l e l dn a m e :T 1TLI υ 司EA 司EA

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種々の工夫が必要である。八 Fアプリケ

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入力フィールド問の計算や，入力フィールド

を定義する画面。この K E Yエントリ名を，
ション実行時のファンクションキ
アプリケ

2
. 3で述べる SCL言語を使川して作成寸る岡田である。
実行するプログラムを，

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SCLで作成するプログラムでは，ファンクションキーの偵を取ることが難しい，従って，

(注)

PROGRAMエントリの SOURCEパネル
(
c
)

なお，このプログラムはコンパイルする必要があり，コマンドライン i
こ C
O
MI'と入力する。

(
3
) K EY Sエントリ

GATTRパネルの K
e
y
s
:以下に指定する。

(
a
) KEYの設定

上記の例では， A Fアプリケーションと V zエディタ (1参照)を埋込んでいる。

w 他のエントリ

他のエントリには，以下の 6つがある o

IIELPエントリ (IIELP情報を定義する画面。実行H
与にJlELPキーを押すと，メッセ

ージが表示される。)

LISTエントリ (PROGRAMエントリ中で指定した変数の有効値を設定する画面。)

CsTエントリ(コンビュータと会話的 l こQ&Aを行なう画面) EDPARAM(SASテキストエディタの属性を定義する岡而) 2.2 SAS/FSPの慨要 SAS/FSPは. SASデータセットのデータをフルスクリーンモードで自由に操作することが できるツールである。以下にその機能慨要を述べる。 ① SASデータセットの新規作成 ② 入出力回而の自動生成および，そのカスタマイズ ③ データの追加，修正，削除 ④ データのプリント出力 ⑤ データの演算 1に説明する。 ここでは. FSEDITプロシジャ. FSPRINTプロシジャの 2前期を間 q 2.2.1 FSEDITフ.ロシジャ FSEDJTプロシジャは. SASデ タセットの新規作成，および，データ検索，修正，追加， 削除といったデータ煉作を間 1 1 1に行なう。また. SA Sデータセットを新規作成すると，入力画面が 自動生成され，その画面からデ タ入力がすぐできる。 本システムでは，アプリケーションジェネレ タi こ与える SASデータのメンテナンスに使用して L、 る 。 ( 1 ) SASデ タセットの新規作成 新しい SASデータセットを作成するため，以下のようにプログラムし. SUsMITする。 P R O CF S E D I TN E W=新規作成する SASデータセット名 R U N; すると，データ構造の定義問i i 而(回而 2 . 9) を表示するので，変数名，データ型，デ ラベル(回而表示したときの名前) .入力フィールドのフォ タ長， マ'"トを定義する。 F S E D I TN c .I N .C 一一一一一‑ C O I I I I It :n d. ，=2) N .四e T yp e A 日 c l e n g t h 1 0 E 8 l a b e l Info"ot 一一一一一一一一一一一一一一一ーf. i T . τ 一一一一一 D E F 岡田 2. 9 データ情遣定耗函l 而 ( 2 ) 入力岡田の自動生成 データ情造の定義が終って W EN D~ コマンドを入力すると，入力岡田を自動生成して表示 する。ここで，データの迫加，修正，削除，検索などを行なう。なお，ユ 修正して，カスタマイズすることもできる。 ザは，この画面を 句Ea 弓 ︐ .

FSEDIT I N .C C o悶m a n d e.==> b s e r v . t i o n son d.t. set . Ple.se press ENDor ^ D D . W ^ R N I N G :N oo obs 0 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ ABCDEF 画面 2 . 10 自動生成された入力闘而 2.2.2 FSPRINTプロシジャ FSPRINTプロシジャは， SASデ タセットを表形式 i こ表示し，フルスクリーンモード でデータ編集を行なう。 FSPRINTプロシジャの機能は， FDEDITとほぼ同じである。 ここで，既存の SASデータセット指定し，データを表示、するには，以下のようにプログラムし， SUsMITする。 P R O CF S P l i l NTD A T A=既存 SASデータセット名 E D I T; R U N; F S P R I N T :I N .C ( E ) C o組問 and Sl I = ) OBS A ABCD I U Y E 1 4 5 . 2 3 5 6 . 3 0.2 1 . 3 1 7 1 8 画面 2. 11 表形式表示 すると，以下の画面を表示するので，データの修正などを行なう。 2 . 3 画而制御言語 (SCL) の概要 SCLは ， SAS/AF， SAS/FSPで作成したエントリを管即したり，入力フィールド間の計算 や，入力フィールドから得たデータをパラメータとして，プロシジャを実行させるためのプログラム 言語であり，種々な関数が用意されている。また，既存の S八 Sプログラムを起動するため， WSUsMITL WENDSUsMlnが用意され，この 1] 11 こプログラムを押入して使用する。 さて， SCLプログラムは， 3つのセクションに分割される。 ることがある。〉 ① 1N 1Tセクション ‑ 1 1 8 (SAS/FSPの場合は， 5つにな

変数，入力フィールドなどの初期化を行なう初lVl
化ルーチンである。

TERMセクション
③

M^JNセクション
②

i
i
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而からの入力(リターンキーの入力で判定)ごとに処JlH
をおこなう。

岡而のコマンドラインから W
ENDJlコマンドが入力されたとき実行される。

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図 2.2 SCLき認によるプログラム例

2
. 4 マクロ機能の概要

マクロ機能は. SASプログラムに固有の名称を与え，プログラムの他のいろいろな場所で呼出して

使用する機能のことである。マクロは，以下のように定義し，

%MACROM
A
C
; ←ユーザが与えるマクロ名

S^Sプログラム

%
M
E
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D
;

仙の場所で，

%MAC

と使用する。こうすることで，その場所で. %M^CRO. %MENDにはさまれた S^Sプログラム

に展開される。

また，プログラム巾で変化する部分を，マクロ変数を使用して記述する。

マクロ変数は，

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C
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のように定義する。

特l
こ
， SAS/AF. SAS/FSPでは，入力フィールドを定義すると， その変数がマクロ変数と
して定義されたことになる。

マクロ変数は，基本的には， SASフ.ログラム， SCLプログラムの中で
ー

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二ゴ
のように引用され，実際の値に展開される。

3 簡易アプリケーションジェネレータ

2にのぺた SASプロダクトを使用し， SASアプリケーションジェネレータを作成した。このよう

な方法をとった理由は以前に述べた。ここでは，以下のような例をとり， どのように実現させたかを
ユーザがつぎにあげる情報を与え，折 u綿 (
l
J
ll
線)を附く SASプログラムを
~ìllIJJする。たとえば，

柿@j‑するデータを格納したファイル名
①

作成する場合を考えてみる。

②

陥i
l
i
するデータファイルの形式

③

表題脚色1:をどのように設定するのか。

④

座眼前h
をどのように設定するのか。

⑤

W
i闘するときスムージングを行なうか。

⑥

各t
l
t
線の色どのように設定するのか。

⑦

どの変数とどの変数を組合せて描画するのか。

すると， プログラムは以下のようにかくことができょう。

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3. 1 アプリケ

ションジェネレータ慨念図

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図3
. 2 アプリケーションジェネレータ慨念図

(
1
) SAS 入力用のず -~7r 仰

表形式のデータが佑納されたファイル

(
2
) S
A
S入力用のヂサ J
iト
n
‑
‑
"
7
r仰

使用変数などが格納されたファイル

(
3
) ゲ 'j 7~ マ ~Jï トロー舟 7r イb

グラフ抗固に必要な情 f
+lが格納されたファイル

w 統計Jiトロール71仰

統計処理(一般線型モデル肝析など)に必要な情報が
格納されたファイル(一部開発)

(
5
) 7r
仰記述 7
rル
イ

使用ファイルを記述したしたファイル

(注) アプリケーションジェネレータを起動するため，画百1
"
. 1に示すように，実行プログラム
をファンクションキーに畳録しておく。

‑ 1
2
2‑

3. 2 インタフェ スフ 7 イ Jレとデf タファイ Jレ 以下にインタフェースファイルおよびデータファイルの内官をのぜる。 3. 2. 1 フ ァ イ ル 記 述 フ ァ イ ル S l F I L E O ! = S : Y E N I Y M S G Y X X X 0 2 S l C O N O ! = S : Y E N I Y M S G Y S A S 0 2 l G R A P U = S : Y E N l Y M S G Y G R A P U F O R 図3 . 3 ファイル記述ファイル 3. 2 . 2 グラフィックコントロールファイル 行 MRJIMmM M号 U需 H 朴行山町川 f昨限︑ロヘp a w o n ‑ T 2 ‑ f E ‑ I mM 寸巾バ川 HU 刊れ注朴同 副 v h u q u a ‑ w tri"u 品開 川 a F 定世阿川名附別使 遭遇77m 理陸自フラ題投ト山政敵ト 処処ググ表品開ト抽変変ト信 行‑T ︐ r 安ん川市川・ SW 仔H ト ︐ 4‑T 附aw間 H川 H 口什HH 個何 UH 8 q0 O O ‑O ‑ 0 03 4・ 11 0 0 3H1 図 3. 6 ヂ ー タ フ ァ イ ル 晶守 53 6 6 03 2 ・ 13・9 43 6 1 2282 0 0 2H1 160m O O OHl ' h ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' 93 ・ 50 0 ・ 1 2 1 6 36 33 3 ・ 5・ 40 14 0 61 4 ・ 72 12 0 0 1nI O O lnI 0 0 2H1 ‑‑︐!式式式 3 . 2 . ‑ 1 データファイル(一郎町) 仰何段敬散 η η 変変変 図3 . 5 データコントロールファイル 7 7形形形 ( 】 1 0 . 0 1 0 . 1 1 0 .Z 1 0 . 2 1 0 . 2 S C I I ^ R 1 5 . mME 行間川 p 品問JJ . n M刊UH M 比Jy E c o n t r o lf il e! y p e S A S n u . b e ro fv a r i a b l e sa n d1 t sf o r a a t 6 v a r l . b 1 e s. n dI n f o r . o ta n df o r 泊 ・t X 1 ‑ 10 Y 1 1 ‑ 2 0 Z 2 1 ‑ 3 0 U 31 ‑ 40 V 4 15 0 c a s e S C l I A R 1 0 . • n グラフイァクコントロールファイル タコントロールファイル • {({{ij ‑ S123 n a 内V n e d ・356 n c ︽ HV nuF 3. 2. 3 デ n T e 内 u r zyZU Y I nuF r a v h a r E I ‑ ‑ 図 3. ~ 12345678qo 11 12 13 14 15 16 17 18 19 10 21 22 23 24 25 26 27 18 29 20 31 32 33 34 35 36 37 38 39 3 ，. ， 出∞ ， 3 ‑h ‑o 1l 1i 2 M on j uS y s t c mI n c . 1 9 91 .0 5 . 3 1 S . o o t h l n gr a r . . e t e rQ m g : 10. 1 1 .2 1 o p t i o nn o .f o r. u i s • t i t l ea n ds c a l e 1 X‑"is 0 5 s ‑ 1 5 1 Y寸 首 1 ‑ I 0 2 0 1 Z n• !laY e tractivo‑VH (M) . 間 t 1 0 0 X ‑ 1 .O E 2 Y ‑ 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 Z ‑ 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 U ‑ 1 0 0 1 0 0 ed ee 4 psss 0 14 sc nv‑t a c‑ s rt aa ti t 1e a n df o o ! n o t e( A 4 0 ) S A SG r a p h i cP r o g r a D e . o n s t r a t 1 o n v M ‑hH r ‑ an hu‑‑ v ・ 2 yo n v p c o p t1 0 nn o .f o rp r o c e d u r e l g r a p ho p !i o n qu n r

3. 3 生成プログラム 以下に， 3. 2のインタフェースファイルから生成したプログラムを記1 ; 売する。 3. 3. 1 ~:I主フ"ログラムーメイン ー ﹃ 開 問 開 円 ﹃ 旬 開 ﹃ 〒 ﹃ ︐ 円 円 叫 刊 円 ‑ 1 2 4‑ 注九刊 脚h 円晶門 図 3. 7生 成 プ ロ グ ラ ム ー メ イ ン (1/2) 題力 表仙人 ﹃ V A R Y & I O O P ) ; D A T AM R G ̲ O I ( K E E P • _VARX~IOOP ̲ S E TG R A0 1 : &I O O P• & & V A R U I O O P ; V A RX V A R Y & I O O P• & & V A R Y & I O O P ; O U T P U T ; R U N ; 1 2 円 川町 z ∞IOOP'1no3; t h l i l条件 1 3 1 no 51 o ;;1 ・‑ ・ ・ ・ t 1 0 1 2 3 n g i ・ ‑ zR ‑R ‑t ri g= R A A A S v v v n 一 一 一 o mE 岡 e n υnU 1 y2 y3 ya me r‑‑ R R R ‑ E vA v・ vm z‑ cn er )・ ‑‑ ‑一 r一 io an ‑m ‑;・l pr4・ ヨ 22ma‑‑46 c ePER ‑H ‑H 1H 2b 3s iz t yB y ;V A } py ‑pB ynno︑JFLV ・︑ ‑︐ )n Ar An Ar 泊 5 1 5 0 ・ H H ‑ R R R r b5221 = T G G G G U 1 0 0 Y D D O M P ︑ ea‑‑‑‑100守﹄OVAKMmunN B E‑‑snoTTIRAAA 問 ︒J : 日目印∞ uh附加0.﹁o w M m 目︒ HH DT HT HT H} :} :) :H ・2 ・2 ・2 65 5A 0E 0O 1 ‑‑uR'lru‑ ‑勾 4q nunuru‑‑内U内U内U内u"Meanunu ) 日目O O FU ‑5 ‑0 a0 p0 lH pH pH pH AH AH T} ): 1・ 1‑ 1‑ 1‑ ER ER ER lY sY F) ODOD AA n n u ・ = = 2 2 n υ n u n u u R A n D R ' a ・ i t ︐ t O R T t ' t u m ︑ ︐ ︑ ︐ ︑ ︐ A A O N T H ‑ ・ : ・ R R R 0 0 0 1・ H0 H0 H0 HY R RV R2 E2 52 A3 C: E: FD DI OF E‑ O‑ Y2 Y・ Y3 ‑・ 一G ‑G =G =・ 了E ・E ・E ・‑ C ‑Y ︿︿︿︿ H L R 5 P L T R R R ‑ ‑ ‑ A ‑ E SAH 1 色 ‑1 FA V= L・ 2O ・G GO HG H‑ H‑ 12 23 3T YA Yl Yl Aj T) Dj Oi D‑ O‑ ‑u ‑‑D(( M m M m u m s s s ‑ ゐ n u m ‑ n u n ununu p R n R n k n υ ‑ a n " 何 Lu Hp H‑ EF TE DV PF PE Pw Gn Gu G‑ H‑ Dn z‑ =M =' =a i一 i一 i‑ T" Tu EH HU HH Hn Hn n A n 1 ; i T A n k ‑ m ‑ n " " ‑ n υ n υ n U A n A n A n u n MNM ‑ " " F r F r F r F r x x x "' nl eapa'LA A R R K 一 ‑ r ‑ a a a ‑ P M ・ ゐ ・ ゐ F r ‑ a ‑ a ‑ L R R U F Z ‑ A " " ‑ u n ・ " " ‑ n k p u " " " n n k ‑ n A n ‑ n F U F U Fu︐t‑P M F Z F Z p u ‑ ‑ ‑ n n z S F r ‑V Av‑守 T Eゐ N U M ‑n Ta Em A‑ S‑ T‑ ‑T Zt 1p 2u 3︐ 0g 0︐ 0‑ ・‑ ・‑ ・n Hu Hn Hu Un Tυ IT lE i' ‑t ‑T ‑t ‑守 Z﹄ L守 R﹄ HT et zv ‑A ‑V ‑V E7U3・守﹄FuprD J﹁ m l n m M K乱 ︿ ︿ ︿ ︿ 間配剛剛削州ベバ NMmmh灯 内 : : 岱 刊 H E ‑ ‑ 附 附 附 = : ﹀ 則 ﹀ 問 ﹀ m H H H H A A A W ‑nH rzz u' L' L・A‑nrFLV︐︑nued内U内U ‑ nrH PaL n‑P vRE unA rFl UP S・ ‑n uz ‑‑ 勾︐ .A nA n‑ mvt ‑E rp rA nu uF nU nu vC EM MnH H F A 3 0 ・ ・ v v U‑6 0a 1nA 2‑ An3 FnF S内 YuS An CuC C問 E E E‑P N2・ C・l 5 0 0 hMmmmo 吋m‑mm 加m M問 問 い hhu 附 け 削 明 日 丸 山 川 川 阿 川 口 刊 川 棚 muum間 引 川 畑 叫 mmMMdm‑ 附 1‑2‑LNIl‑233M‑M BRpuezvAVAVAHUVAVEVAVVVAVVBRFuununuRVAVAVAa内官L‑‑FLWAn守﹄TEnug 臥p MFu‑‑n u T t ・ 内 u n4 u n u 伺 n M n ‑ M " u m u m A n n u D A B R B R B R B R E R a n F U R 包 ‑ E Z R 包 U U B R B R B R D g b y b y b D R B R D R p i v ‑ ‑ E Z A n ‑ ‑ n U M m " m T A ︐ n u n u n u y b v M n u n r A n r u p r ︐ a ' a 1 S A ‑ ‑ 1 ・ ・ m A " " e a p u n u m u m ‑ n u ' L D‑MR u u u a ' L ' L ' a g b n u a M 留 守 t a n a 内 畠 内 A n T t E F U P U F U F U F U F U T t e a e d e d v b ' L ' L F u p u p u n υ e a p l v n υ M n u m e z e z u n u n ‑ ι ︐ q A W ' L e r ‑ ‑ ‑ ‑ A M R T t e d ' a ‑ ‑‑ ‑ M n oEEAlc‑‑OAFAT‑‑AE‑‑CAVVVUHHHHHH:AEFLFLFLAAAFHHHHLH:R O L L T T・5 5 5 1‑ 1 E l A p 開r T t e d M 開 n ‑ ‑ ‑ ‑ n U M 同 一 ‑ ‑ U R T t ' l p M ' t e z y t p u p u p u p ‑ W E E ‑ ‑ r u r u F M U R e d n U D R 守 ﹄ TT t n u n u ' S 1 ︐ E nu ‑‑ ‑A ‑‑ nU u 開n n u B R T t ' i F u e d M n a s L ' b T t e r m T 1 ・ n u n u v A V A V A n v F L V A n n 'uu a'‑ ‑ n n u B R n ued a u ‑ ‑ P U ‑ E ? ﹄ A m M n ' t n u m 山﹄ R ‑A RUu BRD B内 nn nu D R uU mR FF M 崎 明 守 ﹄ 守 ﹄ F e FM a nA n A n ‑ ‑ ‑ A n e r e r n u y ﹄ ・ A B n e z a n n u N MA 凋 M測 M 札 U . . . . ゐ .M m nM ‑M A‑A ・ •• •

P R O CS O R TO A T A : M R G ̲ O1 : O O P : B Y ̲V ^ R X量I R U N : 2: OHA G R ^0 0 0 P ' 1U I I E NX O O : X IF量1 M E R G EM R G ̲0 1: X E N O : l S E% D O : X E. M E R G EG R A ̲ 0 2M R G ̲ O I : X E N D : R U N : l E N D : 】 ~M^CNM 1 S G O P T I O N SR E S E T ' S Y M 8 0 L : X l c n g t h (量 GRHH1) N E 0l t h e nl d o : l ir S Y M s O L I v ' P L U S I ' S M I OC I ' M A G E N T A CV : ! . I A G. FNH: l e n d : l irXlength(~_GRAPH2) N E 0X th e nX d o : S Y M B O L 2 V ' X I ' S M l lC I ' C Y A N C V ' C Y ^ N X e n d : X irl l e n g t h (量 G R A P H 3 )N E 0l t h e nX d o : S Y M B O L 3 V ' S T ^ R I ' S M 2 1C I = Y. FL L O 胃 C V . Y E L L O W X e n d : l l F ~ NDHA N E 0% TI I E NX D O : R A ̲ 0 2G O U T . G R A P I I O U T : P R O CG P L O TD A T AG P L O T & ̲ G R ^ P I I I ~ G R ^ P I I 2 &G R A P H 3 IO' i E R L A Y F R A M E 1 I ^ XI S ' A X I S I S 2 : V ^ X I S '^XI N O T E H ' I MOVE'O.2) COLOR'MAGENTA'+ Y ': ' : N O T E H ' IM O V E ' ( 1 6 . 2 )C O L O R ' C Y A N . .x Z N O T E H ' lM O V E =( 3し2 )C O L O R ' Y E L L O 宵・* U ' : R U N : % EN D : X E L S El D O : P R O CG S L I D. F N O T E H ' lM O V E . ( 2 0 . 2 0 ) L O R ' R E O .表示データ件数 =0 何かキ R U N : % E N D : X E N D : XMEND M A C G R A P H : 曾 ∞ I i 1 i I l l I 等 r7 7恒見J ! を押してください・; r7 7変数 . I E TV A R X I• X : X % l .E TV ^ R Y l =Y : X L E TV A R X 2 =X : .E TV A R Y 2 =Z : Xl ZしE TV A R X 3 =X : : % ! . E TV ^ R Y 3• U % M ^ C G R A P I I 図3 . 7 生成プログラムーメイン (2/2) 3 . 3 . 2 生成フ.ログラム一入力部分 A T T R I BX L E N GT l I . aF O R M ^ T ' I O . O : AT T RI BY L E N G T H . aF O R M A T =I O .7 : ^TTRIB Z L E N G T I I . aF O R M A T ' 1 0 . 2 : A T T R I BU L E N G T I I . aF O R M A T ' 1 0 . 2 : A T T R I BY L E N GT l l = aF O R M A T = 1 0 . 2 : ATTRIB C ^ S E FORMH'SCH^RlS;: l N P U T X1 ‑ 1 0 Y11"20 Z2 1 ‑ 3 0 U 31~iO VH‑SO C A S ES C H ^ R I O . 図3 . 8 生成プログラムー入力部分 (注) 網がけしたところが，インタフェースファイルから明込まれた部分である。 向FU 'EA Fhd

4 他ソフトの利用
つぎに，

パソコンによる簡易 S 1S

xコマンドを使用し， SA Sシステムの r
l
lから使川できる，パソコンの特性を生かした，

間易なシステム椛築を考えてみる。ここで，以下の 4つのソフトを組合せて使用する i
割合を紹介する。
ここで，

システムを組合せる :
1で，特に注意を要するのは，パソコンのメモリ不足である。従って，

メモリ附設は不可欠であり，使

mソフトも使川メモリの小さいもの，あるいは， E M Sメモリ対応の

ソフトを選択する必要がある。
今回，紹介する場合のメモリ環境は， ~ MBWI
設したメモリを，キャシュメモリとして 2 M!3使用
こ，設定した C
O
N
F
I
G
.S
Y
Sをのせる。
している。以下 l

DEVICE = YRAMYEMM~J.SYS /W=C~.C8.CC.DO /
J/
N
N
DEVICE = YRAMYIOSI0CE.SYS /
h
=
1
2
0
DEVICE = YDOSYPRINT.SYS
L
A
S
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D
R
I
V
E
=
W
:
S
l
IELL =A:YCOM刷 ND.COM/E:512 /P
sUFFERS= 1
7
FILES = 5
0

図 4.1
①

←EMS

←CACIIE

CONFIG.SYSの内容

ファイル管理
チンワークとして SASを使用している場合，ファイル

システム開発をしている場合や，ル

管理が非常に面倒になる。階層ディレクトリの木情造を表示したり，ディレクトリ!日]のファイル
移動および，ディレクトリ配下の指定ファイルの削除を，容易に行うディスクユーティリィティ
は，必要不可欠である。
ここでは，出引厚氏作成の PDSソフト WFD~を制 l入れる。
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91‑05‑17 15:38
91‑01‑31 10:25
00‑10‑11 18:18
91‑02‑25 16:20
00‑00‑20 17:22
90‑05‑15 0:07
90‑00‑04 18:34
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90‑10‑03 12:37
90‑11‑21 17:18
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90‑05‑16 15・08
90‑01‑0!
J 16:59

Editor Unr
，
且k

②デタベース
デタベ

スソフトとしては， ASIIUTON'‑TATE社製 W<
l
!
3ASEJ
l
l

PLUS~

を組込む。 SASと dsASEHTの聞は，インタフェースプロシジャ W
DsF~があるので
以下のような SASプログラムを作成しておき，そのファイル名を阿而 4. 1に示すようにキー
登録しておくと良い。

‑ 1
2
6‑

(
a
) dsASEI
I→ SASデータセット
ファイル F
R
O
M
D
Bの内容

F
I
L
E
N
A
M
ED
s
F
I
L
E'
D
B
3，D
s
P
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l
I
P
I
L
EO
U
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S
A
S
D日;
P
R
O
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3
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D

I
l
UN
;
(
b
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S八 Sデ タ セ ッ ト ・ . ds八 S
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Sの内容

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S
A
S
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BD
s
3
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D
s
F
I
L
E
;
R
U
N
:
③

エディタ

S八 Sのエディタは，メインプレ

ム (1SPFのエディタ)とほぼ同じ機能をもっている。

ただし，市販のパソコンのエディタは，カットアンド/ペ

ストや，画面スクロール，文字列

検索などの段l
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が非常に充実している。
プログラム開発する場合など，こちらのエディタでプログラミングし，

S A Sのエディタで

パク'等の微小修正すると非常に効果的である。ここでは，株式会社ピレッジセンタ一発売の

WVZ~ を組込む。
④

日本語 FEP
日本語 FEPは，株式会社パックス製の WVJE一 β』を 1
史用する。ただし，

FEPは S八 S

を起動する前に，常駐さぜておく必要がある。
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1 間易 S1Sのための KEY設定

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以上の①③のプログラム，アプリケ

ションジェネレータ，アプリケーションジェネレータ・

パラメタ設定 AFプログラムを組込んだキーウインドウを示す。
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5 まとめと将来展望 今回試作したアプリケーションジェネレータは，データチェック等のためマクロ機能やマクロ変数を 多用してしまった。これは，パソコンであると，特に，スピ また，今回，昨年から現在までで，通常入手可能な MS こ問題を生じ検討課題である。 ドi DOSソフトを組込み，キャラク型インタ フェースを使川した SAS中心の間易 S1Sを紹介した。 我々の経験では，初めてのシステムでプログラムを作成することは大変である。このような場合 今回のシステムは，その大変さをある程度改善できたのではないかと思う。また，名プログラムを個別 に使用しているユ ザも SASを利用してくれるのではないかと思われる。 しかし，昨年の Windows でも時代は，グラフイカルユ Version3， ()の発売が示すように， 86系ノマソコンの世界 ザインタフェース (GU 1)の H 寺代を迎えている。 SASの Windows対応版の発売がまたれるところである。川そのとき， DDE， OLEを 使用したノマソコン t の統合システムが椛成できると思われるが，今回得たノウハウをここで生かしてい きたいと思う。 (1) 八 1X版 ， VMS版では， ASSIST機能として，アプリケ ションジェネレ いる。 <参考文献> 1 S ^ Sによるデータ解析入門 2 S ^ S / F S P入門コ ス 3 S^S/H入門コース 4 S ^ Sマクロ言語入門コース 5 S ^ SG u i d el oM a c r oP r o c e s s i n g 6 S ^ S / G r a p hU s c r 'sG u i d e 7 S ^ Sランゲージリファレンスガイト. 8 S ^ Sフ。ロシジャリファレンスガ イド 9 d 日^ S E I I I ' IL U S プログラム編 10 d 日^ S EI I P L U S リファレンス編 11 V zE d i l o rV e r s i o n l .5 12 VJE‑βuser'sm a n u a l 竹内許容~if~ 東京大学 U ¥版会 ， ( m S ^ S f ' A T i h ト ー' 1 't l ¥ ' 日本 7 1 '1ト y・ f イト株式会社 : l : 'h 'J'l!，~­ 除式会下 I 株式会社1¥'リス ‑1 3 0 タが組込まれて

日本 5A5ユーザー会 ( 5UG ト‑.J) SAS/IMLによる不動点の数値計算 高橋誠一 札幌大学経済学部 Numerical Computation of Fixed Points with SAS/IML S e i i c h i Takahashi Sapporo University 3‑7，Nishioka，Toyohira‑ku，Sappor 。 要旨 SAS‑IMLを 用 い て 北 海 道 の 地 域 一 般 土 均 衡 経 済 モ デ ル を 共 同 開 発 し て き た が 、 今回モデルの拡張に伴って、そのモデルによる政策シミ旦レーシ目ンの解をも と め る た め に 、 同 じ SAS‑IML上で動く不動F..¥を司 I . n :す る プ ロ グ ラ ム を つ く っ た 。 もちいたアルゴリズムはメリル法とよばれるもので、実用性の高いものである。 木稿では、 メ リ ル 法 の ア ル ゴ リ ズ ム を 説 明 し 、 そ れ に も と づ い て 作 成 し た SAS‑ IMLに よ る プ ロ グ ラ ム の リ ス ト を 紹 介 す る 。 キーワード: 1 M L， 不動点， メリル法， 一 般 均 衡 経 済 モ デ ル 近年、一般均衡経済モデルによる経済のシミ旦レーシ 9 ン分析が各国で広く行わ れるようになったが、日本ではまだそれほど多くはおこわれていない。その理由の ひとつに、一般均衡モデルをシミ旦レーシ目ンするときに、解をもとめる方法とし て不動点アルゴリズムを必要とするためである。実際には、モデルによって、従来 から利用されているガウスーザイデル法やニュートン法などをもちいて解をもとめる ことはできるが、一般均衡モデルは、一般に非線}~述立方程式体系であること、微 分可能性を必ずしも必要としないために、緩い条件のもとで解をもとめることので きる不動点アルゴリズムをつかうことが多い。 筆 者 は 、 い ま ま で SAS‑IMLを 用 い て 北 海 道 の 地 域 一 般 均 衡 モ デ ル を 共 同 開 発 し て き た。今回モデルの拡張に伴って、そのモデルによる政策シミュレーションの解をも と め る た め に 、 同 じ SAS‑IML上 で 動 く 不 動 点 を 計 算 す る プ ロ グ ラ ム を つ く っ た 。 不 動 点をもとめるアルゴリズムにはいくつかの種類が知られているが、今回もちいたア ルゴリズムはメリル法とよばれるもので、実用性の高いものである。 また、この方 法はニ旦一トン法などでもとめえなかった非線形連立方程式体系を解くことができ るので、そのような計算を必要とする他の分野にも利用価値の高いものと考えられ る 。 一般均衡モデルは経済の相互依存関係を消費者、生産者の各経済主体の最適行動 までさかのぼって記述し、それらの経済主体の行動が市場を通じて調節される最終 的な均衡状態を明らかにする経済モデルである。 これはアダム・スミスの「見えざ る手」による側格の自動調節メカニズムを経済全体に適用したものと考えられてい る 。 一 般 均 衡 モ デ ル は 、 最 初 、 18 7 0年 代 に ワ ル ラ ス に よ っ て 定 式 化 さ れ た が 、 19 5 0年 代 に 入 っ て そ の 均 衡 の 存 在 証 明 が 不 動 点 定 理 を 使 っ て 厳 密 に 証 明 さ れ た 。 一般均衡解の存在証明は最初、均衡解を計算することができるようなものではな かったが、スカーブの証明は均衡解の近似的な数値計算に道を聞くものであった。 し か し 、 ス カ ー フ の ア ル ゴ リ ズ ム は H算 効 率 が 悪 く 、 そ の 後 い く つ か の 改 善 が 提 案 一 1 3 1

された。そのひとつに、メリル法がある。
い っ ぽ う 、 単 純 な 2生 産 部 門 の 一 般 均 衡 モ デ ル に か ん し て は 、 国 際 経 済 学 、 公 共
粍済学の租税の帰着問題、それに成長論などの分野においてはやくから解析的な分
析がおこなわれてきた。その後、 コンピュータの発注もあって実際にかなり祖雑な
一般同衡モデルが数値計算できることがわかると、その応用として一般均衡モデル
をもちいた政策シミュレーシ冒ンがおこなわれるようになった。
筆者はすでに作成したプログラムをもちいて一般均衡モデルの政策シミュレーシ
g ン を お こ な っ て い る が 、 本 稿 で は メ リ ル 法 に よ る 不 動 点 の 近 似 的 数 値 計 算 ア ル ゴ
リズムの説明とそのプログラム例を示すにとどめる。
以 下 で は 、 第 1節 で 、 メ リ ル 法 の ア ル ゴ リ ズ ム を 紹 介 し 、 第 2節で、 メ リ ル 法 を
もちいた不動点の近似的数値計算プログラム例について説明し、プログラムリスト
は付録にまわす。

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こ次高体むをも︑る集の第ち以いい
O の単含れ︑んきにど︑わ︒︒刊に
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あは面系解でけむが説体いすろ︑持いる
で休四休のまだ︒との
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第 1節
メリル法のアルゴリズム
最初に、 1
1.休を定義しておこう。 k次 元 1
1.体は集合

= {l}XA"上 の ど ち ら か に あ る よ う に つ く ら れ る 。 n 1の 場 合 が 図 1に 示 さ れ て 刀法を考察しよう。 いる。このことを念頭において1jt休による分割l a . 体 分 割l 1 1 t体 に は い く つ か の 種 類 が 提 案 さ れ て い る 。 2つ の 例 を 紹 介 し よ う 。 m 例1. y を {O}XA"に 属 す る n +1次 元 ベ ク ト ル と し 、 Y1. • • y""2を Y 1= y， yl=yl‑l+Uπ(i‑lj J= { ， U1 i=2，....， n+2， j= ， 1 (l/m) rJ n +1次 元 単 体 の す べ て の 頂 点 • . . n， j=n+ 1. で 定 義 す る 。 こ こ で 、 m は1lt体のメッシュの大きさを示している。 m が 大 き い ほ ど 1 1 t体 の メ ッ シ ュ の 大 き さ は 小 き く な る 。 rJ は 、 j + 1番 目 の 要 素 が 1、 j +2番 目 の 要 素 が ‑ 1で あ る ほ か は す べ て の 要 素 が Oで あ る n +2次 元 ベ ク ト ル で あ る 。 U 1は 最 初 の 要 素 が 1で そ の 他 の 要 素 は Oで あ る n +2次 元 の ベ ク ト ル で あ る 。 また、 π = (π( 1)， π (2) ， .• .， π (n+ 1) ) は 正 の 務 数 1 . . . n+ 1の 順 列 を 表 し て い る 。 ひ と つ の 頂 点 y と 順 列 πが き ま る と J I 1体 が ひ と つ き ま る 。 そ こ で、この1lt体を k1 (y， π) であらわそう。 例 2 . 例 1において、 rJ を j +1帯 i ヨ の 要 素 が 1で 、 ほ か の す べ て の 要 素 が Oで あ る n+2次 元 ベ ク ト ル と す る 。 こ の 単 体 を k2 ( y， π) であらわそう。 例 1は 単 体 の 単 体 分 書J Iの場合であり、 A3の ケ ー ス が 図 1で 示 さ れ て い る 。 こ れ は 価 格の手1が 1に な る よ う に 基 準 化 さ れ た と き の 、 一 般 同 衡 の 競 争 均 衡 解 を も と め る と 1 t体分書J Iの 場 合 で あ り 、 図 2に は A2の ケ ー ス が 示 き に 適 し て い る 。 例 2は 商 方 体 の 1 さ れ て い る 。 こ れ は 価 格 の ひ と つ が lに な る よ う に 基 準 化 さ れ た と き の 、 一 般 均 衡 の競争均衡解をもとめるときに適している。一般均衡の政策シミュレーションの解 を も と め る と き に 例 2の 単 体 を も ち い た の で 、 以 下 の 説 明 は 倒 2 の 単 体 分 割 に も と づいておこなう。 〉 、3 .x.~ ¥ ¥ ‑ ム よz ス1 隠1 3 図 2 b . 不動点の近似解をもとめるルール 最 初 に 、 い く つ か の 定 義 を し て お く 。 1 l t 体 分 割 に よ る 対 応 Fの 区 分 的 線 形 近 似 f を定義しよう。 f(x):= I . : λIf (yl) ， xin[O， l]X A"， ‑ 1 3 3

v
u

句

A

a守 ﹃

n]1

x

一
一

で

︾
﹂

ヲ
﹂

42

そして、

E λ 1 = 1， λI~主 o

for i= 1
. . . n +1
.

f (y 1) の ベ ク ト ル ラ ベ リ ン グ を

h (yl): = f (yl) ̲yl，

y'in[O， lJXAn.

で定義する。
さらに、 n次 元 単 体 の (n+l)x(n+l) ラ ベ ル マ ト リ ッ ク ス を

L= (
h (yl)
とする。

h (y2). ••

h (yn>l)

さてここで、この単体が完全にラベルづけられるというのは、

L w = u1， w e
;O.
と な る よ う な n +1次 元 ベ ク ト ル wが 存 在 す る と き で あ る 。
n
>1

L w 1= ，
1
1
=
1

W I~

このとき、

0 for i= 1
. .. n + 1，

h (X) = f (x) ‑ x = O，
n
>1
X = L W l y l，

1
=
1

f (X) = L Wlf (yl).

，

と な る の で 、 こ の xが fの 不 動 JJ
'と な っ て い る こ と が わ か る 。 そ し て 、 その xが F
の 不 動 点 の 近 似 解 を あ た え て い る 。 したがって、 Fの 不 動 点 の 近 似 解 を も と め る こ
とは、完全にラベルづけられた J
l
1休 を さ が す 問 題 と 考 え る こ と が で き る 。 さ っ そ く 、
この完全にラベルづけられた単体をさがすルールを示そう。
ステップ O

{0 } X A n上 に 予 測 し た 初 期 解 sをとり、 sを 合 む 単 体 を k2 ( Z 1， π) とする
と 、 単 体 の っ く り か た か ら 最 初 の n+1伺 の 頂 点 で つ く ら れ る 小 単 体 に sは 属 し て
いる。その小w.休を τ1と す る 。 新 し い 単 体 を つ ぎ の よ う な 方 法 で つ く る 。 小 単 体
τ1に 単 体 k2 (Z1， π) の 残 り の n+2個 目 の 頂 点 を 加 え る 代 わ り に 、 小 単 体 τ1
か ら 一 個 の 頂 点 を と る 。 こ の 新 し く で き た 小 単 体 τ2を 含 む 単 体 k2 (Z2， π ，
)を
さがす。
ステップ 1
新 た に で き た 小 休 τI (i三 2) に 含 ま れ な い 単 体 k2 (Z1
， π，
)の頂点を加
，1をつくる。
え る 代 わ り に 、 そ の 小 単 体 の 頂 点 を ひ と つ 取 り 新 た な 小 体 τ，
ステップ 2
ス テ ッ プ 1で も と め た 小 単 体 τ1什 を 含 む 体 k2(ZI'I， π ，
，
)をさがす。
ステップ 3
ス テ ッ プ 1、 ス テ ッ プ 2をくりかえす。

m

m

m

ス テ ッ プ 0、 ス テ ッ プ 1に お い て 、 小 J j t 体 か ら そ の ひ と つ の 頂 点 を 取 り 除 く 具 体
1.休から
的な方法としては線形計画法のピボット演算をもちいることができる。小1
そのひとつの頂点を取り、新たな頂点をつけ加えるという操作は、隣接した基底解
をもとめるためのピポット演算そのものである。
ピ ポ ッ ト 演 算 を す る た め に 、 ラ ベ ル マ ト リ ッ ク ス Lの 逆 行 列 L‑1 を 求 め る 。 い ま 、
新 た に つ け 加 え る ベ ク ト ル ( 頂 点 ) を y'と す る と 、 そ の ラ ベ ル Lド は
‑ 1
3
4

Lド = (
h (y')
この Lド に 左 辺 か ら L‑1を か け た ベ ク ト ル を L'と す る 。 つ ぎ に 、 L‑1の 第
1~II 目の正の各要素を対応する L' の要素で書1I ったもののうち扱小の要素をもとめる。

である。

そして、 こ の 要 素 が 第 j 行目とすれば、 ラ ベ ル マ ト リ ッ ク ス Lの 節 j ?
I
I目 が 取 り 除
かれるベクトル(頂点)となる。実際のプログラムをつくるときには退化による巡
回をさけるために辞書的順序によるピポット前算をもちいた(伊里)。
ス テ ッ プ 2に お け る 新 た な 単 体 を も と め る 方 法 は つ ぎ の ル ー ル で お こ な う 。
k2 (Y1， π) から k2 (Zl， 0 ) へ 移 る 場 合 を 考 え る 。 こ の と き 、

k2 ( Y1， π)
から y ';を除く
i=l

。

新しい碁木頂点

新しい順列

Z1

Zl=Y'+(l/m)uπ( i‑ 1)

π (2) π (3)，
， π (n ) π ( 1)

1<i<n + 1

=y'

π ( 1)
，

. . . ， π ( i‑ 2)
π ( i) π ( i ‑ l ) ，

Z1

π (n)

=n + 1

π ( i‑ 1)

=y'ー (l/m) u

π (n ) π ( 1)，
， π (n ‑ 1)

Z1

これらのルールにしたがって新たな単体をもとめる。

c. 終 了 条 件
上 の b におけるルールでもとめた小lJl.休が {l}XA"に 含 ま れ る と き 、 完 全 な
ラベルづけがなされるのでアルゴリズムは終了する。近似解は、この小単体の頂点
の凸結合として、すなわち、

"
，1

x =I
:
:W ，
y'
で計算される。 ここで、 y'(i= 1
. . . n + l ) は {l} X A"に 含 ま れ る の で 、
'の 第 1行 目 の 要 素 は 1となり、 xの 節 1行 目 は 1と な る こ と に 注 意 さ れ
すべての y
た い 。 逆 に 、 小 聾t休 に 完 全 な ラ ベ ル づ け が な さ れ て い な い と き 、 そ の 小 単 休 は
{l}XA"に含まれず、 y'の 第 l行 目 の 要 素 の な か に O と な る も の が あ り 、 xの
第 1行 目 は 1よ り 小 さ い 。 そ も そ も 出 発 点 の 小 単 体 は {O}XA"に 含 ま れ る よ う に
つ く ら れ て い る の で 、 す べ て の y'の 節 1行 目 の 要 素 は Oであり、 したがって、 xの
第 1行 日 は Oである。
ベクトルラベリングとして、 さ き に 定 義 し た も の と は 異 な っ て

h (y') : = { f (y') ー y'

y'in{l}XA"
y' in{O} X A"

S‑y'

を一般にもちいる(小島)。ここで、

sは 予 測 し た 初 期 解 で あ る 。

y' が

u

EA
唱

Fhd

︑
句

{ l } X A "に あ る と き に は 自 然 な ラ ベ リ ン グ を も ち い る が 、 yl が {0 } X A"に
あ る と き に は 、 そ れ と 異 な る 人 工 的 な ラ ベ リ ン グ を も ち い る の で あ る 。 しかし、
C
o
r
n
w
a
l
l (P.2
4
3
) では、 yl が { 1}X A円 に あ る と き と { 0}X A"に あ る と き で
ラベリングを替える方法より、おなじラベリングをもちいるほうが効事的である可
能性のあることが示唆されている。
もとめられた不動点の近似解の制度は、 J
lt{本分;J/
J
Iす る と き の メ ッ シ ュ の 創1
1か き に
依存する。メリル法では、 まず最初に荒いメッシュで近似解をもとめ、 こんどはそ
の近似解を初J
Y
J解 と し て メ ッ シ ュ を 細 か く し て 再 度 不 動 点 を 計 算 す る 。 こ れ を 望 む
精 度 が え ら れ る ま で 繰 り 返 す の で あ る 。 メ リ ル 法 は Nス タ ー ト 法 と も よ ば れ る 。
第 2節 . プ ロ グ ラ ム 例
S A S ‑ I M Lは ベ ク ト ル 、 マ ト リ ッ ク ス の 演 算 が 容 易 に で き 、 一 般 均 衡 モ デ ル
の 作 成 に 適 し て い る 。 さ ら に 、 I L Mの す ぐ れ た 閲 敵 機 能 は 不 動 点 の 近 似 解 を も と
めるプログラムをつくる上でもじゅうぶんな戚力を発揮することができる。しいて
いうと、 I M Lに 欠 点 が あ る と す れ ば 、 豊 富 な 演 算 子 と 関 数 機 能 が あ る た め に 1 M
Lを い か そ う と す る と 、 マ ニ ュ ア ル と く ぴ っ た け に な る か 、 あ る い は そ れ ら を あ る
て い ど 記 憶 し て お か な け れ ば な ら な い と い う こ と だ ろ う 。 こ の こ と は 、 S A S全 体
についていえることであるが、 さ ら に ユ ー ザ ー フ レ ン ド リ ー な エ デ ィ タ ー を 希 望 す
るゆえんである。
さて、具体的に不動点の計算プログラムについて述べよう。つぎのような不動点
の問題を解くことにしよう(小島 p
p.147‑152)。
(Fl(X) ， F 2 ( X ) ) = X， X = ( X l， x2)inR2，
ここで、
Fl (X) =xt2‑ 2 x 22‑2xlX2+2xl+ 1
，
F2 (X) =XI2+ 4 x 22‑3xlX2+Xl+X2+ 1
.
である。

これをあらためて
F (X) = (FI (X) ‑Xl， F2 (X) ‑X2) =0.
とおいて、実際の計算ではこの非線形連立方程式の解をもとめる。
付録で示されるプログラム例ではベクトルラベリングとしてつぎのようなものを
もちいていることに注意されたい。

f (yl) ̲yl

yl in[O， l J X A2 (た だ し 、 初 期 の
小Jjt体は除く)

s‑ Y I

yl in{0}XA2(初 期 の 小 単 体 の み )

h(y'):={

おわりに

Mathiesenは 逐 次 的 に 線 形 相 補 性 問 題 を 適 川 し て 行 く こ と に よ っ て 、 一 般 均 衡 モ デ
ル の 解 を か な り 効 率 的 に 解 く こ と が で き る こ と を 示 し た 。 S A S ‑ I M Lに は 線 形
相 柿 性 問 題 を 解 い て く れ る L C P Cal Iと い う よ ぴ 込 み 関 数 が あ る の で 、 これ
をうまくつかうと不動点の問題、そして一般均衡モデルの政策シミ旦レーシ冒ンの
解 も 、 効 率 よ く I M Lの 機 能 を い か し て 解 く こ と の で き る 可 能 性 が あ る 。 こ れ は 、
今後の課題としたい。

。

文献
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fi
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l then x4=(1:3) ;
i
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i
fi
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3 then x4=xx4‑;
i
fi
=
4 then x4=(2:4) ;
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x4];
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sh
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x
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1

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*
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l
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O，
O
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l
，O
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y=((01Iqlllqq21Iqq3)静岡 )
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end;end;end; i = x [ m l ] ; y 1 = y [，I ] ; yI I = y1 1 1y1 1 1Y1 1 1Y1 ; Y l a g = y ; 1 *シ ン プ レ ッ ク ス ピ ボ テ ィ ン グ * 1 i fi = 1t h e nd o ; qq2=q1+q2;qq3=qq2+q3;qq4=qq3+q1; y=((q11Iqq21Iqq31Iqq4)骨皿 ) + y l l ; aq1=q1;aq2=q2;aq3=q3; q1=aq2;q2=aq3;q3=aq1; e n d ; i fi = 2t h e nd o ; qq2=q1+q2;qq3=qq2+q3; y=((01Iq21Iqq21Iqq3)骨m ) + y l l ; aq1=ql;aq2=q2;aq3=q3; ql=aq2;q2=aql;q3=aq3; e n d ; i fi = 3t h e nd o ; qq2=q1+q3;qq3=qq2+q2; y=((01Iqlllqq21Iqq3)骨m ) + yl 1 ; aq1=q1;aq2=q2;aq3=q3; ql=aq1;q2=aq3;q3=aq2; e n d ; i fi = 4t h e nd o ; qq4=q2+q1 ; IOllqlllqq4 y=((‑q31 ) 韓m ) + y l l ; aq1=q1;aq2=q2;aq3=q3; q1=aq3;q2=aql;q3=aq2; e n d ; r u nc o m p u b ; e n d ; binv=inv(b); sol=ylag[， setdif(I:4，i)hbinv[，I ] ; abs=max(abs(fI2)); p r i n t p o m e si t e ra b s' s o l u t i o n 's o l ; f i n i s h ; .SF ︑ 1 3 9 ︐ .Fhu ﹀ e ‑ J nL ︑︑︐︐︐ qu ︐ ︑ i r‑ hu ︐︐︑ VA a a ︐︐也︑ 'le .︐問 a e ︐ ︐ ︐ ︑ ︑︐ ‑‑ 9U1J f E︑ 1 n =w .︐ 'lnu'l rlnL' nd nu・' 0 WJnv= ︐ .=︑︐ P & L n L V︽ ・ nLnU ・ ﹁L X''Iue nu=fJ .︐︐ ed J nunue1p ︐ = f t m︐ nU 'I=nvra‑‑︑ nunuue JqJO ;l s = x1 1I x 2 ; r u nf i x ; x1 = s oI [ 2，]; x2= s oI [ 3，]; r u nm o d e1 ; end;end;quit;

日本 SAS ユーザー会 (SUGI-~) 世論調査と SAS 鈴木督久 日本経済新聞社政治部 P u b l i cO p i n i o nP o l lw i t hSAS TokuhisaSuzuki NIHONKEIZAISHIMBUN，INC. 1‑9‑5OtemachiChiyoda‑kuTokyo 要旨 世論調査に SASを利用できる場面として， (1)サンプリング (2)グラフ (3)データベース (4)選挙予測 などがある. 「新聞記者にも手軽に」との観点から，主に P C版 SASの利用法を探った. P C版の操作環境について若干の感想も述べた. キーワード: 世論詞査， サンプりング. pc 版 SAS 1.日程の世論調査 日本経済新聞社は中曽根内閣末期の 19 8 7年 9月から，電話聴取法による全国世論調 査「日経 1万人電話調査」を開始， 4半期ごとに実施してきた.内閣，政党支持率や政策 課題に対する世論動向を報道することが目的だ.戦争勃発や政変など.で 政治状況が急変し た場合には，定例調査を待たずに「緊急 3千人電話調査」を実施して対応する. このほか 寺世論調査などの「国際世 ①衆院選，参院選，統一地方選での「選挙情勢調査 j ①日米同 H 論調査」一ーがある. サンプル数は基本的に 1万人.マスコミ各社による 3千人規模の面接調査に比べると， nの実純が方法 tの信頼性を裏付 大規模でありながら機動性の高い点が特徴.日経電話前，J ける形となり，世論調査に電話聴取法を採用するマスコミも増えた. 調査方法とサンプリング方法は当初から一貫して変更していない.調資内容を時系列で 比較したいからだ.調査の実施は日経グループの総合調子t 機関である「日経リサーチ」が 担当している. 集計表からニュースを取りHlして原稿を書くだけでなく，紙而に掲載するグラフの準備 も新聞記者の仕事.選挙区 f 情青勢を分析するため 過 j B去の調 E 百 tデ一夕なども取り込んだ子 j 訓 制 ! l 川 1 刊 [ 刈 リ l式 の導 H 出 j . 務U l f lの必要性を感じながらも新聞掲載が終わると忘れがちなデータベース化椛想 一一世論調査に SASを活用する余地は随所にありそうだ. ‑ 1 4 1‑

2. サンプリング 日経電話調査では市，区，郡ごとに人口に応じた世帯数を電話帳から系統抽出し，調査 対象者となる有権者個人は各世帯から単純無作為抽出する.この方法の「問題」は，世帯 ごとに有権者数が違うので，抽出した個人は等確率ではないことだ.これは電話帳を抽出 フレームとする限り避けることができない.そのため集計時に世帯内有権者数で重みを与 えて等確率にしている. 調査員が対象者の家を歩いてまわる面接調査の場合は， (1)町村単位の「地点」を人口に比例させて抽出 (2)各地点で住民基本台帳から個人を抽出 ーの 2段抽出をする. S A S はこの地点抽出に利用できる.サンフリングのための S A Sプログラムの骨子を 抽出したい地点数」などのパラメータを与えると抽出インタパルを 【図表 1】に示す. I 計算，一様乱数を発生する r a n u n i 関数でランダムスタートポイントを決定したあと地点 出する.実際は日経リサーチが大型コンピュータでサンプリングしている. を系統制l SUGIではサンプリングをテーマにした発表は少なく I 統計・パッケージはサンプリン D i l l o n a n dS m i t h( 1 9 8 7 ) ) な傾向を反映している グ機能より解析機能を重視しがち J ( のかも知れない. Bal10tでもサンフリング・プロシジャの開発要望はあまり見かけ ない 3. グラフ作成 新聞紙上で最初に自につくのは見出しとグラフだ.新聞掲載用のグラフは記者が手書き したイメージをもとに制作される.記者としては①見 1 1 ¥しに対応したグラフがすぐに出力 J I I工ができる表現力 できる間便性②企画記事などのために工夫を凝らした ) の背反する 両面を要求したい. こ内閣支持率と自民党支持率を組み合わせた折線グラフを描いて 【図表 2】 【図表 3】 i みた.多くのオプションがあるが，簡単な指定だけを使った.その結果， 「線種説明を変数名，変数ラベルで表現したい」 「最高と最低，最初と最新の点は数値を示したい」 という場合に困った.線種説明や数値表示は a n n o t a t e を使えば可能だ. しかし手軽とは 言えない a n n o t a t e は一般的な S A S言語とは異質な抵抗感があり「この違和感を乗り 越える努力をするくらいなら切り貼りしよう」と思う程だ(実際，筆者は切り貼りで済ま せてしまった) . 【図表 2】は竹下内閣支持率に自民党支持率を重ねたグラフ.竹下内閣と自民党への批 こはリクルート事件や消費税問 判が高まり，支持率が急降下していく梅子がわかる.背民 l 永田町 題への反感があった.竹下内閣支持率は 8 9年 3月には 13%にまで落ち込み. I 1 4 2

【図表 1】サンプリングのための S^Sプログラム

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1
4
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での実力 J とは裏腹に，竹下首相は 4月に退陣表明した.このあとの宇野内閣は首相の女 性問題もあり短命に終わる.自民党支持率の低下は続き， 7月の参院選前の世論調査では， 社会党支持事がついに自民党支持事を上回った.参院選の結果は与野党逆転という国会状 況を生み，日経電話調査の正確さを裏付ける!日となった. 一方，海部内閣の支持率は【図表 3】にみるように，就任以来上昇の一途をたどった. 9 0年 6月調査では過半数の支持を撞得，海部人気は頂点に達した. しかし B月の湾岸危 機発生で，日本の国際貢献策をめぐる首相の指導力の低さが露呈，支持率は反落していっ た.多国籍軍が武力行使に踏み切った今年 1月には支持と不支持はほぼ措抗.逆転は時間 の問題とみられていた.ところが湾岸戦争が多国鰐軍の圧倒的な勝利で短期終結すると， 再び支持事は上昇の兆しをみせた.ここで注目されるのは，自民党支持率が海部内閣支持 率の浮沈とは関係なく着実に上昇し， 50%を超える高水ij，l iを維持している点だ. グラフからは分析できないが，その理由は女性の「絶対平和]志向 Jが強く作刑している 1 "心とする「申(i， ためと判断できる.多国籍軍を支持した海部内閣への批判は，女性を [ n "で 素朴な反戦感情」を反映しているが，その反感は政党支持の立場 i こ影響を与えるまでには いたっていない.戦争が大きな犠牲を出さずに終われば海部首相を批判する理由がなくな こまで発展した竹下 り女性の支持が戻るという構図だ.反自民と直結し，国民の政治不信 i 内閣の時とは性格が異なるようだ.自民党そのものである竹下元首相と，党内基盤の弱い 海部首相との対比を浮き彫りにしている. 4. データベース データベース (DB) は蓄積・検索よりも活問・解析が鼠視されるべきだ.グラフ作成 も予測モデル構築も D Bが整備されていなければ面倒な作業に時間をとられることになる. 解析機能と D B機能との一体化という点で， S A Sデータセットによる D B編成は魅力的 な選択だ.日経ではコンビュータによる新聞編集製作システム (ANNECS) や，総合 的な経済データパンク (NEEDS) などがあり，これらのシステムと SASとのインタ フェイスも実現したい.今のところは世論調査の原データの蓄積はしているが，選挙結果 のデータなどとも結びつけた幅広い活用・解析をめざす DB化構想は今後の課題となって いるのが実情だ. p C版では大型コンビュータから必要なデータを受け取ることができればいい.グラフ 作成のためにはサマライズした形が，予測手法の研究 l こは原データのままの形が迎当だ. 電話調査では質問量を少なくせざるを得ないので， 1万サンフ.ルの調査でも p C版で原デ ータを扱うことができる. しかし大規模なデータ編集は大型コンビュータで処理した方が 速いのは言うまでもなく， M HLなどを活用した使い分けを考えたい. SASを導入している大学も多いので，研究 m に世論訓責データを SASデータセット で大学に提供することもできる. しかし大学では論文の材料になりにくいため需要は少な m i i ' t 供 与 いと聞く.新聞社としては世論調査実施のために多額の子第を投入しているため 1 には抵抗がある.データを公開して多くの人が研究できる開墳が整っていないのは残念な ことだが，努力は続けたいと考えている. 1 4 4一

r L : 司 2 君 主 を 】 ‑ ， ご 寸J. r 1 大 J I 毛I と n~ ， j . . j と Eミ " " ' : f ~手芸 σコ ヌ 王 こ 7昔 不支持率 目 。 ， 〆 ， ， 」 一一一 一 ← ‑ a ， ， ， a 。 可恋十︑ ¥窓↑支¥ ¥本¥ ‑ ! E¥ ︑i ︑土寸¥ ¥f¥ 支¥ ¥¥ 民¥ 可 ¥eee 30 ¥ヨ¥ /¥¥ ﹀¥ え¥ ¥/¥ ︑︑ ¥︐¥ 一/¥ ヘ〆 ty'¥ 一/ 一/¥ 一¥/ ι 40 一 50 ︐ ︐ e d n 20 ︑ 10 一 一 一8 R 一 一 一 0「 /06 0/09 T 87/17 . r 1 2 司君舎を 3 がu，脅， t r 均 】 問1 と l 三 ] ノ . n8 / 1 2 6R/0: 1 .Eモ多乞 σコ 6 ~ '03 I : " ' r ;!;粍 7苦 • 0 自民支持率 50 40 、 、 g 。 ーー 。 ‑ ー 町 。、 不支持率 .一 一 一 一 一 . . . ι ‑ 一 一 一 一 一 ‑ 一‑ 一. 、 島伺 ， ー 、 、 . ' 、 、 e 20 10 /06 89 8 9ノ 1 1 τ .ァτ一 一τ 0708 " 一‑717アETi‑‑77フ 12 ‑ 1 4 5‑ 91/01 91./03

5. 選 挙 予 測
4月 7日投票の東京都知事選の情勢報道で，日木経済新聞(3日付朝刊)は世論調査で
の候補者支持率をそのまま掲載した. 【図表 4] ，こ選挙結果との比較を示す.支持率は鈴
木俊一氏 36.0%，磯村尚徳氏 15.3%，畑田重夫氏 3.6%，大原光憲氏 3.4%の1国.実際
の得票率は鈴木氏 49.9%，磯村氏 31
.3%，i
!
I田氏 9.2%，大原氏 6.3%だった.
調査は都内在住の有権者 3千人を対象に，

3月 29日から 4日間，電話聴取法で日経リ

サーチが実施した.サンプリング方法は 2章で述べたとおり.有効回答率は 60.9%.
都知事選のような「一人区」では，接戦 l
こならない限り予測は単純なものとなる場合が
多い.この選挙は鈴木，磯村両氏の一騎打ちと言われながらも，磯村氏の追い上げは及ば
ず，鈴木氏の優勢はどの世論調査でも明白だった.

fしいものになる.調査の結果だ
現行の衆院選のような中選挙区制では，予測はかなりまt
けでは，

5 12議席の的巾率は 9割に達しないだろう.予測精度をあげるには別の説明変

数も必要になる.統一地方選の結果から次の総選挙での議席数を予測する場合も同じだ.
統一地方選は総選挙前の世論調査とみなすこともできる.
S A S は説明変数の選択や予測モデルの適否を追求するような分野で本領を発帰してく

れる筈だ. ただ，予測方法については社内研究の途上であり，今後の課題としたい.

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4/7

6. P C版 SASの 使 用 感 想 ^ マクロの自動呼び出し機能が実現していない. 0 S版 s Sを 利 用 し て き た 筆 者 と し て e r s i o n . 5 から実現した.あまり宣伝されなか は「がっかりしてしまう J. この機能は V ^S環境を飛躍的に快適にしたものだ. 0 S版では sasautos と い う フ ァ イ ル 参 ったが S jJのマクロは引 NC で 呼 び 込 ま な く て も 名 前 を 指 照名をアロケイ卜して起動すれば，その r 定するだけよい. J CLのファイル参照名である J O s L I B や STEPLIB の機能と似ている. 失 望 し た 筆 者 は P C版 の 別 t o e x e c .s a s を以下のようにしてみた. d m' l o g ; c l e a r ' ; 1 * 官旨許は消してしまえ キ/ o p t i o n sn o s o u r c e ; /キ見たくないモノは見ない キ/ % i n c .a : Y s a s Y s a s a u t Y m i n c .s a s '; 1 * マクロ %minc を 呼 び 込 む キ/ 1i b n a m ed a t .a : Y s a s Y s a s d a t '; / キ データセットの割り当て キ/ I キ フォーマ y トの害リり当て o p t i o n ss o u r c e ; I キソース出力モードに戻す d m' l o g ; c l e a r ; t i t l e ; c l e a r ; e n d ; l o g ; c l e a r ; p g m ' ; I キ シンプルが好き キ/ l i b n a m el i b r a r y ・a : Y s a s Y s a s l i b ' ; 3行 目で「マクロを呼ぶマクロ」である キ/ キ/ 耳 打I In c を呼び込んでいる. Y s a s a u t ，こは lマク ロを 1フ ァ イ ル で 格 納 し で あ る . こ こ は 便 利 な 仕 事 を す る ツ ー ル ・ マ ク ロ を 貯 め 込 ん で お く場所だ.起勤時に全マクロを呼び込んでしまいたい訴‑惑に駆られるが，そんなことをす れば起勤時間の長さは耐え難いし，メモリも心許なくなる. % m i n c はタイプ労働緩和を主な目的とする朗純なマクロで，内容はこれだけ. % m a c r om i n c ( m e m ) ; I 宇ソースなんか見たくないキ/ I 宇指定したマクロを有効化キ/ I キソース出力モードに戻す W p t i o n sn o s o u r c e ;・; s u b ・o i n c" s a s Y s a s a u t Y & m e m . .s a s " ; s u b ; s u b ・o p t i o n ss o u r c e ; ' ; % m e n dm i n c ; Y s a s a u t に格納しであるマクロをIl手ぶ時は， PG Mウイント ウのコマンドラインで % m i n c を実行する.つまり V e r si o n .8 2 時代の環境と同じだ. もっとも， SA S社 も こ の 点 は 承 a t r i c k( 19 8 9 ) によれば，マクロの自動 I J 予ぴ U Jし機能は「笛吹き，鎚打ち鳴 知しており， P e r s i o n . 6 で実現すると言明している.あと少しの辛抱か? らして JV もうひとつはエディタ機能について. 0 S版の P G Mエディタは IsMの 1S P Fが比 較対象だったので相対的に満足していたが， P C版となるとそうはいかない. P Cの世界 では数多くの高機能エディタが普及しているからだ.筆者は r vzエディタ」を愛用して いる.原稿も vzで害く.大きなプログラムを書く場合は，慣れや好みと関係なく vzは SASエディタより便利だ. 1 4 7一

そこで. xコマンドで MS‑DOSに抜け出して V zを起動，プログラムをセーブした あと SA Sに戻って実行する. V zはメインメモリに常駐させることができるので S八 S エディタであるかのような一体感を味わえる.消費メモリも少ないので. F EPのように S A Sに迷惑をかけることもない IV z縮小版」と適当なファイル管理ユーティリティ を組み合わせると，メモリ不足エラーもなく快適な環境を得られる. ISA Sシステムを学ぶだけでいい J‑‑S 八 S という ~I' ーのシステムだけで，データ 解析のすべてのニーズを提供しようとする IS A Sのゴール」だ.自信に満ちた乙の宣言 は. S A Sが全分野て、世界最高水準を達成している限り正しい.外部世界との週間である X コマンドは S 八 Sの謙虚と寛大のあらわれだろうか. 7. 謝 辞 論文執筆のために SA S社にお世話になった.特に S ^S社の谷岡日出男，山碕智子両 氏には，わがままを言って迷惑をかけた.心よりお詫びと感謝をする. 【参考文献】 D iI l o n .E .M . a n d S m it h .J .E . ( 19 8 7 ) : " S a m p li n g w it hS A SS o f t w a r e : AMacro f o r D r a w i n gP P SS a m p l e s " .S A SU s e r sG r o u pI n t e r n a t i o n a lC o n f e r e n c eP r o c e e d i n g s :S U G I 1 2 .C a r yN C :S A SI n s t it u t eI n c . .1 0 9 6 ‑ ] 1 0 0 . P a t r i c k .L . ( 1 9 8 9 ) :" M a c r o : B e l l s a n d W h i s t l e sf o rv e r s i o n6 " .S A SU s e r s Group I n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e P r o c e e d i n g s :S U G I1 4 .C a r yN C :S A S J n s t it u t eI n c . .2 2 0 ‑ 2 2 3 . 1 4 8

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) SASによる半導体プロセスデータ解析 小山幸男 富士電機株式会社松本工場 R e g r e s s i o nA n a l y s i sf o rSemiconductors Yukio Koyama Fuji Electric Co.，Ltd. Matsumoto Factory Tsukama 2666，Matsumoto，Nagano 要旨 半導体プロセスのデータ解析に SASを用いた事例について紹介する。 特性値 Yの重回帰分析で Yを変数変換することにより解析精度が向上した。 キーワード: SunOSSAS PROC REG. GLM lはじめに 近年、エレクトロニクス製品の高機能化、型品寿命の短縮等、産業界の環境変化は著 しい、このような環境化に対応するための情報処理システムの構築は企業にとって重要 な諌題である。 半導体製品も機能が高度化し複雑になるほど型品開発パワーはより大きなものが必要 とされるが、逆に担品寿命は短縮化しており効率の良い製品開発が要求されている。 半導体の盟遣プロセスは複雑な長い工程であり工程データの解析は時間がかかってい た 。 このデータ解析には、技術的要因の因果関係の検証を如何に効率良く、 Eつ精度を上 げるかが重要課題である。 2利用環境 ¥ L 日̲ ̲ I : " yI 口 豆 一 い 白 PC.S^S TESTER 1 4 9

3解軒事例 半導体プロセスデータの解析では条件を設定する為の重回帰分析が多いが、特性値を 目的変数として重回帰分析を行う場合、特性の時系列推移に、ゆらぎやノイズが発生し 適用しにくいケースがある。 しかし、半導体の特性値は測定条件を変えることで一様な変化を示す、この点、に着目 し変数変換を行ったところ従来の方法に比較して、精度の高い結果が得られた。 特性値 Yの条件設定に適用した事例について紹介する。 (1)特性値 Yと変数変換 ウエハフ.ロセス データ ウエハテスト データ ;川\い;剤、~': ¥ 1 ム¥ y 2 V Vz 1‑ ¥ ト ハ 川 「川 ¥ ¥ ¥ ¥ f 特性{直 Yについて、上記のごとく変数変換を行い解析を行った。 ‑1 5 0ー

SAS/GHAPIIによる 由 z ‑ 散布図マトリックス ー 、 ー ー ← 〉ー 目 目 ' " " ' 包 町 円 n 十 中 ・ M ← 〉ー 日刊 F3 PLFhunL ruFhu'i FLan噌nL PLaq l 曾 ﹁ し nL FL'i vE'i L 円 ・ 4 E E ‑ ‑ 4 E E A ‑ ‑ ‑ ‑・4 E E A ‑ ‑ E A ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ・・・ 円a qFHUFO t 円 nUA3nua 円n B 'inL d 円 aqkUFO t 'inL d 円 nUA3nu‑‑nL ‑A1A1A 1 曾 曾 i i inU41 inunu‑‑‑i 1 nunu‑‑‑inunununununu‑‑nu nununununununununυnunυnu ‑ ‑ E A E E E 円 申/ nu'inU i 曾 nu‑‑nu'inu‑‑nυnu ‑inu‑‑nu‑‑nu'inu‑‑nU‑i'i t 円 pO L 向q 司 nL d ukunHUFOa4FUnu nり 円dnyFUnunHvnO t 円 md t 円 nU41 PORunLaqndHLaqRunLnLnり a4 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 円 aqaqaqaq 円 aqaqaq d aqaqa4 d aqa4a4aqnLnLnLnLRUFhuaq1A ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ FhUFHUFhuRURUFHUFOKJV I t 司 nonO E 円 ‑ 1 5 1 RUFHUFHUFHUFORukuRUFHUFHURURU 1 11111111111 E 噌 ・・ 円 f i 1 e n aT lea' c d a 2O ma .d at '; VAnL d 円 ・・ 円 円 nd J 円 qu d d i i d 円 円 'i d 円 円 d d E E A・ E E A・ ・‑ ‑ E E a ‑ ‑ E ・‑E ・‑E ・‑ E ・ ・‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ E E a ‑ ‑ E E a 晶 . E . ・ ・ ・ E ・ 拍車 vAA VAphd VAnL VA‑‑ 噌 VA 内匂U 'i i t i iF0F0F0Fn0v.i.i t 咽' 円 円 唱 L 丹 L 円 n4n4.i'i'i l 円 .i.i 咽 n4 L t t t a q a4a 円 円 円 民U民Un4 d 円 q aq t 円 t t t t 司 t n 3 n 3 n 3 n t n 3nヨ 円 円 円 ヨ 円 円 'l t 円 FOn3FOnヨ 円tnL t 円 nL t 円F hd 円a 円 t 円 qu a4 d qFhuaqEdaqpO d 円 d ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ nLnLnLnLnLnLnLnLnLnLnLnL aqaqn3nhu‑‑nunonLnoaq t 円 nu RuqdnuQdnuRucunO 凋HT1AqdQd 一 円 d d 円 nLn3nun3 i i'inunu‑‑ 一 ・ ・ ・・・・・・・・・・一 RUEdFhuaqFhuaqFhuphUFhUFHUFu 町p h u一 円 nuponLn3no‑ nunU t 円 nununU d FonL t 円n HvnuponunUFORuqunL 一 咽 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ FonLFhunun3aq daq‑‑n ヨ 咽 inU一 aqnU iqun3nonunu‑‑ dFhuno一 7 8 9日6 6 6日 9 7 9 7略 abababababaa省 3 9 1 o4 o4 ‑4 ‑4 24 24 34 34 44 44 54 6下 4 及 ・・ p r o cf o r田a t ; v a lu e$ N n o f ' 2 '= 'a ' ' 4・ = ' b '; r u n ; 3 9 0 1 X 1 .X 2， X 3， X 2 3 層別変数 W N O， X . ， . iX 5 特性値 (3)解析ステップとプログラム •••..•••..•••. •••••••••••. 円 aqkUFO t 'inL d 円 nun3nu'inL 一 1 i i一 省 3 8 4 STEP 1 /申 3 8 6 3 8 7 3 8 8 3 8 9 g o p t i o n sd e v = s u n l c ; % i n c '/ h咽 e / f e s u g / s a s / s c a t圃a t .s a s '; 5 6 Y Y 2 BN N S0 0 (2)解析データ oL W Y l2 123 x 3 1 2 X1 yl y1 。 明 目

JV'' .︐nL'i ︑ 向nv'' anu‑‑= 'loaq .︐abnuvA aL'laLMH︐E︑ atAuf‑︑= AugIny= i VAnunu'EAamu‑ ab‑‑z 'AFLPL a ' L 30 .︐.︐ d 円 ) nL' 'i vJ' ︐ 川U 一 一r 円dFhu nLVA V A s ︑ ・ 屯J v n L . ︐ . ︐ ︐ . ) ︐ ・ . ︐ . ︐ FHJVPL V A enψ' ︐ 一 一 ︐ . ︐ ‑ E E A aq' VA‑‑ F H U 円 dx V A s ︑ ・ nL'i VAF U 同 p u 'EA. VA︑EJ︑EJ ‑ 一 一 一 円LanTEU UJ'' E ︐w︑f=t 'ioaq uJnHVA ・ nHFLρ‑u w :; )) ・ ︑ 晶ovJn=L円a〆uq 免U 免U 3 9 4 データの入力 3 9 5 3 9 6 3 9 7 3 9 8 n=̲n̲: 3 9 9 z 2 . ) )， 2， 1 ) : i fn< =1 0t h e ns = s u b s t r ( l e f t ( p u l ( n， 4 e l s es = b y t e ( n + 5 4 ) : 4 0 1 f o r m a tw n o$ w n o f . :r u n : 4 0 2 データの確認 a t a = e x d a t nm e a n圃i n圃a xs t dc v: 4 0 7 pr 町 ~eans d 基本統計量 v a rx 1x 2x 3x 2 3y 1y 2y 1 2 : r u n : 4 0 8 ex d a ln o s i . p l e : r o cc o r rd a t a= 4 1 1 p 相関係数行列 4 1 2 v a rx 1x 2x 3y 1 2 : r u n ; 4 1 4 4 1 5 4 s c a t m a t ( d a t a = e x d a t， v a r = w n ox 1x 2x 3x 幻 y 1y 2y 1 2 ) 散布図 4 1 6 マトリックス 4 1 7 4 1 8 4 1 9 4 2 0 /牢 申/ STEP 2 4 2 2 4 4 0 回帰分析 l 4 4 1 4 4 2 4 4 3 u n : 4 4 4 r a l a = e x d a t : 4 4 5 pr町 gl~ d 層別変数聞の 1 ; c l a s sc 4 4 6 有意性評価 4 4 7 m o d e ly 1 2 = x 2 3c 1 /s o l u t i o ns s 2 : 4 4 8 I se a n sc 1/l d i f f同 i f f : 4 4 9 r u n : 4 5 0 /牢 牢/ STEP 3 4 5 2 e gd a t a = e x d a t : 4 5 3 p r町 r 回帰分析 2 4 5 1 圃吋 e ly 1 2 =x 2x 3x 2 3 ;r u n : 4 5 9 4 6 0 p r o cr e gd a t a = e x d a t : 4 6 1 l Io d e ly 1 =y 1 2 ; 4 6 2 o u t p u to u l = e x d a t 2 p = p r e d i c l 4 6 3 4 6 4 r = r e s l d : r u n ; 4 6 5 4 6 6 p r o cp l o td a l a = e x d a t 2 : 1 2p r e d i c l傘 y 1 2 = 'p ' /o p l o ly 1y 4 6 7 v e r l a y : 4 6 8 掌y 1 2/v r e f = O : p l o tr e s i d 予測値と残差の検討 4 6 9 p l o lp r e d i c l * y 1 2/v r c f = 7印; 4 7 0 r u n : 4 8 6 p r町 g 3 dd a l a = e x d a t 2 : 4 8 7 4 8 8 s c a t t e ry 1 2町 2= p r e d i c t/ s h ap e = 'c yI i n d e r ' 4 8 9 4 9 0 till=50: 4 9 1 r u n : ∞ ・ n H nHnHHU HUHuva rav‑‑.︐ n v H H SSω === qLnLnL ‑ E E A ‑ ‑ E AE E ‑ ‑ 争 UJVAVA v d v d v d φ+AT+ ・ 'inLnL nrnynr a'La'La'L nvnvnv ‑‑‑ 直し白し白し ﹃ .︐.︐.︐ a'La'La'L U 免 2U2u a円usnua円U VAVAVA 一 一 = ‑ ‑ ・ 2u‑α d aTbaL w a ' l u 冒 免 U2u U 免 AUSG O ・‑La'EMa‑‑u OO IG ‑ ‑ nrnrnr 町田町 paF‑‑F‑‑ nynrnr ぽ数 ' d H吋a tiロ B 日変 4EA U層 FL ︐ e' s' ' IRU ︐ . ‑ ‑AFL a ' a ‑ L ︑︐SZoan‑ E 唱 A F L Fhunu' ρし LnL iF‑ ‑ nu‑‑ EaeD' 一一一解析データ一部省略一一一 FLnunL 掌 s' ‑ 1一 1 ・ aqnJ ItnLX nU ︐ . Btend ‑A'IVA FLS ・snL { ・ ρ i v ' nJ 1 X AM 附︐ ρ i v ' qtusL'i VACOVA ・ 自 ‑'nL=‑‑ aLVACd ane snu‑‑anvm問 VAVA‑‑A2u e=aLn =円〆upunγ s・ u 免 ‑OLHU 6LV61且 O a u し v 免 ρ sq'lS60 u ︐ ebso r ' eo r m F n L n v nr ‑ ・ ・ 唱 n r u phd E A

. y m b o ll sv a l u coC S P l o toC Y 1叫 1 2 . 5 ( N O T E : 3O D Sh i d d e n . ) ∞ 2 o+ 8 1 5 0 0+ 4 Anr 干 HUFJ Q W ∞ 1o + FL Y lI Y A RM X 9V3 N E 0 s 2 1 l 6G1 F 7 D J V0 5 K 印 o+ ー+ー一一一一一一一一+一一一一一一一一一+一一ーーー一 3 . 0 0 3 . 2 5 3 . 5 0 +ー一一一一ー一一+一ー一一 3 . 7 5 4 . 0 0 + ー一一ー一一一+ーーーーーーーーー+‑ 4 . 2 5 4 . 5 0 4 . 7 5 Y 1 2 y聞 b o li sv a l u eoC S . P l o to fX 2叫 1 2 . 5 ( N O T E : 1o b sh i d d e n . ) 1 2+ 1 0+ 8 X 2I a w N L E 1 6 5 1B I l 7 V G F K M J C RA 5 U円 8+ Z 。 D XY 90 3 4 2 6+ 一 一 + ー ー 一一一一一+一一一ーーーーーー+一一一ー一一一一ー+ーーーーー一一一一+一一一一 3 . 3 . 2 5 3 .印 3 . 7 5 4 . ∞ ∞ ーー+ーー一一一一一一ー+ー 4 . 2 5 4 .印 ーーー一+ー‑ 4 . 7 5 Y 1 2 e g e n d : P l o to fP R E D I C T寧 Y 12 . L P1 5 0 0+ r e d i c I I I I I ^ A ^ ^ t1 0 0 0+ e d I I uvai u e ￨ーー一一一 ^= 1obs，B= 2obs，etc. ^ ^ ^ ^ ^ ^ B ^ ^ ^ ^ B B E 一一一一一一ーー一一一一一一一一一 ‑ ^ ‑ C B一ー一一一一一一一ーー AAM A A 5 0 0+ A 一一一+一一一一一ー一一一一 3 . 0 +一一一一一一一一一一ー+一一一一一一一一一 一 ‑ ‑ ‑ + ‑ ‑ 一 一 一 一 一 3 . 5 4 . 0 Y 1 2 1 5 3 4 . 5 ーーー+ーー 5 . 0

^ P l o Lo fR E Sl D 掌 Y l2 . L e g e n d : =1o b s . s=2o b s .e L c . 4 0 0+ I R I e I s200+ i I d I ^ ^ ^ ^ ^ B^ I I ^ M 一一ー+ ー ー ー ー A 一一 ^ B^ ^^B ^ A 2 0 0+ ^ AA ^A ^一ー一一 ー一一 一一一一一一一一一一一一ー一一A A A A ^ 0~一一一 a 1 ^ ^ ^^ ー 一 一 + ー ーー一一ーー一一ーーー+ー一一ー一一ーーー一一一ー+一一一一一一ーー一一一ー +ー 3 . 0 4 . 0 3 . 5 5 . 0 4 . 5 Y l2 4解析結果 1) Yの植は、分布に歪みやノイズが発生し、解析しにくいデ タであった。 特性植の変化({噴き)を使って解析することにより、特性 Yと X2との関係が明 確になった。 2 ) SASは多機能であり使いこなしも高度な知識が要求される。しかし、今回の様 なデータ解析では、その高度な機能を自由に組み合わせて使えるところが、他の プログラムに無い良いところである。 3) SAS/GRAPH による散布図マトリックスは分書lJJf~のデータを探索的に見る ことができて憤いやすい。 5おわりに 半導体割品は、高密度化，嶺合化，インテリジェント化の要求も一段と i~ み、機能 が複雑化しているが、開発から量産までのリードタイムは、更に短縮化の傾向にある。 こうした中で、技術の蓄積を図りながら、高品質，高信頼性の半導体開発を目指して 行〈所存であるが、 SASは、これらに重要なデータ解析ツールとして、ソフトウェア の開発効率が高〈、有効である。 c a t m a t サブルーチンでは SASソフトウエアの谷岡氏に大変お世話になっ 最後に、 s た。この場を借りてお礼を申し上げたい。 社 版 出会 連版庖 技出書 科大倉 日東朝 .市川岬 $4 一郎一 奥芳新 忠敏秀 野賀村 h m 目︑ 1J n格r 析 の章践 タ7 実 一第の デ(析 量析分 変分帰 多量回 る計る けのよ お動に A に仔リS 献業問 考 文工人 S 参 仏 Fhd 4τ

日本 S A Sユ ー ザ ー 会 (SUGI‑. J ) SASによる品質管理支援システム 平野弘行 新日本製鎮株式会社名古屋製鎌所 品質管理部 Q u a l i t yC o n t r o lSystemf o rS t e e lSheetByt h eSAS 。 HiroyukiHiran NipponSteelCorporation 5‑3Tokai‑choTokai，A i c h i 要旨 鉄鋼業の品質管理部門は、品質設計に始まり品質検定、品質評怖と最終製品に歪るまで 品質のー買管理を担当している。この業務は、品質問からの進捗管理ーや解析による後工程 へのアクション計画作成等、生産管理システムと密接に係わり、きめ細かな対応が必要で ある。一方、品質と操業条件の統計・解 f T r資料も"品質"の良し悪しが決めてとなる。 本報告は、品質管理而からの進捗管理や統計解析処理の迅速化、及び、資料の高品質化 を図るために S八 S ・八 Fを基本としてエンドユーザーが作成した"品質管理支探システ ム"についてである。このシステムは、全員参加型であり適用業務の拡大と商品質な資料 の提供により、人の知的活動領域を拡げていお。 1 m m業務と活用事 9 1 J について刊 t ーする。 以下に ) 適用業務純 1 m、 S八 S ・八 F、 ANNOTATE キーワード: 1.はじめに J m n W d 電小ロットで厳しい品質要求にこ 品質管 部・都板管 v.室は、補版系腿品を受持、多 I たえるペく生産管理システム内に品質特性植格付を始めとして多くの基準を策定している。 この基準の設改訂では、大豊の情報収集に始まり統計解折、資料整理に手間と時間が掛か るものである。名古尿製鉄所は、エンドユーザーに S八 Sが普及しているものの、ぞの運 用は、ド1~ られた人間に頼っていた。そのため全員参加による効率的品質管理の機運がたか まり、品質管理支援システム(略称:U C A SU s u it aC o n t r o l¥ i n a l y s i sS y s t e m )を椛築した。 開発にあたっては、品質設計システム保守の知見から柔軟性、拡張性、生産性に優れた S八 Sを全間的に使用した。その理由は、次の通りである。 ①j l l i j而への穴埋め方式でなければ，全員参加型システムとして機能しない。 1 1来る!百i f 而は、 SAS'AFが最適。 ②エンドユーザーが容易に刊す成 1 更に、効率化とは、小さな結果の積み鼠ねであり、はば!主い業務を対象とした。 2 . システムの悦置付けと利川データについて l I l と 統f i l解析の 当室の業務には、生産管理支撰の進捗管理も含主れているため、生産官 J 2系列の声もあった。しかし、品質管理珂からの進捗!巴開は、非定型であり多量のデータ を扱う事から、①オンラインシステムのレスポンスに影響を及ぼさないようにし、②利用 者にとっては、傑作性も含め l系列が望ましい事から S八 S利用系列のみとした。そのた め、生産管理データから進捗把握専用の SASミニ D Bを作成した。その結果、進捗把握 は、レスポンス性が良好である。悶 lにシステムの位置付けと利用データを示す。 Fhd Fhd A 唱﹃

技術管理システム 望システム エネルギー管i 設備管理システム 基 S G K・管理情報システム 車 t 総 、 製銑 ~ ~ 製鋼・勲延操業管理オシ ス 生 産 管 厚仮 ア 出 荷 I 築業管理オシ ~ノ 理 E ノ ム 総 !築業オンライシ シ 部担保業管理オシ ス 鋼管!襲業管理オシ J、 ア ト一一 ス ア ム 一般事務管理システム 品質管I 車業損 汎周統 以来安1.: SGK (新日議ツール) 支援システム 図 1 当所のコンピューターシステム概要と品質管理支援システムの位置付け 図 2に問而全体像を表す。両而{1棟は、利用者の評価に大きく影響する。このため以 下の点に配慮、した。 ①雨前は、移動が少なくかっ、簡単な指示で目的を達成すること。 ②変更に対しては、迅速に対応できること。 ょ : : : : ー ニ ， ̲‑ 一 一 一 メイシメニュー 1.生産特 I ! f 支I l 2 . 時系列グラ 7 オンライシ商而 ].実績 1 前日検索 2 . 3 . 統計・解析 4 .( 同 月] 1 管理 二二]二二二ご三二二L 統計・解析 1 .i ，凡則データ 1 1出 2 . ヒストー 1 ) ;.配列ヒスト L 骸布図 5 . 3次元関 6 . 受注折れ線グラフ 1 j ; ? 1 2 品質管理支援両官i H I t ' 11 1 四 月] 1 管原 111.週刊・月報グラ 7 112 . データインプフト 113 . 佃別管理資料作成 114 . その他 Fhu c o ム ‑

3 . 到i 古プロセスと品質持 l l r支 w 主務 製造プ IJ ゼスと品質符 1m 支援業務を関 3 に示すが、例えば、業務の ~J~ 例とその問題点を みると、 C J)客先からのクレーム・ : 1 ンプレーン情刊により、その対象 1 1 1 2 1の進捗と!荘を j 巴 j / 干 し て造り込み変更の処罰をする。しかし、業務にマッチした両而が従来なかった。 (岳連続持活のキャスト(烈造ロット)内操業条件を時系列的に見て異常懸念材を観 努きする。更に、制察￨古 y l!を慌り込んで伐工.f'l1でのアクション計 f l f iを作成するが、 時系列グラフに品質情報を記入するのは、手作業のため時間がかかる。 @品質討!而 ~;t 、コイル全長:の渦度チャートや杭・峨峨試験惜等の総合情報を必要と るが、数縄類の資料を f~~ 索しなければならない。 ④月 Y~ìTI ~立、統計資料からワープロで打ち直しをしている。 といったケースがあり、情報の収集とその整理に時間がかかっていた。 効率的品質管理に望まれている事は、 ①"高品質の資料"がタイミングよく提供される 。 ②手間と時間がかからず、人の知的活動筒域が拡がる事。 であり、これを踏まえシステム造りに着手した。 SAS.AFは、未経験のため初めは時 間を要したが、次第にソフト生産性はよくなり SASの良さを再認識した。製作過程で気 G C I I ^ R T:N 付いた点は、活用事例で述べるが基本的に S八 S/CH八 PHは、数値表示 ( 数・ ̲ ; F均・標準偏完ー G P L O T :相関係数・ l i l帰式)のオプショシ機能がなく ^ N N O T ¥ i T Eを使 用せざるを得なかった。 m 。本対象業務 関生産管理システム .盟国璽 σ‑ 1 晶 ト S E E&C I I E C K C I I E C K&^ C T I O N 関品質設計システム￨開品質特性i f 前名付 S E R V I C E ￨闘機械試験検定 SA Sに よ る 品 質 管 理 支 援 業 務 0[(要j .t文の 待ち受け進捗管理 0 受注実績統計 0受 注 管 理 月 刊 0 非定問 i 住砂管理 0)' 世り込みと品質 0 チャート、抗及び操業 1青 ~~7 ィード・ 7 ォリート Oリジェクト原因解析 0 担当者別管隈資料 情報のー体表示 。直行率管理 0 非定型肝析 。技術管理月報 図 3 割造プロセスと品質管理支援業務 1 5 7 0統 計 資 料 0実績履歴検索

4
. 活用事例.‑ 1 (生産管理支援 進捗把握)
注文から車~l日玄で対象データ u 、約 1 5万{
!
I
:もありこの向而の利川も多い。 I
1
1
1質管理用

に S A Sミニ D B化を阿った事は、レスポンスれも合め灯結果を得ているの
同 4の機能を簡単に刊介すみと、
・必要データ及び必要条何項目の指示。
.縦列は、 AND条件。横列は、 ol~ 条件。
両而作成では以下の事を腎志した。
①i
同i
町内のプログラムは、必要最小限とする。 ー一一一一ー ー
ー 保守の効率化
@ファイル項目や 1F 文等の例題を llELP による券取~ ‑
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. サービス

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. ホット:YES 冷コイル:YES 成品 :777

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1 1所見本板:
￨目￨日付置 孝一一一ーー 不問可 I I工毘記号孝
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拙コードヘー
繍 : E 国・納‑:

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対象データ‑9t散は以 F
の還りです. (変更可飽です}
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岡 4の!指旨定は i
正
Eしかつたか、 リストの
発行買は適正かを促すためであり変更
取j
mが可能である。

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11 ) 注 文 1 2
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寸豊田は不可

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(リスト作成}

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× 問而上の変数 11
行
、 1
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)え(;1'，日報は自動的に F
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D
7が設定される。この前に新規変数
E
L
D
7が変史されプ1:1グラムの見町しが必袈となる。
名を追加するとド l
(
) I
rUS ElI~: 川 USEl ' でコロンは、指定桁数が自動 n~J に設定され使い勝手がよい。
‑ 1
5
8一

5
. 活用事例

2 (造り込みと品質問刊のブイード・フォワード)
悶 6の鋳造キャスト展開図は、 A
N
N
O
T
A
T
Eマク 11 プ グ ラ ム へ の パ ラ メ ー タ ー 渡 し に よ っ て
作成する。機能を紹介すると、以下の i
f
iりであお。
. /正辺、右 i
!1共に表示項目は、 M
A
X 3で日県りを合め初期設定、変更も可とする。
@ プロット数は、 9
0
M
A
X/項目で等l
f
I
l
l
怖とし，これを超えると展開悶 2
枚目を作成
@ キ ャ ス ト 数 に 制 限 は な い が 、 ^Fi~iilrlÍからは MAX 6とする。
その他人 F問 i
町内に、展開悶タイプやデータ!リ1
1
1
日発行のオプション機能を設定している。

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図 6 2存 i宣キャスト m~ Il:J 1河

6
. 活用W>I
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J‑3 (品質評1i11iJn 総合情報表示)
従 来 開 7の情報を得おには、 N
i
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まチャート 2.版厚チャートと成分・材質等の実績情報
計 4~竜類を必要としていた。人 F商而から斜 j
古物キーの￨行n::で作成でき、総合品質判定が
容易になっていお。プt1グラム l
よ、閃 6と同作 A
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7.活用不 !~JJ ‑
‑4

(配列塑ヒストグラム)

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統計・解析や月報等で悶 8の 配 列 型 ヒ ス ト グ ラ ム を 作 成 す る *は多い。しかし S
にないため A
NNOTATEで作成した。機能を紹介す石と、以下の通りであるの
.配列!間数は、 Gと 10のタイプがあり、超えた崩合は、 2枚目以降を作成。
・ N 数、平均閥、 (fM~ は自重}j 表示とし、

l 分布の N 数表示はオプション。

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現能を持たせ、一 j
立に大軍作成可能。
月単白書院!l tl 匪~~ I
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開 8 配列型ヒストク吊ラム

8
. 教育とシステムの評価
効率的品質管聞は、全員でコンピュータを市川する事が、ポイントであり利用教育は、
開府別にテーマを設定しマンツーマンで行った。その結果、表 lの通り利 J
W
l
iがJ(I
{えると
共に女性の戦力アップができ、タイムリーな陥IqJí. と業務-VJ-1l~ 化に大きく貢献していぷ e
更に、 1
吏い勝手や資料の品質に、より多くの意見が反映され効果的なレベルアップに結び
ついている。
1
1
表 l 実戦型式による SAS出{
女性

￨実務

m当￨開発 J
U
.当￨骨 I
望者
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八

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而表析
両作解

F引引
A集統

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9
. ;f;わりに
SASによる品質管理支援システムの開発過程と事例そ報告した。今では、このシステ
ムは、当管理室にとって必要不可欠である。データの利 j日ツールとして、柔軟性、生}定性、
保守性から S八 Sは最適である。しかし、資料の高品質化を考えると Gr~ 八 PII/PRO

C~;t 、統計悼の表示でもの足りない。今後は、大量(こグラフの編集がされている月刊矧へ
の支援を検討して行きたい。
‑1
6
0

日本 SAS ユーザー会 (SUGI-~) 自動車の冷却系部品仕様検討における SASの利用 青木正治 日産自動車株式会社開発システム部 SASA p p l i c a t i o nf o rA u t o m o b i l eC o o l i n gSystemD e s i g n Masaharu Aoki R & D System Department Nissan Motor Co.，Ltd 6‑17‑1 Ginza Chuo‑ku，Tokyo 要旨 自動車には、エンジンを適正な温度状態で運転させるために必要なエンジン冷却 システムが搭載されており、部品としてはラジエータや冷却ファン等から構成され ている.今回は、これら冷却系部品の仕悌を検討するのに一部 SASを用いている 事例を報告する。 キーワード: 1 . 設計支援、データ処理、 S A S / G R A P I I はじ~)に 自動車を開発していく過程では、性能保証を砿認する手段として実験が繰り返さ れている.そして、その実験データの収集および処理は近年コンビュータ化が進ん a l できており、このような収集から処理までを対象としたシステムを L A と呼んで いる.しかし、すべての実験に対し、データ処理を LA化するのは実験の規模や頻 度を考慮すると必ずしも得策とは言えない.そこで、専用の L Aシステムを持たな い実験に対するデータ処理の効率化を図るツールのーっとして当社では SASを活 用している. 注1. LA' . 'L日b o r a t o r ア AutomatioJ 1 の 略 2 . エンジンの冷却システムについて T / S :サーモス夕、yト W/p: ウ 1 ータポンプ 日川日川 MM 自動車のエンジン冷却システムについて 簡単に説明すると、構成の概略は右図 1.の ようになっている.エンジンの冷却水は、 ウォータポンプによって循環しており、 7 ] ¥ ? J i が低い場合は①の水路を流れる.水温が高く s J1.冷却システム概略図 なるとサーモスタットが開いてラジエータ をi t nる@の水路を流れ、ラジエータで冷却されてエンジンに戻ってくる. 図の中の 1 6 1一

コンデンサはエアコン用のものであり、夏場の冷却性能を保証するにはこのコンデ ンサから排出される熱も考慮に入れておかなければならない。 3 . エンジンの熱勘定 エンジンは、ガソリン等の燃料を照焼・爆発させて得 られた熱エネルギでピストンを動かし、自動車を動かす 出力を生みだしている.しかし、燃料の持っている発熱 量がすべてエンジンの出力として取り出されているので . に示される はなく、現在のガソリンエンジンでは図 2 ように 20~30% にすぎない。あとは、エンジン各部 図2 . 熱勘定立一定田崎 の摩擦等による機械的損失、エンジンの構成部品を溶損 から守るための冷却損失、排気ガスとして大気に放出さ 員失として れる排気損失、その他潤滑油などへ流れる熱 j 消費されている.また、正味出力と各損失の割合は図 3 . のようにエンジンの回転速度によって変化する。さらに、 冷却損失への割合は図 4 . に示されるように運転の負荷 状態によっても変化する. 旧 国 田 Z ; I I : L 4 日 ( r p m ) このように、供給され，る 慨料の持っている低発熱置 図 3 . 熱勘定(回転変化) がどのくらい有効な出力と して変換され、各損失にそれぞれどのくらい失われて いるかの割合を調べることを熱勘定と呼んでいる。 哩闘温度 ヘ : 7 l / J ; ; l ¥ 二ゲ 4 . 冷却水放熱毘へのエンジンスペックの影響 図4 . 冷却損失の負荷変化 f ( 圃咽 輔 M育園情畠貫 咽 • ， 唱 叫 . . 図5 .j Ji:気量による変化 積 ー 小 ' 〆 '・ ' ・ g 争 〈 ‑ ・"・・‑t 1性能を保証するには、冷却水へ エンジンの冷1.; どのくらいの熱が股山されているかを知る必要が ある.図 5 . 及び図 6.は、実験で得られたデー タをSAS/GRAPJIを則いて表示した図である。 これらの図に見られるように、エン ジンの排気量が大きくなるほど、 また出力が大きくなるほど冷却水放 熱畳は大きくなっていくことがわか る.つまり、高出力エンジンになる ほど冷却系の仕様は強化させていく ことになる。 大 3 :y t/シ出力 図6 . llJ力による変化

5 . 冷却系部品仕様の検討 5 . 1 走行抵抗を求める 今まで述べてきたように、エンジンの温度を適性に保たせるためには各運転状態 における冷却水放熱量を求める必要がある。この運転状態を知るには、自動車を走 行させるのに必要な力を求めればよい.この力を走行抵抗と呼んでいて、次の 3つ の抵抗に分けられる(一定速走行の場合)。 ①ころがり抵抗 この抵抗は、自動車のタイヤが転勤しようとしたときに生じる力で次式で求まる。 RY=μr ・w R r:ころがり抵抗 (kgf) IA̲̲ (kg) l久」 I μr .ころがり抵抗係数 W :車両総重量 司 ②空気抵抗 この抵抗は、自動車が空気中を移動するときに受ける力である。 二 R} :空気抵抗 (k g f) Co :空気抵抗係数 ρ ;空気密度 (kgf.s2/m4) ハ)山 R } Co ・ρ/2・A.V2 A :前面投影面積 (m2) V :対気速度 (m/s) ③勾配抵抗 この抵抗は、坂道を登るときに受ける力である. Rsニ W.Sine Rs :勾配抵抗 (kg f) w :車両総重量 (kg) e: 路面の傾斜角 以上より、一定速度で走行したときの全走行抵抗は上記①・②・③の総和となる。 つまり、 R ニ Rr+R}+RS = μ r .W +Co ・ρ /2・A.V2+W .S in 0 R :全走行抵抗 ( kg f) 1 6 3

前記の式をSASプログラムに組み込み、 HU
r.結果をSAS/GRAPHで表示させたもの
が図 7
. で、走行抵抗線図と呼ぶ.
走行抵抗は、車速が高いほど、また勾配が
+
<
位叫鞘恥刷 M

きついほど大きくなる.
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線は、車両の重買が重くなるほど
上方へ移動していくので l
R量がー頂くなるほ
ど熱的にはさらに厳しい方向になっていく。

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4
、

大

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図7
. 走行抵抗綿図

5
. 2 エンジンの冷却水放熱畳を求める

. は得られたデータを
エンジンの冷却水放熱量は、実験によって得ている。図 8

SAS/GRAPHl
7
:
氾 CONTOURを用いて表示している例である.エンジン回転速度が高
いほど、またエンジントルクが高いほど
冷却水般熱量は高くなっていることが
わかる.

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1

図8
. 冷却水放熱量マップ
F
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)

.3 各運転状態における放熱量を知る

エンジンの冷却水放熱量が求められたら、このマップ上に検討対象の車両におけ
る走行抵抗 I
t
J
1線を重ね、各運転状態における般熱買の i
直を得る。前記で示した走行
抵抗曲線は横軸が車速、縦軸が走行抵抗であ
1
ったので、これを横軸にエンジン回転速度、
管 1
1i‑
縦軸にエンジントルクとなるように換算する.
図g
. はSAS/GRAPHO)GREPLAYを用いて
I
S
放熱量マップ上に走行抵抗曲線を重ねて表示
1
0
させた例である。

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図9
. 運転状態の把握
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5 . 4 使用環境を知る 自動車は、世界各国へ輸出されるため現地の気沼条件を知っておくことも重要で ある.このため、世界の気温データを入手して冷却部品の仕様を決定する際に参考 としている.図 1O .は 、 SAS/GRAPHのMAPを用いて分布を表示した例である。 、、 凡例 jこ 10 雇通 z f h E E召』!=;;霞習 j 図 1O . 世界の気温分布 5 . 5 冷却部品を選定する 今までの情報でエンジン側の熱量が求められているので、今度はラジエータと ファンはどれを使うかを選定することになる。 図 11.と図 12 . はそれぞれヲジエータとファンの単体性能をSASに入力し、 SAS/GRAPIIで表示させたものである。 ト十一 I l 開 ( 1 ( l I t l J1 I I 附 州 } 剛1 ( ' "週 Fヲ I ーコ 1 量謂開 1 四ト ー ト 証 ， E 晴雄 1 1 !I寧 ︒ ! I ト/ R mI .11111 lf1 I 也R ー ー 『 1 t t ' ' 1 開 戸 F ト' J I翁 144 トー 1 1 1 1l ( 凶 レ 〆 〆 レ 用 ) 1 1i目l l l l ‑ . 1 1 1 • 1 1 コ1llIll H輔 1 4 ( l C1 川町 1 1 1 1 1 ) 1 .I J l i E . 壷 ! I / lI .適 量1 . 1 11 (/ 11 1 ' U ( I J / m l 悶 12 . ファンの単体性能 図 11.ラジエータの単体性能 エンジンを常に適正な温度条件とするために必要とされる冷却側の性能は、あと は計算により求められる。ただし、最終的にどのラジエータを載せるかは、車載す るうえでのレイアウト等の制約があり、一番最適なラジエータとファンの組み合わ EA 唱 Fhd c o

せを決定することになる. 6 . あとがき 以上述べてきたような流れで自動車のエンジン冷却用部品の仕様は決定していく が 、 SASの上で仕様を決定しているわけではない。実際には今回の紹介の中でで てきた各種データを別のシミュレーションプログラムに渡して計算させ、仕様を決 定している。現状のSASの使い方は、コンビュータ内に入れたデータの表示用の ツールとして活用している段階である. SASを用いてユーザが手軽にシミュレーションやデータ解析等を実胎するには、 現状ではまだ言語の障害があり、現在は今後もっと使いやすいかたちで SASの機 能を提供していくための方策を検討中である。 ‑1 6 6‑

日本 S A Sユーザー会 (SUG ト J ) フロセスヂタ解析支援システムにおけるSAS 処理でかく、ンチマークテスト O永 瀬 圭 司 山崎博文 シャープ株式会社 I C事 業 本 部 超LSI開 発 研 究 所 生 産 技 術 開 発 室 8enchmark Test on SAS Treatment for Process Data Analysis System K e i j i Nagase Hirofumi Yamasaki Production Engineering VLSI Development Laboratories Integrated Circuits ( I C ) Group SHARP Corporation 2613‑1 Ichinomoto，Tenri，Nara 要旨 VLSIプロセス開発においては、高精度な微細l 加工技術を必要とするためにプロセスが複雑化及び巨大 化してきている。このような状況の中で期待されるデバイス性能を得るために、機々なパラメータ(プロセ ス.デバイス，原材料等)について迅速に最適慣を決定する上でのデータ解析支媛システムの開発が強く望 まれている。 11 ・ 当社でデータ解析支慢システムを開発するにあたり、システムの統計処理部分に SASを用いて処理を行 っているが、以前から SASユーザより指摘されている応答性の惑さという問題を明確にする上でペンチマ ークテストを実施した。本稿では今回実施したベンチマークテストについて述べる。 キーワード:ベンチマークテスト，ワークステーション VMS版 SAS，パージョン 5.18， 6.06 パッチモード 1.はじめに 今回のペンチマークテストにおいては、プロセスデータ解析支 i 楚システムにおける SAS処理での応答性 tを見る事を目的に行った。本テストにお を明確にする事と可能な限り応答性に対する改善を行いその改善 / ける SAS処理はシステムを開発する上で設計した手法を適用し、グラフイメージ作成部分はパッチプロセ ス下での処理，グラフイメージ出力部分はサププロセス下で処瑚を行っている。これらのもとで CPU性能， SASパージョン.システムパラ ，t‑I;l等の影響 i て勺いてベンチマークテストを実施した。 木1 高では、まず震初に測定項目，測定方法.測定環均等 i さつし、て述べ、次に、 P i ， I J定結果を示した上で考察 を行う。 2 . 測定内容 2‑1. P i l . J 定項目 fすパラメータをアプリケーション実行環境 ベンチマークテストを行うに当たって、応答性に影響を及 I モデルと関係付けて示したものが Fig 1.である。この図からもわかるように、応答性に影響を及ぼ すパラメータとしては、ハードウエアに対しての CPU性能， 1/0性能、また、 OSに対してのシステ ムパラメータ値，ユーザ・オーソライゼイション・クウオータ値.そして、アプリケーションに対しての 最適化プログラミング等が考えられる。今回の SAS処理におげるペンチマークにおいても上記パラメー タをいろいろと変化させて測定を行った。 具体的には SAS処理での応答性について明確にするために、 Table 1.に示すように測定条件 パラメータを用いて、処理データ量を変化させてグラフイメージ作成部分と出力部分での ELAPSE̲ ‑1 6 7一

TIME. CPU̲TIME. PAGE̲FAULTS. DIRECT̲I/O. sUFFER̲I/O. PAGE̲READS. PEAK̲PAGE̲FILE. PEAK̲WORKING̲SETについて測 定を行った。また、応答性の改善度を見るために VMS上のシステムパラ Jータを変更させた場合、 S A Sプロシジャ内でのプログラミング上の改善を行った場合にっし、ても測定した。以下に今回行った測定条 件を示す。 1). CPU性能の遠いによる影響 2) . SASパージョンの違いによる影響 3) .システムパラメーヲ変更による応答性の改善 4) . SASプロシジャ内でのプログラム変更による応答性の改普 VMS上でのシステムパラメータ変更 11.. J) ・については、ページングに関するシステムパラメータ及 び UAF値を槽加、また、ダイレクト 1/0に関する RMS上のマルチブロック.バッファ値を増加させ て測定した。 SASプロシジャ変更については、 SAS処理で使用するディスクをブートディスクからサ テライト(ローカル)ディスクへ変更した場合と SASのオプションを指定した場合について測定した。 (Table 2 . 参照) SASプロシジャにおける 最適化プログラミング la 令 SASプロシジャ アプリケーション SAS実行イメージ システムパラメータ. U A Fクウオータの最適化 CPU性能. 1/0性能等 の向上 1$ OS (VMS)層 ハードウエア層 ￨民〉 Fig 1 . SAS実行環境モデルと応答性改善パラメータとの関係 測定条件パラメータ CPU性 r m SASパージョン • 2. 7 [SPECmarkJ (M0 de 1 30) • 5. 1， P • 6. 0G 只 PECrnarkJ • 3. 7 [ (Model 38) • 6. 6 [SPECmarkJ (Model 76) 、ードウエア環 j寛 :VAXstation 3100 Table 1 .1 J 1 . l 1 定条件パラメーヲ ‑ 1 6 8‑

VMS上でのパラメータ変更 SASデロシジャ内でのプログラム変更 こ関するシステムパラ : 1‑ ‑ タ ※ぺージング i 曽加 l JA F備の f p:で使用するディスクをブート ※ SAS処 v ディスクからサテライト(ローカル)デ f スクへ変更 •f l P WL O L I M I T •M P WT lI R E S H •F R E E L H I •F R E E G O A L •W S f l A X •P QL ̲D W S E A U LT •P Q L ̲ D W S Q U O TA •P Q L ̲ D W S E X T E N T •W S D E F A U L T •W S Q U O TA •W S E X T E N T 1 2 0‑ ) 3 6 0 2 0 0‑ ) 6 0 0 7 8‑ ) 2 5 4 1 5 0 0‑ ) 4 5 0 0 9 2 0 0 8 2 0 0 一) 1 5 0 0‑ ) 1 5 0 0 4 0 0 0‑ )1 2 0 0 0 6 4 0 0‑ )1 9 2 0 0 5 0 0 5 0 0 一) 1 4 0 0 0‑ )1 2 0 0 0 6 4 0 0‑ )1 9 2 0 0 ※ SASオプションの指定 ‑エンジ〉名指定 .lJNLOAD指定 ‑キャッシュサイズ変更: 1 0 2 4 ‑ ) 3 0 7 2 ※ダイレクト 1/0に関する RMS上の マルチプロック，バッファ債を増加 o‑ ) 1 •B L O C KC Ol IN T 0 。〉 1 0 •B U F F E RC O U N T : •W S H A X 8 2 0 0‑ )1 9 2 0 0 0 0‑ ) 1 5 0 0 •P Q L ̲ D W S D E A U LT : 5 •P Q L ̲l IW S Q U O T A :4 0 0 0‑ )1 2 0 0 0 •P Q L DWSEXTENT: 6 4 0 0‑ )1 9 2 0 0 5 0 0‑ ) 1 5 0 0 •W S D E F A I I L T 4 0 0 0‑ )1 2 0 0 0 •W S Q U O TA 6 4 0 0‑ )1 9 2 0 0 •W S E X T E N T 1 2 0‑ ) 3 6 0 •M P WL O L I M J T Table 2. 応答性に対する改善方法 2‑2. ì~.Ij 定方法 測定については、測定量やiP. j 1 定パラメータの多さを考慮して自動測定が出来るようにベンチマーク m 1 j定 . である。 ELAPSE̲T1 プログラムを作成した。その概要を示したものが Fig2.. Fig 3 J̲T1MEデータ等の収集に関しては、 VMS上の標準ユーティリティ ACCOl JT1NG ME. C Pl を使用した。 親プロセス 1 . C PlJ性能. SASパージョ サププロセス ン等の測定パラメーダの指定 2. SAS処 理 を 実 行 さ せ る 為 の ￨ 時 い ‑ グ ラ フ イ メ ー ジ 作 成 用 ￨ 時 サププロセス生成。 I I SASフロシジャをハ ッチ・シヲ寸・干ュー 1.. ! =登録;スヲー卜。 3 . SASログファイルの内管チ 1" ェッケによるイメージ作成処 理の終了検出。 4 . ACCOl JNT1NGユーテ ィリティ起動のためサププ円￨時 セス生成。 N Gデータをデータ型変換， 加工を行い、ファイルへ格納。 6 . 2‑5の処理を 5回繰り返す。 7.5回測定されたデータの平均 を取りファイルへ格納。 J iig サブプロヒス 1 . ELAPSE̲TIM E等を収興す一るための . 5. 収集された ACCOl JN T1 1 パ y チプロセス ACCOl JNTING ユーティリティを実行。 区三三ヨの部分が測定箇所 2 . グラフイメージ作成部分での l P l . 1 定. 1 6 9

A U T I I O R I Z Eパラメー担 測定 1 :使用した 1 1 内 。 。 。 • ~I 司 xjob •M a x a c c t j o b • Maxd~tach .rrclm •Q u e p r i o •c r u • Fi1 1m •S hr fi1 1m • B1 0 1m •0 1 0 1m •A S T1 m •T E Q Im •E n Q1 m •s y t1 m •r b yt1 m •J T q u o t a •W S d ef •W S q u o •W S e x t e n t •r gf1 q u o SAS推 奨 f 趨 。 。 。 2 0 n o n e 2 5 5 2 4 n o n e 2 5 5 4 0 0 2 0 0 4 0 0 2 0 4 0 0 0 4 0 0 0 0 2 0 0 2 0 0 4 0 0 1 0 4 0 3 2 7 6 8 1 0 2 4 5 0 0 4 0 0 0 6 4 0 0 4 0 0 0 0 1 0 2 4 5 0 0 1 5 0 0 3 5 0 0 1 6 0 0 0 。 。 。 。 JTIIOR1Z Eケウオータ値 Table 3. 測定に使用したユーリ 'Al 2‑4. SAS処 理 f f l i頬存在する。 1つはグラフイメージ作成部分であり、外 今回測定した SAS処理には大きく分"て 2 部デー担ファイルからデー担を取り込み GPLOTプロシジャ(各デー担の最大.最小平均を求め、平均 !闘を結ぶグラフを作成)を用いてグラフイメージを作成する部分である。もう 1つはグラフイメージを出 力する部分であり GREPLAYプロシジャをfl1し、ている。また、グラフイメージ作成に使用した処理デ ー担についてまとめたものが Table 4. である。この上弓な処理によって作成されたグラフの一例 が Graph 1.である。(使用したデータ量は 4.400 [Uytes]) レコード内フィールド数 2 3 5 9 I I レコード畏 CBytes) 1 0 1 4 2 2 3 8 4 6 レコード数 2 0 0 2 0 0 2 0 0 2 0 0 2 0 0 データ賢 CBytes) 2 0 0 0 2 8 0 0 4 4 0 0 7 6 0 0 9 2 0 0 Table 4. SAS処理における処理デー骨量 3 .I F . ' J定結果 3‑1. C P U性能の遣いによる影響 Graph 2. の処理デーヲ買とエラプソ時間の関係が示す上うに測定した桁I 1 日内では応答性は処理 デー担璽;に比例して線形的に憎加している。 it 、 二 cputt能の演し、では、 Graph 3. に示される ように cpu性能がそのまま CPUII 奇問の己責誇 l てf l U tており、これが宥与してヱ弓プソ時聞の己責習になっ ている。次に SAS処理の建レでは、グラフイ Jーン作成処 I 里の J iが出力処理 1 :I tべ約1. 41 音エラプソ 時間を要している。これは、 Graph 4. で示されるよラにゲラフ作成では出力に比べ約 3(音のタイ レクト 1/0を要してし、る事が主因であると考えられる。これは、イ Jージ f F成処理自体が外部デーヲフ ァイルとの 1/0などダイレクト 1/0が集中するという処理内容と一致する。 3‑2. SASパージョンの遣いによる影響 Graph 5 . が示すようにパージョン 6. 06はパージョン 5 . 181ご比べ、グラブイメージ作成 日¥ ) Jの処耳p:の内容によらず1. 6倍以上の劣化を起こしている。その他の C p u時間.ページフォルト. . ，Gra ダイレクト 1/0等についても 1.3情 ‑3. 4惜の劣化を起こしている。 CTable 5 2A 巧 ‑ A ・t

ph 6‑Graph 12. 参 照 ) これらの事からバージョン 6 . 06は、全照的にシステム資源を ご行なわれた SASの機 多く消費するようになっている事がわかる。この現象は、バージョンアッフ.の際 l 能追加を裏付ける事が出来る。 測定 1 項 ヘ 目 ¥ SA Sパ ¥ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ . ジョン . 18 パージョン 5 パージョン 6 . 06 イ Jージ作成 イメージ出力 ELAPSE̲TIME 1 1 .6 1 .7 CPU̲TIME 1 1.8 2 .0 PAGE̲FAULTS 1 3 .4 3 .0 DIRE仁 T̲I/0 1 1. 3 2 .9 BUFFER̲I/O 1 2 .1 1.7 PAGE̲READS 1 1 .3 1.3 PEAK̲PAGE 1 1. 1 1 .0 WORKING̲SET 1 O. 9 O. 8 ￨ Tab!e 5. SASパージョンアップによる劣化度 3‑3 . システムパラメータ変更による応答性に対する改善 Graph 13. で示されるようにページングに関するパラメータを変更しても応答性に対して殆ど 改善性は見られなかった。逆に Graph 14. に示されるようにワーキング・セット・ケウオ ‑IJ値 (12.000)よりかなり低い所にピーク・ワーキング・セット憤(最大でも 3.500)がある事は SASソフトウエア自体にソフトウエア・レベルでの局所性の惑さが考えられる。 (Graph 15.. Graph 16. 参照) また、ダイレクト 1/0に関するパラメータを変更しても応符性に対して殆ど改善性はみられなかった。 (Graph 17.. Graph 18. 参照) 3‑4. SASプロシジャ変更による応答併に対する改善 Graph 19. で示されるようにローカルディスクを使用する事により最高 22%のエラプソ時聞 に対する改善が見られる。これは、主に、ネットワーク処理がなくなったためであると考えられる。 また、 SASのオプション指定により CPU 時間やバッファ 1/0カ ウ ン ト に 多 少 の 改 善 が 見 ら れ た ( 3%‑10%)がそれがエラプソ時間として表れているのはグラブイメージ出力処理のみ(5%の改善) である。 (Graph 20.. Graph 21.参照) 尚、グラフ上で MAKE. D1SPと指定しているが MAKEはイメージ作成処理、 出力処理を示している。 ‑ 1 7 2一 D1SPはイメージ

D^T 1 1 5 0 0 9 0 0 1 0 0 9 0 0 1 1 0 9 0 0 1 2 0 9 0 0 1 3 0 UATE Graph 1.ベンチマーク測定用山カグラフの一例 。 ∞ 20 4000 制)()o 8000 ∞ 100 DATAAMOUNT (Byte) ( A ) : VS31O<L.M JO( M N < 。 {む川531 0<L.MJ8( t . W < E 】 {じ川531以LJ.I7 1 5(t.W<E) Wl: VS31 0<L.MJOC D lS P J ( E J: V S 31 O<L.MJ8C D I S P l D1LJ.178C D I S P l ( F l: V S 31 Graph 2. CPU性能の遣いによる影響(1) (バージョン 6. 06) 20if 司ー‑一一一一一一一宇一一一一一一一一・4 一一一一一一一一・4 一一一一一一一一・品一一一一一一一一一 ーー争ーーーー 、 旬1 1 1 f ( 1 ) 、 ‑ ‑ w 言10 コ a . . U 1 。 。←...._..・7ー了プ・7・・+ナて~一一了?ー-ーァーーァー?一一一てで・7・ 7・7ナー・三一一ァ一一 ∞ 20 4000 制)()o ∞ 80 ∞ 100 DATAAMOUNT (Byte) 議 ) 議 議 Graph 3 . CPU性能の遣いによる影響(2) (パージョン 6. 06) EA 唱 内 4 υ nt

700 世白色 量制 。 U400 。 E o Emo 200 100 。 ∞ ∞ 20 ∞ ∞ 1 1 0 40 1 1 0 ∞ 100 DATAAMOUNT (Byte) 縫i 器撤 ihm1U羽 ' i j 蝿 J I此 : : M 7 a~g吋 ~õiSp5 Graph 4. CPU性能の遣いによる影響(3) (パージョン 6. 06) 。 2000 8000 10000 8000 10000 i 句 ︑BJ 轡 ︑ r ト ﹂ h 4000 影 る の 遣 ν b ヨ ン 2000 6000 DATAAMOUNT (Byte) J/ ︑ 命 ︐ ︐ S A rnF‑ 川げHAUM 円 uuvMw 町 eded 0 0 s i :Ej AU ‑0. 1i ︑ M M m町 E 守レ内 ︑ ︑ ︐ ︑ ︐ ︑ ︐︑ ︑ ・z ︐ u 'nu‑‑a ・ 5 85614a ・ ︒ 判判例仰 G nnnnfv o l o ‑ ‑ o ︒ j 耐刷出川 a ' e ‑ ‑ MNNNr 。 4000 6000 DATAAMOUNT ( B y t e ) ( A ) : V ."， l o n5.18( M A l <E ) o n6 . 0 6( M A l <E J ( 8 1 : V ."， l o n5.18( O I S P】 ( c l : V .四 l ( U J : V ."， l o n6.06( D I S P ) Graph 6 . SASパージョンの遣いによる影響 (2) ‑ 1 7 4‑

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Graph 12. SASパージョンの遣いによる影梼 (8)
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Graph 16. ぺージングに関するパラメータ変更による改善(4)

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Graph 17. ダイレクト 1/0に関するパラメー担変更による改善(1)
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Graph 19. SASプ ロ シ ジ ャ 変 更 に よ る 改 善 ( ロ ー カ ル デ ィ ス ク 使 用 )

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Graph 21. SASプロシジャ変更による改曹(オプション指定) (2)
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4 . まとめ 今回のベンチマークテストにつし、てまとめると以下のようになる。 ・今回の測定約四において、 SAS ソフトウエア処 l狸て・の応答 I~: については次式で表現する事が出来る。 ※イメージ作成部分 F (x， ; ' ， ‑. ; ‑ ) =F (x， 6 . 6， V518) =3 . 53x 10‑4・x+22.9 F (x， y， z) =F (x， 6 . 6，V606) =5 . 70x10‑4・x+36.4 ヨ ︑lilt‑/ リ 1EEJ q avL e Y ﹁ L B ン 担一 量ジ ︼ず︑ ﹄︐︐ 処S y:CPU性能 [SPECmark] XZ ( F:エラプソ時間 [sec] ‑ 7 s m ‑ A ※イメージ出力部分 ‑ 4 F (x， y， z) =F (x， 6 . 6，V518) =3. 74x10 ・x+14. 6 F (x， y， z) =F (x， 6. 6，V606) =7. 27x10‑4・x+24.2 'SASパージョン 6 . 06が 5. 18に比べ約1. 6 { 音の応答性劣化を起こしてし、る原因としては、 1). SAS パージョン 6. 06での機能追 1 m 2) .SAS パージョン 6. 06でのソフトウエアレベルの局 f i f r l 生の悪さ が考えられる。 ‑応答性に対する改善度では、唯一ローカルディスクを使 22%である。 mする事が効果的であり、その改善度は最高で 5 . 才fわりに 今回のベンチマークテストより、残念ながら VMS版 SASでは、パージョン 6 . 06の方がパージョ . 18に比べ応答性が悪いという結果が出た。 MVS版 SASでは、パージョン 6 . 06の方が応答 ン5 性が良くなったという報告'しもあり今後のパージョンアップにて VMS版 SASの応答性改善が行なわ れる事を期待する。 また、応答性の劣化度が1. 6倍以上ある事を考慮するとバージョン 5 . 18の機能で十分であるなら . 18を利用した方が良い事がわかる。 ば、パージョン 5 参考文献 ー" 1).永瀬，山崎，シャープ(株) :"VLSI開発におけるデータ解析支提システム 一基本殺:11 第 10回 DECUSシンポジウム論文集 Z).DEGITAL EQUIPMENT :"System Managment Volume I A Setun，Guide t o Setting Up System" 3).DEGITAL EQUIPMENT : " System Managment Volume 4 pprformance.Guide t o performance Management" 4).ShS Institute : "S A S Companion f o rt h e V~IS Enviroment.Version 6.First Edition" A S Institute Japan:" MVS SAS 6 . 06のパフす‑‑:(/スについて" 5 ) .鈴木. S S A S Users Group International‑Japan'90論 文 集 1 8 0一

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) UNIX分散ネットワーク上で、の「投資分析システム」 青沼君明 三菱銀行証券企画部商品開発グループ Investment Analysis System on UNIX‑Network Kimiaki Aonuma Derivative Products，Investment 8anking D i v i s i o n， The Mitsubishi 8ank L imited 7‑1，Marunouchi 2‑chome，Chiyoda‑ku， Tokyo 要旨 金融の自由化・国際化という流れの中で、証券取引とそのリスク・マネーヅメントが極 めて重要になりつつあるが、複雑化する商品をタイムリーに提供し、様々な観点から瞬時 にリスクを分析する為のシステムが求められている lJiは言うまでもなし、。これに対応する 為に、当行では現在独自の「投資分析システム!を榊築しているが、その いは、 ①.訴もが自由に利JfI出来るデータ・ベースの柵築 ②.様々な角度で分析が出来るツールの提供 (3).各 f lの独自のモデルをシステム内に号録 / 1 ¥来、システム r H 本の変更も可能 であり、これを l休イヒする為に、 Sun())ネ、ソトワーク l こSYB 八 SE、 ORA というヰI CLEといったデータ・ベースを昨たぜ、 S八 Sを川いてのアプリケーシヲン開発を実施 している。 m キーワード: l.投資分析システムの目的 急用している金融ノ、ィテク問品の現状を見てみると、何らかの形で市場性(相場変動 1 1みが日一立つが、今後の金融')‑ービス )リスクの変形、もしくは将転を目的としたfIι l . g V ' I:リスクに係わる付加価値の高い ・メーカーとしての銀行業務を考える時、このリ i 商品をし、かに低コストでタイムリーに造れるかが、 i 阿品開発のポイントとなってきて いる。 この事は、 「投資分析システム lの方向性として、 ①.データを計量的に分析出来る。 U l聞の設定やデータ変換、季 ②.そのデータは、経済・財務等多岐に肱り、しかも J [ '1に実施出来る。 節調整、項目選定等が自 1 ‑ 1 '=1らが実施する。その為に、11¥来るだけ間取な操作で各種 ③.分析は、 トレーダ ‑ 1 1来るツールが必要である。 分析が実施 / ④. リスク評価のためのモデルが主要で、あるが、それは 1的あるいはトレーダ‑0t. に異なるため、システムの '~1 にモデルを構築(シミュレーション)する機能と モデルを畳録する機能が不可欠で ある。 ⑤.インベストメント・テクノロヅーは日進Jl;)主であり、システムは固定的なもの 1 ¥来るものでなくてははらない。 ではなく、変更に符易に対応 / ⑥. 卜レーダー毎に、独自のシステムが必要になる場合もあり、システムのカスタ マイズがユーザー部門において容易に実施!日米るものでなくてはならない。 ⑦.グラフ分析機能は必要不可欠である。また、このシステムのアウトプットは顧 r!，やすさと美しさが要求される。 客サポート資料としても利則することから、 c i ! i 而については、操作性よりも変更容易性を重 ⑧.シミュレーションに必要な入力 i 視する。 ⑨.計量分析に必要な各種確率・統計のプログラムについては、検証作業を簡略化 1 8 1

する意味でも、出来るだけツールを m~ 、 る 。 ⑩.計算速度は早いにこした事はないが、過去に逆上つての分析やデータを調整し ながらのシミュレーションに対応する為に、分析時点でのデータ加工作業が発 生する。 ⑪. 卜レーダー自身に、各種理論とシステムに!日!する知識が要求される。 を意識する必要がある事を示している。 当行の「投資分析システム lでは、現在、株式及ひ'その派生i 商品についての分析ツー ルと各種データ・ベースを構築巾であり、今日までに株式の分析ツールとデータ・ベ 株式分析シスデム!の目的を図 lに示す。 ースの構築が終了しているが、この l i Bと、作成したモデルを登録・利 このシステムの大きな特徴は、モデルを椛築する機( 用する機能を持っていることであり、シスチームのフレキビリティーを重視している点 にある。また、この分析システム、若しくは SAS.C 言語・ FORTRAN・LO I ， r にデータをアクセス出来る環境も同時に UTUS等の言語を用いて、ユーザーが自j 提供している。 2 . データ・ベースの範間 「投資分析システム l、若しくはユーザーが独自に開発するシステムで利用出来るデ ータ・ベースの範聞は表 lの様になっており、順次、米国・英国等のデータも補充し ている。また、これらのデータは現時点では OH八CLE、 SASの 2樟類の形状で Sun4/490サーバー上に展開しているが、 SYB八 SEでの利 H Iが増大してい J mしているマシンは S る事から、今後 SYBASE化を進める予定である。当行で不I unのワークステーションである事から、 S八Sのパーヅョンが 6. 03であり、現 i ' H在 不J I JlIする事は山来ないが、年内 在の所 SYB八 SE・OR八 CLE上のデータを i に予定されている S八 Sの新パーヅョンのリリース時点では、これら RDBを直接ア クセスするシステムにパーアョン・アップする予定でいる。 3 . 何故自社システムか w 当な問 H IとH寺問と人員が必要で、 この様な「投資分析システム Iを構築する為には、 あるが、表 2に上げた様に多くのメリッ卜があげられる。さらに当行の場合、このシ ステムは利用者であるコーーザ一自らが作り上けヂたものであり、今後このシステムを使 う卜レーダー自らが設計作業を実施いている為、システムの構築過程で得られるノウ ハウがそのまま今後の卜レーディング業務に生かせ、しかもシステムの内容について は全てオープンになっているので、システムを使いこなすだけでなく、独自のカスタ マイズにも対応できるものと朋待している。 ‑1 8 2一

【l 玄 ]1 投資分析システムの J c l的】 <利用分野> <ファンド作成・分析・許制l i > 商品開発 ;インデックスファンド A <理論> ト打￨マコービツソ インデックス ￨α ファンド長 モデルト シングルフ 7 クター・ モデル 珂システム運用 マルチファクター・ εデル トマトファンド イシナリオ想定ファンド ιrl 裁定取引 ード l 1 ト ー { テ 寸 定 フ 7 ンド ドし A'L f3︐ スワップ商品への応fI] e lc 「三両三J L三五一亘コ 他社との差別化戦略 J i 二万雨前七 ト￨ 戸三二7 し二二二ムこ対応￨ て「ヲ頑客サボ二工戸充実 J i ‑ ‑ ￨ ォーマン示両~~ ￨ヲ‑ご二云 ‑1 8 3一 ム云そ

【
表 l データ・ベースの範 I
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ユーザーが r~ ItJに利川山来~データ・ベースの J[(11 は、以下の 1 0 分である。また、こ
れらのデータは、日々・迎!次・ J
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Xの各々カ{JI!怠されている。
①.株価・債券・ CI3・リラントcl.cデータ
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j証券取引所上場のうち、単独
東京・大阪証券取引所 品全銘柄(名古照及びJ!
銘柄も含む)の、始 1~[ 、 l完備、安1i夜、終 1l1f[、 jjÎj r
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X (日経平均・ユーログラー・ T ，!{ンド‘・金・jI~など) ・日経平
株先 50・S
O
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I
X先物等の、限月別 4本
↑
i
I
'
i
、
気I
r
，
'
L1
a
'
[等、合計 14項目
均先物・ T
③.証券市場指標データ
来、サイコロジカルライン等、合計 20項目
各種指数の前日比、移動平均、革開t
④.株価指数オプションデータ
l
f
，L気配値等、合計 17項目
日経平均・ TOPIXオプシヲンの、限月別 4本1
⑤.企業フ 7 イナンス関連データ
全上場会社の、増資およびその形態、減資、株式分割など、新株発行に問するデ
ータ。社債、転換社債、ワラン卜債情報。上場企業の借入金を除く資金調達の内
t
i
I
J
待、合計 455f
@.業制予想&実績データ
売上高・経常利誌・税引き利椛・ l 株利柱。内I~~i (
t>.等、合計 42m日の実績、及
び今期 (
j
f
f
i
J
V
D、 上、 I~WJ (t!r!l¥]決椋)の予想データ
⑦.財務データ
l
l椛計算書 15 項目、事IJ 杭~処分 3 項目、 n 記その他 1 2
貸借対照表 37項日、 t
項目等、合計 230項目
⑨.財務分析指標データ
総資木回転率、労働装備束、負債利子等、財務分析に必要となる明日等、合計 1
20項目
⑨.主要経済・金融・産業データ
国内は、景気動向指数・国民所得統計・労働・賃金・生産・出荷・物価・消費・
家計・設備投資・住宅投資、金融・貿易・間際収支等、海外は主要 5か国(米・
英・仏・西独・伊)の実質国民総生産・鉱工‑業 IJ:j烹指数・失業率・物価指数等、
合計 270項目

u

‑ 1
8
4‑

表2 ポイン卜 【何故自社システムか】 自社開発 ￨ アプリケーシヲン利Jil . 1 M ，定純 1 mの ，t ，でのデザイン 運用方針の明確化 l ・顧客の要望に合わせた運用子法を 自由にデザイン可能 時運用ノウハウのアピール ゆ信用の増大‑‑顧客の噌大 ，‑:>差別化山来ない=競争力の欠如l .ブラックボックスのままでは顧客 に説明山来ない : > f 言 の欠如=顧客の減少 に リスクの明確化 r n l ・自由な尺度でのリスク管理が可能￨・脱定純 I !Hの中でのリスク管浬 ヨ︑コシ析 ンあスヨが シべ限︑合 シい&一分 一無ドレの レが一ユて ユスハミし ミ一(シ化 にし模もがべ限のな ・→一一一 の合タ制はる統 て一にであを つデ川るスが果 遡いな利あ一界紡い シ一て 一一一一 •• 去難規て )C に数来 過が大つトドン陶川 一ワし 一 一 一 ヨ均ノ︑ シべを トー一一 ンス分 レと化 ユスム口 ミ一統 司 一 一 一 に能模シの能 の令タ果 て一結 つデン析 遡なヲ分 一ー 顧客サポート •• 去可規一数可 過が大テ複析 ノ ︑ ヲ シ 1﹄ 心 レ ミ対 シに ・定期的な評価資料の作成 I <=:>差別化 I I I来ない=競争力の欠員[] 時運用ノウハウのアピール .その時々にマッチした、リスク指￨・リスク指標は固定化される 標が提供可能 ー一一卜一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一 一 一 ー ・ 一 一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一 .経済・ I H務・ポートフォリオに!日 I 1 1 ・ ( y 1 1 えは、株式のみの単一情報がべ する、 I I 幅広い分析資料を願書'に対￨ ースとなる して提供出来る ト 一 一 ファンド管理 ‑独自の管血体系、現状の勘定系と￨・勘定系との連携は不可 の連携を取る事も可能 システムの特徴 . ! J 1 1 発費は不要 ‑開発費が必要 .システムをノ〈ーヅョン・アップし .システムのパーヅョン・アップは てし、く事が可能 他人任せ ・他のシステムとの統合・発展が可 ・ f U Iのシステムとの統合・尭展は不 i i T i i g 能 ・独自処理が可能 ・独自処理は不可能 .データ・ベース・コストは投資( .データ・ベース・コストは変動費 固定費) であり、利用する程コストアップ .ユーザー部門でのシステム・グレ .ゾログラムを触る事は不可能 ードアップに対応 こ限界・コ .ヂータ・ベースの利用 i スト高 ・大規模データ・ベースの自由な利 .PCベースでは、高度な分析は不 用 .ワークステーションを いての、 高速かっ高度な分析に対応 m ︒ ︒ 司EA Fhd

4 . システム f 持I 点 商品開発グループに於けるシステムは大きく 3系統に別れ、 「投資分析システム iは 1心とする rUN1 この中の Sunサーバーを， t X分散ネットワーク lである、 「分析 系ネットワーク J上に乗っており、構成の概要は岡 2に示す通りである。 【 図 2 システム構成】 ￨￨DDX‑cx 日経新聞社 16G 全てのデータは、 Sun4/490上の RDBの中に一元管理されており、各ユーザ ーは C言語・ FORTR八 N.LOUTUSそして S八S等を用いて、個々の分析を 実施したり、個別のアプリケーションを動かしている。 線で接続されており、日々のデータ データについては、日経新聞社と DDx‑cxmI を自動的に受信し、必要な場合は計算処理を実施した後日 DB上に展開される。 RDB上 l こ展開する事のメリットとしては、 ①.ユーザーが自由にしかも簡単に使える ②.外部データは、頻繁にレコード・フォーマットの変更がなされるが、それに対 応し易い。 ③.データの一元管理が容易である。 という点があげられる。 全ての共通データは Sun4/490 上で集 ~I-' 管即=され、ワークステーション側には 某本的に OSとWINDOWシステムしか持っていない。 個々のコーザーが分析した結果、及び個別に入 jJしたデータ等は、書IJ当られたサーバー 上の領域に蓄えられる。 5 . 株式分析システムの機能概略 次に「投資分析システムーlの内、現在稼動巾の I株式分析システム j の概要について 朱式分析システム j は、全て SASを!日いてアプリケーションが開発され 述べる。 q ており、これを用いた理由としては、 ①.プログラム効率が良い 各種統計計算がコマンド・レベルで提供されており、投資分析に不可欠なそれ らの計算に関する信頼性が非常に高く、また 4Gしとしての機能にも優れてい る 。 ②.高度なグラフィック・ツールがサポー卜されている 投資分析システムでは様々なグラフ分析が必要で、あるが、簡単にしかも美しい グラフ作成機能を持っており、それらはオプション・コマンドを加える事によ り、かなり細かな要求にも対応可能である。 ③.対話型のアプリケーションに対応 SASの中で入力画面を造り、マクロ機能を持たせることが出来るため、対話 型のシミュレーション・プログラムが組みやすい。 ー 1 8 6

④.ハードの制約を受けない 当行でも、 Sunのマシン、 V八 Xのマシン、 1s Mマシン等様々の機械なあ るが、 S八 Sの乗るマシンであれば基本的にこのアプリケーションを利用する 事が出来、ハードの制約をある程度排除する事が出来る。 ⑤. SASの将来性 Sun版の次ノ〈ーヅョン (V八Xではl J I ，ノ〈ーフョン)では、 I ミD日への対応と でも機能がより r IiLl二する予定がある。 マルチ・ウインドウ化が図られ、操作lfIi @. SASの安定性 実績阜富なツールである事から、アプリケーション自体のバグ・フィックスは かなり進んでいると思われる。 ⑦.変更容易性 分析系システムでは、設計変更が頻繁かっ短時間の聞に実施されるため、これ らに対応しやすく、しかもシステムに関する専門知識がないユーザーが変更作 では S八 Sは非常に使い易い。 業をする必要がある。その直i 等があげられる。 ただ S八 Sも万能であるわけでは無く、現時点の Sunのパーヅョンでは以下の様な 問題点も抱えている。 ①.マルチ・ウインドウに対応していない。 ②.対話型の入力画面はかなりシンプルであり、操作性の而で限界がある。 ③. SASフ 7 イルのアクセス・スピードが避く、大規模なデータ処理には時間が かかる。 @. SASの処理速度が遅い。 。 、 ⑤.簡単であるが、逆に小回りがきかな L @. SASを使いこなせるプログラマーが少な L 。 、 ⑦. RDBがそのまま利用できず、 SASファイルを別に作成する必要がある。 それでは、ここで「株式分析システム￨の持つ機能と、その想定活!日分野について検 言干しよう。 「株式分析システム Iは、図 3に示す様に大きく 3つのブロックに別れ、各プロック 毎の概略の機能は図 4~6 に示すとおりである。 1 8 7

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I
1】
【
表 3 株式分析システムの機能と i
内容

機能

ビジネス・チャンス

m

データ・ベース・
アクセス機能

.株価情報、企業財務情報、経済情冊目l<:を .これらのデータを い、商
0
年分、リレーショナル・データ・ベ
過去 1
品企両、マーケット分析等
ースとして構築(今後、順次充実)
が自由に実施出来る
. C、 FORTRAN、 S八 S e
t
cと弓ーった
言百吾により、自由にアクセスし分 f
J
i
i
l
U
Kる
環境の提供
.Sunネットワーク上で之の利 1
1が可能
.ユーザー独日のデータ作成可能

インデックス・
ファンド構築

￨・各相理論による、インデックス・ブ了ンド￨・特金のインデックス運用
I (パッシブ運 1
1
]
)の梢築が可能
￨ ゅリスクの明確化=信用の
理論 :C八I'M、八 PT、マクロ・モヂ l 確保
ル、層化抽 1
1¥モデル、ファンダ・ i
・投資信託のインデックス商
メンタル・モデル、最適化問論、 ￨ 品
入 Rモデル
e
t
c
I
・各陣商品への応用中
:
; I アービ卜ラーヅ
・業種・テーマ等の分類による分析に丸Jl，i
i
J能
￨ スワップ e
t
c
・過去の特定時点での分析が i
.データの利用期間の設定が可能

ト一一一一一一一一一一

インデックス!
αファンド構築

卜一一一一一一一̲>>一一一一一一一一一一一一一一一一ト一一一一

一一一一一一一一一一

I・インデックスをベースに、各種モデルを!日￨・特金のインデックスト α運
￨ いて、特定の要悶をテイル 7 ィッドさせる I J
日ゆト αの狙い、リスクの

※個別分析機能

l
lう
￨ 明確化(信用の確保)ゆセ
事により十 aを!
.シナリオ・モデルの構築=各棺要凶を予惣￨ ールスポイン卜の明確化
し、その状況で品適となるポートフォリオ￨・投資信託のアクティプ運用
を構築
￨ 商品中アクティプポイン卜
別銘柄の評価により、割安銘柄を叫す ￨ の明確化
￨・併l
理論:多段階 DDMe
Lc
I
・政策投資の評価
・個別銘柄の条件設定により割安銘柄を叫す
機能:スクリ一二ング
(
l
!
HJ5情報、各樟タイミング1
1
1偲 eI
.
c
)

ポートフォリオ
分析・評価

￨ 析・評価が可能

ポートフオリオ
の修正

.各種モデルを用いて、ポートフォリオの惨￨・ファンドを修正する場合に
￨ も変化のポイン卜が明確化
正が可能

個別銘柄選定

・各種モデル、スクリーニング等により、個￨・財務面から見た銘柄選択等
別銘柄の状況が分析・評価可能
￨ ファンダメンタリストに対
(インデックス +
α 機能と!日1)
I応

ぃ・各種モデルを m~ 、て、ポートフォリオーの分|・ファンドの現在の状況を、

￨ 理論的目つ多面的に分析中
視点:マクロ、ファンダメンタル、業師￨ 現時点での各種リスクの明
I 僻化&今後の要悶の可能性
テーマ、各種指標 dc
・他のプ 7 ンドとの比較が、各種モデルを通￨ と、それが生じた場合の影
￨ 響についてシミュレーショ
して実施可能
.ポートフォリオを合算しての分析 .
I
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"
;
M
iが ￨ ン
可能
・過去に作成したポートフォリオの、現時点
での差異理由を各種モデルより明確化

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【 図 3 投資分析システムの梢成】 一. . . . 一場タが︑ k e 一市ン析柄 一るメ分銘 一なダ種別 一とン各個 一礎 7の ゆ ‑基フ等析録間 一の築︑原分畳適 ‑計構ロ指ののの 一設のクグ果ルへ 一オルマン結デ等 一リデ︑ミ定モマ 一オモにイ推た一 一フ動為タのれテ 一ト変の︑ルさ 一絡築ズ能一 γ無断 ‑ポ仙川ル可モ榊業 ‑ m 一し山 k 夕日制巳 ス着を ラに団 ク一集 今施(夕母 一実グス柄 一をンラ銘 一析ピクる 分一︑す ルやと ‑各グ施性象 一のの実特対 一柄柄を柄析 一銘銘)銘分科時 別別析師側︑百 一例例分各てゆ 一 J 一 ︐ 一 一ぷ︑一 一 srn 一設一 一ス一 ‑ ••• 一ユ一 一ヅスて分巳 一ロ一いの録 一のパつ況畳 一定二に状の 一特ユオスオ 一はた築リンリ 一たれ構オマオ 一まさをフ一フ ‑ル定オトォト 一デ指リ一フ一 一モ︑オポパポ ‑たきフた︑た 一れづ卜れ況れ さ基一さ状さ 一定にポ築合成 桁クら柿浦一作 一. . . lトl 一築一 巳t c: ; 一二価一 一二刈一 一パ一一勺一 一ス一一マ一 一ン一一一一 一一フ↑一ォ一 ﹁ lJlir‑‑fiL ‑1 8 9 一. . . . ‑ Lふ 劃 一 一モ一 一 ﹂ア一 ν ' 一 一 一 ︐ ノ 一 一割 人の統合ポジションの作成、削; ;・砲数伽l 除 巳t c: 一四 主 ヨ 理 オ Jmq 2ト' 7 ロド 卜;・設録されたポートフォリオの現状評価; と、ブ当初j考えたものとの差異分析を、 指定された特定のロジックに基づき実 j ) i ( ] i :・f[I¥(l)ポートフォリオとの比較分析 c: ;・ポートフォリオの合算による分析巳 t ~;ート7flJ オ分fJf評価 k 一・餌新 一み計更巳 一込の・ 一り等加正 一取数追修 一タ指・算・ 一一棋み計告 一デ各込の警 一の・り等・ 一タ除取教出更 一削の指検変 一デ・タ府のの 一の新一各夕日 会ら吏デ・一項 一 か‑ ‑ M除デタ 一杯加入削品川一 一日追子・罪︑デ 1J 一吋一 ロ よ 管 ス タ ベ J ア . J : I 徐 ￨→・名伽l 人の個別ポヅション等の統合・削: 個別手9 ・ J ' ( ， ‑ J . 管理 :・ I t ' f < < i .定不・変ネリバランス ‑シスチーム連川 一Jγ'一 一本一 一基一 恒~Hrr :j^ ‑ i1 ' ] ‑̲j :

【 図 4 価格変動モデル構築の機能概要】 各来化ニン値析換 ︑将合ユレ数分)変 と る 析 統 種 卜 び の K値 析 握 よ 分 の 各 ︑ 及 い E数り 分 把 に の 一 析 ︑ 析 ︑ 合p ︑ 有 のの)力タ分数分グ度目グ能 係ドK明 ク の 指 関 ラ 響 Eラ機 関ン e説 7力 種 相 ム 影 M ム算 関レR の フ 明 各 ︑ イ の ( イ 計 相ト八らる説︑を施タル定タ動 のの(れよると係実のデ指の自 一一析そによ一関り一モの一︑ タタ分︑析にタのよタるらタは クク列と分れクとにクよれクて ア了系削分そ了ス析 7にそ 7い フフ時予成︑フ一分フ換︑フつ 各各極の主と各パド各斐と各に 仁川 分 数 変 マp ︐ ︐ 句 寸 ノ hJ h ︐ ︑ ︑ J •••••• ; : 一￨目標(~-1j7 ト)指定トー→・各柿指数(日経平均、 TOPIX 等) J :・日開とする仙のフ 7 ンド :・各制ユニパース 一ヤノモ均ノ 一る事 一する 一閉す 一利用 J 一ア ル 一で利 一ルを 7 一一一一一一一一ー一一一一一一ー・ ーー‑ー・一..ー..一一一・一一一一一一ー一一一一一一一一一一一一一一一一一一 ; : l 総額ベース ￨比較内容の指定 }→・時制i 」一一一一一一一ー一一 ̲J :・ l j ¥ . 純、ド均ベース 一モイ 一フ 一タた 一ク定い ア指お 一フをて 一チ名し能 一マ現在も 一ル目録可 一院一 一刷一 一々ノ一 一均ノ一 一フ一 一 7一 ‑1 9 0 一リ)ロテ Kル夕︑ 一と 一ク旦アマル)一 一 ス プ 標 モ ( デk 一リイ指化プモ E 一(タグ小イル︑ル一 一 プ ・ ン 最 タ タTデ一 一 一 イ て ︑ 二 ・ ンP モ 一タタイラ一メ八る一 一・)クタエ夕︑ダ︑よ一 一ツ化了︑グクンルに一 ツ適フM ン 7 アデ析一 一ビ肢ルドキフフモ分一 一のグ八ヴチ︑ル分一 一コンンC 一ブルルカ成一 一マ一シ(トマデニ主一 一択一 一一 寸llJ ⁝ ・ ・ ・ ・ ・ 一 ・ ・ ⁝ 一件一 一クノ一 一九一 一モ一 i・分析に用いるデータの J V J聞を指定 期間選択 : F I J用 デ ー タ 種 別 指 牛 山 氏 j 九 月 氏 子 二 九 町

【 図 5 ユニパース設計の機能棚要】 リ r 3﹄ リ リ F q d ︐ ‑cμl Hノ 2剖 山 ︑ uh ζMW 岳民︑ 一推一能全 一列パ可場 一系ニ施上 一時ユ実場 一の積で市 一標各較各 一指︑比︑ 一ル標のは 一タ指と四 一ン種ド範 一メ各ン析 一ダ︑ア分 一ンをフの 一 7 析の柄 一フ析分他銘 一. . . 一. . . . . 一析グて 一分ンし 一をニと 一価一一 一株リタ一 一論クク成 一理スセ応作 一く︑︑対フ成一 一ずれくもラ作一 一基さなにグの一 一 に 録 でM のフ一 一 M畳能けD スラ一 一日は可だ D 一グ一 一口県用柄階べ移一 令階結利銘段川氏推一 一段析に別多民当⁝ 一多分時阿の I配一 一 LJ 一 一肝一 Aノ 一 一 一ン一 一ヨ一 一シ一 一山一 E 一 斗クラスタ一分析・垂録￨→・特定の指標に基づき、各銘柄、各業種; L一 一一 I :のグループ化を実脂 ;・距離の測定方法、中心の指定方法等の; iEが可能 : :・業舗を自由に設定可能 m 一 ︑キ C 条れ ...... 一出目定 一抽項指 一・り標︑能能能 一よ指と可可可能一 一に︑柄ががが機一 一件場銘較較析録一 一条市の比比分章一 一の目象後の列のの一 一定項対)グス系況柄一 一特定︑等ンク時状銘一 一を指間間二ツの布た一 一柄の則純一デ日分れ一 一銘時象(リン‑引のさ一 一別定対件クイ象制定一 一側選スた対銘選一 日 一均ノ一 一附一 一ン一 一円一 一配 一 ‑ 1 9 1一 一各移上ス伺銘 つイ﹂ r 一 一 Aノ 一 一 一 ︑ 一 ν t 一 タノ一 一ン一 一メ一 一ダ一 7 一 一ン一 一 一フ一 一タでフ タク点ラ来 クセ観グ出 7︑う︑録能 フ柄いを登可 各銘と移は問 ︑別ス推果利 た個一列結に し︑パ系析時 定を二時分の 決度ユののグ で応︑度る度ン 応す応ニ 築感マ o 楠る一る感一市感一 ルすテすら表らリ デ対︑析れでれク モに一分こーにこス ••• 感応度分析

【 図 6 ポートフォリオ構築の機能概要】 色目 一. . . . . 一 度定定一 一定応指指一 一指感問ト一 一四定ル範一 一範指タ標レ一 一の度ン指一 一値陀メルリ一 ア感ダカフ一 一フロンニク一 一ルクアクス一 一アマフテリ一 定一 一. . . . . .. f{J~T {7ド条件指定 金限上限 税上れ上 一制限・れ入れ数 一総下料入組人柄 一ド益数組一組銘 ン収千別タマれ 7 待大柄ク一人 一フ則肢銘セテ組 一UH一 一操一 一昨一 「点適化モデル •••• l j e ? ?ー ; チ J 刊十吋九時し j その条件下での晶適化を計算する ￨シナリオ指定 析較卜 分比一 の度︒ホ 線応で 場反等 打出別 券可の模 証がて規 と析し︑ ア分間別 イ柄にマ価 テ銘二詐 ンのタテを ロでク︑オ フ ト 川 ⁝ 7別リ 効地フ柿オ 打各各業フ 出が 抽ン 一能たヨ 山 一. . . ‑可せシ 一がわ一 口レ KA 指みユ 一の組ミ 一等をシ 一件等正 一条標修 一山指な 一一刑ルプ ⁝のカイ 一階二倍テ 一段ク可ク飽一 一多テがア斗一 ﹁一 山山 h n レU ︐ 41 層 6 . 最後に この投資分析システムは、ユーザー部門が機種選定、ソフト選定、アプリケーション 靴な投資理論に加え、新しいコビ 作成作業を実施するという方法をとってきたが、 ュータ・テクノロヅーを使いこなすという内容のこのシステムの構築は、正直な所大 のパグ等、当初日Hもしなかったトラブルも発生 変な作業量であった。ハードの os し、その解決の為の時間がとられる結果にもなったが、現時点ではほぼネットワーク としてのハード環境も安定し、現在、派生商品を合めたアセットアロケーションのシ j lで拡ユ々な点が明確 ステムを構築中である。 S八 Sについても、システムを柿築する r にはってきており、こうした分析系のシステムでは非常に効率的なツールであると確 U J待も大きい。 信するとともに、次のパ』・ヅヲンに対する J t;に、新たなる展開を実施していく 今後、このシステム構築の過院で得たノウハウを J 計画だが、これからも S八 Sの) J ; を大いに利 J lIして L、く事になろう。 m 1 9 2一

日本 5A5ユーザー会 ( 5UGト J ) ポートフォリオ・パフォーマンス評価システム O岡 幸夫* 力武克己** (橡)日興リサーチセンター (NRC) 投資工学研究所 P o r t f o l i o Performance Evaluation System Katumi Rikitake** Yukio Oka* I n s t i t u t e of InvestmentTechnology The Nikko Research Center，Ltd. 3‑4‑2 Marunouchi，Chiyoda‑ku，Tokyo t ι 量用の'トに計評 計運ス中一後続を たのンのポ最'能 つ産 7 景 ﹃ ' 算 機 沿賢一背たた演な に金オなしまは的 論年フう発︒由合 理にパよ開る理総 の特にのですたの そ o閉 そ っ 介 つ 等 'る機'使紹使ス いい周はててを一 なて速でしえ侃エ も き ら こ と 交 rhフ とてかこルを S 一 につ関︒一例 A タ 及ま機るツ実 S ン 普高託い発を︒イ のに委て問要る・ へ速'きア慨めザ ド急いてェのと一 イ 近 な っ ウ Jまユ ザ最もなトムを' 場がとにフテ価ク 現識にうソス評ツ 用認大よ・シのイ 還る拡るン価侃フ のすなれヨ評 ラ 論対速らシス Sグ 理 に 急 め 一 ン Aぴ オ 価 の 求 ケ 7 Sよ リ評産くリ一のお オス資強プォて理る フンは'アフし管あ ト 7て々をパとタで 一一い年凶・ル一ら オ一デか ポォぉ・ ま代フにが S リツ'た 現パ野示 A オ発析し S フ閥解価 要的分開 ι キーワード: AF. SCL. FSP. SQL. IML. G R A P H 1 . はじめに ポ ー ト フ ォ リ オ ・ 7 ネ ー ゾ メ ン ト の 中 で 運 用 結 果 が 当 初l の運用方針をどの程度満足して いるか評価することは重要な郡分である。しかし，これまで日本では適切なパフォー 7 ン スの評価が行われているとは言えなかった。その理由として下記のような点があげられる。 ( 1 ) 簿価や実現損益から計算されたポートフォリ請の総利回りを収益率として用いてい た。それは時価ペースの収益率とは異なり同一J t 1 J1l!Jにおけるポートフォリオ聞の運用 成果の相対比較ができないという問題点があった。 ( 2 ) 5%.10%と い っ た 収 益 率 の 絶 対 的 な 水 噂 そ の も の を 重 視 し ， リ ス ク を 考 慮 し た 評価がなされていなかった。 ( 3 ) パフォー 7 ンスの良否の要悶を分析していなかった。そのため，パフォー 7 ンスの 改善を目的に運用を見直そうとしても従来の評価からは重要な情報が得られなかった。 こ の よ う な 背 景 の 中 ， 当 研 究 所 で は エ ン ド ・ ユ ー ザ で も 簡 単 に 扱 え る SA S6 .06を 使 って現代的ポートフォリオ理論に治ったポートフォリオのパフォー 7 ンス測定，評価 をファンド・マネージャ等のユーザが簡単に行えるような運用現場ザイドの要求に答 えたシステムを開発した。 2 . 特徴 木システムの特徴を下記にあげる。 ( 1 ) システム間 ① ユ ー ザ ・ フ レ ン ド リ ー な GU 1 ( i fう7ィM ・1ーザイジヲー 7x‑A )環 境 を 提 供 。 ② 重 要 な 評 価 結 果 に は テ ー ブ ル . グ ラ フ の 2つ の 表 示 方 法 を 提 供 。 ③ 機能拡張が容易。 ( 2 ) アプリケーション面 ① ポ ー ト 7刊 す の 取 引 明 細 デ ー タ か ら 内 郎 収 益 E ドリンク法により収益率を計算する。 ② 株式. C B 等 の 資 産 別 お よ び ポ ー ト フ ォ リ オ 全 体 を 評 価 の 対 象 l ごしている。 ③ 評 価 の 対 象 と す る 複 数 の ポ ー ト フ ォ リ オ を 1つ の ポ ー ト フ ォ リ オ 群 と し て 霊 録 す ることにより，その中のポートフォリオ聞のパフォー 7 ンス比較が容易にできる。 ④ リ ス ク 調 整 済 パ フ ォ ー 7 ン ス 測 度 お よ び 売 買 回 転 率 を 言l 算できる。 ⑤ ポートフォリオの収益率を業種，大型・中小~~等のセクター毎に長期資産配分， 短 期 資 産 配 分 ， 銘 柄 選 択 の 3つ の 要 因 に 分 け て パ フ ォ ー 7 ン ス の 良 否 を 分 析 で き る 。 1 9 3

a システムの概要 本 シ ス テ ム は ① デ ー タ 管 理 機 能 と ② パ フ ォ ー 7 ン ス 分 析 機 能 の 2つ の 部 分 に 大 き く 分 け られる。各々の機能の概要は下記の通りである。 ( 1 ) データ管理 本システムに畳録されているトト汁けの履歴を管理。 車ート 7~ リ:t.マ J.IJ一 一 一 2 データ更新 ポートフォリオの取引 I Y I網 1 1等 の デ ー タ か ら 収 益 率 ， 時 価 総額を月次単位で計算，蓄積。 7川 更 新 状 況 3 7 各データ・ファイルの更新状況を管理。 ω パフォー 7 ンス分析 評価するポートフォリオ 1 下を設定。 ユニパース設定 2 ふりォリ t 選 択 ユニパースの中から特に注目するポートフォリオを選択￨ 3 投資収捻率 累積投資収主主~を計算，表示。 4 パ フ ォ ‑7'ンス測度 現代トト 7ォ リ t 理論に基づく各種il! J I度 を 5 要因分析 パフォー 7 ンスの良否の嬰因を分析。 n算 ， 表 示 。 4 . 詳細 具体例を交え，本システムの詳細を紹介する。 ( 1 ) 基本的な操作環境 評 価 期 間 等 の 日 付 の 設 定 を 除 い て は 7 ウスですべて捜作できる。 1 ) メ ニ ュ ー は AFの プ ロ グ ラ ム ・ エ ン ト リ で 作 成 。 2 ) 基 幹 の メ ニ ュ ー は SCL のプロック関数で記述(閲 l 参Jl~ )。 3 ) 最 下 層 の メ ニ ュ ー は AFの D i s p l a yウ イ ン ド ウ で 実 現 。 ①コマンドは四 開 閉 で ② 選 択 リ ス ト は SCLの D A T.虹江町， VM 也 o c u r s r で記述。 開 ー0 3 ‑ 0 3 メイン くくくパフォー 7 ン ス 測 定 > > > ユニパースの名前 :l 別r v 0 0 0 1 開始年月 :1 9 8 7 0 1 終了年月 2選 択 リ ス ト データ選択 ? : 昔 : : 1 ? 口 選択して下さい。 合 HI'OP主XiiH~寝13iF.i 復:数ii: 口 NK22 5 日経平均: U 団 I 以 倒 的l !^ ~ J ‑ ・ ・ ・ . . . . . . . . . . . .・ ・ ・ ・ ・ ・ ー ー ー ・ .‑ ・ コ仁二二コ二二二コ吟: C カー川で選択して E N T 皿を押して下さい. 図 2. 最 下 層 メ ニ ュ の 例 図 1. 基 幹 メ ニ ュ ー の 例 1 9 4一

( 2 ) 分析内容 1 ) パフォー 7 ンス測度 ー 各 ポ ー ト フ ォ リ オ の 株 式 部 分 の パ フ ォ ー 7 ン ス 測 度 の 例 を 図 3に 示 す 。 テ ー プ ル 表 不 に は FSPの F S ‑ V I闘 を 使 い . ユ ー ザ が サ ー チ ， ソ ー ト 等 の 任 意 の 加 工 が で き る 環 境を提供している。 口 S A S . F S V I町 : 叩RK.W 回3 5 1 ( B ) フ ァ イ Jレ 編集 口口 サーチ ローカル グローパル ヘルプ シ ャ ー7 ト レ イt ー 測度 都J I度 売買回転率 ソ ー ト . .. 変数の並べ換え フォー 7 ツトの設定 変 数 名 の 変 更 ... リ オ ポ ー ト 7才 資産 平均リヲー Y リ ス ク ベ ー ヲ 決定係数 (%/月) FND ー∞D EA s r ‑ C O D EA V E ‑ F R T NS TD‑FRI'N B El ' A R ‑ 勾U A R ES H A R PTREINOR町 ' A ‑ S T K 1 2 3 9 4 s r α : : K ‑ 1 .2 8 7 . 2 6 1 .0 3 0 . 1 . 8 ‑ 0 . 2 4 ‑1.6 9 6 . 8 5 7 1 3 9 0 釘 ぽK ‑ 6 . 7 8 1 1 . 4 5 0 . 5 3 0 . 2 2 ー0 . 6 5‑ 1 3 . 8 8 1 .3 1 図 3 . パ フ ォ ー 7 ンス m l J ) 支 ウ効全 ぽド分分 電気ガス 通信 倉庫運術 合計 サービス 結・期はで 目ン配部︒ をイ産式る 果ウ資株あ たク長計然 しツは合服 析 イ A の目 分フ加軸一 因ラル横が 要グポ︒因 'のンす要 しつシ表の 類 4 ︒を否 分はる巣良 にでい効の 積ムて択ス 7 業テつ選ン O スな柄 4 シに銘一 を木うはオ 柄︒よ Lフ 銘する臼パ の示き'︒ 分にで果る 郁4 に 効 い 式図易分て 株を容配し の例が産表 オた析資を 'r 内団を果休 リし分期訳 オ一不較短内 析フ表比はの 分トで 果 因一聞け凶効 要ポ四設'の 2) 分析期間を通しての総合評価 VALUE 1 0 。 r-~ ~=~r悶富国 ‑10 ‑20 ‑ 3 0 図‑1. 要 因 分 析 1 9 5 ソフトウェア AVA 区Xl 空運 海運 陸連 不動産 損保 証券 その他金融 地方銀行 信託長銀 都市銀行 小売業 一般商業 総合商社 その他製造 精密フィルム その他輸送機 自動車 造船 ハUAn ・口 μAn ゴム 家電 重電 電子部品 遇信機器 根被 非鉄・金属 鉄鋼 ガラス土石 織叫柱 鉱業石油 医薬化粧品 化学 バルプ紙 ZR林 食幅 建設 ω 厄子 =ALT

) qd ( 処理の高速化 大きなデータの中からの検索効率を向上させるために次のような方法を使っている。 現在，試した中では最速である。 E . 日付即即日にイン ① 回目 S QL を 使 っ て 検 索 条 件 と な る 変 数 ， 例 え ば 銘 柄 コ ー ド ∞D デックスを生成。 PRα~ SQL ; CREATE 到 DEXKEYS ON srα~K (∞DE， M J : 即日) Q U I T; ② 回目 S Q む を 使 わ ず ， 四 図 工 阻f J )REAl)叩1E RE 文 を 使 い 検 索 条 件 を 7 トリックスX1， X2 に展開した形でキー・アクセスし，データを続込む。 秘 仏. C R OS Q L( I N， Ol I T) P関)C l l 任J ， srART MAIN ; x1 = {6501，6502，6503，6504} ;* 銘 柄 コ ー ド ; X2 = {199001， 199002， 1 9 9 0 0 3 } ;* 臼 付 ; USE & I N; 「データの読込み I RFAD証 L VAR {∞DEMONTH CIρSERErURN} ￨ 叩 皿E( DE=X1 &MJN rH =X2) n冊O Y ; ∞ αρSE & I N; 田町~Þ}任:=(∞DE MαITH CIρSE RE rURN) ; α在:ATE&OUT rnooY [∞印刷E=VARN間 E ] APPEND rnoo Y ; qρSE 凶 UT; END ; FINISH ; R閃 ; Q U I T; 制 国D 勾 L ; 主SQL(STα~ ， T) ;RUN ; 5 . おわりに の評価をまとめる。 最 後 に 開 発 ツ ー ル と し て の S A S 6.06 ( 1 ) プロトタイピングの容易性と信頼性 D A T Aス テ ッ プ お よ び プ ロ シ ジ ャ 等 の 組 合 せ で 即 座 に ユ ー ザ ・ ニ ー ズ を 反 映 ， 確 認 こ適し できるという点で機能よりも考え方，内容に重点をおくプロトタイピングの作業 i ている。また，同時に既存のプロシジャ等の部品で作れるという点で信頼性も保証され る 。 ( 2 ) 開発期間の短縮 1) A F. S C L. FSPを 使 用 す る こ と に よ っ て ユ ー ザ ・ イ ン タ ー フ ェ ー ス 郎 分 の 開 発は短縮される。 2) D A T A ス テ ッ プ は オ プ ザ ペ ー シ ョ ン 4 i i : の 処 却 に 適 し て い る 。 一 方 ， オ プ ザ ペ ー シ ョ ン を ま た が る 処 理 は I M Lで 記 述 す れ ば ほ と ん ど 簡 潔 に 記 述 で き る 。 ア プ リ ケ ー シ ョ ン を 開 発 す る 場 合 . D A T A ス テ ッ プ と 1 Mし を ど う 組 み 合 わ せ る か が lつ の ポ イ ントである。 3 ) 1M Lの マ ト リ ッ ク ス 上 で マ ー ジ ， ソ ー ト を か け る こ と が で き れ ば ， 無 駄 な 入 出 力 を省くことができ，更に効率的となる。 ( 3 ) データ管理機能 F S ‑ V I聞 の 充 実 お よ び SQLの 提 供 に よ り 非 常 に 開 発 段 階 で の チ ェ ッ ク が 容 易 に な っ f こ。 ( 4 ) ドキュメント類をどうまとめるか。 S A Sを 使 っ て 開 発 す る 場 合 ， ド キ ュ メ ン ト を ど う 作 成 し シ ス テ ム を 迅 速 に 開 発 し て いくかが今後の課題である。 ( 5 ) 今 後 の S A Sへ の 期 待 トータル的なシステムとしてエンド・ユーザが容易に扱える非常に完成度の高いシス テムであると考える。今後.高生産性開発ツールとして更にシステムの処理速度等の効 率が向上することを期待する。 ‑1 9 6

日本 5A5ユーザー会 ( 5UG ト 0) SAS/IMLによるボートフォリオのリバランスと最適化 中林三平 株式会社金融エンジニアリング・グループ代表取締役 P o r t f o l i o Rebalancing & Optimization Using SAS/IML Sampei Nakabayashi Co‑president， F i n a n c i a l Engineering Group，I n c . Suite 605，Sky Plaza Akasaka， 8‑6‑27 Akasaka，Minato‑ku，Tokyo 要旨 ポートフォリオの選択にかかわる諸問題のうち、リスクの最小化などを目的関数とする 最 適 化 手 法 は 、 SAS/IMLに よ り 容 易 に 表 現 で き る 。 こ こ で は 、 そ の 事 例 と し て 特 定 の市場指標をターゲット・インデックスとした場合の、インデックス・ポートフォリオを こ採用すべき銘柄数をコン 設計するための定式化を行う。また、その時にポートフォリオ i トロールするための基本的なロジックを述べる。 次l こ、現在の手持ちポジションが存在する場合のポートフォリオ・リバランスを最適化 の枠組みの中で表現する方法を提示する。さらに、特定の将来シナリオが与えられたとき の最適化によるリパランス手法についてとりまとめる。 IML、 線 形 計 画 法 、 2次 計 画 法 、 ポ ー ト フ ォ リ オ 選 択 キーワード: 1. 2次 計 画 法 に よ る イ ン デ ッ ク ス ・ ポ ー ト フ ォ リ オ の 設 計 ‑ インデックス・ポートフォリオとは、特定のインデックスと何らかの意味で強い連動性 を持つポートフォリオである。インデックスが少数の銘柄から構成されている場合には、 イ ン デ ッ ク ス を 複 製 す る こ と が 現 実 に 可 能 で あ る が 、 T O P I Xの よ う な 場 合 に は 完 全 な 複製は困難であり、少数銘柄によるポートフォリオの設計が必要となる。 1) 2次 計 画 問 題 へ の 定 式 化 設計したポートフォリオのターゲット・インデックスへのトラッキング・エラーを最小 化することを目的関数とすれば、インデックス連動型のポートフォリオが完成する。例え ば、 ト ラ ッ キ ン グ さ せ る 対 象 を 収 益 率 と す る 。 こ の と き の 目 的 関 数 は 次 の よ う に な る 。 M I N I M I Z E I (Rp[t]‑Rm[t]) Rp[t] : ポ ー ト フ ォ リ オ の t期 収 益 率 Rm[ t ] : イ ン デ ッ ク ス の t期 収 益 率 ポートフォリオの各期の収益率は次のように表現される。 .t = (ISi 宇P i[t]/IS i宇Pi[t‑1])‑1宇100 RP Si : i銘 柄 の ポ ー ト フ ォ リ オ 組 み 入 れ 株 数 Pi[t] : i銘 柄 の t)聞における「価格」 ‑ 1 9 7一

以 上 の よ う に ポ ー ト フ ォ リ オ 収 益 率 が 表 現 さ れ る 場 合 に は 、 決 定 す べ き 状 態 変 数 (S i) が 分 数 項 と な り 、 2次 計 画 法 を 適 用 す る た め に は 収 束 計 算 な ど を 行 わ せ る 必 要 が あ る 。 し か し 、 定 式 化 の 方 法 を 次 の よ う に 変 更 す る と 単 純 な 2次 計 画 問 題 と し て 扱 う こ と が 可 能 と なる。 トラッキングの対象を価値インデックスとする。これは、データ分析期間のうちポート フォリオを設定する日付をベースとして、その日におけるターゲット・インデックス及び ポ ー ト フ ォ リ オ の 価 値 を lとして計算したものである。 Qm[t] = Pm[t]/Pm[T ] Qp[t] = : ES i円 i[t]/: ES i押 i[ T ] :ターゲットの価値インデックス :ポートフォリオの価値インデックス ポートフォリオの価値インデックスは、ポートフォリオ収益率の式と非常に似た形で表 現されているが、実際には分母項は投資すべきファンド総額で既知である。したがって、 ポートフォリオの価値インデックスは、次のように表すことが可能である。 Q p[t ]= αキ : ESi 押 i [t] ただし、 α=1/: ES i押 i[T]=l/フ ァ ン ド 総 額 以上の定式化によると、ポートフォリオ最適化問題の目的関数は次のようになる。 OPTIMAND = ( Q m ‑ α キP宇 、S )キ (Qmα キPキ S ) m‑ 2キP宇 、S +S * P キ P宇 、S =Q mキ Q (X‑は X の 転 置 を 示 す ) 最 適 化 に は 関 係 の な い 定 数 項 (Q m、刊 m ) を省き、係数項を整理し、適切な制約条件を付 加して正式に表現すると次のようになる。 MINIMIZE ‑ P、* S+ ( 1 / 2 )キS、# ρ キS S S .T . GキS主 C T こだし、 p = P * P 、 I M Lで 提 供 さ れ て い る L C P を 利 用 す る に は 、 次 の よ う に 行 列 を 設 定 す れ ば 良 い 。 [ιiご~- ] M= Q = [ J ‑ ] = 2) 銘 柄 数 の 制 約 へ の 配 慮 インデックス・ポートフォリオの設計目的が少数の銘柄でインデックスを複製すること だとはいえ、あまり少数の銘柄だと将来のトラッキングへの信頼度は低くなる。そのため には、銘柄数を追加するためのロジックが必要となる。 そ の 手 が か り は 、 L C P プ ロ グ ラ ム が 返 し て く る 値 の 中 に あ る 。 L C P の 2つ 目 の 引 き 数 ( 上 記 の W) は 、 分 析 対 象 ユ ニ パ ー ス 銘 柄 数 (n) + 制 約 条 件 数 (r n) の サ イ ズ を 持 つ ベ ク ト ル で あ る 。 上 半 分 の n個 の 数 値 は 、 補 完 制 約 条 件 S * μ = 0 に 対 応 す る μ の 値 が 入 っている(下半分の m個は制約条件 i こ 対 応 す る ス ラ ッ ク の 値 ) 。 μ =0な ら ば 、 状 態 変 数 は 正 の 値 を 取 っ て い る ( 組 み 入 れ ら れ た 銘 柄 ) 。 μが 正 な ら ば 状 態 変 数 は ゼ ロ で あ る 。 μ の{直は、 2次 計 画 問 題 の ラ グ ラ ン ジ ェ ア ン か ら 明 ら か な よ う に 、 目 的 関 数 の 値 を 増 加 さ せ る係数(シャドウ・コスト)を示している。したがって、目的関数の値の増加を最小にし な が ら 、 組 み 入 れ 銘 柄 数 を 増 加 さ せ る た め に は 、 正 の μ のうち最小の{直を持つ銘柄に対し ‑ 1 9 8一

て最小組み入れ株数などの制約条件を付加すれば良い。このような方法で逐次的に銘柄数 を増加させていくことで銘柄数のコントロールは可能である。 2. ポ ー ト フ ォ リ オ の リ バ ラ ン ス ポートフォリオのリバランスにあたっては、 r l i場 の 新 し い デ ← タ を ベ ー ス i こ再度新規ポ ー ト フ ォ リ オ の 設 計 と 同 ー の 手 順 を 暗 ん で も 良 L、 。 ( 新 し く 設 計 ー さ れ た ポ ジ シ ョ ン と 現 在 ポジションとの差異をリバランス取引量とする)。しかし、現実にはリバランスの上限を 設定したり、発生する売買損益の額をコントロールしたりする必要があり、現在ポジショ ンをベースとしたりバランス手法が要求される。 品C ザ ﹂ と の 型 リ〆 リノ 24 ヴ LV コ マ . え ︒ ヲ A口 考 を ' h v 場 す スと︒ ン数る ラ聞き パ的で リ目現 のを表 合化に 場小う の最よ しクの なス次 オリは リ︑数 ナば関 シえ的 )例目 の l O P T I M A N D =V n キC O VキV n キC O Vキ( V o + B ‑ S ) ( V o + B ‑ S )、 V n: リ バ ラ ン ス 後 ポ ジ シ ョ ン 構 成 比 V o: リ バ ラ ン ス 前 ポ ジ シ ョ ン 構 成 比 B :購入額構成比(対ファンド) S : 売 却 相 構 成 比 ( 対 フ 7 ンド) 状態変数は、 S と Bで あ る が 、 こ れ を 次 の よ う に 統 合 し て 表 現 す る 。 ﹁ ー ー ﹂ 一v v nu‑nu nし 一‑‑ n ︑ ︐︐‑ p o v り ‑ v り H ︽U 1J し 一 ﹁L/ ︑ ﹁111L nu‑nu 一c v nc D === M 山ム閃 ︑ w v ︑ "vnU O P T1 M A N D =( D V +ム V )キ D C OV *( D V +ム V ) = D V ' . D C O VキD V +2*D V刊 C OV*ム V +ム Vキ D C OV*ム V したがって、線形項の係数を D V的 C O V とし、 2次 項 の 係 数 を D C O V と す る 形 で 2次 計 画 法の定式化が完了する。制約条件群としては、通常のものに加えて次のようなものが可能 であろう。 e=[ 0 . . . . 0 1 .. . . 1 ] とすると、 けム V は 全 体 フ 7 ン ド に 対 す る 売 却 額 の 構 成 比 を示すことになる。これに対して上限を設定すれば、 リバランスの上限制約となる。 ② π= [ 0 . . . .0 { 各 銘 柄 時 価 単 価 一 各 銘 柄 簿 価 単 価 )]とすれば、 π キ ム Vは 売 却 損 益 を 表現するものとなる。これに適切な上下限制約を設定すれば、リバランスに伴う含 み益の実現がコントロールできる。 ① 2) シ ナ リ オ が 存 在 す る 場 合 の リ バ ラ ン ス リバランスを行うときに、単純 l こ過去の市場の動向のみを反映した形でポートフォリオ の組み替えを行うのはあまり現実的ではない。むしろ、何らかの市場動向の予測や読みが 存在して、それに基づいた特定のポートフォリオの組み替えを行うことの方が多いと考え られる。 1 9 9

かりに、市場インデックス i こ対する将来動向を想定したとする。また、各銘柄の株価が 単純に次のように決定されていたとする。 β Pi =α キP m 上式のパラメータ α、 β は 過 去 の デ ー タ の 分 析 か ら 推 定 す る こ と は 可 能 で あ る し 、 時系列的な分析を通じて将来の変化方向についての情却を取り込むこともある程度までは 可能である。将来のインデックスの動向 ( P m (f ) ) を 想 定 す る こ と に よ り 、 各 銘 柄 の 将 来 価 格 (P(f)={ P i(f)})も統一的 i こ想定できる。このような条件下でのリバランス問題は椋々 な定式化が可能である。その中で面白いのは収益最大化問題として構成するアプローチで ある。 現 在 を リ バ ラ ン ス 時 点 、 と す る 。 売 買 は 、 現 在 と 想 定 し た 将 来 の 2時 点 で 可 能 と す る 。 そ うすると収益は次のように発生する。 = P( 0 )‑ 刊 o + P(f) 村 f ‑ P(o)‑*Bo ‑ P(f)、刊 f ①売買損益 ② ポ ジ シ ョ ン の 価 値 差 =P(f)‑*Yf 一 P(b)、判 o = P( f )キ (Yo+Bo‑So+sf‑Sf) ‑ P(b)宇 、 Yo ただし、 P(f ) ， P(o)， P(b): 将 来 価 格 、 現 在 価 格 、 現 在 ポ ジ シ ョ ン 簿 価 単 価 Yf . Yo :将来ポジション、現在ポジション(株数) Bo， sf . So， Sf : 現 時 点 お よ び 将 来 時 点 で の 売 買 株 数 上 記 の 2項 目 の 合 計 が 総 合 収 益 と な る 。 こ れ は 単 純 に 次 の よ う に 表 現 さ れ る 。 π = 6P‑* Yo + 6 ' 1‑*Bo ‑ 6 Pキ So ただし、 6P=(P(f )‑P(0)) 収益最大化問題の目的関数は、次のように表現できる。 OPTIMAND = 6DP‑*6Y た だ し 、 ム DP‑ = [6P‑ ‑ 61 '] 6 Y = [ Bo 旬 、 ] こ れ は 線 形 計 画 法 の 典 型 的 な 問 題 で あ り 、 適 切 な 制 約 条 件 を 設 定 す れ ば I M Lの 中 の L Pプ ロ グ ラ ム を 利 用 し て 解 け る 問 題 と な る 。 上記のような定式化を行った理由は、シナリオが与えられているという点にある。シナ リオがあり、それに沿った将来の状況が想定可能であるということは、リスク・ファクタ ーを基本的にシナリオの信頼性に集約したということである。かりに、シナリオが不明確 なものであるとすれば、複数のシナリオを設定し、それぞれに発生確率を与えて最適化の 結果をウェイト付けするというアプローチも可能である。 この定式化は株式ポートフォリオのみに適!日されるものではない。 f l Y Jえ ば 、 先 物 ・ オ プ ションなどの派生証券を含めて、特定のシナリオのもとでの収益最大化問題へと展開する のは容易である。現在ポジションとして、ロング・ショートのポジションを設定すれば、 信用売買も取り込むことができる。 問題は、信頼できるシナリオが設定できるかどうかに集約されてくる。 ‑2 0 0一

日本 S A Sユーザー会 (SUGI‑J) 設備投資とその効果について 近j 畢 孝昌 近畿大学 AC o n s i d e r a t i o no nt h eC a p i t a lI n v e s t m e n t a n dt h eE f f e c t Takamasa Chikazawa 3‑4‑1 Kowakae Higashiosaka，Osaka 要 旨 本稿は設備投資を実施した場合、 その効果はおよそ何年後に 現れるかを測定したいくつかの結果を報告することが目的で ある. 設備投資をどのように認識するか、効果をどのように 認識するかといった課題は残るが、 にこでは、 前者を償却対 象有形固定資産への資金の投資、 後者を経常利益の増加によ って認識することにしたい。 キーワード: 設備投資の効果、 経常利益、 償却対象有形固定資産、 IF OUTPUT PROC CORR PROC GPLOT ‑ 2 0 1一

1. は じ め に 筆者は昨年の報告のなかで、経営者(あるいは、 抽象的に 企業)は地球上の有限の資源を適切に管理するという社会的 責任を負っているから、 いわゆる財テクと言われた経営行動 を慎まねばならないことを強調した(結果的に、 この種の行 動はバブルであったことは多くの事例が証明したのであるが)。 すなわち、経営者の使命は、 設備投資に求められなければな らないことを述べたのである。 さて、設備投資を実施しても、 その効果がいつ期待できる のかがわからないよりも、 およそ何年後にその効果が現れる ものであるかの情報が与えられるならば、 効果がいまだ現れ ていない期間の経営者の心理的負担を軽減させることが可能 である。 産るい生るの 資あとられ幅 固とれ動に 定でたか現紙 形こら活益が 有るめ融利う なるは経あ るす認金常ろ とす果はがで 象用効に果ろ のをそなとい 対使のか効こ 却金ぽのでるた 償資れ益のあき 減)加常れ論し 価にす利るの頂 はう増経ま議許 資いが︑含々お 投と益だが少を 備産利た用は定 法設資常費に仮 方定経ると方の のは回す益えこ 討でしに収考 木以約これす約 とうまと制 検稿下東とたる土 2( 3. 検 討 の 結 果 設備投資を行えば、貸借対照表上の固定資産に計上される 金額は増加するから、 固定資産に計上された金額(但し、 規 模の最多響を除去するため、 総資産に対する固定資産の割合、 すなわち、 固定資産構成比率を扱いたい)と経常利益(ここ でも、規模の影響を除去するため、売上高経常利益率を扱う こととする)との聞に、 同一年度において強い相関関係があ れば、 設備投資の効果はただちに現れたと考えることができ る。 また、 n年のタイムラグをおいて強い相関関係が観察さ れるならば、設備投資の効果は n i f .債 に 現 れ る と 考 え た い の である。 表 1 (注 1 ) は 1 9 6 ラ 年 一 1 9 8 2 年 度 の そ れ ぞ れ の 年 度 に 係 る 固 定 資 産 構 成 比 率 と 当 該 年 度 及 び 1 年後、 2 年後、 ち年後の売上高経常利益率との聞の相関係数を求めたも のであり、末尾の行は、年度が同じ場合、 1年 ず ら し た 場 合 、 2年ずらした場合の(上記検討期間をすべて含めた)相関係 数の平均である。 慮)ば一 考年ばれは も1 えけでた い?とな度つ 遺9 たし尺あ の 1( 過なで 時︑度経的論 るぽ年を均結 あえの年平の にと別与で 則た一にこ 降(が 3 うこ と年れでうの 下度たはよが 時る現)いう るあが年とい あ果 1 たと に が 効 8 つい 期いの 9 かな 界なそーなせ のな早と現を 上らくかれ下 漬ぽに年は断 び経れ当 5 果判 日なは 9 の的 しで 1 そ律 結本け相 6 効に 4 2 0 2‑

たり つか まが ど手 とを に連 た関 述聞の べの 性と以 をの下 要益は 1 必利ト 」一ー の常たン 注 均 資経しメ 平 投と決ト 1 9 6 5 年 l ( l 6 6 年 1 9 6 7 年 1 9 6 8年 年 1 9 6 9 1 9 7 0年 1 9 7 1年 年 1 9 7 2 年 1 9 7 3 年 1 9 7 4 1 9 7 5年 1 9 7 6年 1 9 7 7 年 1 9 7 8 年 1 9 7 9 年 1 9 8 0年 1 9 8 1年 1 9 8 2年 備産解一 設資をテ 定題ス は固課 S での A 告は記 SMRMT 報告標る WMM れ凶 MECGP の報す 木と表 MMMM 年のて用 昨年し使日川川内川 1 同 も の が 考 え られる。 年 1 年 2 年 3 5 ド 4 年 5 年 0 . 1 5 0 . 2 3 ‑0.14 0 . 2 3 0. 10 0 . 3 7 0 . 3 3 0 . 3 7 0 . 0 8 ‑0. 11 ‑0.10 一0 . 0 2 ‑0.16 0 . 1 2 ‑0.28 ‑0.03 ‑0.06 0. 10 0 . 0 7 0 . 0 5 ‑0.32 0. 18 ‑0.02 ‑0. 16 0 . 3 6 ‑0. 17 0 . 0 6 0 . 0 1 ‑0.20 0 . 1 9 0 . 0 1 12 ‑0. ‑0.06 ‑0.24 0 . 2 4 0 . 1 2 ‑0.10 0 . 0 5 ‑0. 10 0 . 2 5 ‑0.30 ‑0.04 0 . 3 1 ‑0.05 0 . 0 8 ‑ 0 . 1 1 ‑0.13 0 . 5 8 0 . 0 2 ‑0.06 ‑0.01 0 . 0 9 0 . 2 8 0 . 3 2 0. 10 0 . 3 9 0 . 0 4 ‑0.30 一0 . 2 3 ‑0.04 0 . 3 1 0 . 0 5 0 . 1 2 ‑0.09 ‑0.11 0 . 2 8 0 . 0 6 ‑0. 10 0 . 1 1 0 . 0 8 0 . 5 2 0 . 1 7 0 . 5 8 0 . 3 6 0 . 2 9 ‑0.18 ‑0.24 ‑0.03 0 . 0 8 0. 19 0 . 2 0 0 . 1 0 0 . 0 9 0 . 1 8 0 . 0 6 0 . 1 3 0 . 0 7 0 . 1 9 0. 45 0 . 0 7 0. 49 0 . 2 7 ‑0.24 ‑0.20 ‑0. 17 0 . 2 8 ‑0.04 ‑0. 17 0 . 0 1 0 . 0 4 0 . 0 9 0 . 0 3 0 . 2 3 0 . 0 9 0 . 2 1 0 . 0 3 0 . 2 0 0 . 1 6 0 . 0 1 8 ‑0.036 0 . 0 4 1 0 . 0 5 7 0 . 0 6 8 0 . 0 1 1 J . . . . . 拙稿「設備投資と売上高経常利益率 との関連について 平成元年 9月 近 畿 大 学 理 工 学 部 研 究 紀 要 第 2 ち号 6 9頁 203 一

日本 S A Sユーザー会 (SU G ト J ) プログラミング言語としての SAS 周防節雄 神戸商科大学・情報処理教育センター SASAsaP r o g r a m m i n gL a n g u a g e Setsuo Suoh Information Systems Centre，Kobe University of Commerce 8‑2‑1，Gakuen‑nishimachi，Nishi‑ku，Kobe 要旨 S A S は そ の 言 葉 が 示 す よ う に 、 も と も と 統 計 分 析 川 ソ フ ト <Stati‑ stical Analysis System)と し て 発 展 し て き た が 、 昨 今 は 戦 略 的 ア プ リ ケ ー シ ョ ン シ ス テ ム <Strategic A pplication System)の ア ク ロ ニ ム と さ え 言 わ れ る ま で に 至 っており、統計計算だけでなく、データ処理に￨則する広純聞な処理を網羅するよ う に な っ て き た こ と を 意 味 し て い る 。 一 方 、 S A Sを プ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語 の 観 点 か ら 見 た 場 合 、 強 力 な デ ー タ ・ ハ ン ド リ ン グ 機 能 を 備 え て お り 、 SASの プ ロ シ ー ジ ャ に は な い 様 な 引 ‑ 算 処 理 に 対 し て も 、 FORTRANを は じ め と す る 従 来 の 汎 用 プ ロ グラミング言語と比較しても、プログラムの生産性や信頼性で格段に優れている。 漢字混じりの文字データから文字と文字コードを対応させて表示するプログラム を は じ め 、 SA S で 処 理 す る に は 一 風 変 わ っ た 実 際 例 を 豊 富 に 示 し な が ら 、 S A S が FORTRAN等 の 第 三 世 代 言 語 に 取 っ て 代 わ る 第 四 L l t 代 言 語 で あ る こ と を 議 論 す る 。 キーワード: 第 四 世 代 言 語 、 フ ラ γ ト な フ ァ イ ル 、 階 周 構 造 、 文 字 処 理 しはじめに S A Sは そ の 言 葉 が 示 す よ う に 、 も と も と 統 計 分 析 川 ソ フ ト <Statistical Ana‑ Iysis System)と し て 発 展 し て き た 。 そ の 謀 本 的 な シ ス テ ム は Baseと SAS/STATの 二 つ の プ ロ ダ ク ト か ら な る が 、 そ の 後 、 GRAPH、 1 M L、 AF、 F SP等 々 の プ ロ ダ ク ト を 付 加してきてトータル・システムに成長した結果、今ではlj\~ l1IX的アプリケーション シ ス テ ム <Strategic Application System)の ア ク ロ ニ ム と さ え 言 わ れ る ま で に 至 っており、統計計算だけでなく、データ処理に閲する広範囲な処理を網羅するよ うになってきたことを意味している。 一方、 S A S を プ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語 の 観 点 か ら 見 た 場 合 、 強 力 な デ ー タ ・ ハ ン ド リ ン グ 機 能 を 備 え て お り 、 S A Sの プ ロ シ ー ジ ャ に は な い 様 な 計 算 処 理 に 対 し ても、 FORTRANを は じ め と す る 従 来 の 汎 川 プ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語 と 比 較 し て も 、 プ ロ グ ラ ム の 生 産 性 や 信 頼 性 で 格 段 に 優 れ て い る 。 SA S の ユ } ザ の 大 半 は SAS/STAT に あ る 統 計 分 析 能 力 ゆ え に SASを 使 っ て い る と 考 え ら れ る が 、 統 計 処 理 に は 直 接 関 係 な い プ ロ グ ラ ム で も 、 S A Sの デ ー タ ・ ハ ン ド リ ン グ 機 能 、 具 体 的 に は 、 BASEを 使 っ て 書 け ば 大 抵 の こ と が で き る こ と は 、 余 り 広 く 認 識 さ れ て い な い 。 本 稿 で は 、 統 計 処 理 に 関 係 の な い SASプ ロ グ ラ ム を い く つ か 紹 介 し な が ら 、 S A S が FORTRAN等 の 第 三 世 代 言 語 に ! 日 っ て 代 わ る 四世代言語であることを議論 す る 。 掲 載 し た S A S プ ロ グ ラ ム は す べ て P C ‑ S A Sで 書 か れ て い る が 、 フ ァ m イルの定義の方法などシステムによって若干異なる J ; . (を 除 け ば 、 基 本 的 に は メ イ ン フ レ ー ム 用 の S A Sで も 実 行 で き る 。 2 . SASの デ ー タ ・ ハ ン ド リ ン グ 機 能 2 0 5

S A Sの デ ー タ ・ ハ ン ド リ ン グ 機 能 と は 、 こ こ で は 、 ① DATAス テ ッ プ で プ ロ グ
ラ ム を 記 述 す る こ と と 、 @BASEに 含 ま れ る プ ロ シ ー ジ ャ を 用 い た PROCス テ ッ プ を
利 用 す る こ と の 二 点 に 限 定 を し て お 〈 。 言 い 換 え る と 、 多 〈 の SASマ ニ ュ ア ル
のうち、基本的には ~SAS L
anguage Guide~ と ~SAS Procedures Guide~ にある
機能だけを使ってプログラムを書くことに限定する。ただし、 S
TATを は じ め と す
る他のプロダクトを利用できる環境であれば、必要に応じて、第二点のプロシー
ジャとして、そこで{史えるプロシージャを )
J
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Iえ て も も ち ろ ん か ま わ な い 。

3
. フラットなファイルの処理

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出力リストから変数のラベルを除いたもの
とほぼ同じである。
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まず PL
!1の プ ロ グ ラ ム を 左 に 示 す 。 この
プログラムは、主プログラムと三つのサブ
ルーティンからなる。氏名のアルファペッ
ト順に並べるのに、ポインタ変数を使って

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3
.1電 話 帳 PL/I プ ロ グ ラ ム

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【次頁に続<J

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【プログラム仕掛】
【入力形式】
名刺を整理するケースを想
会社名(ローマ字)
定する。名刺にある氏名、会
社名、電話需号からなるファ
イルを入力データとして、ロー
4
0桁
2
0
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マ字表記の氏名のアルブ 7 ベ
I(レコード)があれば、
1目 に 並 べ 換 え て 、 プ リ ン ト ア ウ ト す る 。 車 砲 す る 名 東J
ット )
一つだけ有効とする。

PERSCOMP=COMPANY; PERSTEL =TEL; NEXT =PTRVALUE; ENO ALLOC; ︑ 戸 uvlMm同 FU 刷 M m同 nMHFド U M m N Fド U 干 EaHHHan 血 HHH U刷 刊 伊 aEMN内 申 aE Funa FEnkH nHUM剛川 F μ b N AHnr u N川 且 内 m M 則円 IICU ︿ 'nku 'n 川 υnMH nMH. ノ一一 Fド UFド U TlnunHurt n u n r H m川 V 町 ‑‑FHU‑ a ︑ ︑n'EUU刷 刊 且 内 向 uznFド u t t U V ‑ E ‑ ‑ U N円 VIT‑‑HHHHUFr n n p r ャi M 刊 rtFιpr nu 'TaFO=umHyla MNhulaV 且 M同 門 し FuaA TE 'nUFUNNY‑unH luNHTE nn円巴Ti‑‑T﹄ nu‑‑P T﹄ 占 ιHVEMN川 ‑‑HHHFド u n v s n M H Fド sttu s‑‑‑nvsnMHF ド unHU 田町nztaFド U lu‑‑TERUMN Fド U ' I U M m 川 nMHVBanHU nUTlnUFUPSF 且 nu U刷 刊 且 annHU FHIMFHU n M H ︐ . ・ L lST: PROC; ENTRY=LISTHEAO; 0 0 WHILE (ENTRY NE NULL()); PUT EOIT(PERSNAME，PERSCOMP，PERSTEL) (COL(1 )，A(20)，X(2)，A(40)，X(Z)，A(12)); ENTRY=NEXT; ・ 円 し ︐ . F ︐.︐ Tiu‑ ︐ . ノ ︐ ︑ ︑ fa け TIM‑‑qL HHU‑‑‑‑ UNHnHunHU MnM 刊 行ド uyla'la M則 門 戸 h l F h l ︐ ︐ ︑ ・ ︐︑ . . ︐ ・ ELSE 0 0 ; PREENTRY=ENTRY; ENTRY =NEXT; EN0 ; ENO; I F FINO=O THEN I F PREENTRY=NULL() THEN 0 0 ; CALL ALLOC(NULL()); LISTHEAO=ENTRY; EN0 ; ELSE 0 0 ; CALL ALLOC(NULL()); PREENTRY‑>NEXT=ENTRY; ENO; ELSE I F FINO=1 THEN ELSE I F PREENTRY=NULL() THEN 0 0 ; CALL ALLOC(LISTHEAO); LISTIIEAO=ENTRY; ENO; ELSE 00; CALL ALLOC(PREENTRY一>NEXT); PREENTRY‑>NEXT=ENTRY; EN0 ; ENO CREATE; ENO PL3̲3; 【PL/I ず ロ グ ヲ ム " り ] 2 0 7‑

【入力データ】 A S A日 T A D A S H I MAERUA Y U R I日 T A K A H A S HIY A Y日I Y A M A O A T A K E S H I 日 日T A H I R O M I H O R I G U C H IS U S U M U H A Y A S E Y U K I日 A R E K E N Z日U F R A I A I Y U R I. H O R I G U C H IS U S U M U K E N Z O U A B E T O H O R UU N I Y E R S I T Y N E C I f t T E I . R B H I T A C H I. FL E C T日RI C 目 AC 日. Y A M日 T O H日R UU N l Y E R S I T Y M I T U B I S H I T O S H I 8 A F U J I T S U FR S I T Y T O H O R UU N I Y. T O S H I 8 A 日 日2 ‑ 2 2 2 ‑ 1 8日 日 ‑ 2 3 8 ‑ 1 1 1 1 日 日2 0 4 4 ‑ 2 3 4 ‑ 9 9 9 9 日3 3 ‑ 2 3 4 ‑日 目1 1 日 0 1 1 ‑ 2 9 9 ‑ 1日1 日2 2 ‑ 2 2 2 ‑ I B日0 0 5 5 ‑ 1 2 3 ‑ 4 5 8 7 0 9 9 ‑ 1 2 4 ‑ 9 8 7 6 0 4 4 ‑ 9 8 7 ‑ 8 5 4 3 日2 2 ‑ 2 2 2 ‑ I B O日 0 9 9 ‑ 1 2 4 ‑ 9 8 7 8 3.2 電 話 帳 S A S プ ロ グ ラ ム 電 話 帳 S A Sプ ロ グ ラ ム は 以 下 に 示 す 通 り だ が 、 先 の P L/ l の プ ロ グ ラ ム と 比 べ ではるかに簡単明瞭である。 1) 入 力 デ ー タ を 読 み 込 ん で S A Sデ ー タ セ ッ ト TELBOOKをつくる。 2)ロ ー マ 字 表 記 の 氏 名 で ソ ー ト す る 。 3)重 複 す る 氏 名 の オ プ ザ ペ ー シ ョ ン は 、 最 初jだ け を 有 効 と す る 。 4)プリントする。 こ の 手 順 通 り に DATAス テ ッ プ と PROCス テ ッ プ を プ ロ グ ラ ミ ン グ す る だ け で あ る 。 1 : トーーーーー一一 I C:TELPLJ .SAS ‑ ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー 一 一 一 ー 一 一 ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー 一 一 一 ー ー ー 一 一 ‑ * 1 例題:電話帽の整理プログラム /トーーーーーーーーーーーーー一一一一一一一ーー一ーーー一一一一ーーーー一一ーーー一一一一ー一一一一ーーーー一 FILENAME TEL̲FILE 'C:TEL̲PLI.DAT'; OPTION NODATE NOCENTER NONUMBER PAGESIZE=60 LINESIZE=80; TITLE'[SASに よ る 出 力 結 果 ] DATA TEL̲BOOK; INFILE TEL̲FILE LRECL=72; LENGTH SORTKEY $ 2 0 ; INPUT NAME $CHAR20. COMPANY $CHAR40. TEL $CHARI2.; SORTKEY=NAME; R UN; PROC SORT; BY SORTKEY; RUN; OATA TEL̲BOOK; DROP SORTKEY; SET TEL̲BOOK; BY SORTKEY; I F FIRST.SORTKEY=! THEN OUTPUT; RUN; PROC PRINT; 1 0N A問E ; RUN; 2 0 8 ‑ * 1

【SA S に よ る 1 1 1力 結 果 ] NAME COMPANY AsE KENZOJ l ASAO T A D A S I I I HAYASE YUKIO HORIGUCHI SUSUMU KAWAI YUKIE YUKIO MAEKAWA OOTA HIROMI TAKAHASHI YAYOI YAMADA TAKESHI TOSHIBA TOHOKU UNIVERSITY MITUBISIII TOHOKU UNIVERSITY FUJITSU NEC YAMODA C O . INTEL88 I I I T A C H I ELECTORIC TEL 099‑124‑9876 002‑222‑1800 055‑123‑4567 022‑222‑1800 044‑987‑6543 002‑236‑1111 011‑299‑1010 044‑234‑9999 033‑234‑0911 4 . 階層構造のファイルの処理 psJ 梢ア郎キ 開フ太ド 階録一る は所﹁す で住の聞 このトに ここフム ︑︒ソ ︒ラ がるログい たみプロた って一プれ あっワ︒さ で作︑る則 ツ噌ゐつ古品コ ルをであ参 イムのでを アラもズ文 フグるイト なロいサン トプてるメ ら理際うム ラす使納の フをにど山中 か整実よラ めのてちグ 初ルしにロ はイン板プ ル 7イ 手 は イフザばン 7録 デ れ ヲ フ所がすシ の住者刷一 帳つ準印テ 話持は小ン 電をル納メ 山道イでユ 4 .1 入 出 力 フ ァ イ ル の 構 造 1) 一 人 分 の 情 報 は 通 常 、 1)氏名(文は機関名)、 2 )住所、 3 )電 話 帯 号 (f a x含む)の 1 1 1 f tに 地 ぷ 三 つ の レ コ ー ド か ら な る 。 2 )そ れ ぞ れ の 属 性 は 、 第 1バ イ ト 目 に タ グ 情 報 を 持 つ 5 0バ イ ト の レ コ ー ド i こ表 現される。 3) 氏名のレコードのタグには~'I: ( 又 は 機 関 グi )のローマ字表記の頭文字を使う。 ただし、外国関係だけは‑fI!に 4) 住所のレコードのタグは r: j : l :j ( イ ゲ タ 記 号 ) の タ グ を 付 す 。 r@j 。ただし、住所が 3~ 4 5バ イ ト に 納 ま ら な い 時 は、適当なところで切断して、残りを次のレコードに納める。そのとき、二 つ 目 以 降 の 住 所 の レ コ ー ド に は 、 タ グ r@ J の 他 i こ第 2バ イ ト 目 に 継 続 行 を 示 す 「 一 J (ハイフン)を付す。 r(J ( 左 丸 か っ こ ) 。 実 際 に は 、 第 一 バ イ ト 目 か ら詰めて ( 06)1234‑5678の 岐 に 普 通 に 入 力 す れ ば l i!い。自宅や勤務先等組数の 屯話需号、ファックスがあるときは、コンマ等で区切って併記する。 5)屯 話 形 守 の レ コ ー ド の タ グ は * 6)三 つ の 基 本 周 性 以 外 の 情 報 を 付 記 し た い H 寺は、 t : 1，ff~行として r j を タ グ と して最後に付与しでも良い。 7) デ ー タ 入 力 の 際 に は 、 ‑ { ' I : 分 毎 に 見 や す い 蛾 に プ ラ ン ク 行 で 区 切 っ て も 良 い 。 8)三 つ の 基 本 属 性 の う ち 、 氏 名 の レ コ ー ド は 必 須 で あ る 。 この様な階屑構造のフ 7 イルでは、氏名のレコードから次の氏名のレコードの 直 前 の レ コ ー ド ま で が 1~'I:分を椛成している。各レコードのレイアウトは以下に 示す通りである。 桁 3 45 4 6 氏名文は住所文は電話番号又は注釈￨フィラー ファイル・レイアウト ‑2 0 9 5 0

4 . 2 住 所 録 S A Sプ ロ グ ラ ム /トーーー一一 C :住 所 録 . S A S ‑‑ーーーーーーーーーーーーーーー一一一一ーーー一一一ーー ‑ ‑ * 1 I 初 期 入 力 フ ァ イ ル ' 住 所 録 .D AT 'を読んで，氏名をアルファベット N ' i Uこ 車並べかえ，かっ， ‑ { ' I :f I Jに 区 切 り の 罫 線 を 入 れ る . I I I 出 力 フ ァ イ ル 名 は ' 住 所 録 .JXW'• I I ファイルレイアウトは入山力共同じ. I 後で， U.~ 力ファイル'住所録. J XW' は ， 一 太 郎 で 縮 小 印 刷 す る . I X W 'は ， 次 回 デ ー タ 吏 新 の 際 は 作 業 フ ァ イ ル と ; I 出 力 フ ァ イ ル ' 住 所 録 .J I なり，木プログラム再実行直前に'住所録. こ して，入力プァ; I イルとなる. I D A T' I R E N A M E 出力ファイルは Eドライブ(ラムディスク)に山力されるので，後でプロ; 車ッピーにコピーしておくこと. /トー一一ー一一ー一一一ーーーーー一一一ーーーーーーーーー一一一一一一一一 ‑一一一‑ * 1 I F I L E N A M EJ N l ' C :住 所 録 .D A T '; F J L E N A M EO U T I' E :住 所 録 .JXW'; O P T J O NN O D A T EN O C E N T E RN O N U M B E RP A G E S I Z E = s 4L J N E S I Z Eニ8 0 ; D A T AA D D R E S S ;I N F I L EI N IL R E C L = 5 0 ; L E N G T HO N E R E C $5 0 ; L E N G T HS O R T K E Y $5 0 ; ; R E T A I NS O R T K E Y ，' I N P U T@ lT A G$ C H A R I . 自 1O N E R E C$ C H A R 5 0 . ; I FT A G = ' ‑ 'O RT A G = ' ，T H E ND E L E T E ; 1 *罫 線 行 と 空 白 行 は 無 視 * 1 I FT A G = ' @ 'O RT A G = ' ( 'O RT A G = ' * 'T I I E N ; I宜 、 ' タ グ は 注 釈 行 宜/ E L S ES O R T K E Y = O N E R E C ; 1 *タグが'申， (，t' 以 外 の H 寺は， T A Gが A‑Z ま た は 韓 の 1寺 で ， 氏 名 ( ま た は 機 関 名 ) の レ コ ー ド で あ る * 1 RUN; P R O CS O R TD A T A = A D D R E S S ;B YS O R T K E Y ;R U N ; D A T AA D D R E S S 2 ;F I L EO U T IL R E C L = 5 0 ; 1 * 一 太 郎 で 縮 小 印 刷 す る H寺 ， 8 4行 / 頁 で ， 後 で 頁 の 真 ん r l 1で 折 る た め に ， 折り目用に 4 1‑44行 自 に 空 行 を 印 刷 す る . * I R E T A J NL I N EC N T0 ; S E TA D O R E S S ; L J N KC H K ̲ L I N E ; I* TA G が A‑Z ま た は 件 の 時 は ， 氏 名 ( ま た は 機 関 名 ) の レ コ ー ド で あ る 宜 / I FC ' A 'L ET A GA N DT A GL E' Z ' )O RT A G = ' # ' T H E ND O ;P U T@ I4 5 * ' ‑ ' ; L I N KC H K ̲ L I N E ; END; P U T 唖1O N E R E C$ C H A R 5 0 . ; R E T U R N ; 1 *以 下 で 次 に 書 く 行 帯 号 の チ ェ ッ ク を す る . * 1 C I I K ̲ L I N E : ; L I N E ̲ C N T = L I N E ̲ C N T + I ; 1 *次 に m¥ 行 帯 号 車 / I FL I N E ̲ C N T = 8 5T H E NL I N E ̲ C N T = I ; E L S E J FL J NE̲C N T = 4 1T H E ND O ;P U T1 1 1 ;I 刈行の空行印刷* 1 L J N E ̲ C N T = L J N E ̲ C N T + 4 ; E N D ; R E T U R N ; RUN; ‑2 1 0一

ファイルの更新時は、 I B) Jフ ァ イ ル 「 住 所 録 .J X WJ を エ デ ィ タ 上 で 修 正 し た 後 ファイル名を「住所録 . D A T Jに変更 ( R E N A M E )し て 入 ) ) デ ー タ と し 、 再 度 プ ロ グ ラ ムを実行すれば良い。 日 本 関 係 は 読 み の 情 報 が 先 頭 の ア ル フ ァ ペ ッ ト l文 字 し か な い の で 、 同 一 ア ル ファペット内で必ずしも則待する読みのJ I 日帯に蛇んでいるとは I ! Rら な い が 、 そ れ でも、その中ではだいだい漢字の音読み順(正確には漢字コード J m)に 並 ん で い る の で 伺 人 の 住 所 録 と し て は 実 用 上 ほ と ん ど 問 題 な い 。 特 に 、 入 jJ1 1 寺には飛び飛ぴ l こ入力されているかもしれない同一機関の情報はーヶ所に集まってくるので便利 で あ る 。 た と え ば 、 「 神 戸 商 科 大 学 J 関 係 は 、 人 ) )1 1 寺にはあちこちに散らばって いたが、I1j力 リ ス ト で は き れ い に 名 寄 せ さ れ て い る 。 【出力リストのサンプル(内容は架空の情報) J 一 一 一 ー マ u 勾' 飽灰川 館町 事土 領安t 7央 一 川 ︒ 句3 (03)3775‑6121予約 .3775‑7211フ ロ ン ト ﹄ 伺'h 館周 使公 大芝 7区 引 a l N7 世・1 A ︐ 1 0 0 一 3 i a r‑e tBn gBr U2u ‑ a r t s u e n nu r a 開 A30 b po nUEI TAM同 sola r ‑en ireg Hn v a‑ ‑u ︒ 句 t ixh ・ v‑‑M ee‑o ‑Hl a ge nu‑AM 開 • ・ ab J ‑ ‑ ‑ ivi= 1 ・ ad r H e na cd E1 14 Lno‑ ︐e s' 1ιe UFa7 ︐ ︐0Ee M ・aa‑L‑ 日 目 a・ V41 naEe ol)t HE3 開e { 事 eK4 n 1 . 伺36 u・ 8a 8・ nor SB n22 0日 ) E43 aq日 ( ・ A Yワ ー ズ イ シ 阪 急 ( 1 1 1H I阪 急 )(JR大 井 町 西 口 前 ) J川ピ l ヲ揮 m ‑44HH A 一 刊 ト京 n1 l阪刊 ︐ 守 ス大江ト 1東日 ω ‑E7 ‑ 7 L 2 5 3 73) ﹄日) R 7 8 nis ‑O 日 AO‑( ・・ . 。. 1 Ad. Tho K . 1 4 C.rlton 51 . . ".hinKton P.rk. Adel.fde. a 5001 . 0 ‑ 50uth Au.tr.11 {日4)4((‑((44宅. 123‑4587大学 窓口 e pl . of C o putfng 50!.. Univ. of Ad.1 i de A 秋l f l太郎 産 一 戸 物 M n B パ g n3 回開 38 qU68 37 38 17 宵川︑J m rnu RJ山 H t 高 r mh 守 zhv7 郎戸寸 I58 187 n u Aa( 8P7F ・ 4a (08)777‑7777 5 . テキストファイルを 1 6進 表 示 す る SASプ ロ グ ラ ム メインフレームの端末で使えるエディタではファイルを 1 6進 表 示 で き る の が 普 通だが、パソコン川のエディタには残念ながらこの機能はない。それでも 1 6進 コ ードでファイルを見たいことはよくあり、パソコンの画面上でも閥単にファイル の1 6進 表 示 を 見 る こ と が で き る プ ロ グ ラ ム が あ る と 便 利 で あ る 。 【プログラムの仕様】 r 任意の M S ‑ D O Sの テ キ ス ト フ ァ イ ル ( 半 1 j文 字 は ア ス キ ー コ ー ド 、 漢 字 等 の 全 角 文 字 は シ フ ト J1 Sコ ー ド ) に 対 し て 、 1 )そのファイル名、 2 )プ 7 イ ル の 純 凶 ( 何 レ コード目から何レコード目まで)、 3 )1レ コ ー ド の バ イ ト 長 を 指 定 し て 、 SAS のO U T P U Tウ イ ン ド ウ ( w i n d o w )上 に 、 下 図 の 1 1力 例 の 様 に 、 lレ コ ー ド ず つ 通 常 表 示と 1 6進 コ ー ド 表 示 を 上 下 に 対 応 さ せ る 。 出力形式は以下の① ④。 ① 第 l行 自 に 、 山 力 例 に 示 す 掠 に 、 タ イ ト ル 行 を 入 れ る 。 そ の 時 、 フ ァ イ ル 名 と 1レ コ ー ド の バ イ ト 長 も 表 示 す る 。 ② 第 2行 目 に 、 各 レ コ ー ド の 桁 位 置 を 表 示 す る 。 こ の ゲ ー ジ 表 示 の 長 さ は 、 レ コ ード長により可変である。 @ 第 3行 目 か ら は 、 出 力 画 面 の 3行 分 が ‑* I l と な り 、 初 め の 行 に 入 力 フ ァ イ ル の 各 レ コ ー ド の 行 帯 号 ( 最 大 6桁 の 数 字 ) と デ ー タ の 通 常 表 示 、 次 の 2行 分 を 使 っ て 、 通常表示の各桁の真下に 1 6進 コ ー ド を 縦 に 表 示 す る 。 [ 例 え ば 、 以 下 に 示 す O U T P U Tウ イ ン ド ー の 場 合 、 行 番 号 2の レ コ ー ド の 第 lバ イ ト 日 の 「 件 」 は 1 6進 表 示 で ( 2 3 ) 1 5、 第 13‑14バ イ ト 目 の 「 就 J は ( 8 F 4 1 ) 1 6 J ④O U T P U Tウ イ ン ド ー は 一 回 而 に 2 0行 表 示 で き る の で 、 6 レ コ ー ド 分 表 示 で き る 。 2 1 1

【1 6遺 棄 示 SASプ ロ グ ラ ム 】 1 * ‑ーーーーー‑‑ C:HEX表 示 .SAS ‑‑ーーー一 一一一一一一一一一一一一ーーーーーーーーー ーーーーー ‑ ‑ * 1 I 外 部 テ キ ス ト ブ 7 イルを， O UTPUT WindowJ:に 1 G進 数 で 表 示 す る . I ④を指定せよ. 下の① I I 目L ET DATA = 'E:CENSUS4.TXT' ; 目L ET FROM L = 2 @ここまで(行帯号) ; 目L ET L1 NE̲NO= 4 8 I ④ 1 レ コ ー ド の バ イ ト 数 ; 目LET LRECL = 120 1 *一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 ー ー ー 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 ‑ ‑ * 1 I ①表示するブ 7 イル名; I ②ここから(行番号) ; * 目L ET LINESIZE=%EVAL(&LRECL+9); ︐ . 命 日 ︒ . ︐ . ︐ 1 l ・'' ・ ー ノ ︑ノ ︐ ..︑︑︐.︐︑ J11Il ︐ . ︐ ︐ ︑ ︐ ︐ ︑ J . ︐ . ︐ t J 車/ NEWPAGE: 1 *以 下 で ， 桁 表 示 ( ゲ ー ジ ) 行 を U J))する 1 '唖 ; PUT @ I '行帯号'骨 8 ' ‑‑ ︐ ︑︐ ︑ l i nkunM An‑an HHHHHH t ︑ ︐ ﹄ ︐ ︐ ︑ ︐ Eiu ぬ切 . ︐ . ︐ Fド 円 し u ' ・ ' 勺 J F H U ︐ . ︐ ︑ ︑L F H i u pb l ・ ' M阿川 EL ea 命凶' ‑ Fド u ' ーし+ ︐ . ︐ ︑ 勺 Fド U J ︐ . ︐ ︑ ︑L ・ ・ ・ ・ ι・ ︐ . ︑ ・ ' ・ I ー; oa ' n U Fb EA ドa Mv ム 了 M M H lznunU Iu'l'l eLS"viuvz nMnnMH 巴 FUFι F 'ELM"v'HW' 行 'FE T‑nu= Ea‑‑anHu n u u nn 守 t‑rt . A + 1 l = F ドU 命 咽 干l " r annMH n H U 盲目U ''且 1 1且 市ta‑‑"HUρu vvaHHHHHV 干E ‑ H U ' C凶 nn 山nnraaHFu ' a ErunHuolv E E H U ' n H U U N 川B UOU Fドu n H U F ド Fa ・角川 2 1 2 n し刊し v v ︑ ︑ ︒ ︑ ・ ︐ ︐ ︐ ︑ aJ TIM‑‑u n し円し UFド b Fド DnnunH ELIM Oαoα FμUFb ド u N川 M N川 lI Y E UE 曹b . a H n k υ ‑ 一 一 ︐ .・ ︑ F μ b EA'sl ELFUFU ElNHNH Frlsrl u m川 曹Eb'Eb zi‑‑‑annku f I ︐ ‑︐ ︑ nORURU 倫 明 命 明 由M V AT=9; tvtvEL ﹃ ︐ ・ ' nu nun‑ EL' oa Tl'I n H U ・角川'? Tl 向 ︒ 干l m 晶n 'Ea'El‑‑ =HU l 干 ︐ ・ lnU 干 ‑ n n干 1且' 1 a a fa AMHB. ︐ FuaM切 干l m 晶n 盲目U rta'ta‑‑ HHHHU 干l 凶 np‑AH nu nHUMN 刊 U nHUF ド AT=1 2 ; ー lp‑AH nUUH nUFU 干 EE n l ︐ . ︐ ︐ ‑ ‑ PUT; RUN; ︑ 一 一 一 ‑ ︐ ︐ n M H a n u τ EAn〆 aEn"A 曹 '' u n〆 n〆 HHHFド 円 し HHHF且F 且 AyavAyavHUUHUU 'nkunku UFド U Fド TITInnnn ytMMV﹄MV﹄ 市ta 干 1且 円 し nDRυoaRU μIMFμlunHUnku FU ドF nMHUN川町削同 HUUHUU ELnunuoaoa oar 'Bi'EI 可 B E d ‑可 B E 4 nuawHUE‑vl ﹁L TlnrrlL 臥F HU 'EI‑‑Fb ‑EAHHunJ白 山 町 円M旧川 ‑‑nv‑Fド i Bar‑a 31NHHUlulu‑ 川 S n k υ ・n 曹I 鳳 nkυnυ nHUUN 川 nHUFμU PUT 自l L CNT PUT PUT 1 *入力フ 7 イ ル の 行 需 号 車 / E ﹄ a EJH剛川 司 4 TEU'EUnHU 円・ v nν nMn ﹄ Fド UFμLUFド 1. Dunneαηι TEU'EU nL同調内払同情干1且品本副 V PELFELMN刊 F 巴 Fun しη ι MNUN‑r BESE﹄TIUHHU ‑官 TtUM‑‑uytunMU E 角川 n H υ 曹b ・ H U U U N 川H H H MH"I"IIlTl ‑・角川・角川・角川 n L u nMMHnMMH'ElM制問 m nuuunuHHFHUFHU 晶n 晶n ・ u H HE ' E lm 角川 n 曹b ‑ 且n nHU 1NF1 L EI N I LRECL=&LRECL FIRSTOsS=品FROM̲L OBS=&LINE̲NO MISSOVER; PRINT HEADER=NEWPAGE LINESIZE=&LINESIZE PAGESIZE=20; FI LE LRECL=&LRECL"; フ 7 イ ル 名 =&DATA 1 6進 表 示 T1 TLE " OPTION NODATE NOCENTER NONUMsER PAGESIZE=60 LINESIZE=&LINESIZE; FILENAME 1 N1 &DATA; L ̲CNT=L ̲CNT+1 ; RETURN;

【入力データサンプル】 ( ヂ ー タ ソ ー ヌ : ー 偶 大 学 経 済 研 究 所 日 本 毎 祈 統 制 約 制 セ ン タ 一 統 計 書 誌 情 紺 ヂ ー タ ベ ー ス STH)日間〉 1 ‑ーー+ーーーー 10‑‑‑+ーーー ‑20一一ー+一一一一 30‑ーー+ーーー ‑40‑‑ー+ ー ー ‑50‑ーー+一一ー ‑ 60一 一 •• 叩 年 41F1 '1e nbqd ︑ノ ' 毎a 附 業 幻 0葉巻瑚 就M ∞ 就 上 総 nHV nu nu nHυ‑aa I 巧 n U nU nU ︐ 弓 nnlυau'urnkυ 川 内 砂砂 年0 @ 3川 告 (車制 査査 調調周 木本編計 ・・・基基国統・・・ 造 2 造全・ 構村桝府 桁位置 [OUTPUTウ イ ン ド ー ] 1 B i 晶表示 ファイル名=・ E :CENSUS4.T X T ' LRECL=12日 l jl n号 l一一+一‑‑ 1日 一 → 一 一 2日 一 → 一 ‑‑3日 ー ベ 一 一 4 0ー 吋 ー ・ 一 日 ー + 一 一 日 日 一 → 一 一 70 就禦 4南道~本調査( 3ft:旬) 222222322222B48CB59A8E979BBBBBB59498B8222222222222222222222222222222222 日 日 FIBBOCI21EBB220BI9224EB81A日 日 日0 0日日日日日日日日日日日日日日日日日日日日日日日日日日日日 30日日日日 700日 日4 2J442 '100 ' B 42222222222243343332222222222233322222322222222222222222222222222222222 300日日日日日日日日日 442A4420日日日日日日日日日 AIOOOOOOAB日 日 0000000000日O日日日日日日日日日日日日日日日日目。 7日日・日日日日 1 ‑ 0日 日 。0 43333233333233322222222222222222222222222222222222222222222222222222222 007日OD日日日日 100000日日日日日日日日日日日日 0000日日目。日日日 0000日日日日日日日日日日日日日日日日日日日日日日日日日日1)日 ， u3 Il j 就 業 柵 泊 延 本 調 菟 報 告 @ I V lJ 622232222222B48CR59A8E979BBB9F8989RB9BB58594222222222222222222222222222 CO日 日1 日日日日日日日 F IR8日Cl2lE6R220851日 日1 1 F1B1222日4日1 0日日日日日日目日日日日日日日日日日日日日日日日日日 上巻 全国網 422222222222BE8A849589日 日 22222222222222222222222222222222222222222222222 2日日日日日日日日日日日 F3AAI013015200日日日日日日日日日日日日日 00000日日日日日日日 000日00000000000日日日目。 総 m府 ・ 統 計 局 4222222222229R9997849987BC222222222222222222222222222222222222222222222 8日000000日日日日 l目705BI63日CB87000000日日日日日日日 0000日日日日日日日日日日日日日日日日日日日日日日日日日日目。 こ の プ ロ グ ラ ム で は 1伺 の D A T Aス テ ッ プ だ け で 実 際 の デ ー タ 処 理 を し て い て 、 SASで 通 常 使 用 さ れ る P ROCス テ ッ プ は な い 。 以下 に フ ロ ー チ ャ ー ト を 示 す こ と に す る 。 普 通 は 、 SASプ ロ グ ラ ム の コ ー デ ィ ン グ に は フ ロ ー チ ャ ー ト は 余 り 必 要 な い の だ が 、 他 の 汎 月l 言語のユーザには分かり やすいと思い、敢えて書いてみた。ただ、ファイルの入山 )J のiI~J 御については、 か な り の 部 分 を SASシ ス テ ム 側 で し て く れ る の で 、 通 常 の フ ロ ー チ ャ ー ト の 書 き 方 で は 若 干 の 不 自 然 さ は 残 る 。 こ れ は 見 方 を 変 え れ ば 、 SASの 優 秀 さ の 証 明 で も あ る 。 この DAHス テ ッ プ は 、 大 き く 分 け て 次 の 2つ の l W分 か ら 成 る 。 ①各頁の出力問而の先頭に表示する「タイトル行」と「ゲージ表示行」 ②入力レコードのテキストファイルのイメージ、及び、その 1 6進 コ ー ド の 画 面 表 示 プ ロ グ ラ マ が 実 際 に S A Sで 記 述 す る ア ル ゴ リ ズ ム は 、 フ ロ ー チ ャ ー ト l j 1 の i J 印 の 付 い た 部 分 ( 太 字 部 分 ) だ け で 済 む 。 I l IJ温 え 易 い デ ー タ の 入 山 力 の 制 御 は全てシステム側でしてくれるので、他都よく i fし い プ ロ グ ラ ム が す ぐ に 書 け る 。 * ‑2 1 3

【1 6進 フ ロ ー チ ャ ー ト 】 ARRAY宣 言 ALINE [I]‑[レ コ ー ド 長 ] BLINE [I]‑[レ コ ー ド 長 LCNT ARRAY U ‑ト メ ン ト RETA1 N ~7- トメント 開始行需号 1NFILE A7‑トメント 入力ファイルから 新しいレコードをセットする S t0 p * I N P U T A7‑トメント * ︑ P U Tl 月数 4 l﹀lノ 進V M 口桁桁 山 の川位位 字引上下 文1 t ︐ 旬 ︑ ︐ ︐ ︐ ﹃ ︐ 4 }を ‑aγ 白 FEE﹄ FEE﹄ EM 冒EM 14rkEUEU J ﹃ 目桁 f ︐ f イド川川 ︑ . 官 .a‑nRHU ︐ ︐ ‑ ‑ コ . . . . .・・・・ 繰り返し一 J= 'M 曳 FILE U‑ト メ ン 卜 出力の改頁の制御 * 頁の先頭の場合に (タイトル行印刷) ゲージ表示行印刷 3行 印 刷 す る 。 ①行番号 (LCNT)，カレントレコード @ALILNE[I].......ALINE[レ コ ー ド 長 ] ③ BL lLNE[I]‑BLINE[レ コ ー ド 長 ] 2 1 4‑ ￨瑚数 ( TITLE U‑トメン卜) P U T U‑トメン卜 * PU T ス'j‑トメント

6
. シ フ ト J 1Sコ ー ド 表 を プ リ ン ト ア ウ ト す る SASプ ロ グ ラ ム

。
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i iま で に 紹 介 し た S A S プ ロ グ ラ ム は 、 外 部 フ ァ イ ル を 入 力 デ ー タ と し て 読

み 込 ん で い る 。 通 常 の SA Sの 使 J
T
I環 境 で は 、 数 制 デ ー タ で あ れ 文 字 デ ー タ で あ
れ、こうした外部ファイルを l
i}初に読み込んで SA S デ ー タ セ ッ ト を 作 っ た 後 、
更にデータ )
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TAス テ ッ プ で 行 う か 、 あ る い は 、 P
R
O
Cス テ ッ プ で SASの 川
意した処朗を行うのが押通である。しかし、プログラムによってはそうした入力
ファイルがないこともある。以下では、そういうケースを取り扱ってみる。
数 年 前 ま で は 市 販 の 漢 字 コ ー ド 辞 典 に は シ フ ト J 1S コ ー ド が 掲 載 さ れ て い な
いことが多かった。それでも、当時、漢字を含むデータベースをパソコン上に梢
築 す る 際 に 、 シ フ ト J 1S コ ー ド を 知 り た い こ と が し ば し ば あ り 、 自 分 で 漢 字 コ
ー ド 表 を 作 る こ と に し た 。 以 下 の SA Sプ ロ グ ラ ム は N
E
Cの 9
8
0
0シ リ ー ズ 版 の 鼠 初
の パ ー ジ ョ ン の PC‑SASを 使 川 し た 。 そ の パ ー ジ ヲ ン で は 、 デ ィ ス プ レ イ ・
マネージャで漢字が使えず、

しかもまだマクロ言訴が十分に機能していなかった

ため、マクロを使わないで脅いたので、少々読みづらくなっている。
プログラム自体は、二つの O
A
T
Aス テ ッ プ か ら な る 。 最 初jの o
A
T
Aス テ ッ プ で は 、
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A
T
Eと い う ラ ベ ル で 始 ま る プ ロ ッ ク が L
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Kス テ ー ト メ ン ト の 飛 び 先 に な り 、 ー
砲 の サ プ ル ー テ ィ ン の 役 目 を し て い る 。 I lJj
)結 果 の サ ン プ ル と し て 、 第 1ペ ー ジ
目の 1
1)
J リ ス ト (O
U
T
P
U
Tウ イ ン ド ー 上 ) を 載 せ て い る 。
【シフト J 1Sコ ー ド 表 プ リ ン ト ア ウ ト SASプ ロ グ ラ ム 】

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7 . ユュートン法で三次方程式の解を求めるプログラム ここでは、事実上入力ファイルのない間!れな数値解析のプログラムを紹介する。 三 次 方 程 式 2x3‑3χ+4=0 の 解 を ニ 旦 一 ト ン 法 で 求 め る プ ロ グ ラ ム の 例 屈 が 参 考 文 献 2に あ り 、 そ こ に 掲 載 さ れ た FORTRANプ ロ グ ラ ム を ま ず 以 下 に 転 載 す る 。 た だし、一部プログラミング・スタイルを変更した側所はある。 次 に 、 こ の FORTRANプ ロ グ ラ ム を で き る だ け 忠 実 に SAS1 こ 制 訳 し た SASプロ グラムを示す。二つある P UTス テ ー ト メ ン ト の フ ォ ー マ ッ ト で 、 た ま た ま 不 注 意 で H ' .d で 書 く べ き と こ ろ を F ORTRAN風 に F タ イ プ で 脅 い て し ま っ た ( プ ロ グ ラ ム 中 に 太字で表示)が、なぜかコンパイル・エラーはH lず に 、 実 行 も 正 常 終 了 し た 。 マ ニ 且アルにはこんなフォーマットの説明はないが、プログラマがよくやりそうな間 違いなので、コンパイラが見逃してくれたと善意に解釈し、敢えてプログラム修 正はしなかった。 SASプ ロ グ ラ ム の 実 行 結 果 を 最 後 に 示 し て い る が 、 参 考 文 献 2に 掲 載 さ れ た I J) J結 果 と 同 じ で あ っ た 。 FORTRANプ ロ グ ラ ム は メ イ ン ・ プ ロ グ ラ ム だ け で j ' l 'か れ て い る が 、 SA Sの 方 で つ の DATAス テ ッ プ で 同 じ こ と を 行 っ て い る 。 こ の DATAス テ ッ プ で は 、 通 常 は 、 a の 「 オ プ ザ ベ ー シ ョ ン 」 と い う 概 念 は 全 (J 意 味 が な く 、 い わ ゆ る rS A Sベ ク ト ル 」 と い わ れ る 空 間 を 、 FORTR ANの 変 数 が 定 義 さ れ て い る メ モ リ ー 空 間 の よ う に 使 っ て い る 。 そ の よ う な 場 合 、 DATAス テ ッ プ の 最 後 に I Y l示 さ れ る RETURNス テ ー ト メ TURNス テ ー ト メ ン ト は 不 必 要 で 、 プ ロ グ ラ マ が 自 分 で ア ル ゴ リ ズ ン ト や 暗 黙 の RE ムを制御しなければならない。 【2χ3‑3χ+4=0 の 解 を ニ ュ ー ト ン 法 で 求 め る FORTRANプ ロ グ ラ ム 】 *‑ーー一ーーー一一ー‑ C :NEWTON.FOR ‑ 一 一 一 一 ー ー 一 一 一 ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー 一 一 ー ー ー ー ー 一 一 一 一 一 一 一 一 ー ー 一 一 ‑ * I例 題 : FORTRANで ニ 旦 一 ト ン 法 に よ り 方 程 式 2X**3‑3X+4=0 の 併 を 求 め る *‑‑一一ー一一一ーーーーーーー一一一一一ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー WRITE(6，100) 100 FORMAT(IH ， 7X，' N '，IOX，' X '，9X，' F X '，8 X，'FXD'， 9X，'DX' / ) N=O X=‑1 1 0 FX=2*X**3‑3*X+4 FXD=6*X**2‑3 DX=‑FX/FXD X，FXD，D X WRITE(6，101) N，X，F 1 0 1 FORMAT(IH ， 5 X， 1 3， 4Fll.4) N=N+l X=X+DX I F ( ABS(DX/X) .GT. IE‑5 ) GO TO 1 0 WRITE(6，102) X 102 FORMAT(/IH ，7 X， ' X = '， F9.5) STOP END ‑2 1 8‑ ーーーーーー‑‑*

【2X3‑3X+4=O の 解 を ニ ュ ー ト ン 法 で 求 め る SASプ ロ グ ラ ム 】 J : トー I ーー C:NEWTON.SAS ‑ ‑ ーー一一一ーー一ーーーーー ーーーーーーーーーー ーー ‑ * J 例 題 : ニ ュ ー ト ン 法 に よ り 方 程 式 2xn 3‑ 3χ+4=0 の Mを 求 め る / 本 ーー 一一一一一ー一一一一一一ーーーーー ー一一一ーーーーーー一 一ーーーーーーーーー ‑ ‑ ‑ ‑ * J OPTION NODATE NOCENTER NONUMBER PAGESIZE二 60 LINESIZE=80; J結 果 ] ' ; TITLE' [SASに よ る 山 ) DATA NULL; FILE PRINT; ︐ p h U AMYT‑‑ Un3 昆ハ・'・円 Ma V ηdnd j ︐本 UN Av‑‑'FEVA‑‑ の '‑ηLhHU/'vA Uψa U'RHUN川 W曹八 内︽ OD 'xIF‑nuno 内世 F V ψ A V 'vApa UA 本 Y ハ 円0 骨 1 1 n U 口υ f / . jmlIRUFa ++aAnr UηL‑‑ nHU‑‑ 干1且 M N円 W車 内 干 1且 n H V 干1且 n Hvnvz ︐EI 曹 WA 曹 NNU‑‑‑‑FMEHUUTl 山 円 U'AWA UHU= N n r M同 I I Rド・円ド‑ n u n r M同 V A I l n r p a ・ ' ‑ ・ ' :pa nvaFHU nHUUN 円 nufI EBUyt‑M . X ' 申29 • FX• 申39 ，FX0• 申51 'DX' J ; ψ A 巾 ψ 昼 市 巾 ψ 昼 市 巾 一 初期値入力 本/ f(χ)の 計 算 本 / f(χ)，の計算本/ F lI .4 ) ; X )( X F X FXD D ・ n H U T ‑ n H υ nU U N川 m t l FE ‑ ‑ v h υ ー; ︑ FE 昆 ハ ︐ ︐.︐〆﹃︑品川@ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐F' 一 一 ︐ .+ 円 ・ ハ 昆 . ︐ 引 自1 9 LOOP; J *近 似 値 の 修 正 本 / 本/ J *収 束 判 定 ︐ RUN; 【SASに よ る 出 力 結 果 】 N ︽ a A守 p u nU h u nHv'tanノ ー 1 .0000 ‑2.6667 ‑2.0131 ‑ 1 .7186 1 .6509 ‑ 1 .6474 F X FXD 5.0000 ‑25.9259 ‑6.2766 0.9963 ‑0.0466 ‑0.0001 3.0000 39.6667 .3148 21 14.7215 13.3533 13.2843 DX ー 1.6667 0.6536 0.2945 0.0677 0.0035 0.0000 Xニ1.64743 8 . まとめ 前 節 の 三 次 方 程 式 を 解 く SASプ ロ グ ラ ム を ち ょ っ と 見 る と 、 ま る で P L /lのプ ログラムかと錯覚を起こすほど P L J1 に 似 て い る 。 SASに は 、 ユ ー ザ が 定 義 で き る サ ブ プ ロ グ ラ ム と い う 概 念 が 存 在 し な い の で 、 FORTRANや P Lハ で プ ロ グ ラ ミ ン グ で き る 処 理 は 全 て SASで も で き る と 言 い 切 る つ も り は な い 。 だ が 、 少 な く と も い っ た ん 実 行 が 始 ま っ た 後 で 、 あ ら か じ め 君] 1り 当 て た 入 力 フ ァ イ ル 以 外 に は 外 部 か ら デ ー タ の 入 力 を 要 求 し な い 類 の 処 理 で あ れ ば 、 SASに よ る プ ロ グ ラ ミ ン グ 2 1 9一

はほぼ 1 00%可 能 で あ る と 言 っ て も 差 し 支 え な い 。 泊 常 の フ ァ イ ル 処 J i l lを す る 範 凶 では、外部からの入力データがたとえどのような附i i iでも、 S A S で 処 叫 が で き ると考えてよい。 来 者 自 身 が S A S を 使 い 始 め た 頃 は 、 抑 制: fな肘同情iiJを持つファイ J レの場合、 まず当時使い慣れた F O R T R A Nで い く つ か の フ ラ ッ ト な フ ァ イ ル に 整 形 し て か ら 、 S A Sで 読 み 込 ん で 処 理 し て い た が 、 恐 ら く 、 I I I J慌 の S A S ユ ー ザ が 多 数 い る こ とは大いに予想される。入力ファイルが幾つもある場合には、 F O R T R A Nと S A Sの 二つの異なる言語のジヲフを連続に走らせないと一つの処理ができないのは、い かにも不便で、また、事故のもとである。一つのまとまった処理が同一のプログ ラミング言語の世界で一貫して行えるのに越したことはない。もっとも、三次方 程 式 を 解 く の に わ ざ わ ざ S A Sを 使 わ な く て も よ い わ け だ が 、 そ ん な こ と も で き ることをデモンストレーションするために敢えて試みた。 【重量考文献】 1) 明 日 進 rPL/1プ ロ グ ラ ミ ン グ ( 情 報 処 J lH入 門 シ リ ー ズ 13)JJ 、 共 立 山 版 、 平 成 2年。 2)杉~_[日出澄編Ir FORTRAN77 プログラミング』、 2 2 0一 l古風館、昭和 60 年。

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) 統計パッケージ、のヒューマン・インタフェース PC版 SASを例に 古手 米谷 奈良大学社会学部 H u m a n ‑ I n t e r f a c eo faS t a t i s t i c a lS o f t w a r eP a c k a g e :PC‑SAS Kiyoshi Maiya Nara University，Faculty of Social Researches， 1500 Misasagi‑cho，Nara 本 報 告 は 2つ の 部 分 に 分 か れ る . 第 一 郁 で は 、 文 系 大 学 生 の た め の 情 報 処 理 教 育 は エンドユーザー教育にカを注ぐべきであり、コンビュータ・リテラシーの醜成が第ー と な る と い う 議 論 を 行 い 、 第 二 部 で は 、 実 際 の デ ー タ 分 析 の 各 場 面 に お け る P C版 S A Sの 使 い 方 を 示 し 、 集 者 の 考 え る 3 つ の 基 湘 を も と に P C版 SA Sの 評 価 を 試 み 、 文系の情報処理教育に適したシステムについて考察する. ヒューマンインタフェース、コンビュータ・リテラシ一、 PC‑SAS はじめに 文系大学生にデータ解析を実習させるにはどのようなシステムが適しているだろうか。 文系の情報処理教育は、その初期においてはシステム殺到やプログラミング技法の講習よ りも、できるだけ理想的なパッケージを用いたエンドユーザーコンビューテイングの実習 に 重 点 が 債 か れ る べ き で あ ろ う 。 こ の 点 で 筆 者 は P C版 SASが ひ と つ の モ デ ル に な り 得 る の で は な い か と 考 え て い る eu.2} こ こ で は 文 系 大 学 生 の 情 報 処 理 教 育 に 不 可 欠 な 多 変 景解析パッケージにおける利用者インタフェースについて報告者が日頃の研究・教育の実 践を過して考えていることを述ペるごとにする。 1で は 、 文 系 大 学 生 の た め の 情 報 処 理 教 育 の あ り 木 報 告 は 2 つ の 部 分 に 分 か れ る 。 第 一 宮1 方について報告者の持論を展開する園第二部では、 P C版 S A S に よ る デ ー タ 分 析 の 例 を あげながら、文系の情報処理教育に適したシステムについて考察を加える。具体的には実 際 の デ ー タ 分 析 の 各 場 面 に お け る P C版 S A S の 使 い 方 を 示 し 、 家 者 の 考 え る 3 つ の 基 準 を も と に P C版 SA Sの 評 価 を 試 み る 。 シ ス テ ム は NEC PC‑9801VM+ハ ー ド デ ィ ス ク (40 M B ) と P C版 SA Sver. 6.03 (以下、 SA S と 略 す ) を 想 定 し て い る 。 1. 文 科 系 の 情 報 処 理 教 育 を 考 え る 1‑ 1 従順なプログラマーよりも健全なエンドユーザーを コンピュータは今世紀半ばに電子計算機として誕生したが、半世紀後の現在、人間の感 性拡張の手段となろうとしている。つまり、単なる計算機の機能をはるかに超え、データ の 諸 積 、 通 信 、 副 首 ( ' ) 、 制 御 な ど の 多 く の 面 で 人 聞 を 支 扱 し 、 人 間 に 人 間 の 能 力 を 上 回 る 知i ‑2 2 1

的作業を可館にしている.また、利用者の層や用途も初期と比べものにならないほど多岐 にわたっている.これまでの利用者‑はメインフレームの開列・管理・運営を一手に引き受 けていたシステムの専門家であり、システムの使用 目的へのフイツテイングやアプリケー シヨンプログラムの作成等も自前でまかなっていた。そのため利用者は導入されたコンビ ュ ー タ を 自 分 で 研 究 し 、 少 々 融 通 の き か な い シ ス テ ム で も 使 い こ な す こ と に 脇I 1ら さ れ て い た。しかし、時代は変わり、今やコンビュータの中身や処理の内容について全く知識をも たない者が生活の道具としてコンビュータを身辺に抑え、仕事をする時代になっている。 自動車と同じように利用者はシステムのカタログをみてそのシステムで何ができるか以上 に、どの程度使いやすいか、また、自分の好みにあっているか等といったこれまで問題と されなかったものを裳準としながらどのシステムを使うかを決めるようになり始めている。 メ ー カ ー 恨J )も エ ン ド ユ ー ザ ー コ ン ビ ュ ー テ イ ン グ の 思 紅1 を反映させたユーザーフレンド リーなシステムをつくることに精力を注ぎ始めている。性能がよくても利用者が気持ちよ く使うととのできないシステム、すなわち、ヒューマン・インタフェースの配慮、のないシ ステムは利用者・に支持されず、結局は利用者から見服されてしまう.自分のやりたい仕事 をするのにプログラムをいちいち書いたりハードを手前.ししたりしなければならないよう な手間のかかるシステムに耐えられない利則者が多数を山めるようになっている.そして、 とうした利用者の要求に答えるべく、機々なパッケージソフトを組み込み、それを表示す るアイコンなどをディスプレイの片隅にに即したメニュ一方式の統合型ソフトウェアが全 盛となりつつある。また同時に利 J H者 の 個 性 や 感 性 と い う も の が シ ス テ ム 殻 計 や 生 産 計 i f f i j に生かされるようになりつつある.あえてこれらの傾向を一言で言おうとするならば、現 代はもうシステムをこしらえている時代ではなく、システムを選んで使いとなしていく i 時 代であると言えるかもしれない。 よりよいシステムをつくりあげていくためにはよりよいモニターが必要である.その時 代の、また、進んで、次に来る時代の傾向を感じとり読みとってそれに対応するシステム を提示し、逆に次世代についてのコンセプトの正否を社会に問いかけるような姿勢こそが これからの情報処珂関連産業にも要求されているのである。こうした時代認識に立つなら ば大学における、特に、文系の大学における情報処理教育のあり方が 1 0年 前 と 同 じ プ ロ グ ラミング教育のままであってよいはずはない a 文系大学における情報処理教育はデータ処 理の専門家、システムのよきエンドユーザーの嬰請を第一義とすべきであろう.そしてそ こにおけるコンビュータ教育とは、すぐれたシステムに慌に触れさせて、その素晴らしさ や可能性を実休験させ、さらにそれに慣れ親しませるごとを過してコンビュータを大いに 活用して職場環境を活性化したり新たな作業環境を創造したりできるような素地、すなわ ち、コンビュータ・リテラシーを穣成してやれるものでなければならないと考える. 1‑ 2 コンピュータ・リテラシーとコンビュータ・イメージ コ ン ビ ュ ー タ を 使 う た め に 必 要 な 人 間 仰jの 条 件 と は ど う い う も の で あ ろ う か 。 コ ン ビ ュ ータ側の条件についてはヒューマン・インタフェース・ガイドラインのようなものが既に 作成されている。これはまだよく!i曜かめられていないかも知れないが、人間についてはま だ試作もなされていない.コンビュータ教育についてもほとんど工学関係の専門家が見ょ う見まねで「先生 J の真似ごとをしているにすぎず、本当の意味での正しい情報教育はま だなされていないように思われる園当然との責任は人間に関する諸科学の専門家にあるの であり、この分野に対する彼らの意識の低さ、心理的抵抗、研究の歴史の浅さ、等はあら ためて指摘することもなかろう。コンビュータの歴史自身が浅いのであり、先行き見当つ かない状態であるととも確かである.しかしながら、一部の組織ではこれをしっかりやっ ており、それ故、ソフト産業のトップを走っているものがある 人間の側への配慮をスタ ッフがどれだけしているかは、マニュアルに触れるだけでも、いやディスプレイに映され たフレームを見ただけで手にとるようにわかる.もしも、マニュアルなど棚の隅にでもほ おりあげて、誰か知っている人に教えてもらいたくなってしまうとするならば、それはシ ステム製作者がその分野について手依きしているからであろう。 E ‑ 2 2 2

コンピユータ・リテラシーとはコンビュータをいかにうまく使いこなせるかという能力 のことである。ハードウェアを抵抗なく燥作できるだけではなく、ソフトを十分に活用で きる技能であり、また、コンビュータに対する誤ったイメージをもつことなく「友好的 J 関係をつくっていくことのできるパーソナリティーをも合む概念である これがどの樫度 生来の人間的特質や「初期経験Jによって規定され、学習や経験によってどの程度変界 (発達・退化)するのかという議論は避けて通れぬものであろう.当然、コンビュータと いう実体は日進月歩で変化していくものであろうから、コンビュータ・リテラシーもそれ に応じて変化していくように思われるかも知れないが、水質的にはほとんど変わらないで あろう。 n ところで、コンビュータと人間との相互作J Uを 扱 お う と す る 際 に 、 人 間 と 人 間 と の 相 互 作用に関するこれまでのモデルが役に立つ。人間関係のモデルとして問題としたいのは、 状況との連合モデル、母と子のアタッチメントに関するボンデイング・モデル、そして、 コミュニケーションにおけるインティマシー・モデルである.まず、状況との連合モデル について説明しよう固あるものに対する印象は、そのものとどういう状況で相互作用を行 ったか、というものによって大きく規定されるというものが状況連合モデルである。もし、 ある人が好きになったり嫌いになったりするには、その容貌や人柄がどうであるというこ と も 大 切 で あ ろ う が 、 そ の 人 と そ れ ま で ど の 績 な 場 市i で俊触したか、どういう心理的状況 において相互作用をもったかということが大きな意味をもつであろうというものである。 例えば、ファミコンでアクション・ゲームばかりやっている子どもにとってはコンビュー タはスリリングで刺激的で而白い波ぴ相手であり、ゲームの難易度や木人の技巧の程度や 得 点 力 に 応 じ て 「 難 し く 、 挑 戦 的 J 、あるいは、 「易しく、昨日しやすい J と い う 印 象 の い ずれをもつかが決る。また、会 や学校の満智会で、いやいやコンビュータ講習を受講さ u せられた数学嫌いの者にとってはコンビュータは講師や演習問題の難しさがそのままコン ビュータのイメージになってしまうばかりでなく、コンビュータとの接し方すらも、つま らない、面白くない、強制的な、積極的でないものとなってしまうおそれがある. 筆者はこれまでヒューマンインタフェースシンポジウムや間際応用心理学会などにおい て大学生のコンピユータに対するイメージを分析した結果を報告した。もっとも、そのイ メージ調査はタイプ練習時にコンビュータからさまざまなメッセージが出されるように設 定された実験を終えた i 在後になされたもので実験条件の効果が認めらているが、全条件の 結果について行った因子分析の結果から第一因子として「疎遠性Jの因子が見出され、こ の「疎遠性Jの因子とパフォーマンスに密接な関係があることがわかった.実験結果は、 課題の難しさとコンビュータの指示に含まれた業績志向の成分がコンビュータに対する疎 遠感を生み、それがパフォーマンスに影響を及ぼし、プロッキングやレミニセンスの量と なって現れることを示唆している。さらに、コンビュータの初心者を指導する際には、で きるだけ疎遠感をもたせないような工夫が必要であり、いったん疎遠感ができてしまうと コンビュータの学習や作業に支障が出てくるごとを実験によって確かめられている。 2. PC 版 SA Sの 使 い 勝 手 2. 1 P C版 SA Sに よ る デ ー タ 分 析 の 実 際 データをつくる データ処理はデータを手に入れなければ始まらない.無論、それ以前に、必要なデータ がどこにどのくらいあるか、それらはシステムですぐにもl!えるかどうか、もし使えないと すればどうすればシステムで使えるようになるか、等について考えておかなければならな い.データをつくるにはどうすればよいか。もしデータが紙に脅かれてあるならば、まず それをコンビュータに使える媒休にうつしてやらなければならない.その方法のひとつは フ ロ ッ ピ ー ・ デ ィ ス ケ ッ ト に デ ー タ を 記 録 す る こ と で あ る . さ て 、 そ の 作 業 に S A S を使 う べ き だ ろ う か . 確 か に S A Sに は 高 級 な エ デ ィ タ ー が つ い て お り 、 ワ ー プ ロ と し て も 使 ‑2 2 3

うこともできる。しかしながら、データの入力はデータベースや表計算ソフトのスプレッ ドシートやエディターやワープロソフトの方が適している。データ分析の実習の最初から 学生にあまり使いやすくないエディターでデータを打ち込ませるのは避けた方がよいだろ う。最初の頃はデータセットのサンプルを使わせた方がよいかもしれない。特に大武のデ ータを対象とする多変量解析の実習においては学生が入力したデータの分析はサンプルに よってデータ分析をひととおり習得させたあとで行わせるべきである. SASの 起 動 と 終 了 筆者の使用しているコンピユータシステムはパワースイッチを押して電源を入れるかリ セ ッ ト ボ タ ン を 押 す か す る と MS‑DOSが 起 動 し 、 日 付 や l 時刻の確認の問い合わせ等に対し 2 ・3回 リ タ ー ン キ ー を 押 す こ と に よ り 答 え て い く と 、 プ ロ ン プ ト (Aバ)) が 表 示 さ れ る 。 そ こ で 、 こ こ に rSAS J と タ イ プ し て リ タ ー ン キ ー を 押 す と SA Sが 起 動 し SASシ ス テ ム に 入 る こ と が で き る . シ ス テ ム に EMS ボ ー ド や R A I I ボードがついているならばE I I S によ り C P Uの メ モ リ ー を 大 き く で き 、 ま た ワ ー ク フ ァ イ ル を R A I I デ ィ ス ク 上 ( ド ラ イ ブ 0) にとることでデータ処理を高速化することができる こ れ ら を 使 用 す る に は SAS起 動 時 E A:Y)SAS ‑ E I I S ALL ‑WORK D:SASWORK と入力してリターンキーを押せばよい. S A S が 起 動 す る と デ ィ ス プ レ イ 上 に 3つ の ウ イ ン ド ウ が 現 れ 、 一 番 下 の ウ イ ン ド ウ の コ マ ン ド ラ イ ン ( rCommand ===)J と 書 か れ た 行 ) の 右 に 小 さ な カ ー ソ ル が 点 滅 す る o S ASの 終 了 は コ マ ン ド ラ イ ン 上 に カ ー ソ ル を 移 動 し て 、 Command ===) BYE ^ と 入 力 し て リ タ ー ン キ ー を 仰 せ ば よ い . と こ ろ で S sプ ロ グ ラ ム の 実 行 中 に ど う し て も すぐに中断したい時にはストップキーを押し、その後黄色いウインドウが出てきてから r YJ を入力するごと。リセットはトラブル脱出の最も簡単な方法であるが、これはあく まで「ーから出直し J をする場合に限って使うべき方法である回電源を落とすことはリセ ットと同じ効果があるが、これは不用意に使ってはいけない手段である。 データの入力 デ ー タ が 既 に フ ロ ッ ピ ー デ ィ ス ケ ッ ト に 書 き 込 ま れ て あ っ た と し て も 、 そ れ を S A Sで 使 用 す る た め に は SAS用 の デ ー タ セ ッ ト に 変 検 し な け れ ば な ら な い 。 い ま 、 ア ン ケ ー ト 調 査 の デ ー タ が フ ロ ッ ピ ー デ ィ ス ケ ッ ト の 中 の SILK.DATと い う 名 前 の フ ァ イ ル に 納 め ら れ !に あ る 2つ フ ロ ッ ピ ー デ ィ ス ク ているとしよう a このディスケットをパソコン木休のお M ^ ド ラ イ ブ の 上 の カ に 差 し 込 み 、 こ れ か ら デ ー タ を S sに 取 り 込 む ご と に す る 。 ご と で は そ の ド ラ イ ブ は ド ラ イ ブ Bに な る " ま ず し て み る こ と は 本 当 に ド ラ イ ブ B に そ の フ ァ イ ル があるかどうか、またファイルの中にデータがあるかどうかを確認するごとである。それ に は コ マ ン ド ラ イ ン に rX J と 入 力 し て リ タ ー ン し 、 S 八 Sから IIS‑D05の モ ー ド に 入 る 必 要がある.そして、 rA:Y)J と 表 示 さ れ て か ら rD1R I l :J と 入 力 し て リ タ ー ン し 、 ドライ ブ日のディスケットにあるファイルのリストを調べ、さらに A:Y) TYPE B:SILK.DAT と 入 力 し て リ タ ー ン す る . こ れ に よ り 、 SILK.DATと い う フ ァ イ ル の 中 に 書 き 込 ま れ て い る データを一覧(スクロール時には￨瞬間祝)することができる。 エエでデータの脅き込まれている様子(脊式、フォーマット)をよく頭に入れておかな 2 2 4

けれはならない。それから、 rEXITJ と 入 力 し て リ タ ー ン し 、 S A Sに 戻 る 。 そ し て フ ァ 7 )を押してプログラム編集jiI日商を拡大し、次のようなプログ ン ク シ ョ ン キ ー の 7番 ( f. ラムを書き込む(なお左端は行千件号) 00001 data d1; 00002 infile 'b:silk.dat' lrecl=133; 00003 input obs al‑a24 bl c l $ c2 $ 00004 00005 dl‑d3 d21‑d29 d31‑d35 el‑e7 f81‑f85 gl‑g4; 00006 drop a15; 00006 run; ここで、 l行 日 は デ ー タ セ ッ ト の 名 前 を dlと す る 指 定 で あ る . 2行 目 は 元 の デ ー タ を ド ラ イ ブ B の SILK.DATと い う フ ァ イ ル か ら と っ て く る ヱ と 、 そ し て 各 レ コ ー ド は 133桁 の 長 さ が あ る こ と を シ ス テ ム に 知 ら せ て い る 固 3行1'1から 5行 自 ま で は S A Sデ ー タ セ ッ ト で 使用する変数の名前や形式(変数名の後に事がついているものが文字型で何もついていな い も の が 数 僧 型 ) が 書 か れ て い る . 6行 目 は 質 問 紙 の l rtの a15の 項 目 を デ ー タ セ ッ ト か ら 取 り 除 く 命 令 で あ る 。 SA Sプ ロ グ ラ ム は 7行 自 の よ う に rrun;J で終わり、 f・10を 押 す ことによって実行される。そうすると、拡大していたプログラム編集画面が元の大きさに 戻り、中央のウインドウ(ログ画面)に処理 1 f tの プ ロ グ ラ ム と シ ス テ ム か ら の メ ッ セ ー ジ が表示される.次の文はログ画面に現われたノートの一部である。これを読むと、それぞ れ 61伺 の 変 数 を も っ 100個 の レ コ ー ド か ら な る WORK.D l と い う 名 前 の デ ー タ セ ッ ト が 39秒 でできあがったことがわかる。 NOTE: The data set WORK.D 1 has 100 observations and 61 variables. NOTE: The DHA statement used 39.00 seconds. データをながめる この次にしてみなければならないことはデータセットに正しくデータがおさめられている かの確認である。之のために次のプログラムを実行させる， 00001 proc print; run; こ れ に よ り 、 デ ィ ス プ レ イ の 一 帯 上 の ウ イ ン ド ウ (L L ¥} J岡 商 ) に 各 レ コ ー ド ( 観 測 ) の 変数の債が表示される.ここで、各変数に i Eし い 偶 が 入 っ て い る こ と が 確 か め ら れ た な ら ば、次に各変数についての記述統計最を算出する作業にうつる。平均値を求めることが意 味のある a lから a24ま で の 変 数 の 有 効 観 測 数 、 最 小 個 、 最 大 値 、 平 均 値 、 標 準 備 差 を 求 め る には、 00001 proc means; var a1‑a24; run; とプログラムすればよい.また、残りの b lから gl ¥ ま で の 変 数 に つ い て 、 各 変 数 に 含 ま れ る 項目とそれらの出現頻度を求めるには、 00001 proc freq; table b1‑‑g1; run; と プ ロ グ ラ ム す れ ば よ い 。 a1‑a21 ¥ や bト ‑glと い っ た 連 続 す る 変 数 の 指 定 方 法 に 注 意 さ れ た データをまとめる Fhd ηru nノ旬

アンケート調査では、イメージなどを調べる場合、後数の項目を用いる.こうした項目 群はばらばらにみていくよりも、なんらかの操作によってとれらの変数を代表するような、 より少ない数の変数にまとめてみたほうがよいことが多い.多変量解析とはそのための方 法である.そのひとつに因子分析がある. 次のプログラムはa lから a 2 4ま で の 2 4の 項 目 群 の 回 特 を 因 子 分 析 ( 主 成 分 法 ) す る も の である. 0 0 0 0 1 proc f a c. to r ; var al‑a24; r u n ; 因子分析の結果が出力されたら、各変数への囚子負荷景をもとに各因子の解釈を試みる 作業へと進む. データを比較する 平均や頻度などの記述統計量をもとにデータの全体像をおおまかな把掻と多変量解析の 手法による変数の集約を済ませた後は、データ分析の主たる作業、すなわち、仮説の設定 とその検証に進む，ある条件によってデータをグループに分け、グループ間でのデータの 差異を調べる.これによって各変数を規定する要因をとらえることができる. 例 ) 奈 良 県 へ の 居 住 牒 ( 変 数 bl ) に よ る 奈 良 の イ メ ー ジ 及 び 奈 良 博 の 評 価 の 速 い を 検 討 する.分散分析により奈良県に住んでいることが奈良のイメージに影響を与えるかどうか を調べてみる.アンケートの質問一(項目 a l‑a24) は 回 答 者 の 奈 良 県 へ の 居 住 歴 を 問 う も のであった.そこで、奈良県のイメージに関する 2 4の 尺 度 n 干の￨濁子分析により得られた 7 つ の 因 子 の 悶 子 得 点 に 居 住 歴 に よ る 違 い が あ る か ど う か を 1元 配 置 の 分 散 分 析 に よ り 調 ペ る.そのための s s プログラムは以下の通り. ^ 0 0 0 0 1 proc factor nfactor=7 out=outl; var a l ‑ a 2 4 ; 00002 data d l ;s e to u t l ; 00003 proc s o r t ;b yb l ; 00004 proc m e a n s ;b yb l ; var factorl‑factor7; 00005 proc a n o v a ;c l a s sb l ; model factorl‑factor7 = b l ; means b l / t ; 00006 r u n ; ここで、 1行 自 は 各 回 答 者 ご と に 7つ の 因 子 そ れ ぞ れ に つ い て の 国 子 得 点 を factorl から f actor7 ま で の 変 数 に 与 え 、 そ の 7つの変数をそれまでの変数に迫力1Iしたものを o ut1 と い う デ ー タ セ ッ ト と し て 書 き 出 す と い う 命 令 で あ る 。 2行 自 は o ut lを 以 下 の 分 析 に 用 い lの カ テ ゴ リ ー コ ー ド 別 に 7変 数 の 平 均 を 求 め る 指 る た め 指 示 で あ り 、 3 ・ 4fj日 は 変 数 b 示である。 5行 自 が 分 散 分 析 と そ の 下 位 検 定 ( t検 定 ) の プ ロ グ ラ ム で あ る . 2 ヒ ュ ー マ ン ・ イ ン タ フ ェ ー ス と P C版 S 八 S 以 上 の 作 業 を 振 り 返 っ て P C版 S A Sに つ い て の 評 何 を 策 者 独 自 の 観 点 か ら 試 み て み る 。 評 価 に は い る がjに 文 系 大 学 生 の デ ー タ 分 析 の 実 習 に 使 川 す る シ ス テ ム の 評 価 基 準 に つ い て 筆者の考えを述べておく m ヒ ュ ー マ ン ・ イ ン タ フ ェ ー ス 評 価 の 3つ の 基 筆者はユーザーフレンドリーなシステムであるかどうか、すなわち、非専門家でも使い やすく、使ったことをきっかけにコンビュータがますます好きになっていくようなシステ ムであるかどうかが最も重要であると考えている。集者が文系大学生を対象に行ったコン ビュータ・イメージについての研究ではコンビュータのイメージの中心はコンビュータヘ 一 2 2 6

の親近性であり、それは、コンビュータの利用状況によって大きく変化し得るものである と 同 時 に 、 利 用 者 の 作 業 や モ ラ ー ル に 大 き な 影 響 を 与 え る こ と が わ か っ て き た . 3・ 〉 4)Gib bon， S.S) は 子 供 を 対 象 と し た コ ン ピ ユ ー タ 学 習 が 備 え る べ き 条 件 と し て 、 1) レ ス ポ ン ス が 柔 軟 で あ る こ と 、 2)文 字 や 画 像 が 提 示 で き る こ と 、 3)視 聴 覚 に 働 き か け る も の で あ る こ と 、 4)利 用 者 の 要 求 に 応 じ た 情 報 が 取 り 出 せ る こ と 、 5) r もし ならどうなるか」を試せること、 6)他 の 利 用 者 と 交 信 で き る こ と をあげている.また、グリーンフィールド引は子供をひきつけるテレビゲームの魅力とし て 、 1) 子 供 た ち が 実 際 に 自 分 と テ レ ビ と の 相 互 作 用 を 同 時 進 行 形 で 体 験 す る こ と きること、 2)さ ま ざ ま な 情 報 を 同 時 に う ま く 活 用 し な が ら 徐 々 に 高 度 な 感 覚 運 動 協 応 を がで つく りあげていく創造的な楽しみがあること をあげている.インタラクティプでクリエイティプであることは人の魅力を決定する重要 な要因であるが、コンビュータについても同じことがいえる.利用者と良好な関係をつく り利用者に愛着や親しみを感じさせるものであるかどうか、利用者への配慮がなされてい るか否かを第一の基単にすべきと考える。 第二の基慣はシステム自休に利用者がしようとしている仕事のノウハウが蓄積され、利 用者の時間と労力を無駄にしないような配慮がなされているか、すなわちシステムが要求 する操作・作業に計爾性があるかどうかということである.優秀なシステムを使用し続げ ているとデータ処理についての正しい作法が自然に身につくといわれる.他方、データ処 理の現場を知らないプログラマーのつくったソフトが実際に使いものにならないことがよ くある。システムが実践を通して洗練されているかどうかは文系学生にとって兎要である。 Smith， S.L. & Hosier， J.N.が 発 表 し た 『 利 用 者 イ ン タ フ ェ ー ス ・ ソ フ ト ウ ェ ア 殻 計 ガ イ ドライン.!I 7) に お い て は 利 用 者 イ ン タ フ エ ー ス 設 計 上 の 一 般 概 念 と し て 1)関連性、 2)一貫性、 3 )柔 軟 性 の 3つ が あ げ ら れ て い る 。 利 用 者 の 記 憶 負 担 を 最 小 に し 、 情 報 の 取 り 込 が を 効 率 よ く 行 え るように利用者の要求に応じてシステムが柔軟に変更できるものでなければならないとい う。彼らのいう関連性、一貫性、柔軟性は第二の基準に属するものと考える. とごろで、コンピュータの商面やキーボードがどれほど見やすく使いやすいものであっ たとしても、仕事がはかどらなければそのシステムと利用者との良好な関係も長続きしな い，どれだけ仕事が効事ょくできるかというととも問題である.ごれが第三の基準である。 しかしながら、とれは文系の情報処理教育のためのシステムを考える上では上記の二つの 基準ほど重要ではないと考える。仕事を素早く大量に正確に済ますととはコンピュータの 本傾である，しかし、とのとととコンビュータ肉休の性能とが単純に対応しているわけで ないととは云うまでもない。文系の情報処県教育では情報検索や大量データの分析や加工 ・保存のためのシステム活用法の習得に主般を 1 ft.くべきであり、 C P U 1 待問の節約よりも データ処理全休の作業時間や効事を問題としなげればならないだろう。 u u ワd ︐ ︒ ︐ ︒ P C版 S A S の評ー価の試み

以上、集者の考えをまとめると、システムの使いよさは作業効事、利用者への配慮、作 業の 1 1 1・両性、という 3 つ の 要 素 に よ っ て 成 り 立 っ て お り 、 こ れ が シ ス テ ム 評 価 の 基 準 と な る の で は な い か と い う こ と で あ る . P CI 坂 S A Sは い く つ か 欠 点 は あ る も の の 、 こ の 3 つ の基幣をバランスよく潤足している.作業効廓の点ではスピード、精度ともに申し分なく、 大 量 デ ー タ の 処 理 も EMS に よ り 可 能 で あ る 。 手1J1I者への削慮という商ではデータ処理パッ ケージの模範といえる.ディスプレイマネジャーシステムによりプログラム編集爾面、ロ I Iカ 両 部 と い う 3 つ の 独 立 し た ウ イ ン ド ウ を 同 時 に 参 聞 で き る ば か り で な く 、 各 グ函面、 I ウインドウへのカーソル移動やウインドウの拡大・綿小が簡単にでき、利 m者 が 自 分 の 使 い や す い 体 裁 に す る こ と が で き る . ま た 、 MS‑DOSへ の 一 時 的 な モ ー ド 変 更 や 、 テ キ ス ト フ ァイルの出力や取り込みが簡単である等、 S A Sに 用 意 さ れ た 利 用 者 イ ン タ ー フ ェ イ ス を いちいちあげていくときりがないほどである。 最後に計画性について述べる回データ分析の入門時はデータ処理の細かい作業をひとつ ずつプログラムし、デバッグするとともに試行鞘誤を繰り返しながらよりよい方法を学ん でいくという進め方がよいだろう。しかし、最後には作業の各場面で最良と思われる方法 をつなぎあわせてひとつの処理プログラムにまとめあげることを学ばねばならない。モジ ュールごとのテストと改良、そして、モジュールを統合によるデータ処理の自動化、構造 化 の 2つ を 習 得 さ せ る シ ス テ ム と し て P C版 S A Sは す ぐ れ た 機 能 を も っ て い る 。 P C版 S A S に は リ コ ー ル 機 能 が つ い て お り f'9 を 押 す と 班 前 に 実 行 し た プ ロ グ ラ ム が 編 集 商 而 に現れる.これを繰り返すことによって最初から最後までの処理を全部編集画面に出すこ とができる.これにより、逐次的に行った処理を一括してひとつのプログラムにすること ができる.さらに、これをプログラム編集画面のコマンドラインに、例えば Command ===) file 'B:SllORI.PRG' と 入 力 し リ タ ー ン す る こ と で 、 SHORI.PRG と い う 名 前 で ド ラ イ ブ B に あ る フ ァ イ ル に 書 き 込んでおけば、 S A S を 起 動 さ せ て お か な く て も 、 DOS の レ ベ ル で A :干) SAS B:SHORI.PRG と打てば、パッチ型の処理を行って、出力結果やログ情報をそれぞれハードディスク上に S I I O RI .LST と S l l O R1 .LOG と い う 名 前 の フ ァ イ ル を つ く っ て 書 き 1 1¥してくれる.従って、 P C 版 S A Sは デ ー タ 処 理 と い う 作 業 を ま と め 、 作 業 に 百 十 回 性 を も た せ る に も 有 効 な 道 具 と なるのである。 文献 1)米谷 2 )米 谷 3 )米 谷 淳 1988 奈 良 大 学 へ の PC版 SAS の 導 入 と 曾 及 の た め に SUGI‑J'88 論 文 集 淳・碓井照子・長谷川計二 1989 PC版 SAS の 一 年 間 SUGI‑J'89 論 文 集 4 )米 谷 津 淳・柿本敏克・三隅二不二 1987 コ ン ピ ュ ー タ P M指 示 が タ イ プ 学 習 に お け . S 0法 に よ る るパフォーマンス・イメージ形成に与える効果に関する実験的研究 3 イ メ ー ジ の 分 析 第 3回 ヒ ュ ー マ ン イ ン タ フ ェ ー ス シ ン ポ ジ ウ ム 論 文 集 177‑122. 1988 コ ン ピ ユ ー タ ・ リ テ ラ シ ー と コ ン ピ ユ ー タ ・ イ メ ー ジ に 関 す る 心 理 1.序 第 4 回 ヒ ュ ー マ ン イ ン タ フ ェ ー ス シ ン ポ ジ ウ ム 論 文 集 95‑98. 5)Gibbon， S . 1983 The electric learning environment of the future. I nM . A . I I h ite(Ed.) The Future o f Electric Learning. Pp.3‑12. 6 )グ リ ー ン フ ィ ー ル ド ( 武 藤 隆 ・ 鈴 木 寿 子 訳) 1986 子 供 の 心 を 育 て る テ レ ビ ・ テレピゲーム・コンピユータ サイヱンス 社 Pp.125‑166. 7)Smith， S . L . & Mosier， J . N . 1986 Guidelines for Designing User Interface Software. MITRE. 学的研究 ‑2 2 8

日本 S A Sユーザー会 (SUGI‑ ‑ . J ) エンド、ユーサεのためのユーティリティ支援システム 0久 富 丈 志 高井孝之 京都大学大型計算機センター U t i l i t y Support System for end‑users Takeshi Hisatomi Takayuki Takai Data Processing Center Kyoto University Yoshidahonmachi Sakyo‑ku Kyoto 要旨 S A Sの ユ ー テ ィ リ テ ィ ・ プ ロ シ ジ ャ は 他 の 統 計 ア プ リ ケ ー シ ョ ン ・ パ ッ ケ ー ジ に は な い S A S デ ー タ セ ッ ト 等 の 編 集 ・ 複 写 ・ 管 理 に 秀 れ た 機 能 を 有 し て い る 。 と こ ろ が 手J I用 調 査の結果、使用頻度は極めて少ないことがわかった。そこで少しでも利便性向上を図るた めにメニュー函面方式によるユーティリティ支援システムを構築した。 ASユ ー テ ィ リ テ ィ プ ロ シ グ ャ 、 P L / II P Fツール、 CONVERTプ ロ シ ヅ ャ キーワード: S 1. は じ め に 本 セ ン タ ー で は 昨 年 4月 (1 9 9 0年 ) よ り 1年 間 に わ た っ て S A Sユ ー ザ の 詳 細 な 利 用 状 況 を 把 握 す る た め に S A Sの S T I M E Rル ー チ ン と セ ン タ ー の 課 金 ・ 利 用 者 フ ァ イ ルを用いて利用状況調査を実施し、分析を行った。その中間的な分析結果については関西 S A Sユ ー ザ 会 等 で 報 告 を 行 っ た 。 こ の 調 査 結 果 か ら 判 明 し た こ と は 、 S A Sプ ロ シ ジ ャ のうちユーティリティプログラムの使用頻度が極めて少ないという点が指摘できた。その Iか ら 見 て 使 い 勝 手 の 悪 さ が 敬 遠 さ れ た こ と も 考 え ら れ た の 原 因 の lつ に は エ ン ド ユ ー ザ 倒J で、今回利便性と効率性を考慮したメニュー画面方式によるユーティリティ支援システム を構築したので報告する。 2. 本 セ ン タ ー の シ ス テ ム 構 成 の 概 要 筆者の所属する大型計算機センターは全国の大学・高等専門学校等の研究者が、学術研 究i こ 伴 う 計 算 及 び 情 報 の 処 理 を 行 う た め に 利 用 す る 全 国 共 同 刷 用 施 設 で 昭 和 44年 l月 か ら 計 算 機 シ ス テ ム の 運 用 を 開 始 し 、 現 在 ( 平 成 3年 4月 現 在 ) 約 5 0 0 0名 の 利 用 者 が い る 。 図 1に 本 セ ン タ ー の シ ス テ ム 構 成 図 を 示 す 。 統 計 ソ フ ト ウ ェ ア と し て は SA S (パー ジ ョ ン 5. 1 8)のほか、 S P S S X (リリース 3. 0版)、 A N A L Y S T等 が 汎 用 計 算 機 M780/30 (富士通)の配下で稼動している。 S A S は 1 9 8 1年 1 0月 l日よ り 、 リ リ ー ス 7 9. 6が 導 入 さ れ て 以 来 多 く の ユ ー ザ に 支 持 さ れ 、 現 在 S A S社 と 契 約 し て い る プ ロ ダ ク ト は B A S 1C のほか、 G R A P H 、 ET S、 O R、 I M L及 び オ ン ラ イ ン 教 育 用 シ ス テ ム C B Tが エ ン ド ユ ー ザ に 供 さ れ て い る 。 ユ ー ザ に 対 す る 教 育 支 援 サ ー ビ ス と し て は 延 ぺ 8 日 間 の S A S講 習 会 ( 基 本 、 G R A P H、 統 計 処 理 ) の ほ か 、 S A S社 魁 の S A S教 育 ビ デ オ ラ イ ブ ラ リ を 利 用 し た 視 聴 覚 教 育 支 援 サ ー ビ ス を 実 施 し て い る 。 ‑ 2 2 9

中央実直装置 集中臨晃装置 M‑780/30 3 3 0G s 主記憶容量 吋吋ぉ 256MB 宇 白 目 外部記憶装置 匂園 町台 口台台国 4 山 川 薗 台 。圃 (センタータ付高局) :*交換回線 • 3 0 0b p s1 1回 ・1 2 0 0b p s3 2回 ・2 4 b p s2 1巨 ・4 8 0 0b p s5 5巨 ・9 6 0 0h p s 2 6 0回 ・ 1 9 . 2 K b p s2 0厄 ∞ デ ィ J . .1 レイ型端末 〈 ゴl 口 白l ( 玄 四 台 台 センター内 幸l 問者用端末 :*ポートセレクタ ~末 . 4 8 0 0 b p s2 0巨蹄 :*専用回線 . 2 4 0 0b p s 2回線 3 0台 文字型 ・ 4 8 0 0b p s 5口 ・9 6 0 0b p s3 4巨線 0台 n 7 j "J..型 2 厄i j 1台 5 台 2 台 出力要求刑端末 8 台 イメージ型 目指奇型 5 台 I P F U ‑ 1 5 0 0I 台 2 台 ン 出 E唖k 〈 二 コ2 町 作 一 曲 q九U'BA‑‑A'BA‑‑AnγLM ムロムロムロム口'台ムロ A出 • 4 8K b p s 3巨蹄: ∞ ( M !! S 用) 4 . 9 6 0 0b p s 1巨蹄 j ‑ m o j本学内パケット網 端凶 ∞ 末州制 :*第 2 種パケット網 : . 9 6 b p s 1回線 j 用R 外 M 4 SM閃 寸 印UB T F臼に v r z x u FMR :本大学問ネットワーク • 4 8K h p s 1巨路泉 ・ 9 6 0 0b p s 1鴎漂 入出力ステーション レ コ ザ 的 』 ・ イ H・ デ ィ J . .1 レ イ 型 端末 薗 l 台~ 巴 ゴ 口 l 台 l 台 ⑭回 媒体変換及びファイ j時五きシステム P C D 8 0 1 V m E P S O N' I C ‑ 2 8 6 ε 戸 ￨Tm 凶日 3 . 5 ン イf7 日7 ( ' ‑ 5 1ンf7日，('‑ 8 1ンf7ロヲ('‑ ￨マ沖ントツシユト 2 3 0‑ (平成 3 年 4月 l日現在)

3. ユ ー テ ィ リ テ ィ 支 援 シ ス テ ム の 梼 成 図 2I こユーティリティ支援システムで級うユーティリティプロシヅャのメニュー画面を 示 す 。 こ こ で は 本 セ ン タ ー の 還 周 上 の 制 約 か ら TAPECOPY、 TAPELABEL、 XCOPYの 各 プ ロ シ ジ ャ は 除 外 し た 。 図 3に ユ ー テ ィ リ テ ィ 支 援 シ ス テ ム の 処 理 手 順 を i 流 れ 図 で 示 し た 。 以 下 、 図 3に 従 っ て 概説する。 ① (CLIST) は メ ニ ュ ー 画 面 作 成 及 び メ ニ ュ ー 選 択 プ ロ シ MENUプ ロ シ ジ ャ と 言 う ) と 後 の PL/Iの 実 行 処 理 に よ っ て 生 成 さ れ る SA Sユ ー テ ィ リ テ ィ プ ロ グ ラ ム CSASOUT) を 実 行 す る プ ロ シ ジ ャ ( 以 下 コマンド・プロシジャ ジャ(以下、 S A S G 0 プ ロ シ ジ ャ と 言 う ) の 2つ の 部 分 か ら 櫛 成 さ れ て い る 。 シ ス テ ム を 起 動 す る と 最 初 に MENUプ ロ シ ジ ャ が 実 行 さ れ メ ニ ュ ー 選 択 画 面 ( 図 2) を 表 示 す る 。 ユ ー ザ は こ の な か か ら lつ の メ ニ ュ 一 番 号 を 選 択 す る 。 ② メ ニ ュ ー が 選 択 さ れ る と PL/I プ ロ グ ラ ム が 起 動 し 、 各 ユ ー テ ィ リ テ ィ 処 理 を さ せ る SA Sプ ロ グ ラ ム を 生 成 す る 。 こ の PL/I プ ロ グ ラ ム で は 1PF ( メ ニ ュ ー 画 面等を作成させるツール)を利用して各ユーティリティに必要なデータを会話形式で 入力させ、そのデータを用いてユーティリティプログラム (SASOUT) を 出 力 デ ータとしてデータセットに害き出す。選択したユーティリティによってはサプメニュ ー 画 面 の 選 択 も 可 能 で あ る 。 ま た 、 ど の ユ ー テ ィ リ テ ィ 処 理 画 面 か ら も P F 0画 面 ( セ ン タ ー で T S Sで 利 用 す る と き デ ー タ セ ッ ト 一 覧 を 表 示 さ せ 選 択 す る こ と に よ っ て 処理させる画面)に入ってデータセットの確認および更新することも可能である。 PL/I プ ロ グ ラ ム の 流 れ 図 を 図 4に示す。 SASOUTが 作 成 さ れ PL/I プ ロ グ ラ ム の 実 行 終 了 後 、 SA SG0 プ ロ シ ジ ャ に 処 理 が 移 さ れ SA Sの ユ ー テ ィ リ テ ィ プ ロ グ ラ ム (SASOUT) が 実 行 さ れ る 。 ④ ③ の 終 了 後 再 び MENUプ ロ シ ジ ャ が 実 行 さ れ る が 、 連 続 し て 処 理 を し な い 場 合 は ③ メ ニ ュ 一 番 号 Oに よ り 本 シ ス テ ム は 終 了 す る 。 以 上 の 会 話 型 処 理 に 関 し て は SA Sの MACRO言 語 ま た は DMSを 用 い る こ と に よ っ て も 実 行 可 能 で あ る が MACRO言 語 に つ い て は 処 理 速 度 が 遅 い と い う 点 で 問 題 が あ り 、 DMSに つ い て は SA Sデ ー タ セ ッ ト の 分 割 ・ 結 合 等 の 処 理 操 作 が か な り 面 倒 で あ る 点 を 挙 げ る こ と が で き る 。 メ ニ ュ ー の 画 面 操 作 に つ い て 言 え ば SAS/FSPが 導 入 さ れ れ ば よ り き め の 細 か い 画 面 制 御 が 可 能 で あ る が 、 本 セ ン タ ー で は 現 在 SAS/FSPは 導 入 さ れていないので今後の課題である。ともあれ木システムの最大の利点はエンドユーザが原 則的には oS上 の デ ー タ セ ッ ト 名 を 指 定 す る だ け で ユ ー テ ィ リ テ ィ 処 理 が 簡 便 に か っ 効 率 的に実行できる事になった点である。また本システムをエンドユーザに積極的な利用を勧 めることにより、 SA Sデ ー タ セ ッ ト に 関 す る ト ラ ブ ル を 未 然 に 防 げ る で あ ろ う と い う 点 で あ る 。 本 セ ン タ ー で は 利 用 者 の 所 有 ( 作 成 ) す る デ ー タ セ ッ ト を 一 括 し て M T等 に 複 写 す る BACKUPプ ロ グ ラ ム (F社 の JSGMOVEプ ロ グ ラ ム を 使 用 ) が サ ー ビ ス プ ロ グラムとして供されているが、 SASデ ー タ セ ッ ト を こ の プ ロ グ ラ ム に よ っ て 複 写 し 、 他 大学あるいは外国の研究機関などで利用しようとした場合に復元が不可能であったという トラブルが本センターで度々発生していたが、これらの問題の防止についても役立つであ ろうと考えられる。 次節では本システムの実際の実行例について、二、三紹介する。 4. ユ ー テ ィ リ テ ィ 支 援 シ ス テ ム の 実 行 炉J I ユ ー テ ィ リ テ ィ 支 援 シ ス テ ム の 処 理 選 択 メ ニ ュ ー ( 図 2) に は HELPキ 一 、 終 了 キ ー を 含 め て 1 5種 類 の 選 択 キ ー が あ る 。 現 在 は 単 体 の み で 起 動 し て い る が 将 来 的 に は 他 の S A Sコマンドと同織にパラメータのみで起動させたいと考えている。 nJU qd

tj tt t HSSHH HHSA S) N U プ ロ 件 件 件 件 〉 ノ る争 付をPOMNNNPPTISSLAL 件 特択PR00000OADDDERE了件 付選ABCCCCCCDEPPRTH終材 材 料の . . . . . . . . . . . . . . . . 料理1234567890123450村 本U 1 1 1 1 1 1 村 hNF 件 付 SS)T 件 APSM 付 件 SSDAVE 付︒ S((ゆ やS S H 特い Hさ E T T T S S T Y E O H 材 H H下DERNRRDDERPSP 件 "てNSAEEE((SOOAS 付しEWPTVVYYATCENP 件 付 付 特ゆ E PS S A } M 番号を入力してください。 ソ ヤ (0‑15)= 図 2. 処 理 選 択 メ ニ ュ ー 函 面 P L / プ ロ グ フ ム 起動する 図 3. ユ ー テ ィ リ テ ィ SASGO プロシジャ をる ムせ ラてさ グし行 イ ‑ フ ロと実 プム テグ リロ ‑ 2 3 2‑ たイプ 支援システムの流れ図 図 4. PL/Iプ ロ グ ラ ム の 流 れ 図 しテS 作ユS 成一 A SASユーティリティが

APPENDメ ニ ュ ー 4 APPENDメ ニ ュ ー は APPENDプ ロ シ ジ ャ の 機 能 を メ ニ ュ ー 画 面 に よ り 処 理 す る APPENDの 機 能 で あ る SASデ ー タ セ ッ ト の 連 結 は DATAス テ ッ プ の ものである。 S ET ス テ ー ト メ ン ト で も 容 易 に 処 理 が 行 え る が 、 巨 大 デ ー タ を 扱 う 場 合 に は 処 理 速 度 の 面 で APPENDプ ロ シ ヅ ャ の 方 が よ り 効 率 的 で あ る 。 図 5に 処 理 メ ニ ュ ー 画 面 の 例 を 示 す 。 な お 、 こ こ で 扱 え る S A Sデ ー タ セ ッ ト は 既 存 の も の に 限 ら れ る 。 A P P: 卜N [ ) データセット名: A.SASDATAl ) j j (S A Sデ ー タ セ ッ ト 名 TEST1 迫} J Iす る SA Sデ ー タ セ ッ ド 名 : TEST2 処 ~II 中止のlU・合 ==> PFK2~ 図 5 . APPEND処 理 メ ニ ュ ー 画 面 4. 2 DATASETSメ ニ ュ ー DATASETSメ ニ ュ ー で は DATASETSプ ロ シ ヅ ャ の 機 能 を メ ニ ュ ー 画 面 に よ り 処 理 し よ う と す る も の で あ る 。 図 6に DATASETSメ ニ ュ ー を 示 す 。 こ の 処 理 で は oSの デ ー タ セ ッ ト 名 の み の 入 力 で 起 動 出 来 る よ う に な っ て い る 。 ユ ー テ ィ リ テ ィ の 起 動 後 は DATASETSプ ロ シ ジ ャ の フ ル ス ク リ ー ン 処 理 の 画 面 ( 図 7) で 処 理 で き る 。 S A Sプ ロ グ ラ ム を 作 成 及 び 実 行 す る 場 合 、 メ ン バ 名 や デ ー タ の 内 容 を 迅 速 に 知 る 必 要 性にせまられる場合があり、その点から考慮しでも利用度は高いものと考える。 D 八 γ 八 S ET S データセット名: A.SASDATA ==> PFK2~ 処町! . I I '.1ト.の場合 図 6. DATASETS処 理 メ ニ ュ ー デ ー タ セ ッ ト ‑メニュー コマンド => ライブラリー: コマンド KENSAKU エントリー タイプ 才ペランド DAI門ER FRSl FRS2 FRS3 FRS4 DATA DATA DATA DATA DATA . . . . . . . . . . . . . . . . ・ ..・・・.. . . . . . . . . . . . . . . . . ・ .. ・ . .. .. . . . .. . . . ・ .. ・ . .. 図 7. DATASETS処 理 画 面 ‑2 3 3一 l オペランド 2 . . . . . . . . . . . . . .. . ・ . . . . . . . . . . . .. . ・ . .. . . . . . . . . . . . . ・・・・・・・. . . . . . . . .. . . . . . . .

4. 3

CONTENTSメ ニ ュ ー

CONTENTSメ ニ ュ ー で は CONTENTSプ ロ シ ヅ ャ の 実 行 処 理 を 行 う 。 こ の 処
理 で は DATASETSメ ニ ュ ー 等 で 確 認 さ れ た SASラ イ プ ラ リ の メ ン バ 単 位 に お け る
ド キ ュ メ ン ト を 得 る た め の プ ロ シ ジ ャ で あ り 、 ユ ー ザ は oSの デ ー タ セ ッ ト 名 と SASデ

^

ータセット名をメニューに従って入力するだけで S

Sデ ー タ セ ッ ト の ド キ ュ メ ン ト を 得

る こ と が で き る 。 図 8に CONTENTSメ ニ ュ ー の 処 理 画 面 を 示 す 。

CONTENTS
A.SASDATA

データセッ ト名:

TESTl

S八 Sデ ー タ セ ッ ト 名 :

==>

処I
'
J
.
lt
:
jl1
I
二
のJ
品合

rF 1( 2~

図 8. CONTENTS処 理 メ ニ ュ ー

4. 4

COpy (0 S司 oS) メ ニ ュ ー

COpyメ ニ ュ ー で は COpyプ ロ シ ヅ ャ の 機 能 の 処 理 を 行 う 。 こ の 処 理 で は 入 力 側 及
び出力側の

oS上 デ ー タ セ ッ ト 名 を 入 力 す る 。 出 力 側 の デ ー タ セ ッ ト は 既 存 ・ 新 規 い ず れ

であってもよく新規の場合には傾境指定を行う必要がある。更に、

COpyメ ニ ュ ー で は

以上のメインメニューのほかにサプメニューとしてコピーしたいデータのメンバタイプの
選 択 も 出 来 る よ う に 構 成 さ れ て い る 。 図 9に COpyメ ニ ュ ー の メ イ ン メ ニ ュ ー 、 図 10

Y

BJ

︑
C

︐
︑
︑
f

にサプメニューの処理画面を示す。

A.SASDATA

入力データセット名:

¥j
J‑
T
・ータセット名:
B.SASD^TA
1
1
1}J データセットは新以・ H~ (
i
'か

m: l弘イ/. : 2)

(
:
I
;
I
'
j

1

フ 了 イ ル 符 巾dJ

スペース J
p
.f
立
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J
U
Ii
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t
f
J
う分 i
i
i

日LKS

司

(
日 LKSITRKSを指定して下さい。〉

169
50

11
==> rF K 2 ~
処則!1
.
:
1
:
.の 場 合
図 9
. COPY処 理 メ ニ ュ ー ( メ イ ン )

)川さ・刀

ノ
一
︑ J︑J J

E
︐

2
3
4

h
v
﹄

( 2~
==> ド F1

図 10. COPY処 理 メ ニ ュ ー (サプ)

︑
j
t
︑
"一

・
‑
﹁
'
¥

削メクデイ紀代フト

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SASデ ー タ セ ッ ト は TSSの COPYコ マ ン ド で は 処 理 が 出 来 な い た め コ ピ ー を す る 場 合 に は SASの COPYプ ロ シ ジ ャ を 使 っ た SASプ ロ グ ラ ム に よ っ て し か 処 理 が 出 来 ないためその点で処理が簡便になると考えられる。 4. 5 CONVERTメ ニ ュ ー (SPSS時 SAS) 汎用計算機のエンドユーザは多種多様なソフトウェアに対する要求があり、そのニーズ に適切に対処していくのもセンターの重要な役目である。統計アプリケーションにおいて もエンドユーザの研究分野・守備範囲によって使用するアプリケーションが異なるのも実 情である。 SASで は SPSSの 第 9版 ま で の シ ス テ ム フ ァ イ ル を SASデ ー タ セ ッ ト に 変 換 す る CONVERTプ ロ シ ジ ャ が 用 意 さ れ 、 こ れ に よ っ て SPSSユ ー ザ が 容 易 に SASの プ ロ シ ジ ャ が 利 用 で き る と い う 利 点 が あ っ た 。 こ の プ ロ シ ヅ ャ の 存 在 に よ り 従 来 の SPSS ユ ー ザ を S A Sに 引 き 寄 せ た と い う 本 セ ン タ ー の 歴 史 的 な 経 緯 が あ る 。 しかし、 SPSSx の リ リ ー ス 2 . 2版 以 降 こ の CONVERTプ ロ シ ジ ャ の SPSS フ ァ イ ル の SASデ ー タ セ ッ ト へ の 変 換 と い う 機 能 は 利 用 出 来 な く な っ た 。 一 方 皮 肉 な こ とに SPSSx の リ リ ー ス 2 . 2版 か ら SASデ ー タ セ ッ ト を SPSSフ ァ イ ル に 変 換 す る GET SAS機 能 が 新 機 能 と し て 追 加 さ れ た 。 こ の よ う な 状 況 の な か で 使 い 勝 手 は CONVERTプ ロ シ ヅ ャ の 比 で は な い が SASマ ク ロ で 書 か れ で あ る SPSSXSASプ ロ グ ラ ム を SASコ マ ン ド 下 で 起 動 す る こ と に よ り SPSSx の シ ス テ ム フ ァ イ ル 及 び フ ォ ー マ ッ ト フ ァ イ ル を SASデ ー タ セ ッ ト に 変 換 す る SASマ ク ロ プ ロ グ ラ ム を CONVERTメ ニ ュ ー に と り 入 れ た 。 この CONVERTメ ニ ュ ー で は こ の SPSSXSASプ ロ グ ラ ム を SPSSの シ ス テ ム フ ァ イ ル 及 び SASデ ー タ セ ッ ト を oS上 の デ ー タ セ ッ ト 名 を 指 定 す る の み で 実 行 可 能 に し た 。 図 11に CONVERTメ ニ ュ ー の 処 理 画 面 を 示 す 。 も う 一 方 の CONVERT (SAS吟 SPSS) メ ニ ュ ー は SPSSx の GETSAS 機 能 を 用 い て SASデ ー タ セ ッ ト を SPSSの シ ス テ ム フ ァ イ ル に 変 換 す る 処 理 で あ る 。 将 来 的 に は SAS特 ANALYST、 SAS特 BMDPを 追 加 す る 予 定 で あ る ( 現 在 BM DPの 最 新 パ ー ジ ョ ン の 導 入 を 検 討 中 で あ る ) 1 SSX=>S八 S) C 0 N V E I~ T (S J ︑.. ヵ TJ1th 50 A・ ﹁ け uh J i i l 分: i i 初m l! i l : . ‑( 日L KS 々 nUHHhd‑ q u スペース ( r lj 立: AHZC川 Aju H ・ 明 I 吋 ノ ‑ ‑ ル4 ︑ドE' 名ト ツセ . 7 セタ タ 一 1J1J川叶 J ︐JHNU 一 一テ・刀 フ了イル芥:11:1 1 s u SPSSX.DATA 入力データセッ ト名: l 民t 子: 2 ) { 日L KS!TRKSを 指 定 し て 下 さ い 。 169 ==> p rK 2 ~ 処f J lr l J1 . : 1の 場 合 図 11. CONVERT処 理 メ ニ ュ ー 4. 6 HELPメ ニ ュ ー S A Sを 会 話 型 で 実 行 処 理 し て い く 過 程 に お い て コ マ ン ド 名 や オ プ シ ョ ン 、 ス テ ー 卜 メ ン ト 名 等 の 綴 り 及 び 使 い 方 が 不 明 な 場 合 に SA Sの H E L P ラ イ ブ ラ リ を 参 照 で き る こ と は非常に便利ではあるが、 S A Sの 会 話 型 モ ー ド で な い と 利 用 で き な い と い う 問 題 点 も あ る。 こ の 処 理 で は 会 話 モ ー ド に 入 ら な く て も H E L Pラ イ ブ ラ リ が 参 照 で き る よ う に し た 。 phυ 喝 qυ ηノ

5. お わ り に エ ン ド ユ ー ザ が S A Sを よ り 利 便 で 効 率 よ く 利 用 出 来 る か を 考 慮 し た ユ ー テ ィ リ テ ィ 支 援システムの概要を紹介した。もとより不十分な点もあり今後エンドユーザのさまざまな 意 見 や 協 力 の も と に よ り よ い SA Sの 有 効 利 用 を 図 り た い と 考 え て い る 。 将 来 的 に は SA Sの 初 心 者 向 き ガ イ ダ ン ス ( ヅ ョ プ 制 御 文 や 実 行 事 例 ) や 大 学 で 開 催 し て い る 講 習 会 の 内 容、 SA Sに よ る デ ー タ 解 析 支 援 シ ス テ ム 等 を 統 合 し た エ ン ド ユ ー ザ 向 け SA S教 育 支 援 システムを構想、している。 (参考文献) (1) 久 富 丈 志 、 高 井 孝 之 、 河 野 典 、 大 西 淳 : r センターにおける統計プログラ ) ム ・ パ ッ ケ ‑ ; ) の 現 状 (1 ‑SASの 利 用 状 況 分 析 を ふ ま え て ーJ 、 京 都 第 5号、 1 D 9 0. ‑ S P S S x フ ァ イ ル の SA S フ 大学大型計算機センター研究開発郎、研究発表会報告集 (2) 高 井 孝 之 : rsPSSX S A Sに つ い て ァ イ ル へ の 変 換 プ ロ グ ラ ム ーJ 、 京 都 大 学 大 型 計 算 機 セ ン タ 一 広 報 、 V 0 1. 2 3、 N o. 6、 P P . 3 3 7 ‑ 3 3 8、 19 9 0. (3) S A S User' s G u i d e B a s i c ( 日 本 語 版 ) 3 V e r s i0 n 5 E d i t i0 n、 S A Sソ フ ト ウ ェ ア 、 1 9 8 6. (4) F A C O M O S N / F 4 M S P 1P F使 用 手 引 書 、 富 士 通 n r u qd p o

日本 S A Sユーザー会 (SUGI‑J) SAS/GRAPHによる医学分野向けグラフ作成ツールの試作 。椎橋実智男* 吋奇玉医科大学第二生理 有田 彰** 林 秀生* 料埼玉医科大学短期大学臨床検査学科 AP r o g r a mf o rM e d i c a lP u r p o s eby u s i n gSAS/GRAPH Michio Shibashi* Akira Arita** Hideo Hayashi* *Department of Physiology，Saitama Medical School **Department of Medical Technology，Junior Colledge，Saitama Medical School Moroyama‑cho Iruma‑gun，Saitama 要旨 SAS/GRAPHは、非常に強力なグラフ作成機能を持っているが、標摺的に 利用した場合には医学分野でプレゼンテーション用に利用されることの多いグラフ を作成することはできない。 SASの初心者がこのグラフを作成しようとしたとき には大きな労力を必要とすることから、本学では SAS/GRAPHの利用は敬遠 されていた。そこで、本学における SAS利用の拡大を目的とし、 SASの初心者 でも希望のグラフを作成することのできるグラフィックスツールを試作した。本ツ ールは、グラフ作成のためのパラメータファイルのみを変更する形式のもので、ユ ーザは SASプログラムを意識することなくグラフを作成することができる。 キーワード: SAS/GRAPH、グラフィックスツール、マクロ、利用拡大 ザからは分散を示すことのできるグラフを 作成できるグラフィックツールに対する要 望が強い。また、 S A Sのユーザからも、 SASで統計処理を行った結果を S A S / GRAPI‑Iを利用して、簡単に目的とする 高品位のグラフが作成できるヅールに対す る要望は強い。 そこで、 SASの利用拡大を目的とし、 SASのユーザ、 SASに対する知識を持 たないユーザにかかわらず、医学分野で多 用されるグラフをプロッタに出力できるグ ラフ作成ヅールの開発を検討し、次の 4つ の項目を柱として試作を行った。 ①ユ ザはグラフを作成するための SAS プログラミングをしない。 ②グラフの定義ファイルは、全てのグラフ に共通であるものとする。 @基本的なグラフと特殊なグラフは別に考 える。つまり、特殊な機能を無理に基本 的なグラフに組み込まない。 @グラフの追加に対応できる。 1 はじめに SAS/GRAPHは非常に汎用性の高 いゲラフィックスツールであり、種々のオ プション指定を組み合わせプロッタに出力 することによって、医学分野のプレゼンテ ーションで要求されるグラフを高品位に作 成することができる。しかし、椋準的に利 用した(オプションを指定しない)場合に は、プロッタ用紙いっぱいに細い線と小さ い字を使ったグラフが出力される。 SAS の初心者が SAS/GRAPHを用いて要 望するグラフを作成する際には、 S A S / G R A P Hの知識のみではなく base S A Sの知識も必要となり、非常な労力が 要求されることから、本学ではその能力の 高さにもかかわらず SAS/GRAPHの 利用は敬遠されることが多かった。 医学分野では分散を持ったデータを扱う ことが多く、分散をヒゲのかたちであらわ すグラフを多用するが、市販され慣れてい ると評価されているソフトでもこれに対応 するものは少ない。それゆえ、エンドユー 2 3 7

C HP9000本体 hJ 一イ Rス ハ ﹃7 カセット ストリーマ シリアル プリンタ 亡 コ 専用端末 THIN LAN ‑CJ プロッタ PC‑9801 図 1 HP9000‑370ワークステーションシステムの構成。ハードディスクの容量 は 3 0 0問、プロッタ (HP7550A) は 8ペン式の自動給紙機能付きで A 4サイズ とA 3サイズのプロッタ用紙を使用することができる。 2 グラフ作成ヅールの概要 2‑1 . 動作環境 SAS/GRAPHが動作する環境であ れば特に必要とするものは無い。ただし、 高品位のグラフの出力が目的であることか ら、出力装置としてプロッタはあった方が 良いであろう。また、プログラムのサイズ が大きいためワークステーション以外では 応答がかなり遅くなる。図 1に本学での動 作環境を示す。 すると、 S G Dファイルから呼び出される GTSMACROファイル、次に呼び出さ れる GRAPHファイルによって作成され る(図 2A) 。パラメータの内容を変更後 すぐ実行するという S A Sの D M Sの機能 を生かすという理由と、データのみのファ イルをマクロ変数に置き換える処理時聞を 省略するという理由から、 S G Dファイル は単なるデータファイルとせずマクロ定義 の S A Sプログラムとした。 2‑3 フォント(シンボル) 2‑2 グラフ作成ヅールの構成 本ツールは、グラフ作成のためのパラメ ータを指定する SG D (SAS/GRAPH DATA) フ ァイル、全てのグラフに共通なパラメータ を展開しグラフ作成用の S A Sデータセッ トを生成する GTSMACROファイル、 それぞれのグラフを実際に作成し出力する G R A P Hファイルの 3極類のファイルで 構成される(図 2A) 。本ヅールを利用す る際にユーザは、 S G Dファイルの存在の みを意識し、 GTSMACROファイルと G R A P Hファイルについてはその存在を 意識する必要はない。 グラフは、ユーザが S G Dファイルを実行 ‑ 2 3 8 通常、医学分野では、点を示すシンボル として・、・、企、 V 、4 砂、および白抜き のO、口、ム、マ、 Oが使われることが多 いが、 SAS/GRAPHには標準的にこ れらのシンボルが揃っていないことから、 PROC G F O N Tによってシンボ J レを 作成した。白抜きと塗りつぶしのシンボル は同ーのフォントファイルには共存させら れないことから、これらを 2つのフォント ファイルに分割し、 S A S起動時に実行さ れる AUTOEXEC. S A S中にこのフ ォントファイルを組み込むようにした。

lu Md¥M わ ミd ¥問︑ーバ //山 91111/o フィル￨ lhMAim m /JJ￨￨UJ// 仰 パ B A ~てミご一一一一一一 graphm)0.sasgraphO11j.sas Etmacr0.sas 図 2 S G Dファイル、 G T S M A C R Oファイル、 G R A P Hファイルの実行順序を A に、それぞれのファイルの存在場所を Bに示す。 /users/sas/graph/gts がグラフ作成 ヅール用のディレクトリで、図には示してないが S G Dファイルの基本型(ユーザは これを各自の作業用ディレケトリにコピーして利用する)も存在する。 3 各ファイルの内容 一部を示す)は、全てのグラフに共通のパ ラメ タのみを展開し、グラフ作成に用い る EX 0 1という S A Sデ タセットを生 成する。このファイルは、グラフ作成作業 のうち共通のものをできるだけ処理するこ とによって、次に実行される G R A P Hフ ァイルの開発にかかる作業量を軽減する目 的で作成した。 3‑1 S G Dファイル S G Dファイルは作成するグラフの全て のパラメータを決定するためのファイルで あり、図 3 Aにその内容、図 3 Bに各パラ メータの簡単な意味を示す。 S G Dファイルは、ユーザ毎、グラフ毎に そのパラメータの内容が異なることから、 各ユーザのワーキングディレクトリに置か れる(図 2B) 0 S G Dファイルの内容は、 マクロ変数を定義する S A Sプログラムで あり、ユーザは必要に応じマクロ変数に代 入する文字列のみを変更する。 S G Dファ イルの形式は、全てのグラフに対し共通で、 グラフ毎にパラメ タの意味が異なるもの (特に AUX1~AUX9) 3‑3 G R A P Hファイ J レ G R A P Hファイル(図 5に P R OC G P L O Tを利用したグラフを作成するた めの G R A P Hファイルの一部を示す)は、 G T S M A C R Oファイルによって生成さ れたデータやパラメータを利用して実際に グラフを作成するマクロを多用した S A S プログラムであり、作成するグラフの種類 毎に存在する。今回の試作では、 P R O C G P L O Tを利用した標準(図 6 A、 B、 C、 D) の graphOOO.sas と軸が吏差する ( 図 6 E、 F) graphOlO.sas を作成した。 仮に、 P R O C G C H A R Tを応用した G R A P Hファイルを作成したときには、 その名称は graphlOO.sas とする。 と共通のもの (deviceなど)がある。図 3 Bには 示していないが、 AUXIO~AUX19 も % L E Tステ トメントを追加すること で特殊なパラメータとして利用することが できる様にしてある。 3‑2 G T S M A C R Oファイル G T S M A C R Oファイル(図 4にその 2 3 9

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: メ モ : a e v i c e = グラフの出力先を指定する。 c はコンソール、 p はプロッ夕、 t はH P 2 3 9 7ターミナル。 ・8行目 : g r a p h n oコ : r 利用方法付録」のグラフ番号 ( 0 0 09 9 9 )。 .9行目 : d a t a s e t = はディスクファイル、 s は SASデータセットからデータを読み込む。通常デ ィスクファイルから読み込むので oを指定する。 '10行自 : d a t a n佃巴= データを読み込むディスクファイル名 (SASデータセット名)を指定する。 ・11 行目 : v c o u n t = ディスクファイルからデータを読み込むときに限り、読み込むファイルに存在する 変散の数をt 笥乞する。 '12行 目 か ら 17行目 : v O I =から v 1 8 = ファイルに存在する変数に仮の変数名をつける。文穿変数のみ後ろにS をつける。 ・18行百 : o v y c o u nt = : 寛擦に処理の対象となる従属変数の数を指定する。 ・19行自 : o v x l = : 処理の対象となる独立変数名を指定する。 .20行 自 か ら 24行百 : o v y ! =から o v y 5 = 処理の対象となる従属変数名を指定する。 .26行目 : h t i t l e ! = : 積舗のタイトル文手を指定する。。 .27行自 : h o r a e r l = : 績舗の巨盛りの数値(文字)を指定する。 ・28行 百 か ら 29行百 : v t i t l e ! = v o r a e r ! = 縦勉のタイトル文字とき盛り。他は、積勉と同じ 0 ・30 行 自 か ら 33行百 : h t it l e 2 = h o r a e r l= v t it l e 2 = v o r a e r 2 第 2の績製搬組がある場合のみ有効。それ以外は無視される。 .35行 自 か ら 36行自 :h l e n g t h =v l e n g t h = 績湖、縦事自の長さを指定する。 .37行 自 か ら 38行自 : h o f f s e t = v o f f s e t = 償制および縦輸の端から量初の目盛り(田a j o rt i c k )までの長さを指定する。 ・39行自 : 山 S l l = : 綿自縛自の太さを指定する。(1 ‑5 ) '40行目 : f r佃巴‑ . グラフに枠をつけるかどうかを指定する。 ・41行 自 か ら 42行百 : 凶 a j o r = v m a j o r = 繊細、縦紬の主目盛り線の長さを指定する。負の値にすると線は逆側にでる。 ・43行 目 か ら 44行自 : h m i n o r = v m i n o r = 横縮、綿血伽の補助目盛り線の長さを指定する 。負の値にすると線は逆側にでる。 .45行目 から 46行目 : h m i n o ω r n 口 n = 刊 v 咽 E 阻 I I n 旧 o 0 町r 寸 市 n n 主目盛り線の間に補助目盛り線を何本.}VtLるかを指定する。 .2行 自 か ら 4行目 .6行 目 か ら 7行自 目 。 IEN1 ι .47行 自 か ら 48行自 : h l o g b a s e = v l o g b a s e = 績綿、縦細をリニア目盛りにするか、ログ目盛りにするかを指自主する。 '50行自 : 凶 l z e = : 舶のタイトルに用いる文字の大きさを指定する。 ・51行自 : O S l z e = : 舶の目盛りに用いる文字の大きさを指定する。 .52行自 : s s i z e = : グラフに用いるシンボルの大きさを指定する 0 ・53行百 : a t s i z e = : 注釈に用いる文字の大きさを指定する。 .54行巨 : ぉ s l z e = : 注釈に用いるシンボルの大きさを指定する。 ・55行百 : s t s i z e = :s u b t i t l eに用いる文字の大きさを指定する。 ・57行自 : 飢 n o t a t e = シンボル i こ対する注釈を λれるかどうか、入;tLる場合にはその間隔をいくらにする か指定する。注釈を入れれない場合には O、注釈をスれる場合には行の間隔。 .58行 自 か ら 59行目 : a o ri g i n x = a o ri g i n y = シンボル l こ対する注釈の左との座擦を指定する。 .60行 自 か ら 64行自 : a t i t l e ! = ‑a t i t l e 5 = シンボル'::Jすする注釈の文字を指定する。 .66行自 : 釦 b t it l e = 補助の注釈をλれるかどうか、入;tLる渇合にはその間隔をいくらにするカV 官定する。 ・67行 自 か ら 68行自 : s o r i g i以 = s o r i g i n y = 繍助の注釈の左との盛期を指定する。 .69行 自 か ら 71行自 : s t i t l e ! = ‑s t i t l e 3 = 繍助の注釈の支浮を指定する。 .73行 自 か ら 87行吉 : s y m b o l l = 5• S y mf ! =‑5• j o i n lヱー 5 グラフの用いるシンボルの温類 ( s y m b o l l ‑ 5)、塗りつSすか塗りつぶさないか ( s y m f l ‑ 5)、シンボルの聞を程類の線て結ぶか ( j o i n ! ‑ 5 )を指定する。 .89行自 : s t a e r r = シンボル(律グラフ)に療準誤差、棟燈偏差のヒゲをつけるかどうか指定する。 ・90行百 : s 凶e r r b = 棟準誤差、練準偏差のヒゲをを上下につけるか、上側だけにつけるかを指定する。 ・91行 自 か ら 92 行自 : b a r1 = b a r l l = 練準誤差(偏差)のヒゲの長さ ( b a r l ) と太さ ( b a r l l )を指定する。 ・94行自 : i = : シンボルの聞を結ぶ方法を指定する。 .95行自 : j o i n l l = : シンボルの聞を結ぶ線の太さを指定する。( ! 5) ・96行自 : r o t a t e = : グラフを償長にするか縦長にするかを指定する。 '97行自 : f o n t = : 文字のフォントを指定する。 '99行 自 か ら 107行自 : a 以 1 = ‑a 以 9 = 予備。それぞれのグラフ毎に待つ意味が異なる。 図 3B 図 3 Aに 示 し た SGDフ ァ イ ル の パ ラ メ ー タ の 持 つ 意 味 。 仔 番 号 が 、 図 3 A のそれぞれの行の左側につけてあ る 3桁 の 番 号 に 対 応 す る 。

g t s m a c r o. s a s f o rG 以P H I C ST O O Lw it hS A S / G 以内 /章一一一一ー一一ー m a c r o Z 皿a c r oo u t d e v ; % l e td e v = h p 3 0 0 h ; v i c e = C% th e n% l e td e v = h p 3 0 0 h ; % i f& d e v i c e = co r e % i f ω e V l c e = po r e v i c e = P% t h e n% l e td e v = h p 7 5 5 0 ; de v i c e = to r& de v i c e = T% t h e n% l e td e v = h p 2 3 9 7 ; % i f& % i f品d e v i c e = xo r品d e v i c e = X% t h e n% l e td e v = x g ; 見 皿e n do u t d e v ; ‑MC % m a c r of o n t ; % i f& fo n t = l% t h e n別e tf o n t = s i皿p l e x ; th e n% le tf o n t = d u p l e x ; % i f& f o n t = 2% % i f品f o n t = 3% t h e n% l e tf o n t = c o 皿p l e x ; 泊四 df o n t ; 見 皿a c r or o t a t e ; % l e tr o t =l a n d s c a p e ; % i f& r o t a t e = l% t h e n% d o ; 図4 % l e tr o t =開 r t r a it ; % e n d ; Z 皿e n d ; % m a c r os t d e r r ; % i fお t d e r r = 2% t h e n% l e ts t d e r r = s t d ; % el s e% d o ; % i f& st d e r r = l% t h e n% l e ts t d e r r = s t d e r r ; % e l s e% l e ts t d e r r = O ; % en d ; z 田e n ds t d e r r ; % o u t d e v ; % f o n t ; % v c o u n t ; % ma r k ; % d a t ; % r o t a t e ; % s t d e r r ; % f r a r o e ; % l o g ; g o p t i o n sr e s e t = a l ld e v i c e =制 e vr o t a t e = 針。 t ; % i n c" / u s e r s / s a s / g r a p h / g t s / g r a p h 匂r a p h n o . . s a s " ; g o p t i o n sr e s e t = a l ld e v i c e = h p 3 0 0 hn o a u t o f e e d ; GTSMACROファイルの一部を示す。図に示したようにこのファイルはマクロ言語によって記述されてい る SASプログラムである。ユーザはこのファイルの存在を意識しなくてよい。

/ 掌 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + 仲 村 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + g r a p h O O O . sお p r o cp 1 0 t m a r. 1 9 9 1b ys h i + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + 山 間 + + + + + + + + + + + + + + +* / ‑MAF 品￨ % m a c r or e f li n e ; "ヱ " "o r"包以 5 " = "n rn包 . u x 5 " = " N O N E " % i f"包以 5 o n e"o % th e n% d o ; 以5 = ; % l e ta % l e ta u x 2 2 = ; % e n d ; % e 1 s e% d o ; % l e ta u x 2 2 = % s t r ( h r e f = ) ; % e n d ; % i f"包以 7 " = " "o r"包以 7 " . : : : " n o n e "o r"包以 7 " = " N O N E " % t h e n% d o ; % l e ta u x 7 = ; % l e ta u x 2 3 = ; % e n d ; % e 1 s e% d o ; 3コ% s tr (v r e I = ); % l e t山 2 % e n d ; z 田e n dr e f l i n e ; % r e f l i n e ; 図5 % i f& Ov y c o u n t = 5% t h e n% d o ; d a t a1 a b e 1 s ; s e t1 a b e l l1 a b e 1 21 a b e 1 31 a b e 1 4 ; r u n ; S y田b o1 1f = & sy m f1v 北s Y l l l b o 1 1i 北 i1 =& jo i n 1¥ 1 = 企j o i n¥ lc =¥ lh i t eh = & Ss i z e ; w田b o1 2f =& Sy m f 2v = & 匂田 b o 1 2i = & i1 = & j o i n 2¥ I = & jo i n¥ lc =¥ lh i t eh =& ss i z e ; s y m b o 1 3f =& sy r n f 3v = & s y m b o 1 3i = & i1 = & jo i n 3¥ I = & jo i n¥ lc =¥ lh i t eh = 企s s i z e ; s y m b o 1 4f =& Sy r n f 4v = & s y r n b o 1 4i = 企i1 = & j o i n 4ド & j o i n¥ lc =¥ lh i t eh =& ss i z e ; o1 5f = 俗y r n f 5v 北s y r n b o 1 5i = & i1 = 企j o i n 5¥ I = & jo i n¥ lc =¥ lh it eh = & ss i z e ; s y田b % ax i s s ; p r o cg p1 0td at a = e x 1 ; p 1 ot 1品y 1 *& x1 = 1品y2本似 1 = 2& y 3 * 似1 = 3& y 4本似 1 = 4& y 5本似 1 = 5 /o v e r 1 a y h a x i s = a x i s 1 2 v a x i s = a x is 2 包 以5 包 以 2 3 包 以7 & f r 佃 e1 h =包 以 61 v =包 u x 8 包 以2 a n n o t a t e =1 a b e1 s r u n ; % e n d ; % m e n dl i n e s O ; z 田a c r ol i n e s ; % i f品s t d e r r= O% t h e n% l i n e s O ; % e1 s e% l i n e s 1 ; z 田 巴n dl i n e s ; % l i n e s ; GRAPHファイルの一部 (graphOOO.sas) を示す。このファイルは GTSMACROファイルと同様にマク ロ言語で記述された SASプログラムである。

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図 6 作成できるグラフの例(筆者らが作成した rSAS/GRAPHによるグラフイツ
クスヅールの利用方法」の付録より抜粋)。図中 A‑Fの右側の番号がグラフ番号で
ある。ユーザは、この例の中から要望するグラフに最も近いものを選択し、そのグラ
フ番号を SGDファイルで定義する。また、グラフ番号によって指定するパラメータ
がかなり異なることから、図中の s
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4 グラフの作成 本ヅールでのグラフの作成は、以下の手 順で行う。 ①データファイルを用意する。必要で、 あれば、パーソナルコンビュータから LANを通じてデ タを転送する。 @筆者ら作成の rSAS/GRAPHに よるグラフィックスヅールの利用方法」 の付録から目的のグラフを探し、作成 するグラフの番号と SGDファイルの 基本型を選択する(図 6はその一部)。 @目的のグラフに合った SGDファイル をl u s e r s / s a s / g r a p h / g t sからコピーし、 必要に応じて変更を行う。 ④グラフの出来を CRTで確認し、必要 があれば SGDファイルを変更する。 @出力デバイスをプロッタに切り換え、 グラフを出力する。 上記の手順のうち、データファイルに入 っているデータに加工をほどこす必要のあ る場合には、@と④の間でデータ加工のた めの SASプログラムと SGDファイルを 呼び出す %INCLUDE文を含む SAS プログラムを作成するか、 SGDファイル の先頭に SASプログラムを追加する。こ の場合には、データ入力は O Sデータセッ トからではなく、 SASデータセットから になるため、 SGDファイル中のデータの 入力先を変更する。 5 おわりに 本ツールは試作品であり、プログラムが 大きいため(たとえば、 GTSMACRO ファイ jレは 3 0 0行 、 g r a p h O O O . s a s は1 0 0 0行 4 0 0 であり、 SGDファイルをあわせると 1 行の SASプログラムおよびマクロを実行 することになる)処理速度がおそい、エラ ーが発生したときの対応などの問題を残し ており、今後も改良を続ける必要がある。 また、 CRT上でグラフを選択するわかり やすい方法がないということから、今回の 試作では SAS/AFを用いたメニュ一方 式を行なわなかったが、 SASの初心者を 対象としている以上、何らかの方法で A F と組み合わせる必要があると考えている。 しかし、知誠が少ない初心者にも、 SAS を利用して目的とするグラフに近いものを 作成できるという点で、 SAS利用の拡大 に大きな役割をはたしてくれるものと期待 している。 参考文献 S A SI n s t i t u t e ( 1 9 8 8 )，S A SL a n g u a g eG u i d e，R e l e a s e6 . 0 3E d i t i o n，S A SI n s t i t u t e l n c .，C a r y，N C . S A SI n s t i t u t e ( 1 9 8 8 )，S A S / G R A P HU s e r ' sG u i d e，R e l e a s e6 . 0 3E d i t i o n，S A SI n s t i t u t e l n c .，C a r y，N C . ‑2 4 6‑

日本SASユーザー会 (SUG 卜 J ) SAS/GRAPH Release 6.06拡張点 谷内富美 株式会社SASインスティチュートジ、ャパン 教育セクション SAS/GRAPHC h e n g e sa n dEnhancementsR e l e a s e6.06 Fumi Taniuchi SAS I n s t i t u t e Japan Ltd. N i c h i r e i Akashicho B l d g . 6‑4 Akashi‑cho Chuo‑ku，Tokyo 要旨 R e l e a s e6 . 0 6 ではかなりのステートメント、オプションが追加された。 その中でも SAS/GRAPHの拡甚点は見逃せない。 ここで簡単な例をもとに、 R e l e a s巴 5 . 1 8と R e l e a s巴 6 . 0 6 を比較する。 キーワード: はじめに R5.18から R6.06では大幅に拡張された。 DSG 1( D A T AStepGraphics Interface)、 GRAPHウインドウ、 RUN‑GROUP、 GOPTIONS ステートメントの追加、 LEGENDステートメントの充実などが挙げられる。 1 . GOPTIONSステートメント 2. LEGENDステートメント 3. GCHARTプロシジャ 4 . GRAPHウインドウ 5. DSG1( D A T AStepGr8phics lnterface) 6 . その他 ‑2 4 7

1̲ 仁3仁) P T 1 仁) N S . A ラ ユ ー ー ト メ ン ト このステートメントは槙準のカラーの設定や、回而サイズ、グラフの出力位置、出力デバイス名など 画而制御を行うためのステートメントである。 •C T E X T =色 ・F T E X T =フォント ・I l T EX T = n[単位]・ H T I T L E = n [単位] O R I G I N = n[ I N I C M J ・V O R I G I N = n[ I N I C M J ・R O T A T E =角度 ・H •O F F S H A D O W = (位置) L E G E N Dステートメントの C S I I A D O W、 C B L O C Kオプションの位置を設定する。 •R E S E T = A L LI G L O B A L1ステートメント T I T L E 、A X I S、 L E G E N Dステートメント等を取り消す。 •V 5 C O M P V6の環境で実行したプログラムで、 V5と同じ結果を得ることができる。 2 ̲ L E G E N Dス テ ー ー ト メ ン ト このステートメントはプロット、チャート、マップの凡例表示を制御するステートメントである。 LEGENDlから LEGEND99まで指定できる。 V5では凡例の表示位置を閉じ場所にしか出力できなかったが、 V 6ではオプションの指定で SCR EEN上のあらゆる位置に移動できるようになり、グラフの内側に出力することも可能となった。 LEGENDの位置 •P O S I T I O N = (場所) 凡例の出力場所は大きく OUTSIDEと INSIDEに分けられ、また INS 1DEは 9つのエリアに分けられる。 l e g e n dp o s i t i o n = ( t o pr i g h ti n s i d e ) ; (in d id e) (outside) t0p mi ddJe b0tt0m left center right 標準は l e g e n dp o s i t i o n = ( b o t t o mc e n t e ro u t s i d e ) ; 2 4 8一

さらに、細かく移動させる指定方法が 2つある。 lつは凡例の左下の位置を x点 、 y点で任意に指定 し移動させる方法 ( O R I G I Nオプシ a ン)、もう lつは原点から左右上下に移動する値を指定し移動させる O F F S E Tオプシ aン)である。 方法 ( •o ri g i n = ( x， y ) 出力の左下位置を x点 、 y点で指定する。 l e g e n dp o s i t i o n = ( l e f to u t s i d e )o r i g i n = ( 2， 2 0 ) ; •o f f s e t = ( n， m ) 原点から移動させる値を指定する。マイナス値は x点については左ヘ、 y点につ いては下ヘずれる。 l e g e n dp o s i t i o n = ( m i d d l er i g h to u t s i d e )o f f s e t = (ー2 0， 0 ) ; グラフの内側に凡 { ? I Jを出力するときは、グラフと凡例とを関連付けさせる M O D E =を指定すると良い。 O S I T I O N = ( I N S I D E )のみを指定しでも表示できるが、凡例中心となるため指定によって 前例のように、 P O D E =、 P O S I T叩N =、 O R I G I N =、 O F F S E T =を共に用いる はグラフに上書きしてしまう場合がある。それぞれ M とよい。 •M O D E = R E S E R V E P O S I T I O N = O U T S I D Eと共に用いると、凡例を考慮して余ったところにグラフを出力 O S I T I O N = I N S I D Eと共に!日いると、 M O D E = P R O T E C Tに変更される。 する。 P •M O D E = P R O T E C T 凡例が中心となる。 •M O D E = S H A R E グラフが中心となる。 標準は、 l e g e n dm o d e = r e s e r v ep o s i t i o n = o u t s i d e ; •C F R A M E =色 L E G E N D内のパックグラウンドのカラーを設定する。 •C B L O C K =色 •C S H A D O W =色 L E G E N Dの後ろに影を付ける。彫の位置は G O P T I O N Sステートメントの O F F S H A D O W =位 置で設定できる。 g o p t i o n so f f s h a d o w = ( l， l ) ; l e g e n dc b l o c k = g r e e nf r a m e ; l …川園園内市璽S:3騒~ ‑ 2 4 9

g o p t i o n so f f s h a d o w = (一 1 ，‑ 1 ) ; l e g e n dc s h n d o w = r e df r a m e ; i ‑ … ふ7醸露掴 m 騒爾…騒~TooIs J LABELステートメントの追加オプシ a ン •P O SI T1 0 N =場所 •J U S TI F Y = L E F TIR1 G H TIC E N T E R L E G E N D内のラベルの位置を指定する。 l e g e n dl a b e l = ( p o s i t i o n = t o pj u s t i f r = c e n t e r' P a r tN u m b e r " ) ; P a r tNumber l I i ! I I I I 盟 国 2458 l11li盟圃 3481 園調̲ 6528 g o p t i o n sg u n i t = p c th t e x t = 4h t i t l e = 8 o f f s h a d o w = ( ‑ 0 . 5， ‑ 0 . 5 )c e l l ; t i t l ef = s w i s s' T o t a l sS a l e s ' ; a x i s l l a b e l = ( ' Y e a r ' )o r i g i n = ( 2 5， ) ; a x i s 2 l a b e l = ( ' S A L E S ' )o r i g i n = ( 2 5， ) o r d e r = Ot o9 0 0 0 0b y1 5 0 0 0 ; l a g e n d l c s h a d o w = c y a nc b o r d e r = b l u ea c r o s s = ld o w n = 3 p o s l t l o n = ( m i d d l er i g h to u t s i d e )o f f s e t = ( ‑ 2 0， O ) l a b e l = ( c = p i n kp o s i t i o n = ( t o pc e n t e r ) ) v a l u e = ( c = p i n k )s h a p e = b a r ( 4， 4 ) ; p a t t e r n lv = l lc = b l u e ; p a t t e r n 2v = x lc = g r e e n ; p a t t e r n 3v = r lc = p i n k ; p r o cg c h a r td a t a = d d . t o t a l s ; v b a ry e a r/d i s c r e t e s U1 lv a r = s a l e s s u b g r o u p = d e p t I l 8x i s = a x i s l r a x i s = a x i s 2 l e g e n d = l e g e n d l f r a m e = ' g r a p h l ' n a田e f o r m a ts a l e sc o m m a 8 . ; r u n ; ハU Fhd ︒ ︐ &

R A P H l W O R K . G S E G . G R即 H l C o m m a n d= = = > To 泊I sS a l e s S A L f S 9 0， 0 0 0 7 5， 0 0 0 6 0， 0 0 0 0 0 0 4 5， 0 0 0 5 0， 0 0 0 1 5， 1 8 1 1 6 8 1 1 5 8 1 1 4 8 1 1 0 E 1 R 3. G C H A R Tプ ロ シ ジ ャ このプロシジャは 5種類のグラフを描くプロシジャである。 •M I D P O I N T = O L D 中間点の選択には SAS/GRAPH のV e r s i o n 8 2 . 4および、 V e r s i o n 5のアルゴ リズムが使用される。 •C L IP R E F 基準線をパーの後ろ側に引く。 R E F =値と共に用いる。 •A U T O R E F 垂直軸上の主要メモリに基準線を引く。 •F R E Q I C F R E Q I S U M I M E A N I P E R C E N T I C P E R C E N T H B A Rステートメントに有効なオプシ R ンだったが、 V B A Rステートメントにも追加 された。各ノ fーの上に指定した統計量が出力される。複数は指定できない。 t i t l e' T o t a I sS a l e s ' ; a x i s ll a b e I = ( ' S A L E SP c t ' ) ; p r o cg c h a r td a t a = d d .t o t a l s ; v b a rs i t e/ f r a m e f r e q = p e r c e n t a u t o r e f c lI p r e f r a x i s = a x i s l 1e = ' g r a p h 2 ' n al r u n ; phU 9u

R A P H l C o m m a n d= = = > W O R K . G S E G . G R A P I I 2 T o t a l sS a l e s S A l ESP c l z i ‑ ‑ 6 1 J O 2 6 . 0J I 2 0 1 0 . f F t 曹 l l 0 ︑ ︑ i u 官宵 u1 I 0 E H q q q t h C 目 i n l目 l a a . n SI r R 4 . G R A PI ‑ Iウ イ ン ド ウ GRAPH MANAGERウインドウ GRAPH MANAGERウインドウは、ディスプレイマネージャでグラブを再表示することがで きる。 〈実行〉 GRAPHマネージャウインドウが表示される。 s 'を実行すると、目的のグラフが再表示さ グラフィックカタログ名を入力し、フィールドコマンド ' A C K W A R D、 F O RY l A R Dコマンドにより れる。同カタログ内のグラフだけではなく、異なるカタログから、 B 複数のグラフを表示できる。 Fhd n r u n r u

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以下のように、複数のグラフを 1画面に表示することもできる。

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AXISウインドウ、 PATTERNウインドウ、 LEGENDウインドウ、 SYMBOLウインドウ
がそれぞれ表示出来るようになった。このウインドウで初期値を与えたり、現在の設定値を確認するの
にも便利である。
〈実行〉

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< PATTERNウインドウ〉

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)はデータステップの制囲内でグラフを作成することができ
る。閲散を使用して、 SAS/GRAPHで作成されたグラフを読み込んだり、パー、ライン、マーク
テキスト、円、楕円、チャートなど出力できる。 SAS/GRAPHで作成されたグラフを読み込み、
拡張して表示もできるので、 ANNOATTE機能を使う必要がない。
以下の例は DSGrのみで出力した例である。

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4

R A P I I I C o m m a n d= = = > W O R K . G S E G . P I E D S G I φ S i m p l eG r a p h i c sO u t p u t ・ ・ Cra tdw l l hDSGI YES g o p t i o n sr e s e t = g l o b a lg u n i t = p c tb o r d e r f t e x t = s w i s s bh t i t l e = 7h t e x t = 3 c o l o r s = ( C f a n胃h i t ep i n k ) ; i t e' S i m p l eG r a p h i c sO u t p u t ' ; t i t l e lc =曹h i t e' C r e a t e dw i t hD S G l ' ; t i t l e 2c =宵h d a t ad s gi ; r c = g i n i t O ; ' p l e d s g i ' ) ; r c = g r a p h ( ' c l e a r '， D S G lの始まり グラフをオープン I ) ; r c = g s e t ( ' f i l c o l o r '， ' s o l i d ' ) ; r c = g s e t ( ' f i l t f P e '， 4，5 8，2 5，0，6 0 ) ; r c = g d r a w ( ' p i e '，9 カラーの設定 柄の設定 点Y 点回転角度など 円を描〈、 X r c = g s e t ( ' f i l c o l o r '， 3 ) ; r c = g s e t ( ' f i l t f P e '， ' h o l l o w ' ) ; r c = g d r a w ( ' p i e ' .9 1 .5 6 .3 6 .6 0 .3 6 0 ) ; P A T T E R N '' H A T C H ' 柄の設定、他 ' ) ; r c = g s e t ( ' t e x h e i g h t '，5 l e f t '，' n o r m a l' ) ; r c = g s e t ( ' t e x a li g n '，' 1 ) ; r c = g s e t ( ' t e x c o l o r '， r c = g d r a w ( ' t e x t '，1 2 0，7 3 .' N O ' ) ; 文字の大きさを設定 I Eの位置関係 テキストと P テキスト文字と、位置 r c = g s e t ( ' t e x a l i g n '，' r i g h t '，' n o r m a l ' ) ; r c = g s e t ( ' t e x c o l o r '，3 ) ; 5，4 0 .' Y E S ' ) ; r c = g d r a w ( ' t e x t '，6 r c = g r a p h ( ' u p d a t e ' ) ; lO ; r c = g t e rI r u n ; グラフをクローズ D S G lの終了 上記の例でもわかるように、関数の組合せでグラフを揃いている。 ‑ 255 ‑

D S G Iの始まり、必須 .GINITO; &ELE nH‑ ︑ ︑ ︐ ︐ ‑ ︑ ︐ a ︐ ︐ ! ! ! "﹄‑ ︒ ︒ ‑ = ‑ nu‑ • GTERMO; D S G Iの終了、必須 •G S E T{ 'T E X C O L O R '• • • ); カラーや、サイズ、出力場所等を指定する場合 g o p t i o n sc o l o r s = ( w h i t ec y a nr e dp i n ky e l l o w ) ; r c = g s e t ( ' t e x c o l o r '，2 ) ; テキストカラーを ' C Y A N 'に設定 C O L O R S =の 2番目の色を使用 ' A S F ' ' C O L R E F ' ' F I L C O L O R ' ' F I L S T Y L E ' ' F I L T Y P E ' ' L 1N C O L O R ' ' L I N T Y P E ' ' L 1N W I D T H ' ' M A R C O L O R ' ' M A R S I Z E ' ' M A R T Y P E ' ' T E X A L I G N ' ' T E X C O L O R ' ' T E X F O N T ' ' T E X H E I G H T ' ' T E X U P ' ' ' A S P E C T ' ' C A T A L O G ' ' C B A C K ' ' D E V I C E ' ' H P O S ' ' H S I Z E ' ' V P O S ' ' V S I Z E ' ' T E X P A TH •G R A P H ( 'I N S E R T ' . .. ) ; S A S / G R A PIlのプロシジャで描いたグラフを読み込む場合 r c = g s e tC 'catalog'，' d d '，'lIy g r p ' ) ; c h a r t l ' ) ; r c = g r a p h ( ' i n s e r t '，' カタログ名の指定 グラフ名の指定 ' C O P Y ' ' D E L E T E ' ' I N S E R T ' ' R E N A M E ' •G D R A W ( ' B A R ' . . . ) ; l 吋 山a r '， 札 札 氏 6 以 x 点 y点 ~x 点 y 点までのパーを描〈 ' A R C ' ' B A R ' ' E L L A R C ' ' E L L I P S E ' ' F I L L ' ' L I N E ' ' M A R K ' ' P I E ' ' T E X T ' •G A S K ( 'L 1NCOLOR'... ) ; 現在のセットを調査する場合 c a l lg a s k ( ' c o l r e p '，2，c o l o r，r c ) ; p u t' C u r r e n tF I L C O L O R= 'c o l o r ; C O L R E Pで指定された色を検索 ' A S F ' ' C O L R E P ' ' F I L C O L O R ' ' F I L S T Y L E ' ' F I L T Y P E ' ' L I N C O L O R ' ' L I N T Y P E ' ' L I N W I D T H ' ' M A R C O L O R ' ' M A R S I Z E ' ' M A R T Y P E ' ' T E X AL lG N ' ' T E X C O L O R ' ' T E X E X T E N T ' ' T E X F O N T ' ' T E X H E I G H T ' ' T E X P A T H ' ' T E X U P ' ' A S P E C T ' ' C A T A L O G ' ' C B A C K ' ' D E V I C E ' 2 5 6

6.

そ子<vイ也<v幸広弓長

RUN‑Group Processing
GCHART、 GMAP、 GPLOT、そして GSLIDEプロシジャを実行すると、同じ PROC
ステートメントであれば、対話式で実行できる。
同じプロシジャを何回も実行するときや、グローパルステートメント (TITLE.FOOTNOTE.PATTERN.SYMBOL
.AXIS.LEGEND)を変更するとき、特に便利な機能である。
次の PROCステヴプ、 DATAステップ、あるいは QUITステートメントを実行するまで、その
プロシジャは実行可能状態になっている。

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GDEVICEプロシジャ
テ・パイス一覧表を表示できる。出力先を検索するのに便利である。
以下の例を実行すると GDEVISEウインドウが表示される。

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おわりに V5と比較して、オプシ包ンの数もかなり憎え、ウインドウ ( P A T T E R N、A X I Se t c . )の出現により簡単 に標準値の内容を調査出来るようになった。 LEGENDステートメントもオプシ aンの指定だけで美 しいグラブを描くことができ、一段とグラフ出力も充実してきたと言えるだろう。 しかし、パージ eンアップのたびに、新機能を調べるのはー苦労である。ほとんどのユーザーは調べ 日 ノ Tージ aンでまかなっているのだと思う。 ず、または知らずに l C h a n g e sa n dE n h a n c e m e n t s J という項目があ パージ回ンアップにそって、新マニ旦アルの最初に、 r る。それをみれば新機能、変更された点などが聞単だが分かりやすく記述されているので、それを参考 にしてほしい。 参考文献: 1 .S A S / G R A P HS o f t w a r eR e f e r e n c eV e r s i o n6F i r s tE d i t i o nV o l la n dV o l 2 2 .C o u r s eN o t e :M a k e i n gt h eT r a n s i t i o nt oR e l e a s e6 . 0 6o ft h eS A SS y s t e m ︒ ︒ qFU Fhd

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) SYSUAFとINPUT文 O柳 原 正 昭 スミスクライン・ビーチャム製薬株式会社 WhereSYSUAFandI n p u tStatement MasaakiYanagihara SmithKline8eechamSeiyaku 6 Sambancho，Chiyoda‑ku，Tokyo 要旨 近年、コンビュータがエンドユーザーにとっても、比較的使いやすいものとなっ てきた。しかし、システムを管理するための環境は、エンドユーザーのそれに比べると、 甚だ進歩が遅いように感じられる。良い実行環境がHl意されていても、ソフトウェアの u 1 曹 人 及 び 保 守 作 業 が 間 素 化 さ れ な い と 、 木 酢 稼 動 ま で に 1者[11]が掛かりすぎて、エンドユーザ ーに対し、良いサービスが提供できない。実際現 l誌でコンビュータを預かっている~)r.J訪か ら 、 シ ス テ ム 管 問1 自 制 収 集 の た め の プ ロ グ ラ ム を 書 い て み た 。 VMSの シ ス テ ム 官 1 Blには い く つ か の 情 刊 が 必 要 だ が 、 そ の ー っ と し て 、 SYSU八 Fか ら 口 座 デ ー タ ベ ー ス を 作 っ た。また、自由古式の文字データフ T イルを入力する l 際i こ有川なプログラミングテクユッ ク lこも月~lÜ ている。 キーワード: SYSU^I' 1. I NI ' U T文 フォーマ・y ト モ デ ィ フ T イア はじめに この論文中に川いている川語は、 S ^Sの 説 明 書 [1][2][3][4]に惑かれているそれに対 応しているが、意図的 i こ表現を変えている。 2. データステップでの初歩的なテクニック データステップはいくつかの文を除いて、手続き型の言語仕械になっている。ここでは、 文字列データの ~III かい操作を行う際に便利な羽目を箇条書きにしてみた。 2 1 lNPU1 ・文 INPUT INPUT INPUT カラム入力 リスト入力 書式f ' J き入力 書式変更子 1 行指示f!i l [( i t l l l J l i i i l 行指示f!i 行保持指示子 2 2 INPUT INPUT INPUT 後置。 INPUT @ lNPUT 後置':@ 変数 I H J始Hi‑終了Hi; 変数 変数 変数 [書式変更子] @ H i 品; / 変数; 変数; 変数 変数 @@; 1N rU T関 数 I N' IUT (引数.インフォーマット) ‑2 5 9一 インフォーマット;

2. 3 欠損J I値 欠i ! l J他 は 数 値 デ ー タ の 場 合 . と 表 記 さ れ る 。 一 方 、 文 字 列 デ ー タ の j 詰合欠 i ! l J佃 と い う 概 念 は S S になく、， ， と 表 記 し て 、 空 の 文 字 列 と い う 表 記 を す る 。 こ の 場 合 、 長 さ の t i ! J 刊は変数には反映されていない。そのため、それぞれの文で長さ情報の解釈が誌なり、注 ^ 意を嬰する。 3. U1 N iデ ー タ ベ ー ス n 以下の手liI で 口 座 デ ー タ ベ ー ス を 作 成 し 、 シ ス テ ム 管 理 i こ役立てている。 ^ V M Sの A U T H O R I Z Eユ ー テ ィ リ テ ィ ー を 附 い て 、 S Y S U F. L 1Sを出力。 デ ー タ ス テ ッ プ の I N P U Tを いて SA S デ ー タ セ ッ ト を 作 成 す る 。 更にデータステップを用いて、オプザベーションを条件選択する。 m P R O Cス テ ッ プ で 報 告 書 を 作 成 す る 。 4. おわりに こ こ で と り tげ た 口 座 デ ー タ ベ ー ス の 入 力 プ ロ グ ラ ム は 、 高 級 言 語 の ほ う が 記 述 し 易 い の は ほ ぼ 確 か だ と 思 わ れ る 。 し か し 、 SA Sの よ う な 簡 易 言 語 で デ ー タ が 容 易 に 利 用 で き ることは、何にも代え難い利点である。当初:ではこの口 g~ データベースを記録文書として !日いるとともに、システム変更の際、大いに役立てている。 この論文についての照会は、 〒 1( )2 下記の筆者までお問いします。 千代田区三番 J I I f6 スミスクライン・ピーチャム製薬株式会社 研究開発本部システム菅山部 n e .Com イ ン タ ー ネ ッ ト : YanagiharaM%JAOO.Dnel@SmilhKIi 参考文 i l i k [1] SAS U s e r 's Guide: 日asics Version 5 Edition、 SAS Inslitute I n c . [2] SAS U s e r 's Guide: sasics [日本語版] 1 Version 5 Edition、 S A S ソ フ ト ウ ェ ア株式会社 [3] SAS Language Reference Version 6 ドi r s t Edilion、SAS InsliLute I n c . [4] S A S ラ ン ゲ ー ジ リ フ ァ レ ン ス ガ イ ド Release 6.03 Edition、 S A S出 版 局 ‑2 6 0

日本 S A Sユーザー会 (SUGI‑‑ . J ) VAX環境における SASについて O市川 均 住商コンビュータサービス株式会社科学技術システム営業部 SASo nt h eVAXC o m p u t e rE n v i r o m e n t Hitoshi Ichikawa Sumisho Computer Service Co. Ltd No1 1 Tousei Buid. 3‑8‑16 Iwamoto‑cho Chiyoda‑ku，Tokyo " ' iU i ‑ 9 ; : ヒ ， H キーワード: システム、ミニコン、 V A X、M H L 1.衣刀侵う Sこ 1978年に S A Sが日本に上陸してから 13年間が既に過ぎている。 S A S自身も当初の統計 解析主体の技術計算用ソフトウェアから、汎用的なシステムへと大きな変貌を遂げてきた。 S A S の進化と共に、その利用環境も大きな変貌を遂げてきた。 19 7 8年 頃 で は I B Mの 大 型 電 子 計 算 機上で膨大な費用と時聞をかけて利用していた SASが、今日では自宅のパーソナルコンビュータ 上で利用できるようになっている。更には、数百万円の費用で 10数年前の数億円のスーパー コンピ A ータ並の実行速度を持つコンピ A ータも現実に利用可能となってきている。 我々住商コンピュータサービス(株)は、 1978年より I B Mメインフレーム (IBM370/158 OS/VSl) 上に SA Sを導入し、計算センターとしてのサービスを始め、現在では、 1BM メ インフレーム、 V A X、 P Cなど複数の環境で S A Sを活用した受託計算、システム開発等を多く 手衝けている。最近では、 S 1 (System Integration) と称し、 S A Sの利用環境をハードウェア、 関連ソフトウェア等を一括してユーザーに供給するサーピスを手衝けており、本論では、主に我々 が手街けている V A Xスーパーミニコンの環境について述べる。 2 . VAXコ ン ピ ュ ー タ と は ? V A Xコンピュータとは、 DE C (Digit a l Equipument Corp.) 社(本社米国)のコンピュータ のシリーズ名である。 3 2 ピットスーパーミニコンの語源ともなったシリーズで、 V M Sと言う O Sの基で稼動する。 V A X / V M Sは、その前身である D E C社 P D P / R S Xの後継機である。 この P D P / R S Xからは、 A T T /ベル研究所らにより U N I Xが 開 発 さ れ て い る 。 ま た 、 現 在 パソコンの O Sの主流を占める M S / D O S (マイクロソフト社)もその開発途上に於て R S X 及 び U N I Xと多くの係わりを持っている。その結果、 M S / D O S、 U N I X、 V M Sは、その ファイル構造、命令系統等に多くの共通点を持つ。 phv n r u

2 ‑ 1. V A Xのハードウェア的な特徴 V A Xは、基本的に 32ピットコンビュータである。 CPUは独自開発 (CISC)によるもの で演算速度は、 1‑150MIPSとシリーズにより異なる。主記憶容量も 1‑512MBとな っている。 V A Xのシリーズは、下から 3000、 4000， 6000， 8000， 9000の シリーズが有り、価格も 500万円 ‑ 10億円以上と多くの種額を持つ。また、全シリーズ基本 的に同じ内部構造を持つため、共通の O S及びアプリケーションが利用できる〈シンク'ルアーキ テクチャー)。 表 1:VAXシリーズ一覧 シリーズ名 3000 4000 6000 8000 9000 単位 演算処理速度 2 . 5 ‑ 1 0 . 5 . 0 ‑ 1 0 . 3 . 8 ‑ 7 2 . ( 1 .2 ‑ 4 8 .) 4 0 .‑157 MIPS 主記憶容量 4‑128 8‑128 16‑512 ‑128 ‑512 MB 1/0転造車度 3.3 16 80 (80) 80‑320 M B / S E C 価格需 5‑20 30‑60 5 0 ‑ 5 0 0 100‑ 100‑ 百万円 注). VAX8000はフェードアウト 大別すると、事務所環境で利用かつコストパーフォーマンスを優先したのが 3000系 ， 事 務 所環境で利用かっ実行速度を優先したのが 4000系、メインフレームとして 10速度を優先し たのが 6000系、メインフレームとしての総合性能を重視した 9000系となる。 6000系 9 0 00系は、マルチ CPU化によるベクトル演算 i こも対応している。 2‑2. V A Xのソフトウェア的な特徴 全シリーズ同じ OS:VMSを利用する。 VMSは、会話型実行〈オンライン型〉を基本とし た O Sで、マルチユーザ、マルチプロセッシング、そして理論最大 4GBの仮想記憶空間をサポ ートする。ネットワーク利用を前提に設計されており、ネットワークに関する多くのサポート ツールを標準でサポートする。エディターなど通常必要となるツールも標準でサポートされる。 O Sのヘルプ機能も徹底している。多言語リンクも可能な為、技術計算用の多くのソフトウェア が VAX/VMS上で開発されている。ファイルは、世代管理され、障害時に安全なシステムと 成っている。 3. VA Xと SAS システムを管理する側から見た場合、 SASは非常に厄介な代物である。実行に際し膨大な リソースを必要とするだけでなく、その要求タイミングが予測しにくく、システムのキャパシテ ィープランニング上、大きな問題となる。そこで SASの利用環境を、メインフレーミと分離 させる事となる。このような面から最近発表された UNIX/EWSやパーソナルコンビュータ (PC) での利用が注目されている。しかし、 PCでは、実行速度、キャパシティーの問題から 大量データを扱う場合問題が多い。 UNIX/EWSの場合、速度・キャパシティーの面では、 メインフレームを大きく上回る。しかし、データ管理、システム管理等のスキル要求が SASを 利用する側に転嫁される場合が一般的である。このため、個人レベルで研究データの分析をする 場合には、最高の環境となる。その代り、大量データを複数人数で運用・管理・分析しようとし た場合、データの分散によるデータ管理の障害、 LANなどネットワーク化にからんだネット ワーク管理、障害対策等のオーバーヘッドをエンドユーザーが被る羽田になってしまうわけです。 そこで注目されるのが VAX/VMSです。 VAX/VMSは、本来現在の UNIX/EWSが 多く利用されている研究開発部門で多く使われてきた。つまりエンドユーザーが直接利用するた め起き得る障害に耐え得るような設計がなされています。これが UNIX系と最も異なる点です。 2 6 2

U N I X系 は 、 よ り 高 度 な コ ン ビ ュ ー タ 知 識 を 持 っ た ユ ー ザ ー が 利 用 し た 際 最 も 使 い や す い 械 に 設計されている。このため、余分な機能(例えばヘルプ)を外し、処理速度等を高めることに 注 力 し て い る 。 と こ ろ が 一 般 的 に SASを 利 用 す る ユ ー ザ ー は 、 コ ン ピ ュ ー タ の 世 界 で は 一 般 列 、 ユーザーに当る方々が利用するケースが多く、 U N I X系 で 利 用 し た 場 合 、 こ う し た S A S以 での部分で障害を持つ場合が見受けられる。しかし、実行処理速度では、極めて高速のため処理 系として利用するには充分魅力的です。 V A X / V M Sは、処理速度は U N I X系 E W Sに劣る ものの、システム管理、ユーザーサポート面で多くの魅力が有る。 4. 理想的な S A S利 用 環 境 と は ? =，一1===一_r一九一一一一一一九一一一-~ー」一一 ここで、これら個性を持ったコンピュータ 門j. L A N T 1 を組み合せ理想的なシステムを椀築する事を 匡 霊園.， 日三三園田国 51 1 " " = = " " ; " = 1 I I f ""111 r r = = b 司1 I f 想 定 し て み た 。 図 1にそのモデル図を示す。 押 」三三三正 巳主雪面 ~一一一一~ 巴~日 基 本 的 に L A Nを 中 心 i こ機能別に各コンピュ ータを連係して利用する。中核となるのは、 ' L ̲ ̲ ̲ ̲ ̲ Q 主 L C : : : コ . . . . . . . . . . 1I 1 三 I 」一一ー ニ ミJ it "~-~ II '‑'‑‑u データ菅理 7 " リ Yト ト ハ ' ー ば ‑10ゲ 解析 図1. LANの応用例 コ 仁 三 三ζ 「主すT1 デイエ ï~IJ コ 仁 二E ζ デ ー タ ベ ー ス サ ー パ ー と し て の V A Xでデー タを集中管理する。また、帳表類もこの V A Xで作成する。 次に S A Sなどの利用は、 E W Sを利用する。 しかしデータは独立して持たずデータベース サーパー上のデータを L A N経由で利用する。 帳表類の出力は V A X経 由 で 行 う ( 現 在 UNIX 用のまともなプリンターが少ない) データ類のエントリー及びそのレポーティン を利用する。 p c のアプリケーショ グは p c ンにより V A X上 の デ ー タ ベ ー ス ま た は E W 図2 . Sからの S A Sの 出 力 を 任 意 に 編 集 し て 出 力 する。 この L A N構 成 で 核 と な る も の が 2つある。 lつは、各機能を連結する L A Nであり、もう 1つ は デ ー タ を 扱 う 際 の 共 通 言 語 と し て の S Q Lである。 L A Nを 利 用 す る 際 の 問 題 と し て は 、 異 機 種 を 接 合 す る こ と が 多 い た め 、 漢 字 コ ー ド な ど 各 フレーム毎に若干異なるファイル形態を、いかに統一管理するような機能を持っかである。 この点、 V A X / V M Sは 標 準 機 能 と し て 各 種 コ ー ド 閣 の 相 互 変 換 が 可 能 な た め 、 こ の よ う な キ ー ステーション的な利用ををした場合強みを発慢する。 S QLを利用す る際の問題としては、データベ ースサーパーで使用する D B M Sがこう言った ネ ッ ト ワ ー ク 経 由 の 利 用 に 対 応 し て い る か 否 か で あ る 。 も う 一 方 で S A S等 ユ ー ザ ー の 最 終 利 用 目的となる物が SQLとのインターフェースを持つどうかである。 5. まとめ S A Sを 利 用 す る 環 境 は 、 現 在 旧 来 考 え ら れ な い ほ ど 進 化 し て い る 。 し か し 利 用 で き る 環 境 は 個性化が進んでおり、その連係等に新しい技術が必要とされている。この場合一番重要になるの がデータベースサーパ一機であろう。このデータベース機としては、 V A Xが 適 切 な 機 種 と 思 わ れる。 内 ペU Fhu 白 つ

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) SAS‑SYBASEインタフェース O葛西みどり* 福岡博重** 日本タイムシェア(株)システムインテグレーション事業部 SAS‑SYBASE I n t e r f a c e M i d o r i Kasai* Hiroshige Hukuoka** System I n t e g r a t i o nD i v i s i o n t d . Nippon Timeshare Co.，L Shuwa NO.2 Kamiyacho B l d g . 3‑18‑19 Toranomon Minato‑ku，Tokyo 要旨 リレーショナル・データベース管理システム SYBASEで作成したデータベース .データを SAS データセット ~C変換するためのソフトウェアツールです。 乙のツールは SAS/AF機能、 SYBASEの DB‑Library、 C言語を 用いて作成されています。 ユーザが SASシステム内で乙のツールを呼び出し、データ検索文 (SQL)など の情報を入力、実行をかけさえすれば、 SYBASEデータの検索、 SASデータセ ットへの変換処理が自動的比一挙托行われます。 キーワード: SAS/AFのビジュアル画面、 SYBASEコネクション 1 . SYBASEの概略 1 . 1 特長 SYBASEはオンライン・トランザクション処理向けのリレーショナル・デ ータベース管理システムです。以下 ~C主な特畏をあげます。 ‑大容量パフォーマンス 数百のユーザ、数ギガバイトのデータベース処理で最適なマシン・スループ ットを提供します。 ・強力な整合性機能 データ整合性機能をサーバ托集中配置しシステム開発・保守時間を大幅に短 縮します。 .ハイ・アベイラビリティ D Bのパックアップや設計変更をオンラインで行える保守機能をサポートし 'hd nru c u ます。

‑分散データ管理機能 異機種間通信の支援機能により、分散検索と同様に分散更新を行えます。 ‑ウインドウ型開発支援ツール ビジュアルで使い易い開発ツール・セットを装備し、生産性を高めます。 1 . 2 データ構成 データベース・データは全てテーブルに佑納されます。テープルは rowから 成っており、 rowはデータ値を持つ coIumnで構成されています。例を図 1‑1~C 示します。 図 1‑1 PUBSデータベースのテーブル関連図 tit1es tit1e id tit1e type pub ̲id pr1 ce advance royalty ytd̲sales n0 tes pubdate pub 1ishers pub̲id 【 〉~ pub̲id pub̲name city state PUBSは出版に関するデータベースで、 p ub 1ishersテープルは出 版社情報を、 ti tlesテープルは書籍情報を持ちます。 publishers テープルは pub ̲id、 pub̲name、 city、 stateという 4個 の columnで rowを構成し、 tit1esテープルも同様に上図の 10個 の columnで rowを構成しています。 pub ̲idは出版社を識別する固 有の値を持ち、 2つのテーブルを乙の coluInnで結合して同時に相互参照す る乙とができます。 pub1ishersと tit1esの rowの対応は、 l 社が複数冊の本を出版しているので、 I対Nになります。 2 6 6一

p ub 1ishersテープルのデータを図 1‑ 2~c 示します。 図 1‑2 publ ishersテープルのデータ Rows~= Table:publishers c l t y p u b ̲ i d pub̲oame s t a t e 1389 A J g o d a t aI nf o s y s t e m s B e r k e l e y CA 0736 NewAgeB o o k s B o s t o n MA B i n n e t& H a r d l e y W a s h i n g t o n Columns リレーショナル・データベースは、乙のように r o wと colurnnの 2次元 表であるテープルを lつで、または複数のテープルを結合して、その中の必要な colurnnについてデータ操作します。またあらかじめ参照したい部分だけを v iewとして定義しておく乙ともできます。 2 . SYBASEコネクション 2 . 1 コネクト方法 SASシステム内で、 SYBASEデータを直接アクセスする乙とはできませ ん。.そのため、 SYBASEデータを SASデータセットに変換する処理が必要 になります。従来、乙の変換処理のために次のような手順を踏まねばなりません でした。 1) SYBASEデータを検索してファイル ' C 1 1 1力するために、 Cなどのホス ト言語で DB‑Libraryを使って、プログラムを作成します。 2) プログラムを実行して、 SYBASEデータをファイルに出力します。 3) SASシステムを起動します。 4) SYBASEデータが入っているファイル(外部ファイル)から SASデ ータセットを作るプログラムを SAS言語で組みます。 5) SASプログラムを実行します。 2 6 7

乙のように SYBASE、 SASシステムの阿方についてプログラムを作らな ければならず、それも検索データの種類に応じて別個托作る必要があります。ま た SYBASEデータを検索するために SASシステムを抜けなければならない のも面倒です。 SAS‑SYBASEインタフェースは従来の複雑さ、不{更さを回避するため 托作られました。乙のソフトウェアツールを使うと、変換処理は次のような手順 になります。 1)SASシステムを起動します。 2) SAS‑SYBASEインタフェース画面を呼び出します。 3)画面托データ検索文などの情報を入力し、実行します。 乙れだけで SYBASEデータは SASデータセット比変換されます。もちろ ん検索元のデータベース・データは、当インタフェースによって何ら更新される 乙とはありません。またユーザはあらためてプログラムを作る必要もなくなり、 SYBASEデータ検索のために SASシステムを終了させなくてもよくなりま す 。 従来の方法と SAS‑SYBASEインタフェースの手順を図 2‑1R : .示し ます。 図 2‑1 SASデータセットへの変換手順 SAS起動 検索プログラム作成 検索プログラム実行 インタフェース画面呼び出し SAS起動 画面項目入力、実行 SAS‑SYBASE インタフェース使用 SASプログラム作成 SASプログラム実行 従来の方法 ‑2 6 8一

2 . 2 SAS/AFのビジュアル画面 SAS‑SYBASEインタフェースの画面は SAS/AFを使って作られま した。またそのプログラムは SCL、 SAS言語で記述されています。 SYBASEデータ検索処理は C言語で記述されており、 SYBASEデータ のアクセスには DB‑Libraryの関数を使っていますが、ユーザはこれを 意識することなく、 SASシステム内で操作することができます。 画面レイアウトを図 2‑2 K.示します。 SASデータセットへの変換処理は乙 の 1画面?とけで行えます。 1 ; R I2‑2 SAS‑SYBASEインタフェース画面 . 06Jの場合) (VAX/VMS、 SAS6 ￨実行 l 終了￨ 1= = = = = = = デフォルト設定 1 1)読込: 確認: 確認: 12 )露出: 1 1 1= = = = = = = SYBASEデ ー タ 抽 出 情 報 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 1 1 1)ログイシ名 l パスワード l サーパー名 12 )デ ー タ ペ ー ス 名 : 13)デ ー タ 抽 出 を 行 う ト ラ ン ザ ク ト SQL文 を 入 力 し て く だ さ い 。 1 1 [ 1 [ 1 [ 1 [ 1 [ I= = = = = = = SASデ ー タ セ ッ ト 作 成 情 報 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 1 I1)ラ イ プ ラ リ 参 照 名 : ! ディレクトリパス: 12 )デ ー タ セ ッ ト 名 乙の画面はデフォルト設定、 SYBASEデータ t l l l出情報、 SASデータセッ ト作成情報の 3つのカテゴリーに分けられています。データの入力方法は通常の SAS/AF PROGRAMエントリと同じです。 ‑2 6 9‑

2 . 3 画面項目説明 インタフェース画面の 3つのカテゴリーについて説明します。 .デフォルト設定 乙のインタフェース画面に入力する値を l画面単位で指定したファイルに 書き込んでおき、後 ~C 、デフォルト・ファイルとして読み込んで、画面項目 に値を表示するのに使います。手入力の手間を省く為のものです。 .SYBASEデータ抽出情報 まず SYB ASE~C ログインするためにログイン・ユーザ名とそのパスワ ード、アクセスしたいデータベースがあるサーバの名前を入力します。乙れ らは SYBASEで、設定した既定値を使うなら入力は不要で、す。次にアクセ スしたいテープルがあるデータベースの名前を入力します。乙れもログイン ・ユーザにカスタマイズされたデータベースを使う場合、あるいは複数のテ. ータベースを一度に参照する場合には入力不要です。次 ~CSYBAS Eデー タを検索するための Transact‑SQLを入力します。乙の言語は、 標準 SQLを SYBASE社が拡張した第 4世代言語です。乙れは必須入力 項目です。 データ検索のための SQLは selectコマンドを使います。最も基本 的な se1ectコマンドは下記の se1ect句と from句から成って います。 viewから se1ectする場合テープル名の代わりに view 名を使います。 se 1ec t colurnn名 frorn テープル名 例) sel ect pub̲id. pub̲llame frorn p ub 1ishers テープルの全 columnを se1ectするなら column名に*を使 うより簡単な方法があります。 また、特定の rowを se1ectする場合やテープルを結合する場合は where句を、 rowの並びを指定する場合は order by句を使い ます。加減乗除の演算子や、絶対値を返す、ある rowグループ内の特定 columnの平均値を返すといった関数も se1ectコマンドに使えま す 。 2 7 0ー

.SASデータセット作成情報 検索した SYBASEデータを変換してど乙の SASデータセット托格納 するかを指定します。ライブラリ参J!日名は永久 SASファイルを作る場合入 力します。未入力の場合の既定値は一時ライブラリ WORK です。次~c.デー タセット名を入力します。未入力の場合 DATAという名前でデータセット が作られます。 2 . 4 画面操作方法 1)当インタフェースの SAS/AF PROGRAMエントリを呼び出す A Fコマンドを SASコマンドラインに入力します。 2)画面項目托値を入力します。 3)図 2‑2の場合、コマンドパーの巨白をクリックします。機種托よっ て弱冠実行方法が異なります。 4) SYBASEデータが SASデータセット托変換されると OUTPUTウ インドウ K全オブザベーションが PRINTされます。 変換処理を繰り返し行いたい場合、また 2) の処理から再開します。 インタフェース画面の終了は、図 2‑2の場合、コマンドパーの￨終了￨をク リックします。機種 Kよっては SASコマンドライン托 ENDを入力します。 2.5 SYBASEと SASデータセットの対応 SYBASEと SASシステムの月l 語の関連を以下托記します。 SYBASE SASシステム テーブル データセット row column オプザベーション 変数 1つの rowは 1つのオプザベーション托、 lつの columnは lつの変数 に変換されます。 row内の columnの n 1 i百?とオプザベーション内の変数の 順番は同じになります。 ‑2 7 1

例) titlesテープルから pub idが 1389であるデータの tit1eー id、 P rice、 pubdateを se1ectします。 select ti tle̲id， price， pubdate from titles where pub̲id=" 1389" SYBASEの検索結果 title id p r1 ce pubdate BU1032 PC1035 PC9999 19 . 99 22. 95 NULL DEC 6 1985 JUN 30 1985 OCT 21 1985 SASデータセット変換結果 tit1e id p r1 ce pubdate BU1032 PC1035 PC9999 19 . 99 22. 95 06DEC1985 30JUN1985 210CT1985 変数 オプザベーション 乙の例では 3つの rowから 3つのオプザベーションが作られ、 3佃の colurnnから 3佃の変数が作られました。 SYBASEデータはデータ・タイプによって SASシステムの数値、文字、 SAS日付け値のいずれかに変換されます。 SYBASEの NULL値 (n0 t valued)は欠損値に変換されます。 SASデータセットの変数名は元の column名を使って付けられます。 3 . まとめ 当インタフェースは SASデータセット変換処理の基本部分をほとんと 行い、か っ容易托簡潔に操作できるツールです。 2 7 2

日本 SAS ユーザー会 (SUGI-~) メインフレームSAS 6.06~ の機能について 鈴木一彦 株式会社SASインスティチュートジャパン 開発セクション AnI n t r o d u c t i o nt oSAS6.06~ UnderMVSa n dCMS Kazuhiko Suzuki SAS I n s t i t u t e Japan Ltd. N i c h i r e i Akashicho B l d g . 6‑4 Akashi‑cho，Chuo‑ku，Tokyo 要旨 現在メインフレーム上で稼働する SASリリース 6. 06は、日本語処理機能がサポートされていない。 そのため、アプリケーション開発ツール、エンドユーザコンピューテイングのツールとして SASを見た 場合には、不卜分さが感じられた。 しかし、新たに開発された SASリリース 6. 06J (DBCSサポート)を導入することで、この問題 。 はクリアさ uる 本論文は、日本語処理機能をサポートすべく開発された SASリリース 6. 06Jの機能について紹介す る。また、将来リリースされる SAS6.07以降の拡張機能も部紹介する。 キーワード: はじめに、 こ漢字データのハン 現在の SASリリース 6. 06では、日本語処理機能は殆どサボトされていない。特 i ドリング、漢字表示、グラフ処理上での漢字表示の有無は、よりフレンドリーなシステムを構築する上では、 大きな問題となる。 SASリリース 6. 06Jの開発にあたっては、漢字処理機能の拡張に止まらず、 SASのメッセージ、 ヘルプ、メニューの日本語化にも及んだ。また、 SASシステムは、異機種間へのアプリケーシヲン移植に 伴う互換性も保証されており、漢字コード等の変換も自動的に行なわれる様に変更された。例えば、 MVS 上で作成したウインドウアプリケーションを OS2上の P M (プレゼンテーションマネージャ)のアプリケ ーションとして容易に移植することができる。 追加機能について 次i こ 、 SASリリース 6. 06Jで追加された主な機能について述べる。 フルスクリーンドライパの拡張 3270データストリームを用いたウインドウシステムが提供され、グラフィック環境では、グラフ ウインドウ、マウス入力がサポートされた。 SAS6.06Jでは、使用する端末に日本語の表示機能があるかどうかを判定するために、照会機能 (Query) を使用する。したがって、 VTAM 上に照会機能が(史 できるように PSERVICパラメ← タに設定しておく必要がある。 また、端末が APLキャラクタを表示できる属性を持っている場合には、 APLキャラクタを用いて ウインドウボーダ、スクロールパーの表示を行なう。 m 日本語処理用の DATAステップ関数のサポート DATA ステ.~プで利用できる 1 6種類の日本語処理用の関数が追加された。 下記に、その関数を紹介する。 υ 内︽ ︐ n t qru

KC別 PRESS 任意の文字の除去 2パイトコードの文字数の入手 日本語対応の INDEX 関数 KLENGTH 1バイト、 2パイトコードの文字数の入手 KREVERSE 日本語対応の REVERSE 関数 KSTRCAT 文字列の連結 KTRANSLATE日本語対応の TRANSLATE 関数 KUPDATE 部分文字列の変更 KVERIFY 日本語対応の VERIFY 関数 KCOUNT 漢字コード変換 KINDEXC 日本語対応の INDEXC 関数 KPRTF プリンタ用にシフトコードを調整 KSCAN 日本語対応の SCAN 関数 KSUBSTR 日本語対応の SUBSTR 関数 KTRUNCATE 文字列の切り捨て KUPCASE 日本語対応の UPCASE 関数 KCVT K1NDEX CPORT，CIMPORTプロシジ.ャの日本語対応 CPORT， CJMPORTプロシジャは、異なるプラ・ソトフォームへ SASデータセット、カタログ を移行するために使用されるが、 SAS6.06Jでは、データセット、カタログ内に含まれる漢字コー ドも自動的に変換される。 SAS/GRAPHの日本語処理サポート グラフィックスーパーパイザが 2バイト(全角)文字を正しく識別できるように変更された。 そのため、プログラム内に直控漢字テキスト指定できるように江った。 また、 「明朗休フォント Jを附入することーで、 SAS/GRAI 'Hで明朝体アウトラインフォントが使 用できるようになった。 GOPTIONS DEVMAP = IBMOBCS KEYMAP = IBMDBCS SIMFONT=KANJI lDE ; PROC GSL TITLE F=MINCHO ・明朝体のフォント・ Tl TLE2 F=KANJI ・漢字のストロークフォント NOTE F=NONE ・ハードウェアの漢字・: ∞ F TNOTE F= 開 NCHOE ・明朝体のフォント・: RUN ; 回目.応日 . G 乱l D E I A l ' Hl コマンド.) 日月朝体のフォント i l芋のスト oータフ，シ》 ，、ードヲ zアe 晴字 明朝体のフ aシト SAS/FSP、 SAS/AFソフトウェアの日本語化 FSEDITプロシジャでの 2バイト文字の部分検索が可能となり、また、メニューが日本語で提供さ れた。 BUILDプロシジャでの DBCSオプション指定時においては、 PROGRAMエントリのフィール ド属性として NOCAPSがデフォルトで設定される。 日本語版 ASSISTの提供 エンドユーザのための簡易実行メニュー、 SAS/ASSISTソフトウェアのメニューが日木語化さ れた。このフ・ロダクトは、 SAS/AFプロダクトを利用して開発されたマルチウインドウ型のメニュ‑ テムで SASの基本機能、 STAT， FSP，AFなどのオプションのフロントエンドとして動作す r SASを知らないエンドユーザも ASSISTを利用することにより、これらのオプションの利用が容 易となる。また、 ASSISTは、フロントエンドとしてだけでなく、メニューシステムを自分自身で作 すする機能も提供しており、一度 ASSISlで実行したフ・ロクラムを簡単にメニュー化することがで・き この機能は将来的には大幅に機能拡張され、 SAS/EISソフトウェアとして提供される予定である。 ‑2 7 4一

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メッセージの日本語化
ディスプレイマネジャや SAS/BASEソフトウェア、 SAS/FSPソフトウェア、 SAS/AFソ
フトウェアのメッセージが日本語化された。
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SAS/CONNECTソフトウェアの漢字コード変換機能
SAS/CONNECTソフトウェアは、

MVS、 CMSなどのリモートセッションと OS/2.UNIX.PCなど

のローカル環境で動作する SAS との対話機能を提供する。この対話機能によりファイル~五送、リモートでの

実行、グラフのローカル表示、リモートデータベースのアクセスなどが可能になり、漢字コードの変換も自動
的に行なわれる。
. 18でサポートされていなかったカタカナのコード変換もオプション LANGTYPE=JAPANESE
また、リリース 5
指定により、転送が可能となった。

SAS/ACCESS Ds2、 SQL‑DSソフトウェアの 2バイトコードタイプのサポート
SAS/ACCESS DB2および SQL‑DSソフトウェアは、 2バイトコード用の文字タイプ、
GRAPHIC.VARGRAPHIC. LONG VARGRAPHICをサポートする。

これにより、 2バイトコードを含んだデータのロード、更新、 !
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l出が可能となった。
その他
数量化理論 1類
、 2類のサンフ。ルフ。ログラムの提供

SASマクロ機能を利用して作成した数量化理論 l知
、 H
J
lのサンフツレフ。ログラムが提供された。
注意事項 (Technical Report J‑lllより)

S^S6.06Jの一部の機能は日本語処n
l
Hこ対応していない部分がある。
以下に、日本語を処理する上での制限事項を示す。
デPイスプレイマネージャシステム

カット (CUST) 、テキストスプリット (TS) などのコマンドは現在のパージョンでは日本語を正しく認識
できないため、日本語のデータを l
裂す可世田生がある。
FINDコマンド、 CHANGEコマンドも日本語の部分文字列 i
こ関しては正しく動作しない。

2
7
5‑

スーパパイザ(文法解析ルーチン) S^S6.06Jでの文法解析ルーチンは、完全に 2バイトコードを識別できない。そのため、コマンド 引用 の引数として漢字を指定する場合には、必ず引用符で問む必要がある。また、漢字の中に単引用符、 符相当のコードが含まれている場合には現在のスーパパイザは引用符として処理してしまう。そのため予知l できない文法エラーを起こす百G l i 日生がある。 その様な場合は、相当するコードが含まれない方の引用符を使用する。 w 単引用符相当コードを含む I B M漢字コード 漢字コード 4370 447D 美 457D 士 f y f 直 467D 炉 I 打 閉 497D 鹸 埜 5B7D 477D 漢字コード漢字コード漢字コード 4D7D 版 597D 目 望 657D ~lìl 5A7D 667D 罪 巴 4E7D f 時 保 yE t 涌 4F7D 5B7D 677D 安 立 5C7D 507D 援 6B7D 自 碩 5D7D 欺 517D 浅 元 司 527D 4A7D 1 京 斜F 噛 4B7D 4C7D 4B7D 狽 5E7D 547D 蔽 607D 担J I 557D 調 617D 来 567D 627D 経 577D 苑 f 会 537D 、 且 色 ぷ 5F7D 637D 後引用符相当コードを含む I B M漢字コード 漢字コード 漢字コード漢字コード漢字コード 4D7F 5A7F 吋 ￨ 677F 或 慣 6B7F 4E7F 者t 5B7F 命 幣 4F7F 梨 5C7F 亥 507F 5E7F 挟 醤 寸 437F 崎 457F 月 E 味 467F 477F 壷 5F7F 4B7F 戎 j 覚 517F 貴 527F 模 607F : 主 主 497F 妬 4A7F 耳 3 F 長 探 4B7F 557F ~j\ 637F 足 7 r 芸 て 4C7F 『 町 肋 f 見 537F 547F 617F 1 同 567F 647F 投 5B7F 「 報 日 醸 447F 577F 627F 657F なお、両方が 1つの文字定数 l こ含まれる場合は KSTRCAT関数を使川して実行時に連結する必要がある o 使用例 X =KSTRCAT( ・崎. . . 美 . . ) セミコロン相当のコードを含む漢字データをCARDSステートメントで読み込む場合も問題が起きる。 CARDSステートメントで漢字データを直接指定する場合は CARDS4ステートメントを使用する。 使用例 DATA : INPUT STATION $ : CARDS4 : 上野 . ， .， 漢 字 コ ー ド に 、 % &などマクロの特殊文字が含まれていると、前後の文字関係によってはマクロの指定 と認識されてしまう場合があり、マクロプロセッサからメッセージが出力されるが特に問題はない。 フ.ロシジャ pnu 勾 ︐ . qL T^BULATE. FREQ. PLOTなど、変数ラベ ルの切り捨てや折り返しを行なうプロシジャでは、 f 日生がある。このような箇所に日本語を利用したい場合は、ユーザー自身でフログ ラベ ルの日本語を壊す可i ラムを調整する必要がある。

S Q Lプロシジャ
S Q Lプロシジャでは日本語の

i
E
規表現はサポー卜されていない。 S Q Lプロシジャは D A T Aステップ

関数もサポートするため、可能であれば KINDEX 等の日本語処I~l関数を代わりに仙川する。
S A S リリース 6
. 07以降の拡張機能

最後に、

S A S リリース 6
. 07以降で提供される拡張機能の一部を紹介する O

M V S / E S A上でのハイパースペースのサポート
S A Sシステムは、 M V S / E S Aから提供されたハイパースペース上に、 S A Sデータセット自身に割
り当てることにより、データセットに対する 1/0パフォーマンスの改善を図っている。
、 S A SのW O R Kデータセットをハイパースペース i
こ割り当てた場合のパフォーマンス測定結果を
下記 lこ
示す。
測定内容は、 1， 000， 000件のデータを作成する処阻止、作成したデータセソトから 999， 999
件目のレコードを抜き出す処理の計 2パターンを設定し、各々の処即時間を測定した。

DATA TEST;
DO X=l TO 1000000;
OUTPUT;
END;

DASD のt~ 合

ハイパースペースのf
易合

CPU TIME

CPU TIME

‑ 00:00:10.45

‑ 00:00:04.90

ELAPSED TIME ‑ 00:00:31.日4

ELAPSED TIME ‑ 00:00:06.32

EXCP COUNT

EXCP COUNT

‑ 3日7

‑ 15日

RUN;
DATA SU8;

CPU TIME

00:00:1
6
.82

CPU TIME

00:00:07.72

SET TEST;

ELAPSED TIME ‑ 00:00:35.16

ELAPSED TIME ‑ 00:00:0日.37

IF X=999999;

EXCP COUNT

EXCP COUNT

‑ 331

‑0

RUN;
S A S / G R A P Hでのグラフイックエディタのサポート
S A S / G R A P Hソフトウ 1 アは、グラフウインドウに t
H
1Jされたグラフをユーザー白身が編集する機能
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与が自由に行なえ、かっ、カタログへ保存
を提供する。これにより、グラフ !
することが可能となる。
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4

参考文献
S A S Technical Report Jー 111:S A Sシステムリリース 6
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iJ ( M V S，C M s H反
)

日本語処理機能利用者の手引き

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日本 5A5ユ ー ザ ー 会 ( 5UG ト.J) SAS/MXGを活用した運用管理業務における事例紹介 。岡山昌二 日本工ー・工ム・ピー株式会社 情報システム本部システム管理部 FEASIBILITYSTUDYb yusing SAS/MXG ‑ Implemantation of Administrative Control Software Tools ‑ Syoji Okayama，Security Officer Information Systems and Communication d i v i s i o n of AMP(、 Japan)，Ltd. 87 Hisamoto，Takatsu‑ku， Kawasaki‑City，Kanagawa 弾社ではアクセスコントロールを効率よく実現するために、 1989年にアクセス 要旨 コントロールソフトウエアである CA‑ACF2を導入し、 1990年 に 運 用 管 理 ツールである A‑AUTOの導入作業を開始した。これらの導入、運用において S A S/BASE、 SAS/MXGを活用した結果、その導入、運用作業において十分な 効果を発揮したので、これらの活用事例を紹介する。 また、運用業務におけるインターナルコントロールを確立するため、 SASを活用 して A‑AUTOとCA‑ACF2を密に結合した運用体制を説明する。そして、今 後の展開として、それぞれを結合した環境において出力される情報を、 S ASで処理 することにより、運用業務においてどのように活用して行くかを説明する。 キーワード: SA S/ BA S E 1 SA S/ MX G ，C A ‑A C F 2 ! A ‑A U T 0 1.はじめに 弊 社 の 運 用 業 務 に お け る S A Sの利用は、当初、 V M環 境 化 で 作 動 す る S A Sの 付 録 的 存 在 だ っ た モ ニ タ ー 解 析 プ ロ グ ラ ム V M A Pを I B Mの V M A Pの代わりに運用して、 C P U、 D A S Dの 使 用 率 、 ペ ー ジ ン グ な ど を 解 析 し て グ ラ フ 化 、 レ ポ ー ト す る 程 度 で あ っ た 。 こ れ は C M Sミ ニ デ ィ ス ク の 中 を 覗 い て い る う ち に 偶 然 発 見 し 、 フ ァ イ ル 内 の ド キ ュ メ ン ト を 頼 り に ど う に か カ ス タ マ イ ズ し 、 実 用 化 し た 機 能 で あ る 。 V M、 D O S / V S E という O S環 境 か ら M V S / X Aへの移行により、 S A Sの 同 一 プ ロ グ ラ ム が T S Oと バッチ両方で作動することにより使い勝手は良くなった。しかしながら、移行時にほとん ど の ソ フ ト ウ エ ア が O Sの 移 行 に よ り 不 要 に な っ た こ と と T S O配 下 で の 使 い 方 が よ く わ か ら な か っ た こ と で 、 運 用 業 務 に お い て S A Sは ほ と ん ど 利 用 さ れ な か っ た 。 筆 者 の M V S / X Aに お け る 初 め の 仕 事 と し て 、 M V S / X Aへ の 移 行 後 の セ キ ュ リ ティレベルを V M、 DOS/VSE環境と同等に保つため、 C A ‑ A C F 2を 導 入 す る プ ロ ジ ヱ ク ト が ア サ イ ン さ れ た 。 こ の 導 入 作 業 自 体 で は S A Sを 利 用 す る 機 会 は な か っ た が 、 実 際 の ア ク セ ス コ ン ト ロ ー ル 運 用 段 階 で S A Sを 活 用 し 効 果 を あ げ る こ と が で き た 。 ア ク セ ス コ ン ト ロ ー ル ソ フ ト ウ エ ア ( 以 後 A C Sと 略 す ) を 運 用 、 官 理 す る 場 合 に お い て 重 要 な 問 題 の 一 つ に 、 複 雑 な ア ク セ ス 者 の 属 性 、 す な わ ち 、 ロ グ オ ン 1Dデ ー タ ベ ー ス と実際の情報とを関係付けるアクセスルールデータベースの維持管理がある。筆者はこれ らの情報を S A Sデ ー タ セ ッ ト に 変 換 し 、 対 話 形 式 に プ ロ グ ラ ム 作 成 す る こ と に よ り 、 必 要な情報を自由に、抽出、出力してそれぞれの維持管理に役立ている。 次 の プ ロ ジ ヱ ク ト で あ る 運 用 管 理 ツ ー ル 、 A ‑ A U T Oの 導 入 で は 、 企 画 段 階 の 調 査 フ ェ ー ズ で SAS/MXGを 導 入 し た 。 そ し て 、 ま ず 最 初 の 出 力 と し て 、 運 用 全 体 を 眺 め られるレポートを作成した。 SAS/MXGを学習しているうちに、 C A ‑ A C F 2もサ ポートしていることもわかり、アクセスコントロール月次報告に利用できるデータを日次 累 積 す る 仕 組 み も 構 築 し た 。 ま た 、 A ‑ A U T Oの 導 入 計 画 を 作 成 す る フ ェ ー ズ で は 、 ジョブとデータセットのオープンモードの調査の必要性から、これらの収集ロジックを日 ‑2 7 9

次累積ロジックに組み入れた。 このように、 SAS/MXGに よ る デ ー タ 収 集 ロ ジ ッ ク を 構 築 す る こ と に よ り 、 A ‑ A U T Oの M T管 理 機 能 の 導 入 に お い て も 十 分 役 立 つ 報 告 を 出 力 す る こ と が で き た 。 ま た 、 移 行 作 業 の 検 証 プ ロ グ ラ ム も SASで 作 成 し た こ と に よ り 、 そ の 作 業 に 対 し 十 分 な 正 確 性 も確保できた。 今 後 の 展 開 と し て 次 の 点 が あ る 。 本 来 A C Sである CA‑ACF2を SMFに 出 力 す る ア ク セ ス ロ ギ ン グ ソ フ ト ウ エ ア と し て と ら え 、 A‑AUTOで 管 理 さ れ た パ ッ チ ジ ョ ブ を 個別に CA‑ACF2を 利 用 し て ア ク セ ス 履 歴 を SMFに 出 力 さ せ る 。 そ し て 、 こ の ア ク セス履歴を SASで 分 析 す る こ と に よ り 、 パ ッ チ ジ ョ プ の 再 配 置 化 、 多 重 化 の 促 進 に 活 用 することである。 2. SAS/MXG SAS/MXGとは、 M err i11 's Ex p an de d G u ideの略で、 M errill Consultants社が作成し、 SAS社 が 販 売 し て い る CPE (C omputer Performance Evaluation) のための、 S A S / BASEで 書 か れ た プ ロ グ ラ ム 群 で あ る 。 簡 単 に 言 っ て し ま え ば 、 SMFを入力とし、 S M Fレ コ ー ド タ イ プ 別 に 分 類 し て SASデ ー タ セ ッ ト を 作 成 し て く れ る だ け の 機 能 し か な い中核プログラムである。(実際にはオプションプログラムがたくさん隠されている。) ユーザはマニュアルを読みながら、自分で導入対象となるコンピュータシステムに適応し た運用を考え、カスタマイズしなければならな~ ¥0 ま た 欲 し い 情 報 の 出 力 プ ロ グ ラ ム は 標 準のものしか用意されておらず、本当に欲しいものは自分でプログラミングする必要があ る 。 し か し な が ら 、 自 分 の 欲 し い 情 報 が 明 確 で 、 ユ ー ザ が SAS/BASEで プ ロ グ ラ ミ ングできるならば、目的を達成することはシステムプログラマでなくとも十分に可能であ る 。 英 文 の マ ニ ュ ア ル を 手 に し た と き は か な り 戸 惑 う と 忠 わ れ る が 、 SAS/BASEの すばらしさを認識している筆者と同じ運用部門に携わる方は是非トライしていただきた い 。 付 録 図 1は SMFデータ処理の略図である。 こ の デ ー タ 収 集 ロ ジ ッ ク で 筆 者 が 苦 労 し た 点 は 次 の 2つである。 a. 既 存 の SMFの 収 集 が 日 次 で 運 用 さ れ て お ら ず 、 か っ 、 M X Gに よ る 収 集 を 日 次 で 行いたかったので、 M X Gの 中 核 プ ロ グ ラ ム の 入 力 フ ァ イ ル を 直 接 SMFフ ァ イ ル にした。そのため、 3つ の SMFファイル (SYSl. MANl~3) を JCL 上 のコンカチネーションで中核プログラムの入力としようとしたがうまく動作しなか っ た 。 い ろ い ろ 試 行 錯 誤 し た 結 果 、 効 率 的 で は な い が 、 3つ の SMFフ ァ イ ル を そ れ ぞ れ 中 核 プ ロ グ ラ ム で 処 理 し 、 ロ ジ ッ ク の 最 後 で 3つを 1つ に ア ペ ン ド す る こ と で問題解決した。 b. 中 核 プ ロ グ ラ ム の 起 動 が 日 次 で 行 わ れ る と 入 力 の SMFフ ァ イ ル が 引 き 落 し さ れ て いない状態で何回も入力されるので、そのまま累積するとデータが重視されて累積 されてしまう。これを解決するため、 SASマ ク ロ 機 能 を 活 用 し て 最 終 累 積 日 時 を ファイルに書き込んで、中核プログラムの処理終了後、必要な情報の累積ロジック の 中 で こ れ を 読 ん で コ ン ト ロ ー ル し て い る 。 ( 参 考 M X Gマ ニ ュ ア ル ) 3. ジ ョ ブ の 実 行 チ ャ ー ト と 資 源 活 用 状 況 グ ラ フ 運用管理ツールの導入企画段階で、ジョブの全体像を視覚的に把握するために、付録グ ラフ 1、 2に 示 す ジ ョ プ の 実 行 チ ャ ー ト と 主 な 資 源 の 活 用 状 況 グ ラ フ を 作 成 す る プ ロ グ ラ ム を 作 成 し た 。 こ れ は 運 用 業 務 経 験 が な い 筆 者 が 今 後 の A‑AUTO導 入 活 用 の 戦 略 を 練 る た め に 大 変 役 立 っ た 。 仕 様 と し て は グ ラ フ 作 成 ジ ョ ブ 起 動 7時 間 前 か ら 現 在 ま で の 情 報 を出力する。グラフは日次で出力するため、なるべくコンパクトにする必要があったの で 、 SAS/GRAPHを 使 用 せ ず に 収 集 結 果 を P Cに ダ ウ ン ロ ー ド し 、 そ の 収 集 結 果 を BASICで 読 み 込 み 、 プ リ ン タ ー の グ ラ フ ィ ク コ マ ン ド を 出 力 し て 作 画 し て い る 。 2 8 0

4. 運 用 管 理 ツ ー ル 導 入 作 業 の 資 料 収 集 運 用 管 理 ツ ー ル 導 入 過 程 に お い て 、 そ の M T管 理 機 能 ヘ 無 難 に 移 行 す る た め に 、 本 番 環 境 に お け る 、 ジ ョ ブ 名 、 プ ロ グ ラ ム 名 、 ス テ ッ プ 名 、 D D名 、 デ ー タ セ ッ ト 名 、 オ ー プ ン モード、ボリューム名、ディスポジション、ラベル情報を収集する必要があった。 M X G の マ ニ ュ ア ル を 読 ん で そ れ の 出 力 す る S A Sデータセットを P R O C DATASETS で 眺 め て い る と 、 こ れ ら の 情 報 は M X G中 核 プ ロ グ ラ ム の 出 力 す る WORK. TYPEl 4 15 と PDB. STEPSというファイルを J O Bと O P E N T I M Eを キ ー に マ ー ジ して作成することで得られることがわかった。この仕組みは導入作業の企画段階で作成 し 、 前 も っ て 日 次 の 累 積 ロ ジ ッ ク の 中 に 組 み 入 れ て お い た 。 対 象 が MTt こ限られているの と、処理時間をデータ項目に入れてないので、必要情報のみをキーにしてサマリすること で件数は抑えられた。(以後これをファイルオープン情報ファイルと呼ぷ) 実 際 の 導 入 作 業 の 段 階 で こ の 情 報 は 付 録 図 2の処理体系で扱われ、 S A Sにより処理さ れ た 情 報 は 付 録 リ ス ト 1の 情 報 を 最 終 的 に 出 力 し て い る 。 入 力 と な る フ ァ イ ル は フ ァ イ ル オ ー プ ン 情 報 フ ァ イ ル 、 シ ス テ ム カ タ ロ グ 情 報 、 各 本 番 実 行 J C L、 検 索 し た い M Tのボ リューム名である。 導 入 作 業 の 最 終 段 階 で も 作 業 内 容 の 検 証 に S A Sを 利 用 し て い る 。 上 記 の 内 容 に 運 用 ツ ー ル 内 の 登 録 内 容 、 修 正 後 の J C L情 報 を 加 え て S A Sで 処 理 す る こ と に よ り 、 全 体 の インテグリティを確認している。 5. ACSツ ー ル の サ ポ ー ト 筆 者 は 前 述 の と お り 、 ア ク セ ス コ ン ト ロ ー ル を す る た め に 以 前 か ら S A Sを 利 用 し て い た。ログオン 1Dデ ー タ ベ ー ス と ア ク セ ス ル ー ル デ ー タ ベ ー ス の 維 持 管 理 に お い て 、 必 要 な情報を S A Sデ ー タ セ ッ ト に 変 換 し て 対 話 形 式 に プ ロ グ ラ ミ ン グ し 、 即 座 に レ ポ ー ト で きる機能は絶大な効果を発揮する。また、 T S O、 パ ッ チ 両 方 で 動 作 で き る プ ロ グ ラ ム と いうのも開発の量、開発の段階によって、自由にスイッチできるので使い勝手がたいへん 良い。 SAS/MXGを 導 入 す る と 中 核 プ ロ グ ラ ム に 各 種 ソ フ ト ウ エ ア プ ロ ダ ク ト の 情 報 収 集 オ プ シ ョ ン プ ロ グ ラ ム が 用 意 さ れ て い る の が わ か っ た 。 C A ‑ A C F 2の レ ポ ー ト 機 能 は 多彩であるが、ぞれを蓄積して月別、年別にレポートする機能はないので、以前から、何 かしらの情報累積プログラムを作成しなければならないと考えていた。探してみると、 C A‑ACF2の オ プ シ ョ ン も こ の 中 に あ っ た の で こ れ を 中 核 プ ロ グ ラ ム に 組 み 入 れ た と こ ろ、十分な情報をサポートしていたので、これを累積ロジックに組み入れて月次報告に活 用 す る こ と に し た ( 付 録 リ ス ト 2、 3お よ び 、 グ ラ フ 3参 照 ) 。 し か し な が ら 、 日 次 、 週 次 の ア ク セ ス チ ヱ ツ ク に は そ の 使 い 勝 手 の 良 さ か ら C A ‑ A C F 2自 身 の レ ポ ー ト を 使 用 している。 さらに発展的な SAS/MXGの利用として、 C I C Sに お け る セ ン シ テ ィ プ な 情 報 へ のアクセスとトランザクションの起動、及びアクセス違反は全て、ユーザがオンラインに サインオンした時点で毎回自分の情報のみを画面に表示される仕組みを作った(付録画面 1参 照 ) 。 ユ ー ザ は こ れ を サ イ ン オ ン の た び に 確 認 さ せ ら れ る 。 こ れ は ロ グ オ ン 1D の安 易 な 貸 し 出 し を い ま し め る た め と ロ グ オ ン 1Dの 無 断 使 用 の 有 無 を ユ ー ザ 自 身 で 確 認 さ せ る た め で あ る 。 こ の 仕 組 み は M X G中 核 プ ロ グ ラ ム に C A ‑ A C F 2の オ プ シ ョ ン を 組 み 入 れ た こ と に よ り 、 ア ク セ ス 違 反 、 ア ク セ ス ロ グ 、 日 時 、 端 末 1D、 分 類 、 セ キ ュ リ テ ィ ポイントを S A Sデ ー タ セ ッ ト に 作 成 で き た の で 、 全 体 の プ ロ グ ラ ム 作 成 が 非 常 に 簡 単 に な っ た 。 デ ー タ の 流 れ と し て は 、 S A S / M X Gで 作 成 し た ア ク セ ス 情 報 を 累 積 す る ロ ジックと 1ヶ 月 間 ユ ー ザ の サ イ ン オ ン の た び 表 示 し た ら 引 き 落 と す ロ ジ ッ ク を 通 し て 、 こ れ を も と に V S A Mフ ァ イ ル を 作 成 し て に る 。 オ ン ラ イ ン 側 は サ イ ン オ ン の ヱ ク ジ ッ ト プ ログラムでこの V S A Mファイルを読み、画面に表示している。 6. 運 用 管 理 に お け る SAS/BASEの活用 S A Sプ ロ グ ラ ム は 簡 単 に 作 成 で き 、 作 動 す る の で 、 い ろ い ろ な プ ロ ダ ク ト 聞 の イ ン タ ‑2 8 1一

フェースをとるのに便利である。当社における使用例を列挙する。 1. ラ イ ブ ラ リ 管 理 者 が ジ 9 プ 名 と ロ ー ド の 登 録 先 と 登 録 モ ー ド を 入 力 す る だ け で 、 各 種ライプラリメンテナンスジョプを出力するプログラム。 2. PANVALETを 区 分 編 成 デ ー タ セ ッ ト に 変 換 す る プ ロ グ ラ ム 。 3. パ ッ チ ジ ョ ブ 名 を CA‑ACF2にログオン 1D として登録するプログラム。 4. 本 番 PANVALETから運用 PANVALETに メ ン バ ー 名 を 変 え て 登 録 す る プ ログラム。 5. パ ッ チ ジ ョ プ 名 8文字を A ‑ A U T Oの ネ ッ ト ワ ー ク 名 6文 字 に 、 規 定 の 命 名 基 準 ロジックで変換して A ‑ A U T Oにネットワーク登録するプログラム。 同 様 の 機 能 を 他 の 簡 易 言 語 で も 記 述 し で あ る が 、 S A Sの方が明らかにわかりやす〈、 プログラム自体のドキュメント性が高い。 7. 今 後 の 展 開 現 在 、 運 用 業 務 に お け る コ ン ト ロ ー ル 確 立 を 前 提 に 、 A ‑ A U T Oと C A ‑ A C F 2と の聞を S A Sで イ ン タ ー フ ェ ス を と る こ と に よ り 、 よ り 潜 在 的 な 問 題 点 を 明 示 で き 、 解 決 できるトータルシステムが構築できたといえる。今後、これらの正確性を基盤に次なる ターゲツトであるコンビュータ運用の効率性を追及しなければならない。 第一の目標にジョブ実行の多重化の推進である。これを達成するにはジョブがどの情報 をどういうモードでどういう順番でアクセスしているか調査しなければならない。また、 調査終了後のジョブの仕機変更も何らかの方法でレポートされる仕組みも機築しなければ こ れ ら の 情 報 を 維 持 管 理 で き な い 、 現 在 、 全 て の 本 番 バ ッ チ ジ ョ ブ は A ‑ A U T O配 下 で 起動されなければ、本番ファイルを更新できない環境になっている。そしてそれらのジョ プ は ジ ョ ブ 名 と 同 じ ロ グ オ ン 1Dで 起 動 さ れ て い る 。 こ の よ う な 環 境 を 構 築 す る と 、 ジ ョ ブ 単 位 の ア ク セ ス ロ グ を V S A M、非 V S A Mに 対 し て 収 集 す る こ と は A C F 2の機能で 簡単に SMFに 出 力 で き る 。 問 題 は デ ー タ ベ ー ス へ の ア ク セ ス で あ る 。 こ の 点 に 関 し て は 次 の よ う に 方 針 を た て て テ ス ト す る つ も り で あ る 。 ま ず 、 D B M Sへ の 命 令 が 集 中 す る D B M Sの 外 部 ヱ ク ジ ッ ト に CA‑ACF2の ハ イ レ ベ ル イ ン タ ー フ ェ ー ス を 組 み 入 れ る 。 次 に ジ ョ ブ 単 位 に ロ グ オ ン 1D を 持 っ て い る の で 、 ロ グ を 採 り た い ジ ョ ブ の ロ グ オ ン 1D の 属 性 を 変 更 す る こ と に よ り 、 デ ー タ ベ ー ス へ の ア ク セ ス ロ グ を C A ‑ A C F 2を経由し て S M Fに 出 力 す る 仕 組 み を CA‑ACF2側 で 構 築 す る 。 ア ク セ ス ロ グ が S M Fに 出 力 されれば、後は SAS/MXGに よ り 、 ど の よ う に で も 容 易 に 処 理 が 可 能 と な る 。 こ の よ うにして、必要な情報の収集、維持管理における問題点を解決しようと考えている。 ジョブ単位のアクセスの対象とモードを収集し、 SAS/MXGよ り 収 集 さ れ た 実 際 の ジョブステップの処理順番を情報の更新順番としてしまえば、かなりのジョブが効率的に 前ずらし再配置ができるはずである。 こ の よ う に 運 用 業 務 で は CA‑ACF2を ア ク セ ス 情 報 収 集 ツ ー ル と し て 活 用 し よ う と MTデ ッ キ 台 数 、 ワ ー ク エ リ ア 量 な ど ) 考 慮 す 考えている。実際の運用にはこれに資源 ( る 必 要 が あ る が 、 こ の 点 は A ‑ A U T Oが あ る 程 度 コ ン ト ロ ー ル ず る 機 能 が あ る の で そ れ を活用する予定である。 8. おわりに S A S / B A S E及び、 S A S / M X G導 入 に よ る 定 量 的 な 効 果 は CA‑ACF2. A ‑ A U T Oの 話 に な っ て し ま う の で こ こ で は 割 愛 さ せ て い た だ く 。 ま た 、 付 録 に お い て、弊社のプライパシ一保護、機密保護管理上問題となる点は事前に修正しであるのでご 了承願いたい。 SAS/MXGは 内 容 的 に も シ ス テ ム プ ロ グ ラ マ レ ベ ル で む ず か し く 、 マ ニ ュ ア ル も 英 語でとりかかりに〈い点もある。しかしながら、筆者のようなシステムプログラマでない セ キ ュ リ テ ィ オ フ ィ サ で も 、 中 核 プ ロ グ ラ ム か ら 出 力 さ れ た S A Sデ ー タ セ ッ ト を P R O C D A T A S E T Sで 画 面 に 表 示 し な が ら 、 い ろ い ろ 考 え れ ば ど う に か な っ た 。 よ っ て 、 筆 者 の よ う な 運 用 官 理 を な さ れ て い る 方 は 、 多 少 の 問 題 は あ る が 、 SAS/MXGを 2 8 2

購入して活用することを勧める。 多 少 の 問 題 と は 次 の 点 で あ る 。 SAS/MXGは Merrill Consultan t s社 が CPEの 際 に 、 使 用 す る ツ ー ル で 、 そ の ニ ュ ー ス レ タ ー を み て も 信 頼 性 は 非 常 に 高い。しかしながら、価格が安価であるのと引換えに、日本においては米国とは異なり、 保 守 支 援 休 制 が な い 。 よ っ て 、 O Sの パ ー ジ 9 ン ア ッ プ に 対 す る 保 証 、 ト ラ ブ ル 発 生 時 の 支慢休制が完全でなく、 SAS/MXGがかなり O Sに 近 い と こ ろ で 作 動 す る 関 係 で 、 S AS/MXGを 単 な る 一 時 的 な ユ ー サ プ ロ グ ラ ム と し て 扱 わ ざ る を え な い 。 安 い こ と は 良 いことであるが、今後、 SAS/MXGを よ り 有 効 に 弊 社 で 活 用 す る に は 何 ら か の 保 証 を されなければ、トラブル発生時の責任のかかり方に問題がある。すなわち、ソフトウエア にパグは必ず存在し、ユーザはそれを含めて購入代金を支払っている。当然、問題は発生 する。ここでたとえトラブル発生時の被害は同じであってもメーカに保守されているのと い な い の で は 、 責 任 の 種 類 が 異 な っ て く る 。 要 す る に 今 の ま ま で は SAS/MXGは い つ でも中止できるような業務でしか利用できないのである。日本における保守支援体制の確 立を望む。 SAS/MXGは ソ ー ス ラ イ プ ラ リ ィ を 覗 い て み る と わ か る 色 々 な オ プ シ ョ ン が 隠 さ れ て い る 点 で 大 変 お も し ろ 1¥0 これは SASの ソ フ ト ウ エ ア 全 体 で も 言 え る こ と で も あ る 。 筆者はいまテープモニタプログラムを試行錯誤している。これはテープに関する、主に テープハンドリングのレスポンスをレポートするアセンプラのプログラムである。この辺 のオプションプログラムの話を含めて、今後の展開で述べた内容の結果を次の機会では発 表したいと思う。 最 後 に SAS/MXG購 入 に あ た り 相 談 に の っ て く だ さ っ た SASと 11Mの皆さん、 CA‑ACF2を サ ク セ ス ス ト ー リ ィ に し て く だ さ っ た C E Cの宅崎さん、 A‑AUTO 導 入 に お い て 、 運 用 技 術 を 伝 授 し て く だ さ っ た N 1 1の 大 林 さ ん の お か げ で そ れ ぞ れ の 作 業が順調に進み、それによってこの事例紹介ができたことをここで感謝する。 一以上一 2 8 3‑

JOB NAME . 圃 . 一 円 円 ︑3 吋 4 凋噌 'A 吋4 雪3 凋噌﹃︐ ﹄ nonu SEEEEEEFLEEr EEEFFFREEEEFLEEEEEEEEEDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD LmA'A コ nunununu コ nuronunumAnunUR‑‑dnu'inunununununununununununununununununur numA LnunununununununununUFanunununur zvUAAAABBBBBBNIl‑20572113372256172701210210111224506 '3 FGGGGGGGGGGGGFCCCGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG U ︽ Ununu nununununununununununununununununununununununununununununununununununUAUnU ハ UnunUAUAunununυnununU ハ nυnununununununununununununununununununununununununununununununununununununununUAUnununununununununununu 内 nU U 内 nunu U 内 nunununununununU U 内 nununU U 内 nunununununununununununununununU U 内 nununununununU U 内 nunununU U nununU U 内 内 U 内 U 内 nU U 内 U 内 内 nunU U 内 nunU U 内 nU U 内 nunununununununU U nunU U 内 nU U 内 内 nununU U U 内 nunU U 内 nununU U 内 U 内 nU U 内 nununununununununU U 一 . ジョブ実行チャート l グラフ 付録 2 8 4‑ PAGE2 BATCHJOBRUNNINGCHART 05/FEB/1991

90% 80% 明 ︒ 100~ 古60% t < l z n t ‑ 3 50% g ;40% J g30% ω︿ω MC︾zhr﹁︿ 可 70% 阿 20% 吋 ul 10% 。% 180000 剛山山山 M H内 向 Unu M H内 向 unu HH86 u h r ω り ωH00ocz‑ げ代 M H同 w u n M九 uH 口 nunu ︐ ︑ ︐ mn um m ︑ 160000 40000 20000 一 ω 一 ¥OωC切ω︿ω↓m豆 hrzhr﹁︿ω 200000 。 9 凋u﹃ 'd h r d司 口 出 匂O回白 eozu 4 内 。 F豆‑ ZQ ﹁ m︿m﹁ 刃00刃 h豆 H︿ F 凶悶﹀の同国 ︒ ︒ ︐ ︐ u ‑ Z C﹁↓ 10 2 8 5‑ グラフ 資源活用状況 グラフ 2 付録 PAGE1 PRESENTEDRESOURCEANALYSIS OS/FEB/ 1991

SIGNONOPERATIONACTIVITY F R E Q 3 0 0 2 0 0 N ∞ ∞ 1 0 0 。 。 2 3 4 5 6 7 8 9 N O NO P E R A T I O ND A Y 付録 グラフ 3 サインオン操作頻度 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4

SMFファイル ，‑ーー一一ーーー一一一一一ーーーーーーー SMF~イ 7' E I J S A Sデ‑H， t ーーー一一一ー一一一ーーー一一ーーー ーー SMF~イ 7' J I J ーーー ーーー一 I SMF~イ 7' B I J S A Sデサセヲ} S A Sデータセヲ} 必要な情報のみを 選択してアペンド 三 日 ￨ 防 ー タ 賊M ラム 最終収集日時デサセヲ} 累積 S A Sデ寸れ}群 付録 図 1 S M F データ処理図 2 8 7ー

白骨: 調 l ー--】】ーーご~】】ーーー日目】 ￨マ ー ジ & 贈 ￨ !日次データ累積プログラム ∞∞ー N 骨 フイ)1I::t‑ 1 ' プン 情報ファイル 名 ウ 問 } ス ト MT 付窓 図 2 M T ファイルの検清国 19 苦‑ SAS/MXG

・ ︐ ︐ ︐ ︐︐ ) . dvn ム 丹/臼 HNHnv ydyin 巴 ρoaqpanι qL 守t ︑ 円 FBuntun‑vntU AHaAAHaH H H H門 H門 H門 HU'HU'YBAY‑ ︐ .︐︐︐ 一 .︐︐︐ 一︐ ︑unι e 円 lvhHU‑phu t‑ 勺J y i pし 'A qL づf pし RU し凋 uy pし円︒u pし nut‑A A H A H A H p a Fし HHHHHHVA‑aA M H HU'Hu‑TEAnHU H H U ' n H A nUAH‑Ti 'EA'SAHU'HNH t 旬I n o u門 し︐ り司 ρ C CChu‑T qLF ' ' ' ! 日v A H A H A H p a一 円 し H門 H門 H門 VA‑AH Hu‑Hu'HU'nHUUMH 一 一一 一 司 tHH‑Hv nuooyInU AU7g7gRUHNH Fし叫 pb ドし pbnυ ・ A M A H A H n r a H一 HHHHUHVA‑un Hu'HU'HU'nμU H u ‑ .. ︐︐︐ . qLe ・ nv‑nnhF u n n U F b n u pし ‑ n b q J 司t n r ‑aA‑ 一 Fし Fし Fし Fし Fし AMAH‑AAU‑‑nu u H H門 H門 H H U門 ‑ nD. ︐ E E a HU'Hu‑Hu'ylA 一Hu‑一 ( ‑ r u pし n u n HU HU Fb 巴 n nU H H U ipし︐ eA H N H ︐ E E a • ︐ ︐ . ︐ R U H ; HACRO ̲CICEXCE WORK % HACRO ̲CICYSTH WORK % DATA 2 i t点 線 で 示 し た 部 分 が 中 核 プ ロ グ ラ ム の カ ス タ マ イ ズ 部 分 I D (KEEP=ID SYSTEH) VARO i t i zオ プ シ ョ ン の メ ン バ ー 名 と サ ポ ー ト プ ロ ダ ク ト 名 ! VARG VAR1415 VHACACF2 ACF2 VHACNSPY NETSPY i V A R 2 1 VMACACHE CACHE RMF V M A C O M A I l i VAR2sJ2 VHACAIHO FACOH AIH VHACPDSH PDSHAH 1 VAR30 VHACAIHl VHACRCFH ! VAR7072 VHACAIH2 VHACRHDS i lVMACAIM3VMACROSC R O S C O E ; V A R 7 1 VAR73 VHACAIHG VHACRRTH i VAR74 VHACAIH7 VHACRTE ; VAR75 VHACAION VHACSAHO i VAR78 VMACSAsui VMACARB V A R1 1 0 VHACCIHS VHACSAVR i VARACF2 VMACCOMP VMACSMF1 . lS ER V A RJ . VHACDB2 DB2 VHACSTC I VARTHHT VMACDHON VMACSTx i S H F l VHACEPI L VHACSYHC SYNCSORT i OUTPUT l D ; VMACTESTi VMACEXCP CDEO VHACEXC1 VHACTHHT TAPE HOHI T O R ! • CDEs VMACEXC2VMACTHSJ •• CDE1415 VHACFILA VHACTHVS i CDE21 VMACF1VMACTpx: CDE2GJ2 VHACF127 VHACTSOH TSO/HOH 1 CDE30 VMACF234V14ACVMON i CDE7072 V H A C I I S H I I S H VHACVHXA I CDE71 VMACIDMS IDMS VMACVMXp i VMACVVDS3 tVMACIM S I M S CDE73 CDE74 VMACI M S 1 V M A C M Y L B I CDE75 i vMACMDF VMACX37i i VMACM204MODEL204VMACZRB l CDE78 CDEII0 ! VHACNA' I 他多数 j ・.ーーー ・ーー・ーーーー・ー・ ・ CDEACF2 . . ̲ . . . . ̲ . . ̲‑‑ CDEUSER CDETHHT RUH;PAGE; 3 . これらのオプションは、動作の可不可が対象となるプロダクトのパァージョンに依存す るため、使えるならば使うという程度に考え購入するときは主機能を中心に考えること。 付録 図 3 中核プログラムのカスタマイズ ‑ 2 8 9

11:32 THURSDAY， FEBRUARY 28， 1991 VOLUME SEARCH LIST TARGET‑VOLUME=MSLB30 VOLUME=MSLB30 DATASET NAME= 2 1NPUT MSLB30 OLD ︾ nUT‑‑れる nr VOLSER5 VOLSER4 VOLSER3 VOLSER2 ︒ uvnVILe ELDn 唱l 1 SL 1 SL ︾ nuyACA Dr VOLSER5 M Tフ ア イ ル 検 索 リ ス ト VOLSER4 PARTWK PARTWK VOLSER3 1 OUTPUT 1 INPUT HVハ U 1﹂FOFト ﹄ 内 代 内4 リ ス ト VOLSER‑ 1 SL 1 SL OLD OLD .PT.TMTA.PARTW OPEN FILESEQ 付録 川内 'Lれ る 'L DEBVLSEQ ‑L LELaLELEL ・ F ‑ F O F O F O F O .1 .1 .1 . ︐︐1 ︒ 伶 LABEL 1 1 HACB030 PARTWO MMTE010 F432R EASYTREV FILEB EASYTREV FILEA RMTE900 F432R EASYTREV FILEB MSLB30 MSLB30 ︾ 'L1﹂'LaLEL C A OOP00000 DEnnnununnA内 H川 u内 U 内 U 仰︑ STEP 'l 仰u ︑n υ ・ HHMMRR ︐ JvnunD 7aavqd 内 u 1 4 内 udqdqd 内 U 内 unu d 内 4ηζηζ d 内 内︒ 内 ︽ nuロuoo S003AOO S007AOO S002AOO S006AOO S002AOO S003AOO 1 INPUT 1 INPUT ••••• TARGET‑VOLUME=MSLB30 VOLUME=PARTWK DATASET NAME= D D .PT.TBPS.CUSTW OPEN FILESEQ M同 ELF‑aL DEBVLSEQ 11111 unυAU門 A内 向U ︽ 守 S004AOO EASYTREV FILEA S005AOO EASYTREV FILEB S003AOO MSLE310 F374R S004AOO SORT SORTIN S002A01 EASYTREV FILEA ー ﹂A M nO 内 Fト﹄ ﹂ 1 γlrEnr PROGRAM ︒ ︒ ︾ M ZJwnb q4qJ A qdQdqdqdqd ︐ ι 内 n n4n4n4 4 JOB MMMMM nvRuqu N由{) D D ・ ーーーー司ーー回目明司ーーーーーーーーーー‑‑司ーー TARGET‑VOLUME=MSLB30 VOLUME=MSLB30 DATASET NAME= nuv1 C A nr OLD VOLSERFU MSLB30 VOLSER4 2 1NPUT 1 SL VOLSER3 1 Sl VOLSER2 VOLSER‑ 2，SL 2，SL 2，SL M同ELPOSL 2，Sl OPEN FILESEQ DEBVLSEQ ﹄ ︽ 'lnυA且 門U MMN S016AOO EASYTREV FILEB S009AOO MSLE330 F432R S002A02 EASYTREV F1LEA S010AOO MSLE330 F432R ELA州nDF 'L DEnn 円unuDnA州um STEP‑ u Uロ IJV円 円 ロl u d n υ 屯 ζ 内 n4n4n4 B899 ︽ ︒ nvRuqu D D 3 .PT.TMTA.PARTW NEW OLD

ACF2 ONLINES SECURITY VIOLATION LIST 商務務 訂葉集 務理務 業管業 務務務 築業業 T業 業 ‑務務 ぺぺぺぺ理術務務 オオオオ管技業業 レレレレ 一 一 一 一 タタタタ 一 一 一 一 MMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMTTTTMMMMMMMMM レレレレ OJOJOJOJ 一 一 一 ‑ 一 一 一 一 理理ぺぺぺぺ務 管管オオオオ業 業務 業務 プルルーム 川則資営資資銭技シシシシ資財財資官官生生資営営財資営技生官官官資技営営生生財財営MMMシシシシ伎役営符財 ， ， ' 0 ACHIKO IHIRO IKO 0 0 IKO OZO YUKI YOKO KO ASUKO KO OSHI O YOKO MISAO MI ︾ H p h 'SEunOマ tマ tマ t ・ tnvron0 ・ O 守 t ヲ Oη4ro taqnO 凋 守内0 ・ lnoaqrO 内 Oマ tpoponU 内 tη4 凋吋FORdnU 内 4nO40マ 4nU 内 4nvponuaqマ tpono'l 内 4nO 内 phJvnvaqaqro‑‑Fhdnvan﹃内dqv ・2・内dnunvnuan﹃quFhdnv 内 ・q uan﹃Foqu 内 4an﹃nv つ 色 つ 色 内4FhdquFhJW 凋匂 1z 4FO‑‑quaqqvqunUFO‑‑ndFhdnu‑‑nvFOnU nv ・ 1 つ 色 内4qvqvqvqv つ‑n4qvqvaqaqFhd1・1 ・nv 角 ︒ 内daqFhJwt・‑‑nvnUFOnv ・ 1FOnunvan﹃1 ・a n﹃nvnunvnuqununu‑‑ つ‑nd つ‑ndquqvaqqunU 7247788967121600134529240441832450311228390677756106 0000000011111113345555780001112334455555666666666678 1111111111111111111111111111111111111111111111111111 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ ﹄ ︐ ︐︐ ︐ ﹄ ︐︐ ︐ ﹄ ﹄ ︐ ﹄ ︐ ︐ ﹄ ︐ ︐︐︐︐︐ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ ︐ ﹄ ﹄ nunununvnununvnvnunvnvnvnvnunvnunvnunvnvnunvnvnunvnununvnunvnvnvnunvnvnvnvnvnvnunvnvnunvnunvnunvnvnunvnv qdqdQUQUQuqdqdQuqdqdQUQUGdGdQUGdGdGdqdGdGdGdGdGdGdGdGdGdGdGdGdGdGdGdGdqdqdGdGdGdGdQuqdGdGdGdGdGdqdGdqdGd L ・ L l aLl aLEL‑‑ aLaLaLl aLaLaLEL‑‑ ELaLaLaLELaLaLaLaLaLaLaLIL ・ L l l l l l aLl aLl aLILaLl aLaLaLaLaLaLaL ・ L ・ HυHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHU Ed‑dad‑dad dad d dad dEdad‑dad d dad dad‑dad dad‑dad‑dad dad dad‑d dadad d d d d dad‑dad‑dad‑dad‑d dad‑d 内 dndn4 つ‑nd 内 4 内 4 内 4 つ‑ndnd つ 色 つ 色 内4ndnd つ 色 つ 色 内 つ 色 つ 色 内4 つ 色 内4quququqvquququqvquqvququqvqvqvqvqvqvquqvquququqvqvququqv nunvnunvnunvnvnvnvnunvnUnvnvnvnvnvnuι n JvnvnunvnvnvnununvnvnvnunvnvnvnvnunvnvnunvnvnvnununvnununvnunvnunvnU 電 H H H O 内 O 内 O 内 O 内 1 ・ 4 内 4 内 O 内 O 内 O 内 O 内 l'S1・T﹄1. t ・ 1 1 1 内 4 内 4 内 4 内 4 内 4 内 4 内 O 内 ︒ 凋 守 凋 吋 凋 守 凋 吋 凋qaqau﹃ 凋 吋 凋 守凋qEuroFhd 噌 ・ 4 内 4 内 1234567890123456789012345678901234567890123456789012 2 9 1 管理 KO AKO IKYU IKYU IGO IGO GERU BUAKI BUAKI BUAKI KARI ISHI ISH! S H I ' ‑ ' S H I ' ‑ ' HIRt IKE2 IKE2 IKE2 SATC SATC SATC SATC TAKt ADAC NEGI KASト INOl H1 ASM オンライ ン機密保設違反り ス 卜 リ ス 卜 2 業務 業務 ¥NAE ;ACH1KO IE AKO AKO CHIO CHIO ' 0 ' 0 5241244687315483076703369578684145465192350107689361 2694936322019731107958588644699123464647821873935162 OZA~ 1KA~ 1KA~ KO KO SUSUMU SUSUMU ACHIKO HI O MI NISト NISト YAM t SANC MOR! !NOl MERt N!Sト YOSト SA!1 NEG! MIUF NAGt H O N ' ‑ ' ANDC • 付録 MFAOOOOO POROBC MANT POROEI POROEI MSAOOOOO MSAOOOOO MAROOOOO MAROOOOO MAROOOOO MAROOOOO POROGE MANT MANT MANT MSAOOOOO MSAOOOOO MNCOF MNCOF POROBI MSAAOOOO POROAH POROC POROHB MVA30000 MSTOOOOO OAROCC POROBE MANT MVAOOOOO MANT MANT MMROOOI0 MRMOOOOO POROBD POROBD POROBE POROBE VERY DEFS DEFS DEFS MACOOOOO MACOOOOO MACOOOOO MACOOOOO POROBH MFAOOOOO MANT QAROAB MANT HUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUMHMHM円MHHUHUHUHUHUHUHUHUHU M同 州 内 川 内 M門 川 内 M円 削 円 M円 削 円 削 円 削 円 削 門 川 内 削 円 削 刊 M円 削 円 削 門 川 同 制 円 削 刊 M円 削 刊 MHM同 州 内 川 内 削 円 削 刊 M円 M円 削 円 削 円 削 門 川 同 州 内 削 円 削 円 削 刊 AHAHAHAAM同 制 門 川 同 制 円 削 円 削 円 削 門 川 同 制 刊 rEFErEFErEFErEF ヒ FEFEFEFEFEFErErEFErEF ヒ FErErErEF ヒ FErEFErErEFEFEFEFErErEF ヒ FEF ヒ FEnkn代内代 nnFEFEFEF ヒF ヒ FEF ヒ ヒ FEF ••••••••••••••......••••••.••.••••••••••••.•••.•.•...••.•••••••••.......••••••••••••••••••• •••••.•••.••.•••••••...•..•..••...•••..•••...•••.•••...•........••.•••••...........•..••••••.•... .•••••••.••••••••••••••••••••••••••.•••••••••••••• ;HIAKI SASI MANT TAGl YAMI ANZI KAWI KAWI DOBI DOBI OHNl OHNl OHNl OHNl t YAM AMA) MINC KEY NAME TYPE SECURITY GROUP USER NAME TIME OBS

DATASETS SECURITY VIOLATION LIST J O BH A H EL O G O H T H I E 1 D D A T応 E T H A H E 1 3 J U H 9 0 : 1 5 : 5 3 : 2 2 . 6 4 2 2 2 0 8 2 2 2 0 8 . P A H V A L E T . P R O D 1 8 J U H 9 0: t8:17:16.34 ， ' 12 0 8 5 P 1 2 0 8 5 . P A H V A L E T . P R O D 2 0 J U H 9 0 : 1 3 : 3 3 : 3 s . 8 2 21885X 2 1 8 8 5 . P H . S Z Z Z . T A B 2 . C I I E C K . F I L E 2 5 J U H 9 0 : 1 1 : 1 5 : 2 3 . 3 5 12085AF 1 2 0 8 5 . P H . K C A Z . A C O S T . B U H O H . M 2 5 J U H 9 0 : 1 1 : 4 5 : 4 2 . 1 5 1 2 0邸 1 2 0 8 5 . P A H V A L E T . P R O D 2 8 J U H 9 0 : 1 0 : 1 1 : 2 2 . 3 6 P Y B I 1 0 3 0 9 0 0 P 22208 . P A H V A L E T . P R O D 2 8 J U H 9 0 : 1 1 : 2 6 : 3 3 . 5 1 22208 2 1 0 1 2 8 J U H 9 0 : 1 9 : 0 7 : 3 2 . 0 5. 2 2 1 0 1 D 2 叩O P 0 2 9 J U H 9 0 : 1 s : 1 9 : 5 6 . 0 2 M R D O I Y 3 付録 リスト 3 . D A T E . D A T A . T V . S s HC .XI2.SEHDIHG.REFORMAT.DBl I C D . D E T A I L . T T . S H T Z . M A T E . D E刷 H データセット機密保護違反リスト lCFom21肌 …S T E HA C C E S S1 1 . 0 7 ‑ 0 2 / 2 8 山 川L A D D CFAE139A C F 2 / C I C S :L A D C S 1 G H O HC O H P L E T E D : O P R I D = HAHE=OKAYAMAS I I O U J I 槻 密 保 護 違 反 底 歴 日付 時刻 端末 0 1 1 9 9 1 ‑ 0 2 ‑ 0 7 1 3 : 2 3 : 1 6 L A D D 0 2 1 9 9 1 ‑ 0 2 ‑ 0 6 9 : 3 6 : 4 4 L A D D オンライン稼働時間は 前日が休日 それ以外 付録 両 面j 1 類ググ 分口口 番号 種類適用業務識別 ト ラ ン ス CEHT ト ラ ン ス CEHT 9: 15‑‑‑17:30 です。 8:30‑‑‑17:30 機佐:保線違反履歴画面 2 9 2‑

日本 5A5ユーザー会 (
5UG 卜 J
)

計算機システムの安定化に向けた稼動管理の強化
。中山博之
奥岡啓子
新日鉄情報通信システム株式会社

中部支社

名古屋システムセンター

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Hiroyuki Nakayama Keiko Okuoka
Nippon Steel Information & Communication System I
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3，Tokai 5‑chome Tokai‑shi，A
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現在、情報の共有化、処理のオンライン化が進み、システム依成は益々線雑になってきた。また、
オンライン処理業務ではホスト直結型の業務が多くなってきており、システム停止、応答時間の遅延
は即生産ライン l
こ影響を及ぼす状況になってきた。こうした環境下においてシステムの安定化要諮が
高まってきている。
この論文では、計 機システムの称[おせ理!に必 な管理項目・その指保{直管理サイクルを設定し S
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'RMFデータとネットワーク関連のヂータを周い、 SASのレポート機能と SAS/AFによ
り所定管理項目を指保随と比較した形で純告官形式で出力、またメニュー形式での端末表示を行う。
巧i
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Dの遅延等の計算機システム椋i
劫上の問題
これらを所定のサイクルに従って@すことにより、応答1
点の原因を早期に発見し、その対策を自主すことによって計算機システムの稼働管理を強化した事例を
紹介する e

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キーワード:

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日本 SASユーザー会 (SUGI‑. . J ) ES/1 SAS版によるジョブ解析 馬場和彦 株式会社 アイ・アイ・工ム ~ob A nalysisUsingSAS 1 1 MCorporation 4‑1‑4Hongo，Bunkyo‑ku，Tokyo 要旨 コンピュータ・システムの稼働実績データは、各オペレーティング・システムにより S M F / S M Sデ ー タ セ ッ ト に 出 力 さ れ て い ま す 。 こ れ ら の デ ー タ か ら ジ ョ ブ や デ ト・レベルのパフオーマンス解析が可能です。このレポートでは、 ピ ュ ー タ ・ パ フ ォ ー マ ン ス 評 価 ツ ー ル で あ る ES/l タセッ S A Sを 利 用 し た コ ン S A S版 に よ る ジ ョ ブ や デ ー タ セ ット・レベルの解析を紹介します。 キーワード: SAS/AF. SAS/GRAPH. MXG. C P E オペレーティング・システムにおいて、ジョブを実行した場合、各事象が発生した時刻 や サ ー ビ ス 内 容 を 記 録 し た ロ グ ・ レ コ ー ド が S M F ( I B Mと 富 士 通 シ ス テ ム ) / SM S (目立システム)ファイルに出力される。これらの事象発生時刻を調査する事により、遅 延状況やその理由を明確にする事が可能となる。 1. ジ ョ ブ 処 理 の 流 れ ジョブの実行は、①入力処理、②変換処理、①実行処理、④出力処辺、⑤パージ処理に 大 別 す る こ と が で き る 。 こ れ ら の 処 理 開 始 時 刻 と 終 了 時 刻 が 、 次 の SMF/SMSレコー ドに記録されている。 。 。 。 。 。 。 。 タイプ 4 ステップ終了 タイプ 5 ジョブ終了 タイプ 2 5 J E S 3装 置 割 当 て ( 1BM) J S S 4装置害1当 て ( 日 立 ) J E S / E資 源 ア ロ ケ ー シ ョ ン ( 富 士 通 ) タイプ 2 6 ジョブ・ノぞージ タイプ 3 0 ジョブ統計 タイプ 3 4 T S O / T S Sス テ ッ プ 終 了 タイプ 3 5 T S O / T S Sジ ョ ブ 終 了 0レ コ ー ド は 存 在 し な い 。 (注)目立システムの場合、タイプ3 ‑2 9 5

図 1 ジョブ処理の流れ 1. 1入 力 処 理 ジョブを実行するためには、まず、ジョブ・ストリームをジョブ入力サブシステムへ渡 さ な け れ ば な ら な い 。 こ の 渡 す 方 法 の 主 な も の は 、 次 の 3通 り が あ る 。 0 カード読取装置 O インターナル・リーダ o T S O / T S Sの S U 8 M 1 Tコ マ ン ド この入力されたジョブ・ストリームは、 JC L部 と S Y S 1 N部 に 分 割 さ れ て ス プ ー ル 上に保管され、ヅョプ番号が付けられる。 又 、 リ ー ダ で J C L の シ ン タ ッ ク ス ・ エ ラ ー を 検 出 し た 場 合 は 、 入 力 完 了 時 に J C Lエ ラーとして終了する。 入力開始時刻 全てのレコードに存在し、入力処理の開始時刻を示す。 入力終了時刻 0‑ 5、 3 5に 存 在 し 入 力 処 理 の 終 了 時 刻 を 示 す 。 タ イ プ 5、 3 上記の時刻の差が入力処理時間を示し、非常に短い。 RJ Eか ら の 入 力 の 場 合 は 、 転 送 時 間を示す。 1. 2 変 換 処 理 入 力 さ れ た J CLを 、 内 部 テ キ ス ト と 制 御 プ ロ ッ ク に 展 開 し 、 再 度 ス プ ー ル に か き 出 す 。 変 換 時 に J C Lの シ ン タ ッ ク ス ・ エ ラ ー が 検 出 さ れ た 場 合 は 、 変 換 終 了 時 に J C L エ ラ ー として終了する。 変換開始時刻 タイプ 2 6で の み 有 効 で 、 変 換 処 理 の 開 始 時 刻 を 示 す 。 通 常 、 こ の 時 刻は入力処理終了時刻直後である。 変換終了時刻 6で の み 有 効 で 、 変 換 処 理 の 終 了 時 刻 を 示 す 。 タイプ 2 1 . 3 J E S 3装 置 割 当 て (MD S) J E S 3 (18M) 、 J S S 4 (目立)、 J E S / E ( 富 士 通 ) を 使 用 し て い る 場 合 は 、 変 換 処 理 後 に 装 置 の 害j '当 て を 行 な う 。 こ の 情 報 は 、 タ イ プ 251 こ記録される。 2 9 6‑

フ ェ ッ チ 時 主J I フェッチ処理の終了時刻を示す。 開 始 時 主J I マウント時刻 t S T A R TS E T U Pコ マ ン ド が 発 行 さ れ た 時 刻 を 示 す 。 Iを示す。 全 マ ウ ン ト ・ メ ッ セ ー ジ が 発 行 さ れ た 時 主J 確認時刻 マウン卜されたボリュームのボリューム通番を確認した時刻を示す 1. 4 実 行 処 理 ジョブの実行は、変換処理終了後に次の手1 1 mで 行 な わ れ る 。 ① イニシェータがアイドルとなった時点、でそのジョブ・クラスで選択優先順位の高い ジョブを、実行の対象とする。 ② 変換処理で作成された内部テキストと制御プロックがイニシェータに渡される。こ の時点で、ジョブの開始メッセージが出力される。 ③ イ ニ シ ェ ー タ は 、 そ の ジ ョ ブ が 実 行 す る た め に 必 要 な 制 御 情 報 (SW A : ス ケ ジ ュ ーラ・ワークエリア)を作成する。この場合、対象ジョブで使用するデータセット の 排 他 制 御 要 求 (E N Q) を 行 な う 。 こ の 処 理 が 完 了 す る と 、 各 ス テ ッ プ 毎 の 処 理 ができるように準備できた事になる。 ④ 各ステップの準備が完了すると、イニシェータは、装置割当てルーチンを使用して、 I当 て を 行 な う 。 装置害J 0 カタログされているデータセットについては、 S T E P C A T / J D B C A T、 修 飾 名 、 マ ス O ボリューム通番から装置番号への変換と必要であれば、マウント・メッセージ タ ー カ タ ロ グ の1 1 闘に探索し、解決する。 を出力する。 ⑤ イニシェータは、問題プログラムを実行するために A T T A C I Iマ ク ロ を 発 行 す る 。 そ の結果、次の事が行なわれる。 o C P Uの 制 御 権 を 得 る 準 備 と し て T C Bを作る。 0 問題プログラムをロードするための仮想記憶岐を確保する。 0 問題プログラムを仮想記憶域へロードするために、 リア)、使用ライブラリー、 ⑥ J PA ( ジ ョ ブ ・ パ ッ ク エ PL PA、 リ ン ク ・ ラ イ ブ ラ リ ー の 1 1 頂に探索する。 問題プログラムの実行が終了すると、装置の解放とステップの終了処理を行なう。 全てのステップが終了すると、ジョブの終了処理が行なわれ、出力処理へと引き継 る。 この実行処理内の各時刻には、次の項目がある。 ゾョプ開始時刻 タイプ 2 6と 5、 3 0‑ 5、 3 5で有効。 ジョブ終了時刻 6と 5、 3 0‑ 5、 3 5で有効。 タイプ 2 ステップ開始時刻: 0‑ 4、 3 4で有効。 タ イ プ 4、 3 装置割当て時刻 0‑ 4、 3 4で 有 効 で 装 置 害J I当 て 開 始 時 刻 を 示 す 。 タ イ プ 4、 3 寺 主l J ロード H 0‑ 4、 3 4で 有 効 で 問 題 プ ロ グ ラ ム が 開 始 し た タ イ プ 4、 3 時刻。 ステップ終了時刻: タ イ プ 4、 3 0‑ 4、 3 4で有効。 ‑ 2 9 7‑

ジヲプ 終了時刻 ヅョプ 開始時刻 (ジョブ処理経過時間) ステップ 装置割当 ロード ステップ 開始時刻 時刻j E 寺刻 終了時刻 ト τ百 Q待 ち ( 時間 (ステップ) I ￨ 実行時間 (装置割当て) 処理時間 ) (ヅヲプ・ステップ処理経過時間) 図 2 実行処理での時刻 図 2に お い て 、 ロ ー ド 時 刻 か ら ス テ ッ プ 終 了 時 刻 ま で の 間 隔 が ス テ ッ プ の 実 行 時 間 を 示 すが、このステップ実行時間は、次の様に分割する事ができる。また、これらの情報は、 0‑ 4と 3 4に 記 録 さ れ て い る 。 タ イ プ 4、 3 ステップ実行時間 (a) . : (b) . J > {( a ) アクティプ時間 常駐時間 スワップ・アウト、ノット・レディ J > { または、マウン卜待ち J > {( b ) スワップ・アウトのレディ I I時間一一一一一斗 (c) cp U待 ち ま た は 1/0完 了 待 ち どム← cp U使 I ￨← TCs I 時 間 → ← SRB B 寺問イ 図 3 ステップ実行時間 アクティプ時間は、資源管理プログラムによって計測された時間であり、実行時間とア クティプ時間の差は、下記の埋白による。 。 O スワップ・アウト状態 マウン卜待ち状態 0 ノ ッ ト ・ レ デ ィ 状 態 ( 1/0処 理 ) 常駐日寺聞は、資源管理プログラムで計測された時間で、主記憶上に常駐した時間を示す。 アクティプ時間との差は、スワップ・アウトとイン処理に費やした時聞を示す。 cp U使 用 時 間 は 、 T C Bモ ー ド と S R Bモ ー ド で C p U を 使 用 し た 時 間 の 合 計 を 示 す 。 常駐時間との差は、主記憶に常駐しているが、命令を実行できなかった時間を示す。この 中 に は 、 デ ィ ス パ ッ チ 待 ち と 1/0の 完 了 待 ち を 含 む 。 1 . 5出 力 処 理 ヅ ョ プ の 実 行 が 完 了 し 、 そ の ヅ ヲ プ が S Y S O U Tを 作 成 し て い る 場 合 は 、 出 力 処 理 を 行 う 必 要 が あ る 。 こ の 出 力 処 理 で は 、 属 性 ( 例 え ば S Y S O U Tク ラ ス 、 用 紙 名 等 ) ご と にグループ化され出力待ち行列に登録される。その後、印刷装置に出力される。 出力開始時刻 タ イ プ 26で の み 有 効 で あ り 、 J E Sの 出 力 処 理 が 開 始 さ れ た 時 刻 を 示す。 J E Sの 出 力 処 理 が 終 了 し た 時 刻 を 示 出力終了時刻 6で の み 有 効 で あ り 、 タイプ 2 印刷開始時刻 タ イ プ 6で の み 有 効 で あ り 、 印 刷 ・ 穿 孔 が 開 始 さ れ た 時 刻 を 示 す 。 印刷終了時刻 タ イ プ 6で の み 有 効 で あ り 、 印 刷 ・ 穿 孔 が 終 了 し た 時 刻 を 示 す 。 ‑ 2 9 8‑

1. 6 パ ー ジ 処 理 ジョプの印刷・穿孔が終了した時点で、スプールやチェックポイント・データセットか らそのジョプの情報が削除される。この時そのジョプ需号は、新しいジョプのために割当 ることカfで き る 様 に な る 。 6で の み 有 効 で あ り 、 ジ ョ プ が パ ー ジ さ れ た 時 実J Iを示す。 タイプ 2 パージ時刻 ヅョプの入力処理からパージ処理までに記録された各事象の発生時刻をまとめると図 4 の機になる。 (入力処理) (変換処理) 入力開始時刻 ( 5，30‑5，3 5 ) 入力終了時刻 ( 5，30‑5.35) 変換開始時刻 ( 2 6 ) 変換終了時刻 ( 2 6 ) フェッチ H 寺刻 (25) 開始時刻 (25) マウント H 寺主J I (25) 確認時刻 (25) ( 5，30‑5.35) ( 4，30‑4.34) 装 置 害J I当 て 時 刻 ( 4.30‑4.34) ロ ー ド 時 刻 (4.30‑4.34) ジ ョ プ ・ ス テ ッ プ 終 了 時 刻 (4.30‑4.34) ヅョプ開始時刻 ジョプ・ステップ開始時刻 (ジョブ・ステップ繰返し) ジョブ終了時刻 (5.30‑5.35) 出力開始時刻 ( 2 6 ) 出力終了時刻 ( 2 6) 印 刷 ・ 穿 孔 開 始 時 刻 (6) 印 刷 ・ 穿 孔 終 了 時 刻 (G) パージ E 寺刻 ( 2 6 ) 時間 (注) ( ) 内 は レ コ ー ド ・ タ イ プ を 示 す 。 図 4 2. :;ョプに関連した事象発生時刻 レコード出力のタイミング ジ ョ プ 関 連 レ コ ー ド の 出 力 は 、 各 々 事 象 完 了 時 に 出 力 さ れ る 。 以 下 に 出 力 1聞に記述する。 O 0 タ イ プ 4. 30‑ 4. 3 4は 、 ジ ョ ブ ・ ス テ ッ プ 終 了 時 に 出 力 さ れ 、 レ コ ー ド の 出 力 時 刻 が ジ ョ ブ ・ ス テ ッ プ 終 了 時 実J Iを示す。 タ イ プ 5. 3 0‑ 5. 3 5は 、 ジ ョ プ 終 了 時 に 出 力 さ れ 、 レ コ ー ド の 出 力 時 刻 が ジ ョ ブ 終了時刻を示す。 2 9 9一

0 タ イ プ 6は 、 印 刷 ・ 穿 孔 終 了 時 に 出 力 さ れ 、 レ コ ー ド の 出 力 時 刻 が 印 刷 ・ 穿 孔 終 了 時刻を示す。 0 タイプ2 5は 、 パ ー ジ 処 理 中 に 出 力 さ れ る 。 (JES3， JSS 4. JES/Eを 使 用 し て い る 場 合 の み 。 0 タイプ2 6は 、 パ ー ジ 処 理 終 了 時 に 出 力 さ れ 、 レ コ ー ド の 出 力 時 刻 が パ ー ジ 時 刻 を 示 す。この様に各レコードは、事象が発生しその処理が終了した時点で出力される。 このため、特定の時間帯についてジョブの稼動状況を調査する場合は、レコード選 択時に下記の事を考慮する必要がある。 o SMF/SMSの ダ ン プ ・ ユ ー テ ィ リ テ ィ で の レ コ ー ド の 選 択 は 、 各 レ コ ー ド の 出 力時刻を基に行なう。このため、選択されるレコードは、その時間帯に書き出され たレコード群であり、その時間帯をまたがって実行していたジョブは除外される。 0 時刻を基にしたレコードの選択を行なうには、開始時刻と終了時刻を基にしなけれ ばならない。 o :;;ョプが使用したプロセッサ時間、入出力動作回数等は、そのジョブ・ステップま たは、ジョブの開始時刻から終了時刻までに使用した量である。このため、ソフト ウェア・モニタが出力する一定間隔毎の計測値との比較はできない。 3. イ ン タ ‑ J'( ) [ ， .レコード IBMと 富 士 通 シ ス テ ム に は 、 長 時 間 実 行 す る STC、 パ ッ チ ・ ジ ョ ブ や TSO/TS Sユ ー ザ の 稼 動 状 況 を 、 あ る 一 定 間 隔 毎 に 記 録 す る 機 能 が あ る 。 こ の 機 能 は 、 シ ス テ ム ・ ダウン等が発生した場合に、通常のジョブ・レコードが出力されない事があるため、一定 間隔毎にそのジョブの稼動データを出力し、少しでも多くのデータを記録するためのもの で あ る 。 こ の 様 に 一 定 間 隔 毎 に 出 力 さ れ る SMFレ コ ー ド を イ ン タ ー パ ル ・ レ コ ー ド と 呼 ぴ、 SYSl. PARML1Bの SMFPRMxxメ ン バ ー で 指 定 す る 。 ︐ ︑ ︐ ︑ ︐ I •• 2E 'EU E'SEJ 削円 n u pドu n H U nHUM L (時 間 間 隔 ) 中﹄ … I ︑ ︐ S 山 I t ‑ ‑ I121 S U B S Y S ( . . .，I N T E R V A L (時間間隔)， ' a b a 民H yl 中﹄ AAFE <指定方法> •• (::;;IL) I N T E R V A L (時 間 間 隔 ): イ ン タ ー パ ル ・ レ コ ー ド を 指 定 し た 時 間 間 隔 で 出 力 す る 事 を 示 す 。 D E T A E L / N O D E T A 1 L :T S O / T S Sユ ー ザ の 詳 細 情 報 を 収 集 す る か 否 か を 示 す 。 3 0 0

このインターパル・レコードには、次のタイプがある。 DETAIL NODETAIL インターノ fル ・ レ コ ー ド 0‑ 2 タイプ 3 ステップ終了時のインターパル・レコード タイプ 3 0‑ 3 T S O / T S Sの イ ン タ ー パ ル ・ レ コ ー ド タイプ 3 2‑ 1 タイプ 3 2‑ 2 セッション終了時のインターパル・レコード タイプ 3 2‑ 3 タイプ 3 2‑ 4 (注) 1B M シ ス テ ム で は 、 X Aで T S O / E導 入 2が 作 成 さ れ る 。 時にタイプ3 これらのインターパル・レコードの出力と通常のジョブ/ジョブ・ステップの終了レコ ードの出力のタイミングの違いと、各レコードで記録されているプロセッサ時間や入出力 動 作 回 数 の 計 測 範 囲 を 図 5に示す。 ステップ 開始 ￨ 4 スアプ l ステップ ジョブ 終了 終了 4 4 口 スアプ~ 図 5 30‑2 3 0‑3 4.30‑4(ス テ ッ プ 終 了 ) 5.30‑5(ジ ョ ブ 終 了 ) インターパル・レコード イ ン タ ー パ ル ・ レ コ ー ド は 、 ジ ョ ブ ・ ス テ ッ プ が 開 始 し て か ら 一 定 間 隔 後 に 出 力 (32‑ 2) さ れ 、 次 の イ ン タ ー パ ル 時 間 の 前 に ジ ョ ブ ・ ス テ ッ プ が 終 了 し た 場 合 に も 出 力 (3 0 3) す る 。 こ れ に 対 し て 、 ジ ョ ブ ・ ス テ ッ プ / ジ ョ ブ 終 了 レ コ ー ド は 、 ジ ョ ブ ・ ス テ ッ プ /ジョブの開始から終了までを累計して終了時に出力する。 通 常 、 こ の 機 能 は オ ン ラ イ ン ・ サ ブ シ ス テ ム (IMS. CICS. A I M等 ) に 対 し て 使用するべきであり、全てのジョブを対象とする場合は、システム・オーバヘッドや出力 さ れ る S M Fレ コ ー ド の 量 に 注 意 し な け れ ば な ら な い 。 S M Fレ コ ー ド 量 の 調 監 は 、 S M F 出 口 ル ー チ ン ( 1BM は lEFUB3.1EFUB4. 富 士 通 は J D J U R E C C ) で 行なうことができる。また、インターパル・レコードとソフトウェア・モニタとの同期を 取る事はできない。 4. ジ ョ グ 解 析 と レ ポ ー ト 4. 1 マ ー ジ 処 理 ジョブ関連レコードは、各々、その事象が発生(完了)した時点で出力される。しかし、 同ージョブ名で全く異なる仕事を行う事がある。このため、 3 0 1 lつ の ジ ョ ブ の 入 力 か ら パ ー

ジまでのレコード群をマージするには、ヅョプ名と入力開始時刻をキーにして行う必要が ある。 4. 2 ジ ョ ブ の 遅 延 時 間 の 解 析 ジョブの遅延時間には、 O O イニシェータ待ち時間(パッチ) 0 装置割当時聞 データセット待ち時間 がある。 入力開始 行， 1 開始装置割当 日イ時実1 マ マ ' 1 3 1終 了 マ イ ニ シ エ‑ 9 時間 待ち時間 図 6 ~ョプの遅延時間 パッチ・ジョブのイニシェータ待ち時間とは、ジョブが入力されてから先頭のステップ が 開 始 さ れ る ま で の 時 間 間 隔 を 言 う 。 こ の 待 ち 時 間 に は 、 H O L Dキ ュ ー に 置 か れ て い た 時 間 も 含 ま れ る 。 こ の た め 、 イ ニ シ ェ ー タ 待 ち 時 間 を 解 析 す る た め に は 、 H O L Dキ ュ ー に置かれるジョブは解析対象から除外しなければならない。この様にして求めたイニシェ ータ待ち時聞をジョブ・クラス毎に解析し、ジョブ・クラス毎にイニシェータ割当て数を 増減するための資料とする事ができる。 デ ー タ セ ッ ト 待 ち 時 間 と は 、 ジ ョ ブ / T S O (TSS) が 実 行 を 開 始 し た 時 、 使 用 す る デ ー タ セ ッ ト の 排 他 制 御 に よ る 待 ち 時 聞 を 言 う 。 こ れ は 、 ジ ョ ブ 間 や T S O (TSS) と パッチ・ジョブ間等の競合により発生する。この競合状況は、ソフトウェア・モニタ(1 B Mは R M F、 富 士 通 は P D L / P D A、 臼 立 は SAR/D) に よ っ て レ ポ ー ト (EN Q による競合)する事ができる。このレポートを調査し、~ョプの実行時間帯の変更等を検 l人 の ユ ー ザ が T S O (TSS) を 使 用 中 に グ ョ プ を SU 8 M I Tし 、 そ の パ ッ チ ・ ジ ョ ブ と T S O (TSS) 間 で の 排 他 制 御 待 ち が 発 生 す る 場 合 も 討する。また、この中には、 ある。これは、単純なユーザ・ミスであると言える。 装置害1当 時 間 に は 、 カ タ ロ グ さ れ て い る デ ー タ セ ッ ト の カ タ ロ グ ・ サ ー チ 時 間 と テ ー プ やマウンタプル・ディスク・ボリュームのマウント時聞が含まれる。マウンタプル・ディ スク・ボリュームについては、そのマウント処理が完了するまで待つ。一方、テープにつ いてはマウント・メッセージを出力するまでの時間だけである。即ち、テープ・マウント の完了は待たない。ボリュームのマウントがなくともこの装置割当時間が長い場合は、カ タログ・データセットについて調査する必要がある。 4. 3 ジョブ A 8 E N D の 解 析 ジョブ関連レコード群の中で、ジョブ/ジョブ・ステップ終了レコードを解析する事で A B E N D状 況 を 知 る 事 が で き る 。 こ れ ら の レ コ ー ド に は 、 各 ジ ョ ブ ・ ス テ ッ プ の 終 了 状 況、完了コード・プログラム名や資源の使用状況が記録されている。 このジョブ/ジョブ・ステップ終了状況には、次の項目がある。 0 ジ ョ ブ 開 始 S M F / S M S出 口 ル ー チ ン で キ ャ ン セ ル O ジ ョ ブ ・ ス テ ッ プ 終 了 SMF/SMS出 口 ル ー チ ン で キ ャ ン セ ル o ~ョプ・ステップ開始 SMF/SMS 出口ルーチンでキャンセル ‑3 0 2

000000 システム ABEND ユ ー ザ ABEND 正常終了 C O N Dノ マ ラ メ ー タ に よ り ス キ ッ プ リスター卜 完了コード(ゼロ以外) 完 了 コ ー ド の フ ィ ー ル ド で 、 ユ ー ザ A B E N Dの 場 合 は 、 先 頭 ビ ッ ト が 1" に セ ッ ト されている。 こ の ジ ョ ブ A B E N D解析は、 A B E N Dコ ー ド 単 位 、 プ ロ グ ラ ム 単 位 、 ジ ョ ブ 単 位 に 行 う 事 に よ り 、 そ の A B E N D対 策 が 容 易 に な り 、 ま た 、 A B E N Dに よ っ て 、 無 駄 に 使 用 さ れ た シ ス テ ム 資 源 ( プ ロ セ ッ サ 、 ス ト レ ー ジ 、 1/0) の 量 も 把 握 す る 事 が で き る 。 4. 4 資 源 の 使 用 状 況 ジ ョ ブ 関 連 レ コ ー ド 群 を マ ー ジ す る 事 で 、 そ の ジ ョ ブ / T S O CTSS) ユ ー ザ 毎 に 使 用した資源の量を知る事ができる。この情報を基に、センターにおける課金システムの構 築も可能である。 次に一般的な課金項目について説明する。 { i l プロセッサ使用時間 ジョブ/ジョブ・ステップ終了レコードには、 プロセッサ使用時間として下記の項 目がある。 。 。 。 総 Cp u 時 間 C T C B + S R B時 間 ) T C B時 間 ユ ー ザ ・ プ ロ グ ラ ム 、 S V C、 異 常 処 理 等 の 時 間 を 含 む 。 S R B時 間 スワップ制御、クロスメモリー処理、ページ・スチール処理等の時間を含む。 した 1/0割 込 、 外 部 書J '込 、 ペ ー ジ ン グ 、 ス ワ ッ ピ ン グ や タ イ マ ー 処 理 等 の 時 間は含まない。 ー ゐ VF ￥ ︐ 業 ︐ ︑草郡 7'ノ b :ili‑‑ T'vtv ︑B J a ‑ hqJ ず で 7'I ‑ 4 h p︑・h r ︑リ' ト:ト( 守︐︐︐︐︑﹃︐︐ ︐ り SMF SMS ビ 間 T C B + S R B時 間 TCB+SRBH 寺問 図 7 ( 2 ) 寺 日 ノ エ ￨山時間￨ コ ? ? プロセッサ時間 1/0回 数 ジ ョ ブ ・ ス テ ッ プ 終 了 レ コ ー ド に は 、 各 装 置 単 位 の 1/0回 数 が 記 録 さ れ て お り 、 ジ ョ プ 終 了 レ コ ー ド に は 、 総 1/0回 数 が あ る 。 装 置 単 位 の デ ー タ で は 、 そ の 装 置 種 別(ディス夕、テープ等)も判断できる。また、タイプ3 0‑ 4には、 / 0回 数 が 記 録 さ れ て い る 。 ‑3 0 3 0 0名 単 位 の i

( 3 ) ストレーヅ容量 ジョブ・ステップ終了レコードに.そのステップで使用したストレージ容量が記録 されている。また、 V=Rの 識 別 も 可 能 で あ る 。 ( 4 ) テープのマウン卜回数 IBMと 富 士 通 シ ス テ ム の 場 合 、 タ イ プ 3 0‑ 4 ( ス テ ッ プ 終 了 ) に 、 テ ー プ の マ ウ ン卜回数が記録されている。このデータは、不特定ボリュームと特定ボリュームに分 割されている。また、装置の割当て情報から使用したテープ装置の台数も知る事がで きる。 処理経過時間 ( 5 ) ジョブ/ツョプ・ステップ終了レコードからステップやジョブの処理経過時間を得 る事ができる。ジョブ・ステップの処理経過時間は、ジョブ・ステップの開始時刻か らジョブ・ステップ終了レコードの書き出し時間までの時間間隔である。ジョブの処 理経過時間は、ジョブ終了レコードから問機に求められる。 ( 6 ) T S 0 (TS S) の コ ネ ク ト 時 間 T S O (TSS) の 場 合 は 、 タ イ プ 3 4、 3 5か ら 、 前 述 の 処 理 経 過 時 間 と 同 様 に 求 め ら れ る 。 ま た 、 こ の 聞 に 行 っ た T G E Tと T P U T回 数 も 記 録 さ れ て い る 。 ( 7 ) 出カライン数 ジ ョ ブ / T S O (TSS) ユ ー ザ が 出 力 し た ラ イ ン 数 や 属 性 等 の 情 報 が 、 タ イ プ 6 と2 5に 記 録 さ れ て い る 。 こ れ ら の 情 報 か ら 、 そ の 出 力 の 形 態 に 応 じ た 課 金 処 理 が 可 能 である。 4. 5 プ ロ グ ラ ム 単 位 の 解 析 ソフトウェア・モニタのデータを評価して現行システムのボトルネックを洗い出す事が で き る 。 し か し 、 ど の ジ ョ ブ / T S O (TSS) ユ ー ザ と か 、 ど の プ ロ グ ラ ム に 問 題 が あ る の か を 洗 い 出 す の は 、 困 難 で あ る 。 そ の た め 、 ジ ョ ブ 関 迎 S M F / S M Sレ コ ー ド を 使 用して、ジョブ単位やプログラム単位に、資源の使用状況を調査し、特定する必要がある。 例えば、ヅョプ/プログラム単位に資源使用量が多い順にレポー卜するのも有効である。 この場合の資源としては、次のものがある。 O C P U時 間 (TC 8時間、 S R 8時 間 ) Oス ト レ ー ジ 容 量 0 ぺ-~ング/スワッピング回数 O装 置 単 位 の 1/0回 数 0処 浬 経 過 時 間 (以上) ‑3 0 4

日本 SASユーザー会 (SUG ト..J) バージョン 6 Base SASプロシジャの拡張機能 。松谷尚子* 山本二郎** 株式会社SASインスティチュートジャパン 教育セクション Changes&Enhancementst oV e r s i o n6 Procedures Shoko Matsutan戸 、J i r o Yamamoto** d . SAS I n s t i t u r e Japan Lt 3‑1‑7 Awajimachi，Chuo‑ku，Osaka 要日 ノfー ジ 官 ン ア ッ プ l こともない SASシ ス テ ム の 綿 々 な i l iで 機 能 が 拡 張 さ れ た 。 使 用 方 法については、ほとんど変更はないが、新しくオプションが付け加えられている。 本 論 で は 、 パ ー ジ ョ ン 5の SASフ ァ イ ル を パ ー ジ 回 ン 8に 変 換 す る た め に 新 し く 提 供 の さ れ る Base SASの V5TOV6プロシジャを中心に、 REPORTプロシ ジ+および既存のプロシジャの拡張点について紹介する。 H A R T， D A T A S E T S， F O R M A T， P L O T， S O R T， R E P R O T， V 5 T O V 6 キーワード: C はじめに ノfージ官ン 6か ら い く つ か の プ ロ シ ジ ャ が 対 話 型 に な っ た 。 対 話 型 プ ロ シ ジ ャ と は 、 RUNス テ ー ト メ ン ト を 実 行 し た 後 で も プ ロ シ ジ ャ は 実 行 可 能 状 態 に あ る 。 つ ま り 、 一 度プロシジャがスタートするとステートメント単位でプロシジャが稼働する。これらは QUITス テ ー ト メ ン ト あ る い は 新 し い PROCまたは DATAス テ ー ト メ ン ト を 実 行 す る と 終 了 す る 。 ユ ー ザ の な か に は パ ー ジ 習 ン ア ッ プ と 聞 く と そ れ だ け で 、 「大変だ I ! J というイメージがあるようだが、例えば対話型になったことを取り上げてみても、結構 便利になったということである。これらの機能拡張のほとんどはユーザのリクエストに よっておこなわれている。確かにファイルのコンパージ回ンに関しては、不安が残りそ う だ が 決 し て そ ん な こ と は な い 。 何 が で き る よ う に な っ た か を 1つ の 楽 し み に し て い た だきたい。本論文では、つぎのプロシジャについて紹介をする。 1 . CHARTプロシジャ 2. DATASETSプロシジャ 3. FORMATプロシジャ 4. PLOTプロシジャ 5. SORTプロシジャ 6. REPORTプロシジャ 7. V5TOV6プロシジャ ‑3 0 5

. 1C H A R Tプロシジャ CHARTプ ロ シ ジ ャ に お い て は 、 主 に 出 力 結 果 が 変 更 さ れ て い る 。 ‑棒グラフの上部の注釈がプリントきれない。 ‑円、プロック、スターチャートの上部の注釈の変更。 ‑ 円 、 プ ロ ッ ク 、 ス タ ー チ ャ ー ト の 上 部 の 注 釈 を 削 除 す る NOHEADERオ プションの追加。 ‑スケーリング、センタリング、スペーシング等の出力イメージの変更。中央 値のアルゴリズムの変更。 .FORMCHAR=オプシ回ンの迫加。 . 2D A T A S E T Sプロシ内 DATASETSプロシジャは、 SASラ イ プ ラ リ 中 の フ ァ イ ル 管 理 の た め の プ ロ シ ジャである。リリース 6 . 06では、 SASデ ー タ セ ッ ト お よ び カ タ ロ グ の コ ピ ー 、 削 除、名前変更、追加がおこなえる。プロシジャは、対話型ではあるが、プルスクリーン モードでの使用は不可である。つぎのステートメントが追加された。 .APPEND......2つの SASヂータセットの S 吉合。 APPENDプロシ ジャと問機能。 .COpy..........lつの SASライプラリから他の SASラ イ プ ラ リ ヘ S ASファイルをコピー。 COpyプロシジャと問機能。 .CONTENTS"SASライプラリ中の SASフ ァ イ ル に 関 す る 履 歴 情 報 を提供。 CONTENTSプロシジャと問機能。 •I N D E XC R E A T E . . . .・・インデックスの作成。 •I N D E XD E L E T E .・・・・・インデックスの削除。 .REPAIR...・・・ハードウェアあるいは異常終了によって受けた INDE Xの損傷の修復。 ‑3 0 6一

3 .F O R M A Tプロシジャ FORMATプ ロ シ ジ ャ に お い て は 、 新 し い オ プ シ g ン の 迫 加 と フ ォ ー マ ッ ト ラ イ プ ラ リ が 変 更 に な っ た 。 新 し い オ プ シ ョ ン と し て 、 フ ォ ー マ ッ ト ラ イ プ ラ リ か ら SASデ ータセットを作成することができる。さらにフォーマットライプラリの内容もプリント で き る 。 パ ー ジ ョ ン 6か ら 永 久 フ ォ ー マ ッ ト ラ イ プ ラ リ は 、 SASカ タ ロ グ フ ァ イ ル の エンドリーとして保存される。これは全てのシステムにおいて共通である。 (変更点) ユ ー ザ 定 義 フ ォ ー マ ッ ト お よ び イ ン フ ォ ー マ ッ ト は SASの カ タ ロ グ フ ァ イ ル に 保 存 さ れ 、 そ れ ら の SAS名のタイプとして、 FORMATSが書I J り振ら れる。カタログはエントリで附成されており、インフォーマット、フォーマッ トがそれぞれ 1エ ン ト リ と な る 。 イ ン フ ォ ー マ ッ ト あ る い は フ ォ ー マ ッ ト 名 で カタログの ~Il を識別できる。 一 時 フ ォ ー マ ッ ト は 、 WORK. FORMATSカ タ ロ グ に 保 存 さ れ 、 永 久 ! 日名. FORMATSカタログに保存される。 フ ォ ー マ ッ ト は 、 ラ イ プ ラ リ 参t ノTー ジ ョ ン 5で は 、 永 久 ブ 1ー マ ッ ト ラ イ プ ラ リ の ラ イ プ ラ リ 参 照 名 は SAS LIBで あ っ た が 、 パ ー ジ ョ ン 6か ら は LIsRARYとなる。 SASシステ ム は 永 久 フ ォ ー マ ッ ト お よ び イ ン フ ォ ー マ ッ ト を ラ イ プ ラ リ 参 照 名 と し て LI BRARYが 割 り 当 て ら れ て い る SASデ ー タ ラ リ プ ラ リ し か 参 照 し な い 。 (新オプション) .CNTLOUT=SASデ ー タ セ ッ ト 名 出力制御データセット名を指定する。 このデータセットは、 PROC FORMATス テ ッ プ で 作 成 し た フ ォーマット、インフォーマットに関する情報が含まれる。 作成した出力制御データセットは、入) J制 御 デ ー タ セ ッ ト と し て 使 用 する。 く使用例> LIBNAME SUGIJ 'SAS‑data‑library'; P R O C FORHAT CNTLOUT=SUGIJ.FMTDAT; VALUE SEXFMT 1 = ' F E M A L E ' 2 = ' M A L E '， I N V A L U E CLSFMT ' A' = 5 ' B' = 4 ' C ' = 3 R U N ; .CNTLIN=SASデ ー タ セ ッ ト 名 入力制御データセット名を指定する。 CNTLOUT=で 作 成 し た デ ー タ セ ッ ト あ る い は フ ォ ー マ ッ ト を 作 成するために必要な変散を含んだデータセット名を指定する。このオ 3 0 7ー

プシロンを使うと、 V A L U E、I N V A L U E、PICTUREス テ ー ト メ ン ト を 指 定 し なくてもフォーマット・インフォーマットが作成できる。フォーマッ ト ・ イ ン フ ォ ー マ ッ ト を SASデ ー タ セ ッ ト と し て 管 理 で き る の で 大 変便利な機能である。 く使用例> LIBNAME LIBRARY ' S A S ‑ d a t a ‑ l i b r a r y ' ; P R O CF O R M A T LIBRARY=LIBRARY CNTLIN=SUGIJ.FMTDAT; 1 *永久 71‑マットとして保存 * 1 R U N ; P R O CP R I N T ; F O R M A TS E XS E X F M T .C L A S SC L S F M T . ; R U N ; .FMTLIB フォーマットカタログ内のフォーマット・インフォーマットの内容を プ リ ン ト す る 。 こ の 機 能 は 、 パ ー ジ ロ ン 5の SUGIサ プ リ メ ン タ ル プ ロ シ ジ ャ の FMTLIBプロシジャと同惜の機能である。 く使用例> P R O CF O R M A T CNTLIN=SUGIJ.FMTDAT F M T L I B ; R U N ; . 4P L O Tプロシジャ PLOTプ ロ シ ジ ャ で は 、 複 数 の プ ロ ッ ト 図 を 1ペ ー ジ に 出 力 さ せ る た め の オ プ シ ョ ンが追加された。 VPERCENT1VPCT= ，BPERCENT1HPCT= オプシ g ンである。 .VPERCENT1VPCT=fl 立 例えば VPCT=50と指定すると 1 ページの縦半分 ( 50パ ー セ ン ト ) の 大 き さ で 1つのプ口、y ト図を作成する。 ‑3 0 8‑

<例 1> P R O CP L O TD A T A = T E M PY P C l = 5 0 ; P L O TH I G I I * L O W = C I T Y ; A X I S = ' 5 A P P O R O '' T O K Y O '' K A N A Z A W A '' O S A K A ' P L O T HIGH*CITY IH ' H I R O S H I M A '' F U K U O K A '' N A H A ' ; R U N ; プロット: H I G H札 O W . 使用するプロット文字: C I T Yの値. H I G l II 4 0+ 2 0+ oFTTT 00 o+ S S S S ‑ 2 0+ N N NNN F N N H SK F T H O T K TH S 。 ー一+ーー一一ーーーー一 +ーーーー一一ーーーー+ー一ーーーー Fhu 一1 0 K1 H T F O ーー+一一ーーー一一一一ー+一ーーーーーーーー一+ーーー一一ーーー一一+一 5 L O W 1 0 1 5 2 0 プロット: l II G H * Cl TY . 凡例: A= 10 8 5 . 8 =2 0 8 S . H I G HI 4 0+ 2 0+ IC o+ D 。 C A A E F A A B D G F A ー2 0+ ーー+一ー一一一一一ーーー+ーーーー ー ー +ーーーーーーーーーー+ーーーーー一一ーー一+一一一ー一一ーーーー+ ー SAPPORO TOKYO K A N A Z A W A O S A K A C I T Y HIROSHIMA F U K U O K A ー ー ー 一 + ー N A H A . 5S O R Tプロシジャ SORTプ ロ シ ジ ャ に は 、 新 し い オ プ シ 習 ン が い く つ か 迫 加 さ れ た 。 そ の lつに NO DUPKEYオプションがある。 BYス テ ー ト メ ン ト で 指 定 し た 変 数 の 値 が 重 視 し て い るオプザペーシ H ンを削除するオプシ R ン で あ る 。 こ れ は オ プ ザ ペ ー シ ョ ン 中 の 全 て の 変 数 を 比 較 す る 既 存 の NODUPオプションとは 異 な る 機 能 で あ る 。 ‑3 0 9一

R
E
P
O
R
Tプロシジャ
ツ手︑︒
シパ︒る

ス作グ
カトロ
︑一プ

マ用ム

JリJ

ロたるれ
プしすさ

の用存力

﹄・

こ使保出
︒をにが
る語ルト
あ言イ一
で肝アポ
ャ問フレ
グに
ジM
シはロ而
ロいタ回
プるカト
いあをツ
し︑︒果︒フ
新てる結ト
のしすのウ
川と供そア
成ヤ提︑と
作ジをはる
トシ境トす
一ロ環一行
ポプ行ポ実
レ型実レを

ヤ対々しン

下U T 6 h p
lふ 品i
‑‑

ジの様成メ
シ応︑作ト
ロ対とで一
プウ行応テ

Tド実対ス
R ンのウの

pu ︑ 一 ィ ︑

O イでドぎ
P ウドンつ

ヤチし

Rはそウて

P
R
O
CR
E
P
R
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T DATA=SUGIJ.ALCOHOL
REPORT=ヲ
イ7・
1
9参照名 dJIW名.エントリ名ー ;
R
U
N
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くポる

なレよ

はのに
でか語
えつ言

換く肝
きい附
置の阻
の存て

什

ヤほし

シが考

ν ︑ル﹄

存ので

ロる参
プあ︑
のでは

既もこ
︑たこ

はれ︒

︒作じ記

ヤらる
ジ作す
シに供
ロめ提︒
プたもる

T の能す
R成機述

︑レジと

P ト同に
E 一とも
Rポャと

イプを

た・ hv力
まズロ出

<例 1>

ノンウインドウ環境でレポートを出力する。 REPORT言 語 が 使 用 で き る
(パッチモード) 0 (
例 4参照)

P
R
O
CR
E
P
O
R
T DATA=SUGIJ.ALCOHOL ;R
U
N
;

<例 2>
ウインドウ環境でレポートを出力する。 W
INDOWSIWDオプシ g ンを迫加。

P
R
O
C REPORT DATA=SUGIJ.ALCOHOLJ
D
;R
U
N
;

REPORT
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8
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0
8
9
1
0
8
9
1
0

地区
1
: 関東
1
: 閃県
1
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l
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い関取

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0
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1
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1
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9
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日1
1
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5
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1
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2
4025

D
e
r
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e
^ud̲loft
CShrink
‑‑R

<例 3>
PROMPTオプシ担ンを指定して、レポート作成に関する情報を提供する
PROMPTERウインドウを使用する。 PROMPTERウインドウをク
ローズするとウインドウ環境で後の処理を続けておこなうことができる。

PROC REPORT D
A
T
A二SUGIJ.ALCOHOLPROMRT; R
U
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CShrink <

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一
一
一
一
一
一
‑R ‑一
大 PRINTプロシジャと同慌の出力例

P
R
O
CR
E
P
O
R
T DATA=SUGIJ.ALCOHOL;
R
U
N
;

地区
日付
1
:
関東
8
9
1
0
:関東
8
9
1
0 1
:関東
8
9
1
0 1
:関東
8
9
1
0 1
:関東
8
9
1
0 1
:関東
8
9
1
0 1
8
9
1
0 1:関東
8
9
1
0 1:関東
8
9
1
0 1:関東

支庖
l
号庖
l号1
.
5
1
号庖
l
号)
;
5
l
号居
2号l
苫
2号届
2号日
2号日

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1
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0
2
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6
6

単価

例 4， REPORTプロシジャの標準出力。
‑ 3
1
1‑

様なこ

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<例 4>

同ルる

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﹂
・H‑川AdJv︑
.
︑
︐

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ののさ

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ハ
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→

ジ単力
シ聞出
ロがは
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︑ ツ DH

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よロ一
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ジN い
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ロ DH ︑
レ

のレと

プP 適
T oに
Rる成︒
O な作る
P にトき
E果一で
R結ポが

.•

*QPRINTプロシジャと同様の出力例 ノtージ e ン 5のサプリメンタルプロシジャの PROC QPRINTと同様の出力を 作成できる。 QPRINTプロシジャは、 V 6からは使用できない。 <例 5> P R O C REPORT DATA=SUGIJ.ALCOHOL PANELS=2 HEADLINE H E A D S K I P ; COLUMN A R E AS U R Y OT A N K A ; R U N ; 地区 数量 l t 1仰 地区 数量 単価 ー一一一一ーー一ー一一ー一一一ーーーーー一ー一一ー一一一ーー ーーー一一一一ー』ーーーー一一一一一一ーーーーーー一一ー一一 1:関東 1:関東 1:関東 1:関東 1:関東 1:関東 1:関東 1:関東 1:関東 1:関東 1:関東 3 :九州 3 :九州 3 :九州 3 :九州 3 :九州 3 :九州 3:九州 3 :九州 3 :九州 3 :九州 3 :九州 5 4 5 4 4 1 4 7 4 7 5 2 4 7 4 6 2 1 1 5 2 3 5 0 0 3 9 0 3 0 0 3 9 0 3 3 0 5 0 0 3 9 0 3 0 0 3 9 0 3 3 0 5 0 0 例5 . REPORTプロシジャの QPRINT機能。 女 TABULATEプロシジャと同様の出力例 階周構造にするために ACROSSオプションを付ける。 < f ? I J 6> P R O CR E P O R T DATA=SUGIJ.URI9003; COLUMN SHOHIN A R E A，( NS U M )， T A N A K ; DEFINE SHOHIN /G R O U P ，向品'; DEFINE A R E A /A C R O S S '地区ー'; DEFINE T A N K A/' R U N ; 3 1 2 4 7 4 5 4 9 5 6 3 0 1 7 4 6 5 4 4 9 2 6 2 9 3 3 0 5 0 0 3 9 0 3 0 0 3 9 0 3 3 0 5 0 0 3 9 0 3 0 0 3 9 0 3 3 0

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3
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N
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1
6
0

REPORTプロシジャの TABULATE機能。

古 MEANSプロシジャと同様の山力例

COLUMNス テ ー ト メ ン ト に て 求 め た い 要 約 統 計 毘 キ ー ワ ー ド を 指 定 す る 。
<例 7>

P
R
O
CR
E
P
O
R
T DATA=SUGIJ.ALCOHOL;
COLUMN S
H
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N URIAGE，M
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R
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4
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8
0

N

例7
. REPORTプロシジャの MEANS機能。

今

q4U

a

7
.V
5
T
O
V
6 プロシジャ
V5TOV6プロシジャは、パージョン 5の SASファイルからパージョン 6の SAS
ファイルヘ移行するためのプロシジャである。

1
. V5TOV6プロシジャで移行できるファイルのタイプ
.SASデータセット
.SAS/IMLマトリックスとモジュール
.SAS/GRAPHのグラフカタログ
.SAS/AF、 SAS/FSPカタログ

2
. V5TOV6プロシジャの指定方法

PR 0C V 5T0V 6 1N=V57イ7
'
7リ】参 !
K
{名 oUT=V67イ7
'，リー参照名
〈
オT
:
;ヨン〉;
SELECT S
E
L
E
C
Tリ
1卜</<
M
E
M
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(メ
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<
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}
¥
'J
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ト
.>
>
;
EXCLUDE EXCLUDEリ1ト</<MEMTYPE=(メン}¥'サイ tY
J
.
.ト
)
>
>
;
CAT SELECT SELECTリ1ト </<ENTRYTYPE=(rントリサイ 7
'リスト)>>;
CAT EXCLUDE EXCLUDEリ1ト</<MEMTYPEベメン}¥'サイ 7
'リスト)>>;
GCAT SELECT S
E
L
E
C
Tリ1
ト
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GCAT EXCLUDE E
X
C
L
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D
Eリ1
ト
;
くオプシ♂ン〉

ENTRYTYPE=(
e
t
y
p
e
‑
!i
s
t
)
ETYPE=(
e
t
y
p
e
‑
!i
s
t
)
ET=(etype‑!ist)
ージョン 5のエントリータイプを指定する。
ALL
全てのエントリー
FORM
プ1
)ンターへの:J]力フォームエントリー
HELP
ヘルプエントリー
MENU
メニューエントリー
PROGRAM プログラムエントリー
SCREEN
FSEDIT、 FSBROWSで作成したスクリーン
エントリー

ノT

刈ノ

﹁
2

マ

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H

寸ノ

J叶 LILt

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︒︑ツツグ

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S のののフ L S

すツツ一一タ
定一セマオオカ域
指パタ一フフククル
をン一オ字値ツ一デ
プメグデフ文数イワモ

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v‑‑19v

A てててラ MT
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阿・同一全カS全全全グ IE

一

PU →A →A

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︐
U 向︒ン
CN
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= u・同メ
AAAKL
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P = 閃5 A M M M T W E
Y E M ンL T T R R R A L D
T P何 gLAA000CMO
M Y = ジA C D F F F G I M

M M Mパ

EA
唱

qJ

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a
‑

3. SASデ ー タ セ ッ ト の 移 行 パージ冒ン 5で 作 成 し た SASデータセットをノ fージ aン 6で 読 み 込 む こ と は で き る が 、 パ ー ジ ョ ン 6で 作 成 し た SASデ ー タ セ ッ ト は 、 パ ー ジ 冒 ン 5で は 読 み 込 め ない。したがって、一時期にパージョンの移行を行なう事が望ましい。 ① MVSにおける SASライブラリーの遣い V ersi0 n5 DSORG=DA RECFM=U LRECL=32756 BLKSIZE=32756 V ersion6 DSORG=PS RECFM=FS LRECL=6 144 (標準) BKLSIZE<=32K @ パ ー ジ ョ ン 5か ら パ ー ジ ョ ン 6へのデータの移行は、 V5TOV6プ ロ シ ジ ャ を 使用する。 〈 仔J I1 ) L I B N A M EV 5 D A T' V 5 ‑ S A S ‑ D A T A ‑ L I B R A R Y ' ; L I B N A M EV 6 D A T' V 6 ‑ S A S ‑ D A T A ‑ L I B R A R Y ' ; N = V 5 D A TO U T = V 6 D A TM E M T Y P E = D A T A ; P R O C V5TOV6 I R U N ; 例 1を 実 行 す る と パ ー ジ ョ ン 5の SASラ イ プ ラ リ ー か ら パ ー ジ ョ ン 6の SAS ライプラリーヘ全てのデータが移行される。 く例 2) P R O C V5TOV6 I N = V 5 D A TO U T = V 6 D A TM E M T Y P E = D A T A ; S E L E C TT E S T 2T E S T 3 ; R U N ; 《実行後の LOGの内容》 7 8 9 P R O C V5TOV6 I N = V 5 D A TO U T = W O R KM E M T Y P EニD A T A ; S E L E C TT E S T 2T E S T 3 ; R U N ; N O T E : データセット W O R K . T E S T 2は 1 8オプザペーシ aン ， 1 0変散です. N O T E : データセット W O R K . T E S T 3は 2 2 0オブザベーシ冒ン， 1 0変 数 で す . N O T E :P R O C E D U R E V5TOV6は 0 . 0 5C P U秒と 3 8 4 7 Kを使 しました. m 例 2を 実 行 す る と パ ー ジ R ン 5の SASラ イ プ ラ リ ー か ら パ ー ジ ョ ン 6の SAS ラ イ プ ラ リ ー ヘ TEST2と TEST3のデータが移行される。 ‑3 1 5‑

4. FORMATライブラリーの移行 ①パージロン 5での FORMATライブラリーは、ロードモジ旦ールライプラリー として梢成されていた。パージ n ン 6では、 SASライブラリーのカタログで構 成されている。したがって、 OSの遭いに関係なく SAS環境においては、同じ 梢成で作成、管理されるようになった。 > 〈例 1 L I B N A M EV 6 F M T' V 6 ‑ S A S ‑ D A T A ‑ L I B R A R Y ' ; P R O CV 5 T O V 6F O R M A T = S A S L I BO U T = V 6 F M TM E M T Y P E = F O R M A T ; R U N ; 例 1を実行するとパージョン 5の FORMATライブラリーからパージョン 6の SASライプラリーヘ全ての FORMATが移行される。 2 > 〈例 P R O CV 5 T O V 6F O R M A T = S A S L I BO U T = V 6 F M TM E M T Y P E = F O R M A T C ; R U N ; i?~2 を実行するとパージョン 5 の FPRMAT ライブラリーからパージ目ン 6 の SASライプラリーヘ文字 FORMATが移行される。 《実行後の LOGの内容》 1P R O CV 5 T O V 6F O R M A T = S A S L I BO U T = V 6 F M TM E M T Y P E = F O R M A T C ; 2R U N ; 6 F M T . F O R M A T Sを作成しました. W A R N I N G : 新しいカタログV N O T E : SASLIB.AFMT.FORMATCを V 6 F M T . F O R M A T S . A F M T . F O R M A T C に変換しました. N O T E : SASLIB.CFMT.FORMATCを V 6 F M T .F O R M A T S . C F M T .F O R M A T C に変換しました. N O T E : SASLIB.KFMT.FORMATCを V 6 F M T . F O R M A T S . K F M T . F O R M A T C に変換しました. N O T E : SASLIB.KFMTE.FORMATCを V 6 F M T . F O R M A T S . K F M T E . F O R M A T C に変換しました. N O T E : SASLIB.KKFMT.FORMATCを V 6 F M T . F O R M A T S . K K F M T . F O R M A T C に変換しました. N O T E : SASLIB.NFMT.FORMATCを V 6 F M T . F O R M A T S . N F M T . F O R M A T C に変換しました. N O T E : SASLIB.SEMFMT.FORMATCを V 6 F M T . F O R M A T S . S E M F M T . F O R M A T C l こ変換しました. N O T E : SASLIB.SFMT.FORMATCを V 6 F M T . F O R M A T S . S F M T . F O R M A T C に変換しました. N O T E : SASLIB.SMFMT.FORMATCを V 6 F M T . F O R M A T S . S M F M T . F O R M A T C に変換しました. N O T E : SASLIB.STFMT.FORMATCを V 6 F M T . F O R M A T S . S T F M T . F O R M A T C に変換しました. N O T E :P R O C E D U R EV 5 T O V 6は0 . 1 0C P U秒と 3 5 7 1 Kを使用しました. 注意:パージョン 5の FORMATライブラリーは、パージ g ン 6の SASを起動 する前にファイル参照名 'SASLIB'で定義していなければならない。 ②パージ R ン 6では、 SASデータセットから FORMATを作成する機能が追加 された(この機能は、 V6 . 03から拡強されている)。 令 3 1 6‑

5 . カタログの移行 ① パ ー ジ 旨 ン 5で作成したカタログをノイージ aン 6の カ タ ロ グ と し て 移 行 す る に は 、 CAT SELECT o r CAT EXCLUDEス テ ー ト メ ン ト を 指 定 す る 。 C A T SELECTIEXCLUDE 抑日ゲ名 < / E N T R Y T Y P E = ( e t y p e ‑ 1i s t ) > ; > く例 1 L J B N A M EV 5 C A T' V 6 ‑ S A S ‑ D A T A ‑ L J B R A R Y ' ; L I B N A M EV 6 C A T' V s ‑ S A S ‑ D A T AL I B R A R Y ' ; 【 P R O CV 5 T O V 6I N = V 5 C A TO U T = V 6 C A TM E M T Y P E = C A T ; R U N ; o iJ1を実行するとパージョン 5ラ イ ブ ラ リ ー 内 の カ タ ロ グ が パ ー ジ ョ ン 6ラ イ ブ ラリーに全て移行される。 《実行後の LOGの内容》 1 0 1 1 P R O CV 5 T O V 6I N = V 5 C A TO U T = V 6 C A TM E M T Y P E = C A T ; R U N ; N O T E :V 5 C AT .S U G J J .C AT .K E lI lE L Pl .H E L Pを V 6 C A T . S U G J J . K E I I I E L P 1 . H E L Pに 変 換 し ま し た . N O T E : V5CAT.SUGJJ.CAT.KEJRMENU.MENUを V6CAT.SUGIJ.KEJRMENU.MENUに 変 換 し ま し た . N O T E : V5CAT.SUGIJ.CAT.MASTMENU.MENUを V6CAT.SUGIJ.MASTMENU.MENUに 変 換 し ま し た . N O T E : V5CAT.SUGIJ.CAT.ENDPGM.PROGRAMを V6CAT.SUGIJ.ENDPGM.PROGRAMに 変 換 し ま し た . N O T E : エントリ K E I R P G M l . A F M A C R O を作成中 N O T E : V5CAT.SUGIJ.CAT.KEJRPG削.P R O G R AMを V6CAT.SUGIJ.KEIRPGMJ.PROGRAMに 変 換 し ま し た . 6CAT.SUGJJ.KEIRPG削 . A F M A C R Oに 変 換 し ま し た . 更に V N O T E : エントリ K E I R P G M 2 . A F M A C R O を作成中 N O T E : V5CAT.SUGIJ.CAT.KEIRPGM2.PROGRAMを V 6 C A T . S U G I J . K E I R P G M 2 . P R O G R A M Iこ変換しました. 6CAT.SUGIJ.KEIRPGM2.AFMACROに 変 換 し ま し た . 更に V N O T E : V5CAT.SUGIJ.CAT.FS日 J T . S C R E E Nを V 6 C A T . S U G I J . F S E D I T . S C R E E N Iこ変換しました. N O T E : 変換したプログラムを実行する i i i jに ， S A S / A F ソフトウェアの P R O C B U I L Dを 使 用 し て コ ン パ イ ル し て 下 さ い . 下のステートメントを使用してください. P R O CB U I L DC A T A L O G = V 6 C A T . S U G I JB A T C H ;C O M P I L E ;R U N ; . 8 7C P U秒と 5 1 0 2 Kを使 しました. N O T E :P R O C E D U R EV 5 T O V 6は 0 m ni ' ' A ︒ 今 注 意 : パ ー ジ ョ ン 5で 作 成 し た 各 ス ク リ ー ン は 、 パ ー ジ 目 ン 6で は ウ イ ン ド ウ サ イ ズ の 遣いにより正常に移行されない場合がある。

2
>

く例
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5
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例 2を 実 行 す る と パ ー ジ ョ ン 5ライブラリー内のカタログ名 "SUGIJ"に 存
のもだけがパージョン 6ライプラリー
在 す る エ ン ト リ ー タ イ プ が PROGRAM
に移行される。
《実行後の LOGの内容》

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8
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: V5CAT.SUGIJ.CAT.ENDPGM.PROGRAMを
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.
P
R
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G
R
A聞に変換しました.
N
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: エントリ KEIRPGMI.AFMACRO を作 1
&r
l
l
N
O
T
E
: V5CAT.SUGIJ.CAT.KEIRPG削.P
R
O
G
R
A
Mを
V6CAT.SUGIJ.KEIRPGMI.PROGRAMに変換しました.
6
C
A
T
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S
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K
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I
R
P
G
M
1
.
A
F
M
A
C
R
Oに変換しました.
更に V
1
N
O
T
E
: エントリ K
E
I
R
P
G
M
2
.
A
F
M
A
C
R
O を作成 1
"
N
O
T
E
: V5CAT.SUGIJ.CAT.KEIRPGM2.PROGRAMを
V6CAT.SUGIJ.KEIRPGM2.PROGRAMに変換しました.
6CAT.SUGIJ.KEIRPGM2.AFMACROに変換しました.
更に V
NOTH 変換じたフ。ログラ泌を実行する前ζ
l ;s
A
s
/
A
F ッ7+))再ヲセの PROC
BUJLD を使用じでコンパイル l;~て下さい，.

干の;zデートメ vトを使用じてください.

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P
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0
9
4
Kを{史

mしました.

②パージョン 5からパージ R ン 6
へ移行したプログラムは、
を実行してコンパイルする必要がある。

BUILDプロシジャ

P
R
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Dをコンノ fイルします.
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1
9
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N
T
Sをコンノ fイルします.
N
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T
Sの コ ー ド を 生 成 . サ イ ズ =
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4
2
. 必 要 記 憶 成=
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1
3
8
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N
O
T
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N
D
P
G
Mをコンパイルします.
N
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T
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N
D
P
G
Mの コ ー ド を 生 成 . サ イ ズ =
4
3
5
. 必要記憶域=
1
9
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1
X
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3
1
8一

まとめ ここに記載したものは、 BASE SASの中の一部である。この他にも各オプショ ンごとにかなり機能拡張がおこなわれている。かゆい所に手がとどくようになったと言 えば良いであろうか。 REPORTプ ロ シ ジ ャ に つ い て は 、 そ の 機 能 は ま だ 継 続 し て 拡 張 さ れ て い る 。 プ ロ ダクト版がリリースされれば、かなりの優れものになるであろう。 またパージョン 5からパージョン 6への移行については、 SASヂータセット、 FO RMAT、 グ ラ フ カ タ ロ グ お よ び A Fのメニュー、プログラム等ほとんど問題はないが、 AF、 FSPの SCREENに つ い て は 、 画 而 い っ ぱ い に 作 成 し て い る 場 合 、 注 意 が 必 要である。 参考文献: 1 .D a v i dD r i g g s( 1 9 9 0 ) ~Changes a n dE n h a n c m e n t st oV e r s i o n 6P r o c e d u r e s " S U G I 1 5 :S A Sl n s ti t u t el n c . .C a r y .N C . 2 .L y n nP a t r i c k( 1 9 9 1 )吋 h eR E P O R Tp r o c e d u r e : C o m m o nQ u e s t i o n sa n d Problems~ S U G I 1 6 :S A Sl n s t it u t el n c . .C a r y .N C . 3 .H e l e nF . Wolfson ( 1 9 9 1 ) 刈s i n gt h eR E P O R TP r o c e d u r ei n aN o n w i n d o w i n g E n v i r o n m e n t "S U G I 1 6 :S A Sl n s t i t u t el n c . .C a r y .N C . 4 .S A SG u i d et ot h eR E P O R TP r o c e d u r e .S A SI n s t it u t el n c .，C a r y，N C . A SI n s t i t u t eI n c .，C a r y，N C . 5 .S A SP r o c e d u r e sG u i d eY e r s i o n 6，S 喝 qυ n同d

日本 S A Sユ ー ザ ー 会 (SUG ト‑.J) みんながはまった SASの落とし穴 長谷川浩司 テクニカルブレイン株式会社 SAS応用システム課 P r o g r a m m i n gE r r o r s Kouji Hasegawa Technical 8rain C o . .L t d . 4‑1‑9 TaitoTaito‑ku，Tokyo 要旨 政治家とお金のように、プログラムとエラーは切っても切れない関係にある。細心の注意を はらってプログラミングしたとしても、必ずどこかにエラーは潜んでいる。となれば、エラー を出さない事よりも、エラーを出した後で L、かにすばやくデバックするかを考えた方がよい。 それには、数多くのプログラマーがつまずいたエラーを参考にするのが手っとり早 ~'o そこで よく起こしがちなエラーを『落とし穴』と命名していろいろと取り揃えてみた。 キーワード: テ'ータエラー シンタックスエラー ロジックエラー 1:シンタックスエうーとロジックエうー プログラムを組む人によってエラーには無数のバリエーションがあるが、大きく分けて以下の 3つに分 類される。 S A SのL O Gメッセージ 主な原因 デバックの難易度 データエラー I n v a Ii dd a t aとL、 ぅ メッセージがでる事 もある。 データの作成ミス。あるいは入 力フ.ログラムのミス(この場合 はシンタックスエラー、ロジッ クエラーにもかかわる) エラーとしては単純 だが見逃しやすいの で修正 i こ手間取る事 もある。 シンタックスエラー S y n t a xe r r o r プログラムの記述ミス 比較的簡単に修正で きる。 ロジックエラー 特になし。ただし ごく希に W A R N I N Gが 出力されることもあ る プログラムの記述は正しいが、 使 L、 } jが r ， i j J 重ってし、る (例: 1F : 文で本当なら必要な ELSE文を指定していなかっ た) エラーメッセージ等 の手がかりがないた めに修正に時間がか カ 〉 る エラーの種類 注意・・ハードウェアのエラーは除外する 以上 3種類のエラーが、時には単独で、時には棟合してプログラマーを悩ませるわけである。しかも、 自分が蒔いた極だから人のせいにする訳にもいかなし、。仕事とはいうものの胃が痛くなってしまう・‑。 EA 噌 FU 丹︑ ︒υ

2:みんながはまった落とし穴(初級編) SASを使用しはじめて聞もないプログラマーがはまる落とし穴は、 ‑セミコロンのうち忘れ ・セミコロンとコロンを間j 整える ・プロシジャ名、ステートメント名のタイプミス 等のシンタックスエラーである。苦心して作成したフ.ログラムを実行したとたん L O G画面がエラーメ ッセージの嵐になったときは本当に情けなくなる。特 i こ、残業して深夜ひとりでマシン i こ向かっている時 ならば『情けなさ』も格別である。 幸い、 S^Sはシンタックスエラーに対して詳細なエラーメッセージを返してくれる。ただ、慣れない うちはメッセージの見方がわからなかったり、あるステップのエラーが次のステップに影響を与え、ひと つのエラーでメッセージが慢数出力されたりするので油断は禁物である。 以下に、初心、者が頻繁に出すエラーと、 LOG画面のメッセージ、およびその対策をまとめてみよう。 なお、エラータイプの Dはデータエラー、 Sはシンタックスエラー、 Lはロジ '1 クエラーである。 注意・・例題のプログラムはエラーを強3司するために併jlll~化している。実際は、プログラムがもっと 長くてエラーの発見が難しくなる。 落とし穴その 1 :変数名、データセット名のスペルミス ￨エラータイプ: S N O T E :V a r i a b l eX X X Xi su n i n il i a l i z e d . メッセージ I ‑変数名が出力される ・データセット名が出力される X X Xn o lf o u n d l E R R R O R :D a l as e lX エラープログラム 1 0 1 :1 (変数名をタイプミスした) D A T ATEST 1; I N P U TD A T A lD A T A 2D A T A 3 T O T A L = D A T A l+ D A T A 2 + D A T E 3; C A R D S; I l UN; N O T E : ' V ai ' ia b l eD A T E 3，i su n i n il i a l i z e d . N O T E :T h cd al as e lW O l l K .T E S T 2h a s1o b s e r v al i o n sa n d 5v a ri a b le s . エラープログラム例: 2 (データセット名をタイプミスした) D A T ATEST : S E TT E S T 3; E R l I O R ' :D a t a: s e t : I V O I l K ; T E S T 3notf c i u h d . T O T A L = D A T A l + D A T A 2 + D A T A 3: R U N 【落とし穴にはまらないために】 どんなに慎震にやってもタイプミスは必ず出てしまうので、効率的にデパックする方法を考える。 例えば、 lヶ所タイプミスがあったとしたら、違うがI でも同じようなタイプミスをしている司自国生が 高い。したがって、 FINDコマンド等で、全てのプログラムを検索した方がよい。 ~ 3 2 2~

法とし穴その 2:2バイトコードのプランク メパージ I E I1 RO R :知 l t a xe r r 山 e c t e d エラーフ。ログラム例(日本語のラベル等を使用するフ。ログラムで、作成時 l こ関係ないところに 2パイ トのプランクをいれてしまった) D A T AT E S T 2 1; S E TT E ST S E TT E ST 1 ; ←文法的に間違っていないのにシンタックスエラーがでる。 E R R oI r : <S y nt a xe f i 6 r .detect e d . N O T E :E x p e c t i n go n eo ft h ef o l l o w i n g : R U N 【落とし穴にはまらないために】 漢字を入力する際 i こ、むやみにスペースパーを抑さない。デパソクの方法は、プログラムエディタの 中でカーソルを動かしていくと、 2バイトブランクの部分はカーソルが倍角になる 落とし穴その 3 :シングルクォーテーションの閉じ忘れ メッセージ I E R R O R :S y nt a xe r r o rd e t e ct e d . W A R N I N G :T h ec u r r e n tw o r do rq u o t e ds t r i n gh a sb e c o m em o r et h a n2 0 0 c h a r a c t e r sl o n g . Y o um a yh a v eu n b a l a n c e dq u o t a t i o nm a r k s . エラープログラム例(文字定数、ラベル名、フォーマット名、タイトル等でクォーテーションを閉じ ていない) 1 0 1 1 0 2 1 0 3 1 0 4 D A T AT E S T X = 'X X X X X X '; Y = 'Y Y Y Y Y Y ; Z = 'Z Z Z Z Z Z ' Z = 'Z Z Z Z Z Z ' ; ←エラーメッセージの場所が実際にエラーを出している場所でない事 l ご注意 一一ー する E R R O R :S y nt a xe r r o td e t e ct e d . 1 0 5 R U N W A I U m I G .Thecurrentw o r do rq u o t e ds t r i n gh a s ; b e c o m emorethan; 2 0 0 c h a r a ct e r sl o n g . . Y o um a yh a v eu n b a l a n c e dq u o t a t i o n <I i la r k s ; 【落とし穴 i こはまらないために】 デバックあるのみ。ただし、一度このエラーをIl¥すと、クォーテーションを閉じてから(クォーテ ーションを偶数回 i こする)で ないと次のプログラムが正しく実行できないので RUN;J を一度、 実行すると良い。 r ‑3 2 3‑

落とし穴その 4:コメントラインの入れ間違い
メソセージ￨コメントラインの場所によっては

S
y
…

エラーフ.ログラム例

DH^T
E
S
T
2;
1;
S
E
TT
E
ST
←セミコロンを忘れている
ー
'

I
FX
=
lT
I
I
E
NO
U
T
P
U
T; ← 1F文がコメントラインとみなされている。したがって
エラーメッセージが出力されず、エラーが見つけにくい

R
U
N;
【落とし穴にはまらないために】
コメントラインを押川除す山は慎重に

o また/…/のコメントを使用する時は ~I

カラム目以降から記述した方がよい(パッチで SAS を動かす場合 W/*~ はシステムの終了を意味

この程度のエラーなら初心者でもデバックは比較的問単である。問題となるのは S A Sログの情報だけ
ではわからないロジックエラーである。

文でありえない条件を聞いている
落とし穴その 5:1F

エラータイプ: L

違うステップで何度も同じ条件を間)~、ている

メァい￨異常メページは出力されない
エラープログラム例(プログラムの中に無駄がある)

D
^
T
^T
E
S
T
2;
T
1;
S
E
TT
E
S
I
F
.
Xく字..10
:
.
:
}
{也のステートメント
、，、，、，、，、，、p、~、，、，、，、，、

I
FX>2
0T
I
I
E
NR
E
T
R
U
N;← Xが 10以下のデータしかこの処理に流れてこないので
このステートメントは無意味。
他のステートメント
、
，
、
，
、
，
、
，
、
，
、
，
、
，
、
，
、
，
、
，
、
，
、
，
、

R
U
N
【落とし穴にはまらないために】
3
Z
成したからといって安心しないで、無駄なステップを省く努力をする
プログラムカ2
‑ 3
2
4

落 と 附 の 6:0 向 と o (オー)の入力ミス ￨エラータイプ :D、L メ y い￨データ読み込み時のエラーでない限り、異常メソセージは出力されない プログラム例: 1 (データの入力ミス) D A T AT E ST 1 1 N P U TC O D E$ U l l I A G E; C A R D S; A O11 0 0 A O l3 2 0 ←ゼロとオーを間違ってもエラーにならない。 OUTPUTしてみて異常に気がつく A 0 12 0 0 日0 14 5 0 s 0 13 6 0 1 3 0 12 4 0 PROCS O R T D A T A = T E S T 1; 日YC O D E; RUN ; PROCP R I N TD A T A = T E ST 1; 日YC O D E; RUN 一ーー ーーー一一ー ーー C O D E = A 0 1 ‑ーーーーー O B S U R I A G E 1 1 0 0 2 2 0 0 ーーーーーーーー一‑ ーー一一一一一一ーーーーーーーーーー一ーー一一一一ー‑ C O D E = A O l 一一一ーーーーーーーーーーーーー一一一一 O s S 3 ーーー一一一一一一一一ー ーーーーーーー U R I A G E 3 2 0 ・ 一 円 いu ︑u nhunuvnuvnHU 43AAHHvhdphv ︐n fb n u ν tt‑anMantun ︐ nnunwu ‑‑HHU nHh hU F 一 円 内 uan‑TRυphv 一 ハ UU ハUU P し 八 一一一ーー一一一ー o1のグループがひとつにまとまっていないように見え。 プログラム例: 2 D A T AT E S T 2 S E TTEST 1; I FC O D E = 'A Ol 'T I I E NOUTPUT ; ← 本 当 は A 0 1と入力したつもり。データは A 0 1が入っている RUN ; 場合この条{ 1 1 : 式 ， ; t J 色対 i こTHEN'こならない。 【落とし穴 l こはまらないために】 o(ゼロ)と o(オー)は微妙にかたちが違うので、データおよび:プログラムをしっかりチェック する。デバックには FINDコマンドが役立つ。 3 2 5

1 エラータイプ :D、L 落とし穴その 7 : セ ミ コ ロ ン の う 問 メバ y んセ←一ジ￨通常はS 勾 附 y 山 e r 口r 川 エラ一プログラム例 D A T AT E S T I N P U TXY 1 j 実行したプログラム z+x; C A R D S; 1 0 02 0 0 1 0 02 0 0 1 0 02 0 0 ー ̲̲J LOGメッセージ D A T AT E S T; I N P U TXY ←セミコロンがないのにエラーメッセージが出力されない z + x C A R D S; i ;' r i e . v U : l i n ew h e r u I N r U τ s l a t e m e n tr e a c h e dp a s U : t he i e n do f < a N O T E : :S A S w e r i ( : t o : : 1 ii1 e~ N O T E :T h ed a t as e tW O R K . T E S Th a s1o b s e r v a t i o n sa n d3v a r i a b l e s . P R O CP R I N T;R U N; O s S l X 1 0 0 Y 2 0 0 Z 1 0 0 フ 一 エ a z g得 目 ︾ で ・ 一TJ‑v のU 4凋1 た 1 ・ 忘 を ン ロ コ セ + A F E 4ト ' 問︑ h7 1人 そ 則 則 3 2 6一 lb z λ ︒ 円口 す 注 ザ﹂O 一す Jγλ ︼セ意 こツ注 めメに たGこ いOそ なLo らはい まで多 に一と はスが 穴ケこ ︻一 しのる と記出 落上が E~

3:ロジックエう一発見の手がかり 初IJ{，者、上級者に I~艮らず、ロジソクエラーは具体的なエラーメッセージが出力されないのでデバックが しい。ただ、 LOG画面を良く見る引でエラ一発見の手かがりがつかめる場合が多い。 こ表示され 例えば、以下はデータセットを作成したというメソセージで、 DATAステッフ"を実行する度 l る 。 N O T E :T h ed a t as e tW O R K .丁 目S Th a s1 0o b s巴r v a t i o n sa n d5v a r i a b l e s . 毎回出力されるので、普通は注目しないが、このメッセージのなかにもロジックエラ一発見の手がかり がある。それは、オブザベーション数と変数の数である。 メッセージの結果 推測できる代表的なロジックエラー オブサ.ベーションが予想より多い oUTl 'U 1 ' ステートメントの定義ミス オブザベーションが予想、より少ない 1F文の条l ' iがj 主う。 DELETEステートメントの定義ミス 変数の数が予想、より多い 新規作成の変 11~名を間違えている。 KEEP 、 DROP スァー トメントの定義ミス KEEP、D1{OPステートメントの定義ミス 変数の数が予想より少ない 通常は無視してしまうようなメソセージの中にもこれだけの手がかりがある。ん主必ミエ瓦箆設工ぶ以 えども LOG画面はしっかりとチェックした方がよい。 さらに、いくつかのメッセージをみてみよう。以下のメッセージはデータの入力時にひとつの INPU Tステートメントで悔数のレコードを読み込んだというメッセージである。このメッセージは lレコード こ出力される(務とし穴その 7参 J l 。これは、 SASの機能として、 1レ のデータ数より変数が多い時 i コードのデータ数より変数が多いと次のレコードを読みにいくのが原因である(これを防ぐために M 1S SOVERというオプションがあるが・・)。以下のメッセージがでた場合は INPUTステートメント l こ何らかのエラーがあると考えられる。 m N O T E :S A Sw e n tl oan 巴 ' 1 1 l i n ew h e nI N P U Ts l a l e m e n lr e a c h e dp a s tl h ee n do fa 1 i n e . さらに以下のメッセージを見てみよう。これは、数値変数を文字:変数 i こコンパートした、または文字変 数を数値変数にコンパートしたというメッセージである。例えば、文字変数として定義した数字のデータ を計算に使用したとき等に表示される(計算結果自体は正しし、)。ほとんどの場合問題はないようだが、 念のために 1Fステートメント、割当ステートメントなどの変数を参照しているロジックをチェックした 方がよい。また、頻繁にこのメッセ ジが出るようであれば、変数の属性変更も考えると良い。 N O T E :C h a r a c l e rv a l u e sh a v eb e e nc o n v e r l e dl on u m c r i c v a l u e sa ll h ep 1 a c e sg i v c nb y :( N u m b e ro fl i m日s )a l( L i n e ) :( C o 1 u m n ) . 1a t2 0 7 : 5 qL qJ nt

最後に、以下のメッセージ !iDAT八ステップで欠焔値が出来てしまったというメッセージである。シ ンタックスエラーもなく欠損債がでるはずもない DAT八ステップでこのメッセージが出力された場合は ロジックエラーの可能性が高い。 N O T E :M i s s i n gv a l u e sw e r eg e n e r a t e da s ar e s u l to fp e r f o r m i n ga no p e r a t i o no n m i s s i n gv a l u e s . ft i m 巴s )a t( L i n e ) : (C ol u m n ) . E a c hp l a c ei sg i v c nb y :( N u m b巴ro このメッセージから H t i f i l ] できる代表的なエラー •g ‑ I算ロジックのミス • IF ステートメントで変数に ji~ をセットしている場合は、 THEN 、 ELSE の設定ミス ・入力データ(外部ファイル)自体に欠損備がある こミスがあって ・線数の DAT八ステップを組み合わせている場合、直前の DATAステップ i 入力 SASデータセットが正しく作成されていない i-“【ワンポイントアドバイス】，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，~リ-'-'-'-'-'-'-'-'-'-'-， i メッセージを見て、エラーの形跡がないからといって安心してはいけない。計算ロジックのミス q h足し算と引き算を間違えている)等はメッセージからでは手がかりをつかめないからである。この場! !合は出力データをランダムに抽出して検算するのが手っとり早い。この方法は面倒くさくて時間もか! !かるがシステムがほぼ完成してから修正するよりも効率的である(プログラムステップが増えれば増: i えるほどひとつのエラーを発見するのが難しくなる) 0 ¥ また、中級者以上のフーログラマーなら出力データを見ただけで『データがちょっと変だ』と感じる 1 i 事がある。そういう時は自分のカンを信じて迷わず検算した方がよい。 、̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲， ̲1 i ‑3 2 8‑

4:みんながはまった落とし穴(中級編) SASを使用して I年以上ともなってくるとプログラミング技術も上達してくる。だからといってミス が減るかというちそうでもない。むしろ、エラーの方も徐々に高度(?)になってくるため、はまる落と し穴はより深くなってくる。以下 i こ、はまりがらな落とし穴を紹介する。 落とし穴その 8:インデックス変数の消し，忘れ メページ￨異常メソセージは出力されない エラープログラム例 T E S T l 1 D A T AT E ST D ON = lT O1 0 T OT +1 0 O U T P U T E N D l W N; N 2 3 2 3 5 8 9 1 0 P R O CP R I N T ;R U N データ件数を数え偶数件目のデータを 出力するプログラム ↓ D A T AT E S T 2; 1 S E TT E ST N + l l FM O D ( N .2 ) =0T l l E NO U T P U T; R U N; O s S 6 7 8 1 0 T O T 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 0 1 0 0 ←インデックス変数 Nを DROPして いない T E S T 2 O l I S 2 3 4 5 N 2 6 8 1 0 T O T 1 0 3 0 5 0 7 0 9 0 ←インデックス変数を 消していないため 奇数件目のデータが 出力されている。 P R O CP l i1 N T ;R U N 【落とし穴 l こはまらないために】 インデックス変数は、次の DATAステップ、 PROCステ・7 プで参照する必要がある場合を除い て、必ず削除する。 ‑ 3 2 9

落とし穴その 9 :システム変数 (̲N一)の使い方のミス メパージ￨異常メパージは出力山い エラープログラム例(落とし穴 8のデータセット TESTlを入力し、オブザベーション件数 2件目 以下のものは DELETEする。データは 8件残り、その中の先頭から 4件の までの TOTの値と、それ以後の1'01'の値とを別々に書き換える) D A T AT E S T 2; S E TT E ST l I l E ND E L E T E l F N< = 2T l F̲ N ̲< = 4T ! I E NT O T=T O T/1 0; E L S E T O T=T O T/1 0 0; R U N 【落とし穴にはまらないために】 ̲ Nーの数をデータ件数と見立てて処理するのはやめる。 落とし穴その 10:RETAINステートメントの定義ミス 開 成 さ れ た (6頁 参 照 ) 山 メ y セージが出力されることもある メ バ ー ジ ￨ 欠 損1 0 J (データの行列変換を行う) エラーフ。ログラム { D A T AT E ST l I N P U TD A T; C A R D S; 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 T E ST l O s S 2 3 4 5 D A T 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 R E T A I NX I ‑ X7)を挿入する ) ; ←正しくは ( D A T AT E S T 2( D I W P = ND AT A R R A YX X ( 7 )X l‑X 7; T E S T 2 S E TT E S T lE N D = L A S T; N + l; X X ( N ) = D A T; O s S X 2 X 3 X 4 X 5 X l X 6 X 7 J lE NO U T P U T I FL A S T = 1T 1 R U N; 7 0 P R O CP R I N T ;R U N; 【落とし穴 l こはまらないために】 配列 (ARRAY) を使用する場合は、 RETAINステートメントは必須キーワードと考えた方 m 難。 が1 3 3 0‑

落 と 吋 の 11:文字変数を作成する場合の LENGTII定義ミス ￨エラータイプ: L メッセージ￨データセ y 卜を作l i 記するときには異常メソセージは出力されない。プロシジャでデータ ￨を出力してからはじめてエラーに気がつく 八 NNOTATE機能を(即日して 4[ ( 1をかく) エラープログラム例: 1 ( D A T AT E ST 1 R E T A I NC O L O R' C Y A N 'X S Y SY S Y S' 2 ' X = 3 0 ;Y = 3 0; Y ' ; ← LENGTIIステートメントを指定していないのでこのF 到習で F U N C T I O N = 'P O l. O U T P U T; 文字変数I'UNCTIONは4パイトと定義される。 X = 3 0 ;Y = 7 0 ' ;← 8バイトの文字定数のド 4バイトは切り捨てられるれる F U N C T I O N = 'P O L Y C O NT O U T P U T; X = 7 0 ;Y = 7 0 '; T E S T I F U N C T I O N = 'P O L Y C O NT O U T P U T: X = 7 0 ;Y = 3 0; O l I S C O L O I IX S Y SY S Y S X Y F U N C T1 O N F U N C T I O N = 'P O L Y N T ' O U T P U T 1 C Y A N 2 2 3 0 3 0 P O L Y R U N; 2 C Y A N 2 2 3 0 7 0 P O L Y キ; 3 C Y A N 2 2 7 0 7 0 P O L Y P R O CG A N N OA N N O T A T E = T E S T l; 4 C Y A N 2 2 7 0 3 0 P O L Y R U N; ∞ エラープログラム例: 2 (被数データセットを結合するときに同一変数名で長さがj 皇う) D AT AT E ST 1; I N P U TD AT 1 $1 ‑ 3; C A l l DS ← 変 数 DAT1' i 3バイト A ^ ^ B s日 D A T AT E S T 2 ‑ 6; I N P U TD A T l$1 C A l l DS C C C C C C D D D D D D ← 変 数 D八T1はかイイト mST3 O s S D AT 1 AAnopbnU AAnDPし nU し nU AAnnun ← LENGTIIステートメントが ないので文字変数は最初に読ん だデータの j を さ (3パイト)に なる 屯W 3 A 9 b nU 8q D A T AT E S T 3; lT E S T 2; S E TT E ST I W N; P R O CP R I N T ;R U N; 【落とし穴にはまらないために】 通常のデータセットは INPUTステートメントを指定する(変数名と属性を定義する)ので、変 3D:主意識している。ところが ANNOT八 TEデータセットのような INPUTステ 数の長さはある f ートメントがない DATAステ y プを作成するときは、特に文字変数の長さに注意する。 ‑3 3 1

エラータイプ :L

落とし穴その 13:FIRST.BY、LAST. BY変数の使い方の

ミ
ス
メッセージ

異常メソセージは出力されない

エラープログラム例(ある会社の部署ごとの女性社員の人数を集計する)

参考値

可︐g

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2

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A
M
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1
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S B
U
S
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EanHunHunHunHU'EAAHunHunHunHunHυ‑EAnHυnHυnHU'EAAHunHunHU464
e
o

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O
CS
O
R
TD
A
T
A
=
T
E
S
T
l
B
Ys
U
S
Y
O
R
U
N

※問題点・・サブセット 1Fで女性のみに限定しているので、 LAST. BY変数が 1でも
SEXが'M'のデータは削除されて OUTPUTされない。
この場合 I
FS
E
X
=
'
F・T
I
I
E
NN
I
N
S
U
+
l ;に修正すると正しく動く。

‑ア

ス
N

DH
HU

PL

T

R

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gRROR~

内
4u
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η
'
u

5:レベル別落とし穴のまとめ 最後に、全般的な落とし穴回避方法をまとめておこう ※初心者の場合 ①シンタックスエラーが出たら『セミコロンのうち忘れ、キーワード、変数名のスペルミス』を まず疑う。これで 70%のエラーはデバックできる。 ② LOG画面をじっくり見る癖をつける。 LOG回面はエラ一発見の地図である。 ③t lJ力結果の数値がおかしいときは、まず入力データが̲i Eしいかチェックする。入力データが正しく ないとプログラムをいくら修正しでも無駄である ※中、上級者の場合 ④エラーは単純な方から疑っていく。『自分が単純ミスをするはずがなし、』などとおもまないこと。 ⑤長いプログラムのデパックは端末の画面を使わないでリストに出力して机上でする。 ⑥違うベンダーのマシンに SASフ.ログラムを移植する場合はマシン環境を考慮する。とくに外部 ファイルの読み込み等、 O Sがからんでくる所に注意する。 ⑦難しいプログラム=高級なプログラムではない、プログラムはできる限りシンプルにまとめること。 マニア '1クなプログラムはエラ一発生率を高め、デバックを難しくするだけである。 ⑧使うステートメント iこ統一生を持たせる。例えば、あるステップでは DO~WHILE を使用し、 あるステップでは DO~UNTIL を使うという具合に、同じような処理で別々のステートメント を使用しているとデバックがやりにくし、 u 内叫 qJ qJ

~-山【付録:テ'パックに有効なコマンド、ステートメント、およびプロシジャ】

-""-，，-，，-，，-，，-〆-'-~

i‑FIN Dコマンド(タイプミス等の3謎を探し出す)
!.
CHANGEコマンド肌タイプミスが複数あるときに、まとめて正しい識に置き換える )
i

i‑PUTステートメント(変数の抑データ値を LOG叫 力 す る )

i pur

‑ IN FIL Eー
PUT 一 八 LL
PUT 変数名リスト

!
!

，
，
!
，
~

!
~

D
f
l
T
I
fT
E
S
T;
I
N
F
I
L
EI
N;
I
N
P
U
TXYZ;
P
U
T~INF 1
L
E.c. ;
附 ~ALL:c.; ;

P
U
TX ;
R
U
N;

(外部ファイルのテ」タ f
舵そのままのイメージ で出力する)
(全ての変数の仰を山力する)
(特定の変数の値だけを出力する)

ー
ー
;

:

!

トこのうちいずれかを指定する

，
̲
.

l'CONTENTSフ"ロシジャ(変数の長さ等の属性をチェ クできる)
y

!‑PRIN r プロシジャ(データ {fl見出力する o 酬で U. {t~~フeザベーシヨンを出力してしまう !
!

ためオプションを指定して出力する怖を限定すると良い)

~
1

，

…一

VAR 変数リスト
(出力する変数を限定する)
F 1RST0 sS=n件
何
!
{
1
午
!
ド
: (
ο
!
出l1力するう回H
オフtサ
.
y
'
ザ.ベ一シヨンを指定定.ずる)
01
日
3S= 川1
こ
(
I
l
出
I力する最脳車終号材オブサザ，べ一シヨンを指定する)

ω

FREωW
Qプ
7
内
"
ロ
…
シ
げ
川
ジ
内
ヤ

{

!
~

どど、うカか主チエツクできる)

i‑MEANSフ。ロシジャ(数値データの最小側、品大値、偏差、欠損値を除いたデー夕刊:数等、
データのばらつきや、はずれ似等をチェックできる。分析対象は全
ての数値変数である。したがって、 PRINTプロシジャと同憾に
VARオフeション等を使用し、変数を絞り込んだ方がデノ クしゃ
すし、)

:

i
j

…
…
内 … …
) )

jsu
(MEA N S
川 のM
i C O M P E A R mシジ (2酬 の デ ー タ セ パ を 峨 し 、 そ の 違 い を 出 力 山 れ る

:

4

i
'

o

例えばパックア yプ用のデータセットを作成する場合、パッ
クア yフ・が正しくできたかどうか調べるときに使うと良い)

~

'FSEDIT(データ値を l件ずつ画面に表示してチェ y クできる、さらにそこからデータの
修正が可能。ただし SA S /川がインス!ールされている必要あり o

!

j
!
~

!

i

、̲/̲/̲，̲，，̲，̲/̲/̲，̲，̲/̲，̲，̲，̲/̲，̲，̲，̲，̲/̲，̲，̲""̲，̲/̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲/̲/̲，̲，̲，̲，̲1

‑3
3
4

日本 5A5ユーザー会 (5UG ト J ) PHREGプロシジャーの紹介 大橋靖雄 東京大学医学部保健学科疫学教室 I n t r o d u c t i o no fSAS‑PHREGProcedure Yasuo Ohashi Department of Health 5ciences，School of Medicine， University of Tokyo Hongo，Bunkyo‑ku，Tokyo SA Sシステムのヴァージョン 6 .U7か ら 追 加 予 定 の 新 プ ロ シ ジ ャ ー P H R E G の紹介を行う。 このプロシジャーは、 生 存 時 間 分 析 に お け る い わ ゆ る コ ッ ク ス 回 帰 を 行 う た め の プ ロ シ ジ ャ ー で あ り 、 ヴ ァ ー ジ ョ ン 5に 含 ま れ 世 界 中 で 広 く 利 用 さ れ て き た P H G L Mプ ロ シ ジ ャ ー に 代 わ る も の と し て 、 長 く 登 場 が 待 た れ て い た ものである。 PI ‑ I H E Gプ ロ シ ジ ャ ー ， P 1 G LMプ ロ シ ジ ャ ー ， コックス回帰 生存時間解析のためのプロシジャーとして、 S A S は ヴ ァ ー ジ ョ ン 5か ら L 1 F E T E S丁 、 L 1 F E R E G を用意し、 利 用 頻 度 が 高 い コ ッ ク ス 回 帰 に 関 し て は デューク大学メディカルセンターの F .l Ia rrellが 開 発 し た P I ‑ IG LM に ま か せ る と い う 状 態 が 続 い て き た 。 ヴ ァ ー ジ ョ ン 5ま で の 歴 史 の 中 で 、 S A S の 数 あ る プ ロ シ ジャー中、 医 薬 統 計 分 野 で 利 用 凋 度 の 高 か っ た プ ロ シ ジ ャ ー と し て 、 l Ia rrellによ る ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 の た め の L0 G 1 S T と P1 1G LM は 特 筆 す べ き 存 在 で あ った。 ヴ ァ ー ジ ョ ン 6へ の 全 面 移 行 に 際 し 、 我 々 医 薬 デ ー タ の 解 析 に 携 わ る も の に とって、 こ の 二 つ の プ ロ シ ジ ャ ー が ど の よ う に 開 発 さ れ る か は 関 心 の 的 で あ っ た 。 昨 1990年 の ヴ ァ ー ジ ョ ン 6 .04には、 前 者 の 後 継 プ ロ シ ジ ャ ー L O G I S T I C が含まれるようになり、 6 .07に な っ て よ う や く ( 筆 者 が 開 発 開 始 を 知 っ て か ら で も 既 に 4年 ! を 経 過 し て い る ) P H G L Mの 後 継 で あ る P H R E G が 誕 生 す る 運 び となった。 P H R E G は ち ょ う ど L 0 G 1 S T 1 Cが L 0 G 1S T に対するが如く、 P H G L Mの 機 能 を ほ ぼ 全 面 的 に 受 け 継 い で い る 。 す な わ ち 、 ‑最尤法による比例ハザードモデルの推定 .層別解析 ‑様々な変数選択の機能 .Kalbfleish‑Prentice流 の 基 本 生 存 関 数 の 推 定 .予後要因の値を指定した生存関数の推定 Fhυ 句︑ u q ぺU

‑条件付きロディスティック回帰分析 の機能を有し、 さ ら に PIIGLMに は 存 在 し な か っ た タイ(同時点の死亡)の処理のオプション P H G L M と 同 様 の Ureslowの 近 似 尤 度 Efronの 近 似 尤 度 Coxの 最 初 の 提 唱 に よ る 比 例 オ ツ ズ 型 の 尤 度 正確な周辺尤度 ・ パ ラ メ ー タ の 線 形 仮 説 に 対 す る χ2検 定 統 計 量 の 柵 成 .時間依存性共変量の扱い ただしかなり限定的であるが .ある種の残差分析 n n . gな改良点は、 の機能などを含んでいる。ただし、最も ^s ‑他の s プロシジャー、 とくに L 1F ET E S T と 対 応 の と れ た 文 法 が使えるようになったことであり、 これのみでもこのプロシジャーの価値は高い といえる。 I R E Gの 文 法 お よ び 出 力 に つ い て 、 例 を 用 い て 簡 本テュートリアルでは、 P l 単 に 解 説 す る 。 生 存 時 間 解 析 の 解 説 が 目 標 で は な い の で 、 ハザード、 比 例 ハ ザ ー ド性、 ロ グ ラ ン ク 検 定 、 最 尤 法 と い っ た 基 本 概 念 は 既 知 と し 、 話 を 進 め る 。 一 般 の(重)回帰分析やロディスティック回帰の利!日経験、 とくに変数選択の概念も もっていることが望ましい。 なお、 本 プ ロ シ ジ ャ ー と L 1 F E T E S T プ ロ シ ジ ャ ー を 主 人 公 と し た 医 薬 デ ータ解析のテキストの出版を現在計闘中である。 出版を早めるためにも、計算・ 原稿整理等に協力していただける方がいらっしゃれば、 ぜひとも執筆にご参加い ただきたい。 ! ν 5コ{叫 t，LDS (~，.~ [ vo ν ， ¥iQ ) ' 2 . . . 、 出 ペ 1 . . . . ̲ 士 、爪 ì~' ~~， ' L ¥ " o~γ っj 二什 内唱d J 内 p o

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) カテゴリカルデータの反復測定 岸本淳司 SASインスティチュートジャパン RepeatedMeasuremento fC a t e g o r i c a l Data Junji Kishimoto SAS I n s t i t u t e Japan N i c h i r e i Akashicho B l d g . 6‑4 Akashi‑cho，Chuo‑ku，Tokyo 要 旨 カ テ ゴ リ カ ル デ ー タ の 解 析 を 広 範 に 行 う CATMODプロシジャは、 使 い こ な す の に や や 難しい面がある。本稿では、マニ旦アルからでは習得しにくい事項、 特に反復測定のコー ディング法について解説する。 キーワード: C AT l IO D、 カ テ ゴ リ カ ル デ ー タ 解 析 、 反 復 測 定 1 . CATMODに よ る カ テ ゴ リ カ ル デ ー タ 解 析 の 基 本 A，B 2暫i 類 の 薬 に つ い て 薬 効 を 比 較 す る こ と を 考 え よ う 。 各 5 0人 の 被 験 者 に 2種 類 の 薬をランダムに割当て、応答は「有効」か「無効」で記録する。すると、たとえば次のよ うな結果になるであろう。 図 1 薬 効 評 価 (2値 応 答 ) 有効 無効 合計 薬A 27 23 5 0 薬B 36 1 4 5 0 このようなデータの評価では、カイ自乗検定などのノンパラメトリックなアプローチが普 通であるが、 CATMODで は 次 の よ う な モ デ ル を 構 築 す る 。 ま ず 、 薬 Aを 投 与 し た 被 験 者1 1 手と薬 Bを 投 与 し た 被 験 者 昨 を そ れ ぞ れ 別 の 母 集 団 と 考 え 、 母 集 団 別 に 各 応 答 の 比 率 を 計算する。 マt 9 I H ︒y u n M V ﹁lIll1111111 ﹂ nHvnHV nunu 喝 ︐Ff'h U F h Ju nhvan ︐ ︐ qo1 A r ﹁ilill1111﹂ 一 一 r'E ︑ P n u ︐ ︑ 薬 品 a ay n h υ F円 uanuv lili‑‑111111 ﹂ ﹁ ‑‑= nペり nunu nunU EUEu r ' ' ︐J' ﹁凡 ・ ︐ 可￨い L 一 一 p (薬 A) t 勾 内 4d 内 4d

1つ の 母 集 団 に お け る 各 比 率 は 綿 形 独 立 で は な い ( 足 し た ら 1に な る 〉 の で 、 こ れ ら の 値 か ら 線 形 独 立 に な る 関 数 値 を 計 算 す る ( こ れ を 応 答 関 数 と い う ) 0 1つの間1l!‑な方法は最 後の比率を削除することである。各母集団における関数値を縦に並べたベクトルに対し次 のような綿形モデルを当てはめる。 何回 nド ‑ a βド = X 寸 lIllit‑‑14 ﹃ till‑‑111111﹂ ﹁illli‑‑‑L ﹁￨ ￨ L A 一 一 ︐ 唱 ︒ ι﹂ rD7 ・ lIll111 ﹁ ﹁川￨￨川L E白 (F) s すると、 9日は切片を表わすパラメタとなり、 sd ま薬による有効率の差を表わすパラメタ となる。各パラメタは重みつき最小自乗法で推定され、その値がゼロに等しいという帰無 仮 説 は ワ ル ド 統 計 量 を 用 い て 検 定 さ れ る 。 具 体 的 に CATMODで計算してみよう。 d a t at e s t l ; e s $w t ; i n p u td r u g $r c a r d s ; A 有 効 27 A 無 効 23 B 有効 3 6 B 無効 1 4 p r o cc a t m o dd a t a = t e s t lo r d e r = d a t a ; 曹e i g h tw t ; r e s p o n s em a r g i n a l s ; m o d e lr e s =d r u g ; r u n ; DESIGN MATRIX S a m p l e R e s p o n s e F u n c t i o n 2 0.54000 0.72000 2 ANALYSIS O F VARIANCE TABLE S o u r c e I NTERCEPT DRUG R E SIDUAL 日F C h i ‑ S Q u a r e P r o b 1 7 6 . 4 0 0.0000 0.0578 。 338 一 3 . 6 0

2 .平均スコアの解析 先 程 と 同 様 の 事 態 で 、 応 答 が 「 著 効 」 、 「有効」、 「無効」の 3段 階 で 測 定 さ れ て い る と しよう。たとえば次のようなデータが得られたとする。 図2 薬効評価(順位応答) 著効 有効 無効 合計 薬A 1 3 1 4 2 3 50 薬B 1 9 1 7 1 4 50 このようなデータの場合タイがたくさんあるウィルコクソン検定を実施することが多いが、 そのほかにも整数スコアを割り当てたスコア検定や累積カイ自乗検定を考えることもでき る 。 C A T M O Dで は 次 の よ う な モ デ ル を 設 定 す る 。 た と え ば 著 効 に 3、 有 効 に 2、 無 効 に 1と い う 整 数 ス コ ア を 割 り 当 て る 。 す る と 、 薬 A と 薬 Bの ス コ ア の 平 均 は そ れ ぞ れ 次 の よ う に な る 。 薬 A: 薬B: (3X13 (3X 19 + 2 X 1 4 + l X 2 3 ) / 5 0 = 1. 8 + 2 X 17 + 1X 14) / 50 = 2. 1 このスコアの平均に対して線形モデルを当てはめる。 寸lIl111111J 一 nMM‑a Qド ρド 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 i l l ‑ ﹁ ﹁111111li‑‑ ﹁Illl1111L 一 一 白日V‑1 ﹁ Illit‑‑‑J ‑AnL ﹁l i l i ‑ ‑﹂ 先程と同様に、 He: s1 =0の 検 定 が 、 薬 の 遣 い よ る 平 均 ス コ ア の 差 を 判 定 し て い る こ と になる。具体的には、次のようにコーディングする。 data t e s t 2 ; input drug $ res $ w t ; cards; A 著効 1 3 4 A 有効 1 3 A 無効 2 B 著効 1 9 7 B 有効 1 4 B 無効 1 proc catmod data=test2 order=data; 曹e ight w t ; response 3 Z 1 ; model r e s = drug; r u n ; 3 3 9‑

D E S I G N M A T R I X Sample Response Function 2 1 . 8 0 0 0 0 2.10000 2 A N A L Y S I SO FV A R I A N C ET A B L E Source D F 1 N T E R C E P T D R U G Chi‑Square Prob 5 71 .8 0 3.38 0.0000 0.0659 。 R E S I D U A L 3 . 多値応答の場合 図 2の デ ー タ で 、 応 答 l こ順序性がないものとしよう。この場合は、著効とその他という組 合せと、有効とその他という組合せを考え、それぞれモデルをたてる。独立な応答関数と す る た め に 、 第 1節 と 同 様 に 最 後 の 比 率 を 削 除 す る こ と に す る 。 内dL内 ζ ﹂ Illit‑‑ 寸 ・ nu'a‑ Qド ﹂ ﹂ ﹁1111 11L μ a 寸la11111 一 一 onvan‑‑ nLnd 1 111111 ﹁ ﹂ nunu nunU 円 t ︐rJ Fnupnυ 'Ea'aA r ' ' aq ﹁Ill111iL [ : : ; : : : : : ] = [ : ] [ ; : ! 有効とその他という組合せに対して ﹁ Ill11 著効とその他という組合せに対して この 2つ の モ デ ル を 同 時 に 表 現 す る と 次 の よ う に な る 。 薬 応答 A 効効効 著著有 0.26 1 1 0 0 s01 B 0.38 1‑ 1 0 0 s11 A 0.28 o0 1 1 8自2 B 有効 0.34 。 。 s12 s11 と い う パ ラ メ タ は 「 著 効 と そ れ 以 外 」 と い う 組 合 せ で の 薬 の 差 を 表 わ す 。 s12という パラメタは「有効とそれ以外」という組合せでの薬の差を表わす。薬の効果がなければ、 s1I、 s12が 両 方 と も ゼ ロ に な る は ず で あ る 。 そ こ で 自 由 度 2の検定が構成できる。 ‑3 4 0‑

proc calmod dala=tesl2 order=data; ¥ ! e i g h tw t ; response marginals; I lo d e lr e s = drug; r u n ; Response Functions Sample 2 1 2 0.26000 0.38000 0.28000 0.34000 DESIGN MATRIX 1 2 ANALYSIS O F VARIANCE TABLE Source D F Chi‑Square Prob INTERCEPT DRUG 2 2 1 7 6 . 4 1 3 . 7 4 0.0000 O .1 5 4 2 。 RESIDUAL 4. AVERAGEDモ デ ル 多 値 応 答 の 解 析 に つ い て 、 AVERAGEDと い う モ デ ル も あ る 。 こ の モ デ ル で は 次 の よ う な 計 画 行列を設定する。 薬 応答 A 著効 A 有効 I0.28I B 著効 0.38 B 有効 0.34 一 1‑ 1 : l] 1‑ 1 つまり、 「著・効ーその他」と「有効ーその他」との 2屈指1 の応答に対する平均的な薬の効 果 の 差 を slで 評 価 し て い る こ と に な る 。 こ の 湯 合 で い え ば 、 著 効 と 有 効 と を コ ミ に し て 無効と比較していることになる。 AVERAGEDの モ デ ル タ イ プ を 指 定 す る に は 、 CATMODの MODELス テ ー ト メ ン ト 中 に AVERAGEDとい うオプションを指定する。 ‑3 4 1一

proc catmod data=test2 order=data; weight w t ; response marginals; l Io d e lr e s = drug / averaged; r u n ; Function S a l l p l e Number Response Function 2 0.26000 0.28000 2 0.38000 0.34000 2 DESIGN MATRIX 1 2 ANALYSIS O F VARIANCE TABLE D F Source Chi‑Square Prob 176.26 3.59 0.0000 0.0581 O .1 5 0.9285 INTERCEPT DRUG 2 RESIDUAL 平均を計算して意味があるのは、薬品と応答とに交互作用がないときである。従って、次 の よ う な 交 互 作 用 の 薬 効 は AVERAGEDタイプの解.析では検出できない。 図 3 薬一応答の交互作用 著効 有効 ~!t 効 合計 薬A 8 32 1 0 5 0 薬B 32 8 1 0 5 0 ゆ え に 、 一 般 に は AVERAGEDタイプの解析は推薦できない。 5 . ̲RESPONSE̲効 果 しかしながら、 AVERAGEDの 計 画 で は 応 答 の 追 い に よ る 比 皐 の 差 が 検 出 で き る よ う に な る 。 こ の 効 果 は ̲RESPONSE̲と い う 項 に よ り 指 定 で き る 。 モ デ ル の 指 定 中 に ̲RESPONSE̲の 効 果 を 含 め る と 、 モ デ ル は 自 動 的 に AVERAGEDであるとみなされる。 ‑3 4 2ー

たとえば次のようなデータに対し、 図4 ̲ R E S P O N SE̲効果 著効 有効 無効 合計 薬A 1 0 1 5 2 5 5 0 薬 B 1 0 1 5 2 5 5 0 次のようなモデルを当てはめてみよう。 d a t at e s t 4 ; e s $w t ; i n p u td r u g $r c a r d s ; A 著効 1 0 5 A 有効 1 A 無効 2 5 B 著効 1 0 5 B 有効 1 B 無効 2 5 p r o cc a t m o d data=test4 o r d e r = d a t a ; 胃e i g h tw t ; r e s p o n s e 田a r g i n a l s ; m o d e lr e s =d r u g ̲response̲ r u n ; すると、次のようなモデルがフィットされる。 薬 応答 A 著効 A 有効 B 著効 β目 1‑ 1 一 I Iβ1 1‑ 1 β2 B 有効 115/50=0.3 s2 の パ ラ メ タ は 、 著 効 と 有 効 と の 比 率 の 違 い を 検 出 し て い る 。 こ れ が ̲ R E S P O N SE̲効果で あ る 。 図 4の デ ー タ の 場 合 、 藁 の 効 果 は 全 く な い が 、 応 答 カ テ ゴ リ ー の 遭 い に よ る 効 果 が R E S P O N S E ̲効 果 は 、 一 般 に は あ ま り 興 味 の 対 象 に な ら な い 。 あることがわかる。このような ̲ し か し な が ら 、 図 3の 交 E作 用 を 検 出 す る た め に 、 m o d e lr e s =d r u g ̲ r e s p o n s e ̲ d r u g t ̲ r e s p o n s e ̲ という指定をすることはできる。 3 4 3一

F u n c t i o n S a m p l e N u m b e r R e s p o n s e F u n c t i o n 2 0.20000 0.30000 2 0.20000 0.30000 2 D E S I G NM A T R I X 1 2 3 A N A L Y S I SO FV A R I A N C ET A B L E h i ‑ S q u a r e D F C P r o b I N T E R C E P T D R U G ̲ R E S P O N S E ̲ 1 0 0 . 0 0 0 . 0 0 2 . 0 4 0.0000 1 . 0 0 0 0 O .1 5 3 1 R E S I D U A L 0 . 0 0 1 .0000 S o u r c e 6 . 反復測定 同 ー の 実 験 単 位 に お い て 2つ 以 上 の 条 件 で 従 属 変 数 を 測 定 し た 場 合 、 そ の よ う な 複 数 回 の 測定を反復測定と呼ぶ。たとえば、 100人 の 被 験 者 の そ れ ぞ れ に 薬 A と薬 B とを同時に 与えて薬効を比較する例を考えよう。データは、次のような形式で集められる。 図 5 反復測定のデータ形式 被験者 薬A 薬B 2 3 有効 無効 有効 有効 無効 無効 • • • • こ の デ ー タ を 次 の よ う に ま と め て 解 析 し て は 主 斗Z 主主。 図 6 反復測定データの要約〈誤) 有効 無効 合計 薬A 1 0 0 薬B 1 0 0 群 3 4 4‑

なぜなら、個人の変動が考慮されていないため、薬(反復iR J l定 要 因 ) の 差 を 検 定 す る と き の 誤 差 が 大 き く な る か ら で あ る 。 対 応 の あ る t検 定 の 事 態 と 類 比 し て み よ う 。 正しくは、個人(プロック)内の変動についてモデル化する。具体的には、次のように要 約する。 図 7 反復 i J V J定 の 要 約 表 ( 正 ) 有効 薬B 無効 合計 6 1 1 2 7 3 ~!!効| B 2 1 2 7 合計 6 7 3 3 1 0 0 有効￨ 薬A こ の 表 は CATMODで は 次 の よ う に 解 析 す る 。 data t e s t 7 ; i n p u t drug̲a $ drug̲b $ w t ; c a r d s ; 有効有効 6 1 有効無効 1 2 無効有効 6 無効無効 2 1 p r o c catmod data=test7 order=data; weight w t ; response marginals; n o d e l drug̲a*drug̲b = ̲response̲ r u n ; MODELの 左 辺 に 2つ の 変 数 を ク ロ ス し て 指 定 し 、 応 答 関 数 に M A R G I N A L Sを 指 定 し て い る こ と に よ り 、 当 て は め る モ デ ル の 応 答 関 数 値 は 図 6の 周 辺 度 数 と な る 。 そ し て 応 答 関 数 の遣いの効果、つまり ̲ R E S P O N S L効 果 が 調 べ て い る 薬 品 の 効 果 の 差 で あ る 。 一 般 に 、 応 答 J V I定 要 因 の 全 て の 水 準 で 等 し い と い う 仮 説 を 周 辺 同 一 性 と 呼 ぶ 。 変数の周辺分布が反復i ﹂ 寸il11111 FO p 片 山ι 切日 nMM p ﹁Ill1ι 1111﹂ ︐ nhu 111111111111﹂ ﹁ nd7 ﹁￨￨￨し ﹃ Ill11111111J nunu ︐ ︐ 円 nHvnHU ‑ ‑= nunu 守 ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐t q v にγlHL 上のプログラムにさらに repeated d r u g ; というステートメントを追加すると、 ̲ R E S P O N SE̲効果が D R U Gと い う 名 で 呼 ば れ る の で 出 力 が解釈しやすくなる。 一 3 4 5

Function S a l l p l e Number Response Function 2 0 . 7 3 0 0 0 0 . 6 7 0 0 0 DESIGN MATRIX 1 2 ANALYSlS O F VARIANCE TABLE Source D F Chi‑Square Prob ーーー一一一ー一一ーーーーー一ーーーーーーーーーーーーー一一ーーーー‑ーーーーーーーーーーーーーーー lNTERCEPT DRUG 。 RESIDUAL 2 9 6 . 9 7 2 . 0 4 0 . 0 0 0 0 0 . 1 5 3 1 7 .反復測定の平均スコア解析 反 復 測 定 で 応 答 が 多 値 の 場 合 を 考 え て み よ う 。 た と え ば 同 一 被 験 者 に 2匝類の薬を与え、 (IJ定したとする。 応答を「著効」、 「有効」、 「無効」の 3カ テ ゴ リ ー で d 図 8 多値応答反視測定 薬B 著効有効無効合計 薬A 著効 2 4 1 2 6 4 2 有効 6 1 9 6 3 1 5 2 1 2 7 3 6 3 3 1 0 0 無効 合計 3 1 3つ の カ テ ゴ リ ー を 順 位 応 答 と 考 え 、 平 均 ス コ ア に つ い て 解 析 し た い 場 合 は 、 次 の よ う に す る 。 す な わ ち 、 各 カ テ ゴ リ ー に 適 当 な ス コ ア ( こ こ で は 1、 2、 3と い う 整 数 ス コ ア ) を与えておいて、応答関数 l こ 平 均 ス コ ア を 要 求 す る 。 薬 Aと薬 Bの 周 辺 平 均 ス コ ア は そ れ ぞれ、 薬 A: 藁 B: (3X42 (3X31 + 2X31 + lX27) /100 = 2. 15 + 2x36 + 1X33)/100 = 1 . 98 で あ る 。 こ の 2つ の 値 が 応 答 閑 散 と な り 、 そ の 差 の 検 定 が 反 復 測 定 に お け る 薬 効 の 差 の 検 定となる。 一 3 4 6‑

proc format; = '有効， 1 ='無効'; value order 3 = '著効， 2 r u n ; data test8; input drug̲a drug̲b w t @@; f o r四a t drug̲a drug̲b order.; cards; 33 2 4 32 1 2 31 8 23 6 22 1 9 21 8 13 12 5 1 1 2 1 proc catmod data=test8 order=data: 曹e ight w t ; response means; ~odel d rug̲a*drug̲b = ̲response̲ repeated drug; r u n ; Function SaJ lp le Number Response Function 2 2.15000 1.98000 DESIGN MATRIX 2 ANALYSIS O F VARIANCE TABLE Source INTERCEPT DRUG RESIDUAL 日F Chl‑Square Prob 822.77 5.34 0.0000 0.0208 。 8. 多 値 応 答 の 反 撹 測 定 図 8のデータで、 3つ の カ テ ゴ リ ー に 順 位 性 が な い と 想 定 し た と き は 、 次 の よ う に 解 析 す ることになる。まず、解析すべき応答関数は次のような周辺度数の比率である。 薬 A、 著 効 : 薬 A、 有 効 : 薬 B、 著 効 : 薬 B、 有 効 : 42/100 31/100 31/100 36/100 一 O . 42 O . 31 O . 31 O . 36 3 4 7ー

こ の 応 答 関 数 に 対 し 、 い ま ま で 説 明 し た 方 法 で CATMODの プ ロ グ ラ ム を 作 成 す る と 、 次のようなモデルを当てはめる。 p r o c catmod data=test8 order=data; weight w t ; response marginals; R o d e l drug̲a*drug̲b = ̲response̲; repeated d r u g ; r u n ; Function Samp1 e Number Response Function DESIGN MATRIX 2 3 nunu'l qLndaA守 0.42000 0.31000 0.31000 0.36000 。 。 4 0 0 この計岡行列では、 4つ の 応 答 関 数 が す べ て 等 し い と い う 仮 説 を 検 定 し て い る こ と に な り 、 当 面 の 目 的 に 反 す る 。 い ま 調 べ た い の は 、 著 効 と 有 効 と い う カ テ ゴ リ ー そ れ ぞ れ で 薬 Aと 薬 Bの 比 事 が 等 し い か 、 と い う 自 由 度 2の 問 題 で あ る 。 こ の 間 い に 答 え る た め に は 、 次 の ように REPEATEDステートメントを書き直す。 p r o cc a t m o d data=test8 order=data; ¥ Te i g h tw t ; response marginals; R o d e l drug̲a*drug̲b = ̲response̲; repeated drug 2 ; r u n ; 2 という数字は、反復 iJ~J 定要因の水準数を表わす。すると、次のようなモデルがフィット される。 薬 A、 著 効 : 42/100 =0.42 1 100 sl日 薬 B、著‑効: 31/100 =0 . 3 1 1‑ 1 0 0 β11 薬 A、 有 効 : 31/100 = 0 . 3 1 o0 1 1 s28 薬 B、 有 効 : 36/100 =0 . 3 6 o 0 1‑1 s21 一 sllと s21 と が 同 時 に ゼ ロ で あ る と い う 帰 無 仮 説 に 対 応 す る 自 由 度 2の 検 定 が 、 い ま 調 べ たい薬効の評価に対応する。次 i こ示す CATMODプ ロ シ ジ ャ の 出 力 r l 1で は 、 応 答 関 数 と パラメタの順番が入れ替わっているので注意しよう。 3 4 8‑

Sample Function Number Response Function DESIGN MATRIX 2 4 ︐EAnHU︐EA nHu 。 。 'inu'inu nu'inU nL d 内 a4 0.42000 0.31000 0.31000 0.36000 3 ANALYSIS O F VARIANCE TABLE Source D F Chi‑Square Prob INTERCEPT DRUG 2 2 297.51 5 . 6 8 0.0000 0.0585 。 RESIDUAL 9 . 複数の母集団があるときの反復測定 J I定 と を 同 時 に 含 む 事 態 を 想 定 す る こ と も で き る 。 た と え ば 、 各 50 視散の母集団と反復iJ! 人 の 被 験 者 に 薬 A と薬 B と を 飲 ま せ 、 そ れ ぞ れ の 被 験 者 に つ い て 時 点 1と時点 2の 2回反 応を測定したとする。すると次のようなデータが得られるであろう。 図9 2母 集 団 反 復 測 定 時点 2 薬A 時 点 有効 無効 合計 有効 2 2 5 2 7 無効 8 1 5 2 3 合計 3 0 2 0 5 0 有効 1 6 4 2 0 1 m効 1 9 1 1 3 0 合計 3 5 1 5 5 0 H 寺 薬B 点 このようなデータでは、薬の主効果は被験者問要因であり、時点の主効果は被験者内要因 で あ る 。 場 合 に よ っ て は 、 薬 と 時 点 と の 交 E作 用 を 薬 効 と し て 定 義 す る こ と が あ る か も し れない。 ‑3 4 9

応答関数に周辺確率を用いることにすると、当てはめるべきモデルは次のようになる。 薬 B、H 寺点 1: 20/50=0.40 薬 B、 時 点 2: 35/50=0.70 こ の モ デ ル で 、 パ ラ メ タ seは切片、 点との交互作用に対応する。 1 30/50=0.60 1 薬 A、 時 点 2: 1 27/50=0.54 1 薬 A、1寺点 1: n 目 一 1 1‑ 1‑ 1 sI 1‑ 1 1‑1 s2 1‑ 1‑ 1 1 sa sd ま薬の主効果、 s2~ま時点の主効果、 d a t at e s t 9 ; i n p u td r u g $t 1 $t 2 $w t @@; c a r d s ; A 有効有効 2 2 A 有効無効 5 A 無効有効 8 A 無効無効 1 5 6 B 有効無効 4 B 有効有効 1 B 無効有効 1 9 B 無効無効 1 1 柄 HU n u ︐ .a p r o cc a t m o d data=test9 order=data; w e i g h tw t ; response m a r g i n a l s ; n o d e 1t 1 * t 2 =d r u g ̲response̲ drug*̲response̲ repeated t i田e2 ; Sample F u n c t i o n N u m b e r R e s p o n s e F u n c t i o n 2 0 . 5 4 0 0 0 0 . 6 0 0 0 0 2 0 . 4 0 0 0 0 0 . 7 0 0 0 0 2 s3~ま薬と時 CATMODで は 次 の よ う に プ ロ グ ラ ム す れ ば よ い 。 D E S I G NM A T R I X 2 3 5 0 3 4

ANALYSIS O F VARIANCE TAsLE Source D F 1 NTERCEPT DRUG TIME DRUG本ー RESPONSE̲ Chi‑SQuare Prob 200.64 0.06 10.34 4.60 0.0000 0.8003 0.0013 0.0320 。 RESIDUAL NOTE: ̲RESPONSE̲ = TIME ところで、母集団が槙数ある場合の周辺同一性は、各母集団内で反復測定要因の全ての水 準での応答変数の周辺分布が等しいことと定義される。つまり、前と同じ応答関数に対し て次のようなモデルを設定して、 薬A 、H者点 1: 27/50=0.54 1 110 H日 薬 A、 時 点 2: 30/50=0.60 1 1‑ 1 0 sl 薬 B、 時 点 1: 20/50=0.40 1‑ 1 0‑1 s2 薬 B、 時 点 2: 35/50=0.70 1‑ 1 0 1 s3 s2と s aと が 同 時 に ゼ ロ と い う 自 由 度 2の 仮 説 を 検 定 す れ ば よ い 。 こ の 検 定 の た め に は 、 次 の よ う に 各 群 で ネ ス ト し た ̲RESPONSE̲効果を指定する。 data test9; input drug $ t l $t 2 $w t @@; cards; A 有 効 有 効 22 A 有効 1 ! ¥却j 5 5 A 無効有効 8 A 無効無効 1 6 B 有効力!¥効 4 B 有効有効 1 . ! t 効無効 1 1 9 B P B 無効有効 1 proc catmod data=test9 order=data; weight w t ; response marginals; ~odel t l*t2 = drug ̲response̲(drug); repeated tine 2 ; r u n ; 3 5 1ー

Sample Function Number Response Function 2 0.54000 0.60000 2 0.40000 0.70000 2 DESIGN MATRIX 2 3 4 。 。 0 0 ANALYSIS O F VARIANCE TABLE Source INTERCEPT DRUG ̲RESPONSE̲(DRUG) 日F Chi‑SQuare Prob 2 200.64 0.06 12.86 0.0000 0.8003 0.0016 。 RESIDUAL NOTE: ̲RESPONSE̲ = TIME 1O . おわりに カテゴリカルデータの解析といえば、どんなデータでもピアソンのカイ自乗検定とかウィ ル コ ク ソ ン 検 定 し か 考 え な い と い う こ と が 多 い 。 CATMOD流 の モ デ ル に 基 づ く 検 定 を 学ぶと、様々な状況に適切に対応できる手法群を自家薬寵中のものすることができる。本 稿がそのキッカケとなることを希望している。 番考文献 1 . Agrest， i A.(1990) Categorical Data Analysis， Ne胃 York: Wiley 2 . SAS Institute (1989) SAS/STAT User's Guide Version 6 Fourth Edition Volune 1， Cary N C : SAS Institute 3 . Stanish，W . M.(1988) Categorical Data Analysis Course Notes，Cary N C : SAS I nsti tute ‑3 5 2‑

日本 5A5ユーザー会 ( 5UG ト J ) SAS/SQLプロシジャのコンセプト 佐藤元昭 株式会社5A5イ ンスティチュートジ "'r'/'¥ン Motoaki Sato SAS I n s t i t u t e Japan Ltd. N i c h i r e i Akashicho B l d g . 6‑4 Akashi‑cho，Chuo‑ku，Tokyo iUi " 9 : ¥ 三 ， 1 1 い ま ま で SUGI ー Jを 過 し て い く つ か の SAS/SQLプ ロ シ ジ ャ の 紹 介 論 文 が 発 表 されているが、本論文では、基本的概念から使用方法までをまとめて説明している。 キーワード: 慨要 くスの用をな場れこし 多一ス使ス工るこる積 にベ一に一加い︑す蓄 うタベずベタてが照を よ一タせタ一した参タ のデ一誠一デ有つを一︒ かにデ意デ︑所あタデる るめらを︑トをで一へき すたが類ば一スンデ中で 明のな間れポ一ヲにのが 証積事のあレベシうそと を蓄のスえ︑タ一よちこ れタ然一さ析一ケう持う そ一当ペ識解デリ言をな ︒デ︑タ知タのプとス行 るで時一の一散アス一を い中のデL デ 組 の 一 べ 等 て の こ し Q ︑ばつペタ索 れそ︒もSみれ一タ一検 さ︒くで/込すて一デの 川るいこ S ち現しデてタ 使 い て こ A持実対のじ一 ででし︒S ヘがに数応デ 的れ積るり界れス視にに 目さ書くま世こ一て的出 な売をてつの︒ペし目白 様服タつ Sるタ対︑も 多 し 一 な ? Aあ 一 に は で 極発デ異うS でデンてら 多聞れもろをけの冒しく ︑がさ方あタわつシとい は等用いで一る一一者︑ タト使使うデきはケ用ば 一フがとどくででリ利れ ユソアるばながまプ︒す ピ︑エなら商事と今アるえ ンドウ異なるこ︑のきさ コ一トがたすうもつでき 日ハフ類き識行で一がお 今のソ稽で意ど合がとて SAS/SQL SAS/SQLは 、 A NS 1 CA me r i c a nN a t i o n a lS t a n d a r d sI n s t i t u t e ) 準拠である。 、 ANSI準拠に閉まらず、 SASシ ス テ ム で 使 用 で き る 関 数 しかし、 SAS/SQLは までもがデータ検索時に使用することが出来る。これにより、従来のデータ処理の流れを 大きく変えている。つまり、一度大きな単位でデータを取り込み、そこからデータの加工 を行なってきた。しかし、 SAS/SQしでは、 SQL言語と SASデ ー タ ス テ ッ プ で 使 用できる SASの 関 数 で デ ー タ の 検 索 の 表 現 を 柔 軟 に し て い る 。 本 論 文 は 、 デ ー タ ベ ー ス か ら 読 み 込 ま れ た V 1EWデ ー タ と 作 成 、 検 索 等 に つ い て の 一 部 を 紹 介 し て い く 。 勾毛 υ Fhd qJ

SAS/ACCESSと SAS/SQL こ こ で SAS/ACCESSと SAS/SQLの 関 係 に つ い て 説 明 す る 。 こ れ は 、 SAS / S Q Lの 説 明 を し て い く 上 で 非 常 に 重 要 な こ と で あ る 。 つ ま り デ ー タ ベ ー ス を ア ク セ ス す る た め に は 、 こ の プ ロ ダ ク ト 、 SASACCESSで ア ク セ ス V I E Wと言う V I E W デ ー タ を 作 成 し な け れ ば な ら な い 。 SAS/SQLは 、 こ の V 1EW を 参 照 す る こ と で デ がて スれ セさ ク述 ア記 でと nuMH n o ' . o 川JPU n o ' i スS 一R ︒ ︒ 司 .て リV い ムT し テX‑不 スE を シN ス CU ヲ@お〆 A ︒ ベ 経述定 てい一 してデ 由しの を記予 /べ的 Sをる S類れ E 盟さ C の加 C ス迫 A 一に S タ来 A 一将 ︑なの nbdア 同 悼 は能る @可い s '一 ータペースのデータを処理することができる。では、その処理の流れを右頁をもとに説明 していく。 @は、 SASシ ス テ ム の プ ロ ダ ク ト で あ る SAS/ACCESSを示す。 SAS/ACC ESSCには、 3種 類 ACCESSプロシジャ、 DBLOADプ ロ シ ジ ャ 、 そ し て デ ー タ ペ ー ス イ ン タ フ ェ ー ス エ ン ジ ン が 用 意 さ れ て い る 。 本 論 文 で は 、 こ の ACCESSプロシ ジ ャ を 使 用 し て ACCESSデ ィ ス ク リ プ タ を 作 成 し て い く 。 作成方法については、アクセス・メニュー画面が用意されており、その画而により必要な デ ー タ ベ ー ス の テ ー プ ル 名 、 SASシ ス テ ム で 使 用 す る 変 数 名 及 び ア ク セ ス す る デ ー タ ベ ー ス に よ っ て は SS 1D項 目 等 を 入 力 し て い く 。 で は 、 実 行 方 法 を 簡 単 に 説 明 し て い く 。 コ u 例入 円LV 円Lv F酬 しM a a n hMU ・ ' U 円 ・ nVE nKMHHw nUM刊 ︐ .nb ‑ D M Sより ACCESSプロシジャを実行する。 CREA T Eコ マ ン ド で 、 ア ク セ ス ・ V I E Wを作成する。 A C C郎 官引 l 川 州 N 附 川D附 COMNAD=> create work.dbvw1.access I ￨ デ一タベ一スより取り込むデイスククリプ夕部を作成。 D E S C R IPTER Type:access Descripter:Library:work Me~ber:dbvw1 Assign Nampes: yes Authorization ID:sas Table:dbvw1 ssid:db2 SASシ ス テ ム で 使 用 す る 変 数 名 の 選 択 を す る 。 D E S C R IPTER Type:access Descripter:Library:work Me~ber:dbvw1 Assign Nampes: yes T able:dbvw1 Authorization I D : s a s Func S e 1 Column Name I D SUs CITY SAS N a m e 1 D S U B CITY ssid:db2 F o rJlat 2 . $ 4 . $ 1 0 . @は、 ACCESSで 作 成 し た ア ク セ ス ・ V I E Wを も と に SAS/SQL機 的 で S Q L の V I E Wを作成する。 3 5 4‑

@ ! Next Version DB2 ' ' ' ︐ f 守 1g.t3.' ‑ l ‑ B3 ・ • •• ⑤ vlewenglne procedure アクセス・ VEIW @ SAS/SQL Fhd Fhd q a

例題の全体図

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ししう 明介思 説をと︒ か能たく る機きい てて︒ なS で て にS 解 し れE 理 迎 流C が処 のC と を 理A こ タ 処/る一 なS あ デ うA が が どにる S w よS 要L のは必 Q d ︑為す/ 合 む 成S 場込作A むみをS 込 説W て り をE し 取 スI 用 を一 V 使 タベ・を 一タス ア一セ E らデクー か︑ア V スは︑. 一でみス ペジ込セ タ一みク 一ベ読ア デ前をの に︒タそ 際く一に 実いデ次 くアクセス・ V 1EWを 経 由 し て デ ー タ を 読 む > 1)アクセス・ V 1EWを作成する。 2) SAS/SQLの CREATEステ}トメントで， SASV1' という V1EWを 作成する。 のC L﹂︾﹄ 夢 ︑ ' ' i n u u wu nu' vs Dは 'で 名例 E b v﹂ Wの Vる ス出足 .す セ指 クを ア件 む条 込る みす︒ 読択す で選出 トをり ンタ取 メ一を トデ名 一て数 テし変 ス用う l 市 NH T 使言 C をと E 数' L 変Y E のT S 中I 川 q u v ‑nb ︑︐ノ i np u t ( a c c e s s v i e w ) ︐ . p r o cs q I ; c r e a t ev i e ws a s v la s s el e c ts u bci t yf r o mdbvwl; q ui t ; F且 nH HU O U T P U T o u t p u t s u b C I T Y sasV 1 t i p副 党 U • T O K Y O N A G O Y A O S A K A w V 1e 次に DBVWlのアクセス・ VEIWをもとに、， 1D' と ， C 1TY' と言う変数名を取り出す。 S Y N T A X p r o cS q I ; c r e a t ev i e ws a s v 2a s s e l e c ti dc i t yf r o md b v w l ; t ; q ui ru n ; O U T P U T SASV2' という VIEWを作成し、 i n p u t (a c c e s s v i e w ) n u I o u t p u t ︒ ︒ 'inL C I T Y sasv2 T D K Y O N A G D Y A O S A K A Vlew SQLプロシジャの出力結果としての表示は、 SASの FSEDITが実行される。 ‑3 5 7一

> 1 とW V 時E S のI 結 迎 の L﹂ 'た レ nu ︑ I成 ︐作 数く 変し ' レ bノ ︑新 てを 七H J ア と一 入が を' WY ET Vvnu の' ︐名 2数 V変 c u ︑︒ A でる S件す ︐条力 ︑う出 '言に A 値V じう 同言 BM UU たがと し'' WS E' I る成 V な作 異に SS く既'' 1 ) CREATEス テ ー ト メ ン ト で ， SUM' という VIEWを作成する。 2) SELECTス テ ー ト メ ン ト で 対 象 と な る VIEW名， SASV1、SASV2'、 それぞれが持っている変数名， 1 D ' と， SUB ' を 比 較 し 同 じ 値 で あ れ ば VIEW ヘ出力する。 S Y N TA X I N P U T p r o cs q l ; c r e a t e v i e w s u m a s s e l e c t c i t y f r o m w o r k . s a s v l w o r k . s a s v 2 w h e r e i d = s u b ; qUi t ; r u n ; OUTPUT CITY SUM VIEW TOKYO OSAKA NAGOYA く SASデ ー タ セ ッ ト と V1EWの 迎 結 > ツ官し︼ w ト b ノV v セI J官 ア レ 一た ︒ d'140 hも Ur S成 で記な S でう ク上行 一にを ワ次力 ︒︒出 vhvvhvHL 3 5 8‑ み すW て 成E つ作! なを V 結セと 行トう をツ言 迎夕' IAT の一 R W デE ESH ル﹄・つ戸 U VSA ト言' ツとし セ'結成 タA 連 作 一T を の デA と 町 SD'M ASMM SAUD にS S S 次''叫 d a t as a s d a t a ; i n p u ti dp r e f i d$ n a m e ; c a r d s ; 1A ‑ l TOKYO 2B ‑ l OSAKA 3C ‑ l N A G O Y A

︐ M m 一四円一 官u 一 ‑HU l ‑ ‑nbuv‑ l 干 v i e wg a t h e r8 S i dp r e f i dn 8 m e w o r k . s a s d a t a .w o r k . s u m c i t y = n 8 m e ; 一 qu i t; HHu 創刊 ー procsql; c r e a t e s e l e c t f r o m w h e r e n r SYNTAX r u n ; OUTPUT OUTPUT ︐ ︐ ︒ ru の lil ‑ ‑ ‑ AmRυ 円 し PREFID AV I D NAME SUM VIEW TOKYO O S A K A NAGOYA が つ タ はA と 参てト聞な とをれツなは ト散さセうて ツ変定タよし セの設一のは タ件件デこと 一条条 S ︒ こ デ た でA うる S れ 合S ま す Aさ 場 が し 成 S定 じ ら て 作 の指同ちしを 力くがど理名 人な名で処ト ︑題 W Wてヲ は 問 E Iし セ で で I Eと タ 屈 のV V 一 一 例るとがラデ ︒いトらエ S るてヴちは A あいセどS S と が 一 ャS W こ 前 デ ジ ︑E い名のシめー なたこロたV らっしプるで な な もL な 前 ば異︑Qく 名 れ れ がS なじ けぞる/き同 なれき S で︑ しそでA断 め 意 は が S判 た 注名と︑がる︒ ︑W こ 合 か け ︒ 時E る 場 る 避 い のーするあをな こV 照 い で 題 ら く関数を使用した場合> SQLプ ロ シ ジ ャ 内 で SAS関 数 を 使 っ て デ ー タ を 加 工 し て み る 。 上 記 サ ン プ ル で ， GA 'の変 THER' と言う V1EW名を作成している。 この VIEWをもとに， C1TY 数 名 に あ る 文 字 デ ー タ を 逆 に 表 示 す る 。 文 字 を 逆 に す る の は 、 REVERSE関 数 を 使 用 して行なう。 SYNTAX I N P U T p r o cs q l ; c r e a t e v i e wc o n va s s e l e c t r e v e r s e ( c i t y )8 Sr e v f r o m gather; q u i t ; r u n ; c o n v v i e w ‑3 5 9一

OUTPUT C I T Y o y k o t a k a s o a y o g a n 処理結果は、， C 1TY' 変数の文字データが逆になる。 <テープルジ沼イント> SAS/SQLプ ロ シ ジ ャ は こ の よ う に 搬 々 な 機 能 が あ る 。 こ れ ま で 記 述 し て き た も の は ， SAS/SQLの ほ ん の 一 部 に 過 ぎ な い 。 こ こ で は 、 ジ 冒 イ ン ト テ ー ブ ル と 呼 ば れ る 機 能 を 説 明 し て い る 。 こ の ジ ョ イ ン ト テ ー プ ル と は 、 デ ー タ や VEIW等 の マ ッ チ マ ー ジ で あ ︒ i v つ ‑3 6 0‑ ジ︒ ASデータセ 換する。 一 V1EWデータとして処理する。 d a t ar i g h t d ; i n p ut k e y r n a l l e$ ; c a r d s ; R R ‑ I R R ‑ 2 2 R R ‑ 2 2 2 R R ‑ 4 4 d a t al e f t d ; ; i n p u t k e y I n a m e$ c a r d s ; I I‑ 1 1 1 ‑ 2 2 1 1 ‑ 2 2 2 1 1 ‑ 3 3 マま ︒ ︒ ︐ レ みし のて 一るるジ デすす一 たジジマ し一一て チママベ ツてです マししず にととせ ルルル出足 プププ投 一一一を テテテル 両イイプ れキキ一 ぞををテ れ側側イ そ左右キ NNNN Il‑‑ YEUYEUYEUYEU OOOO M門 官 且 円 U Y L RT ETHL ‑‑YLDup且 NElu ︑︐ ノ ︑︐ ︐ ︐ ︑︐ ノ ︑︐ ノ 1234 まず例題のデータを以下の通り作成する。このデータは、 ︒ 場す り、この機能を使用することで、データのソートなどせずにテープルのマージ等がスムー ズ に 行 な う こ と が で き る 。 こ の ジ e イ ン ト テ ー プ ル は 、 以 下 の 4種 類 の 迎 結 を 実 現 し て い る 。

O U T P U T K E Y ︒ ︒ ' ー の LηL LNAME K E Y RNAME 1 1 ‑ 1 1 1 ‑ 2 1 1 ‑ 2 2 1 1 ‑ 3 1 2 2 4 く INNER r r ‑ 1 r r ‑ 2 r r ‑ 2 2 r r ‑ 4 JOIN> HU K E Y nH ︐ .Fa p r o cs q l ; s e l e c t車 f r o m leftv:1・附~~::抜目W r i g h t v ~n l e f t v . k e y = r i g h t v . k e y quit ; LNAME K E Y ‑AqLqL 'EAnJunノM 1 1 ‑ 1 1 1 ‑ 2 1 1 ‑ 2 2 RNAME r r ‑ 1 r r ‑ 2 r r ‑ 2 2 解説 INNER JOINは 、 RIHTV 、 LEFTVの テ ー プ ル の KEYで 指 定 さ れ た 変 数 ， l ' 、， 2' とお互いデータ が 一 致 し た 場 合 に 出 力 さ れ る 。 上 記 デ ー タ で は 、 KEYが が一致するのでされる。 ‑ 3 6 1

<LEFT JOIN> p r o cs q l ; s e l e c t* f r o l l l e f t v 凶 主 主 主 主: a H I ri g h t v D Nl e f t v .k ey=r i g h t v .k e y q u i t ; r u n ; LNAME K E Y RNAME 'aAOY臼 1 1 ‑1 1 1 ‑ 2 1 1 ‑ 2 2 ' ー の rU9b r r ‑ I r r ‑ 2 r r ‑ 2 2 nJunAV K E Y L L ‑ 3 解説 LEFT JOINは、連結する V1EW名の聞に、， LEFT ON' とキィ指定 N' と言うキィワードを指定して実行する。この場合、 LEFTVが キ ィ テ ー の所で， O ， 1 D ' が， 3 ' のデータを持たないため欠損値となる。 プルとなるため、 RIGHTVの <RIGHT JOIN> p r o cs q l ; s e l e c t* f r o l l l e f t v IH柱間三述。l~ r i g h t v 目 別 l e f t v . k e y = r i g h t v . k e y q u i t ; r u n ; 'InLPU LNAME K E Y 1 1 ‑1 1 1 ‑ 2 1 1 ‑ 2 2 'inLnLa4 K E Y 解説 RNAME r r ‑ I r r ‑ 2 r r ‑ 2 2 r r ‑ 4 RIGHT JOINは、 LEFT JOINと全く逆の動きをする。指定方法も LEF T JOINと同じで 'RIGHT JOIN' と， ON' を指定する。出力結果としては、 Wは、 RIGHTVで LEFTVには， 1D ' が， 4 'の値を持たない キィとなる VE1 ため欠損値となる。 3 6 2

<FULL JOIN>

柄

nH

HU

︐
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k
e
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t
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K
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L
N
A
M
E

K
E
Y

R
N
A
M
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2
2
3

1
1
‑
1
1
1
‑
2
1
1
‑
2
2
1
1
‑
3

2
2

r
r
‑
l
r
r
‑
2
r
r
‑
2
2

4

r
r
‑
4

解説

FULL JOINは 、 い ま ま で の ス テ ー ト メ ン ト を 全 て 合 わ せ た ス テ ー ト メ ン ト で あ る 。
各々のテープルにあるデータ全てをマージしてしまいお互いに存在しないデータの場合は、
それぞれ欠損値出力とする。

最後に、 SAS/SQLは デ ー タ ペ ー ス を 意 識 す る 必 要 な く デ ー タ を 参 照 し た り す る こ と
が で き る 。 こ の コ ン セ プ ト は SASシ ス テ ム そ の も の で は な い だ ろ う か ? 私 自 身 、 今 日
色 々 な プ ラ ッ ト フ ォ ー ム で SASを 使 用 す る 機 会 が 増 え 、 色 々 な マ シ ン で SASを 実 行 す
ることが多くなってきた。その時思うのがマシンへの恐れである。マシンが異なると多少
の 恐 れ を 感 じ る と き が あ る が 、 一 度 SASシ ス テ ム が 立 ち 上 が っ て し ま え ば CDMS等 が
表示されたとき等)どことなく安心するときがある。話がそれてしまったが使用するイン
タフェースが同じであるというのは、使用する側でも新しいものを使用するのでも安心し
て使用できるのではないがと私はそう思う。
SASシ ス テ ム は こ れ か ら も こ の コ ン セ プ
トを基本に多くの機能を含んでより一周尭述していくだろう。

参考文献
S
A
SG
u
i
d
et
ot
h
eS
Q
LP
r
o
c
e
d
u
r
e
.
SAS/ACCESS i
n
t
e
r
f
a
c巴 t
oO
B
2
.

3
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3~

日本SASユーザー会世話人 4 代表世話人大橋靖雄東 京 大 学 副代表世話人高橋行雄 日本ロシュ株式会社 会 計今村陽三 日本航空株式会社 幹 事市川伸一東京工業大学 小野寺徹株式会社日立製作所 川北成生松下電子部品株式会社 新村 秀一 住商コンビューターサーピス株式会社 椿 広計慶応義塾大学 芳賀敏郎東京理科大学 松岡 浄藤沢薬品工業株式会社 50音1 ) 頃 ) 事務局 ASイ ン ス テ ィ チ ュ ー ト ジ ャ パ ン 内 株式会社S (無断複写・転載を禁ず〉 干1 0 4 東京都中央区明石町 6番 4号 1 'EL0 3( 5 5 6 5 )8381 ニチレイ明石町ピル 干5 4 1 大阪市中央区淡路町 3丁目 1番 7号 シンコーピ Jレ TEL0 6( 2 2 2 )7 6 9 1