SASユーザー総会論文集 1992年

日本SAS ユーザー会論文集 1 9 9 2年 7月1 5日(剥・ 1 6日 ( 木 ) ・ 1 7日 ( 遡 SAS⑮ UsersGroupI n t e r n a t i o n a l ‑ J a p a n

次 目 統計 1 K標本モデルにおける位置パラメータに制約のあー...・ ・ ‑ 白石高章 H 横浜市立大学・…・ l る場合の統計解析法 ……・………ー….. 岩 崎 ブートストラップ法による一般化オッズ比の 信頼区間の計算 学 SASシステムによる混合実験の解析 ……………・・折笠秀樹 防衛大学校...... 2 5 自治医科大学 F 付属…・ー 大宮医療センター 肺がん検診受診後の肺がん死亡率一一・...・ ・ … … … ‑ … ‑ 祖 父 江 友 孝 P R O CL O G1 S TlCを用いた P O I S S O N回帰分析 鈴木隆一郎 松田 実 福岡正博 大阪府立成人病センター 生存時間分析手法の比較....・ ・ . . . . … ・ . . . . . . . ・ ・‑…・……石垣智子 東 H 3 3 …. 3 9 大阪府立羽曳野病院 学…・・・ 5 1 浮 藤沢薬品工業(槻・… 5 7 ……・・…ー………....・ ・......芳賀敏郎 東京理科大学・… 6 1 電気通信大学…・・ 7 5 H H 京 大 統計 2 柳川の 2 x K 拡張 B r e s l o w ‑ D a y 検定....・ ・ ‑ … … ー … … ・ … 松 岡 H S A S / Q Cによる実験の計画 H M ix e dM o d e1を用いた応用統計解析と P r o cM i x e d … . . . ・ ・ . . 椿 H 欠 漬J I セルを含む実験計画 h a s e 1試験のデザインと解析 一各種 P 美智子 高橋行雄 日本ロシュ(槻….. 8 3 出 本 敏 靖 鍵村達夫 日本ベーリン Ii- インゲ 1~ ) ¥ イ ム ( 槻 医薬アプリケーション ， ~c/ S C Lを用いた臨床試験データの?口 1 集計プログラムの開発 … ・ ・ ・ … ・ ・ 9 1 ) ‑ (

S
C
Lを用いた臨床試験j'‑Hけ管理プログラムの開発...・ ・ . . 鍵 村 達 夫
H

向

ト 臨 床 試 験 調 査 票 のR
D
B入力と SASシステムの利用....・ ・ ‑ … 平 河

日本ベー IJ ン tj- インゲ!~)\イム (
槻

…・ー

9
9

威
鈴森洋子
長良松尾

三井製薬工業

側…・・・ 1
0
5

SASシステムとレーザ フォームを用い
た一覧表とグラフの作成について

新城博子
渡辺敏彦

科 研 製

(側…・・・ 1
1
1

症例一覧表作成における SASデータの DTPソ
フト (
G
l
o
b
且I
V
i
e
w
)への展開

関口
尚
金 井 和l弘

富 士 ゼ ロ ッ ク ス ( 側 … .1
1
9

・
・ ・・ . . . . … 田 村 佳 郎

了
イ'
1 ・7イ
・7
7 マ 製薬(株) ・・… 1
2
5

H

勺

t

医薬アプリケーション

2

P
R
O
CG
T
A
B
U
L
A
T
E
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A
B
U
L
A
T
Eの自動グラフイック化プログラム

医薬アプリケーション

H

H

薬

3

J.
.
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L
、
ノ

W
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0
用 S
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ログ弘自動作成システム r
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m
(
1
1
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A
)の開発

柴田
勉
和気洋

中外製薬(槻…・ー 1
3
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(
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873

r:可~ f) '1 い l~ :
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7マシュウティカ!
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J~T ヲド

安全性試験システムに組み入れた SASプログラム
自動作成サブシステム

松井

研究所データ解析における SASシステム活用事例

.
.
.
.
・ ・‑佐々木和典
H

・‑…. 1
4
9

大 塚 製 薬 ( 槻 ‑ … . .1
5
5

小原直樹
角元慶

‑骨支アプリケーション
VMS版 SASシステムリリース 6
.
0
7による
実験データ統合環境

…
.
.
.
・ ・・・ ‑ 山 口 祐 司

日本引け!
Yイ
ク
イ
ヲ1
1ント(側

・
…
・
・ 1
6
1

リリース 6.07SAS/AFによるウイント.ウ

………...・ ・..谷岡

(
開 SASイ
ノ1
ティチュート引の

・…ー 1
7
1

H

H

H

H

アプリケーション構築の基本

日出男

胃 HHU

)

SAS/AFソフトウェアを利用した 大型アンケート集計システム …………...・ ・ . . … ・ ・ 根 本 泰 人 高木 健 H 特許マップ・システムの開発……………...・ ・ . . . . . ・ ・..……石井哲夫 (槻三菱総合研究所…・ー 1 7 7 東 燃 側…一 1 8 7 通信データからみた地域構造の解析……・...・ ・ ‑ … . . . . . ・ ・‑小野公嗣 函津直樹 東 尽 (槻・…ぃ 1 9 1 SA Si A Tムを利用したトう t け分布の分析について…‑……・武内智硲 日本テレコム(槻…… 1 9 5 SASシステムによる自動車の購入重視度と 満足度の相関グラフ自動作成システム いす H H 尾張広美 ーづ再生アプリケーション 2 H H ……………..佐膝行男 ︼ 〆 ぺ υ η コ η ( 側 ハ U J AT iけ回帰分析、品質管理への適用例の紹介……‑ 虞 野 元 久 応用口 ' v 自動車(鮒・…・・ 1 9 7 ァータベース ボトムアップアプローチによる DBの 構 築 … … … … … … . . . 木 村 範 昭 SASによる DBプロ卜タイピンクーの方法一 金融アプリケーション 自由化の経済分析 ( 開 SASイ ンA T i f，ート内 I !ン …… 2 0 9 2 金融業のケース 義明 札 幌 大 学 … ー 2 1 3 キヤノン販売(側 中林三平 (鮒金融エン 7ニ了リング .I 'J y ‑ 1 ・ … ・ ・ 2 2 7 …ー………...・ ・ ‑ 飯 田 隆 雄 H 嶺 線形計画法とポートフォリオ最適化・・・………・・…‑… ALMシステムの構築…・ー・…..…...・ ・..……・…...・...…渡辺真己 H 甘 味 ) シ A Tムコンザ y J9ン ト … . . .2 3 1 岡山

新機能 SAS/ACCESSソフトウェア…...・ ・ . . . . . ・ ・‑………矢作浩行 H H ( 掬 SASインスティチュート内 I 1ン ・….. 2 3 5 I n t e r f a c et oD B 2 .I n t e r f a c et oS Q L / D Sの 1 ) 1 ) ‑ A 6 . 0 7の拡張点 SAS/Cリ1 )ース 5 . 00の拡張点...・ ・ . . … … . . . . . . . ・ ・‑佐藤元昭 H H 側 SASインスティチュ】日ャ 1 ン … . . .2 4 1 子子子 美美 京由由 中立井 竹木石 ( 槻 SASイ ンA Tィチュートジャ I 1ン ….. 2 4 7 誕生!国産機対応メインフレーム版 SASシ ス テ ム … … ・ ・ 鈴 木 一 彦 ( 倒 SASイ ン ATif，‑ト ' I ' rlン ・…. 2 5 3 SASシステムバージョン 5からパージョン 6への カタログの移行 ク。ラフ SASと DTPソフトウェア C G l o b a lV i e w ) によるレポート作成 …………・・望月久永 富士ゼロックス(鮒…… 2 5 7 PC版 SAS/GRAPHソフトウェアと W i n d o w s 上で……本橋芳美 稼動する DTPソフトとの合成に関して へキストジャパン(槻…… 2 6 3 SAS/GRAPHソ フ ト ウ ェ ア の マ ッ プ デ ー タ 生 成 ・ … ・ ー 辻 本 雅 志 (附ディティシステム…… 2 7 1 エンドユーザによるマッピングシステム…………...・ ・.....加地隆和 (同日本総合研究所 H … ・ ・ 2 7 5 光津伸明 SAS/GRAPHソフトウェア R e l e a s e. . ・ ・‑……一・・谷内富美 H ( 閥 SASイ ン AT{f，‑ト 内I 1ン….. 2 8 5 6 . 0 7の拡張点 教 育 パソコン版 SAS';A テムによる大規模統計調査i‑?の解析 「現代青年の芸術意識と芸術活動」調査の分析 … ・ ・ ・ 有 ( W l 馬 昌 宏 神 戸 商 科 大 学 … . . .2 9 7

PC版 SASシステムのための )¥/f' J イ ド ・ ユ ‑jjl}jj・ 7 ロ グ7 1 . … . . . 周 防 節 雄 マニュアルの達人 長谷川 IMLの可能性について Eヨ 友 方t 巨 ヨ 治 司 3 1 5 ( 槻 3 2 7 立正大学短期大学部 3 3 9 戸 手 ヰ 商 大 テ?ニカ時プレイン 隆矩一樹枝 H 3 4 3 A主4 弓ー 3 4 9 、泉 幸 雄 ( 掬 SASイ ノ ^j1 f，‑ト ' it) ( ン 3 5 1 田 知久馬 田 道弘 武 田薬品工業側 3 5 7 PROBMC関数による多重比較法………・…….....・ ・・ー… 吉 田 道 弘 武 田薬品工業(掬 3 7 1 H 松久保 高江州 大川 杉原 義由直光 Aム4 浜吉 UNIX版 SAS以弘による歯科保健情報処理 . . . . ・ ・ ‑ … ・ ・ 浩 子 与 " " " 神 東 京 北 海 歯 大 弓与 林 赤 石 1 圭 子 SASシステムを対象とした T u t o r i a lS y s t e m 道 大 i R e f r e s h i n gS y s t e m J の構築 トリ ア ル チ 二L メb 7 データベースマネージメン卜システムの動向 ーオブジェク卜指向型データベース管理システムー 陪 MULTTEST 1 日J l tの紹介 H 浜 田 知久馬 岸 本 司 ( 鮒 SASイ ノ λテ ィ チ ュ ー ト ジ ャ ) ( ン 3 8 0 論理分割システムとパフォーマンス 馬 場 口 手 彦 側アイ・アイ・エム 4 0 7 SAS/CPEソフトウェア u n d e r VMS 今泉 今城 { 掬 SASイ ン λj1 f，‑ト 内 ) ( ン 4 1 9 リリース 6.07SASシステムでひらくデータ解析……… ニューウェーブ C P 淳 E ( V l フE 雄高亭昭 幸義 石川 佐藤

Section Chair z = ロ '+l 統 大学入試センター 前川員 ‑ 口 小 E 東 ~ f 大橋靖雄 1 科 研 製 薬 ( 掬 渡辺敏彦 医薬 7 1け ‑;"3/ I 日本チパガイギー(掬 西 医薬7]リ ケ ‑;"3/ I I I 藤沢薬品工業(掬 松岡 1 松下電子部品(掬 川北成生 一 般7 1リ ケ ‑;"3/ I 日 本 ロ シ ュ 欄 大塚芳正 ァータベース ( 側 SASインスティナュートグャパン 樋口恵一 計 統 医薬 7 1け ‑ ; . ， 3/ 0 一 般7 1リ ケ ‑;"3/ C P E 金 属 7iリケーション O 大 主 艮 菱 次男 浄 f 丁 青沼君明 新 機 能 東 京 工 業 大 学 市川伸一 ゲ フ フ (掬日立製作所武蔵工場 ノ 上 豊 子 寺 { 散 教 育 ( 槻 竹 中 工 務 居 八木 章 教 育 関 西 学 院 大 学 雄山真弓 ( V I )

チュートリアル ナ A' ‑4 芳賀敏郎 ( 鮒 SA Sインスティ fュート:;tパ ン 萱野真一郎 ( 掬 SA Sインスティ fュートジ tI !ン 細川 ( 掬 SA Sインスティ fュートデ十パン 谷岡日出男 ( 欄 SA Sインスティ fュート:;tパ ン 山本二郎 東 尽 理 ( 刊 ) 手 ヰ 大 忍

日本 5A5ユーザー会 (5UG 卜 J) K標本モデルにおける位置パラメータに 制約のある場合の統計解析法 白石高章 横浜市立大学数学教室 Statisticat procedures f o r ordered restriction of locati on parameters i n k samp1 e mode1 s Taka‑aki Shiraishi Department of Mathematics， Yokohama City University 2 2 ‑ 2Seto， Kanazawa‑Ku， Yokohama 要 行 k 標本モデル ( kと2 )において、 k f 同の標本の分散が一様に等しく位置パラメータに 片側の制限がある場合は s u r l <川等(19 7 2 )によって論述され、 Robertson等(19 8 8 )に の設定への s u r l岬等の結果の拡張が行われた。ここで よって k伺の標本の分散比が既知l 伯l の標本の分散比が未知の場合も含め、平均パラメータ制限が simpleorder と は 、 k s i叩 l et r e e の片側と両側制限の場合に、検定法と点推定法について論じる。更に、これ らの統計手法を気軽に使えるように、手法計算のアルゴリズムの解説と白石等(19 9 2 )に よって作製された FORTRAN77 によるソフトプログラムによるこれらの手法計算の結果を、 S A S /じR A P H を使ってグラフィックス解析する方法を述べる。最後に乱数データを使ってこ れらの手法の良さを例証する。 A S / G R A P H ;P R O CU N I V A R I A T E ; データ解析 キーワード:順序仮説; S k 標本モデル(凶)I こか、て位置パラメータに制約のなし、場合、分散分析の 1 つの手法として、教養程度の統計学の本にも書かれ、手法のソフトプログラムが、パソコ ンから大型汎用機用まてイ乍られ、活用されてきた。例えば、代表的な統計プログラムパッ ケージ SASに組み込まれている。一方、位置パラメータに制約のある場合、 k 個の標本の 分散が一様に等しいモテソレ設定で吋 1 3 u r l o w等(19 7 2 )によって論述され、 Robertson等 ( 9 8 8 ) によって k個の標本の分散比が既知の設定への Barlow等の結果の拡張が行われた。 個の標本の分散比が未知の場合も含め、平均パラメータ制限が simpleorder ここでは、 k と simple t r e e の場合に帰無仮説または対立仮説に順序のある検定と位置パラメータの 3 u r l o w等 、 Roberlson等は片側のパラメータの制限の場 点、推定について論じる。また、 1 j f J l J のパラメータの制限の場合も議論する。更に、これらの統計手 合の論述であったが、ji!J 9 2 )は F O R T R A N 7 7 による手法のソフトプログラムを 法を気軽に使えるように、白石等(19 作製しているが、このソフトプログラムによる手法計算の結果を、 SAS/GRAPH を使ってグ ラフィックス解析する方法を述べるの最後に両側指数分布に従う乱数データを発生させ、 0佃ずつを標本平均した新しいデータが正規分布に従っていることを これらのデータ 1 P R O C UNIVARIATE NORMALで確かめ、この正規変換の後にこれらの手法を使ってデータ解 析した例証を行う。これは、元のデータが正規分布に従わなくてもノンパラメトリック的 に使うことができることを示している。この解析結果により、通常使われる F検定では有 意にでないことがここで述べた手法を使うと有意になる事が解り、推定値も通常の最小二 乗推定量を使うよりも良いことが示せた。 序言命

1
. モデル
X，
，が正規分布 N(μi，σ7) (
j=，
1.
.
，
. ni
， i=，
1.
..
，k) に従うとし、 Xi，は互いに
独立とする。これは、 i番目の標本サイズが n，
の k標本モテソレで・ある。このとき、 μtは

i番目の標本の平均であり、 σ? は i番目の標本の分散である。
σ? を σ?=7iσ2 Ci=l
，
.
.
.
， k、 1iは分散比)と書き換えて、
(i
).分散が等し L、場合

1，
=1 (i=l
，
.
.
.
， k) で
、 σ2は未知

Cu
)
. 分散が異なる場合で、分散比が既知のとき
1i (
i=，
1 ..
.，k) は既知で、 σ2は未知

(目).分散が異なる場合で、分散比が未知のとき
l' (
i=1
，
..
.，k) と σ2は未知
の 3通りについて考察する。
この k標本モデルは、
，
.
.
.
， k) ただし、L: w，α，
Xi，
=ν+α ，
+ejj (j=l
，
.
.
.
， n" i=l
=0

の一元配置モテソレに分解で‑きるの各
確率変数であるのこれは、
μ，
‑ν+αI (i
=，
1.
.
.
，
k)

e，は d
r
t
u
'
Lで、正規分布 N(O，σDに従う誤差
i

を意味する。このとき、

ν=工 w 、1
1、/工

W j， αj‑μj一 ν

(i=l
，
.
.
.
，k
)

となり、 νは全体の平均、 αiは i番 Hの処理効果と呼ばれる。
この論文では、通常仮定されるように、 W ，としてそれぞれ、
= n，
(
i
v)
.(i)の場合 w ，
(
v
)
.(りの場合 w ，
=ni/1i
(
v
i
)
.(面)の場合

内

Wi=ni/σi，

;
f
=i
"(X ‑X，
・)2/(n，
‑1)
ij

で定義したのものを考えるの
通常 ν，α"μi の推定量として、
E J

︑︐

'EA

1

︐t¥

•

.
ν =L
: w iμi/L
: wi
， α ， μi一 ν， μi‑ニ Xi

を使う、ただし、 Wiは (i)，(u)，(面)の場合に j
忘じて、 0)，(
v
)，(同)で定義されたもの。
平均の一線性の帰41!~仮説

(
1
.2
)

Hn: μ ，
‑
・
・
・ =μk

に対する忌良の検定法は、 k
伽!の分散が等しし、 (i)の場合、次の統計量が大きいときに H"
を棄却する F検定である。この検定は、 4
章で示されるように帰無仮説 H。、制限のない対
立仮説に対する尤度比検定になっている。

R

FT={(N‑k)/(k‑l)l ini(μlν)2/EZi(Xij‑μ ，
)
2

たf
ごし、 N=L
: n ，とする。

この F検定法はよく使われ、川町 1
9
8
5
)のプログラムパッケージの中にも組み込まれて
いるりまた、ある i手 jに対して、 σi学 σj の分散が等しくない k標本正規分布のモデ

ルにおける一様性の帰]I!~仮説 H 。の検定として、

(
i
i
)の場合

WT
1= L W;(μi 一 ν)~ / L 1; 1L (X;i 一 ν)~
チ

の値が大きいとき、 H。を棄却することが尤度比検定であり、
(
i
i
)の場合

l
f
T2=L W;(μi ν)ピ

の値が大きいとき、 H。を棄却することが、 W
e
l
c
h(
1951) によって提案された検定法であ
n
i
)の場合に頑健な推測方法として、 Shiraishi (1991) が M 統計量に基づく
る。また、 (
検定法を論じている。
この論文では、平均パラメータに制限がある場合

(
1
.3
)

μI豆・・・豆 μk

(
1
.3
)
' μl主
主
・
・
・
ミ μk
(
1
.4)μ1 主 μ~ ， .
.
.
.
.
.，μk
(1 .4)'μl 註 μ~ ， .
.
.
.
.
.)μk
(
1
.5) μ1;三・・・壬 μk または μl孟・・・よ 1
1k
(
1
.6) μI 壬 μ~ ， .
.
.
.
.
.，μk まf
こは μl主
主 μ日
，
.
.
.
.
.
.，μk
の6
通りを考え、対立仮説または帰無仮説として、日。以外 l
こ
、
(
1
.7
) H 1:μI孟・..~μk (不等式豆の少なくとも 1つは 手 で あ る )

(
1
.7
)
' H'I:μl主 … 主 μk (不等式孟の少なくとも 1つ は 主 で あ る )
(
1
.8)

H2:μIE五μ 2，
.
..
..
.，μk (ある

'
i
二
女I
して、

μ1く μ;)
.
.
，
.
.

(
1.
8
)
' H~μ1 孟 μ2 ， .
.
.
.
.
.，μk (ある iに対して、 μ1>μ;)

(
1
.9)

H3 :μ1;
:
;
五
・
・
・
壬 μk または μl孟・・・主 μk

( 不 等 式 壬 ま た は 孟 の う ち 1つ は 、 三 ま た は 主 で あ る )
噌

E

︑

'BA

nHU
ノ
︐
'
'
A

〆︐︐
︑

•

H 4 :μ1豆
; μ2，
.
..
..
.，μk まf
こは μl 孟 μ~ ， .
..
..
.，μk
(ある iについて、 μlく μi または μ1>μ;)

=

子
二

(
1
.1
1
) Ho: ある i学 jについて、 μ ;=
1
=
‑μi
0.12) H o : H 1でも Hoでーもない、すなわち μ ε Rkー {μ:μl三・・・孟 μ k1
f
こf
ごし、 ι = (μ1，
・
・
・
， μk)
(
1
.1
2
)
' Hし H'Iでも Hoで、もない、すなわち

μ ε Rk̲ {μ:μl主・・・孟 μk1

(
し1
3
) H 7 : H ~でーも H 。で、もない、すなわち

k
ι ε R 一 {ι:μ1 三五 μ ~ ， .
.
.
.
.
.，μ J

(
1
.1
3
)
' H~: H~ でも Ho で、もない、すなわち

μ E Rk̲ {μ:μ1 主主 μ~ ， .
.
.
.
.
.，μk1

が考えられ、これらの仮説は処理効果のパラメータ αtでも表現できる。例えば、 Ho，
H，
; H2 は、それぞれ、
i=し..
• ，k)
Hυ:αiニ o (
H 1:α1孟
・
・
・
二
五 αk (不等式三五のうち、少なくとも 1つ は < で あ る )
平=

H~ :α1'亘 α~ ， .
.
.
..
.，αk

(ある iについて、 α1手 α;)

と書き直すことができる。

‑ 3ー

2
.I
s
o
t
o
n
i
cR
e
g
r
e
s
s
i
o
n
A 上 の 二 項 関 係 く が simple order であるとは、

(
1
)
. 反射律

aEA に対して a三a

@.推移律

a，
b，
cEA に対して a三b，b三c =今 a三c

(9).反対称律

a，
bEA に対して a<
ミ
b，b三a =今 a=b

(
4
)
. a，
bEA に対して a<b または b<a

を満たすものと定義される、ただし、坊の記号は「ならば」を意味するのまた、 simple
(
】r
der よりも緩い定義のものとして、 partial (
】r
der は①， (
I
)
， (3)の条件を満たすもので
あり、 4uasi order は
，
(?)の条件を満たすものであるのすなわち、

ω

simple order キ

partial order キ

quasi order

の関係がある。
、
最も条件の緩い順序の quasiorder の場合の isotonic function は
a，bEA， aく b =今 f(a)三
五 f(
bl
1
を満たす関数 f・
():A→ R をいい、日(・ l:A→ R1， w(・
):A→ R1 が与えられたとき、
(
2
.1
)

mi
n
L W (a) [
日 (a)‑ f(a)J ~= L w(a) [
疋 (a)一日本 (a)J ~
fEf u巴 A
uEA

たf
ごし、五={f : fは isot川 lic functionl

を満たす関数又本(・):A→ Rl を isotonic re日ression というの
A=!U"U2，
.
.
.
， UkJ とし、写像 μ(・
)
: A → R1 を μ(a;)=μi で定義する。このと

き、この論文では、 A の元の関係が、 simple (】 rder である
(2.2)
U
1くa2<・
・
・
く Uk
に対して、 μ(・)が isolonic function となる場合、すなわち、
μ ， Sミ μz 三・..~ /
1k

である場合と、 A の元の関係が、 partial order である
(2.3) u
1，
:
:al (
i=2，
.
.
.
， k)
U
; と U
j の間には )
1
回序がない

(i，jと2)

に対して、 μ(・)が isolonic function となる場合、すなわち、
μI壬 μ; (
i=2ぃ ..，k) μ? と μj の間には大小関係がない (
i
， j注 2)
である場合を主に扱う。 (2.3)を満たす partiuIorder を simple tree という。
j
二
の quasi order とするのこのご三に関して、 A の部分集合 L が lower set
ごとを A ̲
であるとは、
bEL， aEA， a<b =今 uEL
を jiil たすことであり、 ~~I)分集合 U が upper set であるとは、

UEU， bEA，a<b =今 hEU

を満たすことである。また、

B=Lnu
を満たす lower set L と upper set U が存在するとき、 B を level set という。
simple 川 der と simple tree の場合の isolonic re日ression 宮本(・)を求めるアルゴ
リズムは、 Roberlson 等 (
988) に掲載されている minimum lower sets algorilhm を用
いると、以下で与えられる。

‑4‑

2
.
1
. Simple Ordcr の場合のアノレゴリズム

i
期数又(・)と重み関数 w(・)に対して T 番目の値 ε(，
1
< )から m 番目の値父(<1m
)の重
みつき平均を次のように定義する。
AV"m三
.
L
: w(<
1J)日
(
<
1j)/.
L
: w(1
<J) (r孟 m)

ただし、じ三 D は
、 Dをじとおくを意味するの
、
このとき、日本(<11)の Mは

，
.
.
.
，k
}
日
本 (al)三 min IAVI，m:m=l
で定められる。つぎに、
m(
l)三 maxlm:AVI，
m=ZILa1)，m主 1)

{
<
11，
.
.
.
，<
1m (1) }
B
I三
とおくのこのとき BI は level set になり、 B1の m(1)佃の元に対する isotonic
regressi叩関数父本(・)の値は、

広
本
(
<
11)=・・・=宮本(<1"， (1) )
となる。
1
)
伯l
の要素をもつが、 m(
1)<k のとき、
最初に求められた level sel s
1 は m(
1
)
は
、
日
本
(
<
1 (1) +
10

只本 (
am(
1
)+
1)
三 min IAV"
，(
1
)+
1，
m:m=m(
l)十1....，
k
)

で定められ、
本

m(2)三 m<
1x Im:AV"
，(
I
)什
， 1 0 ‑ 日 (am(
1
)+1)， m孟 m(
1)+1
)
B~=\am(l) +
1，
.
.
.
，
<
1
，
"
(
2
)
}

とおく。このとき B2は level sel

になり、 B~ の m(2)-m (1)佃の元に対する

isolonic

regressi叩 関 数 g*(・)の値は、

日
本 (am(
1
)+1)=・
・・=日本(<1，"(2) )

とt
J
̲
る
。

以ド、同憾にして、 q‑1fl月
!
日
の !cvel set 80‑‑1 が見つかり、 m
(
q
‑
‑l
)<k のとき、次の
【l
番目に小さな isotonic regression 宮本 (am(o))と
、 q番目の level set Bo を見つけ
る方法は、以下のようになる。

日本 (
am(0‑ 1) 叶 )=min ¥AVm(q‑IJ't.m:m=m(q‑l
)tl
，
.
.
.
，k
}
本

m(q)三 max 1
m:AVm("ー 1) 十 1，m‑日 (a (O‑I)+I)，m主 m(q‑l
)
十 1)
，"

とすると、

s
"三 1
<
1
，
"(
，
，‑1) '1ぃ . . ，
U

m (<)) }

日
本 (a"
，(O‑I) ，J)=・
・
・ = g本(a
，" (ω)
となる。これを、 m(q)= k となるまで続ければよい。更に、 m(q)=k の場合の level set
の個数は、 q である円

5‑

2 .:色笠U 佐江主主を ' / ' 5フィックス解恒 s i m p l eo r d e r の場合を考える。関数値日 ( a l) ， . . .，g( a ι ) と重み関数 w(al)ぃ . . ， W(<h) に対する i s (】t o ni cr e g r e s si (m を広本 ( a l )， . . . ， g本( a k ) とする。 ( 2 . 4 ) W ;二 区 iW(aj)， Gi=RIW(ai)日(aj) (i=1.…， k) p0=( 0，0 )，P ;=0 '; ， ; (; ) (i=し.. .， k ) を 川 (ij ( 2 . 5 ) ψ m (i) 、 L W~ ニ Elw(aI) ， G? 二男 l w ( t l j )ド ( a j ) (i=l ， . . . ，q ) pf=(O，O )，p?=tw?， G?)(i=l， . . . . q )， ただし、!日 (q)=k であると仮定する。 CSD ( c u m u l a t i v es u md i a g r a m ) とは、 ( 2 . 4 )における P ;( i=0， し . . . ， k) を結んでで d I( g r e at e s tc (川 v e xm i n o r a n t ) とは、 ( 2 . 5 )における きる折れ線グラフであり、 GC P T( i=O .L . .. ， q ) を結んでできる折れ線グラフである。また、 G C M は CSD より以下に に凸な曲線で最大のものとなる。 (w(a;)，g(a;)) (i=し...，1 0 ) として ある F ( 3，8 . 0 )，( 3，2 . 0 )，( 2，7 . 0 )，( 3 .2 0 . 0 )，( 2，4 . 0 )， ( 3，9 . 0 ) .( 2，7 0 . 0 )，( 2，s . O )， ( 2， 1 5 . 2 )，( 3， 1 0 . 0 ) を係ったときの C S Dと G C M の折れ線グラフを重ね描きしたもの を、図 2.1に掲載した。これは S A S / G R A P I Iを使ったものであり、実線は G C M、破線は CSDを表す。 図2 .1 .( ; C Mと C S Dの重ね揃きグラフ 400 γバ 300 〆 〆 200 100 。 。 10 20 ‑ 6ー 30

2
.
3
. Simple Tree の場合のアルゴリズムとグラフ
1
)， ~)の場合に分けて説明する。
関数日(・)の値が、以下の (

(
U
. 日(
U
1)三五♂ (ai) (i=2，
.
.
.
， k) ならば、
日本 (ai
)= g(Ui
)(
I=，
1.
.
.，k)

@. g(
a1)>g(Ui)となるような iが存在するとき
k
)を
増
;
l
J
!
l
1
)
民に並べ変えて、
まず、父 (ai) (i=2ぃ . ， ，
広 (a(1) )壬・・・ユ只 (U(k‑t))
と書くリこのとき、日 (a(
i
))に対する並みは w(a(i)) (i=l
，
.
.
.
， k‑l)となる。
simple tree の場合の重みつき平均 AYjを次のように定義する。
AVj
ニ

(w(at)g(a!)十 L w(a(
i
)
)只 (U(
i】 )}/(w(a!)十 L W(a(i))}

ここで、 AVj<日(U(i+11) となる最小の正の整数 jを見つける。これを満たす jが
存在しない場合は、 j=k‑l とする。このとき、求めたい isotonic regression は
、
応本 (a1)=AY
，
;

AVj

広木 (ai)= {
日(
Ui)

(aiE{a(i): i=l，
.
.
.
， j
}
)
(aiE{aμ) .i= j
十
1
， ..
.，k‑l
})

これは、次のようにも書き換えられる。
(2.6)

ψ ψ A Y
(i;
主j
)
j
父小 (
a(i))=(
日 (aμ)) (i>j)

区小 (
at
)=AY，
;

帰納法により、 isotonic regressIon は(2.6)で求められることが証明される。
この場合の level set は (k‑j)佃であり、
(
a
1，
U(
J
)
，
.
.
.
， a(j) 1、 (a(it!)) ，
.
.
.
， (aO‑1)}
となる。
simple order の場合と同じように

(
2
.
7
)

I = Z w(al)， G?=ど w(aj)日本 (
aj
) (
iニ
1
， ..
.，k)

Q~=(O ， O) ， Q~=( lV i'(;~)

(i=l
，
.
.
.
， k)

を定義し、 Q~ (i=O，
l
，
.
.
.
， k) を結んで折れ線グラフを作ることができるが、このグラフ
は一般には GCM path (凸なグラフ)にはならな L、。しかし、 (2.4)で定義した CSD のグラ
フと重ね描きすることによって、整合がどこで起こったかを知ることができる。

3
. 点推定法
Xij(
j=，
l ..• ，n i
， i=，
1 ..
.，k) は互 L リこ 1~立で、 X i 1，
.
.
.，
Xin iは同ーの正規分布
N
(
μ，
。 σ りに従う確率変数であるから、 Xij (j=l
，
.
.
.
， ni
，i=
l
，
.
.
.
， k) の同時密度

f
M
J数は、
(
3
.1
)

引 :(1/J-E石川 exp{ 一仏 i 一 μi)~ /ω~ }
)

と書ける。そこで、この尤皮関数を L(μ ，σj三 L(μ1，
.
.
.，μhul...，σ;) とおくと、
一l
叫

L
(
μ ，σ) を最小にする μ:を求めることにより、 μiの最尤推定量が求められる。
‑7‑

(
3
.
2
)

l
o
gL
(
μ ，σ)=L L (
X
i
j一 μi)~，/(2σ i)+L nilogr271σ

=L lL (Xij-Xi.)~ 十 n i
(Xi. 一 μ;)~1/(2σn
十 L ni
log/‑2πσz
J
):A
→ R
J， W(・
):A
→ R
L、
ま
、 A={UJ，
.
.
.
， ihl として、関数 ι(・
を
、

ι(Ui)三 X
i
.， W(Ui)三 Wi (i=l
，
.
.
.
， k)
とおくと、 1章の (i)，(u) の場合には、
(
3
.
3
)

L n;(XI. 一 μi)~ /σT=L W(UI) {
又(
Ui) 一 μ;}~ /σ2

である、ただし、

W ;は 1章の

(
i
v
)
，(
v
) で定義したものとする。 μ に制限がある場合で

(
i
)，(u) の場合には、 μの最尤推定量を求めることは、 i
s
o
t
o
n
i
cregression

J (Z1...，g?) を求めることと同値であることが解る、ただし、 ♂(ai)三 日 と お
三

く
。
μ; (i=l
，
.
.
.
， k) の制限が s
imple川 【i
e
r の場合に、 i
s
o
t
o
n
i
c regression を(
2
.1
)に
沿って考える。この場合、
日(
U
i)=μ1，

W(Ui)=W i

とおき、 μl孟・・・孟 μh のもとで (
2
.
1
)を満たす

日本

(
U
;)が i
s
o
l
o
n
i
cregression であ

るo g本(
a
i
) を計算するアルゴリズムは、 2
.
1章で与えられた。
simple t
r
c
e の場合は、 simpleorder の場合と同嫌に考えると、
のもとで (
2
.1
)を満たす g本(
U
i
)が i
s
o
t
o
n
i
cr
c
g
r
e
s
s
i
o
r
lで・ある。
アルゴ リズムは、 2.3章で与えられた。
Robertson等 0
988， p.17) の定理 1.3.3より、

μl 註 μ~ ，

日本

.
.
.
.
.
.)μh

(
U
i
) を計算する

広本 (
U
;)は、

L w(u;)ι (U;)=L w(ai)g本(Ui)
︽

α

本

ν，α，の推定量は、以下の μ

川

け

本

ν，

本i

の関係を満たす O 制限がある場合の μ
で与えられる。
木 本

μ 。=ι(Ui)

L本= t w(ao)ム?/t w(az)=レ
木 本 木 本

αiμi一 ν=μa一 ν
i
，
)(
i
i
)の仮定のもとでは、
口ロ疋!l
.
. (

メ岳、fI百

μiU=l
，
.
.
.
， k) の!
j
i
I
l
阪
が s
implcorder，

simple t
r
e
e の場合、その制限のもとで、 μ? は μiの肢尤推定量であり、また、
αi (i=l
，
.
.
.
，k
) の缶I
H
肢が s
impleorder，川 m
p
l
et
r
e
e の場合、その制限のもとで、
本 本

ν ， αs は ν， a、 の最広推定量である。

日

μi (i=l
，
.
.
.
， k) の1
1
1
1
J限 が 逆 simpleorder
(
3
.
4
)
μiミ・・・主 μk
の場合、
‑8‑

日( 1 . 1 ; )三 一 μi， w(a;)三 w; とおき、 f( 1 . 11 )壬・・・三五 f( aけ の も と で ( 2 .1)を満たす日本 ( a ; ) を求める。父本 ( a ; ) を計 算するアルゴリズムは、 2 .1 章で与えられ、一日本 ( 1 . 1 ; ) が制限 ( 3 . 4 )のもとでの μi の最 克推定量である。 ( 2 . 5 ) で定義された昨， (;~に対して、 p; 本ニ (O ， O) ， p! 本二 (W~ ，ー G~) (i孟 1)とし p !本 を結んだグラフは上に oな折れ線となる。 (w;，μ;) (i=1 ， . . . ，1 0 ) として、 ( 2，2 0 . 0 )， C 3，80.0)，( 1 ， 9 . 0 )，( 3， 1 9 . 0 )，( 2， 1 6 .( ) ， ( 3，9 0 . 0 )， ( 2，5 . 0 )， ( 3，2 0 . 0 )， ( 2， 1 6 . 0 )，( 3，2 . 0 ) を採ったときの C S D と、このグラフを重ね柿きしたものを、 図3 .1に掲載する。 図3 .1.逆 SIMPLEORDER の場合の重ね描きグラフ 800 700 7 600 / / 500 / 400 /米r . . 4 . ， . 300 200 100 。 。 10 20 30 逆 s imple l r e e ( 3. 5 ) μ 1，ミ μ ゎ~ ..，μh の場合は、 ど( a ; )三 とおき、 μ;， w(a;)三 w; f( a1 )孟 f(u;)(iニ2 ， . . .，k ) のもとで ( 2 .1 )を満たす J(ai) を求める。 広小 ( a;)を計算するアルゴリズムは、 2 . 3章で与えられ、一父本(1.1i ) が制限 ( 3 . 5 )のもとで のf1i の最尤推定量である。 ‑9

4
. 検定法
正規分布のほ平井jについての検定を行う。平均のー一慌性の帰1
1
!
t
仮説、平均に1
I
民序のある
対立仮説に対する;尤度比検定は、平均パラメータが順序制約を満たすとき、 1
I
国序制限をし
8
8
) によって
ない対立仮説に対する検定よりも検出力が大きいことが Robertso[J等(19
再調査された。また、尤度上じ十:食定は、 niが大きいとき良い検出力をもつことが解ってい
る
。
三三を、 A={al
>
.
.
.
， eh} ̲[.で定義された quasi 】( rder とし、 μ(ai)=μi とする。
このとき、以ード、 (4.1)から (4.4) の平均パラメータ制限を考える。
(
4
.1
) μj=・
・
・ =μk (=μ)
(一様性の仮定)
(
4
.
2
) μ(・)は、足に関して i
sotO
J
[i
c (
11目序制限のある仮定)
(4.3) μERk
(制限のない場合)
k
(
4
.
4
) μεR ‑{μ=(μ1，~ .
.，μk):μ(・)は三に関して IS(山 川 i
c
}

ここで、 (4.3)は(1.1
1
)、(
4
.
4
)は(1.1
2
)から(1.1
3
) に、それぞれ関係している。条件
(
4
.1
)からは .
3
)における最尤推定量は、それぞれ、次の (
4
.1)'から (
4
.3
)
' である。
(
4
.1
)' μ = Zl
w sX i
・/ ZIW E=ν
(
4
.
2
)
' μ=μ

本〆本
三 (
μ1，
.
.
.， μ~)

(ただし、 μ本は、重み W=(Wl"" Wk) と quasi order 三 を も っ
X=(Xj.，
.
.
.
，X
k
.)の isotonic regrcssion である。)
(4.3)'μj=Xi. Ci=l
，
.
.
.
， k)
井

帰無仮説 H
'
;:f1 E8 j ，対立仮説 H~: f1 E8~-81 に対する尤度比検定を考える、
ただし、。 1C 820 このとき、尤度比は、 (
3
.1)で与えられる尤度関数を L(x;μ ，σ)
とすると、
(
4
.
5
) A = sup L(x;μ ，σ)/ sup L(x;μ ，σ)
μ E 8j μ E 82
σ
σ
である。このとき、定数 Cに対して、

(
4
.
6
) Aく C
井

となる場合に、帰無仮説 H
'
; を棄却することが尤度比検定である。

4
.1)からは .
3
)をそれぞれ、仮説 Hf， H
J
f， H? とし、
以下、 (
C1
).帰1!1~仮説 Hf，対立仮説 H?Hf に対する検定
(
1
1).先日!~仮説 H? ，対立仮説 Hf H?に対する検定
(目).帰無仮説 Hf
，対立仮説 HfHfに対する検定
の 3つの場合について考察する。

‑ 1
0一

4 .1 . E 検定 分散比 7，が既知で、/1，と σ2が未知の場合(1 章の (i)，(n)の場合)に、 E 検定を = n， /7' とする。この場合の尤度関数は、 導く。重みは 1章で定義した w ， L ( x ; μ ，σ)=(2π a2)‑N/2 n 7， ‑ n ' / 2 expj‑1 :71 ‑11 :(x，1 μ ， ) 2/(2σ2)I . . .，μk) の最尤推定量を、 であるの このとき、仮説 H?:με8lにおける μ =(μ1， μJE(μIIぃ . . ，μlk) E 8t とおくと、 μJ は σ の値に Jl!~関係で、あり、 (4. 1 0 )より、 1 : 7， ‑ 11 : (X'l 一 μi)~= 1: w ， (x， .‑μ ， ) 2+ 1 : 7， ‑ 11 : (x'j‑x， . ) 2 を最小にする μである。 また、仮説 H? のもとで、の σ2の最尤推定量は、 一2H?=五 7， ‑ 11 : (X'lμt， )2/N であるの (1 )の場合 4 . 5 )より、 尤度比は、 ( A=(σ2J/σ2tff)日 であるから、 ム ? ー し )2/三 7i lf(Xii‑L)2 l‑A2 / 川 = t wi ( となる。従って、右辺を E01とおくと、 ( 4 . 6 )より、 日i=t w i(μ?‑ν)2/三 7， ‑1' i， ( Xi J‑ ) ) )2 のとき、 >C H ;を棄却すればよいのまた、 十 三 IWI(ム ? ?)2 i17i‑11(XII‑L)2=117f11;(XIj‑U)2 であるから、 Eo1=Fo1/C l+ F川) ただし、 日 ， = 三 lWi(ム??)2/1171 1E;(Xii‑J)2 I ; / N F' 本 ︐ ︑I F σ /t¥ り本 L 日 よ 戸 hdf 2 ︑ ノ my ︑A は= 一 H 上 元 合同吋 尤あ 苅度る ︒Mで オ1により、 この検定は、 下 が大きいとき と書き換えることができる。 こ ことと￨石川直で‑あるの A 本 a p ， 1‑A2バ =主 lW i(X1・ μ;‑) /'R17i‑lE(Xi1μ~)2 N K ‑ k 】 ‑ 1 1‑ n H tを棄却する

となる ο 従って、検定統計量を E1~とおくと、 (4.6) より、
k

一~

E1
2= L Wi(Xi・

のとき、

角本

μ ~)2./L

/i‑lL (Xilμ~)~

>C

H
?を棄却すればよい。

(目)の場合

4
.
5
)より、
尤度比は、 (

J/σ九}H
わ
{
5
わ
3
か
)
"
¥
1
1
/

A=(σ2

2

でで、あるから、

1‑A2，'nw=L Wi(Xi・

ν)
2
.
/L /i
ー1
L (Xijν)2

となる。従って、検定統計量を E02とおくと、 (
4
.
6
)より、

E02= L Wi(Xi.一 ν)2./L /i‑1L (Xij一 ν)2 ，

、¥
〆

のとき、

C

H
fを棄却すればよい。また、関係式

E17l‑lzl(Xijー ν戸= ZIW i(Xi
‑‑ν)2十 Z 17i lZ I
(xaI‑Xa
.)2
を使うと、
一2

2

‑2

E(l2==F0~./ (
l
十 F(2)

ただし、 FU2= L WiCXi.ν 戸/ L /i‑1L (Xij-Xi.)~
と書き換えることができる。 これにより、 この検定は、 F02 が大きいとき、 H~ を棄却

し
/
ノ (k‑l)は、

することと同値である。特に、/i=l (i=l，…， k
) のとき、 (
N‑k
)F
通常よく知られた

F検 定 統 計 量 (1章の F
T
)である。

4
.
2
. 分散が等しい場合の検定法
(
1
.7
)から(1.1
3
)
' の仮説に対する 1章の (i)の場合の検定法を詳細1こ述べる。
4
.
2
.1.帰無仮説 Ho v
.S. 対立仮説 Hl の検定

X j‑ν)
三 L(

E;l=t ni(μ?ν)2/

i

日

が大きいとき 日。を棄却する、ただし、 μ? は 1
i
1
l
W
R μ1:豆・・・豆 μk のもとでの
μt の最尤推定量。 μ? を求めるアルゴリズムは、 2
.
1章で述べられた。

4
.
2
.
2
. 帰無仮説 Hu v
.s
. 対立仮説 H
'
l の検定

三ni(ム!L)Z/'t L (X j 一 ν)~

E;1=

i

が大きいとき 日。を棄却する、ただし、
f
1i の最尤推定量で、

μ
!は 11Jj限 μl主・・・主主 μk のもとでの

μ
!を求めるアルゴ・リズムは、 3章の最後の部分を参照すれば

解る。

‑12‑

.s
. 対立仮説 H2 の検定
4
.
2
.
3
. 帰無仮説 H0 v
ー‑ 2

k

、ψ

k

、
，

: (X1J‑ν)2
E0
: nl(μ?‑ν)2/1
: 1
1= 1
が大きいとき H。を棄却する、ただし、
μi の最必推定量。

μ
?は市 限 μ1豆; μ2，...，μk のもとでの
I
J

μ
?を求めるアルゴリズムは、 2.3章で述べられた。

4
.
2
.
4
. 帰無仮説 Ho v
.s. 対立仮説 H~ の検定
EJl=t M ム;-lJ)~/三

1
:(
Xijν)2

が大きいとき 日。を棄却する、ただし、
μi の最尤推定量で、

μ
1は 制 限 μ1注 μ2ぃ..，μk のもとでの

μ
Iを求めるアルゴリズムは、 3章の最後の部分を参照すれば

解る。

4
.
2
.
5
. 帰無仮説 H oU H1V.s
. 対立仮説 Hf
i の検定
一
一2

k

EI
: ni(X1
2= 1
・

n 1: 1: (X1j一 μn

牢

μ

2
/

k

nI

が大きいとき HoUHI を棄却する、ただし、
での μ: の最先推定量。

μ
?は 制 限 μl孟・・・孟 μk のもと

，

4
.
2
.s
. 帰無仮説 HoUH' v
.s
. 対立仮説 H
'
6 の検定
，

‑2

k

一

角十

k

E12=1
: nl(X1
.一 μf)2/1
:1
: (Xij μ :)~

μ
I

は 制 限 μ1孟・・・迄 μk のもと
が大きいとき HoUH'1 を棄却する、ただし、
での μ! の最A:推定量。
4
.
2
.
7
. 帰無仮説 H oU H2v
.
s
. 対立仮説 H7 の検定
2

k

一

局牢

E12=1
: Tl I(X ぃ一 μ~)2/ 1: 1
: (X 1j 一 μ ~)2

が大きいとき HoUH2を棄却する、ただし、
もとでの μi の最克推定量。

μ
?は 制 限 μI豆 μ2，...，μk の

4
.
2
.
8
. 帰無仮説 HoUHiv
.s. 対立仮説 H~ の検定
~k
t
.
"
.
) ;~ o
r
!i
E12=21ni(Xi‑‑μt)2/EIRl(Xli‑μ:)

~2 ，

/v

l

が大きいとき HoUH2を棄却する、ただし、
もとでの μi の最尤推定量。
4
.
2
.
9
. 帰無仮説 Ho v
.s
. 対立仮説 Hs の検定
Eoz=Z1Ili(X1・

μ
:は 制 限 μI μ2
註

ぃ..，μk の

ν)2/Z E(Xij ν )
2

が大きいとき Ho を棄却する。これは通常よく知られた F検定統計量ではないが、
F検定と同じ検定である。

u
d
o(19
4
.
2
.
1 の検定法を K
6
3
) は多変量解析の立場から導いた。また、帰無仮説 Ho
‑ 1
3一

v
.s
. 対立仮説 H
I のノンパラメトリック検定法を Shiraishi (1982) が論じ、位置母数
だけでなく尺度ほ数にも順序がある場合のノンパラメトリック検定法を S
h
i
r
a
i
s
h
i(
1
9
8
8
)
は論じている。

4
.3
. 分散比が既知の場合の検定法
1章の (u)の場合の検定法を述べる。
4
.
3
.1.帰無仮説 Hov
.s
. 対立仮説 HI の検定

ム

X I 一 ν)~
三 ri‑I L (

E L = t wi( ?‑L)Z/

i

が大きいとき H。を棄却する、ただし、 μ? は 制 限 μ 1'孟・・・孟 μk のもとでの
μi の最尤推定量。

4
.
3
.
2
. 帰無仮説 Hov
.
s
. 対立仮説 H
'
l の検定
E:'I=i wJμ?-ν)~/ L r 一

L (Xiiν)~

μ
!

は 制 限 μ1，註・・・孟 μk のもとでの
が大きいとき H。を棄却する、ただし、
l
1i の最尤推定量。
4
.
3
.
3
. 帰無仮説 Hov
.s
. 対立仮説 H
zの検定

一限

︑
︐
︐
〆

︽

ν

IL

VA

/K+
B
﹂

↑n
M
F

1

が大きいとき H
oを棄却する、ただし、
μg の最尤推定量。

h
μ

ペ
ム
? ?)Z/Z7

Z?ム ド 本

E;I=Z w

μ1'壬 μ~ ， ...，μk のもとでの

̲I ，
.
!
l i/ u

ツ
白

~

向本

︑
﹄
ノ

一

ν
一限

﹂品

4.3.5. 帰無仮詮旦d旦_!_v._~~主1立盤~_!i立型燈定

︑

'止巾
VA

︻

μ

+
1

/K+

l

が大きいとき H。を棄却する、ただし、
μ 』の最尤推定量。

μ ・ド
川?

J

ザ'

/

ta

リ'
u

k ?山 門

︽

︑︐︐

iTI

f¥

μ

w

OFunu

k でム日

一
一

E

一

A
ν

.s
. 対立仮説 H~ の検定
4
.
3
.
4
. 帰無仮説 Hov

μl ミ μ~ ， .
..，μk のもとでの

*

E 1~ニ L wJX i . 一 μ ~)~/L'ri ー 1 L (Xii‑μ7)2

が大きいとき HoUHI を棄却する、ただし、
での l
1i の最尤推定量。

4
.
3
.
6
. 帰無仮説 HoUH
'
lv
.s.

l
t
?は 制 限 μ1~五・・・三 μk のもと

対立仮説 H~ の検定

E1;=ZiWi(X ，.一 μ!) 己 /1174lz;(Xai 一 μt)~

μ
!

が大きいとき H
oUH'1 を棄却する、ただし、
は 制 限 μI孟・・・主主 μk のもと
1i の最尤推定量。
での 1
4
.
3
.
7
. 帰無仮説 H0lJH2 V.S. 対立仮説 H7の検定
~

k

E l~ 二三 l w s
(
X
3・

本 '1

.
'

~

̲1

~I i1 "

*

μlju/'Z71‑IR(Xti μ~) 己
‑14‑

が大きいとき HoUH~ を棄却する、ただし、 μ? は 1 U I l限 μl壬 μ2ぃ . .，μk のも とでの μ1 の最尤推定員。 4 . 3 . 8 . 帰無仮説 HoUH; v .s. 対立仮説 H~ の検定 E12=Elw， ( X i 一 μ!)2/171 IR;(Xijー μ;)~ が人・きいとき HuUH~ を棄却する、ただし、 μ fは 制 限 μ1主 μ2，....，μkのもと での μ1 の最尤推定量。 4 . 3 . 9 . 帰無仮説 Hu v .s . 対立仮説 H5 の検定 E02=2 : w， ( X， ・ ν )~/ L: 7， ‑1 2 : (X'i 一 ν)~ が大きいとき H。を棄却する。 4 . 4 . 分散が異なり分散比も未知l の場合の検定法 I J Zの(画)の場合の検定法を述べるの 4 . 4 .1.帰無仮説 Ho v .s . 対立仮説 HI の検定 E;I=fwf(ム ?‑L)2 が大きいとき Ho を棄却する、ただし、 μ? は 制 限 μ1;孟・・・壬 μk のもとでの / 1 の推定量。 ミ 4 . 4 . 2 . 1電力!~仮説 HU v .s . 対立仮説 H; の検定 Eo;=d w i (ム !L)1 が大きいとき 日。を棄却する、ただし、 μ! は 制 限 μ1，主・・・主主 μk のもとでの μi の推定量。 4 . 4 . 3 . 帰無仮説 Huv .s . 対立仮説 Hz の検定 EU : w， (μ?‑ν)2 1= 2 . .，μk のもとでの が大きいとき Ho を棄却する、ただし、 μ? は 制 限 μI孟 μ2，.. μi の推定量。 4 . 4 . 4 . 帰無仮説 Hov .s . 対立仮説 H; の検定 ム ( EOl二 三 w， !‑L)2 こだし、 が大きいとき H。を棄却する、 f μ4 の推定量。 μ fは 制 限 μ1孟 μ2 ぃ.. ，μk のもとでの 4 . 4 . 5 . 帰無仮説 HoUH1 v .S. 対立仮説 Hr.の検定 E L = d wz(L. ーム ~)2 が大きいとき HoLJH1 を棄却する、ただし、 μ? は t U I J限 μ1孟・・・孟 μk のもと での /1，の推定量。 ζυ

4
.
4
.
6
. 帰無仮説 HoUH
'
jv
.s
. 対立仮説 H
'
t
i の検定

E
:
;
=
twi(ムム t)~
が大きいとき HoUH'j を棄却する、ただし、 μ! は 制 限 μl主・・・孟 μk のもと
での μi の推定量。
4
.
4
.
7
. 帰無仮説 H0UH
:
!v
.s
. 対立仮説 H7 の検定

E
:
z
=
twt(ii ・ーム ~F
が大きいとき HoUH~ を棄却する、ただし、 μ? は制限 μ1 孟 μ~ ， ...，μk の
もとでの f
l
.i の推定量。

.s. 対立仮説 H~ の検定
4
.
4
.
8
. 帰無仮説 H0UH~ v

五
二=
tw i(ii

・一 μ

)
t
己

が大きいとき HoUH~ を棄却する、ただし、 μ1 は制限 μl 註 μ~) ..
.
.，μk の
もとでの μi の最尤推定量。
4
.
4
.
9
. 帰無仮説 Hov
.
s
. 対立仮説 H5 の検定

EU2=L Wi(Xi.一 ν)己
が大きいとき H。を棄却するの
E02 は帰無仮説のもとで漸近的にカイ二乗分布に法則収束し、持j
i
近的にカイ二乗検定
となる。

4
.
5
. 有意水準
4
.2
.1‑4
.2
.4
、4
.3
.1‑4
.3
.4は、一棟性の帰 1
1
f
f
仮説 v
.s1
I
的序のある対立仮説の検定法
であり、帰無仮説のもとでの統言卜量の分布は、 Wj=・
・
・ =Wk のときのみ Robertson 等
(
19
8
8
) が与えている。これ以外の場合には、シミュレーションによって有意水準点を推
定して検定を行うことができる。シミュレーションによって検定を行う方法は、 S
A
Sでは
コルモゴロフ=スミルノフ検定等で行われている。また、 4.2.5‑4.2.8、4.3.5‑4.3.8
では、一様性が成立するか順序制約があるかの帰無仮説 v
.
s帰1
!
J
t
仮説が成立しないとい
う対立仮説の検定法であり、有意水準点は一様性のもと、すなわち、 H日での統計量の分
布を考えればよいことが R()berts(>n等 (988) の中で示されていてシミュレーションに
よって検定を行うことができる。分散比が未知!の場合の検定法 4
.4
.1‑4
.4
.9は有怠水準
が大標本のとき(漸近的に)のみで決定され得る。

5
. 両側制約の統計的推測
平均のパラメータ制限が 1章の(1.5
)，(
1
.5
)のときに検定法と点推定法を提案する。

5
.1.両側 S
i
m
p
l
eO
r
d
e
r
帰J
m
仮説 Ho v
.s
. 対立仮説 H
:
I の検定に対しては

B
L
=
=
m
l
E
;
I，E

L
P; }

が大きいとき Ho を棄却するものとする、ただし、

E
L，

E
Cは 4章で定義したものであり、それぞれ、片側 simpleorderと逆 simple
o
r
d
e
rの検定のために使われる統計量である。この帰無仮説 Ho v
.s
. 対立仮説 HJ
:
の検定として、康 j
車(19
7
6
) で紹介されている累積カイ二乗法があるが、検定の有意性
1 の値によって H。を
のみが解るだけである。一方、ここで提案した検定法は、 B0

棄却し、 H :Jが正しいと判断し、 2
つの統計量 E0
1， E0
1 の値の大小によって、
μl孟・・・亘 μk が正しいか、 μ1孟・・・孟 μk が正しいかの判定ができる。
EOI>EoI のときには、制限 μl豆・・・壬 μk のもとでの μi の最尤推定量を、
E0
1く E0
1 のときには、制限 μl孟・・・ミ μk のもとでの μi の最尤推定量を、 μi

の点推定量として提案する。

5
.
2
. 両側 S
i
m
p
l
eT
r
e
e
帰 JI!~仮説 Ho v
.s
. 対立仮説 H 4 の検定に対しては、

B01=m
a
x{
E01
， E01}

が大きいとき Ho を棄却するものとする、ただし、 EOl>

E
;
lは 4章で定義したものであり、それぞれ片側 simpletree と逆 simpletree
の検定のために使われる統計量である。この Ho v
.
s
. H 4 の検定を行い、 H 。
つの統計量 EOl> EOI の値の大小によって、
を棄却し H:J が正しいと判断したとき、 2
μ1~五 μh ・.. ，μk が正しいか、 μl孟 μ2ぃ..，μk が正し L、かの判定ができる。

…， μk のもとでの μ1 の最尤推定量を、

E;l>E;1 のときには、制限 μ1豆 μ2

EOI<Eol のときには、制限 μl 主 μ~ ， .
..，μk のもとでの μi の最尤推定量を、

μ1 の点推定量として提案する。

6
.S
A
S
/
G
R
A
P
Hの利用
3，
4，
5
章の検定と推定結果を導く F
O
R
T
R
A
N
7
7 によるソフトプログラムは、白石等(19
9
2
)
によって製作されている。このプログラムでは データの入力が終わると、推定量、検定
統計量、擬似乱数による検定統計量の値を順に計算し、結果を出力する。まず、平均パラ
メータに制限のある場合の検定統計量 EOI の値、 EOI 検定による p値、検定結果が
出力される。同様に、検定統計量 E1~の値、 E 1
2 検定による p値、検定結果、続いて
平均パラメータに制限のない場合の検定統計量 E0
2 (各標本の分散が等しい場合には F
検定統計量の単調関数)の値、 E0
2 検定による p値、検定結果が出力される。
ここでの、検定結果は伏見(19
8
9
) に掲載されている M系列乱数(線形最大周期列乱
数) C
3 を標準正規乱数に変換したシミュレーションによって行われている、 M系列乱数
じ3の良さは、白石等 (991)によって検証されている。 検怠結果の次には、 l
e
v
e
ls
e
tの
組数と、 l
e
v
e
ls
e
tの元の個数を出力し、更に、平均パラメータに制限のある場合の推定
量として、全体の平均、各標本における処理効果と平均を出力、最後に、平均パラメータ

1
7‑

に制限のない場合の最小二乗推定量についても同様に、全体の平均、各標本における処理 効果と平均が出力されるのまた、 S A S / G R A P I I によるグラフィックス解析を行うために、 6 種類のデータがそれぞれ異なるファイルに出力されるようにしている。 制約条件のある処理効果の推定量を、ファイル名『自分の日).GRAしDATA(GRAPH)J に 、 制約条件のある平均の推定量を、ファイル名『自分の日).G R M E .DATA(GRAPH)J に 、 i l i l約条 件のない処理効果の推定量を、ファイル名『自分の ID.GAL.DATA(GRAPH)J に、制約条件の D .G M E .DATA(GRAPH)J に、市1 1 約条件のある処理 ない平均の推定量を、ファイル名『自分の I ; C M を、ファイル名『自分の日) . G C M . D A T A ( G R A P H ) J に、制約条件のない 効果の推定量の ( 処理効果の推定量の CSD を、ファイル名『自分の ID.CSD.DATA(GRAPH)J にそれぞれ出力 するのそれぞれのデータファイルを読込み、クラフィックス解析するための SASプログラ ムを、プログラム 1として伺載した。 1行目から 6行目までは、横浜市大に設置されてい る大型汎用機 FACOMM760 の 0 5に依る外部ファイルの受け渡し行であり、他の 0 5を 使った場合にはこの行をその 0 5にそって書き換えればよ L、。また、 7 行目もデバイスと その特性の指定を表し、使用している機種に依る。 例として、分散 1の正規乱数からサイズ 2で 8標本のデータを発生させ、このデータを 使って白石等(19 9 2 ) のソフトプログラムを走らせる。これによりデータファイル 1‑6 に山力されたものをプログラム 1で走らせると、図 6.1‑6.5の 5つのグラフィックス が現れる。これらの図は順に、平均パラメータに制約のある場合の各標本の処理効果を表 わす棒グラフ、各標本の平均を表わす棒グラフ、平均パラメータに制約のない場合の最小 二乗推定量の処理効果を表わす棒グラフ、最小二乗推定量の平均を表わす棒ク。ラフ、処理 C M と CSD の折れ線グラフを重ね描きしたグラフである。最後に現れる 効巣の推定量の G C M を表し、破線は CSD を表わし、平均の推定量の 重ね描きのクラフにおいて、実線は G GCM と CSD ではなく、処理効果のグラフを選んだ理由はグラフの始点が横軸上から始ま るだけでなく終点も横軸上で終わることによる。 プログラム l XALLOC D D ( G R A L )D 日('自分の I D .G R A L .D A T A ( G R A P H ) ')SHR R E U : D .G R M E .D A T A ( G R A P H ) ')SHR R E U : XALLOCDD(GRME) D S ( '自分の I . G A L . D A T A ( G R A P H ) ' )S H RR E U : XALLOCD D ( G A L )D S ( '自分の日) D . G M E . D A T A ( G R A P H ) ' )SHR R E U : XALLOCD D ( G M E )D S ( '自分の I S D .D A T A ( G R A P H ) ')日l RR E U : XALLOC D D (C S D )D S ( '自分の日).C D . G C M . D A T A ( G R A P H ) ') 日H RR E U : XALLOC D D ( G C M )D S ( '自分の I C E = G S P 6 s 8 3 : l ; O P T I O N SD E V1 DATAG R A L O : I N F I L EG R A L ; GR F U N : I N P U T 1TH D A T AG R M E O : I N F I L EG R M E ; GR F U N ; I N P U T 1TH DATAG A L O ; I N F I L EG A L ; GF U N ; I N P U T 1TH ‑ 1 8

DATAG M E O : I N F I L EG M E : I N P U T 1TH GF U N : DATAC S D O : I N F I L EC S D ; I N P U TW ̲ W A G ̲ W A : DATA l ; C M O : I N F I L EG C M : I N P U TW ̲ W A G R ̲ W A : D A T AR E G ; MERGEC S D OG C M O : BY W ̲ W A : R U N : = l F=NONEC=附 I T E '制約のある場合の処理効果' TITLE JCH H = 3 FSlMPLEXAニ 9 0 Hニ 3F=SlMPLEX A = ‑ 9 0 FOOTNOTE' SYMBOL 1 '= 2 CニCYANL = l VXI = N E E D L E : PROCGPLOT D A T A = G R A L O ; ̲ T H/F R A M E ; PLOTGR̲FUN本l R U N : TITLE J = C H~l F=NONEC=WHITE'制約のある場合の平均' H = 3 FニSIMPLEXAニ 9 0 0 H = 3 F=SIMPLEX Aニ 9 FOOTNOTE' SYMBOL 1 '= 2C=CYAN L = lV = XI = N E E D L E : じR M E O : PROCGPLOT DATAこ R A M E ; PLOTGR F U N本1TH /F R U N ; J = CH 1F=NONEC~WHITE TITLE ' 市] 1 約のない場合の処理効果' H = 3 F=SIMPLEX Aニ 9 0 0 H = 3 FSIMPLEX A 9 FOOTNOTE' 1 二 2C ニC YANL ニ 1V ニX I = N E E D L E ; SYMBOL ' P R O CGPLOT D A T A = G A L O ; R A M E ; PLOTG F U N本1TH /F R U N ; ニ CH = l F=NONEC W H I T E TITLE J ' 市] 1 約のない場合の平均' H = 3 FニSIMPLEXAニ 9 0 H=:~ F =SIMPLEX Aニ 9 0 FOOTNOTE' '= 2CCYANL=l V=X 1NEEDLE; SYMBOL 1 PROCGPLOT O A T A = G M E O ; PLOTG F U N本I 一T H/F R A M E : R U N ; J = CH=2 Fニ NONEC=WIIITE' GCM&C S D ' TITLE 0 H 3F=SIMPLEX A 9 H = 3 FニSIMPLEXAニ 9 0 士 二 二 二 二一 "， "， 二 二 二 二 ‑19‑

F O O T N O T EJ ニ CH = lF = N O N EC = W H I T E '実線は G C Mを表し、破線は C S Dを表す， S Y M B O L lW = 2C = C Y A N L = 3I = J O I NV = P L U S ; ニ2C = W H I T E L ニ 1I = J O I NV = D I A M O N D ; S Y M B O L 2W P R O CじP L O TD A T A = R E G ; A/O V E R L A YF R A M E P L O T( G ̲ W A G R ̲ W A )本WW H M I N O R = O V M I N O R = O V R E Fニ O R U N ; 1 .2838 ι 0 . 0 0 0 0 2 3 . 5 9 7 6 ノ A3FhdFhdE1UE1uquA守 1 .2 4 5 0 量 L 定 推 イ抑 Mmm 00000000 FhdnunUFhd 白UnUFhdnU 守 2 . 6 8 1 3 ノ ' E 55000000 ' 加 山 .‑vA ア平刊はお訪問目的判 一ノな ‑ 0 .7 8 1 2 守 ・ 唱 nHun/︼ aA3ρhunxU 白川un/︼ a n宮 内hU B A‑EEA E E A ' E E A nHUAHUAHunHU 向 HunHUAHunHUAHu nHUAHunHUAHUAHHAHUAHUAHunHu nHUAHUAHU 向 HunHUHHunHUAHUAHU n u n u n u o u H U ハU n u n u n u O .0 0 0 0 ‑ 0 . 3 5 3 7 ‑ 1 .5 9 7 5 /量一 L 定 伝引 ィ一向 七LFqL9白 FhdFhdFhdFhdFhdFhd ア平田町山山山山山川 る ι4ι d‑ lL lL l1 l1 l1 l5 7 崎 ー の 12 45675 !3 ;d タ件 畠 タ件 一附 A U ‑ ‑ リ 臼 円 3 4 4 RUρHU70 口 δ 一附 デ市 な 一鮒 テ J一 一 タ フ ァ イ ノ レ 6 制約条件のある処理効果の推定量の G C M 制約条件のない処理効果の推定量の C SD O .0 0 0 0 . o0000 4 .0 0 0 0 ‑ 1 .5 9 7 5 1 6 . 0 0 0 0 0 . 0 0 0 0 デ市 川口一 1 7 4 1 6 mmmmmm 刑 制 3 量 ノ推 レ定 7 フ処 J ア糊 イ蜘 ノ推 mmmmmm ー量 レ定 イ蜘 ア瑚側側 あ y 処 11JJJIll て る OH1000000 7 一耕 デ糊 ョの 1 2 3 4 5 6 7 8 ョの 1 2 3 4 5 6 7 8 デ山川 三戸一‑‑:9てアァイ'ノレ 5 qL ハ u

図6 .1.制約のある場合の処理効果 凶6 .2 .1 M約のある場合の平均 0 . 2 0 . 1 0 . 0 0 . 1 . 0 . 2 5 . 2 5 . 1 5 . 0 u u u 0 . ] ‑ 0 . 4 ‑ 0. 5 ‑ 0 . 6 ‑ 0 .J u u u u ‑ 0 . 8 ‑ 0 . 9 4 . 1 。 . 1 ‑ u 図6 .3. 制約のない場合の処理効果 図6 .4 .f h l J約のない場合の平均 I ， ・ I l' I 4 5 6 1' J 図 6.5. G C M と CSD A "¥ 3 ぱ ¥ / . / / / ¥ ¥ ¥ 、 弘 4 f ¥ / / ¥ d 戸 h日 i 4 1 j 1 HU ハ吋 d 2 1 1 ! ハ 1 ハ M u Fh1u 7 6 守 峰 a A1 1 υ ︽川 ? 1 21 ︑ F R ‑ 2 ¥ 7

7
. データ解析
ノンパラメトリック的なデータ解析法を l
組の両側指数分布に従う擬似データを例に
とって説明する。両側指数分布の密度関数は [
e
x
p
{一 Ix‑μ1/σ}J/(2σ) で与えられ、
一山型であるが尖りが大きく裾の重い形の密度関数となっており、正規分布からかなりず
れている。各標本サイズが 3
0
0である 5標本の両側指数乱数データを伏見(19
8
9
) に掲←載
されている M系列乱数を変換することによって作る。このとき、第 I番目の標本のデー
タは 平均: 5
.
0十 l
(沼{1.0
十1.1x(l‑1.0
)
}、分散: 1
0
0 とする。 すなわち、各平均は
数表

7
.1.両側指数乱数発生における平均の設定
番 目 第2
番 目 第3
番 目 第4
番 目 第5
番目
第l
唱EEA

5
.7
4

ρhU

5
.
0
0

ρhU

平均

6
.
4
6

6
.6
9

とする。各標本サイズが 3
0
0は大きすぎると思われるかもしれないが、生物統計学の洋書
a
n
i
e
l(
1
9
9
1， p.327~335) に掲載されている癌に関する 4 つの個体群において
である D
血清中のシアル酸(単位:m
g
/
d
e
)の測定値は各個体群3
5
0佃で、

4標本各サイズ 3
5
0のデー

タである。
まず、各標本データが正規分布に従っているかどうかを、日A
Sの P
R
O
CU
N
I
V
A
R
I
A
T
E

N
O
R
M
A
Lを使ってデータが正規分布に従っているという帰無仮説をコルモゴロフ=スミル
ノフ検定によって行うと、 5傑本ともに有意水準 1パーセント以下で帰無仮説は棄却され、
データは正規分布に従っていないことが示された。ここで、データを何個ずっかに分けて、
それぞれの標本平均を考える。
例えば、 X
"
.
.
.，XN が平均 μ 、分散
心極限定理より、ある N に対して、

σ2

をもっ同一分布 F
(
x
) に従っているとき、中

P
{
!
‑
N0
:
: Xi/Nμ)/σ 三x
} 弓 J exp(-t~/2)/F 2J[dt
すなわち、主 lXt/N は近似的に平均 μ 、分散 σ~/N の正規分布に従っていると考えて

よL
。
、
清水(19
7
6
)は
、 F
(
x
)が正規分布からかなりずれていても、 Nが 8以上ならば、この正
規分布の近似が良いことを示している。

0
0
佃のデータを 1
0
佃ずつに分けて標本平均をとり、各個体群 3
0
個
実際、この各個体群3
AS の P
R
O
CU
N
I
V
A
R
I
A
T
EN
O
R
M
A
L により、適合度検定を行うと、
のデータにし、再び、 S
0佃のデータの j
I
規分布への適合度
数 表 7.2. 各佃体昨 3
第 1標本日
第 2標本目
第 3燃本目
第 4徳本目
第 5標本目

直
SW1

P1
直

0
.
9
7
4
9
0
.
9
8
8
8
0
.
9
6
2
7
0
.
9
5
6
1
O
.9
6
5
3

0
.
6
9
7
0
.
9
9
0
.
4
3
9
0
.
3
4
5
0
.
4
7
6

が得られ、変換データが正規分布に従っていることが解る、但し、 S W値 は シ ャ ピ ロ =
‑ 2
2

ウィルク検定統計量の値であり、 p値はこの正規性の検定の p値を表わす。 . 2 . 1 の 平均の一様性の帰無仮説 HoV .S . 平均が増 この変換データを解析すると、 4 I M P L EO R D E R の対立仮説 H1 に関する E;l 検定による結果 p値 O 加の片側 S .0 0 8 9 ここで、この検定を使うことにより一棟性の帰無仮説は有意水準 1パーセントで棄却さ れた。 I M P L EO R D E R の帰無仮説 HυUH1 に関する Ei 4 . 2 . 5 の平均が増加の片側 S ~検定 I M P L EO R D E R の帰無仮説は有意水準 による結果 p値 O .9 0 5、ここで、平均が増加の片側 S パーセントでも棄却されなかったり 5 0 .S . 平均が増加の片側 S I M P L ET R E E の対立 4 . 2 . 3 の 平均の一様性の帰無仮説 HoV .0 2 8 7 ここで、この検定を使うことに 仮説 H~ に関する EL 検定による結果 p 値 O より一様性の帰無仮説は有意水準 5パーセントで棄却された。 I M P L EO R D E Rの帰無仮説 HυUH~ に関する E i 4 . 2 . 7 の平均が増加の片側 S ~検定 I M P L ET R E E の帰無仮説は有意水準 による結果 p値 0 . 8 9 8 5、ここで平均が増加の片側 S 5 0パーセントでも棄却されなかった。 t l j約のない対立仮説 H5 に関する F検定 .S .f .2 .9の一様性の帰無仮説 H0 V 一方、 4 、 F検定では一様性の帰無仮説は有意水準 5パーセントでも棄却され の p値 O .0 6 5 6で なかった。 これらにより、順序仮説の検定の有効性が解る。 E T S I M P L EO R D E Rの制限をした場合の推定を行うと L E V E LS 更に、平均が増加の片側 S E V E LS E T Sの元の個数はそれぞれ 1 1 2 1 で は 4組あります。 L 全体の平均 第 1標本目 第 2標本目 第 3標本目 第 4標本目 第 5標本目 : 6 . 2 7 制約のある場合の推定量 処理効果 平均 0 . 6 5 0 . 5 1 ‑ 0 . 1 1 ‑ 0 . 1 1 7 1 .3 5 . 6 2 5 . 7 6 6 . 1 6 6 .1 6 7 .6 4 最小二乗推定量 処理効果 平均 ‑ 0 . 6 5 ‑ 0 . 5 1 0 . 1 0 ‑ ‑ 0 . 3 2 1 .3 7 5 . 6 2 5 .7 6 6 . 3 7 5 . 9 5 7 .6 4 が算出され、これらは少数第 3桁目を四捨五入している。上の推定量の結果と数表 7 .1 より、平均パラメータに制約のない場合の最小二乗推定量より平均パラメータに制約のあ る場合の推定量のほうが真の値に近い値を示している。 ‑ 23‑

参考文献 1 .B a r l o w，R .E .，B a r t h o l o m e w，D .J .，s r e m n e r，J .M .a n ds r u n k，H .D .( 19 7 2 ) . S t a t i s t i c a lI n f e r e n c eu n d e rO r d e rR e s t r i c t i o n s .W i l e y . 2 . D a n i e I，W .W .( 19 91 ) .B i o s t a t i s t i c s : AF o u n d a t i o nf o rA n a l y s i si nt h eH e a l t h 日c i e n c e s . F i f t hE d i t i o n .W i l e y . 3 .K u d o，A .( 19 6 3 ) . Am u l t i v a r i a t ea n a l o g l l eo ft h eo n e ‑ s i d e dt e s t .， " s i o m e t r i k a，5 0， 4 0 3 ‑ 4 1 8 . 4 .R o b e r t s o n，T .，W r i g h t，F .T .a n dD y k s t r a，R .L .( 19 8 8 ) :O r d e rR e s t r i c t e d S t a t i s t i c a II n f e r e n c e .W il e y . 5 . S A SI n s t i t u t eI n c .( 19 8 5 ) .S A SU s e r ' sG u i d e : S t a t i s t i c s ( v e r s i o n5 )，C a r y，N C : A u t h or . 6 . S A SI n s t i t u t eI n c .( 19 8 5 ) .S A S / G R A P HU s e r 'sG l l i d e ( v e r s i o n5 )，C a r y，N C :A l l t h o r .( 1 9 8 2 ) . T e s t i n gh o m o g e n e i t ya g a i n s tt r e n db a s e do nr a n ki n 7 . S h i r a i s h i，T n e ‑ w a yI a y o l l t . "C o m m u n .S t a t i s t .，S e rA ，1 ， 1 1 2 5 5 ‑ 1 2 6 8 . 。 ， iT .( 19 8 8 ) . R a n kt e s t sf o ro r d e r e dI o c a t i o n ‑ s c a l ea l t e r n a t i v e s .， " 8 .S h i r a i s h J .J a p a nS t a t i s t .S o c .， 1 8， 3 7 ‑ 4 6 . .( 19 91). H y p o t h e s i st e s t i n ga n dp a r a m e t e re s t i m a t i o nb a s e do nM 9 .S h i r a i s h i，T s t a t i s t i c si nks a m p l e sw i t hu n e q u a Iv a r i a n c e s . "，M e t r i k a， 3 8， 1 6 3 ‑ 1 7 8 . .L .( 19 51 ) . " O nt h ec o m p a r i s o no fs e v e r a Im e a nv a l u e s ;A na l t e r n a t i v e 1 0 . W e l c h，B a p p r o a c h .， " B i o m e t r i k a，3 8，3 3 0 ‑ 3 3 6 . 1 1.清水良一著(19 7 6 ):中心極限定理，教育出版. 1 2 .白石高章，奥山修一(19 91 ) :乱数，横浜市立大学論叢自然科学系列， 4 3 巻.印刷中. 1 3 .白石高章，松本郁子，吉津典子(19 9 2 ) :一元配置モデルにおけるパラメータに制約の ある場合の統計解析一一ソフトプログラミングと癌データの解析，横浜市立大学論叢 自然科学系列， 4 4巻.印刷予定. 1 4 .鹿 津 千 尋 著 ( 19 7 6 ):分散分析，教育出版. 1 5 .伏 見 正 則 著 ( 19 8 9 ):乱数，東京大学出版会. ‑ 24‑

日本 5A5ユーザー会 (5U Gト J ) S A S システム占こよるす毘壬誉主主庄食の角平木斤 岩崎学 防衛大学校数学物理学教室 A n a 1 y s i so fMi x t u r eEx p e r i m e n t sv i aSAS Manabulw 出a k i D叩 a r t m e n to fM a t h e m a t i c sa n dP h y s i c s ， TheN a t i o n a lDef e n s eAcademy 1 ‑ 10 ‑ 20H a s h i r i m i z u， Yokosuka ， Kanagawa239J a p a n i l J i 己， Zぐ 臼 混合実験とは，いくつかの原材料を混ぜあわせて製品を作る実験の乙とをいい，原材料 の混合比率が製品の特性値にどのような影響を及ぼすかを知るととが目的とされる. 混合実験と通常の実験との相違は，混合実験では，実験を規定する各原材料の成分比を すべて加えると uとなるという制約がある点である. 乙のため，計画ならびに解析にお 去を紹介する. いて若干の工夫が必要となる.本論では混合実験の計画と解析j キーワード: 応答曲面法，正準多項式，単体格子計画， SAS/QC 1 . 混合実験とは 化学，工学，薬学，食品学などの多くの分野では，いくつかの原材料を混ぜ合わせて生成 物を作り，その性質を調べるという種類の実験がよく行なわれる.たとえば， (1)いくつかの金属からなる合金を作り，その号￨っ張り強度を計i 則する. ( 2 ) コーヒー，砂糖，ミルクをプレンドし，消費者 K最も好まれるインスタント・ コーヒーを作る. ( 3 )数種類のホルモン剤の混合物をマウスに与え，体重の増加量を計測する. などである. 乙れらのようにいくつかの原材料を混ぜ合わせる乙とによって行なう実 験を混合実験という. 混ぜ合わせる q 種類の原材料の混合比率を Xj'x2'• .• • xqとするとき，これらの間には X i三 o( i: : ; : J . 2 . . . . . q )， Xj +x2+・ ・ ・ +xq: ; :J ( 1 . 1 ) ( 1 .2) の2条件が成立していなければならない.以下では簡単のため(1.1)および ( 1 . 2 )を満足 と混合実験という場合，混ぜ合わせる成分比 する Xl'x2'.• • • xqを成分と呼ぶ.また，単 l

?とけが興味の対象とされ，混合物そのものの量が特性値に与える影響は考えない. 混合物 lζ 関する何らかの特性値(計?ß'J値)y および q{固の成分 X1 • X2• • • • • Xqt c関し，次 のような点が研究者・実務家にとっては問題となるであろう. ( i ) 各成分の中で yt c対して最も影響のあるものはどれか.あるいは逆 t c，影響 の無いものはどれか. 日) ( yとX 1 'X 2 '• ..• Xqとの聞の関係式はどのように表現されるか.混ぜ合わせ る乙とにより，各原料単独の場合とは何か違った性質が得られるか. ( i u ) たとえば最大収量のような，何らかの意味で、の y の最適値を与える X 1 • X2 ' •• • Xqの組み合わせは何か. ( i v ) 混合以外 t cyt c対して影響を及ぼす処理変数はないか.あるとすれば，その 響はどのようになるか. 要因の景3 ( v ) 現工程の混合比率を変化させると yt cどのような影響があるか. そして，乙れらの諸問題を解明するために， ( 1 ) どのような実験をするのが最適か. ( 2 ) 得られたデータをどのように解析すればよいか. の二点 Kついての正しい知識と適切な手法が必要となる. 2 .単体と単体座標系 1 . 2 )の条件があるため，各値すべてを自由に定める乙 混合における q個の成分は(1.1)， ( とはできない.たとえば q=3では ， X1 'X2は O三X1+X 2三1の範囲内で任意の値を取り ・ cよって一意的に定められてしまう.すなわちとの場合， 得るが ，X3は ，x 3=1‑x 1 X2t 自由に定められる実験条件は二つという乙とになる.寸刻ζq成分の場合，自由に定め られる成分数は q‑l個となる. q=2の場合 t cx1'X2の動く範囲，および q=3のときに X1'X2'X3の動く範囲を図示す るとそれぞれ図 2.1(A)，(B)のようになる.乙れらは， 1 次元ずつ落として図 2.2(A)，(B) のように表現したほうが見やすい. )の2条件を満足する ( X1 ，x 2 '...， X q )の取り得る値全体の集合は (1.1)および(1.2 ( q ‑ l )次元単体と呼ばれる. 1，2，3次元単体はそれぞれ閉区間 [ 0，1 ]，正三角形，正四面体 である.そして，乙れらの単体内に座標系を定義する乙とにより単体における点と混 合の成分とを一対‑t(対応させるととができる. とのような座標系を単体座標系とい う.図 2 . 3は ，2 次元単体すなわち正三角形内K座標を示す線分を書き加えたものであ る. ‑2 6‑

各単体の頂点は，それぞれの原料そのものと対応し，辺は二つの成分のみの混合忙対応 している .q=3の場合，それら 3 成分の混合は正三角形内の点で表わされる. XJ X2 。 工l x 3 X2 図2 . 1( A ) q=2の場合の 図2 . 1(到。 =3の場合の およb=1の範囲(太線部) むよ..:!2よ~3=1 の範囲(斜線部) Xl=1 XJ=1 Xl= 0 X2=0 X2=1 X2=1 x3=1 図2 . 2( A )1 次元に表わした 図2 . 2( B ) 2次元に表わした むよ. . : ! 2 = 1の範囲 むよ~2よ..:!3=1 の範囲

Xl=1 Xl=0 X3=1 X2=1 図2 . 32 次元単体の座標系(・印は( :!jJ2J3}=( 0. 6 . 0 . ， 10 . 3 )を表わす) S u r f aC t0 1P r e d i c 凶百阻D 白山町 1 0P r e d i c l e dJ J I R l : i j ) 1 ! ' I I l l m ， s m . o o ，P K P l L I l I ) 1 1 ， 0 ， ) 0 I D I P ! 図 1 1 . 1 一1 0 . 国 一 ー0 1 1 . 1 I U I 1 1 . 1 ' 1 ， ] 0 ‑ 1 1 .日 一I l . l l 1 ， J 0 ‑ 1 1 . 1 1 ‑1 日 . 1 一I I . J J ‑‑ 1 1 .目 一 ー1 1 . 1 ‑‑IW ‑‑ I l . ll . O J 図3 . 2( A )3 次元的に表現した応答曲面 j︐ l o ' l I l a ‑︐ D l ‑ 1 . 目 図3 . 2( B )等高線による応答曲面の表示 28 ‑

3 . 単体上の応答曲面 気験ζ L取り上げた q f 固の成分 X1'X2'• • .， Xqと特性値 yR :対する統計モデル Y=j(x1'X2ぃ .. ， Xq }+e ( 3 . 1 ) における関数 fは ， q次元空聞におけるある曲面を表わす(混合実験の場合には，条件 次元下がり (q‑1)次元となるため，実際は )によって X1 'x2 ， xqの動く空間が 1 ( 1 .2 い .. ( q ‑ 1 ) 次元空聞における曲面になる).乙の曲面を応答曲面という .jが滑らかな関数の場 合，通常 ，jは多項式などの簡単な関数 g Kよって近似される. 3 成分のときは，図 3 . 2( A )のような3 次元的表現か，あるいは図 3 . 2( B )のような等高線 による図示によって関数の概形をつかむ乙とができる (SAS/QCによる出力例). 一般に，条件 X1+X2 +・ ・ ・ +Xq=l の下で一意的に定められる q 変数のm次多項式を正 準多項式あるいはシェッフェ多項式といい，変数の数ならびに多項式の次数を明示的に q ，m}多項式とも書く.低次の正準多項式は次のようである. 表わして { {q ， l }多項式 :y=1 31x1+ s2x2+・ ・ ・ +sqX q {q，2 }多項式 :y=131x1+132x2+・ ・ ・ +3 I 31 ・ ・ +sq‑ ， qX ‑ 1xq 2x1x2+・ 1 q qxq+ 1 { q ，3 }多項式 : y= s1x1+3 1 ・ ・ +sqX l ・ ・ +sq̲ ， qX 1Xq 1 2x2+・ 12x1x2+・ q̲ q+3 + Y12x1x2(x1‑x2 )キ ・・・ +Yq̲ 1， qX X 1・Xq) q1Xq( q・ +s1 2 3X1X2X3+・・・ +Pq‑2 ， qI， qXq‑2Xq‑IXq 乙れからも分かるように，正準多項式には定数項がない.また， 2次以上の多項式におい ても，通常の多項式よりも項数が少ない.乙れは(1.2 )の条件下で一意的な表現を得る ためである. しかし定数項がないからといって，正準多項式を用いた解析を行なう際 に た と え ば PROCREGで NOINTとするなどして，単に定数項のない回帰式を当ては めると間違いが生ずるので注意を要する. 4 . 単体格子計画と正準多項式 乙乙では，混合実験において最も基本的な単体格子計画と正準多項式との関係を議論す f 固の成分からなる混合において ，m をある自然数とし，各成分を (m+1)等分したも る. q の，すなわち X j=0， 11m， 21m， • • • ，1 何=1，2， . . . ， q} ( 4 . 1 ) のすべての組み合わせの中で，和 X1+x2+・ ・ ・ +X qが 1Kなるものを {q，m}単体格子 という.たとえば， q=3の場合， { 3，2 }単体格子は ‑ 29‑

( 1， 0， 0 )，( 0，1 ， 0 )，( 0， 0，1 )，( 1 1 2，1 / 2， 0 )，( 1/ 2， 0，1 / 2 )，( 0，1 / 2， 1 / 2 ) の6 点かちなり， { 3，3 }単体格子は 0 )，( 0，1 ，0 )，( 0， 0，1 )， ( 2 / 3，1 / 3， 0 )， ( 1 1 3， 2 / 3， 0 )， ( 2 / 3， 0，1 / 3 )， ( 1 ， 0， ( 4 . 2 ) ( 1/ 3， 0， 2 / 3 )， ( 0， 2 / 3，1 1 3 )， ( 0，1 1 3， 2 / 3 )， ( 1 1 3，1 1 3，1 1 3 ) の1 0 点かちなる.乙れちの点を匹示すると図 4 . 1となる. Xl=1 X2=1 Xl=1 x3=1 x2=1 X3=1 . 1(B) 0 .3 }単体格子 図4 図 4. 1( A ) { 3. 2 l単体格子 そして，単体格子によって表わされる各点を実験条件とする計画を単体格子計画とい う.たとえば， { 3，3 }単体格子計画では ( 4 . 2 )で表わされる 1 0 個の点の示す条件下で実験 を行なうことになる . {q，m}単体格子計画における実験点は全部で、 q+m‑lCm= (q+m‑1)! / ( m ! ( q ‑ 1 ) ! }個あることが示される. 単体格子計画と前節で導入した正準多項式との聞には密接な関係がある.まず， { q ，m}型の正準多項式における項数は ，{ q ，m}単体格子計画における実験点の個数と同 じになることが示される. また，正準多項式の係数と単体格子計画における特性値との 問には一対ーの関係があり，個々の係数は特性(直の値から計算される. 単体格子計固による正準多項式の当てはめでは，実験の回数と推定する係数の数が等し いため，求めちれた多項式はすべての実験点を通ることになる.応答曲面による研究の とある. したがって，現実に得られたデー 目的は，データを生み出すメカニズムの解明 L タだけでなく，これかち得られるであろうデータに対する当てはまりもよくなくてはな らない. したがって，曲線の当てはまりの度合をチェックするためにさらにいくつかの 点で実験を行なう必要がある. このような当てはまりのチェックのために行なわれる 実験点をチェック・ポイントという.また，現実の問題では 2次までの多項式が多く用 次以上の項の解釈を行なうことは稀である. いられ， 3 ‑3 0一

5.SASによる計画の作成とデータ解析 SASを用いて混合実験の計画の作成，なちびに得られたデータの解析を行なうには， SASIQC が便利である (SASI n s t i t u t e ，1989，1 9 9 1 ) . SASIQCは，混合実験だけでなく，通常 の実験の計画の作成および応答曲面法によるデータの解析ならびに結果のグラフ表示 をいとも簡単 K実行してくれるうれしいプロダクトである. SASIQC では，混合実験に関しては次のような多くの乙とが簡単忙できるようにデザイ ンされている. (1)単体格子計画あるいは単体中心点計画の提示と正準多項式の当てはめ ( 2 )求められた応答曲面のグラフ表示(等高線および 3D 表示)・・・図 3 . 2 ( 3 )予測誤差のグラフ表示(等高線および3D 表示)・・・図 5 . 1 ( 4 )成分聞に制約条件がある場合の端点計画の作成と疑似成分による解析.・・図 5 . 2 SASIQCを用いなくても，正準多項式による回帰分析はたとえば PROCREGなどで行な う乙とができる.しかし，第3節で述べたよう ~C ，正準多項式には定数項が無いが，それ は多項式の一意性の要請であって，原点を通る多項式を当てはめるという意味ではな い.したがって， NOINTを指定しての通常の検定などは意味が無い.結果のグラブ表示 にも工夫が必要であるので，マニアックな人を除いて ，SASIQCを用いる乙とを薦める. S u r l a c e0 1p r 凶i c l i o nS t a . nd 凶 断D r U in l o1IJS1 0P r e d i c l i o nS 凶d 副缶百『 同 l l . I l i I : ， S f l I . l l [ ，P R l ' l 1 l l I ! 1 . 1 0 ， 組2 . 1 日 1 I . m 一 ‑~.J日 1 刈 一‑~.Jll ‑u ! ! 1 ， ) U 1 U J -~.(01 -~.m ‑O.l ! I -~.l日 一 ‑~.I日 一一~.I!! ‑‑ o . m ‑‑O . I J I . O J 図5 . 1 SAS/QCによる子測誤芽のグラフ表示 ‑ 31‑ l l︐ f e u ‑ 1 1 1 1 . 1 . J 0

図5 . 2 成分に告iI約条件がある場合の疑似成分に関するグラフ 五魅控題 混合実験が統計学の学術雑誌に初めて現われたのは C l a r i n g b o l d( 1 9 5 5 )においてであっ た. しかし，単体格子計画および正準多項式を導入し，その後の混合実験の発展に大き c h e f f e( 1 9 5 8，1 9 6 3 )である.さらに詳 な影響を与えたパイオニア的仕事をなしたのは S しくはCo m e l l( 1 9 9 0 )を見られたい(ただしとの書物は何でも書いてあるがそれだけに 大部で，全部読むのは骨が折れるし，多分その必要もない). 9 2 1 )，および応答曲面法を中心とする通常の実 混合実験の計画と解キ斤を扱った岩崎(19 1 9 9 2 1 )が近々出版される(と思う). 験計画とデータ解析を議論した松原・岩崎 ( 愛主主盤 岩崎学 ( 1 9 9 2 1 ) 混合実験の計画と解析. (準備中). 松原望・岩崎学 ( 1 9 9 2 1 ) 実験の計画とデータ解析. (準備中). C l a r i n g b o l d， P .J .( 1 9 5 5 ) Useo ft h es i m p l e xd e s i g ni nt h es 旬d yo fj o i n ta c t i o no fr e l a t e d h o r m o n e s .B i o m e t r i c s， l 1 ， 1 7 4 ‑ 1 8 5 . Comell， J .A.( 1 9 9 0 )E x 戸r i m e n t sw i t hM i x t u r e s :De s i g n s ， Models ， andt h eAn a l y s i sof M i x t u r e Data ， SecondEd i t i o n .J o h nWiley& S o n s， NewY o r k . SASI n s t i t u t e( 1 9 8 9 )SAS/Q cYSoftwareRφ ，r e n c eV e r s i o n6， F i r s tEd i t i o n . SASI n s t i t u t eI n c .， C a r y ， NC. SASI n s t i t u t e( 1 9 9 1 )ADXMenuS y s t e mEx a m p l e s . SASI n s t i t u t eI n c .， C a r y ， NC. S c h e f f e， H .( 19 5 8 ) Ex戸主i m e n t sw i t hm i x t u r e s .Joumalo f t h eR o y a lS t a t i s t i c a lS o c i e t y ，S e r i e s B，20，3 4 4 ‑ 3 6 0 . S c h e f f e ， H .( 1 9 6 3 )官 l es i m p l e x‑c即位。i dd e s i g nf o rexp ぽi m e n t sw i t hm i x t u r e s( w i t h d i s c u s s i o n ) .JoumaloftheR o y a lS t a t i s t i c a lS o c i e ， y tS e r i e sB， 25， 2 3 5 ‑ 2 6 3 . Rl ペペu

日本 SASユーザー会 ( SUGト J ) ブートストうップ法によるー般化オッズt l の信頼区間の計算 0 折笠秀樹 自治医科大学問属大宮医療センター Computing t h e confidence interval o ft h e generalized odds ratio b y a bootstrap method Hideki Origasa， P h . D . Omiya Medical Center， Jichi Medical School， Omiya， Saitama 3 3 0， J A P A N . o 要?? オッズ比は、 2 x 2分 割 表 に お い て 二 つ の 変 数 聞 の 関 連 性 を 見 る 指 標 の 一 つである。臨床試験でも、層ごとのオッズ比が一様であるかの検討に、プレズロ ー・デイ検定が広く用いられている。通常のオッズ比の場合には、いくつかの信 頼区聞を計算する方法が知られており、 SA Sの FR EQ プ ロ シ ジ ャ に も あ る 。 二値データではなく順序の付いたデータに関してオッズ比を拡張したものとし て、アグレスティは一般化オッズ比を提唱した。 この場合には、統計・量の作られ 方が複雑であるので、通常のオッズ比のような信頼区間の計算は困難である。そ こで、本稿では一般化オッズ比の信頼区聞を、コンピュータを駆使する方法とし て 著 名 で あ る ブ ー ト ス ト ラ ッ プ 法 で 求 め る た め の プ ロ グ ラ ム を S A S で作成した。 臨床試験からの例題を用いて、その原理と使用方法について述べる。 キーワード: 薬 効 評 価 、 一 般 化 オ y ズ比、 SAS/IML、 ブ ー ト ス ト ラ ッ プ ln は じ め に 臨床試験では、エンドポイントとして順序の付いた指標を用いることがある。 最も初期の臨床試験として名高いものとして、肺結核治療としてのストレプトマ イ シ ン を プ ラ シ ー ボ と 比 較 し た 試 験 が あ る [1 ] 。 そ の 試 験 結 果 は 表 1 の よ う で あった。結果としては、最悪である「死亡」から最良である「著明改善」までが、 順序を伴って並んでいる。 表 1。 肺 結 核 治 療 と し て の ス ト レ プ ト マ イ シ ン と プ ラ シ ー ボ と の 比 較 試 験 結 果 [1] 結墨 死亡 ストレプトマイシン君主 4 プラシーボ群 14 顕著悪化 6 6 中度悪化 5 12 不変 2 3 10 13 中度改善 著明改革 28 4 ム Eゴ ロ 圭. j 55 52 ここでの目的は、ストレプトマイシン群とプラシーボ群との聞で、結果に違い があるか否かを見ることである。もっと明瞭に言うと、どちらの方が改善し易い かに関心がある。 この意味では、分布の形状の違いなどにはあまり興味はない。 一 3 3

図 1。 分 布 の 形 状 が 異 な る 場 合 図 1の 場 合 、 平 均 的 位 置 に は ほ と ん ど 差 は 見 ら れ な い が 、 結 果 の 分 布 の 形 、 つ ま り形状はまったく異なっている。しかし、もしも妥当で再現性の良い指標を用い ていれば、図 1 (右側)のようになることは珍しいであろう。また、たとえ図 1 (右側)のようになったとしても、そのような違いの検出は治療の善し悪しの決 定を下すには意味がないであろう。 そこで、こうしたデータの解析には、主として位置のシフトを検出することが 主眼となる。この目的に限定しでも、順序データの場合には、いくつかの統計解 析 手 法 が 思 い つ く 。 た と え ば 、 各 カ テ ゴ リ ー に 整 数 1、 2、 3、 4、 5、 6 を 与 え て 、 平 均 値 の 二 群 間 差 に つ い て t検 定 を 行 う か も 知 れ な い 。 あ る い は 、 結 果 の 意 味 を 考 え て 、 ‑ 3、 ‑ 2、 ‑ 1、 0、 1、 2 と ス コ ア を 与 え る か も 知 れ な い 。 ま た 、 各 カ テ ゴ リ ー に 与 え る ス コ ア を mid‑rankと す る か も 知 れ な い 。 最 後 の 方 法 は 、 ウ ィ ル コ ク ソ ン の 2標 本 順 位 和 検 定 と し て 知 ら れ る 。 さ ら に は 、 正 確 検 定 と して称されるフィッシャーの直接確率法を、順序尺度へ拡張したものを用いるこ とも可能であろう。 2。 関 連 性 の 指 標 検定ではなく、近年重要性が強く唱えられている推定に目を向けてみよう。ー 値 尺 度 の 場 合 、 二 群 比 較 デ ー タ は 2 x 2 分 割 表 に 要 約 さ れ 、 オ ッ ズ 比 =ad/bc が 関連性の程度を示す指標としてよく知られている。本指標については、様々な信 頼 区 間 の 計 算 法 が 提 案 さ れ て き た [2 ] 。 一方、順序尺度になったときの関連性の指標として、アグレスティの一般化オ ッ ズ 比 [3] を 取 り 上 げ る 。 ま ず 、 そ の 計 算 法 を 解 説 す る 。 基 本 と し て は 、 ウィ ル コ ク ソ ン の 順 位 和 検 定 と 同 値 で あ る マ ン ウ イ ッ ト ニ ー の U検 定 を 手 計 算 で 行 う と き に よ う に 、 群 聞 の ぺ ア ご と に 優 劣 を 比 較 し て カ ウ ン ト す る 。 表 1の デ ー タ の 場 合 、 全 ぺ ア 数 は 55x52=2.850例 で あ る 。 こ れ に は 、 優 劣 の 結 果 の ほ か に 同点(タイ)の場合も含まれる。 全体的 i こ 、 s(ストレプトマイシン)群に着目をする。そして、 した 4 例 そ れ ぞ れ に 対 し て 、 左側参照)。まず、 S群 で の 死 亡 p ( プ ラ シ ー ボ ) 群 の 5 2例 と を 比 較 す る ( 表 2 の P群 の 死 亡 1 4 例 と は 同 点 で あ る 。 次 に 、 P群 で の 「 顕 著 悪 化 J 6例 に は 負 け ( 死 亡 の 方 が 悪 い の で ) 、 そ の 次 の 1 2例 に も 負 け 、 と い う よ うにベアで結果の勝ち負けを評価していく。そうすると、 S群 の 死 亡 し た 4 例 に つ い て は 、 負 け の 総 数 = 4 x(6+12+3+13+4 ) = 4x3 8 = 1 5 2であり、勝ちの総 数 =0 で あ る 。 同 様 に し て 、 S 群 の 「 顕 著 悪 化 J 6例 そ れ ぞ れ に 対 し て 、 1 4例 に は 勝 ち 、 P群 の 6 伊!とは同点、 2の右側参照)。 このようにして、 P群 の 12+3+13+4 = 3 2例には負けとなる(表 S群 か ら 見 て 3 4一

表 2。 一 般 化 オ ッ ズ 比 の 計 ・ 算 手 1 1 国 結果 死亡 S群 ・ 法 ー pl t f ̲ S群 P群 14 4 14 顕著悪化 6 6 : 1 } 6 中度悪化 5 12 5 12 2 3 2 8 中度改善 10 13 10 13 著明改善 28 4 28 4 不変 勝 ち (better)総 数 =4x(0)+6x(14 )+5x(20)+2x(32)+10x(35)+28x(48)=， 1 942 負 け (worse)総 数 =4x(38)+6x(32)+ 5x(20)+2x( 17 )+10x(4)+28x( 0 )=518 同 点 総 数 =2，850 ‑ 1 .942 ‑ 518 = 390 となる。 ここで p = s群 の 患 者 が P 群 の 患 者 よ り も better outcomeを 得 る 確 率 Q = S群 の 患 者 が P 群 の 患 者 よ り も worse outcomeを 得 る 確 率 と 定 義 す る と 、 ア グ レ ス テ ィ [ 3] の 一 般 化 オ ッ ズ 比 (g OR )は gOR = P / Q = 勝 ち 総 数 / 負 け 総 数 = 1 .942/518 = 3.75 として推定される。 3n 一 般 化 オ ッ ズ 比 の 信 頼 区 間 一 般 に 、 一 般 . 化 オ ッ ズ 比 (g O R ) そのものの信頼区聞を求めるのは困難である が 、 そ の 対 数 の 信 頼 区 聞 は 計 算 可 能 で あ る [3 ] 。 しかし、大変混み入っていて、 標本サイズの大きいときには不正確になりがちである。 そ こ で 、 よ り 簡 便 な 方 法 と し て 、 ブ ー ト ス ト ラ ッ プ 法 [ 4、 5 ] を 用 い て 信 頼 区 聞 を 求 め る 方 法 が 推 奨 さ れ て い る [6 ] 。 近 年 の コ ン ビ ュ ー タ の 処 理 能 力 が 進 歩した結果、こうした方法も実用的になってきた。すなわち、ブートストラップ 法は computer intensive methods の ー っ と し て Dr .Efron が 提 唱 し た も の で あ る [5 ] 。 そ の 根 本 思 想 は 、 観 察 さ れ た デ ー タ は 最 大 限 に 利 用 す る と い う も の で ある。 したがって、観察されたデータから再びサンプリングして、データセット を数多く作成する。それらは、ブートストラップ・サンプルと呼ばれる。十分多 く と い う も の の 実 現 値 と し て 、 本 稿 で は 1 .000個 と し た 。 実 デ ー タ と し て す で に 一 つ あ る の で 、 ブ ー ト ス ト ラ ッ プ ・ サ ン プ リ ン グ を 999回 実 施 す る こ と に な る 。 こ う し て 生 成 さ れ た 1 .000個 の サ ン プ ル に 対 し て 、 一 般 化 オ ッ ズ 比 を そ れ ぞ れ 推 定 す る 。 そ れ ら を 大 き さ の 順 に 並 べ 、 小 さ い 方 か ら 5% 点 に 当 た る 値 を 9 5% 信 頼 区 間 の 下 限 、 大 き い 方 か ら 5% 点 に 当 た る 値 を 上 限 と 定 義 す る 。 したがって、 下 限 と 上 限 に 挟 ま れ た 区 間 が 、 一 般 化 オ ッ ズ 比 の 9 5% 信 頼 区 間 で あ る 。 他 の 信 頼限界についても、問機にして信頼区聞が定義できる。さらに、一般化オッズ比 の分布についても評価できる。 ‑ 35‑

3。 1 まず、 具体的プロセス S群 5 5名、 P 群 5 2名 と い う こ と は 固 定 し て お く 。 た と え ば 、 S群 で の 実 デ ー タ と し て は 、 死 亡 4 例 、 顕 著 悪 化 6 例 、 中 度 悪 化 5例 、 不 変 2 例 、 中 度 改 善 1 0 例 、 著 明 改 善 2 8例 で あ っ た の で 、 こ れ を 基 準 に し て 再 サ ン プ リ ン グ を 行う。 すなわち、 6 通 り の 結 果 の ど れ か を 有 し て い る 5 5枚 の カ ー ド か ら 、 ラ ン ダ ム に一枚をサンプリングする。そして、それが何であったかを記録しておく。それ を ま た 戻 し て 、 先 程 と 閉 じ 5 5枚 の カ ー ド か ら ラ ン ダ ム に 一 枚 を サ ン プ リ ン グ す る 。 こ う い う プ ロ セ ス を 5 5回 繰 り 返 す こ と に よ り 得 ら れ た の が 、 ブートストラップ・サンプルとなる。 施する。最終的には、 999個、 S群 の 一 つ の P群 に つ い て も 、 独 立 に 同 じ プ ロ セ ス を 実 S群 と し て の サ イ ズ 5 5の ブ ー ト ス ト ラ ッ プ ・ サ ン プ ル が P 群 と し て の サ イ ズ 5 2の ブ ー ト ス ト ラ ッ プ ・ サ ン プ ル が 9 99個 が 作 成 さ れる。 そ れ を コ ン ビ ュ ー タ 上 で 実 施 す る に は 、 ま ず 一 様 乱 数 (a)を 発 生 さ せ る 。 においては、 { a < (4/55))で あ れ ば 「 死 亡 」 と 定 義 し 、 {(4/55) < = a < (10/55)} であれば「顕著悪化」、。。。とするように決めておく。 立に発生させることにより、 s群 5 5個 の 一 様 乱 数 を 独 S群 に 関 す る 一 つ の ブ ー ト ス ト ラ ・y プ ・ サ ン プ ル が 作成できる。これとは独立に、 P群 に 関 し で も 同 様 の サ ン プ リ ン グ を す る 。 実 際 に 得 ら れ た ブ ー ト ス ト ラ ッ プ ・ サ ン プ ル の 例 は 表 3のようなものである。 表 3。 S群 に お け る ブ ー ト ス ト ラ ッ プ ・ サ ン プ ル の 一 例 結果 実サンプル 死亡 4 2 顕著悪化 6 6 中度悪化 5 5 不変 2 2 中度改善 10 9 著明改善 28 3 1 ブートストラップ・サンプル 実サンプルにおける一般化オッズ比と、 999個 の ブ ー ト ス ト ラ ッ プ ・ サ ン プ ル に お け る 一 般 化 オ ッ ズ 比 を 推 定 す る こ と で 、 各 群 と も に 全 部 で 1，000個 の 一 般 化 オッズ比が得られる。それらを、 Bij(i=S or P ; j=I，...，1000)と 置 く 。 そ し て 、 各 群 ご と に {Bij1 データを大きさの順に並べ換える。この時、 5 %点と 9 5 %点 の 聞 の 区 間 で も っ て 、 群 ご と に 一 般 化 オ ッ ズ 比 の 9 5% 信 頼 区 聞 を 定 義 す る 。 こうして得られる信頼区聞はe ブートストラップ・サンプリングするたびに変 化するに違いない。もしも、一意的で再現性の保証を伴った信頼区間を表示した いときには、サンプリングの際に用いた一様乱数発生のためのシードを、事前 l こ 定義した値にしておけばよい。 S A Sで RANUN1(0)と す れ ば 、 ア ク セ ス し た 時 刻 i こ応じた乱数を発生するので、基本的には実施するたびに異なる。 しかし、括弧 内のシード値を固定にするようなプログラミングをすれば、一意的な信頼区聞が 得られるc ‑ 36一

SAS/IMLに よ る プ ロ グ ラ ミ ン グ 本稿では、 S AS/IMLを 用 い て こ れ ら を 計 算 す る プ ロ グ ラ ム を 作 成 し た 。 デ ー タ としては、 P ROC FREQの 時 と 同 様 に 、 表 1に 示 し た 各 群 の 頻 度 の み を 入 力 す れ ば よい。 R ANUNI関 数 Cseed=O)で 一 様 乱 数 を 発 生 さ せ 、 繰 り 返 し ご と の 結 果 を 行 列 の 各 要 素 に 保 管 し 、 最 後 に SA Sデ ー タ セ ッ ト に 変 換 し て P ROC UNIVARIATEを 実 行 し た 。 そ の 結 果 を 図 2 に 示 し た 。 一 般 化 オ ッ ズ 比 の 9 5% 信 頼 区 聞 は [ 2 . 3 8 9 . 71 . 9 . 3 8 3 ]と 算 出 で き る 。 し か も 、 ブ ー ト ス ト 6.516]、 9 9 %信頼区聞は[1.9 3n 2 ラップ・サンプルによる一般化オッズ比の分布は、大きい値の方 l こ相当査んでい ることを確認した。 図 2。 一 般 化 オ ッ ズ 比 の ブ ー ト ス ト ラ ッ プ ・ サ ン プ ル に お け る 分 布 PROC I M Lで 作 成 し た 行 列 を S A S データセットに変換して、 PROC UNIVARIATEを 実 施 し た 結 果 で あ る 。 Quantfl e s(Def=5) 100% Max 15.14907 75% Q3 4.695815 50% Med 3.839962 25% Q I 3 . 176311 . 714927 0% Mfn 1 99" 95% 90% 10% 5% Range Q3‑Ql Mode 1" 13.43414 9.382898 6.515592 5.842017 2.680792 2.389295 1 . 970759 1 . 519504 2.794258 V a ri a b1 e = O R B o x p l o t H i s t o g r a l 1 1 5 . 5 +・ 8 . 5 + ' 1 3 5 4 . . . . . . . . . ・ ・ ・ ・ ・ ・ 1 1 5 2 5 2 ・ ・ ・ ・ ・ ー ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ー ・ ・ ・ ・ ・ ・ ー ・ ・ ・ ・ ・ 4・ . . . . . . . . ・ ・ ・ . . . . . . . . . . . . ・H ・ . . . . . . . . . . . ・ ・ . . . . . . 362 . . . . . . . . . ー ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 1 7 7 1 1 .5 t + ・ 一ーーー+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 ー φ •m a yr e ? r e s e n tu pt o8c o u n t s ‑3 7 + ー ー 令 ー ‑ ， ト

PC‑SAS/ver.6 .0 4で 、 サ イ ズ 1 .000の ブ ー ト ス ト ラ ッ プ 法 を 適 用 す る 時 の 所 用 時 聞を検討した。 3 2 ピ ッ ト マ シ ン の 富 士 通 F M‑R‑IIX2機 で 計 算 す る と 、 約 2 5 分 か か っ た 。 さ ら に 、 あ る 1 6 ピ ッ ト マ シ ン で 試 し て み る と 、 何 と 5 5分 も か か っ た 。 したがって、パソコンのレベルでは、こうしたコンビュータを駆使した方法は、 まだ実用域 l こ達したとは言えないかも知れない。 しかし、ワークステーションな ど、より演算速度の速いコンビュータを用いてやれば、格段の所用時間短縮が予 想される。かくして、将来有用な一つの方法 l こ違いないであろう。 4。 引 用 文 献 [1] Bland， M . An introducUon to loedical statistics. London: Oxford Medical Publications， p.241 ( 19 87). [2 ] Gart， 1 .1 . and Thomas， D .G . The performance of three approximate confidence limits for the odds ratio. Aa. J . EpidemioJ.， 115: 453‑470 (1982). [3] Agresti， A . Generalized odds ratios for ordinal data. siotoetrics， 3 6: 59‑67 (1980). [4 ] Noreen， E .W. [ompllter inteflsive metltods for testing l lJ'potlteses: lntrodllction. [5] Efron， B . pJans. New York: John Wiley (1989). Tl Je jackknife， t l t e bootstrap and otl Jer resampJin.e Philadelphia: SIAM Press (1982). . and Dobson， A .1 . [6] Morton， A Analysing ordered categorical data from two independent samples. Gr. I r ! ed. J .， 3 01: 971‑973 (1990). OD

/ ヲ 乙 日本 5A5ユーザー会 ( 5UG 卜 0) 肺がん検診受診後の肺がん死亡率 ‑PROC L O G I S TI Cを用いた P O I S S O N回帰分析一 0祖父江友孝恵、鈴木隆一郎事、松田実ヘ福岡正博 Z 軍 事大阪府立成人病センター、 H 大阪府立羽曳野病院 L u n gc a n c e rm o r t a li t ya c c o r d i n gt oy e a r ss i n c el a s ts c r e e n i n g ‑ A ne x a m p l eo fP o i s s o nr e g r e s s i o na n a l y s i su s i n gP R O CL O G I S T I C ‑ T o m o t a k aSobue事 ， T a k a i c h i r oS u z u k i '，門 i n o r u卜 l at s u d a 'a n d卜 l a s a h ir o F u k u o k a '事 ( ' C e n t e rf o rA d u l tD i s e a s e s，O s a k a，1 ・3 ‑ 3N a k a m i c h i I o s pi t aI， 1i g a s hi n a ri ‑ k uO s a k a5 3 7 "Osaka P r e f e c t u r a1H a bi ki n ol 3・7・ 1Habikino H a b i k i n o ‑ s h iO s a k a5 8 3 ) i U i 主ぐ ヒ 主 [1 肺がん検診は昭和 6 2 年より老人保健j 去に取り上げられ、普及が図られている。がん検 診を普及する降、には、がん検診により受診者中のがん死亡率を減少させうることを確認してお く必要があるが、肺がん検診の場合、その科学的データは十分とは言えない。そこで、大阪府 下 3町において、全住民の喫煙状況の調査デー夕、肺がん検診受診デー夕、および全住民の死 亡データを結合して、肺がん検診受診後の肺がん死亡率を非受診者と比較した。交路要因とし て、性、年齢、喫煙指数を考晴、し、最新受診からの経過年数別に、非受診者に対する肺がん死 亡相対危険を、 P O I S S O N回帰分析により推定した。人年を計算する際、性、喫煙指数については、 観察開始時に固定し、年齢、最新受診からの経過年数については、観察開始以降も変動させた。 A T AS T E Pで行い、 P O I S S O N回帰分析を P R O CL O G I S T I Cを用いて行った。 人年計算を SASのD キーワード: 肺がん検診、死亡減少効果、 P O I S S O N回帰分析、 P R O CL O G I S T I C J.はじめに がん検診の目的は、検診受診者中のがん死亡率を、非受診者よりも減少させることにある。 a n d o m i z e dC o n t r o ll e d こうした意味での有効性を検討するための、最も優れた研究方法は、 R T ri aI ( R C T)、すなわち、研究対象者をランダムに 2群に分け、一方に検診を行い、他方には行 わず、両群でのがん死亡率を比較する方法である。この方法では、検診群における個人の受診 状況は考慮しないので、解析方法は単純明解である。しかし、 R C Tは実施困難な場合が多く、次 善の策として、観察的なデータを解析するための種々の方法が提唱されている。 がん検診について、観察的に得られた個人の受診状況別に死亡率を比較する際に問題となる のは、受診パターンの分類方法である。これは、検診の受診状況別の死亡率を、前向きに比較 する場合、特に問題となる。通常のコホート研究では、個人の暴露状況を観察開始時点で固定 し、その後の死亡率を比較するが、検診の場合、受診状況は死亡を観察する期間中にも変化し、 かっ最近に受診した検診が、死亡率に対して最も大きな影響を有する。従って、受診状況を観 察開始時に固定することは不適当であり、同一個人について観察期間中に受診状況を変化させ る、すなわち、受診状況を時間依存変数として取り扱うことが必須となる。 疫学領域で用いられる多変量解析の中で、時間依存共変量を扱うための標準的な方法は、以 ‑3 9一

下の 2種がある。第 1は、比例ハザードモデルの中に、時間依存共変量を含める方法であり、 第 2は、人年計算の中で時間依存共変量を考慮した上で、問 I S S O N回帰分析を行う方法である。 一般に、前者は小規模なデー夕、後者は大規模なデータに適している。ここでは、後者の方法 を用いた。 受診状況別の死亡率の比較を、症例対照研究の手法を用いて行う研究方法については、ほぽ 標準的な方法が確立されているが、その際、受診状況の特性として最も重視されるのは、最近 の受診からの経過年数である。本研究は、最近受診からの経過年数別に、肺がん検診受診者の 肺がん死亡率を非受診者と比較することにより、肺がん検診の肺がん死亡率減少効果を検討す ることを目的とした。 2 . 対象と方法 2 .1.観察対象者 大阪府下 3町において、喫煙歴を含む生活習慣に閲するアンケート調査を、 4 0 議以上の住民 全体を対象として実施した (N町:1 9 8 3 年 、 I し町:1 9 8 5 年 、 K2町: 1 9 8 5 年)。回収率は8 6 . 0 ‑ 9 6 0 人、女9， 6 0 5 人のうち、喫煙状況に関する質問の回答 8 9 . 3 %であった。アンケート回答者男8， に欠測のあった人を除外した。さらに、 4 0・4 9 議の年齢層では、観察期間中に肺がん死亡が生じ なかったので除外した。その結果、男4， 6 2 8 人、女4， 7 4 3 人を観察対象とした。 2 . 2肺がん検診データおよび死亡データとの記録照合 上記 3市町村では、大阪府立成人病センター、大阪府立羽曳野病院、および町役場が共同し て、地域住民を対象とする肺がん検診を年 1回実施してきた。受診者全員に対し胸部間接 X線 を行い、高危険群、すなわち、喫煙指数〈一日 l 喫煙本数×喫煙年数)が 4 0 0 以上の者に対し、時 疾細胞診を実施した。検査の結果、肺がんが疑われた者に対し、精密検査を行い、肺がん診断 例については、可能な限り外科的切除を行った。検診開始年は、 N町で 1 9 8 1年 、 K1町で 1 9 8 5 年 、 K2町で 1 9 8 4年であった。この肺がん検診データについて、個人の受診記録を経年的に観察でき るように編集した。上記アンケート調査実施時を観察開始時点とし、観察開始時点から 1 9 9 0 年 1 2 月3 1日までの情報を解析に用いた。全住民の死亡データについても、観察開始時点から 1 9 9 0 年1 2 月3 1日までの情報を、死亡小票から把握した。これらの記録を個人別に照合し、結合した@ 解析に用いたデータは、以下の 8項目である。 4 0

①性 ②生年月日 ③喫煙指数(観察開始時) 〕 最 大 8回分 ④検診受診年月日 〔⑤検診結果(肺がん、肺がん以外)) @死亡年月日 ⑦死因(肺がん、肺がん以外) 2 . 3人年計算法 種々の要因の区分別に死亡率を計算するためには、要因の区分別に死亡数を把握するととも に、要因の区分別に観察人年を計算する必要がある。通常のコホート研究の場合、ある個人の ある要因についての区分は、観察開始時点の状況にて固定し、それ以降の変化はないと仮定す るのが普通である。こうした仮定は、長期にわたって安定した生活習慣などの場合には適当か もしれない。しかし、検診の受診状況別に死亡率を検討する場合には、観察開始以降の受診状 況により、区分を個人の中でも変化させる必要がある。図 1に例を示した。 最近受診 からの 非受診 経過年数 l 年8カ月 観察開始 l 年 2年 l経過 10 l 年 1経 過 ， 2年 3年 " ?ず ) i トf「ず川￨ 1 0 1 1 受診 受診 観察終了 図 1観 察 開 始 以 降 の 受 診 を 考 慮 し た 人 年 計 算 の 例 この例では、非受診の観察人年を 1年 8カ月、最近の受診からの経過年数が 1年、 2年、お 、 10カ月 +1年 =1年 10カ月、お よび、 3年の観察人年を、それぞれ、 1年 +1年 =2年 よび、 6カ月と計算する。このような観察人年計算を、集団全体について行い、それぞれの区 分に加算する。本研究では、最近受診からの経過年数の他に、性、年齢、および、喫煙指数 〈平均一日喫煙本数 x喫煙年数〉を含めた、 4種頬の要因を同時に考晴、するために、 S A Sの D A T AS T E Pにて、人年計算のための 4 次元のA R R A Yを設定し、個人の人年を累積した。そのフロー チャートを、図 2、 3、 4に示した。年齢については、最近受診からの経過年数が変化するご とに、再計算を行った。 このようにして、各要因の区分別に、観察人年、肺がん死亡数、および、肺がん以外の死亡 A T A S E Tの一部を表 1に示した。 散を計算した。実際の SASD ‑41‑

なし n+l回目受診 までの人年計算 あり ※死亡日あるいは 1 9 9 0年 1 2月3 1日 ￨ お わ り ￨ 図 2人年計算のためのフローチャート 4 2‑

人年=人年十 365 . 25 < 日数 =n+l回目の受診日一 人年 ( n回目の受診日 +m) i 性、年齢、喫煙指数、経過年数 1= 人年十日数 ￨ お わ り ￨ 図 3 n+1回目受診までの人年計算のためのフローチャート ‑ 43‑

人年=人年十 365 . 25 < 日数=観察終了日 ‑ n回目の受診日 ‑ m 人年!性、年齢、喫煙指数、経過年数 1= 人年十日数 肺がん死亡の場合 肺がん死亡!性、年齢、喫煙指数、経過年数 1= 肺がん死亡 +1 他因死亡の場合 他国死亡 i 性、年齢、喫煙指数、経過年数1= 他国死亡 +1 図 4観察終了までの人年計算のためのフローチャート ‑4 4

表 1 各要因の区分別の観察人年、肺がん死亡数、および、肺がん以外の死亡散 の出力の一部 ‑186212211 442012001 A︐ 44210106 2220000212 l'l ノ 'ln 企 っ ‑ 45‑ ・ ・ ・ ・ g‑nununununununun4nununununununu‑‑nununununununun4nununununununu'I22 E・ 企 U‑‑2・ ‑qunuzFbaU t つ‑quA FboO t 司Q 司 Qu'l つ‑ q u A phdaU t 司 QU1A E・ 司 oo‑‑ E・'l 勺ム q u A FbaU t 企 ‑ZE‑‑414'I141414'l'ln4n4n4 勺 ム ワ ム 円4n4n4qdququqaququququn吐 n吐 n吐 n吐 n吐 n吐 n吐 n吐・・1・ 企 ‑ z ・ 12 氏UρUρU 氏U 氏UρU 氏UαUρU 氏UρU 氏UρUρO 氏UQU 氏UρU 氏UαUρUρU 氏UρUρUρU 氏U 氏UρUρU 氏Uρo g 企 11111111111111111111111111111111 司 QuodnU1AqL つ‑ q u A F h u 氏U t d A FbαU t 司 QUQunu1A 勺 ム つ 司 QUQunU1A 14 勺ム quR1FbρU t t t 司 t 司 司 t 司 司 QUQUQUQUQUQUQUQUQUQUQUQUQui‑ 司 7B7a t 司 7a t iiρUρU 氏UρU 氏U 氏UρUρUρU t ̲ L C(肺がん死亡数) ・ 。 L A S T 司 ・ B I ̲ C (喫煙指数〉 L A S T (経過年数) P ̲ M (観察人年) 月数 人数 人数 D ̲ O T H E R (肺がん以外死亡数) 1 :男 2 :女 1 : 5 05 42 : 5 5 ‑ 5 93 : 6 06 44 : 6 56 95 : 7 07 4 6 : 7 5・7 97 : 8 0・ 1 : 03 9 92 : 4 0 0 ‑ 7 9 93 : 8 0 01 1 9 94 :1 2 0 0 ‑ 1:12:23:34 : 45 : 56 : 67 : 7 8 :非受診 S E X (性) A G E(年齢) 3 7 3 1 . 6 3 5 7 9 . 4 0 2 3 1 . 5 1 1 3 5 . 2 8 9 3 . 1 1 4 4 . 4 1 4 3 . 9 5 3 4 8 9 . 4 2 2 0 6 5 . 6 7 3 3 0 . 3 4 1 7 7 . 9 2 8 4 . 2 7 4 3 . 1 ' 1 3 6 . 5 3 3 6 . 1 2 3 8 3 2 . 8 3 2 ' 1 7 8 . 8 9 3 3 3 . 2 5 1 5 3 . 3 8 1 0 3 . 2 0 6 9 . 4 4 2 9 . 9 2 0 . 0 0 3 1 8 3 . 5 0 6 4 5 . 6 7 1 7 7 . 5 7 1 3 6 . 6 7 8 1 . 8 4 3 8 . 8 3 8 . 6 3 0 . 0 0 1 8 5 6 . 1 1 DO T l I E R DL C B IC Pト 1 A G E S E X O B S

2 . 4P O I S S O N回帰分析 P O I S S O N回帰分析は、コホート研究にて得られたデータを解析する際に、同時に複数の要因を 考慮するための多変量解析の 1つである。問 I S S O N回帰分析では、下式に示す如く、死亡率入の 対数を要因の線形結合で表し、各要因の区分ごとの死亡率が、問 I S S O N分布に従うと仮定する。 10g入 =bo +bj Xj+b2X2+… … r 一入 t e r ‑ ‑ i P(Y=r)= ( 入 t) 要因 X jの区分が、 Xl1である集団の死亡率入 1と 、 Xj 2である集団の死亡率入 2 は、それぞれ、 下式の如く表せる. 10g入j=bo+bjXl 1+b2X2+… … 2+b2X2+… 10g入2=bo +bj Xj … 従って、死亡率の比、すなわち、相対危険は下式のようになる。 ︐ ︑ ︑ X J 内 4 〆g ︑ X b 入1 一 一 4‑4A 内 ︑1tlIJ ︑ 八 四 ︑A g r t i l ‑ ‑ ‑ L o 入 ラ =eX p (bj (X12‑ Xl 1)) X11とX12を値を、それぞれ 0と 1となるように設定しておけば、 exp (b1) がすなわち 相対危険となる。そのためには、区分が 3つ以上になる要因については、ダミー変数を設定す る必要がある。 P r o cL o g i s t i cを用いて、問 I S S O N回帰分析を行うためのプログラムの例を、表 2に示した。 ‑ 46‑

表2 P O I S S O N回帰分析を行うためのプログラム D A T AA ; S E TS A V E . P 門0 1 ; 1 FS E X = 2T l I E NF E門A L E = I ;E L S EF E 門A L E = O ; I FA G E = 2T H E NA G E 5 5 = 1 ;E L S EA G E 5 5 = O ; I FA G E = 3T I I E NA G E 6 0 = 1 ;E L S EA G E 6 0 = 0 ; I FA G E = 4T I I E NA G E 6 5 = 1 ;E L S EA G E 6 5 = 0 ; I FA G E = 5T I I E NA G E 7 0 = 1 ;E L S EA G E 7 0 = 0 ; I FA G E = 6T I I E NA G E 7 5 = 1 ;E L S EA G E 7 5 = 0 ; I FA G E = 7T I I E ND E L E T E ; I F8 1 ̲ C = 2T I I E N8 1 4 0 0 = 1 ;E L S E8 1 4 0 0 = 0 ; I F8 1 ̲ C = 3T I I E N8 1 8 0 0 = 1 ;E L S E8 1 8 0 0 = 0 ; I F8 1 ̲ C = 4T l l E N8 1 1 2 0 0 = 1 ;E L S E8 1 1 2 0 0 = 0 ; I FL A S T = 1T I I E NL A S T 1= I ;E L S EL A S T 1= O ; I FL A S T = 2T I I E NL A S T 2 = 1 ;E L S EL A S T 2 = 0 ; I F3 < = L A S T < = 7T H E NL A S T 3 = 1 ;E L S EL A S T 3 = 0 ; R U N ; P R O CL O G I S T I C ; 門O D E LD ̲ L C / P一 門= F E ト l A L EA G E 6 0A G E 6 5A G E 7 0A G E 7 5 8 1 4 0 08 1 8 0 08 1 1 2 0 0 L A S T 1L A S T 2L A S T 3 ; R U N ; P R O CL O G I S T I C ; 門O D E L0O T H E R / Pト l = F E 門A L EA G E 6 0A G E 6 5A G E 7 0A G E 7 5 8 1 4 0 08 1 8 0 08 1 1 2 0 0 L A S T 1L A S T 2L A S T 3 ; R U N ; 3 . 結果 表 3に、観察対象者の性別にみた年齢および喫煙指数分布を示した。男女とも、約半数が 5 0 歳代であり、高齢になるほど割合が減少していた。喫煙指数については、男では、高危険群に 相当する 4 0 0以上の者が約70%を占めたのに対し、女では約 5%であった。 表 4に、性、年齢、喫煙指数別にみた受診率を示した。調査期間全体を通じての受診率は、 0歳代で低く、女の 6 0歳代で高い傾 男で 23.9%、女で 39.3%であった。年齢別にみると、男の 5 向があった。喫煙指数別にみると、男では大きな差は認められないのに対し、女では、喫煙指 数が高いほど、受診率は低くなる傾向があった。 表 5に、性、年齢、喫煙指数、最近受診からの経過年数別にみた人年、肺がんおよび肺がん 以外の、死亡者数および死亡率を示した。肺がんの死亡率は、女よりも男で高く、若年よりも 高齢で高く、喫煙指数の低い者より高い者で高かった。最近受診からの経過年数別では、非受 診に比べて、経過年数 1年のところでのみ、肺がん死亡率は低下した@肺がん以外の死亡率に ついても、ほぼ同様の傾向があった@ ‑4 7ー

表 6に、 P O I S S O N回帰分析を用いて推定した、各国子の肺がん死亡、および、肺がん以外の死 亡の相対危険を示した.各国子の区分別の相対危険の値は、表 5の傾向とほぼ同様であった。 最近受診からの経過年数別では、経過年数 1年のところで、肺がん死亡および肺がん以外の死 . 1 0、0 . 3 4となり、肺がん死亡相対危険の方が小さかった。経過 亡の相対危険が、それぞれ、 0 年数 2年以上のところでは、肺がん死亡、肺がん以外の死亡の双方とも、相対危険は 1に近か った。表には示していないが、検診を 1回でも受けた者の、非受診者に対する相対危険は、肺 . 3 4 ( 9 5 %信頼区間 : 0 . 1 6 ‑ 0 . 7 2 )、肺がん以外の死亡では 0 . 5 1 ( 9 5 % 信頼区間 : 0 . 4 3 がん死亡では 0 ‑ 0 . 6 1 )であった。 布 分 の一一o一 O 120963‑5582一 数 一 2 5 3 8 3 1 85 仏 一 3 0 0一 O 一 指 一 一2 2 i l l ‑ 9 ud91041 ミd 一 493 一 一 担 丈 瓦 ρRJ6692‑05269 F Hq A 一 d A 1 A 1 q d q u τ q 1 q u 三 一 一 一月一一一 ヮ d ﹃ L o o h o n u0 u u d Q U Q u q u ‑1 白q 一 9 8 6 6 一 4 2 7 6 7 z z v 一 z t li‑‑ mum‑un2 ω ﹄ 戸 一 t b ﹁込q d Q U F b ヌ UQUI‑‑弓t ワh 司 一 U J ﹁t n U R u n ‑ q u h 4 ヌ 2 2 白 つ 率一玄一1 一 一 診一一部一8 0 1 5 2一 6 3 6 3 4一 受一一診一回初 一 た一一‑量一3 2 2 ‑ 一 叩 一 叩 み一一べ一一一 に一一の一一一 口 n一 一 一 一 一 9 4 8 8 3一 一 一H hA 6司14921一 指一一今日羽幻路加一泊辺お却一お 煙二受一一 喫一一ι 3 4 3 0 1一 5 5 8 4一 2 一 一fxu3960238S 9 弓 1 ハ ︑ 一 一i n u o Ot ワQ d n uエ uqLb nu 三む k一 齢一一ノ一日 5 3 2 2 7 9 5 3一 お 年 一 一一一 2 一一米主3 9 8 2 0ヌ 8 0 8 一 Q U0 d 1 i ρ u n 4 I A 1 ︑ 一 一 h乏Q U F b q ut 勺 7 引 一日引は 6一 一 盛一中日間日刊 司 制 一 4 8‑ m 煙一一一一 喫一一一邸前却訂叩別一日出初日一 1 p h u ‑ ‑ 一一一・l nuQU U 氏F b q d一 弓 k J 百せ 7L 一 一 τl'lIH1 ト仇一一一一一 お一一一一一 齢一一%一S J J S J o d J A広之一心 t ワn 4 n u R u ‑ Q u h o q 4 z n u 戸ヒ‑一マt h O ワ h n ρ 1 A 1 i 1 i q L ︑ ぜ っ ゐ 1 A ‑ n u ﹄ ﹁ 一 一 一 勺 ︐u 一 の一一一一一 勺 金註 4宅百ヲ一hA‑ A R u 1 q d q L R U Q u ‑ t Q U Q U 1 土 t ワ U n ヨ 戸 日 コ 一 宮E n o n u Q u n o b q d h u ‑ n u 氏一 U 倉 4一 E 7 5 2 ミd605石 一 ‑‑ ヮ2 1 1 1 141 4 ι b 対 一 ‑﹂一 ・ た 一 み 一 一 4u ・ の 一 ︑ り 一 ・ 一 関 一 察 一 観 一 金註 性 一 表 一 一 4 顧彊指数 5 05 9 歳 6 06 4蔵 6 5 ‑ 6 9歳 7 07 4属 7 5・7 9 歳 蕊 取7 4 0 0・7 9 9 8 0 0 ‑ 1 1 9 9 1 2 0 0以上 写融 口β 性 一 一 3 5 0・5 4 歳 5 5 ‑ 5 9歳 6 0 ‑ 6 4歳 6 5 ‑ 6 9歳 7 0 ‑ 7 4歳 7 5・7 9 歳 喫煙指数 3 9 9以下 4 0 0 ‑ 7 9 9 1 9 9 8 0 0・1 1 2 0 0以上 年齢

斉 r 内 向ノ 5 05 9 歳 6 0 ‑ 6 4歳 6 5 ‑ 6 9 歳 7 0 ‑ 7 4 歳 7 57 9 歳 3 9 9以下 4 0 07 9 9 8 0 01 1 9 9 2盟且上 向 非受診 l 年 2 年 3 年以上 最新受診から の経過年数 勺 年齢 ・ ・ ・ ・ 険一﹀ 死 一 D ‑ 4 1 1 2 4 8 5一 3 礼直一 塩L国 日 以 M M μ 一川川口一 M M M一 L じト十七トト上 も L ‑ ‑ ‑ . 1一 ・ 一 ‑ 一 週の一室 5一 7 9 5 7一 0 8 9一 7 1 1一 ﹁ 荻 金 4一 2 1 0 5 一 9 8 6一 2 7 8一 ι 亡一一郎一仏一 1 2 4 L o o n 0 0仏一 EHIM? ︑ { 一 ‑ ‑ ‑ ‑ 仙 一 ん 一 険 一 099147044一 f一的礼斤 l一 一 0 6 C 3 E l一 王 山 一 U 言 5‑06826τol‑‑9 j ; 1 J259TAllo一 1 0 0 1一 列r z t‑ 一 10 11 一 ぃ i百 区 一 一 一 一 ι 一一一一 ん一一1 世 一 ﹀ L 6 7 0 6一 0 6 7 一 2β 立 陰里 E E 6 一 3 0 7 2一 0 1 7一 4 2 2一 び一一区一仏一 ι 仏日あふ一 ι4nb‑035一 μ 世亡箇仁川一一 一同一 亡 一 週 監 訓 一 ♂ 五 ぷ n21AFhiJAJ一 F一 八 一 g o ‑ ‑ 2 5 3 ι 0 0 0 4 0 0 0一 一 O E O ‑ 6 7 E 0 7 6 2ο 一 080 証一魁一 b A J J S J斗 nJρASA一心川 Jnd ' I一 ' l ' l ' l ' I1 A Pし ︐l ‑ E i n t Q u n b q d ニ h E I ‑ ‑ 1A 門一 島 原 ‑ 一 ・ 守 昆 C Iu ‑ ‑ 1 1 1 ニ一一 一 た二担一一一一 ヲチ己一一一一 nu‑= 一 に一一一歳歳晴歳直下羽山川一会止一 m 1一一件し 石 川割引川誠一別刷盟関年年俳一 の一一ら 画一一数一輪 宝一一一指受過 室一匿性司一喫一最の 6ご 工 師 彊 新 経 4 9一 十 率一一十一 3 1 7 5 6 一 1 7 8 9 ‑ f一 色 2 9 9 3 一 0 4 一 9 ﹁ZDHU‑05905 U ]=一bL足 完 3187i556 一 一 1一 Fu‑‑E一 一 8一 57120‑9495‑4561一 υ ‑5 T i ‑ ‑ i HA‑‑'i11'iτl'i4τi一 y ‑ ﹁ の一一向一宮一 8 5一 8807o‑4720一 8 8 2 4一 3一 01 8 0‑4 9一 2d4 5 一 一 丈 一 税 Eq 94 3一 一 5 ゆ 一 4F n u一 q 1A1 1A ‑ n 唯8 一4 4示 h 7 ‑ 一 台 ド 一 一 d 7 1A 1‑ 土 以 一 亡 一B二 一 一 一 一 一 ん一亙一一一一一一一 一一一︑ n Q u n u一 土 マ I d u nU7 l q d Q U Q U 一 Q U Q un U F b1 Q U ペμ 1 A 1 A R υ A U J一 つ 主 つ ‑ つ 副 勺 i q u Q d n U Q υ 唯 一 日そU ￡ 一一珂コ 吐 1 a ρ U 一 一 一 仏 L L L一し仏しし一仏一 肺一一ん一一Lnh一仏仏 L Lし 立一が一一一一一一一 4 8刊日 8一日山口 6一犯 2 4 3一 よ一一肺一数一泊 7一 日 一 お二一一一一一一 ω 合計 亡一年 η 日一 初日節目有印お堕辺但剖却一剖一 knu ‑ A 1l qd au ρU一 一 氏 り つ0Q U 1 A ‑ F h d Q u p h d n u 石 ﹄ 一 r y uノ﹁ 2 5 2 2宗 E ワノ 5 7 7 1 8 6 3 5 3 一 吋 一 211 3 14 3 15 ‑ 2臼 2一 ん一 つ が一 男 女 嘆煙指数 た一 み 一 F D ‑ 表 一 性 4 . まとめ . 1 0倍に減少したが、 2 本研究では、最近の受診後 1年以内の肺がん死亡率は、非受診者の 0 年以上経過すると、非受診者とほぼ等しくなった。これは、肺がん検診の肺がん死亡率減少効 果が、比較的短期間しか持続しないことを示している。また、肺がん以外の死亡率も、受診後 1年以内では、非受診者に比べて 0 . 3 4 倍に減少したことから、 0 . 1 0倍の肺がん死亡率減少効果 e l t h yS c r e e n e eE f f e c tによるものと考える。しかし、減少の程度が、肺 のうちの大部分は、 H

がん以外の死亡よりも、肺がん死亡の方で大きいことから、肺がん検診の肺がん死亡率減少効 果も、ある程度は存在することが示唆された。 本研究の問題点としては、第一に、Sel e c t i o nB i a sの影響を除去できていない点がある。 Selection B i a sとは、検診受診者は、非受診者に比べて、健康に対する意識が高く、もともと、 がんの死亡率が低いかも知れないという偏りである。こうした偏りは、 R C T 以外の研究手法では、 除去することは不可能であり、複数の研究を積み重ねることにより、同様な結果を得られるか どうかを検討する必要がある。第 2に、肺がん検診後の肺がん以外の死亡率の低下は、ある程 度健康な人だけが検診を受診することができることによる、 l l e J t h yS c r e e n e eE f f e c tの影響を 示すものであり、こうした影響を除いた検診の効果を推定する方法を検討する必要がある。第 3に、本研究における症例数、特に、検診受診後の肺がん死亡数は 1 0 例以下と少なく、症例数 を増やして検討する必要がある。第 4に、本研究では、喫煙状況は、観察開始時点で固定して 解析したが、観察開始後に変化する可能性もある。肺がん検診受診者については、受診時に嘆 煙状況を質問しているので、喫煙状況の変化の把握も可能であるが、非受診者については、そ のようなデータは得られなかった。従って、比較の降、の公平さを保つために、本研究では喫煙 状況の変化についてのデータは用いなかったが、さらに長期間の追跡をする際には、検討が必 要である。第 5に、観察期間の年齢の変化に対応するために、本研究では、最近受診からの経 過年数が変化するごとに年齢の再計算をした。これは、プログラムを単純にするための方策で あるが、正確には、誕生日ごとに年齢の加算をすべきである。時間依存共変量には、観察開始 以降、一定の間隔で自動的に変化する共変量〈例えば、年齢)と、データを新たに与えること により状態の変化がわかる共変量〈例えば、受診状況)の 2種頬があるが、今後は、こうした 複数の共変量を同時に考慮することのできる汎用の人年計算ソフトの開発が望まれる。 観察的に得られたデータを用いて、がん検診の有効性の評価を行う際には、種々のバイアス の彫響はあるものの、本研究で用いた方法も、解析方法の 1っとして育用であると考えた。

日本 5A5ユーザー会 (
5UG卜 0
)
生存時間分析手法の比較

石垣智子
東京大学医学部健康科学・看護学科疫学・生物統計学教室

Comparison o
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S
A
Sで は 生 存 時 間 分 析 の た め の 手 法 が い く つ か 用 意 さ れ て い る が 、 そ の 使 い わ け に 関 し て
は充分な議論はない。そこで、各々のプロシジャの特徴を列挙して比較する。
また実例として、東京女子医科大学糖尿病センターのデータを用いて、糖尿病性網膜症
の 発 症 を 「 死 亡 Jとして扱い、

「死亡 Jに 影 響 す る 因 子 の 同 定 と 、 網 膜 症 発 症 ま で の 糖 尿

病擢病年数の推定を行う。各々のプロシジャの結果を比較検討することを目的である。

キーワード

LIFETEST.PI
lREG.LIFEREG.LOGISTICプロシジャ

1" P
C版 S
A
Sで 実 行 可 能 な 生 存 時 間 分 析 手 法
本論文で扱う生存時間分析手法は以下のものである。
① K
aplan‑Meieri
法

② C
o
x回 帰 分 析

e
ib
u1
1分 布 の あ て は め
③ W
④ L
ogistic回 帰 分 析 (Poisson回 帰 分 析 の 代 用 )

現在 P
C版 S
A
Sで は 順 に 、 ① は LIFETESTプ ロ シ ジ ャ 、 ② は P
I
lR
E
Gプ ロ シ ジ ャ 、 ③ は LIFEREGプ
ロ シ ジ ャ 、 ④ は LOGISTICプ ロ シ ジ ャ を 用 い る こ と に よ り 解 析 可 能 で あ る 。

aplan‑Meier推
解析のストラテジーとして、まず最初に用いてみるべきプロシジャは、 K
定 量 を 算 出 す る LIFETESTプ ロ シ ジ ャ で あ る 。 生 存 関 数 の プ ロ ッ ト を 視 察 す る こ と は 、 そ の
後の解析方針を検討する助けとなる。

W
e
ib
u1
1分 布

C
o
x回 帰 分 析

Logistic回 帰 分 析

原理

1
¥
"7
)トIJ
.
J~

比
1
!
~例
1
l
.
l
lサ
1
'ード性
7トリリ

Poissoni:デル
(LogisticfTル)

時翼集室性

X

X

X

。

。

区間打切り

。
。

残差の確認

X

左側打切り

。
X

。
X

<表 1 : セ ミ パ ラ メ ト リ ッ ク お よ び パ ラ メ ト リ ッ ク な 生 存 時 間 分 析 手 法 の 特 徴 >
‑ 51 一

生存時間分析で用いられるその他のプロシジャの特徴を簡単にまとめてみると、前頁の
表 の よ う に な ろ う 。 な お O(可能)、

x(不可能)は現在の SASの プ ロ グ ラ ム で の 可 能 性 を 示 し

ており、理論的にはたとえば L
ogistic回 帰 分 析 で 左 側 打 ち 切 り や 区 間 打 ち 切 り を 扱 う こ と
も可能ではある。

PC版 S
A
Sでは PHREGが最近リリースされて、 P
I
lG
L
Mで は で き な か っ た 時 間 依 存 性 共 変 量 が 扱
えるようになり、さらに M
artingale、 Deviance残 差 プ ロ ッ ト が 簡 単 に 描 け る よ う に な っ た 。
ま た リ ス ク 比 の α %信頼区間の算出も容易である。

LOGlSTICプ ロ シ ジ ャ で も 、 回 帰 診 断 が 可 能 と な っ た た め 、 Pearson、 Deviance残 差 の 検 討
が 簡 単 に 行 え る よ う に な っ た 。 さ ら に 発 生 率 の α %信頼区間の算出が可能である。

e
ibu1
1分
各手法の関連について簡単に述べるれば次のようになる。基準生存時間分布がW
IFEREGプ ロ シ ジ ャ が 前 提 と す る よ う に 共 変 量 の 影 響 が 対 称 線 型 モ デ ル で 表 さ れ
布であり、 L
Jハザード性をみたす。したがって、 W
eibu1
1分 布 の あ て は め
れば、このモデルは同時に比j?l

とC
o
x回 帰 の あ て は め の 結 果 の 聞 に は 、 パ ラ メ ー タ 聞 に 一 対 ー の 対 応 が 成 立 す る 。 ま た 、

c

o
x回 帰 分 析 が 条 件 付 き Logistic回 帰 分 析 と 同 等 で あ る こ と は 広 く 知 ら れ て い る 。

2. 解 析 結 果
1
. Kaplan‑Meier推 定 量 (LIFETESTプロシジャ)
aplan‑Meier推 定 量 を 算 出 し て 、 各 群 の
治療法(食餌療法.経口.インスリン)で層別して K
og‑rank検 定 統 計 量 お よ び Wilcoxon検 定 統 計
生 存 関 数 を プ ロ ッ ト し た ( 図 1:左)0 3群聞の l

.
0
0
0
1で 、 治 療 法 聞 に 有 意 差 が あ る こ と が 分 か っ た 。
量 の p値 は い ず れ も 0
こ与える影響を T
EST STATEMENTで 検 定 し た と こ ろ 、 有 意
つぎに、他の共変量が生存時間 i

I
b
A
1
c個人平均であった。
になる共変量は初診までの糖尿病擢病期間と観察期間中の I
爵蹟I!!!I!

厨踊亘発亘
l
1
.
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02
‑5.0
0
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1

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.
‑

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.

<図 1.

・
，
.

1

左:治療法別の生存関数プロット
右 :1
og一
(l
o
g
(生存関数)) v
s
. l
o
g
(擢病期間)

‑ 52‑

のプロット>

また、 l o g (一l o g (生存関数))，こ対して l o g (擢 病 期 間 ) を プ ロ ッ ト し て 直 線 性 が 認 め ら れ る こWeibull分 布 が あ て は め ら れ る か ど う か を 調 べ る こ と が ことによって、基準生存時間分布 i できる。このデータでは(図 1:右)に示すようになった。治療群別に直線回帰分析を実行し 2 た結果、 r は そ れ ぞ れ 食 餌 療 法 O .9 0 .経 口 O .91.インスリン O .9 4となり、 Weibull分 布 へ の あ てはまりは良好であることが確認できた。 2 . Cox@ 1帰 分 析 ( P I I R E Gプロシジャ) Cox回 帰 分 析 は 、 比 例 ハ ザ ー ド モ デ ル に 基 づ い て lつ 以 上 の 共 変 量 が あ る 場 合 i こ中途打ち 切り死亡時聞を解析する手法である。このモデルは一般性が非常に高く、応用される頻度 も極めて多い。 まず、全変数を逐次変数選択を用いて解析したところ、糖尿病擢病期間および治療法が 有意となった。ところが、ここでは擢病期間は短いほどリスクが高いという結果になって こは納得がいかないものであった。 しまった。この結果は臨床的 i 0年 以 内 、 そ れ 以 上 の 3群 i こ層別して各群で C ox@1帰分析 そ こ で 、 擢 病 期 間 を 5年以内、 1 を行い、さらに治療法別にリスク比の 9 5 %信 頼 区 聞 を 算 出 し て 、 比 例 ハ ザ ー ド 性 の 検 証 を 行 っ た 。 有 意 に な っ た 共 変 量 は そ れ ぞ れ 、 5年 以 内 で は 糖 尿 病 発 症 年 齢 ・ 観 察 期 間 中 の HbA1 0年 以 内 で は 観 察 期 間 中 の I I b A 1 c個 人 平 均 ・ 初 診 時 HbA1c、 1 0年 c個 人 平 均 ・ 初 診 時 HbA1c、 1 こ示 以 上 で は イ ン ス リ ン 治 療 で あ っ た 。 治 療 法 別 で の リ ス ク 比 の 95%信 頼 区 間 の 結 果 を 以 下 i す。 リスク比の 9 5 %信 頼 区 間 治療法 5年 以 内 5 ‑ 1 0年 以 内 1 0年 以 上 下側中央値上側 下側中央値上側 下側中央値上側 .7 8 1 .4 6 2 .7 7 1 5 .3 2O .7 8 4 .1 3O .3 4 2 .7 6 2 2 .0 7 イi"J.リy 1 .2 5 .6 4 3 6 .4 5O .9 0 2 .3 2 6 .0 01 .6613.17104.651 経口 <表 3 : 擢 病 期 間 別 、 食 餌 療 法 を 基 準 と し た 治 療 法 に よ る リ ス ク 比 の 95%信 頼 区 間 > この表より、特にインスリン治療群では、擢病期聞によってリスク比が大きく異なって いることが判る。また、有意となった共変量も違っていた。したがって、比例ハザード性 こ納得できない結果を導いていることが推 が成り立っていないことが判り、これが臨床的 i 察できた。 3 . W e ib u1 1分 布 の あ て は め (LEFEREGプロシジャ) LIFETESTや PHREGプ ロ シ ジ ャ で は 、 網 膜 症 の 「 発 症 」 ま で に か か る 時 間 の 推 定 は で き な い (但し、 LIFETESTプ ロ シ ジ ャ で 算 出 し た 生 存 関 数 を 用 い て 、 ノ ン パ ラ メ ト リ ッ ク に 推 定 す ることは可能ではある)。また、 LIFETESTプ ロ シ ジ ャ の 結 果 か ら 、 こ の デ ー タ は 指 数 分 布 e ib u1 1分 布 に 従 っ て い る こ と が 判 っ て い る 。 そ こ で 、 Weibull分 布 に あ て は め る こ よりも W とで「発症」までの擢病期間の推定を行うこととした。また、 変量の検討も行った。 「発症」に影響を及ぼす共

1) 右 側 打 ち 切 り の み の 場 合 LIFETESTプ ロ シ ジ ャ と 同 じ デ ー 夕 、 即 ち 観 察 期 間 中 に 「 発 症 J し た 症 例 と 観 察 期 間 中 に 「発症」しなかった症例を用い、発症を認めた時点を「死亡」時点として推定を行った。 「 発 症 」 に 影 響 を 及 ぼ す 共 変 量 は 、 擢 病 期 間 ・ 観 察 期 間 中 の HbA1c個人平均・初診時lIbA 1 cと、かろうじてインスリンが有意であった。 2) 区 間 打 切 り を 用 い た 場 合 網 膜 症 が 発 症 し て い な い 場 合 は 、 眼 科 診 療 は 1年 i こ一度がせいぜいである。つまり、前 回 の 眼 科 受 診 以 降 に 発 症 し た 正 確 な 時 点 は 判 っ て い な い の で あ る 。 そ こ で 「 死 亡 J時 点 に 幅をもたせる区間打切りという方法を用いて推定を行った。 「発症」に影響を及ぼす共変量は、擢病期間・観察期間中のl!bA1c個人平均・初診時l!bA 1 cが有意であった。 3) 左 側 打 ち 切 り を 含 め た 場 合 臨床試験は前向き研究であるから、試験を開始した時点で「生存」している症例のみを 扱っている。したがって、打ち切りは右側のみを考慮すればよい。しかし、カルテからデ ー タ を お こ す よ う な 後 ろ 向 き 研 究 の 場 合 は 、 研 究 を 始 め た 時 点 で 既 に 「 死 亡 J してしまっ ている症例もある。このような症例も含めて解析した方が、疾患の自然史を理解する際に はバイアスが少なくなると思われるが明確な解答は得られていない。 また、全ての共変量を含めてモデルへの影響をみたところ、有意になった共変量は観察 I b A 1 c・経口剤・インスリンであった。 期 間 中 の HbA1c個 人 平 均 ・ 初 診 時 I 「発症」推定年数の 9 5%範囲(単位:年) 治療法 右側打ち切り 右側区間打ち切り 左側区間打ち切り 下側中央値上側 下側中央値上側 下側中央値上側 食餌 7.30 28.28 60.54 6.6933.4282.51 1 .7027.09128.39 経口 5.39 20.87 44.67 4.41 22.02 52.36 0.7912.52 5 9 .3 5 1 i ，J リ y3 .94 15.27 32.69 3.1915.9239.32 0.64 10.18 4 8 .2 5 形状 古 <表 4 抗 尺度 J' j 経口 イiAI 右側打ち切り 0 .3 0‑ 0 .6 2 O .5 1 3 .5 3‑ 右側区間打ち切り 0 .7 4 O .6 2 3 .7 4 ‑0.42 ‑ 左側区間打ち切り 6 3 .6 9‑ 0 .7 7‑ 0 .9 8 1 .0 上 : 3種 類 の 推 定 方 法 に よ る 治 療 法 別 、 発 症 ま で に か か る 推 定 年 数 ・下: 3種 類 の 推 定 方 法 に よ る 各 パ ラ メ ー タ 推 定 量 以 上 の 3つ の 推 定 方 法 に よ る 結 果 か ら 、 左 側 打 ち 切 り を 含 め る と 中 央 値 は 短 く な る が 、 区間打ち切りを用いることで分布の裾が広がってしまうように思われる。 ‑ 54‑

4 . Logistic回 帰 分 析 (LOGISTICプロシジャ) Cox回 帰 分 析 に よ っ て 、 比 例 ハ ザ ー ド 性 が 成 り 立 た な い こ と が 判 っ た の で 、 擢 病 期 間 を ま とめて解析することは不合理だと考えた。そこで、生命表解析でよく用いられるように、 1症 例 に 対 し て フ ォ ロ ー ア ッ プ 1年 毎 の デ ー タ を 積 み 重 ね て 、 人 ・ 年 の デ ー タ l こ作り直し た。但し、ここでは発症するまでのデータ及び発症前のデータを用い、発症後のデータは 除いた。人・年のデータにすると、臨床検査値や血圧のような時間依存性共変量の変動も 柔軟に考慮できる。 他 の 手 法 で 行 っ た の と 同 様 に 、 擢 病 期 間 を 3つ に わ け で 網 膜 症 発 症 に 影 響 を 及 ぼ す 因 子 を 有 意 に な っ た 共 変 量 は そ れ ぞ れ 、 5年以内では糖尿病発症年齢・観察期間中のI!bA1c変 動 ・経口剤、 1 0年 以 内 で は 観 察 期 間 中 の HbA1c個人平均・初診時I!bA1c、 1 0年 以 上 で は な に も なかった。 95%信 頼 区 間 治療法 5年 以 内 ト1 0年 以 内 下側中央値上側 下側中央値上側 経口 1 0年 以 上 下側中央値上側 .9 4 2 .1 8 1 .1 2 4 .5 3 1 .4 7 3 .8 8 4 2 .1 2 3 .7 6 2 .5 3 イi J .リy 1 .5 3 4.06 2 .1 2 8 .5 3 2 .2 4 3 .2 9 4 .8 2 2 .8 8 5 .9 4 <表 5 : 擢 病 期 間 別 、 食 餌 療 法 を 基 準 と し た 治 療 法 別 の リ ス ク 比 の 95%信 頼 区 間 > この表より、 Cox回 帰 分 析 の 結 果 と 同 様 に 、 特 i こインスリン治療群では、擢病期聞によっ てリスク比が大きく異なっていることが判る。 3. 考 察 以上検討してきたように、各々の手法の結果は必ずしも一致しない。 その理由としては、 Kaplan‑Meier推定量と Wei b u1 1分 布 に あ て は め た 場 合 で 影 響 を 及 ぼ す 共 変 量 が 異 な る の は 、 ノ ン パ ラ メ ト リ ッ ク と パ ラ メ ト リ '1 ク と の 違 い が で た と 思 わ れ る 。 さ ら に 比 例 ハ ザ ー ド 性 が 成 り 立 っ て い な い こ と で 、 Cox回 帰 分 析 で 有 意 と な っ た 共 変 量 の 結 果 が Weibull分 布 に 反 映 で き な か っ た 。 し か し 全 体 的 に い え る こ と は 、 糖 尿 病 擢 病 期 間 が 1 0年 0年 以 内 な を過ぎたらインスリン治療の場合は他の治療法よりもリスクが得に高いこと、 1 ら観察期間中のI!bA1c個 人 平 均 ・ 初 診 時 I I b A 1 cが 高 い と リ ス ク が 高 く な る こ と で あ る 。 三 種 類の W e ib u1 1分 布 に あ て は め た 結 果 か ら 、 左 側 打 ち 切 り を 含 め る こ と に よ り 、 症 例 の セ レ ク ション・バイアスがなくなるように思われる。 P ! IR E Gプ ロ シ ジ ャ で 時 間 依 存 性 共 変 量 を 扱 え る よ う に は な っ た も の の 、 ま だ 使 い ず ら い し 基 準 ハ ザ ー ド が 描 け な い な ど 制 限 が あ る 。 こ れ に 対 し て Logistic回 帰 分 析 は 、 柔 軟 性 が 高 く使いやすいように思う。 いろいろな手法を実行することによってデータの特徴が浮彫りになった。実際のデータ では、あまりきれいに分布があてはまらないことが多いので、ひとつの手法だけでなくい ろいろな手法を試してみることで多種多様な状況に対処できると思う。 55ー

4.直 草 本論文を作成するにあたり、データは東京女子医科大学糖尿病センター眼科船津英陽先 生から提供して頂きました。また、解析では東京大学医学部健康科学・看護学科疫学・生 物統計学教室大橋清雄教授にご指導頂きました。ここに心よりの謝意を表します。 5. 参 考 文 献 1 ) Kalbfleisch，J.D .a n d Prentice，R .1 .( 19 8 0 ) : The Statistical Analysis o f Failure n c . Time Data， John Wiley & Sons I 2 )C o x，D .R . a n d Oakes，D .( 1 9 8 4 ) : Analysis o f Survival Data， Chapman and H a l l 3 ) Gross，A .1 . a n dC la r k，V .A .著.医学統計研究会訳 ( 1 9 8 4 ):生存時間分布とその応用. MPC ‑ 56‑

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) 柳川の 2 * K拡張 B r e s l o w ‑ D a y検 定 松岡浮 藤沢薬品ー L業株式会社 開発本音S I 医学前i j: 1 ' f 告S I・臨床統計I I Yanagawa's2*K‑extendedBresJow‑DayT e s t Matsuoka， J o e L td . F u j i s a w aP h a r m a c e u t i c a lC o .， C l i n i c a lR e s e a r c h 1 ‑ 6， 2‑chome， Kashima， Yodogawa‑ku， Osaka532 要旨 二 イi ( {要 l 苅変長と二倍反応変最の￨珂果関係を、 1 1 ' : 呆1 *1.子の影押を j 符別により排除し、 統計的に推測する M a n t e J ‑H a e n s z e J検定は、層 [ l l jオッズの均一性を前提としているが、 Breslow‑Day 検定統計量はこの前提をチェックする検定である。 本論は、臨床への 応川で特に有JlJ である、 Mant e J‑ H a e n s z e I 検定の2*K表への拡張に刻 J ， [ 日し、柳川により 定式化された、 2*K キーワード: M a n t e I ‑ H a e n s z e I検定、 Breslow‑Day 検 定 、 府 1日一様性、 PROCIML l はじめに BresJow‑Day検定統計量は ‑オッズ比の等質性に関する帰無仮説を検定する。 .F l山度 q‑Iのカイ二乗分布をする ( qは計弥に合まれる述 i 珂去の数)。一般に qはj 骨の数に等しいが、ゼロの行または列が合まれているときは例外である 0 .各府において大きな標本サイズを必要とする。 -調整済み相対リスクの妥当性とは無関係。また、 lvl~ 整済み相刈リスクの妥当 性はオッズ比の非等質性の程度とは無関係である。 :格を持ち、また、検出力も優れているとは吉えないが、臨床統計ーで有川な 等の↑J M a n t e J ‑H a e n s z e l検定を実施する上で、不可欠な統計五i ーである。 本論では、 M a n t e l ‑ H a e n s z e l検 定 の 2*K表への拡張に対応し、柳川により定式化された、 2*K‑ 拡 張BresJow‑Day 検定の紹介をおこなう。 ‑ 57 ー

2 Mantel‑Haenszel推定量の構成と Breslow‑Day検定
第U
脅の 2*K去
データ

B
1 B
2.
.
. BK

セル確来表
「百了 B2 .
.
. BK

1
[
;
1

I
I
K
P
l
l
lPl12・・・ P
P
l
2
1P
1
2
2・
・
・ P
l
2
K

A I
X
l
1
1XIl2・・・ X
I
I
K I
n
l
l

nl
A I
X
I
2
1X
l
2
2・
・
・ X
l
2
K I
2

I

5
j
'列
車 l列
車2
'
"X
l
*
K

I
N1

B
jをベースにとり、 B"
j
U<j・)と組にして、 2*2去を構成すると、 M
a
n
t
e
l
‑
?
)
lま
H
a
e
n
s出批定量V

す目白;

ω
)
=
旦 NI
J
'
t
'

I

で型立主~

Z7Nl

と構成される。上国において、 B
jをベースにとった時の Bj"のオッズ比は、
V
G
)一旦旦旦;
I
"
j‑P
I
I
"
j
P
I
2
j
となるが、 M
a
n
t
e
l・H
a
e
n
s
z
e
l検定は、府間オッズ比の均 ‑
t
l
::
。)り)り)り)

'
V
j
'=
='
V
'
I
'
j='
Vz
j
.=… ='
VC
j
'

を前提としており、 B
r
e
s
l
o
w
‑
D
a
y
検定はこれをチェックする検定法である。

3 拡張 Mantel‑Haenszel推定量の構成

b
y
)
=
h
g
v
?
)
。，J
=剛
?
)
， o=E志向=8j
^

K

M

‑
m

↓

内

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u
s

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~

ι
u
r
J

↑

き Kてん何
日 kVJ‑H
U

とおく、

"
，
(
j
)

なる μ
jをμ
jとおくと、。jと'
V
yの推定量は、それぞれ、
^

。
=ら -ll ， W)= 巴Xp(~j' ~j)
j

‑

K

百1
?
)
=よす
o
v
J
k
p
:
v
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hO)

となる

エ[
b
y
)ー(可)可+
)
W+J土(可+)ー μ
J
f

Q=2

j=可)となり、
jは
、 五
がいえるから、 Qを最小にする μ

。?)=吋可)ー可)) (
G
r
e
e
n
l
a
n
d
‑Ya
n
a
g
a
w
a
‑
F
u
j
i
i推定呈)
がいえる。

4 柳川の拡張 Breslow心 ay検定のアルゴリズム
民M
a
n
t
e
l
‑H
a
e
n
s
z
e
l推定最
S
t
e
p
l 拡i

‑ 58

~_(1)

_~(I)

~(I)

'
1
'2 ，
'
1
'3 ，'"λ↓'i<.を求める。
S
t
巴p
2I
t
e
r
a
t
i
v
ePropo口i
o
n
a
lF
i
t
t
i
n
g(
lPF)
吾
第U
B1 82 ・
・ 8K
qlll ql12 ・
・ qllK
q121 ql22 ・
・ ql2K

・ XI.K
XI.l X
I 2・

に対して、

合

~_(I)

_~_(I)

i

1
)qlll=ql
1
2
=
・
・
・
=qIIK=qI21=1，qI2
l
=
'
I
' ・
・
・
・
， qI2K='
I
'
i
<
.

とおく。

2
)
k

ホ
=
ヱ qlij

q
l
i

l
i
j←
平
‑<llij
とおく、 q
J
刑事 J

3
)

，

X .o

←ー
勺 lij
刑事j

q
l
i
j

q
l勺=q
lリ +q
l
2
j とおく、

J

J

4
)収束するまで、 2
)→ 3
)を繰り返す。

以J
‑
̲の H
l
t
1(
1P
F)をすべての屑の2*K表に対して実行する。収束したときの、
q
l
i
jの 1
1
1
{をm
l
i
jとおき、さらに、

Y
I
I

YI
I
<
Y
I
2

Y
I
I

Y
I
I
<
γ
1
3

⁝

V
j
l=

Y
I
I
YII+YIK

叫ん

τ

K

L

S

ド
ェ
日
エ

とおき、 vilの逆行列を YIとする。
巴p
3
S
t

を求める。
Step4

エ

(X1
l2‑m1J2)

エ

，
L(XJJ3‑mJJ3)

主
(
川

T=S‑

(XI
I
2‑m112)

会
(y
T

1
3‑m
ll
3
)

L

，
L(
XI
lK‑mllK)
を求める。この l時、 T~ X(
K
‑
l
)
(
L
‑
l
)を干I
J
J
I
Jして

行うことが

m来ることになる。

59 ‑

bilk‑mllk)

(:j=)l;i}~Breslow-Day )検定を

5 議論 本論では、臨床統計で有用な M a n t e I ‑ H a e n s z e I 検定を実施する上で、不可欠な a n t e I ‑ H a e n s z e I 検定の 2*K表への拡張に対応し、柳川により定式 統計量である、 M 検定の紹介をおこなった。 その有用性から、 化された、 2*K‑拡張Breslow‑Day 2*2のB r e s l o w ‑Da y 検定に加えて、 SASのFREQP r ∞e d u r eに、是非とも加えて欲し い機能である。 また、拡張Breslow‑Day 検定は、漸近的に有効な推定量ではないが、改良した 推定量 (刊 刊 誌。 ， t ( ) V ' ) 1芸 ( " ' ;‑ 1 =" :H ! ( かn :I ，I I 0/ 2 II ー〈り占~l) II I I O / K I ¥O/K ' ‑ ¥0 I I， ‑ ， ， ' ‑ ' II .‑..(1)' ' l f K 1 I . . ， ， )) L ， I ¥ 工作 tlK.ml叫 l は漸近的に有効な推定量である。従って、検定には、この推定量を用いる方が良い かも知れない。上述のアルゴリズムは、 SASのPROCIMLを用いて、プログラム化 しており、筆者から入手可能である。 参考文献 (1)柳川 嘉(1986) 離散多変量データの解析、共立出版. ( 2 ) ManteI， N.( I963) Chi‑square t e s t s with one degree o f freefom: Extension o f t h e ManteI‑HaenszeI procedure，JASA 58，690‑700. T . and F u j i i， Y.( l990) Homogeneity T est With a Generalized ( 3 ) Yanagawa， Mantel‑Haenszel Estimator f o r L2 x K Contingency Tables，JASA 85， 744‑748. ( 4 )A g r e s t i， A.( l990) C a t e g o r i c a I Data Analysis，Wiley ‑ 60‑

' i 工 ， . 日本 5A5ユ ー ザ ー 会 (5U G卜 J ) SAS/QCによる実験の計画 一非直交計画の紹介一 芳賀敏郎 東京理科大学工学部経営工学科 D e s i g no fE x p e r i皿e n t su s i n gS A S / Q C . ー‑ I l o n ‑ o r t h o g o n a lD e s i g n‑ ‑ T o s h i r oH a g a anagementS c i e n c e . S c i e n c eU n i v e r s i t yo fT o k y o D e p a r t m e n to fH 1 ‑ 3 .K a g u r a z a k a .S h i n j u k u ‑ k u .T o k y o 要 旨 「実験計画法」は， 「実験を計画する」と「実験で得られたデータを解析する」 の 2つの部分から構成される. SASの PROC G L Mは.後者に大蛮役に立つ道具で あって.その有用性は文献 1を見れば良く分る. SASは，本来の「実験の計画」のため にも有効な手段を提供する.日本で最も広く使われている計画は直交表を用いる実験であ る.しかし，この方法は実験の大きさに制約があると使えない.直交性をわずかに惜性に することによって，任意の実験の大きさを指定して実験を計画することができる.そのた めのプロシジャ OPTEXを紹介する. キーワード: o̲ 実験計画法，非直交計画. O P T E X .D ‑ O p t i m a lD e s i g n ~まじ谷b~ こ 日本では，直交表が広く普及しており，実験計画法といえば「直交表を使う実験」と思っ ている人が少なくない.これは，田口玄一氏が考案した. r 線点図」という道具. r j 疑水 準J. r 蹄因子法 J . r 直和法」などの多様な展開と，田口氏の精力的な普及教育活動に よるものである.海外では，一部実施法として，定義対比，別名関係，レゾリューション という理論的の用語によって教育されており，一部の専門家に利用が限定されていたのと， 大きな違いである. しかし，日本で直交表の範囲内で使い方が進歩していたのに対し，海外では，直交にと らわれず，実験の予算や期間の制約内で情報量を最大にする実験を計画する手法「非直交 計画法」が研究され，実用化されるようになった. 直交表による計画は線点図と 2因子交互作用の表の使い方を教育すれば手作業で可能で あり，また解析は電卓でも可能である. それに対し，非直交実験の計画はコンビュータプログラムなしには不可能である.また. 結果の解析には質的変数を含む回帰分析のプログラム (PROC GLM) が必要である. ‑6 1ー

91では.従来の実験計画法が「直交」に強いこだわりを持っている理由について説明 する.その中で，因子が直交しているとき最も推定精度が良くなることを示す.また，直 交性が成立しないときでも.最小自乗法で正規方程式を解けば，効果の推定が容易にでき ることと，直交性が幾分外れていても推定精度の低下が僅かであることも示す. 92では，簡単な例によって直交表が使えない場合を示し，その対策を考察する. 93では. SAS/QCに含まれる PROC OPTEX の使い方について解説する. 1 ̲ TI主主芝と~~王 B主主芝 (1，) 効果の推定 2つの因子(質的な説明変数) A . Bと持性値(目的変数) yの定量的関係を明らかに するための実験を考える. 2つの因子を取り上げ，その組合せについて実験する計画を f2元配置」と呼ぶ.各水準組合せで同数回繰返すのが普通であるが，不揃いの場合との 違いを調べる.表 1に，繰返し散が揃っている場合と操返し数が揃っていない場合を示す. 括弧内は平均値である. 表 1 2元配置 繰返し数が揃っていない ( 4 .. 5 ) ( 6 . 5 ) ( 5 . 5 ) B 全体 B ( 3 ) 5 4 . 8 7 5 ) 2 . 2 . 5 . 6 . 6 . 7 . 6( 6 ) ( ( 8 ) ( 6 . 1 2 5 ) 6 . 3 . 5 . 6 . 5 ( 5 ) 9 . 6 . 9 ( 4 . 2 5 ) 5 . 5 ) ( 6 . 7 5 ) ( 要 因 Aの効果 (2つの水準で y がどれだけ異なるか)を考える . Bの各水準について A の効果を求め平均すると，韓返し数が揃っている，揃っていないのいずれの場合も， { ( 3 ‑ 5 ) + ( 6 ‑ 8 ) } / 2 ={ ‑ 2 ‑ 2 } / 2 =‑2 となる.次に，全体の欄の平均の差として Aの効 . 5 ‑ 6 . 5 = ‑ 2 となり，上の値と一致するが， 果を求めると，操返し数の等しい場合は 4 繰返し数が不揃いの場合は 4 . 8 7 5 ‑ 6 . 1 2 5 = ‑ 1.25 となり一致しない . Bの効果につ いても. 2つの方法で効果を求め，まとめると，次のようになる.ただし，各水準の効果 を，その和が Oになるように表す習慣があるので，上に求めた値を半分にする. a) 全体から求めた効果 b) 水準毎に求め平均した効果￨ー1.0 1 .0 一1 . 0 1 . 0 ‑ 1 . 5 01 . 5 0 A. Bの各水準組合せでの繰返し数が揃っている場合には，どちらの方法でも同じ効果 の推定値が得られるが，揃っていないと推定値が一致しない.全体で見ると結論を誤る. 上の例は，水準組合せでの操返し数は不揃いであるが，各水準の操返し数が揃っている から，比較的簡単な計算で効果を正しく推定することができた.もっと複雑にバランスが ‑ 62

崩れている場合には. b) の推定は簡単ではない.しかし，最小自乗法(重回帰分析)を 用いると，一般的に解くことができる. データ行列 y の合計 A1B1 A1B2 A2B1 AっBっ T1 1= 9 0 T1 2 =3 T2 1 =2 5 Tつ =2 4 八円己 m p m p m一円 o ‑4 T T T一 O TT2 J 6 円 ︒ ハ U 一 14 ‑ h u 1i b bニ0 4 日 正規方程式 4 ‑旧 y X ( ) Xl Xヮ 1 1 Y1' Y2' Y3 1 1 ‑ 1 Y4' Y5' ...• Y8 1 1 ‑1 1 Y1 ) ' Y1 0・・ ・ ・ ・ Y13 1 ‑1 ‑ 1I Yld̲. Y1 I ' ; ' Ylf ¥ 。。 正規方程式の解と逆行列 。 。 1 / 1 6 = 5 . 5 く一一総平均 0 / 1 5 ‑ 2 0 / 6 0 =‑ 1 .0 く‑‑‑ A1の効果 / 6 0 ー1 1 / 1 5 1 1 0 / 6 0 ‑ 2 0 / 1 5 =‑ 1 .5 く‑‑‑ B1 1 / 6 0 1 / 1 5 ‑ の効果 8 8 / 1 6 y の平方和(総平方和 S T' 自由度 15) は因子 A. Bの水準の 4つの組合せ間の平方 B (自由度 3) と繰返し誤差の平方和 Se (自由度 12) に分解することができる. 和 SA 繰返し数が揃っている場合は. SA B を因子 A. Bの主効果と A :::Bの交互作用の平方和 SA' SB' SA 古B に分解することができ ( SA B = SA+ SB+SMB).それぞれの要因に ついて寄与率を求めることができる.しかし，繰返し数が揃っていない場合は，平方和の 分解ができず，各要因の寄与 E 容を求めることはできない. (2) 推定精度 次に，効果の推定値の分散を比較してみる. o A Bの水準組合せでの，操返し数が揃っている場合 A1 = (T1・ 18‑T2・ 1 8 )1 2= ( 11 1 6 )T1 ・+(ー 1 / 1 5 )T2・ 2 VIAl]={お ( 1/ 16)2+お(ー 1 / 1 6 ) 2 }a = 1 6 * ( 1 / 1 6 ) 2a2 =(1/16)a2 o A Bの水準組合せでの，繰返し数が揃っていない場合 A1 = [{(T11/3‑T21/5)+(T1/5‑T2/3)}I 2JI 2 = ( 1 1 1 2 )T1 1+ー (1 1 2 0 )T2 1+( 1/ 2 0 )T12+ー (1 1 1 2 )T2 2 VIAl]={お ( 1/ 12)2+お(ー 1 / 2 0 ) 2 +5 *(1/20)2+お(一 1 I12)2}a2 ヰ( = { 6 宇( 1 1 1 2 ) 2 +1 1/ 2 0 ) 2 )a2 = ( 1/ 2 4 + 1 1 4 0 )a2 0 = ( 1/ 2 4 + 1 1 4 0 )a2 6 3一 ( 1/ 1 5 )a2

後者の分散の係数 1 / 1 5 は，正規方程式の逆行列の対角要素(アンダーラインで示す) として求められる.なお，この係数は通常「有効反復数」と呼ばれる数値の逆数である. 2つの式の σ2の係数を比較すると. 2つの実験は測定値の総数は 16個で同じである が，バランスのとれた実験の方が分散が小さくなることがわかる.すなわち，水準の組合 せのバランスをとることにより.実験の効率(実験回数当りの情報量)を高めることがで きる.繰返し数の不揃いの程度を変化させたときの，上の係数の変化を表 2に示す.これ から，アンバランスの程度が大きくなるにつれて推定精度が低下するが，アンバランスの わずかのずれは余り影響がないことがわかる. 表 2 繰返し数の不揃いと推定値の分散の関係 繰返し回数 4:4 3:5 係数 1/16 1/15 2:6 1:70:8 1/12 1/7 ∞ 2 ̲ 主F 三百室三芝言十 ( ! ! U 第 l章で，因子の水準が直交しているとき，効率が最高になると述べた.しかし，バラ ンスが僅かに崩れる程度であれば，効率の低下はそれ程大きくないことが，表 2からわか る.そこで，直交条件を幾分崩すことを許して，目的に合った実験を計画することが考え られる. 第 l工程の因子 A. Bと第 2工程の因子 C. Dを取り D o o には交互作用があるが，異なる工程の因子聞には交互作 c 上げて実験する.各国子は 2水準で，同一工程の因子間 A o一一一一 o B .B .C . Dの主効果 用がないと考える.すなわち. A とA:!:B. C:!:Dの交互作用(合計 6個の要因)を効率 図 l 綿点図 よく推定する実験を計画したい.これを線点図で示すと図 lのようになる. 2 ). ( 4 )• ( 7 )列に主効果を割り付けると.表 3の左に示 通常使われる直交表 L8の(1).( すように，似 BとCヰDの交互作用が何れも ( 3 )列になり. 2つの交互作用の効果を分離して 推定することはできない.主効果をどの列に割り付けても，これら 6つの要因を L8に割 り付けることは不可能である.そこで.もう一つ上の直交表 L1 6 を使わなければならな い.しかし，実験の予算や期間の制限から . 16回の実験は許きれないとすると，従来の 方法では解決できない. 一つの工夫として. L4 を 2回実施することを考える.それは表 3の<計画 1>ように . 2で表す.この実験は「直和法」と呼 なる.通常使われている直交表に倣い，水準を 1 ばれている計画である. 64

表3 8回の実験計画 L8 ( 1 )( 2 )( 4 )( 7 ) 番号 A 1 2 3 4 5 6 1 1 1 1 2 2 7 2 8 2 <計画 1> ( 3 ) B C oAヰBCヰD A B Aキs C oCヰD 1 1 2 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 I 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1I 1 2I1 2 I1 1I 1 1I 1 1I 1 1 I2 1 I2 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 2 2 1 A . B の主効果と A:::B の交互作用を，実験番号 5~8 から. C. Dの主効果と C : : : Dの交互作用を推定する.たとえば .Aおよび A : : :Bは 実験番号 1~4 から. Y1 +. Y ' ) ‑Y ' } ‑Y A)/4 1' > ' 2 .>' 3 . >'4 A以 B: (Y1‑Y2‑Y3+Y4)/4 で推定され，その分散の係数は 1/4である. . ‑1として正規方程式をたて，それを解くと次のよ 第 1. 2水準の xを そ れ ぞ れ +1 うになる. 正規方程式 1 b 8 4 4 4 4 4 8 4 4 4 4 4 4 8 4 4 4 8 。。。 。。。 。。。 。。。 。。。 。。。 4 4 4 8 4 4 4 8 8 Y1+Y2+Y3+Y4+Y5+Y6+Y7+Y8 Y1+Y2‑Y3‑Y4+Y5+Y6+Y7+Y8 Y1‑Y2+Y3‑Y4+Y5+Y6+Y7+Y8 Y1‑Y2‑Y3+Y4+Y5+Y6+Y7+Y8 Y1+Y2+Y3+Y4+Y5+Y6‑Y7‑Y8 Y1+Y2+Y3+Y4+Y5‑Ys+Y7‑Y8 Y咽+Y')+Y'}+YA+YJ::‑ YA‑Y守 + y 正規方程式の左辺の逆行列 . 5 0 0‑ . 1 2 5‑ . 1 2 5‑ . 1 2 5ヘ1 2 5‑ . 1 2 5‑ . 1 2 5 ‑ . 1 2 5 . 2 1 9‑ . 0 3 1‑ . 0 3 1‑ . 0 3 1‑ . 0 3 1‑ . 0 3 1 ‑ . 1 2 5‑ . 0 3 1 . 2 1 9‑ . 0 3 1‑ . 0 3 1‑ . 0 3 1‑ . 0 3 1 ‑ . 1 2 5‑ . 0 3 1‑ . 0 3 1 . 2 1 9‑ . 0 3 1‑ . 0 3 1‑ . 0 3 1 ‑ . 1 2 5‑ . 0 3 1‑ . 0 3 1‑ . 0 3 1 . 2 1 9‑ . 0 3 1‑ . 0 3 1 ‑ . 1 2 5‑ . 0 3 1‑ . 0 3 1‑ . 0 3 1‑ . 0 3 1 . 2 1 9‑ . 0 3 1 ‑ . 1 2 5‑ . 0 3 1‑ . 0 3 1‑ . 0 3 1‑ . 0 3 1‑ . 0 3 1 . 2 1 9 ‑ 65‑

逆行列の対角要素は 0 . 2 1 9で， 2つの L4を別々に推定した場合の分散の係数 ( 1/4= 0 . 2 5 ) より幾分小さくなっている.すなわち，全部の観測値をまとめて，最小自乗法で推 定するほうが推定精度が良くなった(その理由は， N o . 1とN o . 5が同じ水準組合せでの実験 であるから，その情報を A~B と C~D の両方の解析に利用したためである) . どうせ，正規方程式を解いて推定するなら， 4つの 2水準因子のすべての組合せ 16通 りから 8つを選ぶ別の計画の中にもっと良い計画があるかもしれない.それを探すために は，計画の良さを評価する基準を決めなければならない.上に示したように正規方程式の 逆行列の対角要素が推定値の分散の大きさを示しているので，それらが小さくなる計画が 良い計画であるとすることが考えられる.しかし.定数項を除く対角要素が 6個あるので， それ程簡単ではない.次の 3つを考える. a) 対角要素の合計を小さくする. b) 主効果の推定値に対する対角要素の合計を小さくする. c) 対角要素の最大値を最小にする. 別の考え方として，水準の変化の広がりが広い程推定値の精度が良くなることを利用す る.一つの因子の水準の愛化の大きさは平方和で測られるが，複数の因子の水準の愛化の 大きさは，水準組合せの直交性も考慮する必要がある. d) xの平方和・積和行列の行列式の値を大きくする. この行列式の値を自由度で、割ったものは「一般化分散」と呼ばれる蛍である. a) および d) の基準で最適化した計画を，それぞれ. A ‑ O p t i m a lD e s i g n，D ‑ O p t i m a l d e s i g n と呼ぶ. 16個の組合せから 8個を選ぶ 1 6C8通りの選び方について，逆行列を求め，上の基 準で最善の計画を求めた結果が表 4である.表の下に，逆行列の対角要素とその小計と総 計および平方和・積和行列の行列式の値が記されている.なお，比較のために，表 1の計 画 1を再録する. 計画 3と4は.第 1水準と第 2水準がいずれも 4回繰返されているのに対し，計画 2は それぞれ 3回と 5回でアンバランスである. 計画 2~4 の対角要素の総計はすべて1. 25 で，計画 1 の1. 3125 よりも優れている. 主効果を重視すると，計画 2 と計画 3の方が計画 4 より好ましい.主効果の分散の最大値 を比べると計画 2の方が勝れている. 方法 d) の行列式の値(表 4 の最下行)で見ると，計画 2 よりも計画 3の方が良いのは 繰返し数のバランスによるものと考えられる. この方法によれば実験回数は 2P回に限定されない.実験の予算・スケジュールと必要 とする精度(検出力)に応じて自由に決定できる. ‑ 66‑

表 4 計画の良さの比較
<計画 1>

A

B C

<計画 2 >

D

1 1 1 1
1
1 一1
1 1 1
ー1 ー1
1 1
1 1 1 1
1 1 1 一1
1 1 ー1 1
1 1 一1 ー 1
0
.
2
1
8
7
0
.
2
1
8
7
0
.
2
1
8
7
.8
7
5
0
0
.
2
1
8
71
0
.
2
1
8
7
0
.
2
1
8
70
.
4
6
7
5
1
.3
1
2
5
I.'l ~ð b
千
D
‑
o
p
1
6
3
8
4
1
2
3
4
5
6
7
8
A
B
C
D
ヰB
A
CヰD

A

B C

<計画 3 >

D

1 1
一1
1 1
‑
1 1
1
‑
1
1 1
1 1 1
1 ‑
ー1
1 1 1
‑
1 ー1 1 1
‑
1 ー 1 一1 ー 1
0
.
1
8
7
5
0
.
1
8
7
5
0
.
1
8
7
5
0
.
1
8
7
50
.
7
5
0
0
0
.
2
5
0
0
0
.
2
5
0
00
.
5
0
0
0
1
.
2
5
0
0
3
2
7
6
8

A

B

C

<計画 4 >

D

1
1
1 ー1 1 1
1
ー1
1 ‑
ー1
1
1
‑
1
一1 1
ー1 ‑
1 1 一1
ー1
1 ー1 1
0
.
2
5
0
0
0
.
1
2
5
0
0
.
2
5
0
0
0
.
1
2
5
00
.
7
5
0
0
0
.
2
5
0
0
0
.
2
5
0
00
.
5
0
0
0
1
.
2
5
0
0
6
5
5
3
6

A

B C

D

1 1 1
1
1 一1
1 ー1 1
1 ー 1 一1 1
ー1
1 1 一1
ー1
1 ‑
1
1 ‑
1 1
一1 ー 1 ‑
一1 ー1 ー 1 ー 1
0
.
2
5
0
0
0
.
2
5
0
0
0
.
2
5
0
0
0
.
2
5
0
01
.
0
0
0
0
0
.
1
2
5
0
0
.
1
2
5
00
.
2
5
0
0
1
.
2
5
0
0
6
5
5
3
6

3 . SAS/QC PROC OPTEX に よ る 言 十 回I

(1) 計画の新規作成
R
O
CO
P
T
E
X
図 1の線点図の主効果と交互作用を 8つの水準組合せで推定する計画を， P
で求める過程を次に示す.左に lの引かれているのがプログラムである.プログラム中
で小文字は SAS文法で決められた文字列である.また出力中の()で固まれた部分は出
力の説明である.

IdataE
X
;
i
n
p
u
t ABCD
!
l
!
l
;
c
a
r
d
s
;
1111 1112 112 1 1122
121 1 12 12 122 1 1222
2111 2112 2121 2122
2211 2212 222 1 2222

水準組合せの全候補のデータを
作成する.
次のように書くこともできる.

d
a
t
aE
X
;
d
oA
=
l，
2
: d
oB
=
l，
2
: d
oC
=
l，2
:
d
o0
=
1，
2
:o
u
t
p
u
t
: e
n
d
:
e
n
d
:e
n
d
:e
n
d
:

Iprocoptex data=EX;
推定したい主効果と交互作用を指定.

宇BC
ヰD
:
m
o
d
e
l ABCD A
u
n
;
g
e
n
e
r
a
t
e c
r
i
t
e
r
i
o
n
=
d n
=
8
: r

Nニ8 の O
‑
O
p
t
i
m
a
l 計画を求める.

まず，最適計画を探索する過程で得られたベスト 10の計画の効率が表示される.各効
率の意味は次の出力の後で説明する.
67 ‑

( g e n e r a t e の基本出力) D e s i g n Number EA 噌 ‑ A つ ム 守dA‑RdnOマsRUQυ ハV D ‑ e f f i c i e n c y A ‑ e f f i c i e n c y G ‑ e f f i c i e n c y 82.0335 82.0335 82.0335 82.0335 8 2 . 0 3 3 5 82.0335 78.7305 78.7305 78.7305 78.7305 6 3 . 6 3 6 4 6 3 . 6 3 6 4 6 3 . 6 3 6 4 6 3 . 6 3 6 4 6 3 . 6 3 6 4 6 3 . 6 3 6 4 5 5 . 2 6 3 2 5 5 . 2 6 3 2 5 5 . 2 6 3 2 5 5 . 2 6 3 2 6 8 . 3 1 3 0 6 8 . 3 1 3 0 68.3130 6 8 . 3 1 3 0 6 8 . 3 1 3 0 6 8 . 3 1 3 0 5 0 . 0 0 0 0 5 0 . 0 0 0 0 5 0 . 0 0 0 0 5 0 . 0 0 0 0 Average Prediction Standard E r r o r 1 .1726 1 .1726 1 .1726 1 .1 7 2 5 1 .1726 1 .1726 1 . 2 5 8 3 1 . 2 5 8 3 1 . 2 5 8 3 1 . 2 5 8 3 1番目の計画の内容の詳細を出力し.計画の良さを評価する. u m b e r = ld e s i g ni n f o r m a t i o nv a r i a n c e ;r u n ; e x a皿l n e n ( e x a m i n eの基本出力) N o . 1 の解を調べる. E x a m i n i n gD e s i g nN u m b e r1 (1 ) L o g determinant o ft h ei n f o r m a t i o nm a t r i x =1 . 3 1 7 0 E + 0 1 本 (2 ) M aximumprediction variance o v e r candidates = 1 . 8 7 5 0 ヰ (3 ) v e r candidates = 1 . 3 7 5 0 ヰ A v e r a g ep r e d i c t i o nv a r i a n c eo 牢 (4 ) A v e r a g ev a r i a n c eo fc o e f f i c i e n t s= 0 . 1 9 6 4 ヰ (5 ) D ‑ E f f i c i e n c y= 8 2 . 0 3 3 5 ヰ (6 ) A ‑ E f f i c i e n c y= 6 3 . 6 3 6 4 ( d e s i g nの出力:選択された水準組合せ) P o i n t B N u曲 e r A 1iqι 司u A ゐ 巨dRU ワs 且U 1 . 0 0 0 0 0 0 1 . 0 0 0 0 0 0 1 . 0 0 0 0 0 0 1 . 0 0 0 0 0 0 2 . 0 0 0 0 0 0 2.000000 2.000000 2 . 0 0 0 0 0 0 1 . 0 0 0 0 0 0 1 .000000 2 . 0 0 0 0 0 0 2 . 0 0 0 0 0 0 1 .000000 1 .000000 2 . 0 0 0 0 0 0 2 . 0 0 0 0 0 0 6 8一 C D 1 . 0 0 0 0 0 0 2.000000 1 . 0 0 0 0 0 0 2 . 0 0 0 0 0 0 2 . 0 0 0 0 0 0 2 . 0 0 0 0 0 0 1 . 0 0 0 0 0 0 1 . 0 0 0 0 0 0 1 . 0 0 0 0 0 0 1 . 0 0 0 0 0 0 2 . 0 0 0 0 0 0 2 . 0 0 0 0 0 0 1 . 0 0 0 0 0 0 2 . 0 0 0 0 0 0 1 . 0 0 0 0 0 0 2 . 0 0 0 0 0 0

( in f o r m a t i o nの出力: XTX) I n f o r m a t i o nM a t r i x A B C 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 I N T E R C E P T I N T E R C E P T 8 A B C D A ヰB C ヰD D ヰB A CヰD 8 8 ‑ 4 4 ‑ 4 8 4 ー4 8 ー4 一4 ‑ 4 8 8 ( v a ri a n c eの出力: (XTX)一1 ) I N T E R C E P T I N T E R C E P T 0 . 1 2 5 A 0 . 0 0 0 B 0 . 0 0 0 C 0 . 0 0 0 D 0 . 0 0 0 A 本B 0 . 0 0 0 C 牢D 0 . 0 0 0 V a r i a n c eM a t r i x A C B 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0 0 . 1 2 5 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0 0 . 2 5 0 0 . 1 2 5 0 . 0 0 0 0 . 1 2 5 0 . 2 5 0 . 1 2 5 0 0 . 0 0 0 ー0 . 0 0 0 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0 0 . 1 2 5 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0 D 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0 ー0 . 1 2 5 0 . 0 0 0 0 . 2 5 0 0 . 1 2 5 0 . 0 0 0 A ヰB 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0 0 . 1 2 5 0 . 1 2 5 0 . 2 5 0 0 . 0 0 0 CヰD 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0 0 . 1 2 5 出力された数値の根拠を順次説明する. : :1 この計画による実験から得られる情報量を示す i n f o r m a t a t i o nm a t r i x XTX の行列式の値は 5 2 4 2 8 8で ， その自然対数は 1 3 . 1 7 である. :5 : 直交計画の XTXは，対角要素がすべて実験の大きさ nで.非対角要素がすべ 7 2 4 2 8 8と て Oであるから . IXTXI は n となる (7はパラメータの数). IXTXI が 5 2 4 2 8 8( 1 1 7 )= 6 . 5 6 となる.直交実験であれば，実験の大きさが 6 . 5 6で なる n は 5 すむものが .8になったので.効率は 6 . 5 6 / 8= 0 . 8 2 0 3 と な る . こ れ が かE f f i c i e n c y である. 、:~ 4 : パラメータ推定値の分散は. XTXの逆行列 ( v a r i a n c em a t r i x ) の対角要素に 誤差分散 σ2 を掛けたものになる.対角要素の平均値は， ( 0 .1 2 5 + 0 . 1 2 5 + 0 . 2 5 0 + 0 . 2 5 0 + 0 . 2 5 0 + 0 . 2 5 0 + 0 .1 2 5 )1 7= 1 .3 7 5 1 7= 0 . 1 9 6 4 となる. ~:' 6 : 直交計画であれば，逆行列の対角要素は元の行列の対角要素の逆数になる.大 / 8= 0 . 1 2 5で，前項の 0 . 1 0 0 4に対して， きさ 8の計画では逆行列の対角要素はすべて 1 O .1 2 5 / 0 . 1 9 6 4= 0 . 6 3 6 3 6 4 となる.これが A ‑ E f f i c i e n c y である. : '2. 3 : 実験の候補となった 16の水準組合せについて，特性値の推定値の分散 7 5a2 と を計算すると，実験された組合せでは 0.875u2，実験されない組合せでは1.8 .375σ2であるが，最悪の場合は 1 .875a2 となる.直交 なる.これから，平均的には 1 実験の場合，推定値の分散の係数は パラメータの数/実験の大きさ 6 9‑ = 7/8 = 0.875

となる(パラメータの数は，通常推定に用いた自由度の合計十 1と表される).平方根を とって標準偏差として，最悪の場合との比率を求めると . r0.875/1.875 =0.46667 = 0 . 6 8 3 1 となる.これが. g e n e r a t e の基本出力に表示されている G ‑ e f f i c i e n c y である. N o .1 の計画では，主効果の推定値の分散に 0 . 2 5 0 が，交互作用に 0 . 1 2 5が含まれて おり，主効果の推定を重視するという意味で改善の余地がある. N o . 2 以降の計画を調べ る.この目的には推定値の分散行列だけを表示すればよい.そのためのプログラムを次に 示す.その出力は省略する.良い計画が見つかったならば，計画をファイルに出力する. e x a m i n e n u m b e r 、 = 2 v a r i a n c e ; r u n ; o u t p u t o u t = D E S2 n u m b e r屯; Iprocprintdata=DES2 ;r u n ; N o . 2 の計画を調べる. N o . 2 の計画をファイルに出力する. 上の計算では c r it e r i∞= d として. D ‑ o p ti 皿a l計画を求めたが. c r i t e r i o n = a とする ‑ o p t i m a l計画を求めることができる.しかし. A‑最適の方が計算時聞が多くかかる. と A 2水準の計画では. d ‑ e f f i c i e n c yと a ‑ e f f i c i e n c y の順序はほぼ一致するから. D‑最 適 でベスト 10を求め，その中から計画を選ぶのがよいであろう. (2) 追加実験の計画 2 )• ( 4 ) .( 7 )列に. 4つの因子 A . B . C . D を割り付けて 表 3に示したように. L8 の(1).( 実験し，解析したところ. ( 3 )列の効果が ( 5 )• ( 6 )列の効果に比べて異常に大きくなったと する.これから，似 B または C 坊の交互作用の何れかまたは両方が存在すると予想さ れる.そこで，実験を追加して .2つの交互作用について情報を得たい. 8つの水準組合 せを追加すれば. L16の実験となり .2つの交互作用は完全に分離して推定可能である. しかし，予算などの制約で 2回しか追加できないとする.そのためは，先ず実施済の水準 e n e r 、 a t e のオプション a u g m e n t でそのファイルを指 組合せのデータファイルを作成し. g 定する.次にそのプログラムと出力を示す. IdataL 8 ; I d oA = 1 . 2 ; d oB = 1 . 2 ; d oC = 1 . 2 ; I D=皿od((A+B+C‑1).2)+1; output; I end; end; end; 実施済の水準組合せのデータファイ ルを作成する A ヰB ヰC の列に D が割り付けられている Iprocoptex data=EX; I model ABCD AヰBCヰD ; I generate criterion=d n=10 aug皿ent=L8; I exa皿i n e d e s i g n i n f o r皿a t i o n v a r i a n c e ; I r u n ; I outputout=L10; Iproc printdata=L10; run; 70 実施済の実験ファイルを指定する 計画を見る 最適な計画が見つかったら出力する

D e s i g n H u m b e r 1 2 D ‑ e f f i c i e n c y A ‑ e f f i c i e n c y G ‑ e f f i c i e n c y A v e r a g e P r e d i c t i o n a r d S t a n【J E r r o r 8 8 . 3 2 7 2 8 8 . 3 2 7 2 7 4 . 6 6 6 7 7 4 . 6 6 6 7 6 8 . 3 1 3 0 6 8 . 3 1 3 0 0 . 9 6 8 2 0 . 9 6 8 2 (向上同横) E x a m i n i n gD e s i g nH u m b e r1 L o gd e t e r m i n a n to ft h ei n f o r皿a t i o nm a t r i x=1 . 5 2 4 9 E + 0 1 H a x i m u mp r e d i c t i o nv a r i a n c eo v e rc a n d i d a t e s= 1 . 5 0 0 0 A v e r a g ep r e d i c t i o nv a r i a n c eo v e rc a n d i d a t e s= 0 . 9 3 7 5 A v e r a g ev a r i a n c eo fc o e f f i c i e n t s= 0 . 1 3 3 9 4 . 6 6 6 7 A ‑ E f f i c i e n c y= 7 (追加された 2つの水準組合せ) P o i n t H u曲 e r 9 1 0 A B C D 1 . 0 0 0 0 0 0 2 . 0 0 0 0 0 0 1 .0 0 0 0 0 0 2 . 0 0 0 0 0 0 1 . 0 0 0 0 0 0 2 . 0 0 0 0 0 0 2 . 0 0 0 0 0 0 1 . 0 0 0 0 0 0 I n f o r m a t i o nH a t r i x 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 I H冗 R C E P T 1 0 I H T E R C E P T A B C D A 牢B 2 ‑ 2 C ヰD A B C D 1 0 2 2 一2 2 1 0 2 ー2 2 2 1 0 一2 一2 A 本B 2 C ヰD 一2 1 0 6 6 1 0 ‑ 2 一2 1 0 V a r i a n c eH a t r i x B C A I H T E R C E P T 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0 0 . 1 2 5 0 . 0 0 0 I H T E R C E P T . 1 0 9 ‑ 0 . 0 1 6 ‑ 0 . 0 1 6 0 . 0 0 0 0 A . 1 0 9 ‑ 0 . 0 1 6 0 . 0 0 0 ‑ 0 . 0 1 6 0 B . 0 1 6 ‑ 0 . 0 1 6 0 . 1 0 9 0 . 0 0 0 ー0 C . 0 1 6 . 0 1 6 0 0 . 0 0 0 0 . 0 1 6 0 D A 本B . 0 0 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0 0 一0 . 0 6 3 0 C本D . 0 0 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0 0 0 . 0 6 3 0 ‑ 7 1ー C ヰD A ヰB D 0 . 0 0 0 ‑ 0 . 0 6 3 0 . 0 6 3 0 . 0 1 6 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0 . 0 0 0 0 . 0 1 6 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0 0 . 0 1 6 0 . 0 0 0 0 0 . 1 0 9 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0 . 1 8 8 ‑ 0 . 1 2 5 0 . 0 0 0 0 0 . 0 0 0 ‑ 0 . 1 2 5 0 . 1 8 8

内 nU l 唱 n L 4 i 4 内 句 i 句 i 句 i 4 内 i inLnL 句 句 i LnL 句 内 1 0 句 7 8 9 4 内 4 内 5 6 i 4 句 3 円 し 1Aqι1AqLtiqL1AqL1Aqι 1 2 nD l 唱 OBS AA‑‑1ititiqLq'‑q'‑qι1iqι ( p r i n t の出力) v a r i a n c e の出力の対角線要素をみると，主効果の係数が 0.109 であるのに対し，交互 .188 と大きくはなっているが， 2つの交互作用を推定することが可能と 作用の係数は 0 なった. プログラムから a ugment=L8 を除いて計画を求め，上の計画と比較する. その出力は省 略し，比較に必要な項目を抽出し.次の比較表を作成した.比較表の，上段 Aは L8に 2 回追加した計画，下段 Bは制約なしで求めた計画である. A B D ‑ e f f i c i e n c y 88.3272 8 8 . 7 1 6 3 A ‑ e f f i c i e n ' ! y 7 4 . 6 6 6 7 7 7 . 1 6 0 8 variance行列の対角要素 I N T E R C E P T A A 0 . 1 2 5 0 . 1 0 9 B 0.114 0 . 1 4 5 C B 0 . 1 0 9 0 . 1 0 9 0 . 1 1 5 0 . 1 4 5 G ‑ e f f i c i e n c y 6 8 . 3 1 3 0 7 0 . 1 0 6 3 D 0 . 1 0 9 0 . 1 1 5 Average P r e d i c t i o n Standard E r r o r 0 . 9 6 8 2 0 . 9 5 2 5 A ヰB 0.188 0.137 C本D 0.188 0.137 合計 0.937 0.908 2つの計画を比較すると，制約なしに求めた計画 Bの方が効率が高い.交互作用の推定精 度も Bの方が良いのに対し，主効果については計画 Aの方が良くなっている. (3) 3水準因子の実験 3つの量的因子があり . 2次の応答曲面を求めることを目的とする実験を計画する . 2 次項を推定するためには 3水準でなければならない.また，交互作用は r1次効果 x1次 効果」だけが必要であるものとする.従って，推定するパラメータの数は，定数項を含め， 1+2):~3+ 1):~3= 10である.総ての組合せの数は 33 ー 27であるが，実験の大 きさを 15または 12としたい. 次に， n=15としたときのプログラムを示す. ‑ 72一

IdataE X : I d oA =ー1 . 0 . 1 : d oB = ‑ 1 . 0 . 1 : d oC = ‑ 1 . 0 . 1 : ! 位 = 帥A : B 2 =加 B : C 2 = C本C : o u t p u t : ︐ ︑ ) ・ ・ ︑ ︐ ' ' a ︑ I e n d : e n d : e n d : Iprocoptex data=EX: I model ABC A2B 2C 2 A ヰBA ヰCB ヰC : I generate criterion=d n = 1 5 : I examine design information variance: 2 3水準の場合は .2水準の場合と異なり，最良計画を探索する基準として. D ‑ o p ti m a1 . A ‑ o p t i m a l の何れを採用するかによって，得られる計画が一致しない.次に.比較表を示 す.この例ではその差はごくわずかである.ここで得られた 4つの計画で選ばれた水準組 合せのグラフを図 2に示す. n=15 d ‑ o p t i m a1 a ‑ o p t i回 l n=12 d ‑ o p t i m a l a ‑ o p t i m a l D ‑ e f f i c i e n c y A ‑ e f f i c i e n c y G ‑ e f f i c i e n c y A v e r a g e P r e d i c t i o n S t a n d a r d E r r o r 6 9 . 6 4 5 6 6 9 . 2 0 1 2 61 .9 1 9 8 6 4 . 5 3 4 9 8 8 . 9 5 8 7 91 .2 9 2 2 0 . 8 3 4 8 0 . 8 2 1 1 6 8 . 1 7 1 6 6 8 . 1 7 1 0 5 6 . 9 8 0 1 5 7 . 7 2 0 1 7 4 . 6 9 1 4 7 4 . 5 3 5 8 0 . 9 9 7 9 0 . 9 9 3 4 n=12 n=15 d ‑ o p t i m a l a ‑ o p t i m a l d ‑ o p t i m a l a ‑ o p t i m a l 図 2 選択された水準組合せ D ‑ ef fi cl e n c yと A ‑ e f fi ci e n c y を求めるためには，水準の帽を基準化する必要がある. OP冗X では.水準の範囲を -1~1 に基準化する.上のプログラムで. (: :)の行を I model ABC AヰABヰBCヰC A 牢BA 牢CB 牢C : とすると，ファイルから入力した A‑C を基準化したのち. A 牢A‑C 牢C を計算し. A ヰA‑ C キC については基準化しない.そのために. e f f i c i e n c yが上の値よりずっと小さくなる. ‑ 73

したがって， D ‑，A ‑ e f f i c i e n c y は相対比較としての意味を持つだけである. 最良計画を探索する方法が複数個準備されている .3つの方法について比較したが.上 の例では，どの探索方法を採用しでも得られた計画は同じであった(もっと複雑な計画で は違いが生じる).探索方法と， c r it e r i o n の違いによる.計算時間の違いを示す(IB MP fe rS t a t i o n， 単 位 秒 ).計算時間は，水準の組合せの候補の大きさとパラメータの数 o¥ によって急速に増大する.たとえば， 3水準 6因子， 2水準 1因子で主効果だけを推定す る n=18の計画の計算を A ‑ o p t i m a l，F e d e r o vで求めると 10分以上を必要とする.一 般には， d e f a u l t( D ‑ o p t i m a l，E x c h a n g e ) で充分であろう. E x c h a n g e D ‑ o p t i m a l I 0 . 2 9 A ‑ o p t i m a l I 0.94 n= 1 5 D e t m a x 0 . 3 3 1 .49 F e d e r o v 0 . 6 4 4 . 8 6 E x c h a n g e 0 . 2 6 0 . 8 5 n =1 2 D e t m a x 0 . 3 5 1 .5 3 F e d e r o v 0 . 6 0 3.44 次に因子 A， B，Cが質的因子である場合の計画を取り上げる.交互作用の自由度が 4 となるので，すべての交互作用を推定するためには，少なくとも n=1+3:::2+3:::4 =19を必要とする.次のプログラムは， B}:~ Cの交互作用が無視できることが分ってい るものとし， n =18の計画を求めるものである. Idata EX: I do A=1，2，3 : d oB = 1， 2， 3 : d oC = 1 . 2 . 3 : I output: I end: end: end; Iprocoptex data=EX; I classABC : I model ABC A牢BA牢C ; I generate criterion=d n=18; I examine design information variance; 手ラえつり乙こ 現在日本ではほとんど知られていない「非直交計画」の考え方を紹介し， SASの P R OC OPTEX を利用すれば容易に計画ができることを示した.この紹介が，日本で この方法が活用される糸口になれることを期持したい. 参考文献 1. 高橋行男・大橋靖夫・芳賀敏郎. rSASで学ぶ統計的データ解析 5. SASに よる実験データの解析 J ，東京大学出版会 (1989). 2. SASマニュアル. rSAS/QC バージョン 6J (1991). 7 4一

r~ 工 日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) M ix ed M 0 d e 1を 用 い た 応 用 統 計 解 析 と P r0 C M ix ed 椿 美 智 子O 電気通信大学電子情報学科 Appled Statistical Analysis with Mixed Model and Proc Mixed Michiko Tsubaki Department of Communication and systems The University of Electro‑Communications 1‑5‑1 Chofugaoka， Chofu~shi Tokyo 182， JAPAN iUi ‑ . 9 . ‑ l ; : : : . . 1 : i 応 用 統 計 の 分 野 で は 、 Mixed Modelを 仮 定 し て そ の 問 題 の 構 造 を 解 析 し て い く こ と が 有 用 で あ る 場 合 が 多 い 。 こ れ は 、 Mixed modelには、 fixed effects と random こは、分割的実験データ等、最 effects の 両 方 が 含 ま れ て い る か ら で あ る 。 伝 統 的 l 近 で は 、 繰 り 返 し 測 定 デ ー 夕 、 成 長 デ ー タ 等 で 、 Mixed Modelを 用 い た 研 究 が 数 多 く 発表されている。 こ こ で は 、 応 用 統 計 解 析 に お い て 、 Mixed Modelを 仮 定 す る こ と が 適 切 な 場 合 に つ いて、分散共分散構造 i こ注目しながら、パラメータの推定、検定を通して、モデル と解析の特徴、可能性を検討していく。 解 析 に は 、 S A S の 新 し い Procedure、 Proc Mixedを 用 い て 、 そ の 有 用 性 も 示 す 。 キーワード: 混合モデル、繰り返し測定データ解析、分割型実験、分散共分散構造 1. Mixed Modelとは 標準的な線形モデルは、 y=x β + ε ( 1 .1 ) と 表 さ れ る 。 た だ し 、 y は 1 変 量 観 測 ベ ク ト ル ( n次 元 ベ ク ト ル ) 、 X は 既 知 行 列 (n X p 行列)、 β は 母 数 効 果 ( fixed effects) の 未 知 パ タ メ ー タ ベ ク ト ル ( p 次 元 ベ ク ト ル ) 、 ε は 誤 差 ベ ク ト ル (n 次 元 ベ ク ト ル ) を 示 し て い る 。 Mixed Model (混合モデル)は、(1.1 )式 を 次 式 の よ う に 拡 張 し て 表 現 さ れ る も の である。 y = xβ +ZII+e ( 1 .2 ) ここで、 Z は 既 知 行 列 (n X Q 行列)、 ν は 変 量 効 果 (random effects) の 未 知 パ タ メ ー タ ベ ク ト ル (Q 次 元 ベ ク ト ル ) を 示 し て い る 。 従って、 Mixed Modelに よ っ て 与 え ら れ る 一 般 化 は 、 y の 期 待 値 を モ デ ル 化 す る だ けでなく、 y の 分 散 共 分 散 構 造 も モ デ ル 化 す る こ と を 可 能 に す る 。 こ れ は ν が 変 量 で あ る こ と に よ っ て お り 、 Mixed Modelの 大 き な 利 点 で あ る 。 分 散 共 分 散 構 造 の モ デ リ ン グ の た め 、 さ ら に 、 ν と εは 無 相 関 で 、 期 待 値 は 両 方 共 0、 分 散 共 分 散 行 列 は そ れ ぞ れ G 、 R と す る 。 す る と 、 y の 分 散 共 分 散 行 列 は 、 次のように表される。 ( 1 .3) V=ZGZ' + R ここで、 R = σ 2 1、 Z = 0 のとき、 Mixed Modelは 標 準 的 な 線 形 モ デ ル i こ帰着す る 。 (Mixed Model、 分 散 共 分 散 構 造 に 関 し て は Searle(1971)It1;を 参 照 。 ) SA Sの 新 し い Procedure、 Proc Mixedは、 Mixed Modelを 設 定 し て 応 用 統 計 解 析 を行うときに、大変有用となるプロシージャである。 7 5‑

ここでは、 G と R の 構 造 を 特 定 化 す る こ と に よ っ て 、 y の 分 散 共 分 散 構 造 の モ デ ル化を行うことができる。 ここでは、 Mixed Modelを 設 定 し て 解 析 を 行 っ て い く こ と が 有 用 な 問 題 を 幾 っ か 取 り上げ、 Proc Mixedを 用 い な が ら 、 モ デ ル の 特 徴 、 分 散 共 分 散 構 造 の 特 徴 、 解 析 方 法の有用性を明らかにしていく。 2 分割型実験データ解析 応 用 統 計 解 析 の 中 で 、 Mixed Model を 用 い る 最 も 典 型 的 な 問 題 の ひ と つ が 、 分 割 型実験である。この実験は、複数の要因を考えて、多元配置実験を行いたくても、 実験順序をランダム i こして実験を行うことが困難な場合に適用される実験である。 Proc Mixed を 用 い た デ ー タ 解 析 プ ロ グ ラ ム を 次 に 示 す 。 ︐tunu‑EA のJ ︐tu の匂dv EAn t M の匂dV ︐tu の匂dv EAn ‑EAn ‑uALK ︐tun ︐tun ︐tu の匂dvnu n uanuzanuzaaU2 nun‑ an 1v 4q 1a Aq 'A oo e t 1JL & ‑ ・ q b 52 ・ ︐h n︐h n ︐h のJ J t M の J t M ︐h n︐h n t M の J t M の J t M の J t M の hn ・ 'iphuraraonunUA宮 町 I q u r a n v o a ︐h EA のJtunu‑EA ︐h n︐h の匂dv のJtun a n u z の匂dvnu n ︐ ︒ ︐ . LKA 晶子晶子 LULU ︐ .nu n u ;l 'llaLHULK 町 nHUru 町 n f ' t n u n u 'u‑EAru ‑‑tnuphUAHvnudnHuphunu の p‑‑553333331331ao s‑LS‑‑LU'l HUJHUJHu‑‑LHu anvr'i'i'i'i'i'i'i'i'i'i'i'ieavd tnaxm ・l s t i O ︒︐ i q L のd ' i q L のd ' i U のd a‑‑c'iqL ︒ AuumsρuJU ︐ ︒ aaU2aU2aU2 ・' a A u n ' i ' i ' i q L q L q L の品︒d ︒ CBIGa‑‑ 0cmrn TANu nv‑Ta a b y @@; ‘~ ー ー ー ー Classification variableの指定， x( 母 数 効 果 ) の 指 定 z(変量効果)の指定 Mode1の 前 この例は、 Stroup(1989)121 か ら 引 用 し た デ ー タ で あ り 、 一 次 因 子 B は 2水 準 に と られ、二次因子 Aは完全ランダムプロック計画で実験がなされているものである。 )式 に お い て 、 X 、 Z を 次 頁 の よ う に お い て 、 因 子 A と 因 子 B の 効 果 従って、(1.2 を 検 定 し て い く 。 こ の x ( 母 数 効 果 ) の 指 定 は 、 Model statementの 右 辺 で 行 い 、 Z ( 変 量 効 果 ) の 指 定 は 、 Random statementで行う。 さて、 G の 構 造 の 指 定 に は Random statement に お け る Type=option を 用 い る が 、 この伊!の場合は Block と a柑 lock の 分 散 成 分 を 含 ん で い る 対 角 行 列 で あ る の で 、 default の SIM が 指 定 さ れ て い る 。 また、 R の 構 造 の 指 定 に は Repeated statement に お け る Type=option を用いる。 こ こ で は residuaI variance の 分 散 成 分 を 含 ん で い る 対 角 行 列 で あ る の で 、 default の SlM が 指 定 さ れ 、 Repeated statementは 書 か れ て い な い 。 こ こ で 、 一 般 に Random statement、 Repeated statement の Type=option で 指 定 で き る G 、 R の 構 造 を 表 ・ 1 ，こ示しておく。 ‑ 76‑

O 1234γγγγ 了 γ 了 111222333444 123123123123 γ 了 γγγ γ 了γγαααααααααααα HunHU ハ HU ハ HUAHUnHunHunHunHunHUAHUnHu'EAAHU nHunHunHunHunHU ハ HunHUnHU'EAnHU ハ HU ハ HunHU ハ Hu'EAAHU ハ HU ハ HU ハ HunHunHunHunHunHUAHUnHu'E4 nHunHunHunHunHunHunHU ハ HunHU ハ HU ハ HunHU ハ HUAHUAHUAHUAHUnHunHUAHUnHu'EAnHunHu nHunHunHunHU ハ HunHU'EA ハ nunununununununu‑‑nununununununununun廿nu'inununU L u a HU ハ HU ハ HunHUAHU ハ HU ハ HU ハ HunHunHunHu'E4nHUAHUnHunHU HunHu'EAnHU ハ ρbnHunHunHunHU ハ unHu 川 ハ HU ハ HUAHUAHUAHU'E4nHunHunHunHunHunHu ‑ 合 TnHunHunHunHunHu'EA ハ HU ハ HunHUnHUnHUAHU ハ Hu'EA ハ HunHunHU ハ HU ハ HUAHU ハ HU ハ HUAHUnHUAHU'EAnHunHUAHU 'E4nHunHunHunHunHU ハ n 口 HUAHU'EAnHunHUAHUnHunHunHUAHUnHU nHunHunHU'EAnHunHU ハ HU ハ HU ハ HunHUnHU H れ UAHU ハ a Z000010000000000010000000 nU34nununununununununununu‑‑nunununununununununu Hu'E4nHunHunHunHunHunHunHUAHUnHu ハ HU ハ HunHunHUnHU ハ HunHU ハ HunHu'EAnHunHunHU ハ s1 s2 α s11 α s21 α s3 1 α s 12 α s22 α s3 2 宮守 HU ハ HUAHU'EAAHUAHU'EAnHunHu'EAnHunHu'E4nHU nHunHunHunHunHunHU ハ HunHUnHUnHU ハ ・b n u n u n u n u n u n u n u n u n u n u n u n u ‑ ‑ n u n u t i n u n u t i n u n u t i n u n u nu14nunu‑‑AHUAHU1AAHUAHU1AAHUAHUAHununununununununununHU anunu1Anunu1Anunu1Anunu1Anunununununununununununu ・ 1Anunu‑‑nUAHU1Anunu1AAHUnHUAHunununununununununununu nunununununUAHUAHunUAHUAHUAHu‑‑‑Ei‑‑‑Ei‑‑‑Ei‑‑‑Ei‑‑14 E i ‑ ‑ ハ HUnHU'EiAHUnHu'EiAHUAHU'EAnHUAHU'EAAHUAHU'EAAHUAHU'EAAHUAHU'EAAHUAHU'EA LU'ititi'i'i'itititi'i'itinunununununununununununU Hu'E ム ハHU ハ HU ハ Hu'EA ハ HU ハ Hu'E4nHunHu'E4AHUnHu'E4nHunHU Hu'EA ハ 'EAnHunHu'E4nHU ハ 川 U HU ハ Hu'EA ハ Hu'E4AHUAHU'EA ハ HunHu'E4nHunHu'E4nHunHu'EAA g u ハ Hu'EAnHunHu'EA ハ HU ハ 凸 P D n U A 3 n u p b q J q L ' i E u n U E U ワf t i p U E U E u o 凸 n u a叫 ワ f q u r h d n u o ︽ AJbAJb'EAAJbnd ︽ 'EA ︽ n d ︽ n d ︽ n d ︽ ' E A nd ︽ 'EAan‑nd ︽ n d ︽ AJbAJbnd ︽ n d ︽ n d ︽ n d FhdFhdnd 1( i= j )は i=jの と き l、 そ う で な い と き O で あ る こ と を 示 し て い る 。 1 (I i‑j .1 くq )、 1 ( d1J手 q )、 1 (ρd1J孟 2 )、 1 (ρlog(d1 )も 同 様 で あ る 。 J)手 2 注 ‑ 77‑ HU ハ HunHU ハ Hu'EA ハ HU ハ HunHunHunHUAHUnHunHunHunHunHU 'EAnHunHunHunHunHU ハ HunHU ハ L u a cnununununununununu‑‑1A1inununununununununu‑‑1i1i o U 川 ハ HunHunHu'E ム 'EA'E4nHunHunHu HunHunHunHunHunHu'EA'EA'EAnHU ハ HU ハ HunHUAHUAHU ハ ' E A ハ nD nHunHunHu'EA'EA'EA ハ HU ハ HU ハ Hu'EA'EA'EAAHunHunHunHunHunHU HunHU ハ HunHU ハ HUAHU ハ α3 HU ハ HU ハ Hu'EA'EA'EAnHUAHUnHunHunHUAHUnHunHU 'EA'EA'EAnHunHunHU ハ HunHUnHU ハ α1 HU ハ HU ハ HU ハ HUAHU'E4AHUnHu'EAnHunHu'E4nHunHu'E4 nHunHunHunHunHU ハ HunHUnHUnHU ハ α2 Form Parms Vartype Strucure 分散共分散構造 表・ ν 。 X y LIJ=021 (i=j) Simp1e SIM(defau1t) L IJ=O 12+0 2 1 (i=j) Compound symmetry CS 1 or 2 n(n+1)/2 Unstructed UN LIJ=LJI (2n‑q+1)q/2 LIJ=LJ 1 i‑jl くq ) Banded UN(q) I1 ( 1J=0 2ρ11‑J1 Autoregressive( l ) AR( l ) 1 or 2 Toep1itz TOEP n L 1J=L 1 Iー J1+1 q Banded Toep1itz TOEP(q) L IJ=L II‑JI+11 ( 1 i‑j Iくq) Spherica1 SP(SPH) ( c ) 1 or 2 L 1J=0 2[1‑3dlJ/2ρd1 J3/2ρ3) 1( d1J; : 五 q ) L IJ=O2ρd1J SP(POW) ( c ) Power 1 or 2 L IJ=O2[exp(‑dI SP(EXP) ( c ) Exponentia1 1 or 2 J/ρ)) SP(GAU) ( c ) Gaussian L IJ=O2[exp(‑dI 1 or 2 J2/ρ2)1 SP(LIN) ( c ) Linear 1 or 2 L1J=02(1‑ρ d1J ) 1 (ρ d1J三 五 2 ) Linear 10g SP(LINL) ( c ) 1 or 2 L1J=02(1‑ρ1og(dIJ) ) 1 (ρ1og(dI ) J)孟 2 分 割 型 実 験 の 解 析 は 、 S A S で は Proc GLM で 行 う こ と が で き た わ け で あ る が 、 こ の と き の Proc GLM に よ る プ ロ グ ラ ム を 示 し て お く 。

Proc GLM; class a b block; ← Classification variableの指定， model y= a Ib block a*block; ← nested m odelの 指 定 test h=a e=a的 1 0ck ; ← a 'こ 関 す る 検 定 を 設 定 Modelの 前 run; Proc Mixed で は 、 母 数 効 果 に 関 す る 検 定 は わ ざ わ ざ 設 定 し な く て も 一 次 誤 差 、 二 次 誤 差 を 考 慮 し て 行 っ て く れ る の に 対 し 、 Proc GLM で は 、 二 次 因 子 に 関 す る 検 定 の 設定を行わなければならない。 また、 Proc GLM に お い て CONTRAST statement や ESTIMATE statement を 使 用 す る と 、 検 定 統 計 量 は 母 数 効 果 の み に 関 す る も の が 得 ら れ る だ け で あ る が 、 Proc Mixed で は 変 量 効 果 l こ関するものも得られる。 3• 繰り返し測定データ解析 日 sex$ y1 y2 y3 y4; output; output; output; output; 25 .5 2 0 .0 2 4 .5 2 2 .0 2 4 .0 2 3 .0 2 1 .5 2 3 .0 21 .5 1 1 .0 2 2 .5 2 3 .0 2 2 .0 2 1 .5 2 3 .5 2 5 .5 2 2 .0 .5 21 2 0 .5 2 8 .0 2 3 .0 2 3 .5 2 4 .5 2 5 .5 2 4 .5 21 .5 2 6 .5 2 2 .5 2 1 .0 2 4 .5 2 4 .5 31 .0 .0 31 2 3 .5 2 4 .0 2 6 .0 2 5 .5 2 6 .0 2 3 .5 2 1 .0 2 6 .0 2 8 .5 2 6 .5 2 5 .5 2 6 .0 31 .5 2 5 .0 2 8 .0 2 9 .5 2 6 .0 3 0 .0 2 5 .0 A q目 こ 白 同 U日 戸 明 ﹄ hと 7 の tl 定定のる D ttfn7 法 h定理げ 方'指 件医己目︑ を し参 関 l HI AA 一日) 岡1 h ︑ oM 11 υ︐m 恒﹄ ︑ 法 H のの果て引 数いは効し UI 母ぬ数定定日 散 .U母 指 指 日 分川(のを川 方日 共nXR ofD‑ ↑ U ↑↑ ‑rl ff)L ︐ . .uu 78 ‑ umuMHMHMHMHMHMumuMHMumuMHM 司 川↑ ︑ ﹀ e i ♂ 1i M ︑ 1A 獣女 ︑eLnu I FhupD 勾 toonEnU 唱 i q L η d a u FhdpD 勾 q a i 唱 I 1 ょ 1 ム 1 ム qLqLqLqLqLqLqLqL 旬 c ・ ' →JJ i ・ gbCE ・ 'AHu n H・ 'Anu‑‑JnH ‑YACdnu‑aqa rAQU ・‑zQM nUEunUEdEdEdnunURUEdnunuku 区u n U 2 u Q u r & ・ nH nu‑‑ρu‑ ノハU ︒d r D R V R V のdnJUEHwan唱 1 A Q u n D 1ム RM 勾t s n し φ L n y ' ・ s qLnfunfunfunfunfunfunfunL1ム n F U の dnL?unu=J r 晶 JJill‑JJJJJJJJ V ん n ‑ m 尤 M P UHH口口れ口口口 UMMUHM/ 山最 晶 HJ ELVAeOLτh ト ι] ee nuranuranunuranununununURUEdmsn Z S ﹂ ;・率 u ‑ v ι I ; n u q L A u z n u ‑ ‑ A U 2 8 司 令Jut‑qLqU1ム 03EU 区u q L q L r x e = 4 1 晶 川 て照 ︑J OBli‑‑‑22222222212222peEefλ7 rsam n 晶 F F umumumx‑L 干 ﹄r v 叫 ro K a‑‑ げ ︑ 目 ‑ A t A 1ム 1 A 1ム C I A G e ‑ ‑ L J ‑ n u n u m TAnu ︐ ﹁ ノ ︑ ︑ 一 ︑ 行川共はの ドドドド川一 定引 e c o c o o b o o ‑ n u n U E U E u k u n U E u n u n U E U E u n U E u n U φ L n x ‑ t tじ 唱i paaaatA‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑aoeHn'l ・・ ‑ ‑ ︐ . ︐ . ︐ v A L c‑9bnr白9bnr白?白?白9bnFbnFb1A9bnr白9bnFbvA nvu1Andηda4nvJUJue=AHU'F pyyyyorepye an====rap‑p p nrp p nrp F ;y;11031013064613dsS// ・ ・・ t ・l y y y y A U C ‑ ‑ s l a ・ D aumsee‑ d1234EU6780301234adP2 次i こ 、 近 年 Mixed Model を 用 い た 研 究 が 盛 ん に 行 わ れ て い る 応 用 統 計 分 野 で あ る 繰 り 返 し 測 定 デ ー タ 解 析 に つ い て 検 討 し て い く ( 例 え ば 、 Jennrich and Schluchter (1986)[3l、 Laird，Lange and Stram(1981)[4l、 Chi and Reinsel(1989)[ 5 l、 Waternaux， Laird and Ware(1989)[6lを 参 照 ) 。 まず、 Pothoff and Roy(1964)[7lか ら 引 用 し た デ ー タ を 解 析 す る Proc Mixed に よるプログラムを示す。このデータは、女性 1 1人 、 男 性 16人 の 8、 1 0、 12、 1 4歳 に お け る pterygomaxillary fissure'こ 対 す る 脳 下 垂 体 の 中 心 か ら の 距 離 を 測 定 し た も の である。

母 数 効 果 は 、 各 sex ，こ対する intercept と age の 効 果 を 含 む よ う な 設 定 に な っ て い る 。 そ し て 、 noint を 設 定 す る こ と に よ り 一 般 平 均 を 取 り 除 き 、 s ，こよって母 数効果の推定ベクトルを出力させている。 ま た 、 こ こ で は 変 量 効 果 は 考 え て い な い の で 、 Random statementは 書 か な い 。 もちろん、変量効果を考えた解析を行うこともできるし、その方が有用である場合 もある。 Repeated statementを 用 い る こ と に よ り 、 各 個 人 の 分 散 共 分 散 構 造 を 仮 定 す る こ とができる。繰り返し測定データ解析においては、この間人内分散共分散構造をう ま く 推 測 す る こ と に よ り 的 確 な 解 析 が で き る こ と に な る 。 こ こ で は 、 type=un subj ect=person と し た こ と に よ り 、 各 個 人 ご と に bIockを な す Unstructedな 分 散 共 分 散 構 造 が 指 定 さ れ る 。 た だ し 、 Repeated statementの 効 果 の 欄 l こ何も書かないことに よ っ て 、 各 個 人 の 分 散 共 分 散 構 造 は 共 通 で あ る と 仮 定 さ れ て い る 。 ま た rと 指 定 し た こ と に よ り 、 R の 最 初 の blockを 印 刷 す る 。 上 記 の デ ー タ に 関 す る Rの推定値を示しておく。 The MIXED Procedure R Matrix for PERSON 1 Row 2 4 COL1 COL2 5.11919889 2.44090159 2.44090159 3.92794750 3.61051034 2.71751364 2.52224364 3.06234944 COL3 3.61051034 2.71751364 5.97979819 3.82346068 COL4 2.52224364 3.06234944 3.82346068 4.61798404 さらに、分散共分散の母数の線形結合 i こ 関 す る 検 定 等 を 行 い た い 場 合 、 Proc Mixed に は Make Statement が 存 在 し 、 Proc Mixedの 中 で 作 成 さ れ た tabIeを デ ー タ セ ッ ト に し て Proc IML ， こ 受 け 渡 し 、 解 析 を 続 け る こ と が で き る 。 こ れ が で き る こ とによって、繰り返し測定データの分散共分散構造解析をより深く行える。 ところで、 R、 G の 指 定 に は 表 ・ 1 ， こ 示 し た よ う に 様 々 な バ リ エ ー シ ョ ン が 考 え ら れ 、 こ れ が Proc Mixed に よ っ て 解 析 を 行 う 際 の 大 き な メ リ ッ ト と な っ て い る 。 バリエーションの一部を次に示す。 ① ② repeated / type=cs subject=person r ; ← R (compound symmetry)の 指 定 random intercept age / type=ar(1) sub=person g ; ← G (AR(1))の 指 定 ここで、①を用いた場合の Rの出力結果を示しておく。 The MIXED Procedure R Matrix for PERSON 1 Row 2 3 4 COL1 COL2 4.90515835 3.03056169 3.03056169 4.90515835 3.03056169 3.03056169 3.03056169 3.03056169 COL3 COL4 3.03056169 3.03056169 3.03056169 3.03056169 4.90515835 3.03056169 3.03056169 4.90515835 さらに、 R の 共 分 散 成 分 を 男 女 で 異 な る と 仮 定 し て 推 測 を 行 う こ と も で き る 。 この場合 l こは、 repeated statement に お い て オ プ シ ョ ン で group=sex を 指 定 す る 。 ① . repeated intercept diag / subject=person group=sex; ← R ( 男 女 で 異 な る compound symmetry)の 指 定 このような設定によってモデルの適合度検定を繰り返していくことによって階層 構造関係にあるモデルの中からの選択を行うことができる。 上 記 の 例 に 関 し て は 、 lennrich and Schluchter(1986)13J が 8 種 類 の モ デ ル に 対 する検討を行っている。 4. 分 散 共 分 散 構 造 の 設 定 ‑ 79‑

と こ ろ で 、 Proc Mixed で は 、 表 ・ 1に 示 し た G . R以 外 の 構 造 も 取 り 扱 う こ と が で き る 。 こ れ に よ っ て 、 y の 分 散 共 分 散 椛 造 の 解 析 に 幅 が で き る 。 l Ienderson( 19 84 ) [11Jか ら 引 用 し た デ ー タ を 用 い 、 こ れ を 解 析 す る た め の プ ロ グ ラ ム を 示 す 。 data h ; ; input trait a ni ma1 y cards; 1 16 128 137 2 19 225 ←欠制 23 ‑予測 7 .1235 Proc Mixed data=h mmeq mmeqsol; ← Mixed model equationsと そ の 解 class trait animal; ← Classification variableの 指 定 . Mode1の 前 model ド trait / noint s p ; ← x( 母 数 効 果 ) の 指 定 random traitキanimal / type=un gdata=g g g is ; ← G の 指 定 GDATA= repeated / type=un sub=animal r r i ; ← R は animalご と の unstructed parms (4) ( 1 ) ( 5 ) ( 1 ) / noiter; ← Rの 分 散 母 数 の 初 期 値 の 設 定 run; iterationを 行 わ ず こ の 場 合 に は G と R が 既 知 で あ る の で 、 あ ら か じ め data step に よ っ て こ れ を 設 定しておく必要がある。 こ の と き の data stepの 設 定 の し か た を 示 し て お く 。 HV ︽ HVFhυ ︽ ︑ HVAHU H V A H u rd ︽ nuuAHu‑EAAHU HV‑EA ︽ ︽ HVAHUFhυ ︽ nunU1A ‑EA n v n v a 凋叫 HV ︽ HVAHU ︽ HV‑sA HV4EA ︽ ︽ O .5 O .5 2 3 1 .5 1 .5 2 O .5 1 O .7 5 .5 3 O .5 2 1 .7 53 .5 O 2 nuvan噌 ︽ HV R= 2 .5 2 O O .5 2 an噌 ︽ HV EA‑EA ・ EA‑EA 内 ︐b ・ 内︐b G= ‑BAn ︐ & 内4uaau胃 F h υ E U data g ; input row coll‑co16; ← こ の 形 で 設 定 car ds; 2 1 1 2 1 1 1 2.5 1 2 .5 1 .5 2 1 .5 2 2 1 1 31 .5 1 .5 1 2.5 1 .5 3.75 1 .5 2 1 .5.75 3 5. 変 量 効 果 モ デ ル 解 析 に つ い て 次 に 、 変 量 効 果 モ デ ル 解 析 を 行 う 。 Laird a nd Ware(1982)[ 1 2 Jは 変 量 効 果 モ デ ル 解析の研究を行っている。 まず、 Obenchain(1990)[13Jか ら 引 用 し た 例 を 解 析 す る プ ロ グ ラ ム を 示 す 。 data rc; input batch month @@; monthc = month; do i = 1 t o6 ; input y @@; end; cards; ‑ 80‑

'IAEAVRuqtηaq‑‑ARunuaqRUEd‑ARURU n L n 3 n 3 n L R u q t n L n u a u z i r D n L a n唱 q u η L n u n u o o n u n吋u n吋u n U 0 3 0 3 n u n u n u n U 0 3 n u d n U 0 3 n U Au 川 nunud 1111111111 nU03nudnU0303nunudnununudnudnUAu 川 nunununud ︒d q t q u q t η L o o a u z n 3 a u z n 3 n L a n i o o o O i r a q d ︒O A 3 q t i q t R M のL n 3 q u n u q t E U R v n U A u n u n L n b 1111111111 ︐ ︐ 唱 官唱 6 .7 9 7 .7 9 102 .9 10 2 .6 9 2 .2 9 3 .0 1 0 3 .7 1 0 4 .6 の Junoaq 唱 Aの O 4 u w E E A E rb︐ n 白 EAnd 叫 汎 nU 唱A ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 唱 内 旬︒ L q u q t n u q u E A W E d R u q u A U R u n U E d q u A1nU? 円 吋 の r b b Au 川 EA04uvβhund ︒a q u q u n u n ‑ n l n L q u q u 1 A R u n F u品 ︒ L14nLquno ︒ ︒ q nunudnudnU0303 円unudnu 円u n u d O 3 n u n u 円ununudnud 111111111 n ︐ 白 の 汎 uan‑rU04uvη u hU EAn ︐ ︒ n ︐ 白 ︒ ︐ b bO4UV04UV04UV04UV04uvnu ︐ ︒ E 04uvnhund 叫 唱A n 唱 inDHu‑ARun‑nFunBEd‑AA‑quraqL1A1Anun‑ nunudnud 円U 0 3 ︽同ω 円u n u d n u n U 0 3 0 3 n u 円u 円unununud の rbnuu 111 n 白 ︐白 ︐ ︐白 E 唱 An 1111111111 η uβhUAUd n u u E 唱A 'EA'EA E EA'EA 唱A ••.••••••••••••••• •••.•••••••••••••• ..•••••••••••••••• 2 .4 1 0 4 .4 10 9 6 .9 9 6 .5 Proc mixed data=rc; class batch; n o n t hを 設 定 model y = month / s ; ← X!こ interceptと r random int r n o n t h / type=un sub=batch s ; ← Z にも interceptと monthを 設 定 run; r a n d o r n coefficients の 相 聞 の 推 定 に 対 す る メ カ ニ ズ ム を type=unが 与 え る X、 Z の 両 方 共 に intercept と month を 設 定 す る こ と に よ り 、 2 stage 変 量 効 果モデルを仮定したことになる。 また、 G の 推 定 結 果 を 示 す こ と に よ り 、 random coefficients の 相 聞 を み る こ と が で き る 。 The MIXED Proc巴dure s t i r n a t巴 S (REML) Covariance Param巴 ter E Ratio Estirnates Cov Parm 11 ) 0.29462159 0.97292750 INTERCEPT UN(， UN(2.1) 一0.03086542 ‑0.10192674 UN(2.2) 0.01105080 0.03649300 Residual 1 .00000000 3.30229533 Std Error Z Pr) IzI 1 .24809244 0.78 0.4357 0.18687848 ‑0.55 0.5855 ← 負 0.04210237 0.87 0.3861 0.52879045 6.24 0.0000 さらに、 母 数 効 果 の 推 定 値 と 変 量 効 果 の 推 定 値 を 示 す と 以 下 の よ う に な る 。 Th巴 MIXED Proc巴 dure Solution for Fixed Effects Std Error DDF 0.64480457 7 8 0.11845227 7 8 T 159.28 ‑4 .43 F a Estirnate 102.70159884 ‑0.52417636 pA Param巴 ter INTERCEPT MONT! I ) IT I 0.0000 0.0000 The MIXED Procedur巴 Solution for R a n d o r n Effects Paramet巴 r INTERCEPT MONTH INTERCEPT M O N T I I lNTERCEPT MONTH Sobject E s t i r n a t巴 B A T C I I 1 ‑0.99744294 B A T C I I 1 0.12668799 I2 0.38582987 BATC! BATC! I 2 ‑0.20397070 I3 BATC! 0.61161307 B A T C I I 3 0.07728271 Std Error DDF 0.68336297 78 7 8 0.12362914 78 0.68336297 78 0.12362914 0.68336297 78 78 0.12362914 81 T ‑ 1 .46 1 .02 O .56 ‑ 1 .65 O .90 O .63 Pr > IT I 0.1484 0.3087 0.5740 0.1030 0.3735 0.5337

さらに、

nested structureの 誤 差 項 を も っ 変 量 効 果 モ デ ル を あ て は め て み る 。

Proc mixed data=rc;
class batch monthc;
← m
onthc は classification version
model y = month / s
; ← X に intercept と month を 設 定
random month monthc / sub=batch s
; ← Z に month と monthc を 設 定
run;
Type は default
The MIXED Procedure
Covariance Parameter Estimates (REML)
Cov Parm
MONT!
I
MONT!
lC
Residual

Rati
0
0.01551240
4.66164578
1
.00000000

Z
Estimates Std Error
Pr > IzI
.4
5 0.6498
0.01245604 0.02743459 O
.5
2 0.0118
.48723437 2
3.74317677 1
.7
4 0.0000
0.80297323 0.13984008 5

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司

82 ‑

I~ ? 日本 S A Sユーザー会 (SUGI‑J) 欠測セルを含む実験計画 一 各 種 Phase I試 験 の デ ザ イ ン と 解 析 一 高橋行雄 日本口シュ株式会社 臨 床 開 発 本 部 統 計 解 析 室 Experimental Oesign with Missing Cells 一 一 D esignandA n a l y s i sf o rPhaseIStudies一 一 Yukio Takahashi Nippon Roche K.K. CRO Oivision 6 ・ 17‑19 Shinbashi Minato・ku ，Tokyo W.; 血ご 1 ， ニ 円 欠測セルを含む実験計画が，新医薬品の人に対する安全性を確認する Phase1 試 験 で 用 い ら れ る よ う に な っ て き た . し か し な が ら ， 各 種 の 制 約 条 件があり，従来から知られている実験計画のモデルを適用できない.実験デ ザ イ ン の 一 部 が ， 部 分 的 に 2x 2の ク ロ ス オ ー バ 法 と な る の が ， 特 徴 的 で あ る.いくつかの解析上の工夫も必要ではあるが，一般線 jl~ モデルにより統一 的に解析することができた.さらに，実験実施H 寺に入り込むと思われる系統 的な偏りが，実験データに及ぼす影響についても考察した. キーワード Phase1 試験， SAS/GLM， 実 験 計 画 ， 欠 測 セ ル モ デ ル 1• はじめに 人を対象とした各種の Phase1試験では，多くの制約条件があり，一般的な実験計画 のデザインを採用できない事がしばしば発生する.ところが，実際の実験には予期せぬ 実験誤差や系統的な偏りがつきものである. しかしながら，これらの影響をできるだけ 小さくするような実施上の工夫，あるいは解析的に除去するための工夫を行い，実験結 果を適切に評価ができるよう努力する必要がある. 新医薬品の開発において，健康なボランティアを対象とした Phase1試験，主に薬物 の安全性ならびに耐薬量を求める試験が，患者を対象とした PhaseI I試験に先立って通 常行われている.また Phase1試験では，同時に薬効を示すと思われる各種のデータを 測定することもしばしば行われることもある. Phase 1試験は，大きく分けて 2つのタ イプがある. 1つは，単回投与試験であり，他は，述続投与試験である.今回は，単回 投与試験の各種の実験デザインとその解析方法について報告する. Phase 1試験は， 人に対する初めての新医薬品の候補物質の投与‑であり，安全性およ び倫理上の側而から投与量は， ない.このために， 低い用量より高い用量へ段階的に上げてゆかねばなら 投与量の水準をランダムに選ぶことができないので， 乱塊法， ラ テン方格(クロスオーバ法)あるいは不完備型ブロック計画など臨床薬理試験で広く利 用されている実験モデルが使えない. 83一

Roddら 1) は ， 各種の P h a s e1試験のデザインについて紹介しているが， その解析方 法について示していない.新医薬品の耐薬量を求めるといった目的のためにだけである ならば，副作用の発生頻度を十分考慮し用量の増加をはかるることが主たる目的となり， 特別な統計解析を必要としないであろう.しかしながら，日本で行われている P h a s e1 試験の統計解析を実際に行ってみると，単に，耐薬量を求めるだけでなく，色々な検査 が盛り沢山に行われ，その中には，薬物の薬理活性の確認を期待するようなデータも含 まれていることをしばしば経験してきた.そのためには，採用されている実験デザイン に十分に適合した具体的な解析方法が，求められている. 2.各種の実験デザイン 代表的な実験デザインについて，その実験方法の概 1告と利点・欠点について示し，最 近経験した，部分的クロスオーバ法について事例を示す. 実 験 デ ザ イ ン (1) 疑似一元配置モデル 方 法 : 投与量を段階的に上げる.投与量ごとに，別々の被験者とする。 利点: 一被験者当りの負荷が少ない. 欠 点 : 完全にランダム化されているのではないので，実施 H 寺期に依存する系統 的な偏りによる影響を受けやすく，それらは，投与量の水準と完全に交給 してしまっていて分離できない. 実 験 デ ザ イ ン (2) 疑似乱塊法モデル 方法: 同一被験者に対し，全ての投与量の水準を段階的に上げる. 利 点 : 被験者の人数が少なくてすむ. 欠点: 一被験者当りの負荷が大きい.実験デザイン案(1)と同じ欠点を持つ. 実 験 デ ザ イ ン (3) 拡張疑似乱塊法モデル 方法: 実験デザイン(2)にプラセボ群を 2~3 人追加する. 利点: プラセボ投与群から系統的な偏りを知ることができる. 欠点: 一被験者当りの負荷が大きく、プラセボ投与群と実楽投与群で実験条件 の差(薬に対するリスク)がありすぎ不公平となる.これは，あらかじめ 被験者に対し群をプラインド化するためである.プラセボ群の数が投与量 群に比べ少ないため，解析ヒの利用1IlIi値がほとんどない. 実 験 デ ザ イ ン (4) 部分的クロスオーバ法 方法: 図表 lのようにプラセボ(または、ごく低用量)を，各被験者に時期を順 ， 次変えて入れる. プラセボ群とlOmg群 プラセボ群と 20mg群 が ， 部 分 的に 2x 2のクロスオーバ?去となるようにする. 利 点 : 各被験者の負荷が同じである.部分的にクロスオーバになっているので 時期による系統的な偏りを解析的に取り除くことができる.ブラインド化 の効果が得られやすい. ‑ 84‑

欠点: 投与量の水準が多くなると，一被験者あたりの負荷が増加する. 実 験 デ ザ イ ン (5) 部分的クロスオーバ法の組み合わせ 方 法 : 検討すべき投与量の水準が増えたときに実験デザイン(4)を図表 2のよ うに組み合わせる. 利点: 被験者の負荷を増やさず投与量の水準を増やせる. 欠点: 投与量の増加の決定をわずか 2例で行う場合(40mgから 60mg)がある. 投与量の増加が全くない場合(J l 羽 田 T5)が生じてしまう. 図表1. 被験者 No 時期 T1 2 時期 T3 P 4 . 1 l Omg 5 . 2( 7 . 2 ) 20mg 4 . 9 3 . 6 10mg 4 . 0( 6 . 0 ) 20mg 5 . 1 3 10mg 4. 4 P 3 . 7( 5 . 7 ) 20mg 6. 4 4 l Omg 3 . 8 P 3 . 6( 5 . 6 ) 20mg 5 . 2 5 10mg 5 . 5 20mg 6 . 6 ( 8 . 6 ) P 3 . 7 6 10mg 3 . 6 2 ， l } 20mg 7.1 ( P 3 . 5 +2.0の系統的な偏りを含ませた場合のデータ. 図表 2 . 部分的クロスオーバ法の組み合わせ 被験者 No 時期 T1 G1 時W lT2 1 1 寺j 切 T3 時期 T4 H 寺W l T5 p 4 . 1 . 2 10mg 5 p 3 . 6 . 0 10mg 4 40mg 5 . 1 3 4 10mg 4. 3 . 7 40mg 6. 4 4 10mg 3 . 8 2 G2 時期T2 P T2の()内は， 群 部分的クロスオーバ法 5 10mg 5 . 5 P 3 . 6 P 40mg 6 . 6 6 10mg 3 . 6 . 1 40mg 7 7 8 p 時刻1T6 40mg 4 . 9 40mg 5 . 2 p 3 . 7 p 3 . 5 3 . 7 20mg 6 . 1 60mg 5 . 8 4 . 0 20mg 5 . 9 60mg 5 . 8 P p 5 . 6 60mg 6 . 0 4. 4 60mg 5 . 0 9 P 20mg 4 . 6 1 0 20mg 7. 4 1 1 20mg 4 . 7 60mg 4 . 0 p 3 . 5 1 2 20mg 3 . 3 60mg 7 . 7 P 2 . 9 3.部分的クロスオーバ法の解析 図表 lに示した試験デザインに対する解析は， 1 1 寺W Jによる偏りが投与量による反応の 大きさに比べて小さければ，各被験者内で， 3水準の投与量が完全にランダム化された ものとみなして単純な乱塊法モデルとして解析すればよい.しかし，ある H 寺則の全ての データに一定の偏りが混入した場合，その偏りを除去できないばかりか，ある投与群に その偏りがアンバランスに混入し，さらに，分散分析の誤差が増加し検出力の低下とな りかねない. 85

図表 l のデータについて，時 JVJ を~!!~悦した乱塊法モデルで分散分析を行うと， p~洋の 平均値は 3 . 7 0 0， 1 0mg群は 4. 41 9， 20mg群は 5 . 8 8 3であり F=1 4. 4 9 (p=0 . 0 1 1)と有 意な差である. 時期 T2のすべての被験者に対して測定値が+2 . 0 となるような系統的 な偏りを意図的に入れてみると， すべての投与群で平均値が 0 . 6 6 7 増加するだけで平 . 1 3 0より 2 9 . 9 3 0と大幅に増加 誤差の分散が 5 均値の差の変化はない. しかしながら， するために ，F=2. 48 (p=0 . 1 3 3 2 ) と有意な差でなくなってしまう. 3x 3のラテン方 格での割付で実験していれば，時 1 mを含んだ解析モデルによってこのような偏りを解析 的に除けることが良く知られている. さて， 部分的クロスオーバによる実験デザインに対して時期を含んだ解析を行うこと ができるのであろうか.一般線形モデルの理論からすればできるはずである. このこと を，元のデータと，一定の偏りを入れた場合を対比することにより確かめてみよう. 図表 3に GLMプロシジャによるプログラムを示す. T YPE1の平方和について， 図 表 4に元のデータと，偏りを入れた場合との分散分析表のサマリーを示す.被験者 R， OSEおよび誤差 eの平方和は，どちらの場合でも同じであり，時期 Tの平方和 投与量 D のみが1.8 5 0 7 から 2 6 . 6 5 0 7 と大きくなっていることに注目されたい. 図表 5に ， 時 期 Tについて L SMEANSステートメントによって出力された調整済み平均を示す. 時期 T2の み が +2 . 0となり系統的な侃りを完全に取り出していることがわかる. なお，この例では T2ついて意図的な偏りを入れたのであるが，どの時期に一定の侃 りを入れてもそれを完全に取り出すことができる. そして， LSMEANSステートメント により，出力される投与量別の調整済み平均値は， どのような場合であっても，投与量 問の差は一定であり， 1 羽田による偏りの影響を受けない. . 部分的クロスオーバ法の解析プログラム 図表 3 T1TLE ' GLMB02A.SAS 1991‑4‑21 Y.TAKAHASHI' ・ ・ 9u"I AHunHUAHunHunHunHU 干 E E a ‑EE‑‑Eみ の F L M u a巳 ︐ ︐ 内 aMgrEF AW h u 'nHυ︐ の干ES EARHU' 命︑ψ E 守 E‑‑ nMun'‑‑ E 守a ‑‑守 E a E 守 aHHu‑‑AHunHunHvnHunHUnHU AW ‑‑HHunv E 4 EA'EE・ 日 間 μ nva ︑ AWHM 円 円 ︑AW'Eh‑a 干 目 目 ・E 守a E 守 a‑‑ 戸 'iHUM円PAHUnUELFarEpz nup‑‑zlanvnHunk‑‑9uqua‑ ﹁ Dn0 'nuaAnHUMH HAHUM 日開 閃 U‑a ︐ Eu‑nHVFu ‑anHUEupun し HMHEL‑‑ AAn し Tlnuun a a nMunHHU nHunvanMun 4 .9 5 .1 6 .4 5 .2 3 .7 3.5 ︑ 戸 ︑ DATA=D1 ; R DOSE T ; Y Y2 = R DOSE T / SS2 DOSE T / STDERR PDIFF ‑8 6 . ' iT " v ι ︐ 内 ︐ の nHunHUnHUAHunHunHU ︐unru u un ︐ の 3.7 3 .6 6 .6 7 .1 目 4 .4 3 .B 5 .5 3.6 ‑ = 勘 " v a 内 ︐︐ d 勾︑ u. ︐ ・ ・ 5 .2 4 .0 4 .1 ︐ 門H E ・ E 守a ' a 巳 un aMgrz 'H ︐守 ‑ 戸 ︑ ・ ・.︐ •.. 3 .6 • E L SE Y2 = Y

図表 4. 分散分析表サマリー 元のデータ 時期 T2に偏り TηE 巴n s s 3007 1 4. F。 1 . 17 44キキ 1 7. 1 4. 3 ∞7 F o 1 . 17 44キキ 1 7. 1 .8507 2 . 2 6 2 6 . 6 5 0 7 3 2 . 5 1市中市 要因 d f Typen s s R :被験者 5 4067 2. Dose 2 T:時期 2 2. 4067 e :誤差 8 3 . 2 7 9 3 3 . 2 7 9 3 全体 1 7 22. 4000 自:2姐0. 図表 5 . 1封切効呆の調整済み平均 差 時期 元のデータ 寺 l !JVJT2に偏り Tl . 3 0 9 4 . 7 9 3土 0 4 . 7 9 3土 0 . 3 0 9 0 . 0 T2 . 2 6 1 5 . 0 3 3土 0 7 . 0 3 3土 0 . 2 6 1 + 2 . 0 T3 t0 . 3 0 9 4 . 1 7 3: 4 . 1 7 3: t0 . 3 0 9 0 . 0 4.組み合わせモデルの解析 図表 2の部分的クロスオーバ法を組み合わせたデータについて， !I寺期を無視して G1 群 ， G2群ごとに投与量別の単純な平均値を計算すると図表 6のように欠測セルが生じ てしまう.群を無視して投与量ごとの平均値を求めると，共通のプラセボ群の値の差か ら ， G1群の 10mgと 40mgの値は低めとなり， なっている可能性がある. このような場合に， G2{洋の 20mgと 60mg群の値は高めと 投与量ごとの平均値は， G1 と G2群で 共通なプラセボ群の平均値からのずれを， w=( 3 . 7 0 0‑4 . 0 1 7 )/2=‑ 0 . 1 5 8 とし， G1群の各投与量の平均値から w を引き， G2群では加えて各投与量の平均値を 調整することが合理的であろう.なお，このような調整は，他の実験計画法の解析方法 として用いられている 2) 図表 7に，この調整を行った平均値のグラフを示す. Jをモデルに含めようとすると， さて，この実験モデルに対して単純に時)V GLMプロ シジャで自動生成されるデザイン行列の中で， fI寺却!と投与量が部分的にに交絡してしま って，一般線形モデルと言えども時期効果を推定することができない. もしも， GL Mプロシジャの LSMEANSステートメントで無理に計算しようとすると"N o n‑ e s t "と推定不能であるとの表示がされる. . 図表 6 群￨人数 IP 1 作・投与量別の平均 I10町 I20mg I40町 I60mg GI G2 5 . 7 1 6 6 全体 ‑ 87

ノ ¥ 号 6 / 5 qu ‑ l i l ‑ ‑ ザ A﹃ o 1 0 20 40 60 図表 7 . 平均値の調整後の用量反応 I ! a線 そこで， 部分的な交絡が自由度 l分だけであることが， 分散分析表からわかるので， Gl群 の 時 期 Tl と G2群 の 時 期 T2を同じ時期と見なすことにより， 自由度が l減り 解析できるようになる.なお， Tl とT2に限らず系統的な偏りが入っていないと，判 断される任意の 2つの時期を，同じとみなしでもよい. 図表 8に，データ入力のための SAS プログラムを示す. この中には， T2を Tl&2とする変換， 時W JTl と 時期 T5に + 4.0，r 時期 T6に +2 . 0を系統的な偏りを含む変 数 Y2も同時に生成している.時期を無視した GLMプロシジャ PROC GLM DATA二 D 1 CLASS R MODEL Y = DOSE ; R LSMEANS DOSE / として計算すると， DOSE STDERR 分散分析の結果は， PDIFF 元のデータの DOSE について F=5. 47 (p=0 . 0 0 3 8)が得られ，有意な差となる. 偏りを入れた Y2では， F=7.61 ( p=0.0007) と投与量間の差はさらに拡大している. LSMEANSステートメトの結果を図表 9に示すが， Yl とY2の 調 整 済 み 平 均 の 差 は，プラスのみの偏りを時期 T5とT6に入れたのにもかかわらず，各投与量ではプラ ス・マイナスさまざまな Jj}3. f~l となっている. 次に， 1 1 寺W Jを解析モデルに入れた場合の分散分析表のサマリーを図表 10に示す.当 然のことであるが， 11寺 J~J の自由度は 4 となっている.図表 4 の分散分析表と同様に，日寺 却l の平方和のみが 5 . 0 3 9 1から 3 3 . 7 0 5 8と増大しているにかかわらず， 他の要因は， 誤 差項も含め変化していない.投与量について調整済み平均を図表 11に示す.偏りが入 .2 0と一定し った場合でも全体的に値が大きくなっているが，元のデータとの差は， + 1 ている.知りたいことが，投与量 Omgと各投与量との差の大きさ，あるいは，各投与 量問の相対的な大きさの比較であるならば，結果の評価になんら問題とならない.

図表 8 . 組み合わせモデルの解析プログラム T1 T LE 'GLMB03A .SAS 1 9 91 ‑4‑25 Y .TAKAHASH1 ': ̲ ︐ a h u ・ 守E ︐ a a ‑‑‑ ︐︐ Tl n h u E ‑‑ 守a ・ 守l ︐ ︐ E 'HHaa F h u ' E a 岨 aE V I U I H円H A T A T Eb ・ ︐ 守・ T) の F L M ‑ 守 E・ の ︐︐.﹃ ''vv‑uI nd EE‑‑‑ 守 'agM E a a 固' F 守 'H 守E‑ 円︑叫 ' n M H帥 干 'A E a 9uAUUI L ‑ E 宮内 FM のFU 附H M 悶μ U 刷L U "伽I 円H H H H Fhunhu E ・ E 守・ ・ ・ a w︐ ︐ ・ a 肝巴︐︐ 守E ・ ' ' A H u ‑ ‑守・ E 守 E‑ aSIAnν'' ︐ . =︐︐︑守 E a ‑ ‑ 守Ea守Ea E 守 ‑‑‑wvι nwuna'F‑‑‑ ‑‑HU ︐︐ ・ 目 E 守・ 守 E‑nys N " のFURHE‑RM ・" 目 s. E "VE'EE‑・ ‑ Ba のFUHHURHE 冒E‑nHν unAU nHνnys E E ‑ 守 n H ν a ‑ a ‑ ELSE T T OUTPUT END : CARDS : 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 。4.1 。 3 .6 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 5 .2 1 0 4 .0 3 .7 3 .6 4 0 6 .6 4 0 7 .1 4 0 4 0 4 0 4 0 。 。 4 .4 3 .8 5 .5 3 .6 。 。34..07 2 0 2 0 2 0 2 0 4 .9 5 .1 6 .4 5 .2 3 .7 3 .5 。 。 2 0 6 .1 2 0 5 .9 5 .6 4 .4 .0 6 0 4 .7 6 0・7 6 0 6 0 6 0 6 0 。 。 4 .6 7 .4 4 .7 3 .3 。 。 . PROC PRINT DATA=D2 WHERE Y ー R U N: OBS R 3 5 6 8 7 0 7 2 1 2 1 2 1 2 T T T DOSE Y Y 2 T1 T 3 T 5 T1&2 T 3 T 5 1 0 4 0 4 .1 5 .2 4 .9 4 .1 5 .2 8 .9 T 2 T1 &2 T 4 ̲ T6 3 .3 7 .7 2 .9 3 .3 7 .7 4 .9 14 T 6 ← 。 2 0 6 0 。 89 ‑ 5 .8 5 .8 6 .0 5 .0 3 .5 2 .9 T:

図表 9 . 投与量別の調整済み平均 Yの単純平均 投与量 omg 1 0mg 20mg 40mg 重み 守の調整 Y2の 調 整 w 済み平均 済み平均 の差 土0 . 1 5 8 +0 . 1 5 8 3 . 8 5 8 4 . 5 7 5 4 . 8 5 8 4 . 2 4 2 +1 .0 00 ‑0 . 3 3 3 ‑0 . 1 5 8 5 . 1 7 5 5 . 5 0 8 +0 . 3 3 3 6 . 0 4 2 8 . 3 7 5 +2 . 8 3 3 5. 55 8 7 . 2 2 5 +1 . 6 6 7 G2 G1 3 . 7 α ) ( )4 . 0 1 6 7 41 6 7 4. 5 . 3 3 3 3 5 . 7 1 6 6 +0 . 1 5 8 ‑ 0 . 1 5 8 5 . 8 8 3 3 60mg Y1 と Y2 図表 1O . 分散分析表サマリー 7cのデータ 要因 。 時J tJlに偏りを含む 。 TypeISS F TypeISS F R :被 験 者 d f 1 1 7 . 2 6 5 3 7 . 2 6 5 3 Dose 4 2 3 . 7 0 9 1 0 . 6 1 5 . 5 0料 T:時期 4 e :誤差 1 6 3 5 5 . 0 3 9 1 1 7 . 2 4 9 8 5 5 . 0 8 8 9 0 . 6 1 5 . 5 0事 事 7 . 8 2事 事 全体 1 . 17 2 3 . 7 0 9 1 3 3 . 7 0 5 8 1 7 . 2 4 9 8 1 3 6 . 6 8 8 9 図 表 11 . 投与量別の調整済み平均 投与量 元のデータ 時期に偏りを含む 差 omg 1 0mg 2 0mg 3 . 8 7 2土 0 . 3 0 6 4 . 3 0 2土 0 . 6 0 6 . 6 0 6 5 . 1 6 5土 0 5 . 0 7 2土 0. 306 5 . 5 8 2土 0 . 6 0 6 6 . 3 6 5土 0 . 6 0 6 +1 . 200 +1 .2 00 +1 . 200 40mg . 5 6 9 6 . 2 6 2土 0 7. 46 2土 0 . 5 6 9 6 0mg 5 . 5 9 5土 0 . 5 6 9 6 . 7 9 5土 0 . 5 9 6 +1.200 +1 . 2 0 0 5.まとめ 人を対象とした薬物の安全性試験である Phase1試験デザインについて，実験計画法 の立場より分類を試み，その利点および欠点について概観した.被験者の負荷を軽減し， かっ試験期間を短縮したいとの要請により，部分的クロスオーバ法とも言うべき実験モ デルが現実に用いられている. しかし，これまで実験計画法の側面より具体的な解析方 法について示されていないので， GLMプロシジャを用いた解析方法を示すと共に，こ の計画法に対する系統的な実験誤差に対する頑健性を実証した. 文献) 1 ) Rodda， B.E.， Tsianco， M.C.， Bolognese， J . A .andKersten， k .(1988).C l i n i c a lPharmacology 281‑302. MARCELDEKKER. Study.BiopharmaceuticalS t a t i s t i c sf o rDrugDevelopment， 2 )高橋行雄，大橋靖雄 and芳賀敏郎(19 8 9 ) . S AS による実験データの解析.東大出版会. ‑ 90 一

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) S C Lを用いた臨床試験デ‑タのクロス集計プログうムの開発 0出 本 敏 靖 日本ペ 鍵村達夫 リンガーインゲルハイム株式会社 研究開発本部開発推進部解析課 D e v e l o p r n e n to f cross‑table program f o r clinical data b y SCL Tosiyasu I z u r n o t o， Tatsuo Kagimura Data analysis s e c t i o n Development planning &coordination d e p a r t . Nippon Boehringer I n g e l h e i r nC o .， L td . 1 0 3， Takada yato kawanisi .Hyogo 6 6 6 ‑ 0 1 要旨: 臨床試験データ解析では通常、薬剤×背景因子、薬剤×判定、背景因子×薬剤× r o cP r e qではデータのないカラムは出力されな 判定などクロス集計を頻回におこなう。 P い 、 通 常 臨 床 試 験 で 用 い ら れ る U検 定 ， 多 重 比 較 検 定 な ど の 検 定 は で き な い 、 論 文 な ど に 用いるようなまとまった表形式で出力されないなど使用上に問題があった。 そこで私達は、これらの問題を解決し、応答形式で集計項目や集計の区切りを入力し、 それにもとずいて集計、解析および出力を行うプログラムを開発したので報告する。 キーワード :SAS/AF SCL 臨床試験 解析可能な集計表の種類は、 クロス集計表 2元 の 背 景 因 子 集 計 お よ び 判 定 解 析 等 の 普 通 集 計 と 3 元の 重 層 別 集 計 の 3種 類 と し 、 以 下 の 集 計 条 件 入 力 モ ジ ュ ルと集計実行モジュールとで構成 される。 1. 構 成 (1) 集 計 条 件 の 入 力 モ ジ ュ ー ル クロス集計を行う場合は、事前にクロス集計条件入力モジュールを用いて、クロス集計 条件を入力する。 集 計 条 件 の 入 力 モ ジ ュ ー ル は 、 ク ロ ス 集 計 の 集 計 条 件 の 入 っ た 3種 類 の D atasetを作成する。 atasetは 、 共 通 す る D a t a s e tキ ー で 相 互 に 関 連 し 、 集 計 条 件 を 集 計 実 行 3種 類 の 条 件 設 定 D モジュールに渡す。 Dataset 1 調達キー Dataset 3 Dataset 2 集計条件番号 集計条件番号 RO曹 と C O l l l A l Nの 区 分 集計項目番号 Dataset 1 集 計 の 種 類 、 タ イ ト ル 、 ROWと COLUMNの 集 計 項 目 の 数 Dataset 2 集 計 項 目 の 項 目 番 号 、 出 力 さ せ る 項 目 名 、 区 切 り の 数 Dataset 3 項 目 毎 の 集 計 区 切 り の 条 件 、 出 力 さ せ る 区 切 り 名 ROWxCOLUMN=一 度 に 集 計 す る 集 計 表 の 数 ‑ 91

(2) 集 計 実 行 モ ジ ュ ー ル 集計実行モジュールは、以下の手順で実行される。 条 件 設 定 Datasetよ り 、 選 択 さ れ た 集 計 条 件 番 号 の 集 計 条 件 を 抜 き 出 し 読 み と る 。 集計条件により選択された項目変数のデータを区切り条件により変換する。 Proc freqに よ り ク ロ ス 集 計 し 、 結 果 を Dataset (クロス集計 Dataset)に書き出す。 ク ロ ス 集 計 Datasetに項目名、 区切り名、 を 変 数 と し て 追 加 し 修 飾 す る 。 ク ロ ス 集 計 Datasetを SCLで 作 成 し た 検 定 モ ジ ュ ー ル に お く り 検 定 し 、 検 定 結 果 を 書 き 込む ↓ Proc tabulateを用いて、 ク ロ ス 集 計 Datasetを出力する。 2 . 実際 (1) 集 計 条 件 の 入 力 モ ジ ュ ー ル クロス集計モジュール i こ入ると、 Dataset 1が読み出され、 A Fの Extended table機 能 を 用 いて以下の様な登録済みの集計条件表リストが表示される。ここで新規にクロス集計条件 を 登 録 す る な ら ば .S 'を 、 登 録 内 容 の 修 正 ・ 追 加 を 行 う な ら ば .F ・を、クロス集計を実行さ せ る な ら ば .E 'or .X 'を入力する。 l 喧 下「 E盟畳 S A S :A F e rn;四重曹冨 コマンド=>I [ S ] :新規入力 [ X ]:実行 [ E ] :除外実行 [ R . F ] :訂正 クロス集計表情報/ [ C ] : C O p y [ D ] : D E L E T E ( R / C ) 操作 背景 重層日j I 重層日j I 普通 判定 重層別 背景因子の調整 普通 随伴症状 菅通 菅通 消失自殺 普通 副作用 施設問差 ‑ 9 2‑ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ J 〆﹄の リvaa1 ﹁町Jvphv 円F‑AKV 句﹄ι‑A 背景

[新規登録] 新 規 登 録 を 選 択 す る と 以 下 の Displayが 表 示 さ れ 、 集 計 表 の 種 類 、 集 計 表 名 、 ROW数、 CO LUMN数 を 入 力 し 、 そ れ が Dataset 1 1こ書き込まれる。 集計表新規 集計表N o . 集計表名 表題 ( 1) ( 2) 集計分類コード 3 分類名 普通 効果判定 箇果判定 脚注 項目数 R oU l 項目数 C o l l l m n 次 に 前 画 面 で 指 定 し た ROW数 と COLUMN数 回 ROWと COLUMNに 対 応 す る 項 目 番 号 、 そ の 区 切 り の 数 を 入 力 し 、 そ れ が Dataset 2 ' こ書き込まれる。 ! 1 : l 1 詞 コマンド二〉 圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃E省関~1I圃圃圃圃圃圃圃圃圃園田園 選択して下さい. 集計表N o . ー 〉 9 /効 。 0 7 9 0 8 0 0 8 1 0 8 2 N U M N U M N U M N U M ラベル 腹痛改善度 K 全般改善度 K A 概括安全度K 有用度 K M4一 一 一 ー 酬E 一一一:・富謹詣圃圃圃圃圃圃圃圃 服薬状況最終 腹痛の程度最終 腹痛の回設最終 悪心・瞳吐最終 便秘最終 下痢最終 腹痛の程度 腹痛の程度 腹痛の程度 V 差差差 口凶口凶口凶 同口同口同口 ‑ 93 一 N U M N U M N U M N U M N U M N U M N U M N U M N U M 1ょ勺叫ワー 0 9 1 0 9 2 0 9 3 0 9 4 0 9 5 0 9 6 0 9 7 0 9 8 0 9 9 圃 ・ ‑ 検定項目の選択 タイプ 長さ ORVAXHVAKνAKνAKνAKνAXHVAXHVAKν 第 L 番目の項目名 項目番号 層日1数 名前 AXHVAXHVAXHVAXV 行J I ]l D‑ ) C J I ]( C O L U M N ) の入 データセット: W O R k . D 0 9 0 1 M 0 3

コマンド=> 集計表N o . ー> 9 /効果判定 行列 I D‑ > C 3 1 JC C O L U M N ) の入力 第 L 番目の項目名 項目番号 一 > l~与量 9 0 層別数 検定項目の選択 一> 次に区切りの数に対応させたデ 0 タのコード化の条件と区切り出力名を入力し、それが Dataset 3に書き込まれる。 コ マ 層 日I J N o 処理層別の範囲 ( M ln ~ M a x ) 出力 T e x t LMH ・ AJι のJ 1 ム司︑ ・ AJι のJ 1 AUVAUVAUV ・ AJι のJ 1 ‑9 4一

[登録内容の訂正] 訂正モードでは、 項 目 番 号 の 訂 正 ・ 追 加 、 区 切 り 数 の 訂 正 が 行 わ れ 、 D at a s e t 2が訂正さ れる。 クロス集計表訂正/ 。 白星加h e c k I 頁 層 百] 1 故 検定 表 名 判定 項目数 集計表番号 3 / RR 追加項目 C C / R 項数 項目番号 目 名 AHVA川V A 川V A H V A川V A 川V 3 有用度 K 投与量 E u r D r D a u可 戸hd の 比 円 ORVA可VAHV・1 ・ ハ ノ ιAHV 円 ︐ ・ 円γEAXVAKVAXV ︽ u l v ﹄ハノι の3 a u 可 戸hd l 4 ハLVハLV VハLVハLvnw ト ハ 患者の印象K 腹痛改善度 K 全般改善度 K 概括安全度K ataset さらに区切りの訂正・追加、 区切り条件の変更、 区切り出力の訂正が行われ、 D 3が訂正される。 K 度加 /用迫 田有を 帯層 l ふ 表圏一 集 問国 百] 1 の範囲 ( M i n• M a x ) 層 百l 例。処理 層 出力 T e x t な・ え 用もな 有用とは で有らで め用やち用 極有やど有 ι A 屯Jvan﹃ ﹁ hd ノ ハ牛 噌 ム 時 Ea t a ・ ハ ノ ι A 屯u a a︐ ﹁h d 戸 AHVAHVAHVAHVAHV ︒ 唱﹄ハノι Jaq hd

(2) 集 計 実 行 モ ジ ュ ル ク ロ ス 集 計 す る 集 計 条 件 が 選 択 さ れ る と 、 次 に 出 力 オ プ シ ョ ン 設 定 Displayが 表 示 さ れ オ プションを選択する。 lJ JU FIA7 FE )JRU T i t l e l 判定 T i t l e 2 F o o t n o t e の喝パ V の3 9 ι lJ J u j q U﹃ 帳表番号 3 帳表名 半1定 ︑ AYFEnH ・ の ︑正 ︑ ︑正 ︑︑ 内河内河内 A7A7A7 中央中央中央中央中央中央凸突凸突中央品突︒由 正 の qM ・ 1 nH au qu u d l au HUFE nuFHU ・命︑ +Eu HU6LW みE‑anu AV OC Hr 一 m 川 FEnuF Pl‑α A V m 山 の 人V P守 HU &L ﹁ L﹁ L の BHUAAU aAa &E‑ u ]] nuF419ι AHV 9 6‑ ︾ q ︑ EJ ︑ lqiq の 正 ︑ ︑︑ ︐ ︐ 目 ︑ ︐ ︐ 目 ︑ ︐ ︐︑ ︐ ︐ 目 ︑ ︐ ︐ 目 ︑ ︑︑︑ FEnHA7A? lJ lJ lJ JA +LAUAUAU+1 ++Snrns 4l lJ lJ l J 4 l A JA みLAuwAuwAuw みL r a r a r a r a r a snrnHS 4 E ι ι の喝リVAJι4Eι 白 l w 企rwalwalw PIP‑plFI︑ F E 命I ノ ハ 2U2uauauau FEFIPIP‑plHUHUHUHUHu 内 ︽ミ A 7 A 7 A 7 A 7 A 7 Aマ ︽ミ e eeeeq‑q 1︑ ︑ ︑ LnHEnHthHthHEnH U uv Auv Au v V UV . . . .A. . a︑ ‑a ︑ quququququ. A︑ . A︑ . A︑ . A︑ . A E n H EHthHEnHthH 目 ︑目 ︑目 ︑ ︑ .rpEFpaFparpErpEハLVハLVハlvハlvハlv ︐ {疋{疋{疋{疋{疋{疋{疋{疋{疋{疋{疋 nHMnHMnHHnHHnHHnHHnHHnHHnHHnHHnHH 茎T茎T茎T茎T茎T茎T茎T茎T茎T茎T茎T ︐︐ ︐ D A 3 1 7 7 大柴D T S D 0 9 0 1 M 0 3 D R U G T R I A L D S N A M E fffffffffttx ︐︐︐ 丹 南U 丹 南U 丹 南 Uι 占U 占U 占U 占U 占U 4 U 4 U L U 1 A 4 t 4 t 4ld4l 4 l 4 l 4 1 11 hdnhvnYEAnvAWVAHV41目・ の喝vaay ﹁ A凪円 M山山円MMMHM川削川M川川判川山川内M川町mMM山川M川町内Mm山例制剛山川M剛山剛H ‑A百只百只百只百尺百尺百尺百尺百尺百只百只究開 R 目A Jι AHV41‑ 国 つ い で 実 行 Displayが 表 示 さ れ 、 ク ロ ス 集 計 が 実 行 さ れ る 。

[背景] (3 )出力例 背景 ‑s‑‑‑7 L‑ ‑nr‑‑‑ 一 ︒L 一 一 一 一 一 一 ‑ ‑ 一 一 向 一 ︑ 1up U2二一 n u ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ AHUrld刈 一 1l+11+Il+tiz‑‑+1ltl+titl+Isa‑‑e+1l+le+1l+lt+il‑‑t+tl+i'+al nE‑ し ρ 'LbM ‑AU L一 一 町 一 ‑ 一 一 ‑ 一 一 喝一‑一向 5‑ S L h︑ 令 一一‑‑‑一一一一一 ‑‑qd‑ HUAA‑‑a‑ 一一 qd 一 一 一 一 ‑ ‑ 一 一 nn山 胃 ︑ .J一 円 口 一 一 一 ・ 一 一 一 一 ‑ ‑‑nu‑ vank‑pu‑‑ 一 1A 一 一 一 一 ‑ 一 一 一 111111+Il+1﹄+ll+1111+1111+li‑‑+IIIl+31+11+tl+1﹄ +l!?l+tI+ ﹄l + 4 1 1A‑‑Fb 一 一 ‑‑Fb‑ 一 一 Fb‑‑9 一一一一 一 一 qL‑ 一 一 Eu‑‑ ‑‑qt‑‑Eu‑‑‑‑qL FD 一 'i‑‑o 口 一 一 一 一 ニ ‑‑勾 I一 一 'i 一 一 一 一 2 qd 一 一 一 ‑nu‑ d刈 m P A ‑ q d ‑ ‑ n u ‑ ‑ Eu 一 一 一一 旬︑‑‑・‑一・一一一‑‑‑一・一一一‑・‑ a A 臼 hυ‑‑nu‑‑nu‑‑‑‑nu‑‑nu‑‑‑‑nu‑ ‑'l+11+14+1131+tis‑+al‑‑+1111+Bl+tl+tl+tl+eli‑‑+Il+tl+sl 調司 ‑?l+ll+Il+fis‑‑+ll}￨+IiB￨+liil+ll+1l+ll+ll+11111+ll+118+al 一 ‑qL‑ L‑‑FO‑‑ 一一‑︒ ‑nr‑nL 一 ‑no‑ 1A‑ nh‑nu‑‑ 一一‑一一一一一一一一 ︑ 壬 戸 ! ‑ l l + I l + t l + 3 1 1 1 十 t111+lail+Is‑‑+11+la+ll+ll+llEl+il+1h+4l r4 一 一 a u ‑ ‑ 1 A ‑‑au‑ ‑‑qd‑‑qt 一一 一一 ‑‑nu‑ 一 目 勾 t一 一 '‑nH‑4 古 一 ‑Eu‑‑F‑quv At‑ed一 n u ‑ ‑ a a z ‑ ‑ ‑ ‑ q u v 一 一 nB 一 一 ‑‑auz‑ カ一引一札一一 ι 一一一一し一一仏一一一一 1 一 ‑し n ‑ ‑ 一 一 一 一 一 ‑ 一 一 一 flillit‑‑l+ll+ll+Il‑‑+1111+1111+ti‑‑+sl+Il+tl+ll+lit‑+11+Il+11 ︒ d 一 nB‑FD‑Eu‑an‑‑qL a‑nu‑a4 一 'i 一白白 ‑ A U ‑ a q 一 nE 一 トl ‑ ︒ ‑ z a ‑ a u ‑ t A ‑ E u ‑ F b ‑ a u z ‑ a a z ‑ ‑ A ‑ q t 一 nu 一 1 1 ‑ a u ‑ ‑ q t ‑ q L 'i‑'i 一 一 一 ‑ 一 一一一一 一 一 'i‑‑ 合一一一一一一一一一一一一一一 1111111111+ll+}i+lis‑‑+il‑‑+Illl+Ilii+ll+fl+11+Il+lill+li+1l+Il 一 an‑‑ 勾I ‑ n B ‑ n L 一 an‑‑aq ‑ ‑ F D 一 FD 一 勾 I ‑ a 4 ‑ F D ‑ E u ‑ F D ‑ n D 1 ム 一 ‑qL 一 一 一 Eu‑qu 一 一 ‑ ‑ ︒ L ‑ ︒d 一 ' i ‑ ' i ‑ ' i ‑ ' i 一H 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 ﹄ ‑m ﹄ 守 羽虫制 t‑‑‑9‑8‑8‑7‑5‑7 一3 ‑ 4 ‑ 5 ‑ 6 ‑ 4 ‑ 2 ‑ 4 ‑ 9 EE‑‑ ︒ i‑‑FD‑qu‑‑nL‑‑qL‑ L ‑︒ a‑'i 一 'i‑'i一 与一 M 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 五屯一一‑一一一一一一 制む一 1 l + l +tl+Il‑‑+il‑‑+lit‑+1111+fi+l +1i+ll+1111+1l+ll+Il ム ‑nD 一 nE 一一白白 ‑FD 一 n E ‑ A U ‑ 勾I ‑ n o ‑ E u ‑ n E 一 a n ‑ ‑ F D ‑ n o ‑ ‑ 一 一 向 L‑‑qL‑ ‑‑nL‑nd 一 ︒L ‑ ' i ‑ ‑ ‑ E u ‑ q u w 'i‑ 一L 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 ‑ 一 一 一‑‑‑‑‑‑一一一 Ililt‑+ll+1l+Ill1+1113+lail+ti‑‑+ll+1l+Il+ll+il11+ll+1i+11 一一一一一‑一‑一一一一‑‑ 一一一一一‑‑‑一一韮刀‑‑‑ 一一一川町原‑‑‑ 一‑‑‑一 一一‑‑‑‑一一‑‑一一一一‑生非 刊s一 l 間 ‑'4l一EFt‑ 一一 一也 一 日 ‑‑ 一一一豆一日一豆一 一豆一日一豆一円一院一来一炎一炎一敏候一の一週一週 一 男 一 女 一 日 < 一 刊 < 一 付 < 一 日 /二 h 人一外一胃一腸一過症一そ一 1 一2 ‑111111+lili‑‑;lfiflili‑‑11lpl+iltill+Itali‑‑ililia‑‑Il+lil‑‑6 一‑‑一‑ 一外一一の間 一・一名一患期 一別一齢一院一断一疾病 一性一年一入来一診一原擢 ‑ 97‑

症状別改善度 [普通] 且 oo‑ 芳 二 一 一 LU‑ ‑Ea‑ z‑o‑1‑ 一 ・ も 相 一 ・ ‑ 一 ︑ 園前一一 一 r‑a4 nbM P‑ 0 VA‑‑nu 一 oah‑tl+lI+li n﹃ 一 n ‑ u↓ ‑ a生 一 1A 'A v‑‑nnu‑ wzi二Z一'zz 一札一 8 ‑'i‑00 ︒lIlla‑‑ait‑lati‑‑+sl+'l 一 度一合計一一山一 一一 4‑lilis‑Et‑‑33211a11Z4'1l' ふ'sI' 生 ‑nu ﹄巳・ 合 S E‑‑‑a ‑hk‑E?vu 5 一4 ︐ ‑ F M ' 一司 da i ‑ ‑ ‑Ililia‑‑ilil11+lt+Il u la‑‑‑nHu‑n AM‑‑Ill1111111111+il+il け一不変一 ーー !?lt1111111+Il+16 1 段 階 改 善 一 3 一 qu ﹀ 一 ‑ ‑ 一 一 一 向 b‑Ed h 一 重層別 [重層別] a‑‑ 11111Illit‑‑litali‑‑+Il+11 旬一一一一‑一‑一 1 一0 1 一2 段 階 改 善 以 上 一 l 一1 一R一T 一名 一剤 一薬 除外: [ D 4 9 ] 全般改善度 K ( M a x .‑ M in . ) Dataset:D1802M01 N O . : 5 Date:08JAN92 ‑ 1 3 : 1 8 ‑E 山 ‑‑AE‑‑‑an 百足︐ 凶 屯 ‑‑‑nu‑‑‑ ‑ v u一 一 ‑ ‑ 一 一 一 一 一 一 一 一 T一 一 ‑ 一 一 一 一 一 一 一 一 一 リ 喝 ・i ‑ ‑ s‑hu‑AE‑‑‑Ed‑‑‑AE‑‑‑'A‑‑ ・ 1‑o‑qt‑‑‑Ed‑‑‑1A 一一 一一 一 3 qu‑‑ l‑r‑4‑‑ 一1 ‑ 一 一 3 一 一一 ' i ‑ n v一 ・ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ 一 一 ‑ 一 一 ‑ ・ 一 一 a‑‑nu‑‑‑nu‑‑‑nu‑‑‑nu‑‑ "‑44‑‑li+11+14+Il+11+11+il+Il+1l+tl+il+11+lt ‑4A‑p‑‑q'u‑‑‑q ‑ 一一 ︒︐ 一︒︐ u一一 TAhR‑nu‑‑‑ 一︐ 一一 ‑一‑ ‑u‑ 一一 一 a も骨 ‑ s l + 2 l + l l + l l + a l + 1 1 + l a + l l + 1 l + 1 l + t l + 1 ﹄ + ﹄ I LE‑‑ ︒L一 一 一 r a ‑ ‑ ‑ n u 一‑E‑u‑‑E‑a‑‑n‑u 一 ‑ S‑nM ‑au‑‑‑qu‑‑ 一 u‑q ‑"b一一一︒︐ h ‑ ‑ au‑‑‑1A‑‑ r‑'i‑aaτ‑‑‑qt‑‑‑q 一一 ︒︐ un‑HH‑‑‑ 一 一 ・ ‑ ‑ ‑ ・︐ 一一 一一・ ‑ h‑‑ ‑ 一 円 し ‑'i‑ 一一の d ‑ ‑ ‑ ︒ L一 一 一 ︒ L一 ‑ lil‑‑'SIala‑‑Il+Il+Il+11+sl+sl+is+fi+lt+lg+sl+61+li L L ‑ ‑ ︒ L一 a4‑na‑FD‑FD‑nt‑na‑a4‑AE‑‑i‑︒ l‑3‑3‑3‑‑‑‑2‑2‑1 一‑一 ‑L ヨふ ︐ A E 圭 同 一一‑‑‑一一一一一‑‑ ︒ 一 ・ 一1 ilili‑‑+tl+1l+11+iI+Il+Il+ll+l﹄+1l+1l+11+Il ‑ ‑3一 'i‑nu‑'i‑nu一 nu‑nu‑nu‑nu‑nu‑nu‑nu一 nu F&‑ 一 ︒ ︐ 一 ︒ ︐ L 且 ‑Il‑‑Ilti‑‑+21+1l+tl+11+11+ll+tl+1l+Il+11+11+ll L‑‑‑q'u‑q'u u‑1A‑1A‑1A‑aUz‑‑A‑1A‑nu‑nu u 戸 lyk‑ 一一一 ‑"b‑Ed‑qL‑nu‑nu‑nu 一 Ed‑"b‑qt‑nu‑'A‑1‑ 皇広一 1111111111+tl+Il+ll+lE+ll+11+il+il+Il+ll+li+li 均一不変一一一一一一一一一一一一 N 一軽度改善一一一一一一一一一一一一 一一一一 一 一 am‑lili‑‑pis‑‑+il+ll+il+1l+Il+1i+1l+ll+Il+11+il+It Ru od‑Ru‑q'u‑nu nu‑Ed‑FEu‑Eu‑nu‑nu‑‑A ha‑‑‑ 44 一 中 等 度 改 善 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 ‑tIBI‑‑IIIi+Il+Il+ll+il+si+tl+li+11+Il+il+11+Il ‑ ‑ 一 一 一 rhu‑nnu‑nHu‑‑︒Ju‑rhu hu一 ︒ ︐ 一 AWu‑‑Fhu‑‑nHu‑‑・ 1‑‑nHU l 一 一一一一 一 著 明 改 善 一 1 一l 一2 一 一 一 一 円 一 Illillit‑‑1111+Il+Il+tl+ll+tl+Il+ll+1l+1i+ll+il+ll 一 一 ‑ 一 一 日 一 一 一 一 ‑ ‑ 一 一 ‑ 一 一 ‑ ‑ ‑ 一 一 ‑ 一 一 一 ‑ 一 一 回 一 ‑ 一 一 ‑ 一 一 ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ 一 ‑ 一 一 ‑ 一 一 一 ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ 一 一 ‑ 一 一L 一M 一日一 L 一M 一H 一L 一M 一H 一L 一M 一H 一‑‑‑一 ‑li11111111+tlliti‑‑11+titiIlli‑‑+1141111121 一一性候一他 一炎一炎一敏症一の 一胃一腸一過腸群一そ 一診 一名 一断 除外: [ D 8 0 ] 全般改善度 K ( M a x .‑ M in . ) Dataset:D0901M01 N O . : 2 Date:16MAR92 ‑0 9 : 4 6 ‑9 8

日本 5A5ユーザー会 (5UG 卜.J) S C L r用いた臨床試験データセット管理プ口グうムの開発 鍵村達夫 日本ベーリンガーインゲルハイム株式会社 研究開発本部開発推進部解析課 Development of clinical dataset management system b y SCL Tatsuo Kagimura Data analysis section Development planning & coordination depart. t d . Nippon Boehringer lngelheim C o .， L 103， Takada yato kawanisi . l !yogo 666‑01 現 行新薬申請のための臨床試験データ解析を行う場合、通常一社で数十の薬剤、また l 薬 剤 あ た り 2 0~ 3 0の 臨 床 試 験 に お よ ぶ 、 総 計 数 百 の デ ー タ セ ッ ト の 管 理 を 行 う 必 要 が あ る 。 し か し こ れ ら の デ ー タ セ ッ ト の 管 理 は SA Sで は 十 分 に お こ な う こ と は で き ず 、 ほ と ん ど が SA S使 用 者 の 手 作 業 に よ り 管 理 さ れ て い た 。 また特定のコードが特定のコード名、特定の項目番号が特定の項目名に対応させるデー タベース機能も、 S A Sで は Proc Formatや Label化 す る 必 要 が あ り 不 便 で あ っ た 。 こ れ ら の 解 析 シ ス テ ム と し て 必 須 機 能 を SA Sにもたせ、自動的なデータセットの管理、 デ ー タ ベ ー ス 機 能 等 を 持 た せ る た め に SCLを 用 い て プ ロ グ ラ ム 開 発 を 行 っ た の で 報 告 す る 。 キーワード : S A S / A F SCL 臨床試験 デ タベース し臨床試験データ管理構造分析 臨床試験データ管理構造を以下の様に分析した。 々ノ々ノ 体一一 本デデ 一同口一 タ名ド デ項コ て し 験 試 床 薬剤 臨 System 臨床試験 臨床試験 薬剤 薬剤 このデータ管理構造に対応するように、 S A S ‑ S C Lに よ り Systemを 作 成 し た 。 ‑ 9 9

2. S Y s t em化 (1) 薬 剤 管 理 irectoryご と に デ ー タ セ ッ ト 群 を お さ 薬剤の管理はコンビューター上に切り分けられた D め、起動時に指定した薬剤名により " Li b r a r y "で 振 り 分 け た 。 ま た 薬 剤 名 と Directory、 薬 剤番号の関連付けのために薬剤管理D atasetを使用する。 一一一一薬剤一一一臨床試験一下ーデータ本体 会社 ト項目名データ 」コ 薬剤管理D ataset System ドデータ と 試 験 管 理D ataset Library (Directory) Dataset Dataset Dataset F … Library ( Dir e ct o r y ) Dataset Dataset (3 ) 試 験 管 理 す べ て の デ ー タ セ ッ ト は D+2桁 の 薬 剤 番 号 +2桁 の 試 験 番 号 +3桁 の 属 性 名 の 規 則 を 持って名付けられる。たとえばデ デ タ 本 体 な ら ば D0101M01と な り 、 最 後 の Mの 後 の 2桁 は タのヒストリ一番号とした。また試験名と試験番号ヒストリ一番号を関連付けるため atasetを使用する。 に各薬剤ごとに試験管理D 即ち 薬剤番号 試験番号 属性名 2桁 2桁 3桁 MOl データ本体 I T M 項目名データ C O D コードデータ D (4 ) 試 験 デ 0 1 タ管理 ataset本 体 は 、 コ ー ド 化 さ れ す べ て 数 値 デ 試験D タとし、変数名は最初から通し番号と した。項目名 D atasetは Dataset本 体 の 変 数 番 号 i こ対応して、変数の項目名、コード o r実 数の属性、コード属性等を記述しである。コ ドD at a s e tは 項 目 名 DataseUこ 示 さ れ た コ ー ド の 内 容 が 記 述 し で あ る 。 こ の 3 つの D at a s e tが 一 組 で 試 験 結 果 を 現 す 。 ‑ 100一

3. 実際 システム起動時の画面を以下に示す。 卜 F r S A S :A F コマンドー>I ^ . l f " : 自1 司 直面 S A 自I U 詞 コマンド=>I N a m e 設定 薬剤名: 治験名: 日 付 :l l J U N 9 2 A B C D S A X ‑ A A A B ‑ S S U D ‑ C G A A L S F D S D 6 3 休 F D 2 5 「一 F D S 1 2 3 R E 1 5 2 3 R 2 1 5 2 T A 1 2 4 5 R R 2 2 1 4 R 4 2 R ー A T A S E T 数 ￨ 」 '‑‑‑ 解析の対象とする、薬剤名をクリックすると シ ス テ ム が 薬 剤 管 理 Datasetを 読 み と り 、 薬 剤 名 と Directory、 薬 剤 番 号 を 関 連 付 け 、 指 定 し た 薬 剤 の 入 っ た Directoryを "Library"に指定する。 次 に Libraryよ り 試 験 管 理 Datasetを 読 み と り 、 登 録 さ れ て い る 試 験 名 を 次 の 様 に 表 示 す る 。 ， 1 k I R l k O: S T A R T S A S ‑ k I同 治験名 登録日 新規登録 薬剤名:U D C G l 1 5 治験名: 日 付 :l 1 J U N 9 2 東大薬影理響 2 1 食事影響2 富山薬理 内 林D T S 加藤D T S 力o . i F ， iD B T II長期DBT 林D B T ト 4食事 AH式!~ BE~式験 長 耳 目O T 東 急 性 大A T O T 加藤P I L O T 0 8 J A N 9 1 0 7 F E B 9 1 0 7 F E B 9 1 2 8 H A R 9 1 1 8 S E P 9 0 1 0 J U L 9 1 l 1 JA N 9 2 1 8 S E P 9 1 2 6 S E P 9 1 1 8 N O V 9 1 3 0 J A N 9 2 31 JA N 9 2 0 1 F E B 9 2 0 4 F E B 9 2 0 9 J U N 9 2 ‑ 101 ‑

ここで解析を行おうとする目的の試験名をクリックすれば、試験管理 D a t a s e tが 試 験 名 と a t a s e t群名が定まる。 試験番号を関連付け、対象となる D k l R l k O: S T A R T S A S ‑ k I R l k OS Y S T E M初期設定 薬剤名: U D C G 1 1 5 治験名:加藤D B T 日 付 :l l JU N S 2 慢性心不全D B T C D Mr 、 J a m e :慢性D B T，慢臨D B T 対象となる D a t a s e t群 が き ま れ ば 、 そ れ を 永 久 L i b r a r yより W O R K ‑ L i b r a r yに こ び ー し 、 解 析がはじまる。 1 . クロス集計解析 4 . 基本統計解析 5 .D a t a s e tの菅理 2 . グラフ作成 3 . 分散分析 1 0 2‑

なお、試験の新規登録の場合は、新規畳録をクリックすれば新規登録画面となり試験情 報などの解析上のメモを記述できるようにした。 コマンド=> I新規治験データ登録 ￨ M A R U k O :N E W D S l 治験名￨順 P I L O T II C T I S 内容 慢性心不全Pilotstudョ C D M :加藤P I L T . M l S y s t e mの 終 了 の 際 は 元 に な っ た 永 久 Libraryの Datasetと 作 業 で 使 用 し た Datasetを 比 較 し 、 デ ー タ の 変 更 訂 正 が あ れ ば 試 験 管 理 Datasetの デ ー タ ヒ ス ト リ ー 数 を 変 更 し Datas e tを 永 久 Libraryに保存する。

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜..J) 臨床試験調査票の RDB入力と SASシステムの利用 0平 河 威 ¥ 鈴 森 洋 子 ¥ 長 良 松 尾 川 三井製薬工業株式会社 医薬審査部¥システム室$事 U s eo fR D Ba tc l i n i c a lr e p o r tf o r ma n du s eo fS A Ss y s t e m . T a k e s h iI li r a k a w a .Y o k oS u z u m o r i .M a t s u oN a g a r a P M SD e p a r t m e n t. M i t s u iP h a r m a c e u t i c a l si n c . i Ui ヒ ヱ ， SζB 臨床試験・調査において収集されたデータは、個々の試験ごとに集計・解析していた。 しかし製薬企業として、収集したデータを必要に応じて述やかに検索および集計・解析す ることが、より重要になってきていることから、市販後調査票データをデータベース化し、 多目的に集計・解析を行えるシステムを構築した。データベース化にあたっては、市販後 調査のみならず治験時のデータも取り込めるように考慮、した。データ構造設計においては ハード・ソフトの機能を考慮、して設計を行った。データ構造設計の後、リレーショナルデ ータベース (RD B) ソフトとして UNIFYを、集計・解析ソフトとして SASシステ ムを用いた。 RDBソフトでデータを入力し、 SASから RDBデータを取り込み集計・ 解析している。 キーワード:臨床試験、市販後調査、 R D B，U NILSAS/A F、S A S / F S P 1.はじめに 1.1 臨床試験・調査の流れ 製薬会社において、薬剤の有効性・安全性 を評価する為に臨床試験、調査が行われてい る。臨床試験・調査は大きく市販前と後に分 けられ、 ①市版前でーば P h a s e1、P h a s eI( e a r l y l a t e )、P h a s e l l i、一般臨床試験 ②市版後では使用成績調査(再審査) 臨床成績調査 などが行われている。 これらのデータは、個々の症例ごとに調査 票の形で収集され集計・解析される。業務の 流れは、(1)試験の運営・管理、 (2)データ入 力、 (3)データ集計・解析、 (4)データ検索、 (5)報告書作成からなる(図 1) 。 全ての業務を統括したシステムを情築する .司 ことは困難であり、これまでは、それぞれの 、 ー ー ー ， ・ 今 l 叫の!倒宛対象 E註 烏 直 』 図 1 臨床試験業務のデータフローダイアグラム

研究ごとにシステムを個々に作成してきた。 業務作業は集計・解析が主になることか ら調査票に記載されたデータは S^S上で管理することが多かった。 1.2 データペース化の目的 研究目的に応じて各種試験・調査が個々に行われるが、試験ごとにデータの作成、 運用がなされていた。この為、集計担当者ごとにデータ柿造が設計され、後から利用 する際に担当者でないと集計・解析出来なかった。また副作用についての検索を薬剤 全体を通してみることは困難であった。これらの問題は臨床試験のシステム化だけで の問題ではなく、これまでのプロセス中心のシステム化そのものの問題であり、この 解決策としては、 「データ中心アプローチ」が提唱されている 1) 。データベース化の 目的は、調査票をデータ中心に見直し、データを資源として共用すること、システム 開発・維持を容易にすることにある。 図 2 データベース化前の問題点、データベース化の目的 いど なな 来症 出い併 計な合 集難き J ア 一1 2 か因で薬 しがが用用 大者用索併活 増た利検︑の がしタた﹀用﹀上グ 理当一し場作場向ン 管担デ通立副立のイ ︑のをの用(の質テ しくでて者利用者品一 積な的全用タ利発︑ユ 点累い目で利一周タ開性ピ 題がてのまタデ利一ム産ン 問ムれ他後一周たタデテ生コ のテさに販デ活し一のスの一 前スな後市的(てにタでシ発ザ るシがたら目用し休の的(開一 す別続しかの共と主で目型ムユ 化倒継了発化の源を門い管テド スなの終開スタ資剤部広タスン 一系タがの一一報薬多昭一シエ ベ休一験剤ベデ情デ タ無デ試薬タ﹀) J ア 2 .デ ー タ ペ ー ス 化 2 . 1 臨床試験データの構成要素 臨床試験のデータは、医師により患者の病態・経過が観察、治療、薬効判定がなさ れ、調査票に記載される。これをコンビュータに入力し集計・解析結果を出力して、 報告書を作成している。製薬会社が収集する調査票は、データの一形態にしかすぎず、 データそのものの性質は「患者への治療」が基本となっている(図 3)。 図 3 データの流れ 医療機関 カルテ 製薬会社 各種打ち出し 報告書 2.2 臨床試験データの正規化 これまでの処理はデータの入力・集計・解析の手I } 闘に主体がおかれていた。一般に SASや他のソフトを利用する場合、 l調査票を Iオ ブ ザ ベ ー シ ョ ン で 管 理 す る 方 法 106‑

が多く取られている。 S^Sの場合は、 DAT^ステップや TRANSPOSEプロ シジャーがあることで、 SASデータセットから行・列の選択、置換が簡単に行える ことより、この傾向が強いようである。しかしデータ管理上、 「一つの事実はー箇所 に」が必要であり、冗長性がなくデータの削除や抑入に対してデータに矛盾が生じな いように最適なデータ構成を行う、正規化を行う必要がある 2) 。 正規化を行った臨床試験のデータモデルにおけるテープルとして、調査票テープル、 患者テーブル、疾患、テープル、治療テーブル、観察テーブルが考えられる。臨床試験 の多くで収集されるデータのうち患者の状態に閲するデータは、患者番号、観察コー ド、観察日時、観察値の項目で梢成される観察テーブルで殆ど表現可能である。 図 4 観察テープワレ 患者番号 間察コード 観察時期 観察値 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 血液・白血球 1 9 9 2 / 0 1 / 0 1 1 9 9 2 / 01/0 2 1 9 9 2 / 0 1 / 0 2 ‑ 1 2 : 0 0 1 9 9 2 / 0 1 / 0 1 5 0 0 0 0 . 8 5 O .0 4 1 8 0 心電図 .RR時間 血液・薬剤濃度一 mg 患者・身長一m 2.3 実用的なデータ構造設計 正規化を行っていくと、外部スキーマとの関係、特にデータ入力における画面作成 に手閣がかかったり、データ出力・集計プログラム開発の作業量が増加する。この為 今回は患者の基本的な項目、生年月日、休童、身長、合併症の有無、最終判定などの 項目は亙~-7Æとしてまとめた。ま丸計算機処理能力への負荷を軽減する為に、 観察項目偏雨前同晶画面で P K フソレに分けた。実際に作成したテ ープルを図 5に示す。 特にデータモデルを検討する際、後述する入力画面作成ソフトの処理能力と、集計 ・解析は SASを用いることを考慮、してモデルを作成した。 また、臨床試験で多くの項目で使用される分類コードは Iテーブルとしてまとめ、 データベースソフトと SASで共通のテーブルを利用している。 図 5 臨床試験データで使用するテープル マスター関係:施設、病気、薬剤、副作用名 データ管理 :検査コード、分類コード 調査票データ:調査票背景 患者背景 疾患、治療(併用薬など)、試験薬投与状況 検査項目(臨床検査、臨床効果検査) 副作用(イベント) ‑1 0 7‑

3 .システム構成 3 . 1 ソフトとハード構成 データベースの設計後、 RDBソフトとして UNIFY、 R B Dの フ ロ ン ト エ ン ド ツールとして ACCELL、集計ソフトとして SASの選定を行った後に、ハードと して UNIX機をシステム機器とした。データの入力は LANで接続されたブックタ イプのパソコンを l人 l台の環境で利用できるようにしてある。 データ利用者は、自分専用のパソコンで TELNETで UNIX端末になりデータ ベースへのデータ入力・検索、 SASメニューで集計、また出力された結果を FTP でパソコンに転送して報告書をワープロで作成している。 図 6 システム構成図 ソフト構成 UNIX OS パソコン SUN‑0S 4 .1 .1 日本語 ACCELL (UNIFY) Y .3 e r1 データベース 集計・解析 ワープロ 一太郎 Y e r 4 . 3 ( L A N ) LAN N et Wa r eY e r 3 . 1 1 SAS R e l e a s e6 .0 7 ‑ 問J ‑ ‑ロ l ‑ ︑ 目 S 一t W 一 'E'e''1z' WS 一部 一他 ハード構成 ソコン ノf 他部門 トーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー「ーー自由〉 ー ‑ ‑ :N e t F r a m eN F I O O : :PC : L・ーーーーーーーーーーーーーーー J 1̲̲̲̲̲̲J 3.2 R 0 Bへのデータ入力 データベースへのデータ入力は ACCELLの入力画面を利用した。また大量のデ ータ入力は外注してフロッピーにデータを入力し、 FTPで UNIXに転送した後、 SQL文でデータを追加した。 ACCELLの画面では、基本テープルごとに入力し、病名コードなどはズーム画 面で病名からコードを参照するようにしてある。画面は基本画面を作成した後、薬剤 ごとに画面を変更した。 3.3 R 0 Bから SASへのデータ転送 現 在 SASのデータは、 RDBで作成したテーブルをそのまま SASデータセット にコピーする方法を取っている。 SASへの読み込みは RDB上のテープルデータを リスト主力する SQL文を作成しておき、 SASの filename指定て'パイプを 用いることにより SASの in fi1eでデータを読み込んでいる。 パイプでは、 UNIXの標準ツール sedを用いて SQL文で作成されたデータの 区切り記号にスペースを追加している。 108‑

図 7 SASより RDBデータの読み込み SQL文 ( U N I FY) h . lk a n j a i s q lの例 l i n e s 0/ s e l e c t牢 f r o m 患者背景 w h e r e 研究番号，使用成績調査， / SAS読み込みプロシジャーの例 /牢患者データ読み込み 牢/ /牢データベースソフトにデータ出力依頼牢/ f i l e n a m eD s ̲ F I L Ep i p e. S Q L' h えk 自n 江 氏 口 町 J . ' Is e d' s / I /I / g ' d a t ak a n j a ; i n f i l eD s ̲ F I L Ed l m = '' lm i s s o v e r; a t t r i b c n ol e n g t h = $8 lab~l = '調査票番号' i n p ut c n o s e x a g e f f u k u s a y o r u n ; 3.4 SASでのデータ集計・解析 RDBのデータは研究単位に SASデータライフラリィーにした後、汎用的に計算 する項目(年齢、投与量など)を計算ーし、エンドユーザーが検索しやすいデータセッ トを作成している。定型的な処理(副作用の年次報告など)は C シェルスクリプ卜を 書き SASをパッチメューで実行している。 また非定型の処理は、 SAS/assistを用いている。製薬会社独自の処理な どは、 SAS/AFを用いたメニューシステムを開発中である。 4.利用状況、問題点と今後の課題 4. 1 利用状況 現在、 2つの薬剤の使用成績調査票と、市販後の臨床調査データ(本間班パイロッ ト長期研究)をデータベースに入力している。データベースは薬剤で個々作成しであ り 、 l薬剤を例にとると、データ件数は、患者テーフルで約 6000件 、 臨 床 検 査 テ ーブルで約 3 0万件となっている。 簡単なテープル単位の検索は、 ACCELLで 作 成 し た 画 面 で 行 っ て い る が 、 計 算 が入る処理や複雑な検索などは操作性が良いことから SASを利用している。 SAS の操作性の良さは、 6 . 0 7より SQLプロシジャーが追加され RDBの 正 規 化 さ れ た デ ータを容易に扱えるようになったこと、また RDBソフトの DBMSにはない LOG 画面や O U T画面があることなどである。 4.2 問題点と今後の課題 1)データベースソフトに関して データベース作成は始めての試みであり、データモデルの正規化は、運用システム の実現性とのバランスを考えながらの試行錯誤の状態であった。今回データ入力では ACCELLの 4GL機能を利用して町田作成の開発作業を効率化している。各積の ‑ 109 ‑

強力な RDB用の 4GLが発売されてきているが別、データを直接エンドユーザーが 利用する為には、検索結果などの出力作成ツールが望まれる。 2) SASに関して 現在の UNIX版 SASでは、パイプを用いてデータを読み込んでいるが多種のデ ータベースとコネクトできる連結機能が望まれる。 3)利用環境 パソコンの端末ではグラフ出力ができないことから、 ! ! S ‑ W i n d o w上での X端末を利用 したグラフの利用や、パソコンと UNIXとのデータの共同利用が望まれる。 4)システム管理 アプリケーションソフトを用いることでシステム開発者の負担は削減できたが、一 方データの共用化には、データベースの管理やデータ項目の管理を行うデータベース 管理者が必要である。また現在は臨床試験データのみを対象としているが、施設など のマスタ一面などを考えると全社的なデータベース椛築が行われる場合は見直しが必 要と考える。 参考資料 1)姻内 ー，データ中心システム設計，才一ムヰ土.1 9 8 8 2) 1R M研 究 会 編 情報資源管理ハンドブック.小学館.1 9 9 1 a 3)ハワード パルドウィン.祖敏のデータベースを掠る強力な開発ツール，日経コンビュータ.1 9 9 2 . 4 . 2 0 .n 0 2 7 9 ‑ 110

日本 SASユーザー会 (SUGI‑， J ) SA S シ ス テ ム と レ ー ザ ー フ ォ ー ム を 用 い た 一覧表とグラフの作成について 0新 城 博 子 宇 渡辺敏彦H 科研製薬株式会社 医薬情報部宇 開発部H DRAWING A TABLE AND GRAPH WITH SAS SYSTEM AND ILASER FORMJ HIROKO SlllNJOU TOSIlllKO WATANABE KAKEN PllARMACEUTICAL CO..LTD. 1 llINODE‑CllOU URAYASU‑Slll TOKYO " ， 1 ) ; 壬 ぐ l ， こ n 業務の効率化及び、転記等のミスを防ぐために、報告書はなるべくコンビュー ターからの出力をそのまま用いたい。しかし、 SA Sの 出 力 は 罫 線 接 続 が 出 来 ず そのままでは報告書として使用する事は出来な~ ¥0 前々回、これを回避する方法 として当社で開発された「レーザーフォーム J (簡易ページ記述言語)により罫 線をオーバーレイする方法を示したが、この方法は手聞がかかる欠点がある。 そこで、今回 PR 0 C T A s U L A T Eで 作 成 さ れ る 表 の 罫 線 情 報 を 基 に 罫 線を自動変換する方法を検討したのでこれを報告する。また、 PROC SUM M A R Yで 出 さ れ る 統 計 量 を 基 に 「 レ ー ザ ー フ ォ ー ム 」 で グ ラ フ を 作 成 す る 方 法 や P U T文によるフリーフォーマットの一覧表作成の方法も併せて報告する。 キーワード: レーザーフォーム TAsULATE SUMMARY 1. は じ め に 当 社 で 開 発 さ れ た 簡 易 記 述 言 語 「 レ ー ザ ー フ ォ ー ム J (以下 L F 0 と呼ぶ。 S U G 1 一 J' 9 0 で 紹 介 ) は キ ャ ノ ン の プ リ ン タ 制 御 言 語 で あ る L 1 P S を 直 接 コントロールするため、文字間隔や行間隔に制約がない。また、簡単なコマンド の集まりになっているので使いやすく、組合せ次第ではさまざまな表現ができる。 そ こ で S A Sの 統 計 量 と フ ォ ー マ ッ ト 機 能 と L F0 を 組 み 合 わ せ る 事 に よ り 実 務面での表現力や、利用範囲が広がったので紹介する。 発表では以下を中心に紹介する。 ① PROC TABULATEの リ ス ト に 実 線 を 自 動 付 加 ] ② P U T文 で 出 力 す る フ リ ー フ ォ ー マ ッ ト 一 覧 表 ③ PROC SUMMARYに よ る グ ラ フ 表 現 (散布図、縦棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ)

2. 機 器 構 成 当社の当部門の機器構成を簡単に以下に示す。 PC9801VX21 3. 利 用 方 法 3‑ 1 P R0 C PR0 C T A B U L A T Eの リ ス ト に 実 線 を 自 動 付 加 T A B U L A T Eで 作 成 さ れ た テ ー プ ル 表 は さ ま ざ ま な 形 式 で 統 計 量を簡単に表わしてくれており、とても便利だが、正式書類にするには罫線の表 現力が十分でない。そこでテープル表の罫線を実線で表現するために L F0を利 こ示しながら説明する。 用した。以下の手)1国を図 3 ‑ 1一 ① i ま ず 、 は じ め に 作 成 さ れ た ま ま の テ ー ブ ル 表 (XXXXX.LIS)の 罫 線 情 報 ("一"、 " !"、" + ") を 読 み 込 み 、 上 下 左 右 の 横 線 、 縦 線 の 開 始 点 と 終 了 点 の 罫 線 情 報 を 新 し い 罫 線 情 報 (! 、 ? 、 # 、 $ 、 % 、 《 、 & 、 *) に 置 き 換 え た テ ー プ ル 表 2 (LINE̲PRE.LIS)を 作 る 。 次 に 、 そ の テ ー プ ル 表 2 か ら オ ー バ ー レ イ を 作 成 す る L F 0 の プ ロ グ ラ ム の フ ァ イ ル (LINEOl .LFO，LINE02.LFO...)と 、 罫 線 情 報 を 取 り 除 い た 状 態 の テ ー ブ ル 表 3 (LINEDOl .LIS，LINED02.LIS...)の フ ァ イ ル の 2 種 類 を ペ ー ジ 数 の 分 だ け 生 成 す る 。 そ の ベ ー ジ 数 を カ ウ ン ト フ ァ イ ル (PAGE NUM.DAT ) に出力する (FORTRAN)。 生 成 さ れ た L F 0 の プ ロ グ ラ ム を コ マ ン ド L F0で コ ン パ イ ル し て オ ー バ ー レ イ とテーブル表を各々交 Eにプリンタ l こ送ると、実線が付加された新たなテープル 表が出力される。 人 の 手 を い れ ず に SA Sの 出 力 リ ス ト そ の ま ま を 利 用 で き る の で 余 計 な ミ ス が ない事が最大のメリットである。 当 社 で は 再 審 査 の 年 次 報 告 、 様 式 2 (ー)、械式 2 ( 六 ) 等 、 当 局 へ の 提 出 書 類にも利用している。 ‑ 112‑

図 3 ‑ 1ー ① 罫線自動付加のフローチャート > I XXXXXI よコぷ . . 弔 :‘略、齢~，-.， ，~也、ふ也、 > I LINE̲PRE ト > LINE.EXE 三:JしJ J ふj V V V PAGE N U M LINEDOl .LIS l 甲 .DAT r 寸 L..ー ・ ・ ー ̲ . ̲ ‑ ‑ ー ・ ， ー ・ ・ ー ・ ・ ー ・ ・ ̲1 V V l~I V V LINE01 .LIPS LINEOI .LIPS 1LINEDOI .LIS 1 日与な lLINED02.LIS l υ 勺︑

具体的な表の状態を以下に示す。 l 要因 ￨副作用 LINEDOl .L IS LINE P R E .LIS XXXXX.LIS ! ￨要因 つ 非 l副作用 ￨ 要因 副作用 S 一一?ー‑% ￨なし￨あり￨ !なし￨あり￨ なしあり z s ￨ 男 1 2 2 9 9 11 2 7 1 ￨ 男 1 2 2 9 9 11 2 7 1 男 2 2 9 9 1 2 7 ￨ 女 1 1 7 0 3 11 5 1 1 ￨ 女 、 ， 1 1 7 0 3 11 5 1 1 女 1 7 0 3 11 5 1 z s &一一# 完成したテープル表 要因 い NE01 .LFOの オ ー バ ー レ イ 副作用 ト一一γ 一一 なし あ り 男 2 2 9 91 2 7 女 1 7 0 31 5 1 一 3 ‑ 2. P U T文 で 出 力 す る フ リ ー フ ォ ー マ ッ ト の 一 覧 表 あ ら か じ め 、 帳 票 設 計 を 行 い L F0で オ ー パ ー レ イ ( 表 3‑ 2 ①)を作って おく。次にオーパーレイ i こ 載 せ る デ ー タ を SA Sで つ く る 。 PROC FOMRATで デ ー タ の 修 飾 を 全 て 定 義 し て お け ば 、 後 は フ ァ イ ル を 読 み 込 み な が ら P U T 文 で X， Y の 座 標 位 置 と 修 飾 さ れ た デ ー タ を 出 力 し 、 そ れ の 羅 列 し た デ ー タ フ ァ イ ル ( 表 3 ‑ 2一 ② ) を 作 る 。 オ ー バ ー レ イ の 後 、 デ ー タ ファイルを送るとデータの載った一覧表(表 3‑ 2一③)が出力される。改ペー ジの記号をデータなかにいれておけば複数ページの出力もできる。 S A Sで の フ ォ ー マ ッ ト 機 能 が 活 用 で き 、 置 く 位 置 も ダ イ レ ク ト に 指 定 で き る の で、まるでダンプリストを打つかのように単純に作れる。 S EI I Iの 症 例 一 覧 表 や 、 PHASEI‑PHA P h a s eI Vの 機 式 3 な ど の 提 出 書 類 に 利 用 し て い る 。 表 3 ‑ 2 一 ① 表 3 ‑ 2一 ② 表 3 ‑ 2 ー ③ 患者一覧表 症例醤号: [ 患者イニシャル: [ 患者背景等 性 J!~ 合併痘の有無 [ 0 0 0 6 7 8 ; 0 0 1 4 4 0 f 1 0 0 . [ 0 0 0 9 3 2 ; 0 0 1 5 8 4打. [ 0 0 1 5 2 5; 0 01 0 0 8 f 男 [ 0 0 1 5 2 5; 0 0 1 6 5 6 f 無し 患者一覧表 症例番号: [ 10 患者イニシャル: [ T .0 . ] 患者背景等 性 男 『 日 合併症の有無 無し

3‑ 3 PROC S U M M A R Yに よ る グ ラ フ 表 現 P L O T、 P R O C PROC C H A R Tで 出 力 さ れ る 簡 易 グ ラ フ は 手 軽 で はあるがあまりにもラフなグラフしか出てこないためデータの中身が読み取りに くい場合が多い。しかも、 S A S / G R A P Hが 使 え な い 環 境 に 置 か れ て い る 場 合、せめて印刷だけでも美しく見たい(的確にデータを把握したい)というとき に便利である。 PR0 C SUM M A R Yの統計量を利用すると表現範囲は多岐にわたる。 ここでは、散布図、縦棒グラフ、円グラフでの表現を試みた。 S A Sの デ ー タ や S A Sで 出 さ れ た 統 計 量 を 読 み 込 み 、 L F0のプログラムを自 動作成する。 利 用 例 を SA Sの 簡 易 グ ラ フ と 対 比 し て 以 下 に 示 す 。 利用例① 散布図 S A Sのデータセットを読み込みながらプロットする。 (L F 0 に よ る グ ラ フ ) (S A S の 簡 易 グ ラ フ ) 1 0 0 0 0 2 S F 19 0 0 0 A 1 0 0 0 0+ 9 0 0 0+ A 8 0 0 0+ AA 7 0 0 0+ AA 図 6 0 0 0+ AAA A 国泡 5 0 0 0+ A D BAC 4 0 0 0+ B 3 0 0 0+ A A O C B 臥B 2 0 0 0+ F I I以芯 A 1 0 0 0+Z Z D DA + D Z 。 。 散布図 U i S O R Y OI A A A+ + + + + + + + + + + 量 8 0 0 0 7 0 0 0 6 0 0 0 1 1 0 0 1 5 0 2 0 0 3 0 0 0 1"， ，1 2 0 0 0 ' 1，・ ' . 間冗: 5 1ぬsh i d de n . ・ . 2 '1 ' 。 JEJゾ ゼ F 使 鮒悶 K l K A N ， . ' 4 0 0 0 1 0 0 0 5 0 . ， 5 0 0 0 5 0 1 0 0 1 5 0 2 0 0

縦棒グラフ 利用例② S A S デ ー タ セ ッ トを P R 0 C (L F 0 に よ る グ ラ フ ) (S A S の 簡 易 グ ラ フ ) 園 事 F r e q u e n c y 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 著明改善 中等度改善 9 0+ 6 0+ 3 0+ 1 5 0 豪140 1 3 0 1 2 0 1 1 0 1 0 0 9 0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 較度改善 不変 宇 宇 宇 事 外来林 林 幸 宇 宇 事 宇 宇 事 宇 1 9 0 7 5 . 4 0 % 宇 宇 事 事 + .. 宇 事 • 2 0 事 . . 7 . 9 4 Z 宇外来および入院 宇 4 2 . 1 6 . 6 7 % 事 宇 特 事 . •* 章 * 宇 宇 宇 宇 * 宇 宇 宇 事 宇 不変 事事事宇宇宇ヰヰ宇 事 宇 事 宇 : 軽度改普 (S A S の 簡 易 グ ラ フ ) 事 改善度 円グラフ S A S デ ー タ セ ッ トを P R 0 C 宇 宇 8 0 7 0 6 0 5 0 4 0 3 0 2 0 1 0 中等度改善 利用例③ 縦緒グラフ[改善度] 著明改善 金銀改善度 宇 宇 SUMMARYで 加 工 し て グ ラ フ に す る 。 . 村林林林幸 宇 宇 宇 幸 入院 SUMMARYで 加 工 し て グ ラ フ に す る 。 (L F 0 に よ る グ ラ フ )

利用例④ 折れ線グラフ S A Sデ ー タ セ ッ ト を P R O C S U M M A R Yで 加 工 し て グ ラ フ に す る 。 統計量を折れ線グラフに付加して示している。統計量ファイルも参照。 (L F 0 に よ る グ ラ フ ) 臨 麻E過[気管支可証層、+肺気腫 ] 長 発作の状怨+噛S 1 4 1 2 1 0 8 4 2 。 6週目 5週目 4 週目 3 週目 2週目 1 週目 使用前 推移 統計量ファイル O B SS I N D A NS Y O J O̲ T Y P E ̲̲ F応 札 肥A N l 肥A N 7 釘U E l 2 4 2 89 .2 0 7 5 4~ 7 1 6 8 1 9 1 2 0 11 3 9 7 5 9 1751 1 5 8 0 62 .7 8 2 1 8~077161 1 8 O B S 幻U E 2 阻A N 2 肥A N 3 阻A N 4 肥A N 5I A A N 6 幻U E 3 釘U E 4 釘U E 5 幻U E 6 釘U E 7 N l N 2 N 3 N 4 N 5 N 6 N 7 180.172600.135390.198500.146620.241170.214032202625 9 6 64 1 5 7 6 03 1 03 0 3 ヴー

4. まとめ S A S と L F0を 併 せ て 作 成 し た グ ラ フ の 利 用 例 を い く つ か 挙 げ た が 、 こ こ で は S A S簡 易 グ ラ フ と 合 わ せ て み る た め わ か り や す い 例 を 用 い た 。 実 務 面 で デ ー タをグラフ化するには、いろいろと複雑なデータ加工を要求される場合もあり、 それが既存のグラフィ':/クアプリケーションのパラメーターにうまくのせられな い等、微妙な点で満足することができないグラフ作成となる場合が多いと思う。 しかし、 SA S と L F0を 併 せ た グ ラ フ 作 成 は 自 分 で 設 計 す る と い う 面 倒 く さ さがあるかわりに(基本パターンの型を作って置けばさほど面倒でもない)、 A Sの 統 計 量 を 活 用 す れ ば 基 本 的 に 何 で も 可 能 で あ る 。 (PROC S SUMMA RYの統計量ファイル設計が統計量のデータを加工するのに便利な設計となって いる。) 使 い 方 と し て は 、 だ い た い の デ ー タ 把 握 に は SA Sの 簡 易 グ ラ フ で も 十 分 で あ る の で そ れ を 使 用 し 、 正 式 書 類 等 の 完 成 品 用 の グ ラ フ を SA Sと L F0を 併 せ て 作成する。また基本パターンにパラメーターを与えて簡単に作成できるようにす る 等 、 ユ ー テ ィ リ テ ィ ー と し て 蓄 積 し て い け ば 、 そ れ ら を 活 用 し S A Sの 簡 易 グ ラフ以上に手軽にすばやくきれいなグラフが作成できる。 ‑ 118‑

症例一覧表作成における S A Sデータの D T Pソフト ( G l o b a l View)へ の 展 開 金井 利弘、関口 富士ゼロックス株式会社 尚 東京システム営業部、東日本 SE部 A p p l i c a t i o nf o rMakingaT a b l eb ySASandG l o b a lView i s a s h iS e k i g u c h i T o s h i h i r oK a n a i，H L t d . F u j iXeroxC o .， Shibuyaku， TokyoJapan D a i t o k y o k a s a iS h i n j u k uB l d .3 ‑ 2 53Yoyogi， ・ 症例検討会および、論文などで使用する症例一覧表作成のために、 O p e nW i n d o w s上 で 稼 働 す る テ ー プ ル 作 成 ツ ー ル 「 表 作 Jを 開 発 し た 。 「 表 作 Jは S ASが 動 作 し て い る シ ス テ ム よ り 転 送されたテキストデータを、富士ゼロックス(株)が提供するGl o b a lV i e w( S P A R C s t a t i o n上 で 稼 TPソ フ ト ) 上 の テ ー プ ル へ 自 動 展 開 す る シ ス テ ム で あ る 。 働する D ASのデータセットを、 システム上で動作する S SAS簡 易 言 語 を 使 用 し て テ キ ス ト デ ー タ に 展開し、 UNIXシ ス テ ム の 任 意 の デ ィ レ ク ト リ に 格 納 す る 。 格 納 さ れ た テ キ ス ト デ ー タ を テ ー プ ル 作 成 ツ ー ル 「 表 作 Jが、指定されたフォーム文書の形式に員Ijって、テープ J レにデータを 展開するものである。 本事例によって、症例一覧表を効率的に、かっ、精度の高いテープルとして作成すること が可能になる。 症例一覧表、 DTP 1.はじめに 症例一覧表作成に関しては、データ量が多く、また複雑な表を作成しなければならない。 またデータの信頼性の商からもコンピュータからパターン毎に、またはプログラムを変更し て、直接ホームオーバレイ機能で罫線を出力しているケースがほとんどである。しかし反 面、品質の高い一覧表を作成したい、所見(コメント)を一覧表の中に付け加えたい、出来上 がった一覧表に対してレイアウトの変更をしたい等の要望があることも確かである。そこで 本 事 例 は 、 以 下 の 3つ の コ ン セ プ ト で 「 表 作 」 を 開 発 し た 。 1 . 簡単なオペレーションで一覧表が作成できる。 l ︐ 叶l ‑J GV 文書 ン成 J︐乍﹁ ザパ叶 デ打 要一日一 不1 テ ム﹄︐ ムエコ μ U一 刊 ︑ 現 ‑N‑ 成フ一一両一戸 ‑A ・ h E' ︐ ‑ 119 G1以 ラ世間見こ制 一 ︑ rill‑‑ 作の一こ ム表ル嶋一 ︐ グ一川刷‑ ロ で thi‑‑J‑ M ﹃ノヨ文 プ瀧る寸凶一 ト AF L J叩 け 一 畠F Lm r 副 lSFEEL a ヨ E 7 J BrLJ で一乞 タ でテ γF まの一ミ lllJ日 成卵子﹃ 回一ム一 作町へ一下五一ト 、 ﹂ぬ文︒ SAS 111 ラ印ムる ト︑一ペ ス に オ 述 為 lll ノ キ め フ て ﹃ dd テたてい‑‑‑ k るつつ︿︑ 者すょに 布にに J 期能 J 作 必可作表 こしツ ;れ︑一 S を表﹁ ;ら﹁ル 2 . 出来上がった一覧表に対してレイアウトの変更が柔軟に対応できる。

j 2 .動作塑 本事例は、 S PARCstationの 標 準 的 な 環 境 に G lo b a lView(富 士 ゼ ロ ッ ク ス が 販 売 す る DTP ソフト)を登載し、実現している。 SPARCStation2 ‑ ハードウェア: メ モ リ ‑ 24MB 以上 ディスク 500MB以 上 ( 1 ) SunOS4.1 .2 ‑ ソフトウエア: ( 2 ) JLE1 . 1 .2 ( 3 ) Glo b a lViewV3.2 b a l ( 4 ) 文 嘗 ア ク セ ス イ ン タ ー フ ェ イ ス V3.2(UNIXの 環 境 か ら G lo 文書をリード/ライトするための C言 語 の ラ イ ブ ラ リ ー ) View ( 5 ) OpenWindows2.0.1RevC ( 6 ) UNIXパッケージ(Glo b a lViewの 環 境 下 で Open Windowsの 環 境 も 同時に使用できるソフトウェア) 3 システム概要 i 「表作 Jの 準 備 と し て 以 下 の 2つの作業が必要である。 1 . Glo b a lView上で、一覧表のフオーム文書:の作成。 2 . SASの デ ー タ セ ッ ト か ら SAS簡易言語を使用したテキストデータの用意。 3 . 1 . 1 フオーム文書 「表作 Jに お い て 作 成 す る テ ー プ ル の 形 式 を 簡 単 に イ メ ー ジ で き る 様 に し た の が フ ォ ー ム 文書である。利用者が作成したいテープルの形式をこのフォーム文書に記述することによ り、要求に則したテープルが作成される。 G l o v a lViewの テ ー プ ル 機 能 を 使 用 し て 作 成 す る ことから、テープルプロパテイを操作することで様々な形式のテープルを容易に作成する ことができる。 テーブルの列プロパティの例 ヨヨ自園田 E﹄ 即 日 岨岨 フォーム文書 nノu ハ u

3 . 1 . 2 テキストデータ SASデ ー タ セ ッ ト を SAS簡 易 言 語 を 使 用 し て テ キ ス ト フ ァ イ ル 化 し た も の で あ る 。 テ キ ス ト データはヘッダ一部とデータ部で構成され、前者にはデータ部に格納されている各項目のラ ベル(見出し情報)を記述し、後者には、 r 1 項目 =1 行』という形式でデータを格納する。 ， LABEL LABEL2 LABEL3 LABEL4 LABEL5 セパレート l e号 DATA'・1 DATA2 ‑ ' DATA3 ‑ ' DATA4 ‑ ' DATA5 ‑ ' DATA ' ‑ 2 DATA2 ‑ 2 DATA3 ‑ 2 DATA4 ‑ 2 DATA5 ‑ 2 3 . 2 フォーム文書とテキストデータ テキストデータとフオーム文書を結び付ける役割を果たすのがテキストデータのヘッ ダ一部である。ヘッダ一部に記述されているラベルと、フォーム文書内のテープルの各列の 列名を対比することでデータとテープルの列との関係を認識し、誤処理(テープルの列とデー タとの不整合)が発生することを防ぐ。 番号 ノ¥ GPT コ 、 ダ GOT イニシャル 自E セパレ一歩記号 キ ス 1 組2 番 ア 卜 45 タ 38 M.K 1 組 3番 64 39 H . S 1 2 1一 ア ア タ 自E

3 . 3 ユーザーインターフェイス まず、 UNIXの コ マ ン ド ツ ー ル な ど で 「 表 作 」 を 起 動 す る 。 Argoss%t̲able̲tooI 以下のようなメインパネルが表示する。 回 テーブル作成ツ J~ r 表作』 テーブル作成 G豆璽ヱ〉判… a川 選 択 サ プ メ ニ ュ ‑ C三五~....b.データ選択サプメニュー 主 l スター情穏 I 11ス名 ￨ 書名 終了 出対警穏 オプション I cパラメータt 混洲 パス名 文書名 鰭サイズ(%) ~1 日一一一同 10日 cパラメータ設定サプメニュー l(オフシンマ~....d オプシいー ￨必要な項目こ肋日ください・ L 無変後] データ情報入力項目 説明 項目名 データ情報パス名 データ情報データ名 データ情報コード マスター情報パス名 マスター情報文書名 出力情報パス名 マスター情報文書名 テキストデータの格納されているディレクトリーへのパスを入力 する。 入力例: I h o m e / t m p テキストデータ名を入力する。 テキストデータのコードを選択する(選択はマウスでクリック) コードは EUC ， J I S， S h i f t JI S， XCCSの 4種類 マ ス タ ー 文 書 の 格 納 さ れ て い る 場 所 を 指 定 す る (XNSプ ロ ト コ ル サ ポートでリモートにあるファイル指定可能) 用意しであるマスター文書の文書名を指定する。 出 力 文 書 を 格 納 す る 場 所 を 指 定 す る (XNSプロトコ Jレサポートでリ モートにあるファイル指定可能) 出力文書のフォルダー名を指定する。 ‑ 122‑

メインパネルのサブメニューをマウスで選択すると以下のようなパネルが表示さ れる。 a ̲ パス選択サブメニュー H3 イ.2入巾~I パス選択として、 UNIX パ ス と XNSパ ス を 選 択 できる。パス選択後 各々のメニュー表示、 選択によって、メイン パネルのパス名指定に 反映される。 b ̲ データ選択サブメニュー ρ デ‑1" U J. iQ C ) CED パヌ包 企主」豆、会竺工盟主竺~~ 同 市 t Olt . . . t 1 パス選択項目が反映され、指定されているパスのデータリス トに対して表示、選択、データ名への展開が可能である。 c.パラメータ設定サブメニュー パラメータ設定は、以下の 2つの役割をもっている。 ρ / l フメーう"l~.}~ コ ( 二 重 正 二j 二 (E トl e号 E N DO FH E A t t E弘一一一 政史書 yィコン安号 C ! !. A N I i EP A G E デ‑'Yセパレートle 号 L一一一一一 レコ ここで設定した m t j i 割lコードを，テキストデータ内に入れるこ とによって、テープルの 1 つのセル内での改行、行に対して 敢行E号 セパレ 1 . m t j御コードパラメータ ト明界線種事回一一 レコート明界線耀 回一一 分 割i !tJ持続種慧 図 ・ ・ ・ ・ ・ 何事前境界続報 回一一 の分割、アイコンの分割が可能になる。 → こ の 制 御 コ ー ド を 使 用 す る こ と で 、 下 表 の よ う な 1患 者 に対しての複数検査結果等の一覧表作成が可能になる。 2 . 境界線パラメータ f l i t j倒lコ ー ド に よ っ て 発 生 す る 新 規 の 境 界 線 の 属 性 情 報 の 設 '一』 l E 。 施設名 患者名 性別 A病 院 K . ρ 女 ￨ 滑 な 項 目 山 は く だ さP . [無安投] 併用薬 投与量 μ (g l日'日) 12脅 5 項目 CTT 血沈 前イ直 f 量値 フォロー . 1+ 56 87 ヲT PMM B病 院 H . 5女 1 4 . 5脅 5 CTT 皿〉充 PMM E病 院 J . J女 11 .5脅 5 CTT 血沈 123 一 49 1+ 56 79 1+ 58 81 1+ 1+ 59 5+ 56 4 . 51 S C Y 90

d . オプション機能サブメニュー オプションパネルには「整 合 性 チ ェ ッ ク 」 IMAXチ ェ ッ ク J Iプ レ ‑ ー ・ 支sη'寸. ，ほ市町刷 t o : 1 : : ' I 1 1 I I I ト岡山， 1 1. ' ， ー 咽 ‑ ‑ ‑ 1 1， ‑ "" ' 1I.:n三三与に互三三:Z::，C2豆王D L旦」 1 1 屋 雪3 5 : ‑ l t r … 」一‑三三二日 η ・ 帽 ・e淘巴..，て<.t:1I l '円 s ・ " ' L 亘亘二二二1 1 ..~っ，.ヲ幻 ~，句・・ 日 ‑ ， ‑ . : . ー ビュー」の 3パ ネ ル を 用 意 し た。一覧表の特性上大量の データを扱うため、なるべ く作成前にチェックできる ようになっている。 "r""_"""_( (I;:~ . . 「繋合性チェック」 データ情報、マスター情報のヘッダ一部を読み取り、その結果を文書化 する機能。 iMAXチェック」 テキストデータの各フィールドの列ごとの最大長のデータを抽出し、マ スターテープルとフォームオーパーレイをする機能。 「プレビュー」 4 おわりに 先頭からの作成件数を指定してフオームオーパーレイをする機能。 i 「 表 作 」 の 機 能 に つ い て 述 べ て き た が 、 変 換 後 の テ ー プ ル の 編 集 機 能 に 関 し て は G lo b a l Viewの DTP 機能になるので今回は省略した。 また、これからの課題としてテキストデータ形式の見直し、 S A SNF 等からの「表作」起動 A Sデ ー タ セ ッ ト を 意 識 し て い な い た め があげられる。現状テキストデータ形式はあまり S に、テキストデータへの展開用のプログラムを作成する必要がある。また、誰でも使えるよ うに O penWindows上での UIを作成したが、解析担当者に対してはコマンドベースでの作成を 考えている。 必斗‑ qr臼

日本 5A5ユーザー会 (5U Gト J) PROC GTABULATE? TABULATEの 自 動 グ ラ フ ィ ッ ク イ ヒ プ ロ グ ラ ム 田村佳郎 アイ シー PROC アイ ファーマ製薬株式会社開発部臨床解析グループ ? GTABULATE ‑ Programme 1 0 Aulomale Tabulalion Graphics‑ Yoshiro Tamura 1 C 1 Pharma Manufucluring Lld. Clinical Research Deparlmenl Biomelrics Group Chuouku 2‑5‑8 Usaka 要円 このプログラムは、 P R O C T A B U L A T Eの グ ラ フ ィ ッ ク 版 と し て 機 能 し 、 通 常 の P R O C T A B U L A T Eと 同 じ 抱 定 に て 、 グ ラ フ ィ ッ ク に よ る 美 し い T A B U L A T E の表が得られる。また、出力されるテキストに、プロポーショナルなフォン卜の指定や色、高さ の指定も可能である。 キーワード T A B U L A T E、 G R A P H、 A N N O T A T E 1 . はじめに プ レ ゼ ン テ ー シ ョ ン 用 資 料 等 の 作 成 に お い て 、 SAS/GRAPII@は 、 非 常 に 強 力 な ツ ー ル に な っ て SL lD Eで、図は G C I I A! lT.GPLOT等 で 、 デ ー タ デ ィ ペ ン ダ ン ト な グ ラ フ を 迅 速 に 作 いる。テキストは G 成する事ができる。しかしながら、いさ、罫線で固まれた表を作成するとなると、極端にその 作成効率は低下してしまう。すなわち、 lつ の 表 に 対 し 、 そ れ ぞ れ ANNOTATE機 能 を 用 い て 生にも乏しい。 TABULATEと い う 強 力 な 表 座標を計算しながら罫線を描かなければならず、汎用 i 作成プロシジャーによって、簡単に表を作成できるだけに、よけいに、そのような作業は煩わ しく感じられる。 TAsULATEに よ る 表 を そ の ま ま グ ラ フ ィ ッ ク で 出 力 し て く れ る GTABULATE . . とでも呼ばれるようなプロシジャーを切望している人も多いと思う。 ll C そ こ で 、 汎 用 性 を 考 慮 し た グ ラ フ ィ ッ ク に よ る 表 作 成 ツ ー ル と し て 、 TABULATEの GRAPI 版 ( GTABULATE? )的なマクロ(ファイル名 I N IT .SAS、 GTABLE.SAS) を 作 成 し た の で 、 そ の 使用方法、アルゴリズム等を紹介する。 2 . 本プログラムの特徴 1) 通 常 の TABULATEと 同 じ 指 定 に よ る 自 動 グ ラ フ ィ ッ ク 罫 線 の 陥 画 2) プ ロ ポ ー シ ョ ナ ル な フ ォ ン 卜 の 使 用 が 可 能 3) フ ォ ン ト の 高 さ 、 行 間 ス ペ ー ス の 設 定 等 が 可 能 ‑ 125

3
. 使用方法及び出力例

3‑
1 使用方法
ま ず 本 稿 末 に 示 し た 2つのマクロ生成プログラム、 I
Nl
T
.S
A
Sと G
T
A
B
L
E
.S
A
Sを あ ら か じ め ロ ー

ABULATEの ス テ ー ト
ド し て お く 。 後 は 次 の よ う に 2つ の マ ク ロ に パ ラ メ ー タ を 指 定 し 、 通 常 の T
メン卜を記述するだけである。

% 1N 1T (出力ディヴアイス名)
PROC TABULATE ステートメン卜，
%GTAB (タイトル名、タイトル i
高、タイトル色、
行間スペース、罫線色、
テキス卜色、テキス卜高、フォン卜、
フッ卜ノート、フットノー卜高、フッ卜ノー卜色)

3‑
2 注意点
1) タ イ ト ル 、 フ ッ 卜 ノ ー 卜 の 高 さ は 、 S
C
R
E
E
N領 域 に 対 す る % 指 定 、 他 は 全 て W
I川 O
W領 域 に
対する%指定とする。

2
) TABULATEの ス テ ー 卜 メ ン ト 中 に 一 度 に 2ペ ー ジ 以 上 表 が 出 力 さ れ る よ う な 指 定 は し な い 。
(
B
Yステートメン卜、 T
A
B
L
Eス テ ー ト メ ン ト の ペ ー ジ 次 元 の 指 定 等 )
3
) 漢字はサポー卜していない。

4
) テキスト高をあまり大きくすると T
A
B
U
L
A
T
Eの セ ル よ り 、 テ キ ス ト が は み だ す 可 能 性 が あ
A
N
D
S
C
A
P
Eで 出 力 す る 場 合 の 標 準 的 な 設 定 と
る。出力ディパイスによって異なると思うが L
9
0 程度が、適当と恩われる。
し て 、 行 間 ス ペ ー ス 3(%)、テキス卜高 3(

また、行間スペース註テキス卜高にする。

5
) 行 間 ス ペ ー ス 牢 行 数 が 100未満にする。

3‑
3 出力伊j
具 体 的 な コ ー デ ィ ン グ 例 を 、 FI
g
. 1に、通常の T
A
!
I
U
L
E
T
Eに よ る 出 力 を FI
g
. 2に、グラフィック
に よ る 出 力 を Fi
g
.
'3にそれぞれ示す。

%INIT(LISP2XA4); 1
* Canon Leaser Sho! Driver *
1
;
p
r
o
c!
a
b
u
l
a
l
ed
a
!
a
=
c
i
!
y
;
c
l
a
s
sr
e
g
l
o
nc
i
t
y
s
l
z
e
;
v
a
ra
m
o
u
n
l
;
l
a
b
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e(
r
e
g
i
o
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=
"
R
e
s
i
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"a
l
l
=
"
R
e
s
i
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nT
o
t
a
l
"
)，
(
c
l
!
y
s
i
z
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=
"
C
i
t
yS
i
z
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"a
l
l
=
"
C
i
l
yS
i
z
e To!al")hmoun!="Amoun!"*
v
a

l

l
︐
.
n
u

(sum="Sum"H=6. p
c
l
s
u
m
<
r
e
g
i
o
na
ll
>=
"
P
e
r
‑ cen!"H=6.1) I
r
l
s
=
1
0
;

%GTAB(Glabulale，5，b
l
a
c
k ，3， ， ，3，s
w
i
s
s， ，2，b
l
a
c
k
)
;
FI
g
.1

コーディング例

‑ 126

T a b u l a t e 1 1 1 1 C i t y S i z e 1 1 一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一 1 C it ySi z e 1 1 1 L a r g e 1 M i d d l e 1 S m a l l 1 T o t a l 1 1 1 ‑ 一一一ー一一一+一一一一一一一+一一一一一一一一+一一一一一一一‑ 1 1 1 A m o u nt 1 A m o u nt 1 A m o u nt 1 A m o u nt 1 ￨ ト一一一一一+一一一一一一→一一一一一一一+一一 一一一‑ 1 1 1 1P e r ‑1 1P e r ‑1 1P e r ‑1 1P e r ‑1 1 1S u m 1c e n t 1S u m 1c e n t 1S u m 1c e n t 1S u m 1c e n t1 l 一一一一←一一+一一一+一一一+一一一+一一一+一一一+一一一+一一一 l 1 R e si o n 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ￨一一一一 1 1 1 1 1 1 1 1 1 I N C 11 0 2 2 1 2 3 . 5 1 4 7 9 1 1 4 . 3 1 2 1 2 1 1 6 . 2 1 1 7 1 3 1 1 9 . 1 1 !一一一一←一一+一一一←一一一+一一一+一一→一一一+一一一+一一一￨ I N E 11 0 9 0 1 2 5 . 1 1 8 2 1 1 2 4 . 6 1 2 8 0 1 2 1 .4 1 2 1 9 1 1 2 4 . 4 1 1 ‑ ‑ 一一一+一一一+一一一←一一+一一→一一一+一一一→一一一+一一一 1 I S O 11 0 3 6 1 2 3 . 9 1 9 7 7 1 2 9 . 3 1 5 6 2 1 4 3 . 0 1 2 5 7 5 1 2 8 . 6 1 ￨一一一一→一一一+一一一+一一一+一一一+一一一+一一一+一一一+一一一￨ I W E 11 1 9 5 1 2 7 . 5 1 1 0 6 2 1 3 1 . 81 2 5 3 1 1 9 . 4 1 2 5 1 0 1 2 7 . 9 1 ￨一一一一+一一一+一一一+一一 +一一一+一一一+一一一+一一一+一一一 l 1 R e si o n 1 1 1 1 1 1 1 1 1 I T o t a l 14 3 4 3 1 1 0 0 . 0 1 3 3 3 9 1 1 0 0 . 0 1 1 3 0 7 1 1 0 0 . 0 1 8 9 8 9 1 1 0 0 . 0 1 F1 g . 2 通常の T A R U L A T Eに よ る 出 力 例 G t a b u l a t e C i t yS i z e L . a r ge M i d d l e S m a l l Ci~O也Sli z e Amount Amount Amount Amount Sum Per‑ c e n t Sum P e rー c e n t Sum Per‑ c e n t Sum Per‑ c e n t Resion NC 1022 23.5 479 1 4 . 3 212 16.2 1713 1 9 . 1 NE 1090 2 5 . 1 8 2 1 280 21.4 2 1 9 1 SO 1036 23.9 977 29.3 562 43.0 2575 2 8 . 6 1 WE 1195 27.5 1 .8 0 6 2 31 7 . 9 1 4 2510 2 253 19. Resion T o t a l 4343 1 . 0 1307 100.0 8989 1 . 0 0 3339 1 . ∞ 24.6 ∞ Fi g .3 グラフィックによる出力例 (実際の出力を 80%に 縮 少 ) ‑ 1 2 7‑ 24.4 ∞

4 . アルゴリズム T A B U L A T Eに よ っ て 、 出 力 さ れ る 表 を l文字単位で解析し、 N N O T A T E機 能 の M O V E、 D R A Wで ①その文字が罫線文字であれば、その文字に対応する界線を A 基本的には、 描く。 A N N O T A T E機能の L A B E Lで文字を書き込む。 A B U L A T Eの 表 の 何 行 目 (R O W )、 何 列 目 ( C O L U M N ) 上 記 ① ② の 処 理 位 置 は 、 カ レ ン 卜 な l文字が、 T ②その文字が罫線文字以外ならば、 に 位 置 す る か で 制 御 さ れ る 。 以 下 に 、 こ れ ら の 処 理 を 上 記 出 力 炉jを 具 体 例 と し て 、 説 明 を 加える。 4‑ 1 L i n eS i z e( L S )の 指 定 A N N O T A T Eの 座 標 系 で 、 % 指 定 を 多 く 用 い る の で O P T I O N SLS=l O O (1文 字 が 1%に 対 応 す る た め)とする。 4‑ 2 罫線文字の定義 デフォル卜での罫線文字 F O R M C i i A Rは、 ( S A Sプ ロ シ ジ ャ リ フ ァ レ ン ス ガ イ ド Fi g . 4のようになっている。 C A L E N D A Rプロシジャー F O R M C H A Rオ プ シ ョ ン 参 照 ) Fi g .4 このままでは、いくつか同じ文字が使用されており、各罫線文字をユニークにできないので Fi g . 5の よ う に 再 定 義 す る 。 ( 罫 線 文 字 の 定 義 は 任 意 で あ る が 、 Fi g . 5以 外 に 定 義 し た 場 合 は プログラムのそれに対応した部分を変更しなければならない。) 位 置 意 味 罫 線 文 子 { 位 横線 3 左上隅コーナー * 4 最 上 部 の T字 部 < 5 右上隅コーナー 6 左端の T 字部 意 味 7 縦棒、横棒の交点 B 右端の T 字部 9 10 11 12‑20 左下隅コーナー 縦棒 2 置 最 下 部 の T字 部 罫 線 文 信 寸 念d ・ + > 右下隅コーナー 標準値と同じ Fi g .5 罫線文字の再定義 4‑ 3 出力先の変更 P R O CP R I N T T Oにより P R O CT A B U L A T Eの 出 力 先 を フ ァ イ ル に 変 更 す る 。 ( Fi i e R e f :T B L ) 上 記 の 処 理 を マ ク ロ %I N I Tが実行する。 128

4‑
4 T
A
B
U
L
A
T
Eの 実 行

A
s
U
L
A
T
Eのイメージは、
上記処理にて、 フ ァ イ ル に 出 力 さ れ る T

Fi
g
.6の様になる。

l
*
*
*
*
*
*
*
*
<
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
<
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
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これにより左上隅の罫線文字を表す それに続く水平線の罫線文字 [..は、 l行目 (ROW=I)の 1 8文字目 (COLUMN = 1 8 )に 、 本"は l行目、 1 9文 字 目 、 さ ら に テ キ ス 卜 C!ty S izeは、 2行自 の4 4文 字 目 か ら 5 2文 字 自 に 存 在 す る こ と が 確 認 で き る 。 4‑ 6 ANNOTATEに よ る 罫 線 の 倍 画 各罫線文字は、 ANNOTATEの WINDOW領域、絶対指定、%座標システム ( XSYS，YSYS= 5• )におい て、 COLUMNの値は、そのまま X座標に対応している。 (LS=1 0 0とし、 l文 字 が 1 %に 対 応 し て い る ため)また、 Y座標は、 Y=100‑ROW 本(行間スペース)で求められる。すなわち、変数名 CLUEを 、 手がかりとし、 CLUE=罫線文字なら、 X=COLUMN、 Y=100‑ROW本(行間スペース)の位置に MOVEし そ の 位 置 か ら 、 罫 線 文 字 に 対 応 す る よ う に DRAWす る こ と に よ り TABULATEの 出 力 に 対 応 し た 罫 線 をグラフィックで描くことができる。 上記具体例においては、左上隅コーナーを表す罫線文字 行目、 1 8文 字 自 に あ る の で X= [.は l 1 8、 行 間 ス ペ ー ス を 3 %としているので、 Y=1叩ー l本3=97 となり、 WINDOW~~J或の (18% 、 97%) に MOVEし 、 そ こ か ら 垂 直 方 向 下 向 き に 相 対 的 に 3% DRAWし 、 再 び (18%、 97% ) に MOVEし 、 そ こ か ら 水 平 方 向 に 1% DRAWす る 。 こ れ で 左 上 隅 の コ ー ナ ー の 罫 線 が 描 か れ る 。 次に続く水平線を表す罫線文字 本"は、 l行目、 1 9文字自にあるので、 (19%、 97%) に MOVEし 、 こDRAWす る 。 以 下 こ れ ら の 処 思 を 全 て の 罫 線 文 字 に つ い て 実 行 そ こ か ら 相 対 的 に 1% 水 平 方 向 l していくと、 TABULATEの 表 に 対 応 し た 罫 線 が 描 か れ る 。 4‑ 7 テキストの書き込み 実際のプログラムは、多少傾雑な処理をしているので、ここでの説明は省略するが、考え方 としては、 CRUE= 罫 線 文 字 以 外 な ら 、 X=COLUMN、 Y=100‑ROW本 ( 行 間 ス ペ ー ス ) の 位 置 に LABELフ ァ ン ク シ ョ ン に よ り テ キ ス ト の 書 き 込 み を 行 う 。 4‑ 8 グラフィック画面への出力 ROC GSL!DEで 、 タ イ ト ル 、 フ ッ ト ノ ー ト を 付 加 し 、 上 記 処 理 を ANNOTATE データセットとし、 P グラフィック画面に出力する。 5 .お わ り に PROC TABULATEは 、 デ ー タ の 要 約 、 表 作 成 に 関 し 、 非 常 に 強 力 な 力 を 発 揮 す る プ ロ シ ジ ャ ー で ある。その柔軟性、変玄自在性には、驚かされることも多い。しかしながら、疑似罫線で表が 描かれるため、そのままプレゼンテーション用資料に用いるには、見栄えという点で適して い な い 。 今 回 紹 介 し た プ ロ グ ラ ム は 、 特 別 な 作 業 を 必 要 と せ ず 、 通 常 の TABULATEと同じ感覚で、 十分プレゼンテーション用資料として耐えられるグラフィックな表を生成するという点で、 利用価値があると恩われる。 最 後 に 、 当 プ ロ グ ラ ム 開 発 に 当 た り 、 い ろ い ろ 相 談 に の っ て い た だ い た SAS社 の 平 田 氏 に 感謝致します。 130 ー

参考文献

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Release 6.03 Edltion
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Sプロシジャ

リファレンスガイド

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日本 SASユーザー会 (SUGI‑. J ) Windows 3. 0用 S A Sプログラム自動作成システム rSIPSJ SAS Integrated Processing System (シップス)の開発 柴田勉， 0和 気 洋 一 中外製薬株式会社 臨床解析部 The DeveJopment of the SAS Integrated Processing System Tsutomu Shibata. Yohichi Wake C I I U G A1P I fARMACEUTICAL Co.. LTD. CLINICAL DATA ANALYSIS D E P T . CLINICAL R E S E A R C I ID E V . I 1 . 1I ' 9 . . ， ‑ t : : : . . r J S A Sに よ る 解 析 業 務 の 質 的 向 上 と 標 準 化 を 目 的 と し て ， 我 々 は 統 合 化 し た SA S プログラム自 動作成システム， rSIPSJ を開発し昨年の SUGI‑] に 発 表 し た . 今 回 ， さ ら に ， 今 後 巌 も有力な G U 1のひとつになると考えられている Windows 3.0 上で作動する S 1P S Win を i n を使用することにより， 開発した. S 1P S W G U 1による統一化されたユ ザ インタフ ェー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，殆ど瞬時的に多数の連続した S A Sプログラムを自動的に作成することができる. キーワード: S 1P S， S A 1L言語， S A S / A S S I S T， プ ロ グ ラ ム ジ ェ ネ レ 国 ター 回 プログラムマネージャ Z E R O 豊 重 4 同V e r 3 富町 豊 重 1 ヘルプ ( H ) ファイ jレ 平 国 W i n g z READMECONFIG.SCZ 圏 圏 A l d u s 圏 圏 圏 E x c e l3 . 1 Games A u t h o r w a r e V J E 圏 L o t u s 圏 圏 MSW o r dS c r e e n e r y 国1. G U !環境上の S IP S Win . . . " ，

1. は じ め に 医薬品メ カーの中では SASに よ っ て 行 な う 業 務 の 底 辺 が 拡 大 す る に つ れ て ， そ れ に た ず さ わる者も増加してきている.そのために，解析内容の質的向上と解析作業の効率化および実施 者の研修・教育は大きなテ マとなってきている. 一 方 ， 我 々 を と り ま く コ ン ピ ュ ー タ 環 境 は . UN 1X ワ ュ クステーション・パ タの対価格性能比がきわめて急速に向上したことやユーザ ソナルコンヒ G r a ‑ フレンドリーな GU 1( p h i c a lU s e rl n t e r f a c e )の登場などにより大きく変わりつつある. 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 SASプ ロ グ ラ ム 自 動 作 成 シ ステムである SASフロントエンドプロセッサーシステム iS 1PSJ S A Sl n t e g r a t e d P r o c e s s i n gS y s t e m (シップス)を開発し昨年の S'UGI‑]Iこ発表した. S 1 P S は統一化されたユ ザーインタフェー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 . い わ ば ， そ れ は SASに よ る 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.そのシステムは現在のオベレーテイング環境の中では最も一般的な CU 1( C h a r c t o rU s e rl n t e r f a c e )に よ る も の で あ る が ， 今 回 は ， 次 世 代 の ユ ー ザ ー イ ン タ フ ェイスである GUIに 対 応 し た シ ス テ ム と し て 新 た に 開 発 し 直 す こ と を 試 み ， 将 来 の 標 準 GU i n d o w s 3. 0用 S1 Iに な る も の と 予 想 さ れ れ る 2‑3の候補の中から，その手始めとして W P S (以下. S 1P S W in と略)を開発した. 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報告する. 2 . 本 シ ス テ ム (S1P S W i n)の基本権成 S 1P S W i n は次に述べる 3つの要素によって構成される. ①統合化環境 S 1P S W i n を構築するにあたって，我々が独自に W in d o w s3 .0用 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 1P S W i n基 本 画 面 を 中 心 と し た 統 一 化 さ れ た ユ ー ザ インタフェース ・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 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 ー S 1P Sの構築にあたって我々が独自に開発した言語体系である. SAS社 が 提 供 す る 各 S ASプロシジャに対応し，エディターで簡単に SASソ ー ス ラ イ ブ ラ リ ー を 記 述 し シ ス テ ム にエントリ することができる. システムは①で述べた ‑ユ ザ インタフェ 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 38 一 1

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S A Sのフロントエンド
プロセッサーとして f
動〈

S A Sによる
解析処浬

図2
. 統 合 化 SASフロントエントプロセッサーシステム S IPS Winの概要

および，

この

‑集積された SA Sソ ー ス ラ イ ブ ラ リ ー
の 3つ の 情 報 を も と に SASプ ロ グ ラ ム を 自 動 生 成 す る .
(
ソ

スライブラリ

‑Jに 発 表 し た も の を 参 照
と S [p Sの 概 要 に つ て は 昨 年 の SUG I

のこと)
③オンラインマニュアル，

Q&Aシステム

マ ニ ュ ア ル レ ス で 操 作 が 行 う こ と が で き る よ う オ ン ラ イ ン マ ニ ュ ア ル と Q&Aの 2つ の シ ス
テムを完備した. そ れ に よ り 随 時 そ れ ぞ れ の ウ イ ン ド ウ を 聞 き な が ら 解 析 方 法 を 参 照 す る こ
とができる.
こ の マ ニ ュ ア ル と Q&Aに 使 用 し て い る 文 書 の 作 成 や 菅 理 は 一 太 郎 で 行 な う こ と が で き る よ
う設計した. したがって， 新 た に 項 目 を 追 加 す る こ と や 内 容 変 更 の 必 要 性 が 生 じ た と き な ど

‑ 139

表 .1 SIPSで準備した SASアプリケーション [分散分析，多変量解析] [予備解析] MEANS 基本統計量 ANOVA 分散分析(欠損値無し)及び多重比較 MEANLST 基本統計畳表 GLM 分散分析(欠損値有り)及び多重比較 UNIVA 詳細統計量 REPEATED 時系列分散分析(欠損値無し) BLOCKGLM 時系列分散分析(欠損値有り)乱塊法 UNIVTRAN 詳細統計量(転置利用) [クロス検定] G L M l 共分散分析 M U L T I 重回帰分析 FREQ クロス集計及び検定 PRINCOMP 主成分分析 FREQl ク ロ ス 集 計 (2次元領数選択) FACTOR 因子分析 CROSLST クロス集計リスト DISCRIM 判別分析 C l II クロス集計(直接入力) [生存率解析] [計量値の検定] 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) GROUP‑W 対応のない群間 順位和検定 Y M D UNP‑T 対応のない群内 t検定 UNP‑W 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 横棒 グラフ SEGRP 平均値 (SE) グラフ TATEGRP 縦棒 グラフ SDGRP 平均値 (S0) グラフ PIEGRP 円 BLOCKGRP 立体棒 [相関及び回帰分析] G C I I A R T 各種 グラフ グラフ グラフ(汎用) CORR 相関係数行列表 G3DGRP 3次 元 グ ラ フ R E G l 1次回帰分析 R E G G R P 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 R E G 3 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 l ISET データセットの加工 S E T 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 S O R T データセットの並び替え TRANS データセットの転置 ‑1 4 0

は誰にでも簡単にその作業を行なうことができる. ま た ， そ の 一 太 郎 の 文 書 の 書 式 は B4版 袋 と じ 印 刷 と し て 設 定 し で あ る の で ， ユ ー ザ が必 要性に応じて印刷・製本して別途活用することができる. 3. 本 シ ス テ ム (SIPS) を 記 述 し た 言 語 S 1P Sの 構 築 に あ た っ て 使 用 し た 言 語 は シ ス テ ム の 構 成 要 素 に よ っ て 大 き く 2つ に 分 け ら れ る. ①統合化環境の記述 S 1P S Win の 統 合 化 環 境 を 作 り 出 し て い る 全 体 の 枠 組 み を 構 築 す る た め の 言 語 と し て ， ++を使用した. オブジェクト指向言語である C ② S A Sア プ リ ケ ー シ ョ ン ( ソ スライブラリー)の記述 我 々 は こ の S 1P S システムの構築にあたって，その記述言語として SA 1L S A S Inler‑ preler Language (セイル)をすでに開発している. S A 1L言 語 は S A Sの 文 法 に 着 目 し て我々が考案したもので， SAS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 l こでも記述できる程度のものである. 今 回 の S 1P S Win の 開 発 に あ た っ て も こ の SA 1L言語を用いて行なった.なお， この SA 1L言 語 そ の も の は C言 語 及 び C++で 記 載 さ れ て い る (SA 1Lは ・ c ・及び・ C ++・によ ってつくられている) . 4. 本 シ ス テ ム (SIPS) の 基 本 操 作 ①ファイルアクセス S 1P S Win のアイコ ンをマウスでクリック ￨ 使用するファイルの指定 F i l en a m e :[ 帥 州 P ↑ 司h :g :干 D i r e c↑o r i e s するダイアログが現わ . [] . I 一司一 l 示されるので該当する [ ‑ b ‑ ] [ ‑ c一i [ ‑ d ‑ ] ファイルをクリックす [ ‑ e ‑ ] ストボックスに一覧表 る. 甲函 するとファイルを選択 れる.ファイル名がリ 1 I [ ‑ f ‑ ] F i l eT y p e O.D 汀 ⑥ . K 3 o. A S F O.TAB O.CCI 図 3.リストボックスを使用したファイル指定 ‑ 141

2 )SASプ ロ シ ジ ャ の 指 定 ￨ J・ i I I SASプ ロ シ ジ ャ 選 択 の 体 SLPS"MehU 園 ・をふ.ふ総 リストボックスが現れ， このシステムにエントリ 巳 自 ーさ~1，ているフ。ロシジャ ーが一覧表示される.必 匝 ヨ 要なプロシジャをクリッ クすると指定されたもの が反転表示される.通常， 復数のプロシジャを一挙 に指定する. 図 4. SA Sプロシジャの指定 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 SA Sに よ る 解 析 業 務 に 関 す る 情 報 を 得 る こ と ， お よ び そ れ に と も な 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通して行なわれる.すなわち. S 1 P S Win の 中 で 最 も 頻 繁 に 使 用 さ れ る ユ ザ インタフェ スである. Sl~ 基本画面 巳己 SAS7o' 7 ' 7 "t の指定 EE 謹 ¥ ， ! ; 締 ヨE I2 :詳細統計量 3 :クロス集計(二次元襖数選択) ~ I I 指定する変数(項目) 現在の Program 1 :NUMBER 1 . 1， 2 :GUN 門 ￨SIPSH e l p 3 :NAME • 4 :S E X 軍国 7 :STAGE SASs t a ↑ emen ↑の指定 1 0 :KYOUTSU 1 1 :S E K I 1 2 :SHUYOU K I 1 3 :花 N 1 4 :S a i 目輯翻囲 図 5. 5 IP 5 Win の基本画面 ‑ 142 一 指定数 Max コ E 甲田 オプションの指定 1 :有効蚊 2 :欠損数 3 :平均値 4 :標準偏差 B :P S 9 :S↑ a r↑Day

この S 1 P S基本画面の中には，指示を与える S A S プロシジャーの指定， S A S ステ ト メントの指定，変数の指定，オプションの指定などのためのサプウインドウが準備されてい る. ユ ザーはマウスをクリックすることにより，自由に各種の S A S プロシジャを作成するこ とができる. オンラインマニュアルや Q&Aを使用するときのために SIPS Help" ボタンがあり，それを クリックすることによりヘルプウインドウが聞かれる.この中にはマニュアルと Q&Aのい ずれかを選択するラジオボタンが設定されてあり，これを切り替えることにより本システム が準備したオンラインマニュアルと Q&Aのそれぞれの機能を利用することができる. このマニュアルと Q&Aは，一太郎の文書の B4版 袋 と じ 印 刷 で 書 式 設 定 し で あ る の で ， ヘ i n d o w s 3.0 のマルチタスク機能により，並行して一 ルプウインドウで参照するほかに W 太郎で印刷し別途活用することができる. また，現在の SASプログラムの作成状態を確認したいときのために 現在の P r o g r a m "呼 び出しボタンがあり，それをクリックすることによりその時点までに作成されているプログ ラムを随時確認することができる. S !.I.;Bl~l ヘルプ [選択] ・￨ lm基本画面￨ 1 見在の P r o g r a mI : t l H e l pT y p e ⑨ 干 ニ ュ 7ル OQA ヘルプメッセージ Windows封応 SIPSシステムの紹? 大 SIPS/Winには以下の特長が有ります 芯~ヘルプ ※S [選択] H e l pT y p e 卜包刀を乙=t:...~+ ￨ 月 ! t1 J Tヲ= ‑ i E . Q&A 1 一 ￨ ( 1 ￨ い 凶 ω S 釘 川 I 附 陀 P m S ド ￨E見在の P 附 「 印 句 O 問 g 問￨ oマ ニ ュ 7ル ⑨ j G A ! ヘルプメッセージ Q A があるか ‑ t 検定にはパラメータ(七値、 f値、等)を用いたパラメトリック 検定と、順位変換など、パラメータを用いないノンパラメト 1 )ツ 検定があります。 前者の代表的な物に七検定、 f検定、分散分析等があり、後者は ' v Vi l c o x o n検定、日検定(クラシ力 J レワリス検定)等があります。 パラメトリック検定の弱点の一つに、はずれ値に対して非常に 影響を受けやすく、その対応策としてスミ J レノフの棄却検定が使用・ 図S . S IP S Wi円のオンラインマニュアル， Q & Aシステム ‑ 143 ー

④終了指示 S 1P S基 本 画 面 で 現在の P r o g r a m "呼 び 出 し ボ タ ン を 押 す か コ ン ビ 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 A Sプ ロ グ ラ ム が 自 動 作 成 さ れ る. i l mWJプログラム T I T L E'基本統計量 PROCMEANS DATA=DATA1 MAXDEC=3; VARAGE WBCP R E WBC 1 M R U N ; PROCP R I N廿0 ; 車内 I N廿o* 1 R U N ;1 F WBC2M な統計量 WBC̲3M; U N I V A . S ， 1 1 1 図 7.作成されている S A Sプログラム ⑤実行・アウトプット S A S社は 9 2年内に Windows 3. 0用 S A S シ ス テ ム の 発 売 を 予 定 し て お り ， そ れ が 我 々 ユ ー ザ ー の 手 に 入 る よ う に な れ ば . S A S と S 1 P S Win の マ ル チ ウ イ ン ド ウ ・ マ ル チ タ ス ク 機 能 に よ り ， 一 方 の 画 面 で SA Sの プ ロ グ ラ ム を ジ ェ ネ レ ー ト し な が ら ， 別 の 画 面 で そ れ を 受 け て S A S による解析を行なうということが可能となる. 現 時 点 で は キ ャ ラ ク タ ー ベ ー ス (C U 1)で作業を行なうことになるが. S A S の 実 行 環 境 を P C で行い. S 1 P S のオペレ ションを S A Sの チ ャ イ ル ド プ ロ セ ス ( 裏 画 面 ) で 実 行 した場合. S A S の プ ロ グ ラ ム 画 面 (DM S 画面)でコントロール+・ L・ キ ー を 押 す こ と に より S 1P Sが 作 成 し た プ ロ グ ラ ム が 瞬 間 的 に メ モ リ ー に ロ ー ド さ れ る . 出力は初期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用になるので，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 に出力できる. ‑ 144 ‑ ザープリンタ 等

5. S 1P Sの 泉 本 什 様 5. 1 . アクセス可能なファイル 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 タプ (TAB)区 切 り ) ・可変長デリミタファイル (カンマ区切り， ・A S C 1 1標 準 テ キ ス ト フ ァ イ ル (キャリッジリターン回区切り) ・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 ハ ド環境: M S‑ Wi n d 0 W S 3. 0 以 上 が 十 分 に 動 作 す る 環 境 ハ ー ド デ ィ ス ク 使 用 量 : シ ス テ ム の イ ン ス ト ー ル の た め に 1M B. 作 業 用 領 域 と し て 2 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 ドディスクにスワッピングすることにより，メモリ 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 S A Sプ ロ シ ジ ャ 数 を 制 限 す る 必 要 は 特 に な し そ れ は メ モ リーのスワッピングなどに必要な利用可能なディスク容量に依存する. 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 ジョンや SASを 稼 働 さ せ る コ ン ビ 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 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 (SIPS) 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 動 的にシステムによって吸収されている. 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 どはもちろん， ミニコン， クステーションな メインフレームなどでも使用することができる. 6. S 1P S Win の 特 長 6. 1. 操 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 ベ レ ー テ イ ン グ が 高 度 に 進 ん だ ユ 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，フログラムのコーディングに要す 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聞が不要となる. 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. 145 ‑

④システムがデータベ←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 こは文字・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 れるプログラム i 、 L ⑤ Windows 3.0 の GU 1環 境 上 で 作 動 す る こ と か ら オ ベ レ ー テ イ ン グ 法 を 習 得 す る の が 簡 単である. ⑥ オ ン ラ イ ン マ ニ ュ ア ル と Q&Aの 2つ の シ ス テ ム が 完 備 し た あ る の で マ ニ ュ ア ル レ ス で 操 作が行える. また， こ使用している文書の作成や管理は一太郎で行っ このマニュアルと Q&Aシステム i ているのでユ こ応じて印刷・製本して活用することができる. ザーが必要性 i i n基本画面でオベレーティングできる. ⑦ 以 上 の 操 作 の 殆 ど は 図 5 に示した S 1P S W 必要なときは各種のウインドウが聞きコンピュータに指示できる. 6. 2. シ ス テ ム 面 か ら み た S 1P Sの特長 ① 我 々 が S 1P Sを 記 述 す る た め に 開 発 し た SAIL言語は. SA Sの パ ジョンに影響さ れ な い の で SASが パ ー ジ ョ ン ア ッ プ し で も 即 対 応 す る こ と が 可 能 で あ る . ② S A 1 L言 語 は 可 読 性 が 高 い の で シ ス テ ム の 維 持 ・ 管 理 ・ 拡 張 が 容 易 で あ る . ③ SA 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 トにし SA 1L言 語 で こエントリーすればいいだけなので，きわめて簡単にシステムを拡張する 記述しシステム l ことができる. こ多くのプロシジャをアプケ 事実，我々は短期間 i ションとしてシステム i こ組み込むこと ができた. ④本システムはW indows 3.0 の GUI上 で オ ブ ジ ェ ク ト 指 向 言 語 で あ る C++を 使 用 し て い こ移植しやすい. るので，異なる oSな ど 他 の フ ラ ッ ト ホ ー ム i 7. S 1P Sの SAS/ASSIST'こ対する優位点 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 ター P r o g r a mG e n e r a t 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 ー タ ー 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. こ. S 1P Sの SAS/ASSIST1 こ対する優位点のいくつかを列記する. 以下 l ① S 1P Sは コ ン ビ ュ ー タ と 対 話 し な が ら ， ユ ザ 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 行 な う 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 . SA 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. 146 ‑

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 ー チ は 2つ あ り ， ひ とつは異なる多数のプロシジャを取り込むのと， 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である. その両者を一括してプロセッシングすることができる. !￨圃11 1 f S A Sプロシジャ指定時実行 S'A5フロントエンドプロセッシング 異なる多数のプロシジャを 取り込む S IP S基本画面内で実行 :プロシジャ・・・・ ・ 1 ￨プロシジャ 5 1 プロシジャ 4 l プロシジャ:̲̲̲̲̲̲， I1 11 i フロシジャ l S IP S フロシジャ 1" ー ‑ 基本函函 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 B. 5A 5フロントエンドプロセッシング ③ Windows 3.0 の G U I環 境 に よ っ て ， 作 成 さ れ る S A S プ ロ グ ラ ム を 随 時 確 認 し な が ら そ の作業をすすめることができる. ④システムがファイル内容を把握しておりユ ザ がマウスをクリックした際，変数のタイプ 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) . ⑤ S 1P S Win が 稼 働 す る 環 境 は Windows 3.0 が 動 作 す る 他 に は 特 に 制 約 条 件 は な く コ ン ピュータ資源を浪費しない. ⑥ S A Sア プ リ ケ ー シ ョ ン の 追 加 ・ 拡 張 は SA Sが 新 た な フ 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. ⑦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 147‑

9. お わ り に 我々は従来から将来我々のおかれる状態を構想し，そのときのデータ解析業務のあり方を模 索 す る 中 か ら SASの プ ロ グ ラ ム ジ ェ ネ レ ターシステムを考案し構築してきている. 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. SA Sの 開 発 の 第 一 のタ ゲットマシンとしてワークステーションをあげていること.かっその対価格性能比が 驚 異 的 に 向 上 し て き て い る こ と . MS‑DOSマシンが W ind 0 W S 3 . 0 の発売によりマ 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. また. SAS社 は W i n d o w s3 .0用 SASシステムの発売をアナウンスしている. i n d o w s3 .0用 に 開 発 し た SASフ ロ ン ト エ ン ド プ ロ セ ッ サ 我々が今回 W IS 1PS W i n Jは. GU 1( G r a p h i c a lU s e rI n t e r f a c e )から構成される S1PS W i n基 本 画 面 を 通 し て ， い ち ど に 多 数 の S A Sプ ロ シ ジ ャ を 探 索 的 に 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. i n は. W i n d o w s3 .0版 SASの 登 場 を 期 待 し て そ れ ら の 流 れ そ の 様 な 意 味 で は S1PS W を先取りしたものともいえる. 今後 SAS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 ー 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. 今 回 我 々 が 開 発 し た S1PS W i n は将来の標準 GU 1に な る も の と 予 想 さ れ れ る 2‑3中か i r i d o w s3 .0 用 に 開 発 し た も の で あ り ， そ の 存 在 意 義 は き わ め て 大 ら，その手始めとして W きいものと考えられる. 148一

日本 5A5ユーザー会 (5UG 卜 J ) 安全性試験システムに組み入れた SASプログラム自動作成サブシステム 松井一 アップジョン ファーマシュウテイカルズ リミテッド SASProgramAutomaticGeneratorTransportingS a f e t y AssessmentSystem H i t o s h iMatsui TsukubaResearchL a b o r a t o r i e s b a r a k i ‑ k e n 23Wadai，Tsukuba‑shi，I 要円安全性試験システムは、データ解析、 l 阪菜作成 1判J Iの短縮といったラボラトリー Jされている。新W2I1 1詰 オートメーションや GLP対策を目的として、多くの企業で利Jl に必要な安全性試験は、厚生省の定めたガイドラインに従い、定型化した内容のものが 多く、その解析方法も定型化できるのが現状である。 H ; 斤作 申請用安全性試験のデータ解析において、解析内容の標準化ならびに質的向仁、 W 業の効半化を目的として、 SASプログラムを自動作成するサブシステムを 1 m発した。 サブシステムは、既存の安全性試験システムに組み入れられ、データ解析 1主にコンピュ ータ・プロトコールをもとに、 SASプログラムを生成し実行する。 このことによりユーザーは、安全性試験システムを利 しているときと同機の操作で、 必要な統計レポートやグラフを得ることができるようになった。 m キ ワード:安全性試験、 SAS/STATS、SAS/GRAPH、定型的解析、プログラムジェネレーター 1.はじめに Jかにすることを目的とした試験で、新薬 安全性試験は、化合物の持つ毒性を W 申請 H 寺に必須の ‑ l i i j l i ; : t ; J ; t : 試j 肢の lつである。j¥ J U 肢に裂する J U JI ¥ I J ならぴ1 こ発生するデー タの量から、前臨床試験の律述段階になることが多い。少しでも効率よく試験を行 lT版または自社開発の安全性試験シ うことを主として、多くの製薬企業において、 r 阪菜作成に役立てている。特に群別 l 限票作成 H 寺には ステムを利用し、データ収集、 l 統計学的解析が不可欠なことから、これらのシステムでは、統計機能が組み込まれ ていることが多い。安全性試験で行われている数値データの解析手法として、分散 分析、多重比 i段 、 } 11 i ' i 位和検定およびカイ 2乗検定などが主である。多くの場合、安 全性試験システムで提供される統計解析機能によって、これらのデータの!日析は可 lいるためには、その機能を予めバリデーションする必 能であるが、 GLP試!投で J 要がある。このバリデーション作業には、多くの時 I l L Jと労力を嬰する。また、新た に解析手法を追加したいような場合にも、多くの労 ) Jを必嬰とする。これらのこと z tし、安全性試験システ から、当社では、第 2世代の安全性試験システムの導入に l ムはデータの収集管却を主として行い、統計解析ならぴ、に統計レポートの作成は、 SASを いて行うこととした。 SASでデータを解析するにあたり、解析対象試験ならびに解析データを検討した f.析で済むことが多いことが判明し 結果、多くの GLP試験においては、定型的な W た。また、各安全性試験の試験計 i 山 i 昔は、コンピュータ・プロトコールとして安全 投に先だ って入力されていることから、コンピュータ・プロト 性試験システムに試i コールの情報をもとに当該試験で必要とする SASの解析プログラムを生成するプ ログラム・ジェネレータを作成し、サブシステムとして、安全性試験システムに組 み込んだ。 m ‑ 149

2 . プログラム・ジェネレータ和正要 2 .1 . 動作環境 ノ、ードウェア 安全性試験システム SAS 2 . 2 . VAX6000model210 XYBIONP a t h{foxSystemv e r s i o n4 . 1 . 6 SAS6.06 システム構成 プログラムジェネレータは、大別すると下記の構成よりなる。 生データ抽出プログラム プロトコール情報1' 1 1 1出プログラム SASプログラムスケルトン DATAステップ定義ファイル 群別解析補助ファイル タイトル文定義ファイル 2 . 3 . 処理の流れ Yes ~ ‑ 150 一

3
. システム構成要素
D
i
g
i
t
a
lC
o
n
t
r
o
lL
a
n
g
u
a
g
e
) を用いたコマンドプロシー
本サブシステムは、 DC L (
ジャによってコントロールされている。
3
.1
.

生データ布I
IUlプログラム
XybionP
a
t
h{foxSystem (以下、 XPT S) は、他のアプリケーションソ
フトウェアでデータを利用できるように、 i
阪裂を作成時と同様の手)I!f{でデー
タベースより指定したデータをフラットファイル化する機能がある。このフ
ラットファイルを作成するプログラムが、データ :
j
1
1
1出プログラムと l
呼ばれる
プログラムである。本システムにおいても、解析プログラムへの入力ファイ
ルは、このデータ1"
1
1
1出プログラムを利用し作成している。

プロトコール情報知 1
1
1
'
1プログラム
XPTSのプロトコールファイルへアクセスし、試験釘:に特有な情報を
引出し、情報毎にファイルを作成するプログラムで、フォートランで記述さ
解析補助ファイル、タイトル文定義
れている。作成するファイルは、試験自 u

3
.
2
.

ファイルがある。

SAS で必~なステートメントは、次のように生成してい

る
。

201

3
.
3
.

DO1
=
1，
NDGST
WRITE(5，
2
0
1
)1
ENDDO
FORMAT('PROCSORTDATA=M'，
1，
'
;BYCATEGORYPARAMSEXI
D
O
F
S
;
'
)

SA Sフ。ログラム・スケルトン

解析プログラムの本体である。解析プログラムは、一般的に試験釘:にそ
の内容を反映して変更を必要とする部分と変更が不必要な部分とがある。コ
ーデイングを工夫することにより、両者をセパレート化し不変部分をスケル
トンとして定義している。試験句;に異なる部分は、 %INCLUDE文でプロトコ
ール情報"
1
1t
l¥
プログラムで作成された外部ファイルを参照している。現在、
i
s
h
e
rのLSDテスト、 Wilcoxonの順位和検定、ならびに用量相関性
分散分析、 F
を見るための R
e
g
r
e
s
s
i
o
nT
e
s
t が登録されている。

3.
4
.

データステップ定義ファイル
抽出した生データのフォーマットを定義したファイルである。
1
1
1¥プログラムで作成され
予め、生データ羽 1
るフラットファイルのレコードフォーマッ
DATABW;
I
N
F
I
L
E BW$RAW;
トを定義しておき、抽出したデータについ
INPUT PARAM$ 8‑9
て、実行時に SASプログラムに引き波さ
ANIMAL
12・19
れる。
SEX$
GRP
IDOFS
RAW

23
27‑28
31‑35
48‑55;

CARDS;
試!段別 W
H
斤補助ファイ l
レ
解析プログラム内で、試験釘:にうもなる部
分を格納したファイ
ルである。
DATA M1; SETLS2;
I
FGRP^
=
1THENDELETE;
DATA M2; SETLS2;
I
FGRP^=2THENDELETE;
DATA M3; SETLS2;
I
FGRP^=3THENDELETE;
DATA M4; SETLS2;
I
FGRP^=4THENDELETE;

3
.
5
.

‑ ¥51

タイトル文定義ファイル 統計リポートやグラフのタイトル文やフッタ一文を格納したファイルで ある。 3 . 6 . TITLE1 STATISTICALLYSIGNIFICANTENDPOINTS"; TITLE2 STUDY:SUJI92"; TITLE3 U・99， 9 9 9 " ; TITLE4 RAT C r j : S D ( C D ) " ; 4 . 特徴 データの一括解析 ユーザが指定した関連データをまとめて解析し、有意差のあった項目だ けを統計レポートとして作成する。多くの安全性試験システムでは、データ 解析は各データ項目毎に行われ、群別帳票として出力されることが多い。従 帳票を作成し比較す って、関連するデータの変動を見たい場合、データffl:に l る必要がある。これに反し、本サブシステムでは、試験の毒性兆候を容易に 把握することができる。 4 .1 . ノてイリンガルモード XPTSがノ fイリンガルモードをサポートしているシステムであり、当 社でも日・英 2ヶ国語で画面表示や l 限誤作成を行っている。本サブシステム 4 . 2 . も同様に、日 .~2 ヶ国語で動作可能である。 4 . 3 . 統一インターフェース XPTS カ ~D CLによって各プログラムをコントロールしているため、 本サプシステムも同様な手法を用いた。 XPTSのメニュー内に XPTSの プログラムと同様に本サブシステムを組み込むことができた。また、入力操 作も XPTSに近付けたため、ユーザは、 XPTSを利用しているときと同 様な手法でデータ解析ができるようになった。 A メーユー 動物室の作業 このモジュールは、動物室で発生するデータの収集と収集したデータの管 浬を行います。 プログラムとその機能は次の通りです。訪当する作業を実行するには、プ ログラム名の前に表示されている番号を入力してください。 #12345 11 12 プログラム AINPUT AOUTPT AEDATA AOLOG A IS P IL 機能 体重、摂餌量、摂水量、一般症状の入力 動物室で収集したデータの出力 動物室で収集したデータの修正 動物室情報の入出力 非i u 1 j定給餌箱、給水瓶の指定 デタの解析 グラフの作成 プログラム番号を入力してください。他のモジュールに移るときは、モジュ ール名を入力してください。メインメニュ に戻るときは、 <CR>を入力 してくださし、。> に υ

5 . 実行例 STATISTICALLYSIGNIFICANTENDPOINTS STUDY:SUJI92 U.XX， XXX RatCrj:CD{SD) Parameter Sex BodyWeight F FoodConsumption F Day 2 1 2 2 O v e r a l l S i g n i f i c a n c e P<0.01 P<0.01{R) SAL lNE o( mg I K g ) 1 8 0 . 9 1 5 . 9 U.XX.XXX 2 . 5(mg t ¥ < g ) 83.6 18.6 U.XX， XXX 25(mgi l <g ) 187.2 22.2 U.XX， XXX 250(mgi l <g ) 190.8 ・ ・ 16.8 ( R ).R e s u l t sonrankeddata ・ .Significantlydifferentfromcontrol，p<0.05 • .S i g n i f i c a n t l yd i l f e r e n tfromc o n t r o l，p<0.01 6 . おわりに 本稿で述べた SASプログラム・ジェネレータは、 SASのI n t e r a c t i v eLanguage の特徴を利用し、容易に構築することができた。プログラム・ジェネレータを導入 前は、試験毎に SASプログラムをコーデイングしてデータ解析を行ってきた。そ の際、多くは、以前の試験において解析に利用したプログラムを変更して利川して いたため、修正忘れによる簡単なミスが生じやすかった。本サブシステムを導入後 は、このようなイージーミスを一掃することができた。また、容易に SASの持つ 豊富な解析プロシージャを利 ) I Jすることが可能であり、現在、繰り返し i W J定データ 、 F i s h e rの直 に対する RepeatedMeasureやカテゴリカルデータへの Mantel‑Haenszel法 接確率法等の適用を考えているところである。 ‑ 153 ‑

日本 SASユーザー会 ( SUG卜 J) 研究所データ解析における SASシステム活用事例 0佐 々 木 和 典 小原直樹 角元慶二 大塚製薬株式会社徳島研究所情報資料室 A c t u a lc a s e so fS A Si nd a t aa n a l y s i sa tt h ei n s t i t u t e . K a z u n o r iS a s a k i N a o k iO h a r a K e i j iK a k u m o t o O t u k aP h a r m a c e u t i c a lC o .，L td .T o k u s h ir a .R e s .1 n st . 4 6 3 ‑ 1 0K a g a s u n oK a w a u c h i ‑ c h oT o k u s h ir a .7 7 1 ‑ 0 1 要旨 当研究所においては，前臨床試験(臨床試験に移行するまでのスクリーニング試験，評価 試験及ひ安全性詩挨)を行っているが，データを評価するという点からデータ解析の重要性 を日々感じているのカ司匙伏である。現在， SASの利用については，今まで怯開発した統計 プロク守ラムのバリデーションを行うためのツールとして，また自社開発するには非常に時間 を用する場合の統計・解析に使ってきた。従って， SASを直接使うことができる研究者は あまりなく，程遠(研究所 EDP 部門)が SASを使って統計・解析を行うとし 1う状態であ った。そこで今回，研究者自らが簡単に SASを使えるような先日里の手順を作成したので報 告する。 キーワード:研究所，ユーザー教育， Macint0 sh しはじめに 今回報告する内容は，研究者自らが SASを使って正しし、統計・角軒斤ができるとし、うこ とを目的とした処理手順であり，そのための SASの利用手1 ) 民統計手法の濁尺を中心と してマニュアル化したものである。まず最初に，今までの SASの利用内容について述べ ると， (1)データ虹盟システム(自社開発)にはなしせ館主を行う。 (2) 研究者からの統計・角斬僻買に利用する。 (3) 検定プロクゃラムのバリデーションを行う。 の場合が考えられる。しかし その利用は現在のところ， SAS単独の利用をしているた SASで史民里するためのテ.ータ入力が必要であり，ファわ噌習の煩雑さ，他シス テムでの SASデータの利用に問題がある。更に誌E では，ウインドウ，アイコン，プル めに， ダウン・メニュー，そしてマウスと~ ¥う組合せによるグラフィック・ユーザー・インター フェイスを用いた Macintoshの利用も増え，統計・解析l こ関連したデータ先日里手 順の見直しカ也要となった。そこで，ファイル管理の煩雑さに対して，あるし 1はデータの 再入力や他システムの利用に対して行った処理について説明したい。

2 . 利用環境 コンビュータシステムは、ホストコンビュータに 1BM4381 、端末が 1BM555 . 16/6. 06が 0とMacintoshから構成されており、 SASはパージョン 5 稼働している。 本論文で紹介するデータ処理手順は、当研究所に刻、て新薬開発及び応用研究に携わっ ている研究者を主たる利用者としている。各研究員には社員番号を元にしたユーザー ID が与えられており、 SASで処理したデータおよ U唄盟結果のファイルは、各々のテ.ィス クスペース上に保存できる。 SASプログラムはライブラリーにおいて一元管理しており プログラム実行時にはそれらが参照される。 パーソナルコンビュータの発達により、一次データを直接パーソナルコンビュータに入 力するケースが脅えつつある。当研究所の場合も、強力なグラフ作成機能をもち、データ の互換性を有すMacintoshのスプレッドシートを実験ノート代わりにする研究者 が増加してきた。そのため、昨年から、ホストの端末としても Macintoshを利用 できるよう対処している。 エンドユーザーである研究者は、各部署に設置されている端末から、エクセル，ロータ スといったアプリケーションを利用しながら、 SASを利用できる。(図 l 参照)特にM acintoshの端末からシステムを利用する場合は、ウインド、ウ間のコピー・ぺース ト機能により、エクセルおよび自社開発アプリケーションから簡単に SASのデータファ 寺点では イルを生成することができる。ホスト側で何画面にも及ぶデータの入力には、現H ファイル転差の手段が適していると思われるが、実際のデータ処理では上記の方法で十分 使用に耐えている。処理データの性格上、データの入力ミスによる軍法草は大きく、利用環 境を考えるとき最も気を配った点で・あり、今後も検討の必要があると考えている。 3 . 利用方法 では、実際に研究者自らが SAS引郎、データ処理(統計検定)を行う場合の手順につ して説明してし、く。あくまでも、これは正しい統計・解析を行う為に程遠(研究所 EDP 部門)が提案・推奨しているものであることをことわっておく。 ホスト端末が設置されいる場所には、 SAS利用法について書かれたハンドフ'ック的な マニュアルを用意してあり、研究者は実験データ(実験計画)に会げる検定手法をこのマ ニュアルに記載された例題集を参考にして決定する。むろん予め明確に決定されている場 合は、このステップを省略できる。 ‑ 156‑

検定手法か決まるとデータ入力を行う。 データファイルの形式は、二計.間上回克一 " ' ワクシー1 c ， " ， ， ， ， " ， " ， ， " 。 . . . ， . ? 8 3.). . 3.)9 '2 3 元配置モデル，カテゴリカルデータ，多変 量j 桝斤という具合に大まかにグループ分け 、 、 ， " ' " しており、同一グループ内では共通のフォ 3.17 ' " '25 " ， " ーマットとなっている。データ入力は、 X 2 百3 EDITにより直接手入力する方法か、 R exxプログラムを介して XEDITを使 一 ¥s n HV " ・ 1 プ 'FIT .r' W ' ‑1 1 nfP.J!JlI'nl!J'I'D司 r"I' ， ~n，旬 V 1'， " ， . . . " 日 明 μIlll]:!fr有OI::: ‑52 「 9 T . 操作でき、また前出のMacintosh ・ ・ n ' . . 日」 午 一 一 一 一 ‑ L ‑一 一一 一一 一 一 一 一一 ‑ ， . ー ー 」 一 一 一 一 一 午 一一一一一一一 ‑ ‑一一一一一一日'"日冊目 a ゆ 叫 『 ~・， l.07̲l.l 3.11 l.> 息 ー̲3.11̲一ー一一ーーーーー一一一一ーーーーーーーーー一一一一一ーーーーーーーーーーー‑ l.: s . . . ̲ ̲3.09..一一ーーーーー一一一ーーーーーー一一ーー』ー』ーーーー一一ー一一一一一ー一一一一‑ 一一‑日一一一一一一一‑ 3 .: : t : S . . . ̲ 3.0 九一一一一一一一ー一一ー一一一一一ーーー一一一一一一 QUIJ [ltlU . I ‑SIIU( ~阿.c " ' 合に適した方法である。(図 2参照) OUlτ リンターへI U力する O またグラフが必要な ι R白 xxプログラム に I J f . 心の処理結果の見方であるが、日本語 • ︐宮 2 3 ‑‑‑ z z v 6 山町い同 322 対応のアプリケーションソフトに慣れた者 や統計知市訟が不十分な者にとって、メイン フレーム版 SASの帰してくる処理訴古果と u ・3 3 3 43333 目剖帥加国叫凹同回目 曲目回目回目曲目叫回 u九 ・' i 9・ o ' a . ︐ . ・3' 32ss e ' e・ ・ . ︒ E2333333︐ . E・ E ︒ ・ ‑SE0'︐ 9・ 2図 書 ︐ . 2023'2 ︒ ・56'e' ， 同 f曲 一 回 引 い 一 一 一 一 一 一 "・ ・ ‑‑ • 場合も、 SASを終了することなく出力で きる。 8 .g百 3270.S . ' 。 針n ' S f lSOIHR 1 エクセルからのコピー・ぺース卜を行う場 SASの実行は SASに続いて検定に対 応したコマンドを入力するだけでよい。処 理結果は実行した端末においてすぐ参照で き、必要であれば端末に接続されているプ 2 ・ " ' は、タブキーによるカラム移動などスプレ ッドシートに慣れたユーザーが違和感無く 8' 民日 3270‑$.. I $A$OQOII‑‑‑ー一一一審問入力低.， 1 Z l ' 1 用する方法で 入力する。特に後者について し、うのは見易いとは言い難い。しかし、そ れで見誤る事になれば大きな問題である。 そこで前出のマニュアルを参照してもらう 一 'hv‑ '一ム イa フ ︐ 一 一 つ タ一山成 二六作 ‑ Lル ﹃ ア 一 一 S一 郎 イ A R ア ha ・タ i ス 一 AF 一↓ ア ︿ P D ド﹂ト A 一向 n4 コこ 図 s ‑ とフ 同・ それには、研究者の統計女厄哉を高めるとい う方針に基づいて、手法ごとに結果の見方 や考え方を記載してあり、ポイン卜を押さ えることができるようになっている。 ‑ 157

4 . 統計処理方法 研究所内で， SASを用いた統計・解析方法として，研先者に提供しているものを表 l に揚げておく。この中の手法は，ほとんどが SASの統計用プロシジ、ャーを使って検定を 行っているが，中には SASの統計用プロシジャーにはなくて，プログラミンクeを行って 対応しているものもある。とりわけ，研究所においては手法の中でも分散分析関連の検定 を行うデータ(実験計画)カザド常に多く，それに伴つた検定手法カがt えば，ノンパラメトリックのデータを用いた場合の多重比較や用量依存性の検定などは SASの統計用プロシジャーの中にはないが，研究所データ解析には必要といった具合で、 ある。また，分散分析と一口に言ってもさまざまなデータモデルによっても異なり，研究 者が誤りなく使いこなすことが重要である。 このために，マニュアルの中には，データモデj助、らどの統計手法を用いればよL、かと L、 う手引きを載せており，研究者が自分に合った統計手法を探せるようにしている。 5 . おわりに 今回，行った SASの研究員への普及活動により， SASの利用頻度の向上だけに留ま らず，マニュアル及ひ'SAS出力結果を理解することにより統計女隔哉を高める上において 大いに役立ったと思う。今後の課題としては以下の点について考えていきたい。 (1)操作性の改善 (2)表計算ソフトとのインターフェイースの強化 (3) 自社開発システムとの連動性の強化 最終的な目標として， SASを統計開斤の標準的なツールとして位置ゴけし，研究所内で 期白される実験データについて一貫した処理及び保管例子えるシステムの確立を目指し， 努力していきたいと思う。 158

表! 大 2群間の検定 •t ‑ t e s t :大分散分析 (対応のな t¥ t検定) •B a r t l e tt 'sh o m o g e n e i t yo fv a r i a n c e t e st ・ P a i r e dt ‑ t e s t (パートレッ卜の等分散検定) (対応のある t検定) •H V a yA N O V A •W il c o x o n 'sr a n ks w nt e s t (一元配酌撒分析) (ウィルコクソンの順位和検定) . W i l l i a m st e s t •W i1 c o x o n 'ss i g nr a n kt e st (ウィリアムズの用量依存の多重比較) (符号付き順儲綻) (プ口ビ)卜法による推定) ・2 ‑ W 抑 制O V A‑n o tr e p e a t (繰り返しのな t ¥ 2元配骨子散分析) ・ 2 ‑ W a y釧O V A‑n e s t e dm o d e l (枝分かれ型 ‑2元配艶子散分析) ・3 ‑ W a y釧 O V A‑r e p e a t (繰り返しのある 3元配骨子散分析) ・3 ‑ W a y釧O V A‑n e s t e dm o d e l (枝分かれ型 ‑3元配艶子散分析) ・L a t i ns Q u a r em o d e l ・P a r a l l e ll i n ea s s a y (ラテン方格) (平行線検定と効力比) ・C r o s so v e rm o d e l 大田席および相関 •R e g r e s s i o nA n a l y s i s (1次回帰と封院) •C o r r e l a t i o nC o e f f i c i e n tt e s t (相関係数と無相関検定) •P r o b itA n a l y s i s (クロスオーバ一法) 大カテゴリカルテ'ータの角科斤 •C h i ‑ s Q u a r e，F i s h e re x a c tt e s t (カイ二乗検定と直接確率法) . K r u s l m H V a l l i st e s t (クラスカル・ワリスの!開討鉱E) •K r u s k a l ‑ W a l li st e s t，M u lt i p le . M a n n ‑ ¥ V hi t n e yU ‑ t e s t c o m p a r l s o n (マン・ホイットニーの U検定) (クラスカル・ワリス後の多重比較) •C o c h r a n ‑ M an t e l ‑ H a e n s z e lt e s t( l ) •F ri e d m a nt e st (一方に1 ) 関亨がある }i)(7. Jトリリ検定) (フリード、マンの順位検定) ・ C o c h r a n ‑ M an t e l ‑ H a e n s z e lt e s t ( 2 ) (一方に)1間亨があるパ7 . Jト ， 1 )7検定) •F r i e d m a nt e s t ，M u l t i p l ec o m p a r i s o n •C o c h r a n ‑ M an t e l ‑ H a e n s z e lt e s t ( 3 ) •N o n ‑ P a r a m e t r i cn e s t e dm o d e l ( 1 ) 間亨がな L) ( 7 . Jトリリ検定) (枝分かれ型 ‑3元配骨子散分析) 、 •C o c h r a n ‑ M an t e l ‑ H a e n s z e lt e s t ( 4 ) (層別分割表の角特斤一市川 ， 1 )7検定) ・C A 加0 0P r o c e d u r e ( l ) (反復測定の) ( 7 . J卜 ， 1 )7検定) ・C A T h I O OP r o c e d u r e ( 2 ) (反復測定の平均スコア角幹斤) ・C A 加0 0P r o c e d u r e ( 3 ) (複数の母集団の反復測定) (フリード マンの多重上は交) :大多変量角軒斤 . M u l t i p l eR e g r e s s i o nA n a l y s i s (重回帰分析) •C l u s t e rA n a l y s i s (クラスタ一角特斤) •P r i n c i p a lC o m p o n e n tA n a l y s i s (壬或分分析) . O i s c r i m i n a n tA n a l y s i s ( 半 1 j5 J I J分析)

4‑

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三平二互

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1 30

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明n
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10

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2
3
R."， Numbe
‑rs

データ処理(検定)

SQL
ρ
， B (データ保管及び照会)
L
u
n
くX
A

Z
ロ
CO
nP

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日本 SASユ ー ザ ー 会 ( SUG卜 J ) VMS版 SASシステム リリース 6 . 07による実験データ統合環境 日本ディジタ jレイクイップ }iト株式会社 山口出司 7プリケ】ション営業統括部 エ ン ジ ニ 1IJ ング営業部 ︽HLW EE m川 ︐ ゐ n u ︑ 目 ︽ μ nVH1V HVE nHu nHU ‑ 司l 企 企 Hv ︽ nHH e 司l 内 一w 伊﹃︐. 内川柚 T ムL ︽ H LrE ︑ ν n ︑ 'll‑ n u 内川凶 内伺M A E ︐ ︑ 目 内川U ﹃ ム ﹃E u ' 可パU A B ︽戸︑ ・ l企 阿川刷 n u . ‑ ・ ︽ V1 ︑ H 旨 書噌 n H ν ι ‑ . 且 VA nHU 要 近年、研究，開発分野においては、製造物責任問題や複合技術の路用等により、 ております。 実験に求められる要件がより複雑化，高度化して 3 ー方、製品開発サイク jレ の 短 縮 化i l、企業にとって自けられない命題であり、 ております。 その意味で効率的な実験システムがますます重要となって 3 ここでは、効率的な実験システムを目指して V M S 版S A Sシステムバージョン 6 . 0 1を I ! .解析システムプロトタイプを S A Sの最新機能である、 中核とした実験データ計 A S A S / C A L C，S A S / L A B，S A S / A F，S A S / I N S I G H T 等を折り込み実現致しました。 今 回i l、自動車の振動実験を想定しており、取り扱うデー?としては、エンジン 回転数変化 I~ 伴う阪動分布を仮定致します。このプロト?イ 7' i l、計測デ】? カ jレなプログうムでデー?統合がで d~ D E CR T I 、 を 収集のところでは、グう 7ィ 報告書作成のところでは D T P 1 7ト( D E C w r it e )を利用し、 S A Sとの有機的な統合に より、より使いやす(柔軟なシステムとなっており、あらゆる研究，開発分野で ご利用賀けます。 キーワード: VMSr . 反 SASシ ス テ ム パージョン 6 .07 → SAS/CALC SAS/LAB SAS/AF SAS/INSIGHT DEC RTI DEC write Pathworks for VMS Pathworks for MAC DEC社 の オ ベ レ ー テ ィ ン グ シ ス テ ム VMSで動く、 SASの 最 新 ノ ぜ ー ジ ョ ン → 3次 元 ス プ レ ッ ド シ ー ト シ ス テ ム →統計解析のアドバイザリーシステム →アプリケーション開発環境 →会話的データ解析ツール → DEC 社 の 計 淑] 1・ 制 御 統 合 ソ フ ト ウ ェ ア → DEC 社 の DTPソ フ ト 社のパソコン統合ソフト(サーバー) → DEC → DEC 社のパソコン統合ソフト(クライアント) ‑ 161

1.はじめに 近年、自動車、電機、半導体、金属材料、製薬，化学等の研究開発分野においては、 製造物責任の問題や複合技術の採用等により、実験の内容'項目'頼度に求められる 要件がきびし(なり、強いては、実験自体が複雑化'高度化してきております。 レ の 短 縮 化i l、企業の存亡をかける 8けられない命題であり、 ー方、製品開発サイク l その中で実験工程の短縮、実験デー?の有効利用が、今まで以上 I~ 求められていま す。その意味で、容易に構築可能で柔軟性のある効率的な実験システムが、ますます 重要になってきております。 ここでは、柔軟性のある効率的な実験システムを目指して刊3 版S A Sシステムバージョン 6 . 0 7を中核とした実験データ計測，解析システムのプロトタイプを S A Sの最新機能である 凶/ C A L C，S A S .凶 ， SAS/AF ， SAS/INSIGHT等~~~~み、実現致しました。 今 回i l、自動車における振動実験を想定しており、取り扱うデー?としては、自動車 数 を 変 化8 せて得られるものとし、 本体の各場所における振動を、エンジンの目 k それらのデー?を型式別，年式 ~II tSAS/CALCI~ て管理し、臨時 SAS/LAB ， S A S / I N S I G H T 等 を 使用し解析するものとします。 l、計測データ収集のところでは、グう 7ィ カl な レ 7イコンを結線 このプロトタイプ i す る ど 1で、データ収集，統合のプログうムができる D E CRTIをベース I~ 致しまし t~ 0 報告書作成のところは、 D E C 社 のD T P 1 7ト で あ るD E C v r it eをペースに致しました。 これは、現在の S A S にはない計測分析機の制御とデータ収集機能、本格的な報告書作成 機 能 を1 mの7プ リケーションで補うためであります。 そ し て 、 S A Sと有機的に結合することで、より使いやす(柔軟な効率的なシステムとなり、 あらゆる研究，開発分野でごI用噴けると確信致しております。 一 1 62一

2 .システム構成 ウ ェ 1) を 図1 i こ 示 し ま す 。 今回のプロトタイプシステム構成(ハードウェ了 ・i7ト 図 i にあるように、自動車本体の各場所 ~l ら得られる騒動デー?を、計 ~!I 機及び A / D 変換機から G P I BやR S ‑ 2 3 ‑ 2 C 等 を 通 し て 、 D E CR T Iに てV A X s t a t i o n 4 0 0 0M 6 0に取り込む とします。そのデー?を、 SASシステム i~ て管理、解析し、報告書作成等行なうものです o it~ 、 VAXstation4000 M 6 0と イ ー サ‑ . t ' iトでの接続されている M A CIi、仮想端末として V A X s t a t i o n 4 0 0 0M 6 0のS A Sシステムを貼C 上で動かし、データエントリーや情報端末として : t、S A Sシステムのデー?と、貼C のデー?の交換を行い、 使用することができます。 i A Sシステム解析結果を M A C のD T P i7トに切りはりしたり、 S A Sシステムの 例 え 1、S テ ー プ jレ デ ー ? を 、 M A C の ス プ レ 7ド シ ー ト ソ 7トi こ 渡 しt りすることが簡単に行えます。 トP a t h w o r k sによるもので、同様の構成i lPC9801 、 これは、パソコン統合 i7の J3100でも可能となります。 図1.システム構成図 E t h e r n e t GP‑IB RS‑232C Macintosh VAXstation4000M60 恒システム .VMS) SAS ノfージョン 6 . 0 7 .日本語 DECerite2 . 0 .DEC RTI3.0 .DECdecision2 . 0 .PATHWORKS f o r VMS 4 . 2 一 163 .PATH羽'ORKS In t o s h f o r Mac

3 .システム撮要 3‑1システムスタートメニュー 図2 にしますように、まずはじめに、 M O T I F の了プリケーション起動機能を利用して メインメニューを作成しております。 i 番目の実験データ収集を選択すると D E CR T Iが 起 動8 れ、実験データ収集し、 レを生成する7'ログうムがスタンバイとなります。 ( 3 .2 参照) 結果テープ J l 2 番目の実験データ解析を選択すると V M S 版S A Sシステムバージョン 6 . 0 7 h ， ， A S / L A BS A S / C A L CS A S / I N S I G H T 等を利用した処理が可能と 起 動 さ れ 、 S ( 3 .3 参照) な り ま す 。 l 所定の書式 3番目の実験データ報告書を選択すると、 D T PのD E C w r it e h 3 .4 参照) 7ォ こて起動され、報告書を作成することができます。 ( ー マ ッ トl 図2 .M O T I Fの機能を利用したシステムスタートメニュー 璽盤聾語面訟主命函盃函逗高函函扇面長函j 最前! セフショ"'(!i) 77')三 位 と 旦j方ブシヨ"'(Q) 一己ー=""¥演字幅京エミュレータ⑪ ヘレ 70 J )I H 一回~l':"r.吋叫 実 践 デ ー タ 管 理 ・ 解 析 往 時 且O 司 実厳データ唄集佃 ~CR 口》 ￨実昼データ傾告・(!lE島町 te)" . 圃1:附司ヨ.，，"'，司~...回目，~~畳間a"おl~・実融迎噛 l 亙 ￨ . " . . 四 ‑ !日開￨ L 1 同 ・ . 1 皐 凋2 Help ‑ 164 一 ""則民向 ・ 仁z 一 一 一 一 一 一 → 一 一 政 両 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 ￨ ‑，;! 肝 刊 . . " ' ， " . . . . ・ ・ m ・一ー.日・…...一 " ̲ ， ) ， ̲ . . . . . . •• 、

3‑21‑j収 集 こ こ で は 1 各計測機から原動デー?が収集 3 れているとして(実際には、デー?を f 数が日時 1 0 0 0 r p m， 2 0 0 0 r p m， 3 0 0 0 r p m， 4 0 0 0 r p m， 5 0 0 0 r p m c 内部発生しています。)目i 変化します。その時々の最大値を、その回転数の時の振動として、テープルを作成 していさます。そのプログうムが、図 31~ 示してあります。 i1 イコン ~II に設定 3 れて 7 イコンが ~ð 線 3 れた だけのもので 1 グう 7 イカルな機~~ b いますので、従来の B A S I C 等の言語によるプログぅ:ング i こ比べ、開発効率が優れて います。また、開発担当でな〈ても、その処理の流れが視覚的!~担握できますので、 メンテナンスが容易となります。 !~示します。 そのデー?収集の状態を図 4 図3 .D E CR T Iでのデータ収集 プログうム ‑ ~，;;)..:;・ぜーーーー一一一ー』 豆型豆豆霊室翌= 且晶』副 E3・・ Z二二二二‑‑コ￨ .1‑j収集状態 図4 直』回且泊晶画困 . . . ，・ ・ ‘~・ ・ 2‘)~ Acquirgd Siqnal こ ニ C二二二二二二二二二'" : ‑ i i I : : : : ! ，~川 10 Z二二二二二二二ニコ l π . . =迭=ニコ! ; 2 li~ 混 同 ‑ : 1 : 三 三 。 ~= = n 日 口同 M 1 POIHTIIOWI I 165 田 口Curwn IH"n f ' ( I K.U I 吉田・ cl t : i : ! l TIH 臼 白 血 首 曲 p町 ~豆~ ! f I 01HU.u.x1

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3‑3データ解析

3‑3‑2S A S / 凶による初心者にもできるデータ解析 次 t3-3-1 の SAS/CALCI~ 登録 8 れたデー?に対して、データ解析を実施することが 想 定8 れます。もちろん従来の S A S / S T A T 等を使用すれば高度な解析が可能ですが、 ここでは、初心者にもでをるデータ解析として S A S / L A Bがあります。 S A S / L A B l i、いわば、データ解析の家庭教師とでもいうべをもので、デ ‑ j dえ選べ i l、 解析法の選択、仮定違反の摘出、解析の要約等を会話的 I~ 実行して(れます。 こ れ に よ り 、 fれがデータ解析しても、最低限の解析が可能となり、全体のシステムの 信頼性が増加するー方、利用者層のすそのが広がり、システムの稼動率が上がります。 その操作状況を図 3 に 示 し ま す 。 図8 .S A S / L A Bの操作画面 Data set: SASUSER.DEH011 Label: 孟nalysis: Hultiple regression and A llOVA Response: POJ Factors: 国 竺ー 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l 円坐 T T ? で ? m mー m : ー ー ー ー ー ー 『 RE¥ i 咋 p X副 t ine results Hodel: H a i j 1 1 0 0 Variable TYPel ~ REV DATE POIlITl l I 1 ・2 POI POI l I 1 ・3 l I 1 ・4 POI HODEL 十 = = 950 。 l l L D n Q Char 刀 l l L D n H L D n H L D n ~ H l D n 且 Cha + + 十 1+ B Q D + ヰ 一 命 一 命 ヰ + 十 + I+ + + 2∞ 口 3 0 1 羽 R日f ， ̲ ̲ . ~OO 1 Q O O 4DO D 5 0 0 0 MODEL InterlJretation ' ! j h e r e is not l l l u c h statistical evidence that the explanatory vari the l l l o d e l affect the expected value of POIlIT4. 167 ‑

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3‑4報 告 書 報 告 書i l，D E C w r it eI~ て作成しますが， D E CR T IやS A Sシステムで作成したテープ ルやイメージを容易に取り込んで 1 電子的切りはりを行うことができます。 その様子を図 1 0 t示 し ま す 。 式 7rイjレで事前登録しておけば 1 定 期 的 な この場合のように 1 実験速報などは 1 書 処理で報告書を簡単に出力できます。 i : t， ~型的な報告書で li ，操作を記憶し 1 再実行 できる機能でわずかな操作 i こて報告書を完成できます。 O .報 告 書 図1 2. .ザジ喝、Uf 1 .1 圃 防 ・ ， . . 何 ・ 泥 唾 ， ‑海 副. . . . . . . ; 1 ヒ 忍 ; ， ; ， . 回 .. 食oζ る '1~ノ《恒司， v'_ ・ : x l 6 I . . . ， : . I 6 o IA 嵐 刻 刻M 副 』 日 ̲ o o . : : " '.... ‑ ・ 凶 < 1 r .凶 t I凶 . ，u ~.tl_u . ' ・ ・ 臼) ・ ・ . ・ ・・ a・ ・ . . " 2・ H 1110̲・ I'U ・M ， ・ " ，~....z JH 2 2 e 8 l.l.̲n 1.1 5 1.11. H 11 lU "1 UI ‑ 169

4 .最 後 に 版S A Sシステムパークョン 6 . 0 7を中核とし k実験計測・解析システムプロト 刊3 タイプをど紹介してきました。その基本コンセプトとしては、より使いやす( 柔軟なシステムという考え方で構築してきました。そのなかで、細かいところでの データハンドリング、ダイナ~ 1P なデータ交換等、未完成の所があるかと思いま A Sシステムの豊富な機能や S A Sシステムと刊3 との親和性を利用すれ す 。 し か し 、 S ば、簡単な作り込みで改善できます。 bは 笹 木 つ 7 h v ︐ふ九 叫 μ Hhh ︑ ︑︐初回刊︑︐持杭 闘 士π制収ムロ 4 7 沖肌刻竹村山 N μ bノ に ス ル 作 UMn 比国勿 お FL‑hμLY 愛 国 国 国 間 沼 崎 TFL+A‑比 ロ 岳 山 品 Aロ ーて爪り恥 μ お 叫粋凶ム炉︑︐件肱川町 'hMN 噛泡寸‑ Mt' り 手 ︑ で ' り ル 机 rbJ ︑︐引叶川ポ﹂ザヶ︑ bJ 償協宮穴 ル作刷慌 hリ 立 息 笹 木 半 十 ぷ j 川県川側&めの制収︑'齢玖 vL ←77hvta d L ﹂ 回 心 抑 制H L﹂ ヲ し 中 ま ず ﹂ 'hMN 附 百 円 卓 闘 且 ル ヒ ふ 九 時 判 明 b nw い Ht同 問 で︑の︒‑弓屯の とがもす叫 7 ︑様 ︐つま瓜併は JA ポ︐ ﹂ふ九︑ ︑ いい異若 と し も ル巳 7 Q L﹂ 仙 附 前 文 Z V 0 1 U 守山り η 臥断酬明拘匁A ふUV7Q 恥 μ Mが み UV1U 申比 WMh Aロ怠り FKL﹂A 口 中 正 相 心 比 国 勿 4b 恥μ v L 1UJ セ問機 守山り J セ お 息 ︑ EE川 h 町みセ}宮大間開 ω制 山 岡UhM ザヶ︑←q ' ω 創叫恥説 ン︐つ沖 抑 U 止 占 他 批 特 杭 払 到 向 山 九 E い脅萌円以拘刷慌宇 M F 奴 河 明 ︒ ‑uk ︐ nJ ← 八 ン 訪 市 川 市 平 tata C 与A シと紫未阿限のれのなす' Lソボ及 hい 直 前 哨 ヨ 仇 り 科 割 ザ d V m HJ ︑ で て ・ 可 MIE T とみセシ胡慨白固ま若 八 JjHt 成以y ‑ 凶 閥 ︑ 必 d L﹂ 7J 爪り K H E K J 仇 り 怜 悼 の り す ハ v 量 百 シ HJ 詠 切 開 凶 信 守 告 の のz つ JA比ロ ‑ 4 j 紫 未 ム 寸 砂 す ポ k 7 の︑ル出怖批 qd 瞥 見 知 四 刊 什 J ー ︑︑︐ 7 l J A五 主 忍 L 制衣清酒 ふル a ポ﹂忙町 JjMupta1U 草 木 悶 ta 爪り M貯 最後に、この統合システムを構築するにあ tり、いろいろと助けて国いた S A S ‑ J / 井上氏に深(感謝致します。 i 勾 ハU

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) リリース 6.07SAS/AFに よ る ウ イ ン ド ウ ア プ リ ケ ー シ ョ ン 構 築 の 基 本 谷間日出男 株式会社 SA Sイ ン ス テ ィ チ ュ ー ト ジ ャ パ ン 営 業 部 F u n d a m e n t a lW i n d o wA p p l i c a t i o n sC o d i n gw i t hR e l e a s e6 . 0 7S A S / A FS o f t w a r e H i d e oT a n i o k a .S a l e sd i v . .S A SI n s t it u t eJ a p a nL t d . i Ui Sて ヒ ヱ ， H マルチプラットフォーム対応、移植性の高いウインドウアプリケーション構築ツール、 SAS/AFは 生産性も非常に高いツールである o 本報告では、 SAS/AFの基本的な使用法を、具体例に沿って、説明 する。 キーワード SAS/AF， SCL， SAS/FSP 1.具体例の紹介 例として、簡単なデータ分布図 (x‑yフ。ロット)を描くアプリケーションを取り上げてみる。 ウインドウアプリケーションとして、作成するポイントは、以下のとおり。 1.データセット名、 y軸変数名、 x軸変数名の 3つを、キーボード入力ではなく、選択リストの 画面ポソプアップの形で選択させること o 2 . データシートイメージでデータの内容確認や、編集・加工が可能なこと。 3 . 画面操作ミスに対するメッセージガイドがあること o 実際 l こSAS/AF で作成したサンプルメニュー画面の動作を、図表 1から図表 8に表示した。 以下、図表を見ながら、動きを追ってみよう。 (図表 1)初期画面表示。左上に画面タイトルの表示。 2個の画面ボタン配置。画面内部には 3個の フィールドボタン配置。きわめてシンフ.ルな画面表示o なお、この状態から、実行や縦軸変数、横軸変数ボタンをプッシュすると、データを選択 せよとのガイドメッセージが現れる。 (図表 2) データ選択フィールドをプッシュ。(フ。ッシュまたは押すとは、マウスカーソルをその画 面ボタンまたはフィールドボタンに持っていき、 (通常左側の)マウスボタンを押す、ま たはカーソルを TABキーや矢印キーでそのボタンまで移動し、エンターキー(実行キー) を押すこと。以下同じ。なお、この例では、ボタンは単なる文字列、例えばデータ選択、 であり、この文字列のどの文字の位置にカーソルを置いてもかまわない。) さて、データ選択ボタンをプッシュしたことにより、データ選択リスト(ディレクトリと 警かれたポップアップ画面)が出現する。 ‑1 7 1ー

(図表 3 )S A S U S E R .H1 G I I W AYという名のデータを選択。(これも選択リスト上の名前をプッシュするこ とによる o 以下同じ。)この名前がデータ選択ボタンの横に表示され、同時にデータの内 容確認や編集を促す 2個のフィールドボタンが出現する。 (図表 4) 試みに内容確認ボタンをプッシュしたところ。 SAS/FSPの FSVIEWプロシジャ I G H W A Yデータを検索できる。どうやら、このデータは か呼ばれ、データシートイメージでH 高速道路の交通事故データのようだ。 (図表 5) FSVIEWを終了し、元の画面に戻って、縦軸変数ボタンをプッシュしたところ。 変数というタイトルの変数選択リストがポップアップする。ここでは、交通事故発生数を O U N Tを選択する。 意味する C O U N T が除外されている点 (図表 6)同様に、横軸変数を選択する。変数リスト中に縦軸変数に選んだC に注意。細やかな気配り。 こS P E E Dを選び、選択が終了した画面状態。ここまでのどの状態でも指定をやり直した (図表7)横軸 l り、データ編集を行うとかが可有包。最後は実行ボタンをプッシュするのみ。 (図表 8) 実行ボタンを押し、結果がグラフウインドウに表示されたところ。 実行例では示さなかったが、 FSVIEWは、新規データセットの作成 (NEW) や、既存データセッ トを加工し、その結果を別データセットに作成 (CREATE) することが可能なので、汎用的なデータ検 索・加工ツールとして利用できる。大抵のアプリケーションでは、データの加工の方法は限定せず、できる だけ汎用性を持たせる方がメリットが大きいので、このようなツールをメニューに組み込んでしまうように アプリケーションを構築すると良いと考える。 2 . 作成方法の紹介 さて、今度は、作り方を紹介しよう。図表 9から図表 13までに、実際のすべてが書かれている。 . 07F3 (ファミリ 3と ただし、図表 13の SCLプログラムの部分は、最新の SAS/AFリリース 6 呼ぶ)、現在 MVS， CMS， VMSでのみリリースしているパージョンに準拠している点に注意。ただし、 U N 1X (現行 6.07Flまたは F2) ， 0 S/2 (現行 6 . 06) 等での SCLプログラム修正方法も 後述する。 以下、図表にそって、作り方の基本を説明する。 (図表 9) ディスプレイパネルの作Jj.x.，基本は各フィールドの長さ。 D A T A S E L .K A K U N I N . H E N S I l U U .V V A R S E L . H V A R S E L 各フィールドは表示するテキストの長さを考え て設定する。漢字テキスト表示の場合、シフトコード分の長さもポータピルティを考慮し て決定することを忘れずに。 D A T Aフィールドはライブラリ参照名+'.'+データセット名の 17文字確保は常識。 (図表 10) 各フィールドの属性パネルの設定。ボタンフィールド(プッシュ操作によって何らかの動 作を行うフィールド)には必ず選択グループ名を与えておかなければならない点に注意。 なお、保護属性と初期値については、 SCLでも設定可能。動的なものについては SCL でのみ設定可能。 (図表 11) 一般属性パネルの設定。画面名と独自のプルダウンメニュー名は与えるべき。 )P M E N Uプロシジャによる独自プルダウンメニューの定義。必ず保管先カタログ名をメニュー (図表 12 が存在するカタログ(この例では S A S U S E R . A F S A M P L E ) とする。ソースプログラムも DMS のS A V Eコマンドで同じカタログ内に保存しておく。 ‑ 172‑

(図表 13)SCLプログラムリスト。リリース 6.07F3でのコーデイング。 6.06， 6.07 F 1， F2では以下の修正により使用可能となる。 1 . 2行目を次のように直す。 C O N T R O LE N T E R : 2 . 13行目の次に下記を追加する。 S E L E C T ( C U R W O R D ( ) ); W I I E N ( D A T A S E L )L I N KD A T A S E L ; W I I E N ( K A K U N I N )L I N KK A K U N I N ; W I I E N ( I I E N S I I U U )L I N KI I E N S I I U U ; W I I E N ( V V A R S E L )L I N KV V A R S E L ; W I I E N ( I I V A R S E L )L I N KI I V A R S E L ; O T I I E R W I S E ; E N D ; C U R S O R DU~制 Y; 3. ディスプレイパネルのどこか右下あたりに、加U 刷 Yフィールドを追加し、 そのフィールド属性を保護 ( Y E S ) 、埋込み文字 ( 7 'りのとする。 なお、アプリケーションの動きと関係がないので省略したが、このままでは、同一フィー ルドボタンをプッシュするたび にそのフィールドの色属性が、エラー色と正常色とで交替 表示する。これは、各フィールドが、それぞれチェックボックス的な設定となっているか らであり、各フィールド の選択クツレーフ.変数をプッシュ動作の後にリセットする命令を付 加することにより解決する。例えば、 31行目の次に下記を追加する。 D A T A G = 3 . おわりに 具体例にそって SAS/AFの基本的使い方を紹介した。 SAS/AF (SCL) の機能は非常に多く、 とても短時間で説明しきれないが、今回紹介させていただいたような内容で、ユーザの皆械の参考ともなれ ば幸いと考える。 付録として、 6 . 07F3リリースには間に合わなかったが、近い将来のパージョンで公開されると期 待される、 SCLの拡張グラフ機能を用いたウインドウメニュー例を、図表 14に表示する。この例では、 グラフ出力先を標準のグラフウインドウではなく、ディスプレイパネルの一部に変えている。この SCLは 現在のところ非公開なので、残念ながらここに表示できな L、。しかし、非常にコントロールしやすい形でコ ーデイングできる点を報告しておきたい。 山市図 !~:J&両面一一一一一一一 実行 取消 宮沢 データ E 一一一一一一一 5応IlS . F R . I I I G I I W ^ Y 制 柑 費Z 士∞IlH T l D O ' 8 5 8 1 × (図表 14) 少し先の SCL拡張グラフ機能例 1 0 0 0 × み 仁一一‑ 4 開柑~~~ 一一一一一 s r E E O 一 一 一 一 ー 一 一一一一一間VF.‑.‑‑‑‑.

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(図表 6) 横軸変数の選択
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(図表 9)ディスプレイパネルの作成

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(図表 10) フィールド属性の設定(その他は標準値を使用)

項目

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コマンド行

散布図作成画面

プルダウンメニュー
システムオプション

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日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) SAS A F ソ フ ト ウ コ ニ ア 毛 と 手 リf f lし ア と プミ主主アンケーート主長吉十システム J 根本泰人 O高 木 位 株式会社三菱総合研究所 資源・環境研究部 D e v e l o p i n gaS u r v e yD a t aA n a l i z eS y s t e mw i t hS A SA Fs o f t w a r e pu 白 しV InH ゐ﹃目 M 6 E L HU 6 E L cd ‑ 1 ' h u InH 白U nu nA au cd ou nNU ed 1nH ‑‑ HU 6 E L ‑‑ 'D g um aO ・ I・ l 戸U 中 ﹃ ι Lku'UJ QU61bEMA TinyO ilnu' EnHHu edab‑νu ρunU9u lνunA ﹃円u auHunu 中 lnuuJ 2a cd・ ' ρ u・hH ・ 戸U ︐ nnn し ハ u' m M 6ELEE‑‑1 nuau'nH m川 φ L n u ρunHmu UN川 o u m 山 onHφL LkununHU ‑yinA LHfino Huuv‑ cdnHnAu auou‑ v I F E 9白 要旨 サンプル数8 0万件を超える顧客アンケート調査ための集計システムを、 W S 上 のS A S / A Fを利用し構築した。これもよってエンドユーザー自らが業務で要求さ れる柔軟な解析が可能となった。本システムの特徴は以下の通り。①S A S / A Fを 活用し、エンドユーザー向けの日本語のインターフェイスを実現した。②表集 計とグラフ出力時に二重の集計の~!I~駄を省くため、 SAS/GRAPH をグラフを表示 ツールとして利用する方法を考案した。このため外部プログラムを開発し、 S A Sとこの外部プログラムあたかも一つのシステムのように実行させる。③電 話回線を介して、リモート端末でも利用できるシステムとした。 S A SA F ソフトウェア G R A P H アンケート キーワード: J . はじめに 本システムは、極めて大規模な(約 8 4万件〉アンケートデータの分析を、 高性能ワークステーション ( W S )上で短時間で処理することを目的に開発さ れたものである。このようなシステムが要求された背景としては、以前に実 施された同様のアンケートでは、多大なコストを費やして収集したアンケー トデータの分析結果を、帳票として出力し保存したため、あまりに膨大な量 となり結果としてまったく利用できない状態に陥ったという苦い経験に基づ いている。 また、こうしたアンケートデータは一度分析されると省みられない傾向が 5 郎、が、本システムのような分析システムを用意すれば、業務で様々なニー ズが発生したタイミングで的確な分析が行えるため、特に営業活動や製品開 発を効果的に支援できる。期間をおいて実施されるアンケートデータを蓄積 することで、時系列的な分析なども可能であり、データ資源の有効利用が可 能となる。 本システムは運用を開始して l 年が経過しているが、利用頻度は極めて高 く非常に好評であり、こうしたアンケートデータの分析システムが、特に新

製品開発方針の決定などに活用できる基幹の'情報システムの一つの柱となり うることを示している。 さて、本システムは W S 用の S A Sシステムを主体として椛成されている。こ れは次のような理由による。 A Sの多様な解析パッケージ ①統計解析が主目的のシステムであるため、 S は非常に魅力であり、信頼性も高い。 ② S A S / A Fを利用することで、利用者にとって容易に利用しやすいユーザイ ンターフェースを構築できる。利用者のレベルとしては、日本語ワード プロセッサ専用機の利用ができる程度のユーザ、レベルを想定する必要が あり、極めて操作が容易なユーザインタフェースを構築することが要求 された。 ③ P C ‑ S A Sとの互換性があるため、 P C 上でのプロトタイプの開発が可能であ り、開発工程を短縮できる。 ④ W Sは大型機よりコストが安価で'性能も高く、またイーサネットや外部公 衆回線を利用した複数利用者での同時アクセスが可能であること。 ⑤ P C ‑ S A Sでは今回のような大容量のデータを扱うには記憶媒体も主記憶も 不足である。 結果として、当初想定したシステムを S A Sのシステムだけで構築すること A Sのシステムを は出来なかったため、独自に開発した外部のプログラムと S 協調的に動作させて実現をはかった。本システムは例をみない大規模なデー タを管理している点以外に、この点からもユニークなシステムと言うことが できょう。 2. ハードウ工ア樺成について 本システムは、開発システムとして次のマシンを利用した。 ・プロトタイプ開発用 勾4 ︒ ︒・ P C 9 8 0 0 ・W S 版システム開発用 富士ゼロックス 6 4 3 3 G X( S U N / S P A R C 3 3 0 ) 4 0 M Bメモリ一、 6 6 0 M B I I D D 料 本システムを開発した時点では、 S U N 用の v e r 6 .0 7システムがリリースされ C ‑ S A Sによる ていなかったため、顧客へのデモンストレーション用として、 P U N / S P A R C 3 3 0に移植し、 W S プロトタイプを開発した。その後、プロトタイプS 版システムを開発した。 また、実際の利用システムは、次のとおりである。 S U NS P A R C S E R V E R 4 7 0

6 4 M sメモリ一、 6 6 0 M s I I D D * 3( S C S I接続〉、 l G s * 2 (高速パス接続〉 S A Sが利用できる環境であること、比較的安価で高性能であること、接続 可能ディスク容量が大きくかっ、高速パス接続によりディスクアクセスの高 速化が可能であることをハードウェアシステムの選定にあたっての条件とし た。また、当社に開発システムとして、 S U N / S P A R C 3 3 0が当社にすでに存在し ていたことが、 SUNの選定の大きな理由となった。 3 . ソフトウ工アシステム麓成の紹介 本システムのソフトウェアシステムの構成について述べる。 3 .1 本システム機能 本システムは、以下に示した三つの機能をもっている。 集計表・グラフ作成 任意の質問項目について、単純集計表と二元クロ ス集計表を作成し、さらに集計表に対応したク守ラ フも作成する。結果はCRT への表示と印刷がで、きる。 データ絞り込み処理 ある条件に適したデータ(オブザベーション〉に 限定した分析を実施したい場合、その条件に合致 A Sデータセット作ることができる。絞り込ま した S れたデータセットを用いて分析を進めることで、 実質的には多次元のクロス集計表を作成すること が可能である。 本システムは、 S A S / A Fを利用して作成してあるた A Sを直接操作することによって、多変量解析 め 、 S などの高度な分析が可能である。 S A S 直接操作 3 . 2メニュー構成/ユーザインターフェイスの特徴 メニュー構成を図 1に示した。システムは「集計表・グラフ作成」 「データ絞り込み処理」の二つの部分から構成されている。多くの人が実際に 活用できる、操作性が高く、なじみやすいシステムとするために、機能をある 程度限定することによって、シンプルで見通しのよいメニュー構成とした。 179 一

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本システムのユーザインターフェイスを設計する時には、以下の二点に留 意した。 1 1 寺間程度で操作を習得でき 1)コンピュータに関して全くの初心者でも、 1 る 。 2 )初心者にとっても、熟練者にとってもストレスを感じずに操作できる。 そのため、特殊なキーやキーボードからの入力を行わず、タプキーとリ ターンキーのみですべての操作が可能となるように設計した。また、質問項 目の選択は、タプキーとリターンキーでの選択と同時に、直接質問番号を入 力することもできる。このことによって、ある程度操作に習熟した人にとっ ても、操作の煩雑さを感じない設計となっている。 3 . 3動作概念 「質問項目の選択 J r 集計表・グラフ作成 J r データ絞り込み処理」実行 時の、システムの内部的な動作概念ついて述べる。 1)質問項目の選択 アンケートの質問項目には、選択肢を一つだけ選ぶシングルアンサーと複 数の選択肢を選ぶマルチアンサーの二種類ある。シングルアンサーとマルチ アンサーの質問項目では、データの形態が異なっている。シングルアンサー の質問項目に対しては、選択した番号を保持する一つの変数が割り当てられ ている。マルチアンサーの日間項目ではそれぞれの選択肢に対してフラグを 立てるための変数が割り当てられており、一つの質問項目にたいして複数の C Lのv a r l i s tでは質問項目の選択をするこ 変数が対応している。そのため、 S とができない。 このため、シングルアンサーとマルチアンサーでは、異なった処理を行う 必要がある。そこで、質問項目と、シングルアンサーとマルチアンサーのフ A Sデータセット， v a r s 'を用意している。 ラグと、対応する変数名を保持した S 質問項目の選択が行われるごとに、このデータセットを参照し、選択された 質問項目の有無の確認、シングルアンサーとマルチアンサーの区別、集計す る質問項目の変数名の取り込みを行う。 2 )集計表・グラフ作成 図 2に集計表・グラフ作成の動作概念図を示した。 S A Sのt a b u l a t eプロシジャによって生成された集計表は、外部ファイル ， t a b l e 'に出力される 集計表を出力する場合には、外部ファイル， t a b l e 'を 、 C 言語によって作成された外部プログラム， t a l 倍以'によって整形する。 C R T表 O ‑ 181‑

示の場合は、整形されたファイルを l e s s1によって表示を行う。印刷の場合 3 t o p s 2とl p r によってプリンタへ出力する。 は 、 j a b l e 'から、外部プログラム グラフを出力する場合、外部ファイル ，t ，t a k a g i 'が、集計表に対応する S A S / G R A P I I 用のS A Sプログラムファイルを生成 する。さらに、その S A SプログラムファイルをS A S 上で実行することによって グラフの表示と印刷を行う。 このように、本システムでは、集計結果を外部ファイルに出力し、それを 加工することによって集計表、グラフのC R T表示、印刷を行う方式をとって いる。これは、 t a b u l a t eプロシジャと S A S / G R A PIlによって二重の集計を避け るため、ターンアランドを短縮するためである。 A Sのプロシジャによって処理すると、 集計表とグラフの作成の双方とも S 4万件のデー それぞれ元データから同じ集計をする。本システムの場合、約 8 タの集計行うと、一回の集計に約 8~10分の時間がかかる。二重の集計を避 けることによって、約 8~10分ターンアラウンドを短縮することができた。 SAS/AF r‑‑ーー・ーー I ，外部プログラム E l e s sによる 'takagj' 標準出力 fileの 整 形 プリンター への出力 外部ファイル ' t a b l e 'へ の 出 力 SAS/AF SAS/GRAPH用 SAS/GRAPHの PROGRAMの 生 成 自動起動 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . E 園 田 園 圃 園 圃 園 田 園 ! 図 ‑2集計表・グラフ作成の動作概念 l u n i xのフリーソフト 2 Z E R O Xの印刷用ユーティリティ 3 x 標準コマンド u ni ‑ 182 ‑ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ .. . . . . . . . . . . 1.

3 )データ絞り込み処理 データ絞り込み処理では、一度に最大 5 つの条件まで設定することができ、 それぞれの条件を a n d / o r で、接続することができる。内部的には、 S A S / A Fに よって設定された条件のデータセットを作成するデータステップのプログラ ムを生成し、実行している。絞り込んだデータセットをさらに絞り込むこと つ以上の条件の絞り込みが可能である。 によって 5 3 . 4データセット 約8 4万件のデータセットの他に、一定の条件で抽出した疑似ランダムサン 0万件と l 万件のデータセットを保持している。約 8 4万件のデータを プルの 2 使用して集計した場合、処理 1寺間がかなりかかる。特に、約 8 4万件のデータ セットを絞り込む場合、一回の処理に 4 0分程度かかる。また、絞り込み処理 を行った時、条件の設定によっては、ディスク容量をオーバーフローしてし まうことがある。 そこで、ターンアラウンドを短縮させることと、ディスク容量の節約のた 4万件のデータから一定の条件で 1 1 1 1山した疑似ランダムサンプルの めに、約 8 2 0万件と l 万件のデータセットを用意した。後述するように、 l 万件のデータ セットでも 8 5万件のデータとの誤差は l 出程度であり、通常のクロス集計では、 8 5万件のデータで処理する必要性はないと判断できる。 4 . システムの控藍評価 4 . 1 定量的評価 本システムが扱うアンケートは、約 8 4万件もの大規模なものである。アン ケート集計とデータ絞り込みに必要とされるターンアラウンド時間のテスト 結果を以下に示す。テスト結果は、他に利用しているユーザがいない状態で、 1 0回実行した時間の平均である。 ‑ 183

5. Pヌケート件数の錨僅について 5 .1データの誤差について 8 5万件のデータセットと、 2 0万件、 l 万件のデータセットの集計結果に大 きな誤差がないとすれば、 8 5万件のデータセットから集計を行う意味は小さ いといえる。 5万件、 2 0万件、 l 万件のデータセットがランダムサンプルとする 仮に、 8 と、集計表の一つのセルの比率の母集団に対する推定値の 9 5出信頼区間は、 P: t1 .96) ̲E̲(ト p) 官 η と計算される。推定された比率が 1 0出 と5 0出であった場合の 9 5出信頼区間を表 ‑3に示した。この結果によると、 l 万件のデータでも誤差がほぼ l 目以下と なると予想される。 次に、実際にデータの誤差をテストした結果を表 ‑4に示す。これは、 0個の集計表の誤差を平均したものである。 任意の質問項目を選んだ 1 ‑ 184一

5 . 28 5 万件のデータの象徴的な価値 クロス集計を行う場合、 l 万件のデータで実用上問題のない集計結果が得 られる。また、実行時間も約 8 4 万件のデータの集計に比べ非常に短い。しか し、ユーザからは 8 5万件のデータの集計に対するニーズが高い。これには、 集計結果を説得材料として使う場合、 l 万件のデータの集計結果より約 8 4万 件のデータの集計結果の方が好まれるという傾向があるためである。また、 非常に細かい絞り込みを行う場合、約 8 4万件のデータが必要であるケースも ある。 6 . 層重点と波書方策 6 .1オラクルとのデータの共有 アンケート結果は、顧客管理データベースと本システムの両方に使われて いる。顧客管理データベースはO R A C Lを使用しているため、 W S 上には、 O R A C L とS A Sデータセットを二重に持っていることが問題となっている。 この問題に対しては、 v~[6.07 では、 SAS/ACCESS によって解消できょう。 ただし、直接S A Sデータセットを集計した場合に比べ処理の速度が遅くなる ことが問題と予想される。 6 . 2データセットが作られてしまう 絞り込みを行った場合、別のデータセットが作られてしまう。この問題に 対しては、 v e r 6 . 0 7では、 S A S / S Q Lの使用によって解消されると思われるが、 処理速度が遅くなることが問題になると予想される。 6 . 3集計表とグラフ出力の二重の集計の問題 t a b u l a t eプロシジャーも S A S / G R A P I Iも、基本的には集計用のツールである ために、出力を行うごとに集計処理をしてしまう。このため、 8 5万件のデー ‑ 185

タセットを処理する場合、ターンアラウンドが問題となる。また、行と列の フォーマットがことなる集計表を出力する場合にも、二重の集計の問題が発 生する。 これに対しては、前述のように、集計結果を外部ファイルに出力し、外部 プログラムによって整形処理するシステム構成にすることによって解決した。 6 . 4v e r 6 . 0 3 / v e r 6 . 0 7の仕様の問題 当初は、 v e r 6 .0 7で開発する予定であったが、 S U N上の S A Sのバージョン アップが約 1 年遅れたため、 v e r 6 . 0 3で開発する必要に迫られた。そのため、 S A S / A C C E S S やS A S / S Q Lの機能を利用できず、ディスク容量の上で問題が発生 した。また、仮納品した v e r 6 . 0 3版では、日本語表示ができず、すべて英語 表示であり、操作性、アウトプットに大きな問題があった。 そして、 v e r 6 .0 7にバージョンアップした後に、日本語化を行った o v e r 6 . 0 7 版にバージョンアップする際に、 v e r 6 . 0 3で利用していた C R T 表示用 デバイスドライパが v e r 6 .0 7では存在しないことなど、 v e r 6 . 0 3とv e r 6 . 0 7の 互換性が不十分であることによる問題が発生した。 6 . 5外部プログラムの起動と操作性の問題 本システムでは、外部プログラムを起動させる際に、 xコマンドを利用し A Sが確認を求め、操作者はそのた ている。外部プログラムを起動すると、 S びにリターンキーを押す必要があり、操作が煩雑となっている。 7 . ð5~わりに 本システムを開発する際に、 S A S を活用したメリットを以下にまとめる。 ① S A S / A Fは、プログラム効率が高く、ユーザインターフェイスの構築 が容易であった。また、 S A S本来の集計機能を利用することにより、 システム開発が大幅に省力化された。 ② S A S / G R A P Hによって簡単に美しいグラフを作成することできる。 また、 S A Sを利用した上での問題点、を以下にまとめる。 ① S U Nでのバージョンアップが大幅に遅れたこと。 ② S A Sは、本来統計解析用のアプリケーションであるため、二重の集計 A Sデータセットを作ってしまうなどの問題が生じた。 や別のS 最後に、本システムを開発する際に株式会社S A Sインスティチュートジャパ ンたいへんお世話になったことを感謝する。

日本 SASユーザー会(SUGI‑ J ) 特許マップ・システムの開発 O石 井 哲 夫 尾張広美 東燃(株)総合研究所 Developmento fP a t e n tMapSystem HiromiOwari OTetsuoI s h i i a b o r a t o r y C o r p o r a t eR e s e a r c h& DevelopmentL t d . TonenCo.，L Iruma‑gun， S a i t a m a 3 ‑ 1N i s h i t u r u g a o k a1ChomeOoi‑machi， 司 要旨 パトリス等コマーシャルな外部特許データ・ベースを使用して、先行技術調査、他 社動向調査、特許網調査等を行うには、習熟、手問、時間がかかり、その上ノイズが 多くそれでいて重要な落ちも時々あると言う欠点がある。その為分野別に関連特許を 整理し、自社分類コード、キーワード、要約文等を付与した特許データ・ベース及び、 特許マップ作成の為のデータ処理システムを作成したので紹介する。 キーワード:特許(パテント)マップ、先行技術調査、他社動向調査、特許網調査 1.始めに 特許制度は、新技術である発明を公開した者に、その代償として一定期間特許権と いう独占権を与える一方、その技術を公報により一般公開し、産業の発展に寄与する ことを目的としている。つまり特許情報は、最新技術についての技術情報であると同 時に、特許権という権利情報でもある。 そこで、特許情報の持っている各種書誌事項をデータとして分類・整理し、或は特 許情報の技術内容をキーワード等にデータ化して加工分析し、その結果を図表で表現 し、経営トップ層、研究開発部門・設計開発部門等の責任者・研究者・設計者、営業・ 企画部門の責任者が有効活用出来る様にしたものを特許(パテント)マップと呼んで いる。 しかし、実際に商用のデータ・ベースを直接利用して、自社独自の活用を図るには 自ら限界がある。そこで今回各分野毎に、関連した特許を収集、整理、分類したデー タ・ベース及びデータ処理システムを開発した。 システム開発時の留意事項として以下を挙げた。 イ、既存の全社ネットワーク・システム上でアクセス可能。 当システムは性格上研究所だけでなく、関連事業所でも利用する必要が ある為、既存の全社ネットワーク・システム上でアクセス可能でなけれ ばならない。 187 ‑

ロ、操作手引書無しで対話型オペレーションが可能。 システム運用或いはデータ管理者としては、習熟した特許部門の専門家 が担当するが、一般の利用者は操作に不慣れな他部門の者である。当事 業所で評判の良いパソコン Mの様な操作性が望ましい。 2 .システムの概略(特徴) システムの概略(特徴)を以下にあげる。 イ、動作環境 ‑ハードウェア IBM3083 ‑ソフトウェア VM/CMS SAS V6.06 口、データ項目 ‑一般書誌事項(出願番号、出願目、公開番号、公開日、公告番号、 公告日、登録番号、登録日、発明の名称、出願人) ・社内分類コード、キーワード、要約文 ハ、主な機能 ‑検索機能 一特定検索 出願番号、公開番号、公告番号、登録番号等を指定 して、特定の特許の全項目を表示。 一一般検索 出願日、公開日、公告目、登録日、の各範囲の指定 や、出願人、各種分類番号の指定、又は発明の名称、 キーワード、要約文から中間一致によるフリーター ムによる検索をし、その結果を表示及びSASファイ ルに格納。 ‑帳票作成機能 公開(又は公告)速報などの各種￨限票。 ・結果の操作 検索結果が格納されている SASファイル間での ANO/OR操作やファイルに対する NOT 操作。 レ作成 ‑テープ J 検索された特許データから縦、横に各々各種社内分 類コード、出願年、出願人、公開年、公告年、登録 年等を配し交点に件数を表示する。 .DB整理 保存中の検索結果ファイルを削除する。 ・その他 188‑

3 .詳細(具体例) DB]A T l. S I H l 『11m!瞳週措掴留軍司 叩R K キーワ一戸 目U J Q I 出力ファイル名 出車耳目 F R O H000000 1'0 9999 ヨ 9 公告白 f R O HQ 9 . Q5 1 9 5 11'0 l!~.~l!~)l 公開日 F R O HQ 9 . Q Q 9 . Q1'0 ) l ¥ l 5 1 l i ¥ l ) l 登録日 f R O H1 5 切Q Q ̲ Q1'0 )l~.~m~戸 IOR ^HD 注}全て全角 : ‑ A I I D1寸E 一一一一一司注)カタカナは半角 出頭丈 国 E園 田 国 軍 司 園 町 E 昇順 降順 E メイン・メニュー 公開番号 検索終了時どのメエューにもどりますか? 一 現 在 の 1 ニa ー EE且11司r.wl~ ̲ AND IOR EE 開閉膏摂盟罰 AHD IOR 一 州D IO R 国盟国璽ヨE AHD IO R ~遭遇園 ー 州D IOR AND IOR AHD IOR 1 1 1 m 酒1 1 1 E fi'初宮.，00.割 掴 国~福司白幽:J~ 3選 択 ま で で き ま す . 園田照明碗盟問 データセット: D BP A T lO . S I H O l 名前 UVAUAVAU ︽ ‑ 189 AMH 凋MnAn A m aw 週間 園田宵 ‑aqA の 4am宅 ' 圏直盟国 タイプ長さラベル C H A R C H A R C H A R C I lA R 4 液体 4 気体，ガス 4 4 粉末 その他

i 1 公開年 1 18 2 18 3 18 4 18 518 6 18 7 18 8 18 9 19 0 19 1 19 2 1Jt 1 l 一一 φ一一←ー→一一←ー・φ一一←ー→一一←ー→一一+一一←ーー i l件 ￨ 件 l件 l件 l件 l件 l件 l件 ! 件 l件 i件 l件 i ‑ 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 ・4・ ー ー ー ‑ ， ・ ー ー ・ ・φ ・ ー ー ‑ + ‑ ‑ ‑ ‑ + ‑ ‑ ‑ ー + ー ー ー ‑ ， ‑ ー ー ー + ー ー ー ー + ー ー ー ‑ ， ・‑ ‑ ‑ ‑ + ‑ ‑ ‑ ‑ 1 E竺士一一一一一一一‑‑‑‑‑‑一一一ー I 1 1 1 1 1 1 1 I 1 I 1 1 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 2 1 . 1 . 1 . 1 2 1 l三 持 軍 圧 化 学 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 ・ ・4・ ー ー ー ー φー ー ー ・4・ ‑ ‑ ‑ ‑ ， ・ ‑ ‑ ‑ ‑ + ー 司 ー ー + ー ー ー ‑ ， ‑ ー ー ー + ー ‑ ‑ ‑ ， 砂 司 ー ー ‑ ， ・ ー ・ ー ー ー + ー ー ー ーl 三費量工累 1 . 1 . 1 . 1 . 1 1 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 1 三費瓦節化宇 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 1 1 . 1 2 1 . 1 . 1 . 1 3 1 置す・ 1 . 1 2 1 . 1 . 1 1 1 1 1 . 1 . 1 . 1 1 . 1 5 ‑ ‑ ー ・ ー ー ー ー ー ー ー ー ー 司 ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ・ ー ー ー ー4・ ‑ ‑ ‑ ‑ ， ・ ー ー ー ・ + ‑ ‑ ‑ ‑ ・ ‑ ‑ ‑ ‑ ・ ー ー ー ー + ー ー 司 ー ・ ‑ ‑ ‑ ‑ ・ ‑ ‑ ‑ ‑ ・ ー ー ー ー φ・ ・‑ ‑ + ‑ ‑ ‑ ‑ 1 ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ー ー . ̲ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ・ " ー ー ・ ・ ーφ e・ 刷 ーφ ー ・ ・ ・φ ー ・ ー ・ ・φ ・ ー ・ ・φ ー ー ー ‑ ， ‑ ー ー ー や ー ー ー ‑ + ‑ ‑ ‑ ‑ + ‑ ‑ ‑ ‑ ， ・ ー ー ー ーφ ー ー ー ‑ ， ー 司 司 ー ￨一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一←一ゃ一一+一一……一一一一一一 車 悔 j‑.‑) 1 ̲ 1 . 1 . 1 . 1 1 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 1 ‑ ー ー ー ー ー ー ー ー ー ・ ・ ー ー ー ー ー ー ー ー ・ ー ー ー ー ‑ ‑ ‑ ・ ー ー ・ ・ ・φ ー ー ー ーφ ・ ・ ー ー ・ ‑ ‑ ‑ ‑ + ‑ ー ー ・4 ・ ‑ ‑ ‑ ‑ + ‑ ・ ・ ・ ， ‑ ー ー ーφ ー ・ 司 ・ ・t ‑ ‑ ‑ ‑ φ・ ・ ・ ー ・ ー ・ ・ ・ 嶋 + ‑ ‑ ‑ ‑ 陣 J" 1 ・ 1 ・ 1 ・1 1 1 ・1 . 1 ・ 1 ・ 1 ・ 1 ・ 1 ・ 1 1 ー ー ー ‑‑ ‑ ‑‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑‑ ‑ ‑ ‑ ‑‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 争 " ・ ・ ・ + ‑ ‑ ‑ ‑ ・ ・ ・ ・ ・4 砂 ・ ・ ・ ・φ ・ ー ・ ・4 ・ ‑ ー ー ・4 ・ ‑ ‑ ‑ ‑ + ‑ ‑ ‑ ‑ + ・ ー ー ・ ， ‑ 司 ー ー + ・ ー ‑ ‑ ・ ー ー ・ ー I ‑ ! ー . ， . . 1 . 1 1 . 1 . 1 1 1 1 1 1 . 1 . 1 . 1 . 1 4 ー~-----------・目ー・ー・・・句ー--・，ーー・・ 4・----，・---ー φ ーーーー・----+----+-ーー-，ーー司 "φ ・・・ー・，--ーー+ーーー・ φ ーーー-， 1 . 1 . 1 . 1 . 1 2 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 2 1 ‑ ー ー ー ー ー ー ー ー ・ ー ー ‑ ‑ ， 司 ー ー ・ + ・ ー 司 ・φ 同 ・ ー ‑ ・ ‑ ‑ ‑ ‑ + ‑ ー ー ー + ー ー ー ‑ ， ‑ ー ー ・φ ・ ・ ‑ ‑ ， ・ ー ・ ・ ・ ， ‑ ‑ ・ ・φ ー ー ー ・l I . 1 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 1 1 一 ← ‑ ‑ ‑ + ‑ ‑ ー ‑t‑‑‑‑i一一←ー‑，‑一ー←ーー←ー→一一 l 川 引 1 4 1 5 1 7 1 . 1 3 6 1 一一・ '---~I ￨ ￨ ω 1 1 ω …￨凶 ω G … 0 ￨ 空 竺 引 竺 乞 日 二 ゴ 空 竺 ι 主 ι 一 ' 一 一 " 一 … ‑ 一 一 一 一 ‑ 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 ‑ 」 ----t----t-- 句 -+----iφ~--- 司 4φ，--司 -t----t---- 舎----，舎~----+---- 1 1件 i件 l件 l件 l件 l件 l件 i件 l件 l件 l件 ￨ 1 ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑句 ‑ ‑ ‑ ‑ 司 ‑ ‑ ー ー ー ー ー ー + ・ ー ー ーφ ・ ・ ー ・ ・ ， 喝 ー ー ー ・ ‑ ‑ ‑ ‑ + ‑ ー ー ー + ー ー ー ‑ ， ‑ ー ー ーφ ー ー ー ー + ー ー ー ーφ ー ー ー‑ + ‑ ‑ ‑ ‑ 1 l出 国 人 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ・‑‑‑‑‑一一一一一一一一一一一一一一ー 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 iい す ぎ tH1H研 究 所 1 1 3 1 2 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 6 1 1 ‑ ‑ ‑ ‑一一一一一一一一一一一一一一一→一一← ‑‑‑i一一いー→一一・一‑‑+‑ーー←ーー φ一一←ーー←ーー l iい す ぎ 自 動 車 1 . 1 1 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 2 1 1 一一一一一一一一一一一一一一一一一ー←ー→一一←ー叶一一←ー叶一一 φ一一←ーー←ーー←ーー←ーー 1 l三 持 軍 圧 化 宇 1 1 1 2 1 2 1 . 1 . 1 2 1 1 1 2 1 . 1 2 1 1 2 1 1 ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ー ー ー ー ー ・ ・ ー ・ ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー 一. ̲ ‑ φー ・ ・ ・ ・ ， ‑ ・ ー ‑ ， ・ ー ー ー ー + ー ー ー ーφ ー ー ・ ・ ， ‑ ‑ ー ・ ， ‑ ・ ー ー ・4 砂 ・ ・ ・ ーφ ー ・ ・ ・ ・ ・4 砂 ・ ー ー ・+ ‑ ‑ ‑ ‑ 1 l三 弁 鉱 山 1 . 1 4 1 4 1 . 1 . 1 4 1 . 1 . 1 . 1 . 1 1 2 1 1‑‑一 一‑‑一ーーーーー一一一一ーーーーーーー e一一+ーー・+・ー‑，一一+ーーー+一一+一一+ーーや一一+ーーー+ーーー l i三 費 量 楓 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 1 1 . 1 . 1 1 1 i 1 ・ ー ー ー ‑ ‑ ー ー ・ ー ー ー ー ー ー ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ー " ー ー ー ー ー ー + ー ー ー → ー ー 叶 ー ー ・ φー ー ー 吋 司 ー ー 吋 ー ー ー ー + ー ー ー ー + ー ー ー ー ← ー ー ー + ー ー ー ー + ー ー ー ーl 1 6 1 山 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 3 1 3 6 1 1 . 1 1 3 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 4 三費量嵐 ‑ 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φ ー ー ー ・ + ‑ ‑ ‑ ーφ ー ー ー ‑ +‑ ‑ ‑ ‑ + ‑ ‑ ‑ ‑ t ‑ ‑ ‑ ‑ +ー ー ー ーφ ー ・ ー ‑ ， ‑ ー ・ ーφ ー ー ・ ー + ー ー ・ 三硬化成 6 ー ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ー ー 時 四 時 司 句 ー 司 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 φー ー ー ‑ ， ‑ ー ・ ・ 4砂 ー ー ー ー φー ・ ー ・ ・ ， ̲ . ・ ー ー 『 守尊重工寮 1 . 1 4 1 3 1 . 1 . 1 1 1 . 1 . 1 . 1 . 1 8 1 ー ・ ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ‑ ‑ ・ 司 ー ー ー ー ーφ ー ー ー ‑ + ‑ ‑ ‑ ‑ ・ ‑ ‑ ・ ・ ・ ， ‑ ー ・ ・φ ・ ー ・ ・ + 働 司 ー ・ ， ・ ・ ・ ーφ ー 司 ・ ・ ， ‑ ー ー ー + ー ー ー ‑ ， 司 ・ ー ‑ ， 1 1 1 1 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 . 1 3 1 . ， ・ ・ ・ ・ ・ 4・ ‑ ‑ ‑ ‑ + ‑ ー ー ー φー ー ー ‑ + ‑ ‑ ‑ ‑ + ‑ ー ー ー φー ー ー ー + ・ ー ー ・ + ー ー ー ー + ー ー ー ーl ' 1 . 1 1 9 1 7 1 1 1 4 1 3 9 1 ー・・一一・一一←ー→一一←ーー i ・ ・ I . 1 3I 4 .今後の課題 現在完成した分野より順次利用が開始され始めており、利用者からの評判はかなり 良いようであるが、いくつかの間題点(検討課題点)も寄せられている。王なものは 以下の 2点である。 イ、同義語検索の機能が無い。 一で検ラ ワ索︑︒パ 一検合るの キに場あと ︑由るが間 約自な要手 要で異必の ︑致がるス 称一しすン 名問回用ナ の中い使テ 明︑言をン 発りが書イ による辞メ 外にあ語︑ 以とで義は ドこじ同に︒ 一る同はとる コすはにこい 類定味ぐるで 分指意防すい 程を︑を用な 各ム面れ採れ ︑一反こを切 は タ る o書 み で一ある辞踏 ムリがき語に スら利が同実 テフさお義行 シか使れし上 の等る漏かス こドき索しン ロ、化学構造式、図面等を収容出来ない。 要約中に化学構造式や図面を収容したいケースが多々あるが、現在不可 能である。 ‑ 190一

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) 通信データからみた地域構造の解析 0小野公嗣 東京電力 国津直樹 株式会社 情報システム部 システム開発室 A NA N A L I S Y SO FT H ER E G I O N A LS T R U C 刊R EI NT E L E C O M ‑ T R A F F I C K i m i t s u g uO n o N a o k iK u n i s a w a n c . I n f o r m a t i o nS y s t e m sD e p t .T h eT o k y oE l e c t r i cP o w e rC o .，I O K Y OJ A P A NP O S T A LC O D E1 0 0 1 ‑ 1 ‑ 3U C H I S A I W A I ‑ C H OC H I Y O D A ‑ K U，T ~ ヒ : : . 1 '1 茄湿などの多織な空間フローを出発地の放出也 到着 一般に，旅客， 人口移動，貨物の J i 也の吸号 1 : 生 両地区間の分離↑生から説明しようとするモデルを空間的相互作用モデルとい つ . そのひとつとして，重力モデル(グラピティモデル)があるが，本編では電話通信量 に対して SASを用いグラビティモデルの適用を試みた. また， さまざまな分析を行った ので， この結果の一部について紹介する. グラビティモデル，通話回数， 地域分析， SAS/IML キーワード: 1 . はじめに 社会現象を説明するのに力学を応用した方法が試みられている. 自然現象を説明するためのひとつの 方法であるニュートンによる万有引力の法則を社会現象を説明するために応用したものがグラビティモ デルといわれるものである. グラビ ティモデルを式で示すと次のようなものである. ‑J i I s Pi ・ pj G i:発地， di j Pi di j j :着地 :ij聞の空間的相互作用 pj ， i jの規模 :地点 i， j問の距離 α， β， 7をパラメータとすると L o g 1i j = L o gG+αLogPi+βLogPj‑rL o g di j 2 . 地域別通信データ J (MA は単位料金 得られたデータは， NTTより開示された平成 2年度分発信地M A，着信地 M A男I 区域)，通話回数，通話時間のデータである. データは 567M A32万レコードに及ぶものである. このデータを大型汎用機に取り込んで、分析を行った. ‑ 1 9 1‑

3 . 分析内容 3 . 1 グラビティモデルの適用 通話回数を推定するために PI• Pj の取り得る値として総発信通話回数，総着信通話回数，総通話 時間，事務所用契約数，住宅用契約数，総契約数がある.ここで，発信地M Aと着信地MAの大きさ (規模)を表す指標として，どの組合せを採用するのが最もふさわしいかという点が問題になる.考え られる組合せのうちいくつかを取り上げて，グラビ、ティモデルを適用し通話回数の推定と回帰分析を行 った. MAの大きさの指標として，発信地MA. 着信地MAの P1 . Pj を ①発信地MAの総発信通話回数 (FS) と着信地MAの総着信通話回数 (FR) ②発信地MAの総契約数 ( KO)と着信地MAの総契約数 (KO) としたときの結果を次の表 lに 示す. 表1. MAの大きさ(指標)と寄与率 α 着信 発信地 着信地 被説明変数 寄与率 発信 ① FS FR FREQ O .8 0 9 7 1 . 0 0 O .9 3 ② KO KO FREQ 0 . 8 1 2 9 1 . 0 3 0 . 9 5 β 距離 7 1 . 3 6 」 発信地MAと着信地MAの大きさ(規模)を表す指標として. 13通りの組合せを検討したがすべて 相関係数，寄与率が高かった.また，それぞれに大きな差は認められなかった.そこで，以下の分析に ついては. M Aの大きさを説明するのに最もふさわしいと考えられる P1 . Pj として ①発信地MAの総発信通話回数 (FS) と着信地MAの総着信通話回数 (FR) を用いることとする. 3 . 2 残差の検討 通話回数の残差を取り，残差の大きなものについてグラフに表した.これは. 2つの地点を指定した とき発信地MAの規模(大きさ)として総発信数，着信地 MAの規模(大きさ)として総着信通話回数 を指定したときに実際の通話回数と推定された通話回数がどの程度マッチングしているかを調べたもの である. この結果について，検討したところすべてのデータを対象とすると島しょ部のように M Aの規 模の非常に小さいものの影響を大きく受けてしまい良い結果が得られなかった.そこで，対象 MAを県 庁所在地のみに限定して分析を行った.これより，県庁所在地の MAの規模から特定の MA聞の関係 (結び付きの強さ〕をみることができた.実際の値が推定値を上回った区間の上位 50組を全 MA (5 67MA)で描いた日本地図上にプロットし. MA聞を線で結んだものが図 2 (次ページ)である. 図 2よりわかるように，実際の値が推定値を上回った区間は東北地方，北陸地方，中園地方，四園地 方，九州地方に顕著に見られた.これらは，推定された MA聞の関係(結び付きの強さ)より実際はも っと密接な関係があり MA聞の結び付きが強いことを意味し，それぞれが相互に独立したネットワーク を形成していると考えられる. ‑ 192一

.JM::1: ， ・ ./A'.?. ケ官主事 .:~>L...: .\~:.. : 二 : ? : : : . . : 三 図2 . 実績値が推定値を上回ったものの M A聞の関係 3 . 3 東京への集中について 全国各地の中心地である大都市M Aと東京 23区 ( 1MA)の相互間の関係を.各M Aを発信地とす る着信地の傾向，各 M Aを着信地とする発信地の傾向に分けて上位 50MAについて調査した. その結 果を以下に示す. 3 . 3 . 発信i 也M Aを中心としてみた場合の着信地 MAの傾向 全ての地区で東京へ向かって発信している.白地域内通話を含んでも対東京は発信通話回数にして上 位であった. この結果から「東京へ情報が集中しているので、はないか」と推測できる. また， 「西側に 比べて東側は東京との結び付きが強く，西側の各地点についてはそのエリア内(関東，関西など)で東 京と似たような地位を得ている」と考えられる. さらに， エリア外との関係が強い地区として大阪が飛 ぴ抜けている. 3 . 3 . 2 着信地 MAを中心として見た場合の発信地 MAの傾向 3 . 3 . 1の場合と同様の傾向を示しており， 白地域内通話を含んでも対東京は着信通話回数にして 上位であった.従って「東京からの情報を得ることが多い」と考えられる. 3 . 3 . 3 情報の集中に関する考察 東京 23区 (1MA) とそれ以外の都市に違いが見られるかどうかを調べるためにカイ 2乗検定を行 なった. その結果， ①東京は期待値よりも白地域内からの通話回数が多い. ②東京は期待値よりも他地域からの通話回数が少ない. ③他地域は期待値よりも白地域内からの通話回数が多い. ④他地域は期待値よりも他地域からの通話回数が多い. ことが明らかになった.以上のことより， . 3 . 3 東京 23区は通話回数が多く， 3 . lと 3 . 2で示したように一見すると「情報が集中してい るように見える」が，実際には「東京は期待値よりも他地域からの着信通話回数が少なく， 白地域内か らの着信通話回数が多い」ので見かけ上情報が集中しているように見えるということがわかった. ‑ 193 ‑

3， 4 クラスター分析
全国 567MA
のうち東京 (
1MA) と大阪 (
1MA)を除いたすべての MAから(東京，大阪への
発信通話回数)を対象としてクラスター分析を行った. その結果を図 3に示す.

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図 3，クラスター分析の結果

図 3より，東日本と西日本が概ね締麗に分かれていることがわかる. た だ し 九 州 北 部 と 瀬 戸 内 海 沿
岸を中心とした地方は，一般的には西日本の中心地である大阪との関係が強く西日本に分類されそうだ
が，東日本としてクラス分けされている.

4，まとめ
地域別通信データの解析を行なったことで，過去に武然と感覚的に考えられていた東京への情報の一
極集中は電話通信の分野では一概には言い切れないことが分かつた.

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献一孝
文一義
考一川

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「空間的相互作用モデルーその系譜と体系一 J .地人書房

(2J野上道男，杉浦芳夫 (1990): 「パソコンによる数理地理学演習い古今書院

‑ 194

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) SASシステムを利用したトラヒック分布の分析について 武内智裕 日本テレコム株式会社 経営企画部 A na n a l y s i so ft e l e p h o n et r a f f i cd i s t r i b u t i o nw i t hS A Ss y s t e m T o m o h i r oT a k e u c h i C o r p o r a t eP l a n n i n g， J A P A NT E L E C O MC o .， L t d . 4 ‑ 1 ‑ 7K u d a n ‑ k i t a， C h i y o d a ‑ l ( U ， T o l < y o 安旨 SASシステムを利用して、電話の保留時間別トラヒック分布を分析した。通話料 収入ベースで近似値試算を行うと、近似の高いl j 固からスプライン補問、直線補問、かい 2乗分布の結果となった。 キーワード: SAS/トラヒック分析システム 1.はじめに 9 8 7年より中継電話サービスを展開してきているが、通 当社は、長距離系 NCCとして 1 信会社の場合その主力商品というのは電話のトラヒックであり、その分布状況によって課 金秒数を決定して収入予測をたてている。 これまではパソコンレベルで市販の統計ソフトを利用してトラヒック分布を分析してい たが、データ容量や分析結果の正確性の観点からみると必ずしも満足のいくものではなか った。そこで DEC 社の VAXワークステーションの導入に伴って SAS社のソフトウェ アを購入して、より高度な分析・予測に活用した。 2 . 分析内容 基礎データとなる電話の保留時間トラヒックは図 lのようになっている。これに当ては まると考えられる分布はかい 2乗(図 2)、直線補間(図 3)そしてスプライン補間(図 4)の 3つがある。問題となるのは基礎データの保留時間の秒数のきざみが課金秒数の単 位である 0 . 5秒ではなく 5秒ないし 3 0秒になっていることである。 そこでどの分布が最も実データと近似しているかを判断するため、ある l日の基礎デー タを基にして各々の分布で実際の課金秒数を使って l日あたりの通話料収入を各々算出し た 。 3 . 分析結果 上記の 3手法により 1日あたりの通話料収入を各々算出した結果、実際の通話料収入と 比較して近似している l j 聞にスプライン補問、直線補問、かい 2乗分布であった。 4 . おわりに 今回の分析結果に基づき、今後スプライン補聞を利用して様々な料金体系や課金秒数を 適用した場合への応用に更に活用していきたいと考えている。 にd

呼数 図 1 基躍保留時間トラヒックデータ 1 0 0 9 0 。 0H'y~ l i ' i I I i l t 8 0 70 60X 5 0 4 0 3 0 2 0 1 0 H o 保留時間 呼数 図 2 かい 2乗分布モデ Jレ ∞ 1 9 0 8 0 7 0 6 0X 5 0 4 0 3 0 2 0 1 0 。 。 保留時間 呼数 図 3 直読補間モテ jレ 1 0 0 9 0 8 0 70 6 0: 1 ; 5 0 4 0 3 0 2 0 1 0 。 。 01 保留時間 呼数 図 4 スプライン補間モテ Jレ or'q/í///~///(//~///~///γ'////////.メN ，γノγ/////////.んγ/〆γメ竹γ'//~ シ 。 保留時間 ‑ 196 ‑ 1 0 0 9 0 8 0 70 6 0t 50 4 0 30 2 0 1 0 。

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J) SASシステムによる自動車の購入重視度 と満足度の相関グラフ自動作成システム 佐藤行男 いす昔、自動車、大型駆動設計部 SAS syst田 generatingCorrelation graph o f Autαnotive Purcase reason and Satisfaction Yukio Sato Heavy duty vehicle drivetrain compornent design d e p t . I S U Z U MOTORS LIMITED 3‑25‑1 Ton聞 記 h i，Kawasakトk u，Kawasakトs h i 要旨 商品メーカーにとってユーザーの購入重視にミートした満足度改善項目を刷出して商品にうまく反映 することが、ユーザーの支持を得る上でも、効率的な尚品開発をする上でも重要な謀題となる。 ヱの部題への直観的アプローチ法としてlU i l 入重視皮と満足度を 2次元平而に分布させた相関グラフの利 以J : 的差違が物を言うごとから、実際に i 直感に合うプロ 用が考えられるが、商品の評価は競合商品とのキl ット図を得る為には比較対象との相対的関係も表わすプロット図でなければならない 今回、生のアンケートデータより直接的に腕入重視皮と満足度の平均を算出して自動プロットし、競合 商品との差違を読み取るのに有効な相関￨剖を出力する SASシステムを作成した。 R ( 氾 TRNS I 'OSE 、 PIWCPしOT/I 'L 01 'O VERしA Y キーワード:購入重視度、満足度、相関グラフ、 PIWCFREQ、 P 1 . はじめに ユーザーニーズを犯出し、そのニーズを ' I l l t ，'n'，に反映してお客儲に好んで引っていただくというのは、 f hのユーザーは大衆であり、そのニーズ メーカーにとって重裂な制組であるが、マスプロダクション尚 i を把握するという調査は集問心 Jm の~ J ‑ l t l :} E J l 1i分析にも似たものがある。 ユーザーニーズの把握といっても把出したい引が"求めるユ ザ一心理なのか"/"尚品のイメージな 1 ; 仮要素を尚 のか"/"商品の代表特性なのか"等によって様々な制査があると思われるが、具体的なJj) 品に反映しなければなければならないメーカーにとしては、先ずは代表特性について ‑ユーザーは商品購入に際して何を重視しているか。 ‑購入重視項目に対して現状商品の満足状況はどうかロ を知り、改良が必要な特性/自陥:[を t l l : iUしたいというのが実務的な諒題である。 ヱれらを調べるにはアンケートで腕入重視度と満足度を聞くのが一般的な方法であるが、アンケ一卜 で得た購入重視度と満足度の評価平均を並べて見るだけではとれら 2評価項目の関連がつかみにくい。 1 iさせると、これら 2評価項目の + 1 : 1閲が直感的に見れるグ そヱで購入重視度と満足度を二次元座標に分 1 ラフを得る三とができ、これをヱヱでは(購入重制度と渦足度の)相関グラフと呼んでいる。 この相関グラフを作成するまでには、各モデルとセグメン卜全体の購入重視皮と満足度の評価平均点 を算出してごれらを二次元座標に分布させたグラフを作成する必要があるが、手間のかかる作業である 為、調査対象モデルと評価項目を指定するだけ自動 I U力し気軽に多数のケ 法が必要をであった。 ‑ 197 スをチェックできる作成手

る商品について各評価項目の平均点をプロットすると プロット点は右図のように等評価点線をはさんで分布 する。 5 等評価点線 (ア) スタイル. AU104 通常、アンケートデータの腕入重視評自Il i 項目の評価 を縦軸、商品満足評価項目の評価点と横!凶にとり、あ 協入重視皮/期待度 2 . 自動車のIlIIi入重視度と満足度の相関グラフ 3 品質・. 価絡 〆 /.静粛性 m ) ‑EA ( (イ)部の項目:重視に見合ったそごそこの満足ロ 2 (ウ)部の項目:期待の割に満足。 と読みとれ、 (ウ) 実 性 ごのグラフのそれぞれの点はその位置から、一見 (ア)部の項目:高い重視の割に低評価。 y r l 3 4 5 満足度 F i g . l 1I)!入重視度と満足度の (ア)の項目について重点的に商品 f l l l 刻プロット図(単一モデル) 改良していけばいいように思われる。 本ペーパーで報告する相関グラフとは、購入重視を腕入期待と解し、ユーザーの則待と満足との複合 構造から決定される購貰心理を掴むために考え出したグラフについての検討結果である。(相関グラフ の"相関"とは統計学的な意味での相聞を意味するものではない。) 1 1 1刻グラフが我々の直観に合うかをチェックしてみると、 さて、上記のグラフの意味をふまえて、 + 上記のような単一モデルの単純プロットだけでは(1)のような解釈と直観が合わないごとに気付く。 例えば"価格"の点はその質問の性絡上どの車も通常(ア)の下側に佐世し、もしその取が競合取の 中で価格の差別性がダントツ N 0 1であっても、(1)の読み方をすると特別な対策必要と出てしまうロ これは商品の改善は競合車との比較上の催劣で、その必要性の度合が変化するものであるが、上記プロッ トでは競合車が含まれていない為に生じた錯覚であり、対策が必要かどうかは競合取のブロット点との ズレ具合で見なければならない。 そこで上記錯覚を避ける手段として調査対象車の点とセグメント平均の点を重ね合わせて、 その相対 関係を見ることを考える。 例えは調査対象車の評価平均点とそのセグメント そのセグメント 評価平均点 の平均点 1.価格 B1 AVl 2 . 品質 3 . 静粛性 B2 B3 B4 B5 AV2 評価項目 4. スタイル 5 . 実用性 AV3 AV4 民U A U 1 牽 調査対象持の 脚入重税度/期待度 の平均点を 等評価点、総 3 2 AV5 として重ね合わせると例えば右図のようになる固 矢印はセグメント平均点を基準として調査対象車の 評価平均点のズレを示すものである。 2 3 4 5 満足度 F i g . 21 出入重視度と泌足度の 相￨期プロット凶(桜数モデル) ‑ 198

ν ト ・スタイル・・・大変期待してたが、あまり良くなかった 待ク ・品質・・・・・・・全然期待していなかったが満足度はマズマズ。 度卜 ‑静粛性・・・・・期待は高かったが他車並 則ベい川 ‑価格・・・・・・・多少期待したが他車並 4 Fig.2の例について調査対象車のセグメン卜中での評価を読むと ・実用性・・・・・それほど期待していなかったし程々良恥た となり、特に対策が必要なのはスタイルであることが浮かび上がる。 ヱのように、ある基準点との重ね合わせ配置による差を表す矢印の方向と長さにより、セグメン卜に おける調査対象車の期待に対する評価の関係と程度を把握することが可能となる。添付 6 / 5ベ ジに は本方法によって出力した具体的な相関グラフ例を示す。 Fig.2の矢印は方向と長さに意味があることから縦と般にそれぞれ期待度ベクトル、満足度ベクトル の成分をもっベクトルである。ベクトルの方向と長さの読み方については現在 t l l !象的な解釈しか山米な いが、下記の読み方が出来るとお思われる。 [矢印の方向] 矢印の方向 色 、 ‑ / 間!~通り良かっ t メ 宇 意味 大変Jt) J 持していたが、程々良かった。 そヱそヱに則符していたが、大変良かった。 間 持 しt 以上はかつ t E っ t 通) 1 良 く な か っt 7 ‑ ‑ ‑ 官 ・ ・ ¥ ‑ ‑ 人 全然期待していなかったが、手2 1々良かった。 あまりJtJ付与していなかったし、思った通り良くなかった。 ， / 期 待 の 割 に 良 く な か っt J J 待していなかったが、大変良かった。 あまりJt 全然 J t J H 与していなかったし、思った通り良くなかった。 大変Jt J約していたが、 j目、った松良くなかった。 、¥、、 そこそこにj 切符していたが、思った程良くなかったロ [矢印の長さ] どれ位の長さを有意と読むかは調査対象車の評価点のバラツキによりケースによって異なり、バラ ツキの偏差をどの範凶でくくって意味付けをするかは、我々の感覚とのキャリプレーシヨンが必'2.ーで ある。 6/6 ページの相関グラフの制足 t~ の例では、筆者の経験より凡そ ( s j ‑ A V i )~0.2点・・・・セグメン卜平均レベル 0.2点<(Bi‑AVi)<0.4点・・・・一応の差違あり 0.4点豆 ( B i ‑ A V i )・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・i モデル特有の差違あり と読んでいる。 3 . SASシステムによる自動集計&作図 上述した相関プロット図は、アンケ一卜会社の i l !g l表でもあって各評価項目の平均値が出ていれば、 パソコンに平均値をインプ、ソ卜しでも得られると思うが、下記のような限界がある。 EIした自動処理不可能。 ‑規模の大きし 1生のアンケートデータから結栄まで ‑ ・集計表にない条件(性別、年齢別、年 l 以別等)での対応不可。 ‑集計表の平均値の再インプ卜が必要ロ ...等々 本レポートで報告する SASシステムは、生のアンケー卜データより直接的に評価項目の平均点、を計算 し、算出した平均値を自動プロッ卜するようにしたシステムであり、その処理フローを次頁に記す。

n u n U 誼百既日 ・ 一 6 円J n u d ‑ ‑ 曹 A w V A H W 曹 A 日 ︒ 曹 A V I E ‑ 一 n H U 一 A 曹 ︒ yt 6 7 " " v H " M U 門 口 UV 百也 内 ψ 小 ψ 小 一 世 m y **一* **一* ψ 小‑ψ 小 円ノ 凡 ψ 小 日 台 小 円 一 u n U 一 Y L ・ ・ 円U 一yl n ・ ・ 小 一 ψ 小 ・ ・ψ 仙 e * * * r9 * * *1 . V Z O X l OX 台 小 台 小 ‑ 台 小 台 小 台 小 **‑ * 小 台 担単♀盟4 O 3 H 3J O H d •V Z O A I O A 百百而立話而古百寸 ヨ SOdSNHlJ O H d ヨ SOdSNH L .JOHd T A H U Y A 一 Y A VAVAH ‑ n v n v y l n u x ‑ t‑ ..T Uvh t nkv L 一 n H U 一 3~H3W V • •• ψ 小 一 ψ 小 . .*‑* *‑* 百町立罰百 T す o而百罰而官而E o而百罰而官而E 8 l X 国臨I E l tω]8POW.V 国f 百I t l t ω 汚r l I d Iてが丘斗 H I G [ t l h V 日 ヨ ι Z O X l OX * * * ZOA * * *9 * * * lOA * * *V ***品目 ' l 1V 8 l A * * * * * * * * * I S I S h V J 1 9 l 1 : ; ] ~ V ~ l t G ~Íl d I 1 上 工 D 4 I ι l O ' l dJ O H d AV1~日 hO /l O l J~ Y 上 工 1 1 百t 事 コ d I ι 国平t-Q'与El'喜 ωf詩-ili~ぺ '//Í 斗:干 ]8P O W ‘ V 打倒 汽U 円u v万U JUu ‑ae‑‑e ﹂司 u 円 口 叶H4 円J 円 目 *******古A *******RU ****ψ小企小企小τl ** ** * *小 *企 * A * ** *古 小古 六U *******可︒ 官 υ κ 台 小 企 小 企 小 ψ 小 ψ 小 企 小 企 小 一 V A H ** x u * ** ** ** ** ** *τ 百l 台 小 企 小 企 小 企 小 ψ 小 企 小 企 小 一 Y A 日 日U * * * * * * * 六 *******7l 台 小 企 小 ψ 小 企 小 ψ 小 企 小 企 小 一 Y A 日 日U * * * * * * * 六 m y ψ 小 ψ 小 ψ 小 曲 m Y 古 小 曲 m y 一 円 *******7A ** x u * ** ** ** ** ** *7 百l 日首脳耳師事 Y討 i I 日) [ 1倒語;w百鍛 E ; ; ‑ ; 壬 司7 ‑ 1 ニ ー τ壬 3 H f l 0 3 J O H dJ O H dS V S .~ーロ L 磁1持 Et 一法

4 . 多変量解析との関係と今後の諒一回 本報告のヱれまでの内容は直感的な相関グラフについての考え方と算出&出力フローについて述べてき たが、直感的な考え方だけでは説得力が弱い為、未完成レベルながら理論との関連を付加したい。 様々な構成要因から一つの総合的概念が組立てられている時には、これを表わす数学的モデルは多変量解 析の主成分分析を適用して z=a，X，+a，X，+・ ・ ・ ( 4ー 1 ) ( に で 一 分 ai;因子負荷量 ( l o a d i n gf a c t o r) X ， ;観測位 なる主成分式で表わされる。 本レポートで、扱った満足度、l!詩人間待についても、総合満足度、総合購入 W J待度なる総合的概念、が存在 するとして、それぞれ S= ムX ，+s， X ，+ ・ ・ ・ ・ E= r，X ，+r ， X ，+ ・ ・ ・ ・ 総合満足度 総合購入期待度 ( 4 ‑ 2 ) ( 4 ‑ 3 ) と表わせると仮定できる。( ( 4 ‑ 2 )の線形関係についてはチェック済) ( 4 ‑ 2 )、 ( 4 ‑ 3 )のような数学モデルに表現できると総合的概念、の椛造分析が可能になる。例えば、 ( 4 ‑ 2 )が 特定できれば総合満足度は何の要因で成立ち、その要国の影響度はどれ位か、また向品による総合満足度 の差違は何に起因しているかを女1るととが出来る。 Aモデルの総合満足度のセグメント平均からの差分 . とすると、 ( 4 ‑ 2 )より を t JS J tSA=SA‑S = ム( XA ， ‑ X，)+sパX ，，‑X，) +・ ・ ・ ・ = 2 :s， t JX " と表わせるロ ド ( 4 ‑4) 1 布図は ( 4 ‑ 2 )、 ( 4 ‑ 4 )式をもむって s， t JX " ( j =A~G ) をグラフにして見やすくしたものであるが、このグ ラフから総合満足度の高得点/低得点の型 i 討を即座 A s に読み取れる。 C D E F G 本ペーパーの前章までに述べてきた満足度ベク卜 ルの長さはtJX j!に他ならず、中日開グラるたな; s [ l ， & F i g . 3J tS，の分解トライ例 の産物ではない。ただ上記考え方をすれば前章まで の相関グラフは因子負荷量を乗じた s， t JXj i をプロットしなければ本当の"期待と満足の被合関係'を表わ 4 ‑ 2 )式の線形関係は佐官、しているものの、れの特定にはまだチェックを要す すグラフとはなりえない。 ( るが、本ペーパーの考え方と手法自体はその場合にも t)lÆ~ 可能であるヱとと、本ペーパーの相関グラフは れを反映せずとも実際的に対策必~項目の布I!l ll に役立っているヱとから今回手法紹介として報告するも のである。 201 ‑

相関グラフの実例 ， ..RfLATION Of SA1IS fA(.lJOW PUR(.HASE REASON.... ....AnlltlL .vS SNALL SPORl ¥ ' ・ ・ ・ ・ ・・ PlOT OF Sl 81 PlOl OF AvSl AVBl ・ SYHBOl IS VALU{ OF g SYHBOl IS VAlUE OF 1 . . 81 1 ・ .6φ . . ' ・・ ， F R . 2 f U I E ".0 ・ーーー一一一一一ーーーーー‑ H I Y I c C 3.8 o ・ U I I W I T 3.6 I ・ I 3 . '・ 3.2 ・ 3.0 。 ¥ 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~ ~ ‑t一 ーー̲i.̲̲̲̲t司ーーーーーーーー・‑.ーーーーーーーー・ーーーーーーーーー φーーーーーーーーー・‑一時ー ーー‑ー φ一ーーーーーーーー・句田 2. 2 .b 2.8 3.0 J.2 J.・ 3.6 FREl l UENCV COUh 'T A ;O v e r a l le x t e r i o rs t y l e B ;Q u i e t n e s s C ;R i d i n gc o m f o r t D ;O v e r a l li n t e r i o rc o m f o r t E ;S e a t i n gc a p a c i t y F ;C a r g oc a p a c i t y G ;O v e r a l lq u a l i t y H ;S a f e t y 1;T e c h n i c a li n n o v a t i o n s J;D u r a b i l i t y& r e l i a b i l i t y K ;I n t e r i o rs t y l e L ;V a l u ef o rt h em o n e y M ;O v e r a l lp o w e r&p i c k u p N ;F u nt od r i v e o;Ease tohandling P;G a sm i l e a g e Q;P r i c e R ;R e s a l ev a l u e ‑ 202一 3.8 ・.0 ・.2 ・ ‑ ・6 ".8

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J) 五 区 王 日 ロ ジ ス テ ィ ク 巨I タ帯う予;.f s 斤、 Z，霊童全喜四l~ a:>支薗月ヨイヲ!J a:>系百グト 鹿野元久 倣)リコー 品質管理本部信頼性保証技術室 A P P L I E D L O G I S T I CR E G R E S S I O N f o r Q u a l i t y C o n t r o I M o t o hi s a Hi r o n o R I C O H C O M P A N Y . L T D . Q u a l i t y C o n t r o l D i v i s i o n 1 ‑ 3 ‑ 6 N a k a ‑ m a g o m eO h t a‑k u ， T o k y o， J a p a n 1 ペ JI 』ぐ l ， ニ fl ロジスティック回帰分析は医学・薬学分野ではお国1[染みの解析方法で、あるが、品質管 理分野ではまだまだ標準的な解析方法とは言い難い。しかし、ロジスティック回帰分析 の持つ特徴からトレード・オフ特性の解析や製品、及びユニットの良・不良といった群 の分類など品質管理分野における守備範囲は広いと思われる。そこで本報では、ロジス ティック回帰分析の品質管理分野における適用例について紹介する。 キーワード: ロジスティック回帰分析、半J I別分析、 L O G I S T I Cプロシジャ 1.はじめに ロジスティック回帰分析が品質管理分野で適用される頻度は多いとは言えない。その 理由はさまざま思いつくが、どのような場合のデータの解析にロジスティック回帰分析 を適用すれば有効であるのか明確にされていなかった点を挙げたい。無論、セミナーの メニューにロジスティック回帰モデルが盛り込まれていない、ロジスティック回帰に関 するテキストが入手しにくい(それが、日本語で、書かれていなかったり、品質管理分野 に関するもので、はなかったり)、といった理由もあるだろう。ロジスティック回帰分析 による効果がたいしたものでないならば、品質管理分野では無視された多変量解析の手 法という汚名も仕方ないのであるが、本解析方法は大変なすぐれものであるというのが 適用後の筆者の個人的な感想である。 そこで、本報では筆者が実際に解析した事例を紹介しながらロジスティック回帰分析 の魅力についてまとめる。 なお、本報ではロジスティック回帰分析の数理そのものについてはふれないので文献 (1) (2) (3) を参照して戴きたい。また、 SASでの起動方法はテクニカルレポ ート P‑200などを確認されたい。 q合 u nU

2. 品質管理分野でのロジスティック回帰 品質管理分野では良・不良といった率に関するデータを扱う場合がある。品質に関す る特性は、良・不良だけではなく、例えば製品の収率や、複写機に使われるトナー剤の 光沢性やトナーが紙に定着する割合など率に関するデータを解析する事は多い。一般に 品質特性は結果系であり、これを目的変数に、要因系を説明変数として回帰分析するこ とが多い。ところが、率のデータは 0と 1の聞の値しか取らないのでデータに線形性が 成り立たない。いわゆる乗法モデルである。従って、加法モデルである線形回帰を適用 するのはまずいやり方である。そこで、乗法モテ、ルにあった回帰モデ、ルで、あるロジステ イツク回帰が必要となる。すなわち、比率 pに対して線形回帰を考えるのではなく pに ロジット変換した zに対しての線形回帰を考える。ロジット変換は、比率 pに対して、 z=ln{p/(l‑p)} pニ 1/{1十 日 p( ー z) } P=sO+sIX1+s;<X;<+…+sn Xn吟 Z=sO+sIX1+s;<X;<+…+sn Xn の変換である。比率 pにロジット変換を施せば、ロジット zは一∞から∞までのあらゆ る値を取り得るから、線形(力日法モデ、ル)化できる。ロジット zの世界には、どのよう な意味があるのであろうか。判り易い例として、ある電子部品の信頼性試験を行ったと する。故障を終点(エンドポイント)とする正常動作時間を計算する。故障した部品の 正常動作時間は分かるが、未故障部品の正常動作時間は中途打切りのデータであり、実 際には測定できない。従って、線形回帰モテ、ルを用いる事はできない。ロジスティック 回帰は、因子(開発設計段階では制御因子であったり Q A試験では誤差因子であったり するが. )がどの程度エンドポイントの発生確率を高めるか、あるいは低く押さえられ るかを推定するのに用いられる。最適水準 Xi の発生確率の大きさは、ある基準となる 水準組合せ X i0 (例えば、現行条件や標準使用環境など)に対する相対的な値、相対危 険度として表現される。この相対危険度によって信頼性評価が可能となる。すなわち、 )) 相 対 危 険 度 =e X p {si(xi‑ X i0 現行条件に対して改善した条件での寿命はエンドポイントにおける生存確率が何倍大き 204一

いのかを定量的に知る事ができる。 なお、信頼性試験デー夕、いわゆる生存時間分析に対してロジスティック回帰を適用 する場合、故障モードの一致性を良く確認しておく必要がある。対数ロジスティック回 帰を考えた方がよいかも知れないし、ハザート関数(リンク関数)に指数ワイブル関数 を適用した方がよいかも知れない。あるいは、故障モードが違いすぎて多変量回帰モデ ルを用いない方が良い場合すらあろう。モテ、ルを間違えると大変な過ちを犯す事になる ので、データの事前分析は大変重要であり、これを怠らないようにしなければならない。 図1.1 は説明変数 x とロジット変換した後の目的変数(ロジット)との関係をモテ、ル 的に表わしたものである。(a)は線形関係が成り立っているので、ロジスティック回帰 モテ、ルの適用は好ましいと考えて良い。(b)は曲線関係であり、高次式の予感がする。 (c)は、ロジスティック回帰を当てはめるのはモデル的に好ましくなく、もっと別の関 数モデルを用いるべきかも知れない。(d)は二値データであるが、 L O G I S T I Cプロシジャ ではロジスティック回帰として解析できる。 ︑︑︐ノ 〆¥ f (a) hu Z (c) (d) 口 ノ 、 二値データ ツ ト 他のリンクl 関数の使用? EEr H刀 説 変 数 図 1.1 説明変数 x とロジットとの関係 205 ×

3 . 稼形判別関数と口ジスティック回帰 良・不良やランクデータ(ケース(d))のように判別分析が適用できるデータ解析では、 判別分析と別にロジスティック回帰分析を行って両者を比較するとよい。この場合のロ ジスティック回帰分析は個々のデータの解析になる。例えば、複写機のトナー剤の物性 とあるコピー画像品質についてロジスティック回帰分析を行なってみたり、インクリボ ンのドラックデザインにダミー変数をうまく使ってロジスティック回帰分析を適用した O G I S T I Cプロシジャでは、 C T A B L Eオプションや I N F L U E N C E、 I P L O T オプションが り、等。 L 有効である。 一般に判別分析が適用できるデータにはロジスティック回帰分析も適用できる。半J I別 関数は、当然判別が目的であり、その対象としているデータではかなりうまく群わけで きるといったイメージがある。正しく群わけできた割合をみながら説明変数(要因系)の 役割を検討する場合には意味付けが困難なときもある。そもそも判別分析は外的基準に 誤差を含まないモテ、ルであるから、品質特性である良、不良を群として要因系である説 明変数で判別分析を行なえばデータ解析の解釈には困難さがつきまとう。さらには、半J I 別関数では説明変数の係数を重みという概念で解釈しているがロジスティック回帰の相 対危険度による解釈よりはずっと難しい概念である。要因系で結果系を解釈するという 立場では、半Ij別分析系の分析よりも回帰系の分析の方が当然筋のよいアプローチである。 4 . 口ジスティック回帰のトレード・オフ特性への適用 ロジスティック回帰モテ、ノレの魅力的な部分としてトレード・オフ項目についての解析 が挙げられる。これも例を挙げて説明しよう。いま、自動半田付け工程の解析にロジス ティック回帰分析を適用する事を考える。自動半田付け工程では基盤の搬送スピードが 速いとオープンになりやすく、遅ければショートしやすいと言われている。ここでは、 オープンになるスピードとショートになるスピードとの聞が適正半田領域であると考え られる。そこで、半田がショートしたりオープンしたりする結果に影響を与える要因を 206

抽出して実験を行う。ここでの目的は、適正半田領域を広げる事であるが、できるなら ば搬送スピードを上げたいという隠れた願望がある。 一般に Ll8といった直交表による実験計画を組む。 1つの方法として外側因子にトレ ード・オフ特性である搬送速度を因子として、固有技術に照らしあわせて水準をとる。 当然、水準数(1 0水準程度)はこの場合多めになる。外側にトレード・オフ特性であ る搬送速度を割り付ける意味を図的に表現する。横軸に搬送速度を取り、半田ショート から適正状態、及び適正状態からオープンになる確率分布を考えれば、図 2.1 のよう に表わされる。図 2.1 の網掛け部分が適正搬送速度領域と考えられる。そこで、搬送 速度の水準に対して、オープン側とショート側とで発生比率を取り、それぞれにロジス ティック回帰を行なえば良い。このとき搬送速度は対数変換しておくと良い。その結果 がロジットの世界で図 2.2 のようであったとする。(a) は 、 (b).(c).(d)に比べて 回帰直線の傾きが小さいので分散が大きく工程の管理状態としては好ましくないと判断 できる。 (b).(c).(d)は同じ傾きであるが(b)より(c)の方が搬送速度領域が右(速 い方向)にあるから、生産性を考えれば好ましい。(d)は二本の回帰直線の聞が広いの で適正状態の範囲が広く安定である事を意味する。(e)のように二本の回帰直線の傾き が異なる場合にはオープン側とショート側との故障モードが異なっていると考えられる。 例えば、抵抗とコンデンサの違いなど。この様な解析方法によって適正半田領域を広げ る事と搬送速度の向上という 2つの評価が同時にできる。 自動半田付け工程の解析の他にも、複写機、 FAXといった OA機器の紙搬送性の評 価に適用できる。このときのトレード・オフ特性は分離圧である。分離圧が弱いと紙は 給紙されず不送りとなる。分離圧が強いと今度は多重送りになってしまう。給紙性能は きちんと一枚送りされる分離圧領域を広げる事で解決される。 5. ロジスティック回帰分析の適用例の紹介 実際の適用例については、当日 OHPで紹介する。 ‑ 207一

p ショート領域 0 . 5 ト ー オープン領域 搬送速度 .1 適正半田領域 図2 . ) b) P P z グ z 2 2 。 。 ‑2 搬送速度→ p l P z / d) c) ‑2 . ) P z z 2 。 2 ショートから適正 ‑2 担 E送 速 度 → 適正からオープン 図 2.2 口ジスティック回帰による機能窓 参考引用文献 (1)浜島信之(19 9 0 ) r 多変量解析による臨床研究 J 名古屋大学出版会 (2) H osmer，D.W，J r .a n dL e m e s h o w，S .( 19 8 9 ) A p p l i e dL o g i s t i c Regression >> W i1e y &S o n s，I n c . (3)安藤正一&芳賀敏郎(19 9 0 ) L O G I S T I Cプロシジャの紹介>> ，S u g i ‑ j 9 0 9 2 ) 人とデータ解析とソフトウェアど' 品質 1 9 9 2 .V ol .2 2N o . 2 (4) 鹿野元久(19 ‑ 208一

日本 5A5ユーザー会 (5U Gト J ) ボ ト ム ア ッ プ ア プ ロ ー チ に よ る D Bの 構 築 ‑ S A S に よ る D Bプ ロ ト タ イ ピ ン グ の 方 法 一 0木 村 範 昭 ジャパン SA Sインスティチュート Data Base Prototyping using The SAS System R ムるす で卜 D 卜すで すタ M を決最れ 法ロのポ定小た 方プ さ一いれを計い︒ピ的は事ろ待そ 利イれ成イにのあコ一題けて成タ 用メてさプ設戦るン般でるやをを w e 良面行に卜を聞のなのが連用 に画に的ロス時もにるの関使 くのわ作タ先とでるが問付し作一 i V E で MS る︑ B スををさ 成るつスてべれ難基ていよまザか 時︒ねトプ一はい幹いるりまはも P のわ成は用一︒いタ在し 作れはテいタ乙いはしてにの一し ム行作でをデるは一存在 ス成イ後一にと策な既にをょにが テがプろタはなとデに存 a シ作タのデめ要良要は々タるれとる S ot 6 報プ卜そのた必て必に別一す乙乙れ 票・るいきたな) スし最かれいのス情ン々分要の力メ テて終してのアテ報フな散な目のリ B で成ト D 的作ツ 帳 1 すなとると行 シとたしら良ンシ営イ様の必回出る 支一いる用とダ情らにだれかが最出 援チつ︒いがウ報経メしらも今終来 e 用来るき能付た B デ D 実 S そユ A にりき S うよで 7e れを I 一トし張 わタはベウ直拡 行一れタア手で くデ乙一イの 良務︒デレ後 は業たたで成・ 成のしまチ作 a t プ実りすロ一ら イはなまプべれ 営タプ場本そチ決ム)ルる存る入生 ムプ出多いだプムシレフし やロ力くるがロにス一アて 経トのの︒︑一はテムイいがあにが の 6 事部探めりと ロ O 可を的デす機 プ・が分索︑ま新 情イロ合番のがしに上にデ在︒るま D タでといアタ己 卜 7 能補な一︒能 作際ま︒一スは ま 力 7 出 R 使出すで可ぺし ゃのに決築がが れジるた作すでしユであにうつの 思ア帳法一すトるしタるがりいとま 定ロとあが乙プ営が主た己たのく用 決プ票でタるツ経な(︑︒あうな利 A 可キ 計 S 時解構来とわり 設 A 成はで出己口なれ D ア乙ま 意るや方デ成るあか一あるよとごま 要がイ 面 S 作でプがる川と一 三司 ヒー画︑プ A ツとせけ能寸 Noriaki Kimura SAS Institute Japan Ltd. 6‑4 Akashicho Chuo‑ku Tokyo

一アでさ にユフ発立 合りる開独 場よなをを るににンタ すれ象ヨ一 セ︑力一ら ス己対シデ 一るにてイで クで出ケか ア方入リ成 をえのプ編る タ考そアルあ 部と場とフも デす合しアの D 供 外うるトやた のよすツ B し 上し成セ S 供作タは提 O 提を一れを らをンデごえ か 法 ヨ S ︒考 S 方シ A たの A ス一 S つ立 S セケにな独 はクリ常にタ Aアプ︑う一 M一はルる E のアはよデ 統ザイせ き る 対して D を作成す エンジンを提供し、メモリー上に見せかけの S A S デー 守'﹂'﹂ タセット B( る < D B エ ン ジ ン に よ る D B ア ク セ ス >M E A で は 複 数 種 類 の D B に れが V 1 E W ) ー と を可能に とにより、直接に D B をアク セスする ， 仁ー している S / ~ 「 V I EW VIEW名 =SAMPLE D A T Aλ テ ッ7 D A T A S E T X X P R X P R X S A M P L E 。C 。 J . . テ ッ7 C X D A T A W H E R E X X X S A M P L E W H E R E D B 2エ ンジンを使用 し 実行時に S A Sプログラムから S Q Lが D B 2にわたされ該当 データがプロ グラムにわたされる。 己の例で D B 2にアクセスする場合、 <D a t a S t e p V i e w sによるファイルアクセス> R e l . 6. 0 7 か ら 新 機 能 と し て Data Step Viwsと 呼 ば れ る 機能が提供された。乙れは D A T A ステップのプログラムその ものを V 1 E W として使用してしまおうという考えである。 この 1 盛能により V S A M ファイ jレ や S A M ファイルなどにアク セスする場合 S A S データセットを介さず直接読む事が可能と なった。 ‑ 210一

ャ jレ 、¥ S A M P L E / V 1 E W =S A M P L E DATA xxxxxx 1 N F 1 L E 1 N P U T 自由なアルゴリズムの記述 D A T Aλ テ ッ7 P R 0 Cλ テ ッ7 FU L xp XA xM DH XSE ATE TEH ASW D x x x x P R 0 C D A T A =S A M P L E W H E R E D a t a V i e w s では D A T A ステッフ.内で S t e p 記述されたアルゴリズムがそのまま S A Sデータセットとして のふるまいをする。またごの機能との直接的関係はないが、 D A T A ステッフのフログラムそのものをロードモジュール化 する機能 (RUN P G M =モ ジ ュ ー ル 名 ; ) が 提 供 さ れ て き ており共用するとスピードアップも可能である。 ︑し用よのテ 2 1 1 き義使にかの @/ \一一~ で定をと︒つめ ~2 と係ジるなるいの 迂E l l がをヤ乙る︒くた L をが考そイ u ご関シすとみ従面 Q 能成をいタ B るのロ用能てに画 >用う すしプ利可えれプ 成使ど 作て WS 機作例行ト のし E たなのたをロ B と I まう B し計プ D トv o よ D 成 設 き イセ由あ乙イをジつ プツにるのプ作のづ ト一て能るトヨメひ タタ自で︒タン一き ロデし可えロシイ プ S 用がなプ一面るる る A 使事己るケ画すれ ににプすがにプすた成 よ S をるおよリるとさ ツはテたごツの要さも プ常ツりとプアとれ作 ア W スしたア応必成タ ム Ea 合似ム対︑作一 ト It 結もト面にがデ ボ Va りてボ画初面ト <D たしり最画ス 日 夕

は考デかと 合にト分 場うスに のよテル くのをイ は︒一フタ 多そタアを W E I V 分るデの一な 部あ実かデと のでりつト能 タずよくス可 一はにいテが デる事ばの用 卜あるえ例利 スはす例のま テに用︒どま たか利るほの しごをれ先そ 一不ど能ら合 での機え場き 例上の考たで のタ S もつが ユS 利 が ご ご一 A 用 あ と らピはのタる がンにて一す 3 包 ← ( 巴 日 己 日 ¥111 ル方イさ営る アすフ供や出 イるアは経来 フ応た提定が い対つル決と なでな一思乙 い L 異ツ意く て Q のの︑導 れ S 数めはに さ/複たと位 卜 A らのご優 一D がそるり ポ E なはすよ ででかい利争 サはして用を 点るいてうそ時 AM しつに競 DB ︑にめの RI る理たと >D てい処の問 りてになを S要 A必 S も 利いつつ伴をな よしスに工 に唱セ事加 利がアすけいつる 用提クるる︒と 構法ルれ情は SM の供おなもあ B へ提にいでで I 成を間て報ず <S A なコ合しデ義 しに場と元定 かでたタてて しすえ一れし る。 ばユーザが必要とするレイアウトを持っているわけである。ごれら 乙 の よ う に 作 成 さ れ た V I E Wは 、 画 面 が 必 要 と す る 、 言 い 換 え れ が決定される事になる。また必要であれば必要な V 1EW を結合し の V 1 EW を洗い出し検討する事により必要とする D Bの必要項目 その V 1 E W からそのまま D B 2のテーフルヘデータをロードし てやる乙とも可能である。 ηノu

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J) 自由化の経務分析‑金融業のケ』スー 0 飯田隆雄ヰ 嶺義明村 キャノン販売札幌支庖村 札幌大学経済学部ヰ A n Economic Analysis For Deregulations ‑ Financial Services ‑ 宇 Yosiaki Mine** Canon Sales Sapporo Branch Sapporo University ‑ 2，Nishi‑， lK lta‑7，Klta，Sapporo 8‑7，Nis hioka，Toyohir a，Sapporo 1 oTakao Ilda ， ，n ニ UI 孟ぐ l パーソナルコンピュータを用いて簡単な計量分析を行う場合、 P C S A Sや J UM Pは大変便利なソフトウエアである。例え利用方法が複雑であると感じても、 デ ー タ の 前 処 理 を L 0 t us1 ‑ 2 ‑ 3な ど の ス プ レ ッ ト シ ー ト 型 ソ フ ト ウ エ ア で加工し、結果を出すための簡単なプログラムを組み合わせることによって検定 結果とともに解答をすぐに出してくれる。本報告では、 S A Sの 手 軽 な 利 用 方 法 の一例を紹介する。 キーワード P C S A S ， J U M P， 規 模 の 経 済 性 、 範 囲 の 経 済 性 1. は じ め に 従来の金融サービス業は、大蔵省 l こ保護された専売庖形式の営業体であったが、 昭 和 6 0年 1 0月 に 預 金 金 利 自 由 化 を 皮 切 り に 始 ま っ た 、 い わ ゆ る 「 金 融 の 自 由 化」によって業務の自由化が進み金融機関相互の競争も益々激しくなってきた。 このような状況下において、産業としての金融サービス業を分析する場合、規制 産業から自由化されたときに生ずる様々な問題が、経済にどの様に影響するかを 検討することは重要な問題である。 本報告の目的は、 「金融商品の自由化が、各金融サービス業にとっての平均費 用 関 数 を 減 少 さ せ る 役 割 を 果 た し 、 結 果 的 に は 、 社 会 全 体 の 官E LLFAREを 増 加 さ せ た。」という仮設を明らかにすることにある。 そ こ で 、 各 金 融 サ ー ビ ス 業 の 2つ の 経 済 性 に つ い て 検 討 す る 。 す な わ ち 、 模の経済性 ( Economies o f Scale)J 及び、 「規 「範囲の経済性 ( Economies o f Scope)J が働いているかどうかの検討は、その産業が置的 l こ拡大しているかどうか、また、 企業が金融商品の自由化にともなって業務を拡大したほうがよいかどうかを判断 するための指僚の一つになり得る。また、このことから平均担用関数の誠少を実 証することができる。 日本におけるこの分野の研究 ( i今 日 注 目 さ れ て い る 問 阻 で あ る が 、 そ の 最 も 代 表 的 分 析 が 『 経 済 白 書 ( 平 成 元 年 度 版 ) Jで あ る 。 金 融 サ ー ビ ス 栄 の 中 で も 、 都 市 銀 行 、 地 方 銀 行 、 第 2地 方 銀 行 、 生 命 保 険 、 証 券 会 社 を 取 り 上 げ 、 昭 和 58年 度 か ら 昭 和 62年 度 ま で の 経 済 性 に つ い て 分 析 し て い る 。 こ こ で 「 規 模 の 経 済 性 」 に つ い て は 、 昭 和 58年 以 来 存 在 す る 。 i範 囲 の 経 済 性 」 に つ い て は 証 券 会 社 を の ぞ い 2 1 3

て 、 昭 和 61年 以 降 存 在 す る こ と が 確 認 さ れ た 。
本報告では、
昭 和 60年 度 か ら 平 成 元 年 度 に 至 る 、 銀 行 業 ( 都 銀 、 地 銀 、 信 託 長 銀 、 第 2地銀)、
証券、損害保険における「規模の経済性」と「範囲の経済性」の存在を実証する。
具体的には、公開された資料、ここでは特に、各金融機関の『財務諸表』を基
に、金融機関を、長期金融サービス i
こ特化している信託長期信用銀行と、主 i
こ短
期金融サービスを行っている地方銀行、さらに、それら両方のサービスを業務と
する都市銀行、さらに中小企業や個人を主なサービス対象とする第二地方銀行、

6種 類 に 分 類 し 、 単 純 な ト ラ

金融機関の対極をなす証券会社、損害保険会社の、

ン ス ロ グ 費 用 関 数 モ デ ル を 用 い て 「 規 模 の 経 済 性 Jや 「 範 囲 の 経 済 性 」 の 実 証 を
試みる。
I
I. 推 計 モ デ ル

2階 微 分 可 能 で 、 対 称 性 、 同 次 性 、 単 調 性 を 満 た す 費 用 関 数 を

C=C(R . R )
C
:費用、 R :第一財の産出、
1 2 1

R

:第二財の産出

とすれば、簡単なトランスログ費用関数は以下のように定義できる

1)
。

(
1
) Ln C = 3.+L .
3.
R.
+(
1
/2
)L.
.
b
.
.LnRi
LnRj
i.
iLn.
i
.
‑
.
‑
.
iL j
ij
bij=bji.z ibij=0.ai〉0.1.j=1.2.
(1) よ り 、 各 条 件 を 考 慮 す る と 、 実 際 に 推 計 す る 費 用 関 数 は 、

(1・
) Ln C = 3 +3 LnR +3 LnR +b {LnR LnR ‑(1/2)(LnR LnR+ LnRLnR )
}
o 1 1 2 2 12
1 2
1
1
2
2
ai〉0.i=1.2.
となる。
規模の弾性値は

aLn C aLn C
一
一
一
一 +一
一
一
一
ー = 3 + 3 + b LnR + b LnR !:; 3 + 3 <1
(
2) 一
aLnR
aLnR
1
2
1
1
2
2
1
2
1

2

「 規 模 の 経 済 性 Jが 存 在 す る 。

ならば、

範囲の経済性は
n
n

}
)
の
︐
‑

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(

a C
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n
n

︐
︐nし

(3)

b
+3 3
1
2
12

<0

「 範 囲 の 経 済 性 Jが 存 在 す る ) 。

(注)
1 ) こ の 費 用 関 数 は C=C(R .R.)は
、
1
2

2回 微 分 可 能 で 、 対 称 性 、 同 次 性 、 単 調

‑ 214一

性の条件を満足するものとする。 トランスログ費用関数は以下の条件を満足す n u yL ) ‑ ( ると仮定される。 C a +L a LnR +(1/2)L L b LnR̲LnR ji 対称性 1 J 1J 1 ， i j=， 12 . J 1 b ， J1 = A， L b 0， 1 1J a> O . ︐ nbnwu nwunH n ' ' u n n ) b ︐ n n H TL n H n n LM b ︐ n ︐ n 'EU U 弘 ・ 4 l の ︐ tu n w u n H ' ' u n w u n u の ︐ tu ー TEU ︐ ふE b = b = ‑b =‑b 1 1 22 12 21 ‑ h u @ l b +b = 0， b +b = 0， b =b 1 1 12 12 21 21 22 n b n w u nH nk ② ' ' u の ︐ tu nH i ' ' u l ふE ‑ h u ︐ nbnwu nH'EU ・ hu TEU'EA ll nk an yL +'i h ︑ 也J 'EAn ︑︐ Ib nr nUL T ︑ 也 ar/ a C= ‑ +r nu yL ' ① 1 1 ‑l 同次性 単調性 =肉 d biz U より、 となる。これを①式に代入すると、 Ln C = a + a LnR + a LnR ④ o 1 1 2 2 +(1/2)(‑b LnR LnR +b LnR LnR +b LnR LnR ‑b LnR LnR ) 12 1 1 12 1 2 2 1 2 1 12 2 2 n H TL ⑤ C a + a LnR + a LnR o 1 1 2 2 +(1/2)(‑b LnR LnR +2b LnR LnR̲‑bLnRLnR̲) 12 1 1 1 2 1 2 1 2 2 2 従って以下のようになる。 (1)' Ln C = a +a LnR +a LnR +b {LnR‑LnR ‑(1/2)(LnR LnR + LnR LnR ) ) o 1 1 2 2 12 1 2 1 1 2 2 2) 計は、 都 市 銀 行 、 地 方 銀 行 、 信 託 長 期 信 用 銀 行 、 第 2地 方 銀 行 の 各 業 態 毎 の 推 『銀行局金融年報~ 報編集委員会編、 (昭和 6 0 年 度 か ら 平 成 元 年 度 ) 大 蔵 省 銀 行 局 金 融 年 (社)金融財政事情研究会発行のデータに基づいている。 こ こ で 、 費 用 (LnC) と し て は 経 常 費 用 、 生 産 相 と し て は 経 常 収 入 を 2 種 類 に 分 け 、 貸出利息収入 ( LnX ) と そ の 他 収 入 (LnX )とした。 各数値(単位百万円)は各年度の各銀行毎の財務諸表からのものである。 経 済 白 書 で は 、 賀 用 Cと し て 人 権 資 + 物 件 費 十 悶 述 資 金 、 生 産 物 を 、 貸 出 Xlと、 そ の 他 の 運 用 X2、 投 入 要 素 と し て 、 労働 P 1 物 的 資 本 P2、 調 達 資 金 P と お い て い る。 従って、以下のような質用関数を用いる。 C C(X ，X ，P ，P ，P ) 1 2 1 2 3 さらに、都市銀行に関しては自由度を地すために地銀上位行を含めて計測され ている。 推計に用いられたトランスログ質用関数は以下のものである。 ‑ 215 ‑

LnC=a~+L .a.LnX.+(1/2)L L .b..LnX.LnX.+L .c.LnP.+(1/2)L o ii i ‑‑ ‑ i ji j i j ii . d . . L" nP̲ L NPj i . ‑ .‑ . ‑ iL ‑j ‑ i j ‑' i ‑ ' " b..= b.. ， d..=d..， L .b.. = 0， L c =0， a )0 ， C ) 0， i .j=1 .2 . i j j i i j j i ‑ ii j i i i m . 各業務毎の推計 (a ) 都 市 銀 行 、 信 託 長 銀 信 用 銀 行 、 地 方 銀 行 、 第 2地 方 銀 行 に 関 し て は 、 費 用 と し て 経 常 費 用 、 第 1財 の 産 出 と し て ( 経 常 収 入 一 貸 出 金 利 息 ) す な わ ち 、 有 価 証 券 利 息 配 当 金 、 そ の 他 受 入 利 息 (J ‑ " ' D ‑ i利 息 を 含 む 〉 、 そ の 他 経 常 収 益 ( 受 入 手 数料、外国為替売買益、商品有価証券売買益、有価証券売却益、有価証券償還益、 そのたの経常収入〉とおいて求めた。資料は『銀行局金融年報J r全 国 銀 行 財 務 諸表分析」昭和 6 0年 度 版 か ら 平 成 2年 度 版 に よ っ た 。 ( b ) 損 害 保 険 会 社 に つ い て は 、 東 京 証 券 取 引 所 l部 に 上 場 し て い る 12社 を 対 象 と し た 。 費 用 は 、 損 益 計 算 書 の 費 用 項 目 合 計 額 、 第 1財 の 産 出 と し て 、 保 険 料 、 第 2 財の産出として保険料以外の収益、すなわち再保険収入、保険金戻、積立保険料 等運用益、その他事業収益(代理業務手数料、委託業務手数料、為替換算益、そ の他の事業収益〉、支払備金戻入額、責任準備金戻入額、利息及び配当金収入財 産売却益、その他収益(有価証券償還益、為替換算益、その他の収益〉、貸倒引 当金戻入額、退職給与引当金戻入額の合計とした。資料は『有価証券総覧』昭和 6 1年 度 版 か ら 平 成 元 年 度 版 に よ っ た 。 (c ) 証 券 会 社 は 、 費 用 を 経 常 費 用 、 第 1財 の 産 出 を 受 入 手 数 料 ( 委 託 手 数 料 、 引 受、売出手数料、募集売出取扱手数料、その他手数料、信託報酬等の合計)、第 2財 の 産 出 を 金 融 収 益 、 売 買 等 損 益 の 合 計 と し た 。 資 料 は 『 大 蔵 省 証 券 局 年 報 』 「 証 券 会 社 22社 の 財 務 諸 表 」 に よ っ た 。 昭 和 61年 9月 期 を 60年 度 、 昭 和 62年 9月 期 を 61年 度 、 決 算 期 の 変 更 に よ り 、 平 成 元 年 3月 期 を 昭 和 6 3年 度 、 平 成 2年 3月 期 を 平 成元年度として表した。 I V . 推計結果 表 1、 図 1は (2) に お け る 「 規 模 の 経 済 性 」 、 図 2は (3) に お け る 「 範 囲 の 経 済 性 」 .05以 下 で 全 て 有 意 で あ っ た が 、 の 分 析 で あ る 。 各 業 ! l ! 毎 の F 値 は Prob> IF Iの O l値 に つ い て は Prob> It Iで O .05以 下 の 有 志 を 得 ら れ な か っ た も の が あ っ た ( 推 計 結 果 1 )。

61年、 ︒ ︒ 昭 和 61年度、 たた ム HH 銀、 つつ 昭 和 60年度、 第 2地 銀 、 昭 和 6 0 : 年、 みU ︑り︑り 61年、 信長銀、 地 なな ゐ﹄臨ゐ﹂ S 昭 和 60年、 なな 有有 銀、 且忠告品 保券 都 L﹂ L﹂ 損証 rEEE 囲﹂ ︐︐︑︑ 範性 い済 な経 での 意模 有規 「範囲の経済性」 62年度、 63年度、 f 員 保、 有意とはならなかった。 証 券、 有意とはならなかった。 (有意であった範囲) 「規模の経済性」 銀行業、 「範囲の経済性」 都 銀、 昭 和 63、 平 成 元 年 度 、 信長銀、 昭 和 61、 昭 和 62、 昭 和 63、 平 成 元 年 度 、 地 「範囲の不経済性」 全ての年度で有意であった。 銀、 回 和 62、 昭 和 63、 平 成 元 年 度 、 信長銀、 昭 和 60年度、 銀、 昭 和 60年度、 地 第 2地 銀 、 昭 和 62、 平 成 元 年 度 。 「規模の経済性」 昭 和 . 年度。 都 銀 信長銀 地 銀 第二地銀 自 E 券 f 員 f 呆 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 0 6 1 6 2 口 口 口 6 3 H 1 「範囲の経済性」 昭 和 . 年度。 6 0 銀 口 ム ム口 部 信長銀 地 銀 第二地銀 マ 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 1 6 2 口 口 口 口 ム 217 ‑ 6 3 H 1 ム

。は『経済白書』と同じ結果。 Oは 今 回 の 計 測 で 確 認 さ れ た 結 果 。 ふ は 今 回 の 計 狽J Iで 「 範 囲 の 不 経 済 性 」 と な っ た 。 口! ir 経済白書』における結果。 マは『経済白書』において「範囲の不経済」。 『経済白書』と同ーの結果がでたもの。 「 規 模 の 経 済 性 J :銀行業。 「 範 囲 の 経 済 性 J : 地 銀 ( 昭 和 6 2年度)。 残された問題点: 1. 今 回 の 計 測 に 当 た っ て は 各 業 界 団 体 別 l こ計測し、 『経済白書』の様に債券を 発行している東京銀行、信託業務を行っている大和銀行を区別しなかった。また、 自由度を増すために地銀上位行を都銀として計測しなかった。 2. r範 囲 の 経 済 性 」 に つ い て 有 意 な 結 果 を 多 く 得 る こ と が で き な か っ た 。 3. 第 二 地 銀 に つ い て は 「 範 囲 の 経 済 性 」 が 得 ら れ な か っ た 。 参考文献 MacDonald. G . and Slivinski . A.. (19B7) "The Simple Analytics of Competitive Equilibrium with Multiproduct Firms." American Economic E 主主i 旦 . ! . ' V .77(Dec.)， pp.941‑53. Baumol .W .1 . ， Panzar，J .C . and Willing‑;R.D.. (1986) "On the Theory of Per‑ n the Analysis of fectly‑Contestable Market"， New Developments i . and Mathewson，G .F . e d . (Chambrig Market Structure， Stiglitz，J Massachusetts:MIT Press)， chap.12， pp.339‑70. 飯田隆雄 「金融サービス業の経済性 J 19 9 0年 6月 ， r経 済 と 経 営 』 第 2 1巻 、 第 1号， pp.51‑74. 資 料 大蔵省銀行局金融年報編集委員会編、 『銀行局金融年報~ (昭和 6 0年 度 か ら 平 成 2年 度 ) 東 京 : ( 社 ) 金 融 財 政 事 情 研 究 会 。 大厳省証券局年報編集委員会編、 『 大 蔵 省 証 券 局 年 報 J (11目和 6 0 年 度 か ら 平 成 2年 度 ) 東 京 : ( 社 ) 金 融 財 政 事 情 研 究 会 。 『経済白書(平成元年度版)! . 経済企画庁編。 『 有 価 証 券 報 告 総 覧 . ! (昭和 6 0年 度 か ら 平 成 元 年 度 ) (千代田、東京海上、住 友海上、日本火災、同和火災、興亜火災、大東京火災、大正海上、日産火災、 日新火災、安田海上、日!1lIJ火災の各損害保険会社) n〆臼 OD

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推計結果
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11.585
0.0001

0.50512
16.093
0.0001

0.526024
18.325
0.0001

0.529202
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0.0001

0.331996
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0.0001

0.566031
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0.0001

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表 1 推計結果 図 2 布図の経済性 2 日. 3 日. 2寸 3 :‑ 4 一一一一一一←ー ‑ D . I ー 日 3 ‑ D . 4 ()(I年度 6J: i j : J } { 口部担 ー /g / ー 日. 2 トト メv 日 バ ノ 日 1寸 ゐ「一ー一一?・企 62年度 +! 言 : 長i R0J 也銀 C: ヨ年j 支 平戚元年[1{ A 京二i色~1l. 現4 互 のr t 1 J i 奇 性 図 l 0 . 9 9 0 .9$ 日. 9 7 日. 9 6 6(1年度 61年度 ロ都銀 62年度 + !言:践 。j也H . l ‑2 2 5‑ t i: 3年 度 t ; ~二j也iR 平戚長度

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日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J) 線形計画法とポート 7ォリオ最適化 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 Linear Programming Models for Portfolio Optimization Sampei Nakabayashi Co‑Presi dent， Financial Engineering Group， l n c . S u it e6 0 5， Sky Plaza Akasaka， 8‑6‑27 Akasaka， Minato‑ku， Tokyo r l Ji J ， < . ‑ l こ ， r l 投資理論の中で、最適ポートフォリオの選択に係わる問題は、数理計画法を応用するこ とにより解を発見するアプローチが採用される場合が多 ~\o 通常は、ポートフォリオのリ スクを収益率の分散と定義し、二次計画法によるリスク最小化問題に定式化していくこと になる。しかし、リスクの定義は椅々な形式で行うことが可能である。例えば、特定の目 標収益率をベンチマークとして設定し、ポートフォリオの収益率がそれを下回った場合の みをリスクとして考える「ダウンサイドリスク」や、過去に発生した最低の収益率をリス ク と し て 考 え る imaxmin リ ス ク 」 な ど が あ る 。 このようなポートフォリオの最適化問題は、線形計画法の分野で検討されてきた「絶対 値問題」や「最大・最小値問題」を応用することにより容易に定式化することができる。 S A S / I M Lに よ る 問 題 の 表 現 方 法 と 若 干 の シ ミ ュ レ ー シ ョ ン 結 果 を 提 示 す る 。 キーワード: I M L、 線 形 計 画 法 、 ポ ー ト フ ォ リ オ 選 択 1. ダ ウ ン サ イ ド リ ス ク 最 小 化 ①期待リターンに対して、保有資産のリターンが下回る場合をダウンサイドリスクと定 義 す る 。 添 字 i は銘柄、 p は ポ ー ト フ ォ リ オ 全 体 、 t は 期 聞 を 表 す と す る 。 RISKi(t)=MAXlBENCHMARK(t)‑RETURNi( t )，o l Riski =RRISKi(t) :個別銘柄のリスク R1 SKp(t)=MAX1 BENC ! lM ARK( t)‑I .Pi 本R ETURNi( t )，o l R1 SKp =I tR1 SKp(t) :ポートフォリオのリスク ②最適化の目的関数を R ISKp と し 、 適 切 な 制 約 条 件 を 与 え る こ と に よ り 上 記 の MAX{ * ， * l は表現できる。 MINIMIZE RISKp=RRISKp(t) S U B .TO RISKp(t)詮 BENC! IM ARK( t )‑L ̲Pi キR ETURNi(t) for a l lt RISKp(t)十 円 Pi*RETURNi(t)孟 BENC! IMARK( t ) f o ra l l t] 上記の問題における状態変数は R ISKp(t) お よ び Pi で あ る 。 制 約 条 件 の 持 つ 意 味 を

解釈してみると、右辺が負の場合(適切なポートフォリオ構成 i こよりベンチマークを 上 回 る 収 益 率 が 達 成 さ れ る 場 合 ) は 、 RISKp(t) は 非 負 条 件 に よ り ゼ ロ と な る 。 一 方 、 右 辺 が 正 の 場 合 ( ダ ウ ン サ イ ド リ ス ク が 存 在 す る 場 合 ) は 、 RISKp(t) が 最 小 化 さ れ る た め に 、 よ り リ ス ク が 小 さ く な る よ う な Pi が 選 択 さ れ る た め の 「 圧 力 」 が 働 く 。 以上のようにダウンサイドリスクの最小化は線形計画問題として定式化される。 また、ダウンサイドリスクの最小化問題について、より大きな枠組みからのアプロー チ と し て は 参 考 文 献 ( 1) を 参 照 さ れ た い 。 2. m a x m i n問 題 ①ダウンサイドリスク管理の問題に関連して、リスクの定義を次のようにすることも可 能である。 ! 1Pi RETURNi(t)} MINRET=MtN 本 以上のように定義されたヒストリカルミニマムを最大化することが可能である。 MAXIMIZE MINRET L .Pi*RETURNi(t)孟 MINRET SUB.TO [L .PiキRETURNi(t)一MINRET注 O f o ra l lt f o ra l l t] ② こ の 場 合 の 状 態 変 数 は 、 MINRET お よ び P i である。 MINRET は 非 負 で あ る と い う 条 件 が 暗 黙 の う ち に 設 定 さ れ て い る た め 、 RETURNi(t) の 状 況 に よ っ て は ( 特 定 の 時 期 に 全 ての銘柄の収益率が負となる状況)解けない問題になってしまう可能性がある。それ を 避 け る た め に は 、 制 約 式 の 右 辺 か ら 適 当 な εを 差 し 5 1い て お け ば 良 い 。 ③ 上 記 の 問 題 の 定 式 化 に 際 し て は 、 リ ス ク 値 を 各 期 間 tに つ い て 定 義 し て い る 。 し か し 、 Jえ ば 、 連 続 す る 3 ~ 6期の平均ノマフォーマンス i こ これも任意の定義が可能であり、i0 基づいた定義も可能であるし、現実的である。 3. テ ス ト シ ミ ュ レ ー シ ョ ン 以上の定式化 i こ 基 づ き 、 小 規 模 デ ー タ に よ る テ ス ト を 行 っ た 。 デ ー タ は CMEに 上 場 さ れ て い る 商 品 先 物 の 、 5 商 品 3 0週 デ ー タ か ら 収 益 率 を 計 算 し た も の で あ る ( 商 品 先 物 の データを利用した理由は特 i こない)。 図表一 l は ダ ウ ン サ イ ド リ ス ク 最 小 化 モ デ ル に よ る 最 適 ポ ー ト フ ォ リ オ の 収 益 率 変 動 ノ f タ ー ン ( 実 線 ) と m a x m i nモ デ ル に よ る 昼 過 ポ ー ト フ ォ リ オ の 収 益 率 ( 点 線 ) を 比 較 したものである。相互比較が可能なように、目標平均収益率は双方とも同ーとなるような 制約条件を加えである。 リスクとリターンの聞にトレードオフが存在する以上、ダウンサ イドリスク最小化モデルの方が収益率の変動は押さえられているが、やや深い落ち込みが 1期 聞 に つ い て 見 ら れ る 。 図表 2は 、 ダ ウ ン サ イ ド リ ス ク 最 小 化 モ デ ル に 対 し て 、 目 標 平 均 収 益 率 を 変 化 さ せ た 場合のシミュレーション結果である。実線は低リターンケース、点線が高リターンケース こは、明らかにダウンサイドリスクは増加しているが、 である。高リターンケースの場合 l こ対するリスク増分は相対的に小さ L 。 、 ここで行ったケースではリターン泊分 i

図表一 l ダウンサイドリスクモデル 対 maxminモ デ ル 図 表 ‑2 ダウンサイドリスクモデル 目標収益率感度分析 " 2 ‑1 2 ‑2 汁 0 20 10 。 30 10 ， 20 30 DA DAY 4. 今 後 の 課 題 簡単なシミュレーションによる結果を提示したが、検討すべきことは数多く残っている。 例えば、一定のベンチマークを設定して、目標リターンを変更しながらシミュレーション を行った場合に、 リ ス ク ・ リ タ ー ン 平 面 に 描 か れ る 効 率 的 フ ロ ン テ ィ ア が ど の よ う な 形 状 を示すのかについては明確な結論を得ていない(これまでの結果では、ダウンサイドリス ク最小化に関しては、直線的なフロンティアが示されている)。 仮に、フロンティアが直線であるとすると、その傾きは何によって支配されているのか が当然、の疑問として発生する。また、資本市場線などの分析とどのように折り合いがつく のかはまだ不明であるし、シャープ流のリスク回避係数は意味を持たなくなる。 また、ベンチマークの水準を変更することにより、フロンティアがどのように変化する のかもまだ充分に検討していない。 以上のように、様々な未検討の問題はあるが、ダウンサイドリスクを取り扱うことは何 こ 分 か り や す い と い う 利 点 を 持 つ 。 例 え ば 、 「調達金利 + α 」をベンチマー よりも直観的 l クとして、それを割り込む確率を最小化し、かっ、平均リターンを指定した場合の最適ポ ートフォリオを選択するという問題は、現実の場面でも頻繁に発生する。このような現実 的な問題に取り組むための一つの手がかりとなるのではないかと考える。 こ こ で 扱 っ た ダ ウ ン サ イ ド リ ス ク 問 題 は 実 際 に は 「 絶 対 値 リ ス ク J (L 1 リ ス ク ) 問 題 の応用であり、単 l こ絶対値リスク問題の上側デピエーションに対して、ゼロの係数を与え ただけである。問題を線形計画問題に定式化すると、予想外に自由なリスク表現が可能と なってくる。比較的大規模な問題も相対的に容易に解くことが可能であり、様々な実験が 行われることを期待したい。 (参考文献) W .V.llarlow:"Asset Allocation i n a Downside‑Risk Framework". Financial Analysts Journal， Sep‑Qct 1991， pp.Z8‑40. ハ 同 υ

5. ダ ウ ン サ イ ド リ ス ク 最 小 化 モ デ ル 以下にダウンサイドリスク最小化モデルのサンプルコーディングを示す。 P R O CI M L ; / 宇 D O W N ‑ S I D ER I S KM I N I M I Z A T I O N 宇/ / 宇 L PR O U T I N EL O A D キ/ R E S E TS T O R A G E = 'x x x x .x x x '; L O A DM O D U L E = L I N O P T ; / キ R E T U R ND A T AR E A DI N T OA R E AR E T :C O L = I N S T R U M E N TR O W = T E R M 宇/ A S I CP A R A M E T E R S キ/ / キ B N T = N R O W( R ET); / キ N U M B E RO FO B S E R V A T I O N S 宇/ N M = N C O L( R ET); / 宇 N U M B E RO FI N S T R U M E N T S キ/ / 宇 B E N C HM A R K キ/ B M = x x x x ; / 事 S E TA R B I T R A R YS E R I E SS I Z E = N T x 1 キ/ / 宇 O B J E C T I V EF U N C T I O NC O E F F I C I E N TS E TU P キ/ O B J = J ( ， lN M，O ) I I J (， lN T . 1 ) ; / 宇 R O WV E C T O R 宇/ / キ O P T I M I Z A T I O NT Y P E キ/ M A X M I N = ' M I N ': / *C O N S T R A I N TC O E F F I C I E N T SS E TU P キ/ / *R I S KC O N S T R A I N T キ/ A V R E T = R E T [ : . ]; 1J ( 1 .N T .0 ) ; C O E F = A V R E T1 N T ) ); C O E F = C O E F/ /( R E T111( / 宇 C O M P O S I T I O NM U S TB ET O T A LT OO N E 宇/ C OE F = C 0E F / /( J( 1 .N M .1 )11J( 1 .N T .0 )); / 宇 R E L A T I O ND E F I N I T I O N キ/ R E L = ') = '// S H A P E( ') = '. N T .1 )/ / '= '; / 宇 S E TA R B I T R A R YT A R G E TR E T U R N 宇/ T A R G R E T = x x x x ; / *C O N S T R A I N TR H S* / R H S = T A R G R E T / / B M / / 1 ; / 宇 O P T I M I Z A T I O NB YL P* / C A L LL I N O P T ( R C .O B J .M A X M I N .C O E F .R E L .R H S .S T A T E .O B J V A L ) ; C O M P O = S T A T E [ 1 : N M ]; P O R T R E T = R E T宇C O M P O ; Q U I T ; 注) LPを 解 く た め に 利 用 し て い る L I N O P T というモジュールは、事前に作成したもので ある。 こ の モ ジ ュ ー ル の 作 成 は 、 SAS/IMLの マ ニ ュ ア ル の E X A M P L Eを参照すれば容易 . 03の マ ニ ュ ア ル を 参 照 し た 方 が 良 い ) 。 に可能である(ただし、 6 ‑ 230‑

J ) 日本 S A Sユーザー会 (SUGI‑. J今L 工 」 h征 三 / エ ヨ に 主 I 夏元互 σ〉手持言語 てr t 、 豆 ヨL己 システム第三部 株式会社システムコンサルタント J今L 工 」 : t v 1 : ? 戸 E三 T E三 、 I ヨ hそI Masaki Watanabe System Consultant Co. 、 Ltd. 5‑2 1rif une 1‑ch0 m e、 Urayasu Chiba t ニ : ム h/QU 一A ワS ︑理る 金利リスク管理計表、 Xぴ I及 N U由︒ をたじ ムし論 テ定を ス決等 シと点 M る慮 Lす考 S up er ALM、 A用る た使け つをお かS に 多 A築 のS 楠 例とム 事総テ のつ M 発経ス 開たシ で至 L ムに A 一発た レ閲し フで用 1 イヨ存﹂ キーワード: ンン利 メシム 去一テ 過テス スシ ' t ! I寸 SAS はじめに こ こ 数 年 い わ ゆ る ダ ウ ン サ イ ジ ン グ の 流 れ の 中 で UNIXマ シ ン を 利 用 し た ワ ー ク ステーションへの注目度は日増しに高くなっています。 弊 社 で は UNIXマ シ ン を 中 心 と し た オ ー プ ン シ ス テ ム の 開 発 環 境 及 び 人 材 育 成 に 積極的に投資して参りました。 その結果、メインフレームとワークステーション聞の相互通信を可能とするパッケー ジ ソ フ ト rSy‑PORTJ 、 オ ン ラ イ ン ト ラ ン ザ ク シ ョ ン 処 理 を 容 易 に す る 為 の 基 盤 ソ フ ト rTP‑RERNELJ の 発 表 を 行 っ て 参 り ま し た 。 これらネットワーク管理、オンライン制御を行う基盤系のパッケージの開発と併行 して、 rSuper‑ALMJ と 言 う ア プ リ ケ ー シ ョ ン パ ッ ケ ー ジ の 開 発 を 行 っ て 参 りました。 今回は、 SASを 使 っ た rSuper‑ALM (ALMシ ス テ ム の 構 築 ) Jの 誕 生 迄 の課程と今後の課題等について述べてみたいと思います。 ‑ 231

2 U N I X下 の A L Mシ ス テ ム 2.1 U N I Xの 長 短 +4 て つ よ ロ A 場 る す ︒敵 と匹 ごと るム あ一︒ でレる テン行 スイが︒ い ら や X テ I ス︒ N し クる U 一来を︒も ワ出発る様 た解開あ客 し理︑でお 用もと程る 利とるるい をこみえて ンるて数め シい見は進 マてを一を 点度のンNる 利待実ヨ U あ な期現シにで うのら一的希 よへがテ極く のンなス積ご Xき 況 ザ 発 Iて状一間 N つのユて Uな築るに ︑く楠いン 為高ムてシ る々一アつマ 有 益 ス 行X シメ理る プと力速で 一こ能高椅 ががシで I ︒ ン︒が処あ オつ理が価 記ヨしクは ︑も処方低 一をののは ダ Iンンン ンU シシシ ベG マ マ マ チな S S S ル力www 上シか一にが 一しワ中る マ強 E E E 今え U N I Xの 特 徴 と し て は 、 大 ま か に 見 て 以 下 の 4点 が あ げ ら れ る 。 何が期待度と現実との間で格差を生じさせるのか。私の考えでは以下の 4点 が 言 え る と 思 う 。 .UNIX技 術 者 で か つ ビ ジ ネ ス ア プ リ ケ ー シ ョ ン を 設 計 で き る 人 材 が 少ないこと。 .UNIXを 利 用 し た 大 規 模 シ ス テ ム の 楠 築 例 が 日 本 で は 少 な い こ と 。 .オンライン制御、ネットワーク管理等を行うミドルソフトが不足して いること。 (この為， U N1Xは 信 頼 性 が 低 い と 誤 解 さ れ が ち で あ る 。 メ イ ン フ レ ー ム も O L T Pシ ス テ ム が 無 け れ ば 同 じ こ と が 言 え る 。 ) ・マルチベンダ一、オープンシステムを掲げているが、異機種間での 接続例が殆ど無いこと。 等元 と次 こ低 ヘ みl4 l 低て のし 率と 発付 品川 + J i l 五日明川 聞置 め位 たの の題 言ば Cれ がす 回目レ U r 山 HHIA‑‑ 発較︒ のにう で点ろ 下4か X記 な I上は N ︑で Uがの にるる 他れな のらと そえ話 考の 2.2 A L Mシ ス テ ム を U N I X下 で 当 時 弊 社 で は 前 述 の rSy‑PORTJ 、 rTP‑KERNELJ 等 の制御系パッケージの開発を行っていたが、ビジネスアプリケーション ・パッケージの開発は行つてなかった。そこでビジネスアプリケーショ ンとして A L Mシ ス テ ム の 開 発 を 行 う 事 に 決 定 し た 。 A L Mシ ス テ ム に 決 定 し た 一 番 の 理 由 は 、 A L Mシ ス テ ム の 特 徴 に あ る 。 その特徴とは、 マルチベンダー・オープンシステムである事が要求される。 A L M システムが必要とするデータは勘定系システムが稼働している数種 類のベンダーマシンから収集する必要がある為マルチベンダー・オ ープンシステムを実現する必要があること。 高速な泊算処理が求められること。 視覚に訴えるグラフを使用する頻度が高いこと。 な ど U N I Xマ シ ン を 使 用 し た シ ス テ ム 構 築 が 向 い て い る こ と で あ る 。 ‑2 3 2一

実際、に A L Mシ ス テ ム の 開 発 に あ た り 、 前 項 2.1UNIXの 長 短 で 述 べ た 事 が 始 め に 頭 に 浮 か ん で き た 。 そ の 時 に 短 所 の 4点 の う ち 構 築 例 が 少 ないということは考えから除外した。そうして再度長短の考えを整理し直し てみた。 A L Mシ ス テ ム を 実 現 さ せ る 上 で 当 時 ま と め た 資 料 に よ れ ば 、 以 下 の 2 点は必ず実現させること、しかも最短の時間で行うことを目標としていた。 rUNIXの も つ G U Iを利用する」 rEWSベ ン ダ ー を 選 ば な い パ ッ ケ ー ジ ソ フ ト と す る 」 2上 司 ﹂ ヲ AW するう 択ない 選にと をと﹂ S A Sを 使 用 し た A L Mシ ス テ ム ‑‑うす 4 tま と oし ト よ S A Sと の 出 会 い M てフ かっソ K まいン O 決一 O にケ L しツ phu f 一 J ︑ ︑ い N応 E否な P がば 葉又ス︒テ計 言︑一たス統 い見エかシは しをフつ M の 新事一な L た 耳記タら A し は介ンいの定 時紹イも私決 当のの問︑に がS と時為 S た A X のの A つ Q U T ν﹂ TU︒QU︒ な に ︒ N ほGた が う に時た U さ 4 したろ 様るれ︑迄る断つあ るいませるす判あで れで恵さすとと点る かんに行達意る数え 間悩会実到得有はい くに機をにをでのと 良為るンえ析適もた がるすヨ考解最たつ 葉す加シう計にしか 言現参一い統為討き う実にケと来る検大 いを O リ る 本 す て が と 標 Mプ せ が 現 し 力 L 目 E ア任 S 実 と 魅 G ︒D で に A を L の 4 た の 上 S S想 G 能 近つ S S Aも 楠 4機 最 あ A A Sか の 時 析 で S Sは し ム 当 解 1 A L Mシ ス テ ム の 内 容 4. O 一選 とダを るン一 すベダ となン ﹄ つ 山 市 ベ よ可 S ︒ し 働 Wた 現 稼E け 実り﹁か をなはめ I に時諦 Uと一を G こ︑標 る為目 3 実一し点ふて分る一手り応 法タ対接くつ部あの︒あ対 手ンにのし断たで長るでン Mイ れ と 詳 言 れ と 特 あ つ ヨ Lのこ部で一さこもで二シ Aと ︒ 外 稿 ︑ 発 う と タ の 一 とムるり当が聞いこ一析レ 分テああにだでといデ分ユ 部スででM の 詰 る な の 度 ミ 集 シ 点 界Lう 言 れ い プ 応 シ 収 系 接 世 A思C ら て ツ 感 タ定のの一と'けしワ利ン 一勘と自 r い は わ 用 ス 金 ヨ デ ︑ ム 独 eた 物 に 使 ︑ ︑ シ ︑はテは Pけ 果 分 に ス 理 一 と 分 ス て u避 成 部 問 ン 管 レ る部シい S で 発 た ル ラ P ユ け 集 部 つ る の 開 れ 一 パ Aデ わ収外にするのさプン G にタの分働れ回成のオ︑は︒ 的一一部稼ず今作夕︑はにる 能デ唯るでははで一はのろあ 機︒です上られ能デのるこで をる分現S か そ 機 を る い る 定 ム れ 部 実 A 旨 ︒ の S ︒いてな予 テ ら る を S 要 る S Mる て し に る ス け 司 法 ︒ 文 あ A Bい し 応 覧 い シ わ を 手 い 論 が S Dて 応 対 御 て M にス M な は と に R つ 対 て を し L 分 イL た の こ 粋 ︑ な 在 し 稿 了 A部 エ A 持 る く 純 た と 現 と の 終 現フてはれおとまっ法こも υ 内ベ つb

4.2 S A Sに よ る シ ス テ ム 構 築 の 考 慮 点 a 今回の開発に当たって、掠作が全てマウスで行えるようにした。 メ ニ ュ ー の 作 成 は す べ て SAS/AFで行い、 D I S P L A Yを 利 用 し て 次 に 実 行 す る P G Mに 引 数 を 指 定 し て 呼 び 出 す と い う 方 法 で 行 っ て い る 。 今回の場合、メニュー上にパラメーターを入力する必要のあるものが 存在していたため、本来であればプルダウンメニューを作成するのであ るが、 S A S / A F の EXTENDED T A B L Eを 使 用 し て パ ラ メ ー タ 一 項 目 を あ ら か じ め 設 定 し た フ ァ イ ル を D I S P L A Yさ せ る 事 に よりマウスによるユーザーインターフェイスを確保した。 b SAS/OUTPUT W I N D O Wは使用せず。 U N I X版 の S A Sに お い て も や は り L O G、 E D I T， O U T P U T の 3種 類 の W I N D O Wが 存 在 す る 。 と こ ろ で 、 通 常 S A S処 理 結 果 は O U T P U Tに 出 力 さ せ る の で あ ろ う 。 し か し 、 弊 社 の S u p e r ‑ A L Mで は O U T P U Tへ の 出 力 は お こ な わ な い 。 何 故 か と 言 う と 以 下 の 理由による。 祖数ページにわたる計表の場合、ページ替えがわずらわしい。 O U T P U Tへ の 出 力 は 表 示 文 字 等 が F I Xサイズであり、 W I N D O W拡 大 、 縮 小 に 対 応 で き な い 。 一度に複数の計表を画面上に表示する事が必要であった。 上 記 理 由 で O U T P U Tは 現 在 使 用 し て い な い 。 そ の か わ り に 、 出 力 結 果 を す べ て G R A P H I Cに書きだしている。 こ の 様 な 対 応 に よ り 上 記 の 問 題 点 は 解 決 し て い る が 、 G R A P H I Cが 4画 面 迄 と い う 制 約 が 今 後 問 題 と な っ て く る で あ ろ う 。 5 おわりに A 田 川 山 いS がS J ヘ+ L l 頃が ただ てわ つる 鈍い をて 想つう 構練思 のをと M想い L構た A のし 一プに r ッn eテわ Pス終 uのて S次し り︑を た今価 当て評 にしの るそり え︒な 終る私 出に をくの 稿てて のれい こえ﹄つ ノ 開発生産性 C言 語 と 比 較 し て だ け の 評 価 で な く C O B O Lの 様 な 高級言語等と比較してもかなり高い生産性が得られる。 さC る でド 用ツ 使レ とプ るス えと 考る でえ と考 こを う合 レ﹂先 い場 X いら 版︒見 るがザし ーなか N り門 U足部︒ が物一い い数一ほ 度 て W ユが 足し O ド 応 満足Dン対 る 満 N エト すね I ︑一 対 概 W 又シ ム日" u u 機 2 3 4‑

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) SAS/ACCESS ソ フ ト ウ ェ ア 1n t e r f a c e OB2， SQL/OSの リ リ ー ス 6.0 7の 拡 張 点 0矢 作 t0 浩行 システムズ・エンジニア ρ ャ ャ r A ρ n 官b i n AU CJV4L OL mL 4L a sノ n ︐ ︑ vda ︑ pu n y ATEJ uE ︐ .bn/k yt cJVτJ oun rιta iip Hta ・ 1n gIo avd hsk aAo YST 要 ι h E n h a n c e m e n t sf o rS A S / A C C E S Sl n t e r f a c et oD B 2 &S Q L / D S o fR e l e a s e6 . 0 7 ヒ ヱ ， SAS/ACCESSソ フ ト ウ ェ ア 082， SQL/OS共に、 リリース 6 .0 7で 次 の B 2 として述べている。 強力な拡張が実施された。本文では説明の便宜上、 o ‑ラインモード、ノマッチモードでのディスクリプタ・ファイルの作成機能 . パ ー ジ ョ ン 5互 換 の プ ロ シ ジ ャ の 追 加 ( D B 2 E XT .D l I2 U T1 L .D B 2 L O A D .S Q L E X T .S Q L U T1 L .S Q L L O A D ) 'OATAステ y プ で の MODIFYス テ ー ト メ ン ト に よ る 更 新 を サ ポ ー ト .SQLを OBMSに直後渡すノマス・スルー機能 ・ COMMIT， ROLLBACKサ ポ ー ト ・ディスクリプタ・ファイルのパスワード機能 .追加された SA Sシ ス テ ム オ プ シ ョ ン oB 2 キーワード: リリース 6.0 7 拡 張 点 ラインモード、 パッチモードでのディスクリプタ・ファイルの作成機能 インタフェース SQL/OS SAS/ACCESSソ フ ト ウ ェ ア は 、 デ ー タ ベ ー ス に 関 す る 情 報 ( 許 可 識 別 10、 テ ー プ ル 名 、 カ ラ ム 名 、 WH ERE， 0 R0 ER BY、 GROUP BY句 な ど ) を 含 む デ ィ ス ク リ プ タ ・ フ ァ イ ル (ACCESSデ ィ ス ク リ プ タ と VIEWデ ィ ス ク リ プ タ ) を 作 成 し て 利 用 す る 。 デ ィ ス ク リ プ タ ・ フ ァ イ ル を 作 成 す る 場 合 、 リリース 6.0 6で は 、 フ ル ス ク リ ー ン 端 末 で 対 話 型 で し か 作 成 で き な か っ た も の が 、 リリース 6.0 7か ら は 、 パ ッ チ モード、対話型ラインモードでも作成できるようになった。このため、アプリケーション 実行時にディスクリプタ・ファイルを処理にあわせて動的に作成することさえ可能にしてい る。これは、 SUGI16で ユ ー ザ ー か ら も っ と も 多 か っ た 要 望 を 組 み 込 ん だ も の で あ る 。 プ ロ グ ラ ム lは 、 DB2テ ー プ ル SASDEMO.INVOICEから ACCESSディ ス ク リ プ タ WORK. 1NVO 1CE.ACCESSと 、 V 1E Wデ ィ ス ク リ プ タ W ORK. INVOICE.VIEWを作成する例で、 D s 2の 列 は す べ て 選 択 し て い る 。 プログラム 1 p r o ca c c e s sd b m s = d b 2 c r e a t ea c c l i b .i n v o i c e .a c c e s s ; t a b l e = s a s d e m o .i n v o i c e ; c r e a t ea c c li b .i n v o i c e .v i e w ; s e l e c ta l l ; quit; 追 加 さ れ た D B 2デ ー ブ ル を 更 新 す る 方 法 .0 6では、 V 1E Wデ ィ ス ク リ プ タ を 使 用 し て 、 対 話 形 式 で 更 新 す る FSE リリース 6 DITプロシジャ、 FSVIEWプ ロ シ ジ ャ 、 パ ッ チ 形 式 で 更 新 す る DB2LOADプロ シジャ、 SQLプロシジャ、 APPENDプ ロ シ ジ ャ 等 で DB2テ ー プ ル を 更 新 で き た 。 内 ぺυ に υ ワ 白

さ ら に リ リ ー ス 6.0 7で は 、 次 の 方 法 で 更 新 す る こ と が 可 能 に な っ て い る 。 ‑ パ ー ジ ョ ン 5互 換 の D B 2 U T I Lプロシジャ . D A T Aス テ ッ プ で の M O D I F Yス テ ー ト メ ン ト に よ る 更 新 • S Q Lを D B M Sに 直 接 渡 す パ ス ・ ス ル ー 機 能 これらを例をあげて説明する。 D B 2テ ー プ ル SASDEMO. 1N V O 1C Eは 、 列 名 I N V O 1C E N U M U Mと P A 1D O Nをもち、 S A Sデ ー タ セ ッ ト W O R K . I N V D A T Aは 、 対 応 す る 変 数 名 I N V N U M、 P A Y D A T Eを持つものとする。 SASデ ー タ セ ッ ト NUM PAYDATE 12 102 1 2 47 6 112 8 6 01MAR92 29FEB92 02MAR92 INV W O R K . 1N V D A T A ‑ パ ー ジ ョ ン 5互 換 の D B 2 U T I Lプ ロ シ ジ ャ の 場 合 ^ D B 2 U T I Lプ ロ シ ジ ャ は 、 入 力 S Sデ ー タ セ ッ ト を も と に し て 動 的 に S Q Lの U P D A T Eス テ ー ト メ ン ト を 生 成 し 実 行 す る 。 フ ロ グ ラ ム 2の M A P T Oス テ ー ト メ ン ト は 、 S A Sデ ー タ セ ッ ト の 変 数 と D B 2テーブルの列名とを対応させ、 U P D A T Eステ ートメントは、 M A P T Oの 対 応 ず け を も と に D B 2の 列 を 更 新 す る こ と を 指 示 し て い る o W H E R Eス テ ー ト メ ン ト は 、 更 新 す る 目 的 行 を 条 件 指 定 で 指 示 を 行 い 、 S A Sデ ー タ セ こ%をつけて区別する。 ット側の変数名には、先頭 i フロク.ラム 2 p r o cd b 2 u t i1d a t a = w o r k .i n v d a t a t a b l e = s a s d e m o .i n v o i c e function=update; mapto i n v num=invoicenum padate = p a i d o n ; u p d a t e ; where invoicenum=%inv̲num; r u n ; n H U ︐ 'EAnud •• J 内b J 内 ιunHU 屯 nHV 内f ︐ u n u nHunHunHU J n︐ 白 内 ︐ fu 内b nudnudnud 999 111 ••• 一‑‑ ‑‑‑一‑‑ υ 何ハ 1i M円 M円 MN ハ H U nHvnHV 川 hHUhHUn U l‑‑ 乙 AHAHAA nvAnv‑nva ndq . 2︐6︐6 nHuqea 1 42 ll‑ = ‑‑‑‑ umumHm HHUHHUHHU M川H M 川口町川 H u Fu ド ド n μ u n n'un'un'U ハ HunHv n H V wv'wv'wv' MnMnuNH i‑‑ iT ﹄‑ → i → nμunμunμU Ill ・ 川 ︑ Fu n ︑ up ︑ u 冒 川n 川 hu J 内ι uhHUnhvnu nU nμunHunμuqesnμU 何ハυ pu'ipuaqpuqL 'll 内f ︐u '﹃ 品 内 Jb''l E A nu‑inu‑‑nU1i wv'="v'="v'Z M円 u m M円 u m MH u m ‑SHUTanu‑‑nU ‑ M N H ‑ M則円 ‑M則円 nupunupunupu u m n L M川 nLMmnL PUT‑‑nιTlPUT‑ nunununununU FOWVRuwvquwV A A M N A A M円 AAMN ︑ Fu Ez︑ nu︐ ha ︑ nu︐ aa unμunド u nド unμunMU nド i n k →i n k T i n k → AApuAHPUAHpu hHUHHUh川UHHun川UHHu WHnr 叩胃 nr 叩胃 nr 叩 HUHUHU ‑‑‑ こ の 結 果 、 次 の 3つの U P D A T Eステートメントが生成される。 • D A T Aス テ ッ プ で の M O D I F Yス テ ー ト メ ン ト に よ る 更 新 プ ロ グ ラ ム 3は 、 パ ッ チ モ ー ド の A C C E S Sプ ロ シ ジ ャ を 用 い て D B 2の 1N V 0 1 C Eテ ー ブ ル の デ ィ ス ク リ プ タ を 作 成 し 、 D A T Aス テ ッ プ で S A Sデ ー タ セ ッ ト I N V D A T Aを も と に M O D I F Yス テ ー ト メ ン ト で 更 新 す る 。 デ ィ ク リ プ タ 作 成 時 に は 、 D B 2の 列 名 と S A Sデ ー タ セ ッ ト の 変 数 名 と が 一 致 す る よ う に 列 名 I N V O I C E N U M I名 P A I D O Nを P A Y D A T E I こ改名している。 M O D I F Yス を INVNUM!こ、子J テートメントは、 B Yステートメントと共に使用され、 U P D A T Eス テ ー ト メ ン ト と 非 常 に 良 く 似 て い る が 、 使 用 前 に あ ら か じ め B Y変 数 で S O R Tしておく必要がない。 トラ ン ザ ク シ ョ ン に あ た る SA Sデ ー タ セ ッ ト I N V D A T Aの I N V ̲ N U Mの 値 を 使 用 し て 、 動 的 に W H E R E句 を 生 成 し S E L E C T S Q Lステートメントを実行する。 一 236一

u 目 a.nvγ. γ n M削円 M削円 ハ 川 u ハ 川 u nUnUnU """ AAAAAA nγ IIi ". "" . "'"・"' ・ ︑ 内 且 ︑ ︑ ︑ Mn 則 ハ 川 u ・ 内 ︑ 円 冒 円 ︑ ︑ ︑ こ の 結 果 、 次 項 の 出 力 が 作 成 さ れ るo q a q a 川 ︑ ︑ ︑ ︑ c o n n e ctt od b 2 ; 9 9 2 ‑ 0 3 ‑ 0 1 ' e x e c u t e( u p d a t ei n v o i c es e tp a i d o n =・1 w h e r ei n v o i c e n u m = 1 2 1 0 2 )b yd b 2 ; e x e c u t e( u p d a t ei n v o i c es e tp a i d o n = '1 9 9 2 ‑ 0 2 ‑ 2 9 ' w h e r ei n v o i c e n u m = 1 2 4 7 6 )b yd b 2 ; e x e c u t e( u p d a t ei n v o i c es e tp a i d o n = '1 9 9 2 ‑ 0 3 ‑ 0 2 ' w h e r ei n v o i c e n u m = 1 1 2 8 6 )b yd b 2 ; e x e c u t e( c o m m i tw o r k )b yd b 2 ; d i s c o n n e c tf r o md b 2 ; ︐ . t n H パ ・ v ' ν A ‑I V A 山円 o w ρ u 1 ・ v v vv‑ nHLHU ・ 1・ l ︐ .mowuvnv ・l ; ‑‑‑‑ LHUFMm川 ‑TAFUHu ' t & a 司 nH c‑ ・ l・ l FUwvuvv qan'An川 qaEu 門 ・ ' LnuvJnH qam川 ・nUHU Jur nHU"nHU"nHU" し umnuum nuumρ TInu‑‑Hu‑‑nu UMNH nUNH'nvMNH ハ vvpuqL1ivvpυ b 旬i v v p U b 旬i MHnununUMHPU7anUMHρし nDnU ﹄ EFAT‑‑'IAnMMT}ay‑ a n ‑ ‑ n M U ‑ ‑ i r ‑ ‑ η J u n k u 白 H 引 " ハ 川 U n︐ HU" ハ 川 U n︐白 HHU" ハ 川 U4EAHU ‑VV1iρし ‑ V V 1 i n u ‑ V V 旬i ρし ' l u "日間円 =nJ白 "MNn‑‑nJ白 " 日 間 円 一 ‑ 内 口 口 nu‑‑"nDnu‑‑"n nUTl"n um"umnυum"umnυum"umnu puHUPUHUPUHU nHUFド l'MNHnドhhHunドhMNHnドh h川u nドhMNHnド qunvpunHUR‑‑nvpunUR‑‑nvpun' v l ρし AAρUAHPU A川 eopu‑‑TIR‑‑pu‑‑TIR‑‑pu'l 小i "TanuNH"TanuMNH"TanuNH v'nHU A八日 "v'nHUAHH"v'nドU A 八 日 " H M川 nHUMNHnkHmnuMNHnkuHmnHUMNHnE ハ UP‑‑ylnknup‑‑ nkunUP471nku nEHU"HUnkuHU"HUnkHU"HU hρU U﹄ ρunドh p u n ド t 中a n N M 中 tanM 日 中t a n k u u nド U " ハ け v nド υ nド υ" ハけ vnHUnHU" ハ Hunド MNHnrqunkuMNHpapankuMNHph d n E nupunvpunvpu nu J " η u n u J " 日 u n U 1 J " H U ‑‑内 L P U W H I l内 b p u w H T L P D P巴 WH A H n U P U A H 7 a ρし AAnonu L M 官・1 ・ nyl‑‑ivl ・ ny‑an‑‑ria‑ny・ 内J ︐ " q L n u ‑ ‑ " q L n u q u " 1 i n u nL 'EA"u'nHv'EA"U冒 内 'Lu'EA"u'nHV '‑‑MH 一 ' 一 ‑ M H ‑ ' ‑ 一日川一 1i 内 JLU""vtanu " " E B ‑ nυ " " ・ M川 H m " n u u m u m " n u u m u m " n U Hunu‑‑HUHU‑‑Hunu‑‑ J L u 内 uuMNHMNH" 日川口 MNH"ηJUMNHM旧 日" n ︐ ︽ J v d 凶n HUnHunuu W nHUnHU ハけvnwunμunHunuun︐ n u n u H川 q u ρ U ρ u u m q u n u n u M川 GU Tta‑4nHU1ir‑‑﹄ pu‑‑ItVIRu‑‑ n u u ハけvhHU ・ ハ 川 V ハけvhHU ・ ハ 川 V ハけvhHU ・ "u'"u'nu ‑ 一 "u'"u'Fu‑‑"u'"U u ‑一 日旧日 M NnAAH" 日間川町旧日 AH" 日間川町旧日 A AH" I s ‑ ‑ Pu M円 1 1 1 1 Pu M川 1 1 7 i pu M川 ハ H U """ハけ v""" ハ Hu""" f nU hurt nurt 中a 中a nHUnHUT4・ 中tanHUnHU't且 t nHUnHUts‑ t ρし n E T l A川 n u n E T l A川 ρし nkTlAA nHUnHUA八日 nyanHUnド υ A品川 ny‑‑nHUnHUAAunya T U H H n u " T U H H n u " T U 円H n u " 山 wnr FUWHnrpu 山 wnrpu uHHV Fu H H u v p︑ ︑ uHHVF ︑ f il e n a m et e m p s q l' & t m p f il e '; d a t a n u l l ̲ ; f i l et e m p s q l ; s e tw o r k， i n v d a t ae n d = e o f ; d a t e = p u t ( p a y d a t e .y y m m d d l 0 . ) ; 1t h e np u t@ 1" c o n n e c tt od b 2 ; " ; i f ̲11一= " "j p u t@ 3" e x e c u t e( u p d a t ei n v o i c es e tp a i d o n = ' "d a t e・ @ 4" w h e r ei n v o i c e n u m = "i n v n u m" ) b yd b 2 ; " ; i fe o ft h e np u t@ 3" e x e c u t e( c o m m i tw o r k )b y db2;"j @ 3" d i s c o n n e c tf r o md b 2 ; " ; r u n ; フ。ログラム 4 p r o ca c c e s sd b m s = d b 2 ; c r e a t ea c c li b .i n v o i c e .a c c e s s ; t a b l e = s a s d e m o .i n v o i c e ; s s i d = d b 2 ; a s s l g n = n o ; r e n a m ei n o v i c e n u m = i n v n u mp a i d o n = p a y d a t e ; f o r m a tp a y d a t ed a t e 7 .; c r e a t ea c c li b .i n v v i e w .v i e w ; s e l e c ti n v o i c e n u mp a i d o n ; q uit; フ.ログラム 3 こ の 結 果 、 次 の SQ Lス テ ー ト メ ン ト が 生 成 さ れ 実 行 さ れ る 。 .SQ Lを DBMSに直接渡すノマス・スルー機能 プ ロ グ ラ ム 4は 、 S Q Lの U P D A T E ス テ ー ト メ ン ト を 外 部 フ ァ イ ル に 作 成 し て お い て 、 S Q L プ ロ シ ジ ャ 中 に % I N C L U D Eス テ ー ト メ ン ト で 指 定 し て い る 。 η r u

この結果を S Q Lプ ロ シ ジ ャ 中 に % I N C L U D Eス テ ー ト メ ン ト で 指 定 す る と パ ス ・ ス ル ー 機 能 で SQLが実行される。 p r o cs q l : % i n c l u d et e m p s q l : quit: プログラム 5 は、パス・スルー機能の C O N N E C T I O N LECTス テ ー ト メ ン ト を 実 行 さ せ る 例 で あ る 。 フペログラム 5 TO D B 2で S Q L の S E p r o cs q l : s e l e c tキ f r o mc o n n e c t i o nt oD B 2( s e l e c ti n v o i c e n u m . p a i d o n f r o ms a s d e m o .i n v o i c e ) : qui t: リリース 6.0 7 の 3つ の 新 方 法 の 更 新 方 法 に つ い て の 詳 細 は 下 記 を 参 照 。 DB2UTIL7"ロシジャ • SAS/DB2 U s e r 'sg u i d e .V e r s i o n 5E d it i o nとS A ST e c h n i c a lR e p o r tP ‑ 2 2 1 . SAS/ACCESS S o f t w a r eC h a n g e sa n dE n h a n c e m e n t s .R e a s e6 . 0 7 M O D I F Yス テ ー ト メ ン ト •S A ST e c h n i c a lR e p o r tP 2 2 2 .C h a n g e sa n dE n h a n c e m e n t st oB a s eS A SS o f t w a r e . R e l e a s e6 . 0 7 ・" A nI n s i d e r 'sS n e a kP r e v i e wo ft h eN e x t DAH S t e pR e l e a s e " S U G l 1 6論 文 集 パス・スルー機能 ・S A ST e c h n i c a lR e p o r tP ‑ 2 2 1 . SAS/ACCESS S o f t w a r eC h a n g e sa n dE n h a n c e m e n t s， R e a s e6 . 0 7 D B 2テ ー ブ ル 更 新 処 理 の 確 認 D B 2テ ー プ ル に 対 す る 更 新 が 正 常 に 完 了 し た か を 確 認 す る 手 段 が 必 要 で あ る 。 6.0 7で は 、 実 行 方 法 に よ っ て 以 下 の 手 段 が 用 意 さ れ て い る 。 リリース & S Y S I N F O自 動 マ ク ロ 変 数 D B 2 U T I Lプ ロ シ ジ ャ が 、 全 て の 更 新 を 完 了 し た 後 、 D B 2か ら の リ タ ー ン コ ー ド がセットされる。 リリース 5. 1 8 と互換性のある D B 2 E X T， D B 2 U T 1L， D B 2 L 0 A D、 S Q L E X T， S Q L U T 1L， S Q L L 0 A Dで使用できる。 I O R C一 自 動 変 数 M O D I F Yステートメントでの実行時には、 D A T Aス テ ッ プ 実 行 中 に 発 生 す る 異 常 な状態を検査するのに役立つ、 SASシ ス テ ム レ ベ ル で の リ タ ー ン コ ー ド で あ る 。 & S Y S D B 2 R C自 動 マ ク ロ 変 数 D A T Aステップ、 P R O Cス テ ッ プ 単 位 の S Q Lの リ タ ー ン コ ー ド が セ ッ ト さ れ る 。 &SQLXRC SQ Lプロシジャでノぞス・スルー機能を使用した時にセットされる。 ︒ ︒

COMMITと ROLLBACKのサポート パス・スルー機能において、 DB2テ ー ブ ル の デ ー タ 更 新 時 等 で 非 常 に 重 要 性 の あ る CO 、 2つの DB2テー MMITと ROLLBACKの 機 能 を サ ポ ー ト し た 。 フ ロ グ ラ ム 6は ブル (DB2TABl と DB2TAB2) を 更 新 す る 例 で あ る 。 両 方 の テ ー ブ ル が 更 新 に 成 功 し た 場 合 は COMMITを 実 行 し 、 い ず れ か 片 方 が 更 新 に 失 敗 し た 場 合 は ROLLB ACKを実行するものである。 フ。ログラム 6 e y 2 ); % m a c r ou p d( v a r ， l k e y ， l v ar 2 .k p r o cs q l ; c o n n e c tt oD s 2 ; e x e c u t e( u p d a t ed b 2 t a b ls e td b 2 c o l l =色v a r l w h e r ek e y c o l l = & k e y l )b yd b 2 ; % i f& s q l x r c = O% t h e n% d o ; e x e c u t e( u p d a t ed b 2 t a b 2s e td b 2 c o l 2 =色v a r 2 w h e r ek e y c o1 2 = & k e y 2 )b yd b 2 ; % i f& s q l x r c = O% t h e n% d o ; % p u tU o d a t e sS u c c e s s f u l ; e x e c ut e( c o m mi tw o r k )b yd b 2 ; % e n d ; % e l s ed o ; % p u tS e c o n dU p d a t eF a i l e d .r c = & s q l x r c ; e x e c u t e( r o l l b a c kw o r k )b yd b 2 ; % e n d ; % e l s ed o ; % p u tF i r s tU p d a t eF a i l e d .r c = & s q l x r c ; e x e c u t e( r o l l b a c kw o r k )b yd b 2 ; % e n d ; d i s c o n n e x tf r o mD B " ; quit; % m e n d : o p t i n sm p r i n ts y m b o l g e n ; % u p d ( 1 2 5 .5 0 .1 0 0 1 2 . 3 4 . 0 5 . 2 0 0 5 0 0 ) ; ディスクリプタ・ファイルのパスワード機能 ディスクリプタ・ファイルをノマスワードによって管理できるようになった。管理できるのは、 READ、 WRITE、 ALTERと SA Sデ ー タ セ ッ ト に 対 し て サ ポ ー ト し て い る の と 同じであるが、機能は多少異なっている。 READ VIEWデ ィ ス ク リ プ タ を 使 用 し て DB2テ ー プ ル の デ ー タ を 参 照 す る こ とを制御する。 VIEWデ ィ ス ク リ プ タ ・ フ ァ イ ル を 参 照 す る の は 可 能 。 WRITE VIEWデ ィ ス ク リ プ タ を 使 用 し て DB2テ ー ブ ル の デ ー タ を 更 新 す る こ とを制御する。 V 1 E W ディスクリプタ・ファイルを更新することは司能。 除から制御する。 パスワードの付加は、 次のいずれかで実行できる。 .ACCESSフ。ロシジャの ACCESSウインドウ .DATASETSフ。ロシジャの MODIFYス テ ー ト メ ン ト ‑2 3 9 向円 ALTER ACCESSテ'ィスクリフ。夕、 V 1EW ディスクリプタを参照、 更新、

追 加 さ れ た SA S シ ス テ ム オ プ シ ョ ン マ ニ ュ ア ル に 記 載 の な い $DB2DBUGオ プ シ ョ ン を 指 定 す る と 、 実 行 さ れ る SQ Lス テ ー ト メ ン ト を ロ グ 画 面 に 表 示 さ せ る こ と が で き る 。 SA S社 内 で 開 発 時 に 確 認 目 的 で 使 用されていたオプションであるo 参考文献 W A d v a n d c e dP r o g r a m m i n gT o p i c sf o rt h eS A S / A C C E S SI n t e r f a c et oD B 2 :U s i n g t h eN e wF e a t u r e so fR e l e a s e6 . 0 7 J S U G I1 7論 文 集 W S A ST e c h n i c a lR e p o r tP ‑ 2 2 1S A S / A C C E S SS o f t w a r e :C h a n g e sa n dE n h a n c e m e n t s， R e l e a s e6 . 0 7 J W S A S / A C C E S S! n t e r f a c et oD B 2U s a g ea n dR e f e r e n c eV e r s i o n 6F i r s t Edition~ ‑2 4 0

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) システムズ. エンジニア TA OL OL n ‑ ‑ u b n.G yL Et ) QU mn ea J 免u +Lny QU ρ﹂ u/k v d﹃ ︑ 円 aιta ot tun ‑‑AP3 QU ヲ匂 A の種 ︑す は続 文接 論と こ機 山山 OF41 わ機 た︑ れ能 追ア︑や ︑ ク Dサ 加ン P ンS Vな のフ能の ン応機も ヨ対続た シ M接つ ク A Mか 7 V /き フた C で トサ いし P 現 し 随 P実 新付 A は ︑に︑で はれト F O そ一 0 0 ポ5 行新︒ が︑る .フンい アシ lv スク明 一ン説 ツヨて リアを リフ部 リのアリ 5 一の 4 スポルス 一サイ一 のた一 Cれの /さ等 リトフリ ubu ︑︾円 に︑引 HM・ 何 H S で続 る O接 A追 機 ayAO いO M て V れ5 / 冒﹃ d 5 .0 0 新機能 ν C ツD ︑ ︒ /セ E ど る S タRな あ A一A ト が S デ H 一ど た S Sポ な れD サの C さ R Sの も 叫ス R Mルた 一の C イ れ ホリ M ︑アさ トリ A ンフト J 要因 S ヨE 一 キ 概 今 V シS ポ 一 ア H ソ ク &EL u P t u o U7N ア oフ U リ グ取出 司‑一置︐ ヨ主月 ンの ニ報S 円目同 円H h u 参 nHU 内吋 d w を P し &﹃目‑ ρu ny VA o nk lv1a h り n u 出u h ︑ 1A引 B E FU ン ・・均ノ シグ A Bは 除ジン 削ポニ Rて ののヨのい ドド索シドつ 一一加換検索ジ一に ココ追置の検ポコ細 レレののドののレ詳 トトドド一ドドトの ンン一一コ一一ンン レレココレココレヨ カカレレ次レレカシ e Este‑n7 torave フ e p e l f r k lの 刈 I t s p t a e lれ i e e n e e e e eぞ 州 d g i r r s s tれ m k k k k k k k kそ tイ I 一 Pル X t性 タ u属ス f れノア f取 フ uのの b報ル 情イ rしル e出イ をの b u f f erク STANDART 1/0 a f f 1 u sh f a t tr f sy n c ・ p ul ︑ 円 ta oy tsk oAo PA 大﹄ス円し 一リ P リリ A リC の 在/め 現Sた ス一 MST F 。 。 5 . SAS/C f0 r function New kn k 己 毛 要 元昭 佐藤 o0の拡強点。 リリース 5 . SAS/C フ ァ イ ル 1 / 0機 能 1 / 0フ ァ ン ク シ ョ ン の 迫 力 目 。

KanuJ1yi Sな Nは Dと I た S加 Kま E追︑か ︑が合 T Sト場 N D ッる I S セすの K タト D て一一 E しデサ N と S ンG のルたレ時︒ 一R を S ポR ドN 加サ︑一 U 追のにコ︑ ドイ新ののる 一 7が 定 こ す モフた特︒納 ンM つ︑る格 プAあばすを 一S で え 用 タ オ V類例使一 ル︑種︑をデ イ は 3 はン一 7で の て ヨ キ oy フF ト し シ に と とク型 ル5 セ 法 ン の イ夕方 7式 7 4 一用フ形 フスデ使 T G M 一S O R N AリDた EO S リ L っS L V struct { unsigned Iong recno; char name[20]; char address[50]; rrds r e c .renco=46; ds ); kinsert(&rrds̲rec， sizeof(rds̲rec)， NULL， rr R R D S フ ァ イ ル は 、 S T A N D A R D 1/0経 由 の バ イ ナ リ モ ー ド で ア ク セ ス さ れ 、 使 用 す る フ ァ ン ク シ ョ ン は 、 f s e e k、 f t e 1 1フ ァ ン ク シ ョ ン が 使 用 さ れ る 。 ︑ ム T で能 でE は で ル/ 5 こ テ I0可 スR Oが シW と イ D スる 7 A 一す フ E リス た R リセ れを︒ク さ等るア 加ルあへ 追イで等 り 7能ル よフ機イ 6 一うイ ス同行フ 一にを D トリ時等 E 一リ同御 R ポ Pが 制 A ルMユの接 サ S ザ他 H の/一排 S イV のル直 7 ︑数イし フ は 複 7由 D ルはフ経 Eイルのを R 7イムロド A フア場ン H D フたマ S E のしコ R こスス S A ︒セセ︒ M Hる ク ク る C Sあ ア ア あ dir=afopen("sfd: キ キ . "rb "， ， "" dirsearch=file"); .PDSEデ ー タ セ ッ ト の サ ポ ー ト M V S / E S Aよ り 追 加 さ れ た PD S E (Partitioned Data Set Extended)が サ ポ ー トされた。 こ れ は 、 区 分 デ ー タ セ ッ ト ( P D S )と 基 本 的 に は 互 換 性 が あ る が 、 プ ロ グ ラ ム上、特別な記述や変更は必要ない。ただし、新たにパーティションデータセット を ア ロ ケ ー シ ョ ン す る 場 合 、 フ ァ イ ル 編 成 を 表 す パ ラ メ ー タ o rg を 使 用 す る 必 要がある。以下にそのパラメータを示す。 す を 表 ﹄ qu ρ dす P表 s s表 かをす d dを PPE のの S 山口巾山口市d 通通 P ρL quqJM od.0 nrnyny V Mマ シ ン で の プ ロ グ ラ ム 聞 に よ る A P P C / V Mコ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン ︒ たンリを れアリ Pの さ フ P Sも 加 が S /の 追 能 / M下 が 機 M V以 ンス V ︑ て ヨ一︑他し シ ェ 5 のと クフスそル v ‑ ン一一︒ア アタリるユ フンリあニ M イ P でマ V 一S 能 の /ラ/可ス C ブ M 現一 Pン 芙エ P セ︑りフ のて 1 タ A アはよ一 C Mし ス ン / Vと 一 イ S /境 リ ‑ A C環リ一 SPA ラ ︒ pλvSフ は A いE ン でて/セ o pれ M ツ O SさV ア /供︑ M 5 M提 は V こク一 A 参 スV で た / ︒ 一︑ンま C る リ は ヨ 6 Pす リ れ シ ス P照 .VM/SPリリース 5 (VM/SP Transparent Services Access Facility Reference， VM/SP System Facilities for Progr~mming) .VM/SPリリース 6 (Connectivity Programming Guide and Refference) A‑

以 下 に SAS/Cフ ァ ン ク シ ョ ン と APPC/VMフ ァ ン ク シ ョ ン を 示 す 。 ョ ン 均ノ ・ ゾ ン 7A フT E F T R Q MCVNARE VEICDERR /NEDDDDE CNCNNNNV POEEEEEE PCRSSSSS 会川十 ‑E3E のシ 立取認ジ送ク 確受確一転ン ンジン転ツトフ ののの送セのア ツツツ一ラク一 ヨ一ヨのメス一 シセシヤノ一エパ セメセデエリサ 八 A ・・・・・・: 送ン ン 70ECAuerE ョ シ: ク nvfarqr ン nentreV F 円 b ・・・・・・ フ crssssS しcccpucec /ppppppp sppppppp Aaaaaaaa A P P C / V Mフ ァ ン ク シ ョ ン を 使 用 す る 場 合 、 cm s a p p c . hの ヘ ッ ダ ー フ ァ こ は 、 以 下 の 4種 類 の A P P C / V Mパ ラ メ イルを使用する。 こ の ヘ ソ ダ ー フ ァ イ ル l ータリストが定義されている。 ident̲parms コネクトするために必要な変数や、 プリプロセッサの定義 a c c p ̲ c o n n ̲ p l ist C0 N N E CT フ ァ ン ク シ ョ ン で 使 用 す る 入 出 力 用 ノ マ ラ メ ー タ リ ス ト の 定義 appc̲send plist APPC SENDCNF、 SENDCFND、 SENDDATA、 SEN 0 R E Q， RECEIVE、 S E V E R フ ァ ン ク シ ョ ン で 使 用 す る 入 出 力 用 パ ラ メ ー タ リ ス ト の定義 appc̲conn̲data appc. c o n n ̲ p l i s t と a p p c c 0 n n d a t aの t Y P e d ef APPC アプリケーションプログラム構造 環境設定 c0 nn ec t アプリケーション実行 disconnect 終了 以 下 に A P P C / V Mコ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン の サ ン プ ル プ ロ グ ラ ム を 記 述 す る 。 こ の プ ログラムは、 M A I Nル ー チ ン と APPCTRAPサブルーチンで梢:日比されている。 処 理 内 容 と し て は 、 は じ め に APPCSERVが 実 行 さ れ る 。 この時、 A P P C S E N Dプログラムは、 APPCSERVヘ メ ッ セ ー ジ を 送 り 、 リ タ ー ン す る と A P P C S E N 0 へ帰す。 この繰り返しをデータが終了するまで実行する。 Sample program #include #include #include #include くl csignal .h> <Icstring.h> <cmsapp.h> <Icio.h> nFU

く‑ ‑‑SIGIUCV void appctrap(void); HANDLERの 宣 言 rep̲len = 0 static i n t static short pathid = 0 0 static short idetn̲pathid = void main( ) struct appc̲conn̲plist conn;く一一一 CONNECT.SEVER用 strict appc̲send̲plist send;く一 ‑‑SENDDATA.SENDCNFD用 く一一一 I U C Vの 最 大 値 i n t maxconns. r c ; struct senddata unsigned short length ; く 一 一 転 送 デ ー タ 長 の 定 義 char message[120+2]; くーーメッセージパァファの定義 ) logrec. reply; く ー ー ー 一 LOGレ コ ー ド と REPLAYバ ッ フ ァ ー signal(SIGIUCV.&apctrap); くーーーー I UCV SIGNALプ ロ セ ッ シ ッ シ ン グ の イ ニ シ ャ ラ イズとハンドラーの確立 (SIGIUCV‑l)); くーーーハンドラーが READYに な る ま で IUCV SIGNAL をプロック sigblock(l くく (rc=iucvset( "APPCSEND".&maxconns)) if ( f= = 。 ) エラー処理 ︑ ・ n H U ︐ . n H U n v n v. ﹄ ︐ AA . 1 umnE Ifp ﹄︐ ・ ・ ) !" ︑ nHHU‑‑ nH ムr n M onι ︐︑ し 仰 し れ ドS F u t ρunu et1unr nUHU‑‑nvι ρv'tUAUH ・ しV ‑ ‑ z n u L 司 nν ﹄ " Fb iI eoρ ‑‑‑ 仰し ︐tunb nHun b 'nkor nHqa‑ nH'BEanH nur‑‑nH 仰し・ n u oMU nu‑‑‑ ・ ︑ f伺 ly t︐ ・ ρu nv qunH 仰し 阿川 n H m川 ounuou m川 内 し 閉 山 r c = appcconn("appcsend". &conn. 。); if(rc ! =0 ) s onormaI proccess rc . a rc . a s not 0 error proccess く一一ーコネクト完了 くーーコネクト不良 sigpause(O); memset(&send. O . sizeof(send)); 〈ーー+ send.pathid = pathid; send.sendop = IPSNDRCV; I‑‑pathid.buffer adressな で sendl¥' 7 f.-~ リスト ￨ のイニジ け ね ' .adr = (char キ ) &Iogrec; s e n d .b f1 send.b f 2 .adr = (char キ ) &reply; く ー + send.b f 2 .l n = sizeof(reply); while(!feof(stdin)) デ ー タ が E0 Fになるまで処理する。 /* 終了処理 */ memset(&send. O . sizeof(send)); くーー+ ￨一終了のためのパラメータ設定処理 s e n d .pathi d = pathid; ‑ 244‑

s
e
n
d
.i
p
2
.flags2 = IQWAIT;
s
e
n
d
.sendop =1
PCNFSEY;

(ー+

i
f ((rc = appcsdta(&send))

!
=
2
)

if (rc==l)
エラー処理をする。

memset(&conn， 0， sizeof(conn));
conn.pathid = pathid;
ーI
QWAINT;
c
o
n
n
.ip
2
.f1ags2 =
c
o
n
n
.sendop = 1
PSNORM;
i
f ((rc= appcsevr("APPCSENO"， &conn，"ONE")) !
=2
)
if (rc==l)
エラー処理

(‑‑‑‑APPCSENOで APPCJいニケ‑:}3'
jを 終 了

iucvclr("APPCSENO");
EXIT(O);
void appctrap(

(‑‑‑‑external inlerrupl pointer

appc̲conndala キXIO;
i
n
tr
c
;

1JT
︐
‑
︑
r
h

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ripv

フ

セ

u

﹄門

の

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n
u

・
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‑

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PUJf

﹄門

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ν
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M川

n
一
・
・
AMNH
u
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︐
.:uibvniuAvL H
U

川

川
qdvvuumnnU

・

CU
・ L
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︑l l ' p u n ν
宇 e M 問︑ノ
︑
︐ nurumn‑

&ELn
υ︐El
a'nuvA
﹄
︐
・
d i
一

守

弘

nnypv=
nH‑TAnvA
n
u︑
ノ
nvAJHu‑‑‑
1A1rA
p u ‑ A A H・
一n u ' H a
p
u btpνφLPν

PVAsar

︑内 ndu n y U
・

d
司 g e

nurrt

t

LH
=pu

nu‑‑

12W

VAS

case APPC FUNCTION COMPLETE:
= pathid && XIO‑>ip2.whatrc==IPSNOCNF)
if(
X1
0ー >pathid =
)X1
0
;
struct appc̲send̲plist 宇send =(struct appc̲send̲plist キ
send‑>sendop = appcscfd(send);
r
c = appcscfd(send);
i
f (rc!=2)

エラー処理

}}
break;

case APPC SEYER INTERRUPT:
exit(24);

<ー一一 ‑
‑APPCSERYエラー

default:

A性

fflush(stdout): abort( ) ; signal(SIGIUCV， &appctrap); return; 0 かいをケすい しなきリまな ︒か続プすで る行手アまの いはのが︑る てにン能はき れ単ヨ機でで さ簡シな側択 視に一うる選 重うケよすで がよニの用分 4 I コ ゐクノクノ 能のユこ使自 機 Xミ︒をを ニテ新接とあ つ 'い N て い 一 一 とUしてユユ ン上としピピ ヨ造能現ンン シ精機実ココ 一のいを︑た ケムし続でつ c一 ユス︑のこに ミシはとる的 コ︑で種き目 のは 0 機 で ︑ でで 0他 用 く 等ムし使な 5供 て と P レス提しこ やフ一でとる Xンリン部す Iイ リ ヨ 一 識 N メ C シの土息︒ Uら/クンをう ︑が S ン ヨ 種 思 日な A 7 シ機と 今しS フ一︑か 参考文献 SAS Technical Report C‑I09 Changes and Enhacements t o the SAS/C Library Reference Release 5.00 SAS/C Library Reference A品企 PD 白 つ

日本 5A5ユーザー会 (5U Gト J) SASシステムパージョン 5からパージョン 6へのカタログの移行 竹中京子 株式会社 石井由美子 O木立由美子 S A Sインスティチュートジャパン テクニカル・サポートセクション C o n v e r t i n gf r o mC a t a l o gf i l e si nV e r s i o n 5t oV e r s i o n 6i nS A Ss y s t e m . K y o k oT a k e n a k a.Y u m ik o1 s h ii• Y u m ik oK o d a c h i T e c h n i c a lS u p p o r tS e c t i o n• S A Sl n s t i t u t eJ a p a nL t d . N i c h i r e iA k a s h i c h os l d g . 6-~ A k a s h i ‑ c h oC h u o ‑ k uT o k y o1 0 4 立I I 壬<' ， I ニ F l メインフレーム版 S A S 6 . 0 7のリリースにより、 V e r s i o n 5から V e r s i o n 6へパージョンアップ されるお客様が多いと思われる。 V e r s i o n 5とV e r s i o n 6ではカタログの形式が異なるため V e r s i o n 6 で' V e r s i o n 5のカタログを使用するには V e r s i o n 6用に変換する必要がある。そこでパージョンアッ こ伴うカタログの移行作業について紹介する。 プi V 5 T O V 6• C P O R T• C I M P O R T キーワード はじめに V e r s i o n 5から V e r s i o n 6に移行するには以下の 3種類のプロシジャが用意されている。 ① ② ③ V 5 T O V 6 プロシジャ C P O R T プロシジャ C I M P O R T プロシジャ : 移送 71イ ル : ‑ 247

、

I 5

T

仁〉

、 つ =
I 6

0

7

ユ/ ユ/ 寸 '

Version5とVersion6で は カ タ ロ グ の 形 式 が 異 な る た め Version6で Version5の カ タ ロ グ は
処理できない。 V5TOV6プロシジャは、 Version5のAF.FSP.GRAPIIカタログ、 SASデ ー タ フ ァ イ ル を
自動的に Version6に 変 換 す る プ ロ シ ジ ャ で あ る 。 な お 、 プ ロ グ ラ ム に よ っ て は 修 正 が 必 要 に な る
ものもある。

書式
LIBNAME
LIBNAME

ライブラリ参照名

， V5SASデータライブラリ'

ライブラリ参照名

，V6SASデータライブラリ'
OUT=V6ラ イ ブ ラ リ 参 照 名

<オプション>

︐
.
•..
11

.
︐
.
︐

PROC
V5TOV6
IN=V5ラ イ ブ ラ リ 参 照 名
SELECT
S
E
L
E
C
Tリ
ス
ト
EXCLUDE
EXCLUÐE~~ ト
CAT
EXCLUDE
EXCLf
!D
Eリ
ス
ト
S
E
L
E
C
T
'
}ト
i
:
CAT
SELECT
EXCLf
!D
Eリ
ス
ト
GCAT
EXCLUDE
S
E
L
E
C
Tリ
ス
ト
GCAT
SELECT

ス テ ー ト メ ン ト の 詳 細 に つ い て は SAS Procedures Guide Version6 Thir
d Edition の
V5TOV6プロシジャの項を参照されたい。

Version5で、作成した AFの却時'を Version6に変換する。
《
伊J1)

LIBNAME
V5FILE
・SAS518.A
F
';
LIBNAME
V6FILE
'SAS607.AF':
PROC
V5TOV6
lN=V5FILE
OUT=V6FILE
RUN;

例 lが 実 行 さ れ る と Version5の SAS518.AFの中で作成した AFカ タ ロ グ が SAS607.AFに 移 行
される。

Version5から Version6に 移 行 し た AFカ タ ロ グ の プ ロ グ ラ ム エ ン ト リ は 実 行 前 に BUILDプ ロ シ ジ
ャの COMPILEス テ ー ト メ ン ト 、 ま た は COMPILEコマンドを使用してコンパイルをする。
《
伊J2>
>

PROC BUILD CATALOG=V6FILE.SAMP
RUN;

B
A
T
C
I
I; COMPILE;

A性

06

ηL

例 2が 実 行 さ れ る と 例 1で V e r s i o刊 に 移 行 し た A Fカ タ ロ グ の す べ て の P R O G R A Mエントリ のコンパイルを行なう。 B A T C I Iオ プ シ ョ ン は パ ッ チ モ ー ド で P R O G R A Mエ ン ト リ を コ ン パ イ ル し 、 結 果 を S A S L O G Iこ出力する C O M P1L Eコ マ ン ト を 用 い る と き は フ ル ス ク リ ー ン モ ー ド で P R O G R A Mエ ン ト リ を 表 示 し C O M P I L Eを 行なうか、またはカタログディレクトリの選択フィールドに・ c ・を入力する。(例 3) 《 伊J3) P R O C B U I L D R U N ; C A T A L O G = V 6 F I L E .S A M P ; P R O G R A Mエ ン ト リ で C O M P I L Eす る 場 合 選 択 フ ィ ー ル ド に Cを 入 力 し て C O M P I L Eコ ン パ イ ル す る 場 合 一一一一一一一一 「 一一ー一一一一一一一一一一一寸 1B U I L D : D I R E C T O R Y V 6 F I L E . S A M P (編集) 1 l コマンド=) 名前 T E S T 1 C S1 1R E タイプ 一一ー一一一一一一一一‑ 「 B U I L D : D I S P L A Y S I I R E . P R O G R A M (編集) ￨ コマンド=) S O U R C E 1 1 i一 一 一 一 一 一 一 一 一 1 1s U I L D : S O U R C E 1 1 一一一ー一一一一 S I I R E . P R O G R A M (編集) コマンド=) C O M P I L E T E S T . M E N U S I I R E . P R O G R A M L一 一ー一一一一一一一一一一ーーー一一一一一一一一一一一一一一一一一」 例 2 ま た は 例 3の い ず れ か を 実 行 す る こ と に よ り V e r s i o n 5から V e r s i o n 6への移行が完了する。 《 伊J4 > > V e r s i o n 6で A Fを 実 行 す る に は コ マ ン ド 行 に て A Fコマンドを発行する。 A Fコマンド 工‑ ‑ P R O G R A M A F C =ライブラリ参照名.カタログ名. エントリ名. エ ン ト リ タ イ プ E D I T E R ￨ コマンド=) A F C~V6FILE; S A M P ; T E S T ; M E N U 00001 00002 10 0003 1 1

C P O R T ‑ : : fロ シ ジ ャ C P O R Tプ ロ シ ジ ャ は C I M P O R Tプロシジャとペアで使用し、 V e r s i o n 5の カ タ ロ グ を 特 別 な フ ォ ー マ ッ トである S A S移 送 フ ァ イ ル に 出 力 す る 機 能 を 持 つ 。 こ の 変 換 方 法 は 異 な る オ ペ レ ー テ イ ン グ シ ス テ ム 上 の SASシステムに移送するときに用いる。 ※この C P O R Tプ ロ シ ジ ャ は V e r s i o n 5の仕様 i こ基づいて説明しているので注意されたい。 S A S移 送 フ ァ イ ル の フ ォ ー マ ッ ト : レコード長: 8 0バイト ブロック長: 8 0 0 0バイト 編成:順次編成ファイル A S C A Tと い う 予 約 さ れ た フ ァ イ ル 参 照 名 を 上 記 D C sで 割 り 当 て な け れ ば ※移送ファイルには必ずS ならない。 書式 P R O C C P O R T C A T A L O G =ラ イ ブ ラ リ 参 照 名 カ タ ロ グ 名 ; A S / A FU s e r sG u i d eV e r s i o n 5E d i t i o nの C P O R Tプロシジャ ステートメントの参照については、 S の項を参照されたい。 《例 5> > X A L L O C D D ( V 5 I i b ) DS('V5データーライブラリ， ); X A L L O C D D ( S A S C A T )D S ( '移送ファイル') S p( 10 1 ) T R N E W C A T A L O G D S O R G ( P S ) R E C F M ( Fs ) L R E C L ( 8 0 ) B L K S I Z E ( 8 0 0 0 ) ; P R O C C P O R T C A T A L O G = V 5 L I s .a f c a t ; R U N ; 例 5が 実 行 さ れ る と V e r s i o n 5の V 5 1i b .a f c a tカタログが移送ファイルに出力される。 C 1 l ¥ I 1 P O R T ‑ : : fロ シ ジ ャ このプロシジャは、 V e r s i o n 5の C P O R Tプ ロ シ ジ ャ で 作 成 さ れ た 移 送 形 式 の フ ァ イ ル を 、 V e r s i o n 6で 使 用 出 来 る 形 式 に 変 換 す る も の で あ る 。 特 に S A S / A Fのプログラムエントリについては、 V e r s i o n 5で 作 成 さ れ た プ ロ グ ラ ム ソ ー ス を ど の 程 度 自 動 的 に V e r s i o n 6形 式 に 変 換 す る か を オ プ シ ョンで指定することができる。 ハU

書式 PROC CIMPORT ソースタイプ=ライブラリ参照名く.メンパ名〉 くオプション>; ステートメントの詳細については、 S A S Procedures Guide Version6 Third Edition の CIMPORTプロシジャの項を参照されたい。 《 伊J7> > LIBNAME n e w li b .S A S 6 0 7 .AF'; FILENAME tranfile 'SAS518.AF'・ PROC CIMPORT CATALOG=newlib.afcat lNFILE=tranfile O P T ; SELECT=(rain.program s n o w .program); R U N ; 例 題 1が 実 行 さ れ る と V ersion6の n e w li b .a f c atカタログに r a in .p r o g r a m .s n o w .programという 2つのプログラムエントリが生成される。 ここで、プログラムエントリを変換する際の O P T .NOOPT.MODEV5オ プ シ ョ ン の 指 定 に よ る 違 い を 説明する。 OPT変 換 法 : Version5の プ ロ グ ラ ム エ ン ト り を Version6の SCL(Screen Control Language) に最適化して変換する。(省略値は O PT変換) NOOPT変 換 法 : SCLへの最適化は行わないが、 Version6の 環 境 で 実 行 可 能 な 文 法 l こ変換する。 MODEV5変 換 法 : エントリの変換は行わず、 Version5の プ ロ グ ラ ム ソ ー ス を Version6の SOURCE ウインドウにそのままコピーする。このソースは V ersion6の 環 境 で コ ン パ イ ル 及び実行をすることはできない。参照を目的としたコピーが必要な時に役立つ。 OPT変換法は、 Version5のプログラムエントリで使用されていた###マクロ、各種指示子等を Version6で 使 用 可 能 な ス テ ー ト メ ン ト l こ変換する。対象となる特殊機能とは、下記の通りである。 Associated S A Sマ ク ロ 変 数 ###マクロ ENDコマンド CANCELコマンド P P .> > > ) 分岐指示子(>>.P 条件付き実行指示子(付，非." # # ." # ) ファイル指示子(ー=) これらのうち、 O PT変換法と NOOPT変 換 法 で 異 な る の は 、 条 件 付 き 実 行 指 示 子 と フ ァ イ ル 指 示 子 の扱いだけである。これらのオプションの指定による変換の違いについては、 S A S Technical Report P‑195 (Transporting S A S between U o s t Systems)に詳細が記載されている。 251

CIMPORTプロシジャ、 V5TOV6プロシジャを使用して OPT変換を行い (V5TOV6プ ロ シ ジ ャ は 基 本 的 にO PT変 換 法 を 行 い 、 オ プ シ ョ ン の 指 定 は 出 来 な い ) 問 題 が 生 じ た 場 合 は 、 自 動 的 に NOOPT変 換 に切り替わる。更に N OOPT変 換 で も 問 題 が 生 じ た 場 合 は 自 動 的 に MODEV5変換に切り替わる。 まとめ S A SV e r s i o n 6 !こは簡単なコーデイングで Version5の カ タ ロ グ を 変 換 す る 機 能 が 用 意 さ れているが、 V ersion6の SCLを用いると Version5よ り も 融 通 の き く 、 わ か り や す い プ ロ グラムを作成することが可能になる。今後使用されるに当たってのメンテナンス等を考 え 、 V ersion6、 でS CLを使用したプログラムへ変換されることを強くお勧めする。 参考文献 1 . SAS Technical Report p‑195 . z SAS/AF Users Guide Version5 edition 3 . SAS/AF Software Usage a n d Reference Version6 First edition 4 . S A S Procedures Guide Version6 Third Edition 白 つ 白 つ

日本 SASユーザー会 (SUGI‑. . . J ) 誕生! 国産機対応メインフレーム版 SASシステム . 07 リリース 6 鈴木 一彦 kA Z uS ‑‑P ota kCI ‑‑Aρ ﹂ uvd zDk a&O w is SAS re1ease 6 . 07 f0 r unn soa A n in tr0 d uc ti0 n t0 F u j its u a n d H ita ch hso 開発セクション KRT SASインスティチュートジャノマン 1n s titu te Jap an L td. l 三 ， I 司 本論文では、新たにリリースされる国産機対応メインフレーム版 SASリリース 6 . 07の 機能の中で主に国産機対応を中心 i こ述べます。 キーワード: H川 ノ ι L j はじめに、 景気後退の中、この影響は企業におけるコストマネージメントにも大きく現われていると思い ますが、その中でも比較的大きな割合を占めるコンビュータ関連コストの削減に関しては、様々 な研究がなされていることでしょう。コンビュータの運用、管理、システム開発といった部門で のコスト改善は、従来からメインフレームを中心とした企業情報システムからコスト面で優位な ワークステーションを活用した分散型情報システムへと変化することでしょう。 また、この影響によって結果的には、今まで以上に情報システムの重要性が高まることでしょう。 新 SASシステムは、この分散情報システム化をt 佐進するにあたり、絶対条件とされるアプリ ケーションのポータピリティ、各動作環境の特徴を生かしたアプリケーション構築、この 2つの 課題を開発者自身が意識することなく実現するためのアプリケーション開発ツールとして提供し ています。無論、国産機メインフレームも例外ではありません。 本論文では、 上のコンセプトとともに開発された国産機対応メインフレーム版 SAS ース 6 . 07の機能について述べます。 <ハードウェアおよびオベレーテイングシステムの特徴を有効に生かすために> 1)拡張記憶域のサポート(メモリー管理、タスク管理) VOS3/ES1， VOS3/AS，MSP/AE (E20) ，MSP/EX環境下での SAS システムは、 31ピットアドレ y シングモードをサポートします。この場合、ロードモジュールの 大半がアドレス空間 16メガバイトラインよりも上にロードされます。また、パージョン 5と比較 して、ユーザーが使用できる各フ。ロシジャの作業域が大幅に拡張されました。従来の SASでは処 理不可能でーあった SAS/IMLソフトウェアによる 1000X1000の行列演算も可能になり まし T 。 こ PROC IML WORKSIZE=13000000; nU ハ U U nU ハ nunu‑‑ 11Y ((* JIX XYZ ‑ ‑ 一 一 一 一 1000， 1) ; 1000， 2) ; qυ

パージョン 5とパージョン 6との使用記憶減の比較 ノぜージョン 5 +ーーーーーーーー パージョン 5では、フ.ロシジャが使用する作業域は全てアドレス空間 ーーーーーー+ 16メガラインより下 i こ確保されていました。従ってプロシジャが使用 できる作業域はユーザー環境にもよりますが、実行時のロードモジュー ルを含めて鼠大 7メガバイト程度でした。 未使用 ーーーーーー一一一ーーーーーーー 1 6 Ml I User Work Area I LINE AU 一 + e‑ m 1ム 一 eu‑ AU‑ AMnnv‑ ︑ + 四肋一 eo‑ sa‑ ・ eOEL‑ 't 1 1 + ︑ ・ ﹃ +t1111111 ‑a ‑e ‑r ‑Am ‑WHCU ‑e ‑uk+ ‑ rs ‑oy ‑HU キE B E E ‑ ‑ rs ‑eA ‑ ss ノfージョン 6 パージョン 6では、各プロシジャは自動的にアドレス空間 16メカヲ こロードされ、各プロシジャが使用する作業域も 16メガラ インより上 l インより上に確保されます。したがって、ユーザーの作業域のサイズは 大幅に拡張されました。 I Load M c コ dule 一一一一一 一一一一 I I I SAS System I I Load Module I +一一一一一一一 1 6 Ml LINE ーーーーーー+ 2) SASライブラリ構造の変更 く>オプザベーションの格納について リリース SAS6.07におけるライブラリ構造は、パージョン 5とは異なりデバイスから独立 し、設計されています。基本的には、 CKD (Count Key Data) DA SD上において、 FBA (F ixed Block Architecture) 構造を実現していることになります。ライブラリの属性は、 PS (ph‑ ysical Sequential) データセットです。レコード形式は、 FS (Fixed Standard) となっており、 論理レコード長と物理レコード長が等しい関係にあります。物理レコード長は、 512バイトの倍 数でなければなりません。また、ユーザーにより、オブザベーションあたりのレコード長を考慮し た物理レコード長を設定することによって、 1/0パフォーマンスのためのチューニングを施すこ とができます。各オブザベーション(レコード)は、標準フeロックとしてトラックに書込まれます。 したがって、データセット内のレコードは、最終トラックを除けば全てトラック内のスペースを満 し格納されます。 以下に、パージョン 5とパージョン 6におけるオプザベーション格納の違いを図示します。 くオプザベーションの格納例> パージョン 6 ，~ーション 5 TRACK ‑ーーーーーーーーーーー‑ TRACK ‑ーーーーー ー ーーーー MEMBER A 1 AAAA AAAABBB MEMBER B 2 BBBBBBB BBBBBBB 3 BBBBBBB BBBBBBB 4 BBB CC00000 MEMBER C 5 CC ME岨 ER 0 6 00000 SASデータライブラリの DCBの指定例は以下の様になります。 DCB=(DSORG=PS.RECFM=FS.LRECL=23040.BLKSIZE=23040) LRECL.BLKS 1Z Eの値は等しい関係にあり、その値は 512の倍数です。 ‑ 254 ‑

<>SASデータセットの圧縮機能について SASデータライブラリの圧縮織能が追加されたことにより、使用頻度の低いデータライブラリ を圧縮することで、ディスクスペースの使用効率をアップすることができます。 圧縮対象データを以下に示します。 3バイトから 129バイトのプランクを対象に 2バイトに圧縮。 ‑ 3バイトから 66バイトのゼロバイナリーを対象に 2バイトに圧縮。 こ圧縮。 同一コードが連続する 3バイトから 63バイトを対象に 3バイト i <>データライプラリのパックアップについて SASデータライブラリは、パージョン 5とは異なり PS属性で作成されています。したがって、 VOS3、 MSPカf提供する JSDSCPY、 JSDGENERユーティリティによってf 也の DA‑ SDあるいは、磁気テープ装置へコピーすることが可能です。 <アプリケーションの移植性および操作性を求めて> 1)アプリケーションの移植性 分散処理を推進する上で鼠も重要な点は、開発したアプリケーションが将来継続し使用できるか という点でしょう。分散環境を取り巻くハードウェアは機々であり、その各々の環境で動作するア プケーションごとに専門のスタッフ、専門の知識を要するようでは、開発工数を見積もる上で大き な障害となります。 しかし、 SASシステムを使用し、開発されたアフリケーションは、ハードウェア環境から独立 しています。例えば、富士通 MSP上の SAS/AFソフトウェアを用いて作成されたアプリケー ションを IBM上の OS/2プレゼンテーションマネージャ下で実行する場合には、簡単な移行プ ロシジャを用いるだけで移行することができます。移行に用いるプロシジャは、 CPORTと C‑ 1MPORTです。 CPORTプロシジャは、 SASライブラリを移送フォーマットに変換し、移送ファイルを作成 します。この時、アプリケーション内で使用されている夕、、 7'ルバイトコードも同時に変換されます。 移送ファイル内での夕、、 7'ルバイトのコード体系は、ユーザーにより明示的に指定されていない限り は、シフト J 1Sコードが用いられます。 作成された移送ファイルを移行先で 回値するには、 C1MPORTプロシジャを使用します。 C1MPORTプロシジャには、 2通りの処理パターンがあります。 一つは、移送ファイルが CPORTプロシジャによって作成される際に、明示的に変換するコー ド体系が指定されていた場合には、入力となる移送ファイル内のダフツレバイトのコード変換は行わ ず、ライブラリを回復します。 もう一つは、移送ファイルが CPORTフ。ロシジャによって、変換するコード体系を指定せずに、 'ルバイトコードを C1MPORTプロ 作成されていた場合には、入力となる移送ファイル内のダ 7 シジャが実行している環境のコード体系に合わせて変換し、ライブラリを回復します。これにより、 一つ移送ファイルを作成することで悔数の環境にアプリケーションを移行することができます。 メインフレーム環境 CPORT • CIMPORT その他の環境 + ー ー ー ー ー ー ー 一 一 ー ー ー ー ー ー + MS/ Wind0wS I一一一一 >OS/2 P M I DEC/Windows I N ext S tep ￨一一一一ー X/Windows I VOS3 TRANSPORT MSP F1 LE MVS 〈 ー ￨ + I + ーー一 (AIX.MIPS.ULTRIX.SUN.DG.SG) にd

2) メインフレーム環境における独自のウインドウシステムの提供 T560/Window、 F668O/Wind0 W のサポート SASシステムの操作性を充実にするため、メインフレーム環境においてもワークステーション 環境等で用いられているマルチウインドウシステムをサポートしました。ユーザーは、プルダウン メニュー、プロックメニュー、フ。シュボタン、ラジオボタン等を用いた操作性の良いフレンドリー なシステムを構築することができます。項目の選択も、従来の番号指定によるものではなく、目的 の項目にカーソルを移動し、 Enterキー(送信キー)を押すだけでアプリケーションを実行す ることができます。また、ターミナルにグラフイックマウスが接続されている場合には、マウスに よる操作ができます。(現在、マウスサポートは富士通環境のみ) ‑ F6680グラフィックウインドウー(現在、富士通環境のみサポート) パージョン 5とは異なり、グラフを表示する専用のウインドウが提供されています。 ユーザーは、一度表示したグラフを自由にサイズ変更することが可能です。また、 PFキーの操作 により、以前表示したグラフへスクロールし、表示することが可能です。 ー グラフィック アイコンのサポート(現在、富士通環境のみサポート) 77イル 踊~1II ビュー ヅローパル 一 一 一 一 一 一 一 一 切RK.GSEG ル 編集 ビュー e d l t l " "t h .K E V Sr l l o . 間1<. 指定された S A Sシステム・オプシ 師羽lPTIi 醜 麟 翻T 品櫨鵬翻 K01E' tIl期化フェーズは o . CPU秒と a1 櫨 盤 固 ! I S . ¥ S /A S SI S 1 1メエコー甑晶画量 幻 p r o cg t e s t i tp i c = 2 i r u n i へルプ 最後に、 是非、 SASユーザーの方々に、この新 SASシステムの機能を理解し、導入していただき、 分散情報システム化のサクセスストーリーとして、以後の SU G 1]で発表されることを望んで止 みません。 参考文献 テクニカルレポート ]‑ 116 日本語機台E 利用者の手引き ‑ 256‑

日本 5A5ユーザー会 (
5UG卜 0
)

5 A 5 と D T Pソ フ ト ウ ェ ア

(Global

V i ew ) に よ る レ ポ ー ト 作 成
望月

久永

富士ゼロックス株式会社

東 日 本 SE部

WritingRepo巾 withSASandDTPSoftwareG
l
o
b
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lView
HisanagaMochizuki，SystemsEngineer
F
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j
iXerox(0.，L
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Shibuyaku，
TokyoJapan
DaitokyokasaiS
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3Yoyogi，
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1
1

SASが 苦 手 と し て い る DTP機 能 を 、 富 士 ゼ ロ ッ ク ス ( 株 ) が 提 供 す る G 10
b
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lV
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e
w(
S
PARC
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o
nヒで稼働する DTPソフト)で初完した。
従 米 の DTPソフト、 P
ageD白s
c
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o
nL
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n
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u
a
g
e
(ページ記述言語:以下、 PDLと略す)による引
例との相違点は、第一に、 S
ASの環境からテキスト情報を表として、グラフ↑古報をイメージと
して、自動的にG10
b
a
lV
i
e
w̲
tに 文 書 を 作 成 す る 点 で あ る 。 イ ン タ ー フ ェ イ ス は 、 SAS/AFを
i
i
'
Oか ら 全 て の 指 示 を 行 う こ と が で き る 。 第 二 に 、 作 成 さ れ た 文 書
使 っ て 作 成 し て お り 、 そ の 国i
を 自 在 に 編 集 で き る 点 が あ げ ら れ る 。 G 10
b
a
lV
i
e
wの 強 力 な 表 作 成 機 能 と イ メ ー ジ 編 集 機 能 に
よって、 S
ASで 得 ら れ た 結 果 を も と に 追 加1
/
修正を行い、レポートを作成していくことができ
る
。

T
P，
S
A
S
/
G
R
A
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H，S
A
S
/
A
F
キーワード:D

はじめに

l

SASユ ー ザ ー が 、 業 務 / 業 種 を 問 わ ず か か え て い る 問 題 点 に 、 レ ポ ー ト 作 成 の 煩 雑 さ が あ
SASの DTP
機能が弱いために、統計解析結果をレポートとしてまとめる際、リタイプ/切
り貼りが多く発生してしまう。これまで、各組D
TPソフトや PDLを 使 っ て 、 諸 先 輩 方 が こ の 問

る
。

題に取り組まれ、改普ーを行ってこられたが、以下の問題点があげられていた。
く

DTP>

① j複 雑 な 表 デ ー タ を DTPソフトで扱えない。
~ (罫線で表枠を書いていくなど、セル/行/9"1J ~

鑓欝蟻込

j
単位にデータを扱えない。)

町 田

V

修正/変更に手聞がかかる

・
・
・
・
・
・
・
・
・
・
・
・
・
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・
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..

② :
SAS環 境 と リ ン ク を と る イ ン タ ー フ ェ イ ス j
:がない。(DTP
文苦への取り込みは、 S
ASの ;
:結果をセープ→コード/フォーマット変換;
:→ DTPソ フ ト 起 動 → フ ァ イ ル の 取 り 込 み )

盤
争

D
T
P文 書 へ の 取 り 込 み は
至難の技

く PDL>

③:出力が、ハードコピーのみである。:
I
!
.
.
:(テキスト、グラフがバラバラに出力され、 : 滋怒懇あ
:リタイプ/切り貼り)
:，..
以 ヒ の 問 題 点 に 着 目 し て 、 本 司 i例に取り組んだ。

2
5
7ー

電子情報として編集パ呆管
できない

動作環境 l 本 事 例 は 、 SPARCstation2の 標 準 的 な 環 境 に 、 BaseSAS， SAS/AF， SAS/GRAPH， G l o b a l View(富士ゼロックスが販売する DTPソフト)を登載し、笑現している。 ハードウェア Argoss5250(富士ゼロックスが OEM版 売している S P A R C s t a t i o n 2 ) ソフトウェア J L E， OpenWindows SunOS， FX拡張機能(省土ゼロックスの OS拡張) BaseSAS， SAS/AF， SAS/GRAPH G l o b a lView(富士ゼロックスが販売す るDTPソフト) l . . . . . . GlobalViewについて l GlobalViewは 、 富 士 ゼ ロ ッ ク ス が 販 売 す る JS t a r環境を、 SPARCstation上 に 移 植 し た DTP ソ フ ト ウ ェ ア で あ る 。 強 力 な DTP 機能、ネットワーク機能、他システムとのインテグレーショ ン機能を、優れたユーザーインターフェイスで笑現する。ここでは、本事例でキーとなる表機 能 、 XEnvironmentWindow(以下、 XEWと略す)、そして文書アクセスインターフェイスにつ いて記述する。 く表機能〉 Glo b a lView文 書 中 に 表 の ひ な 型 を 挿 入 す る こ と で 、 任 意 の 場 所 に 表 を 作 成 す る こ と が で きる。複雑な表(分割行/分割列)が簡単に作成でき、セル/行/列単位にデータを扱える。セ ル中に文字が納まらない場合には、自動改行に伴って罫線が自動拡張される。行/列の移 動/転記/削除、表の罫線の穐類/幅、および、文字の大きさ/書体等も自由に変更できる。 く XEW> Glo b a lViewの環境から、 XEWウインドウを開くことによって、 OpenWindowsの環境を 同 時 に 使 用 す る こ と が で き る 。 こ れ に よ り 、 Open Windows上 で 統 計 処 理 を 、 G lo b a lView 上ではレポート作成を、といった具合に、同時に作業を進めていくことができる。 く文書アクセスインターフェイス〉 Glo b a lView文書を、 UNIX環境からリード/ライトするための C言 語 ア プ リ ケ ー シ ョ ン 開 上のアプリケー 発 用 ラ イ ブ ラ リ ー で あ る 。 こ れ を 使 っ て プ ロ グ ラ ム 開 発 を 行 え ば 、 UNIX シ ョ ン で 得 ら れ た 結 果 を 、 G lo b a lView上 の 文 書 に 反 映 さ せ た り 、 G lo b a lView上 の 文 書 中 データを、 UNIX 上のアプリケーシヨンに反映させる、といった、相互間のリンクをとる ことカfできる。 Fhυ n6

システム概要 l 本事例は、 SAS/GRAPHで作成されるグラフデータと、 SASデ ー タ セ ッ ト か ら 落 と さ れ る テ キストデータから、自動的に G l o b a lView文書を作成するシステムが核となっている。 G lo b a lView文書を作成したい時に、 SAS l AFを 使 っ て 作 成 さ れ た ウ イ ン ド ウ を 開 き 、 文 書 作 成に必要な属性(文書名等)を設定する。設定が終了すると、設定データをもとに、テキストは l o b a lView文書が自動作成される。 表として、グラフはイメージとして、 G (ただし、グラフデータは、 GOPTIONSステートメントによって、 HPGLフ ォ ー マ ッ ト に 落 と しておく必要がある。) ￨SAS側 の 画 面 イ メ ー ジ ￨ . t T t グラフ データセット 設定データをもとにテキス卜 は表として、グラフはイメー ジとして、 G l o b a lView文 書 が 自動作成される。 属性 ￨ G l o b a lv i e w i J l J lの 画 面 イ メ ー ジ ￨ v tヨ ‑ . 少一 血叫 一汗 r ︐= νε} Jwwiv 一 一 百一 一KFE 同 ‑ ‑ η一 3E 主2 2 G l o b a lView文 書 2 5 9

GlobalViewイ ン タ ー フ ェ イ ス l Glo b a lView 文書作成時に使用するインターフェイスウインドウを、下図に示す。(このウイ ンドウは、 S A S / A Fを使って SAS、 SCL言 語 で 作 成 し て い る 。 ) ユーザーは、このウインドウから、グラフ情報の出力の有無、テキスト情報の出力の有無、 Glo b a lView 上に作成する文書名といった、文書作成に必要な属性設定を行う。設定終了後、 [了解]を選択すると文書作成指示が終了する。 Global View Interface u J j 司 [了解] 阿 南 ] 凸 ‑・…争作成される文書名 G l o b a l View 文書名 府見 叉書欄内先 一一一一一一一一 ( ま い いいえ グラフを出力する グラフ腕民 テキストを出力する データセッ}名 新規に作成するか既存 フォームから作成するか? オー):;ーしイ凸ー……・・ 1 . . . . . ・ ・ . . . . …h H 凸 h ー ー ー 一 一 ー 一 一 ー ー ー ー ‑ ー ー ー ー はい いいえ 文書を作成する場所 取り込むグラフデータ (HPGL)格 納 場 所 凸 ー ー ・ ー ー ー ー ー ー ー ー 一 一 ー ー ー ー ー -….~取り込むデータセット名 凸 ウインドウをオープンし、選択 。…マウス選択で指定 さて、設定されたデータは、 C言 語 と 文 書 ア ク セ ス イ ン タ ー フ ェ イ ス を 使 っ て 作 成 さ れ た 、 文 書 作 成 の プ ロ グ ラ ム に よ っ て 処 理 さ れ る 。 グ ラ フ デ ー タ は 、 HPGLフ ォ ー マ ッ ト 経 由 で 、 3 0 0 D P Iの イ メ ー ジ と し て 、 ま た 、 SASデ ー タ セ ッ ト か ら 落 と さ れ る テ キ ス ト デ ー タ は 表 と し て、文書中に取り込まれる。 さらに、このウインドウは、 S A S / A Fで 作 成 さ れ て い る た め 、 ユ ー ザ ー は 、 何 処 か ら で も ( コ マンドラインからでも、個別問発システムからでも)、このウインドウをコールすることがで きる。すなわち、文書作成時に、 SASを 中 断 す る 必 要 が な く 、 統 計 処 理 を 続 け な が ら 、 同 時 に 文書が作成される。 レポーテイング作業は、この文書をもとに進めていくことができる。イメージデー夕、表 デ ー タ に 修 正 が 入 っ た 場 合 も 、 G lo b a lViewの D TP 機能を使って簡単に編集可能である。ま た、文書構造がマルチメディア対応(音声を除く)になっているため、文書の管理/保管も容易で ある。 ハhu ハU

サンプル l 東 証 平 均 株 価 デ ー タ で あ る SASデ ー タ セ ッ ト S t o c kを高値でグラフ化し、 G ! o b a !View上 に 取 り込んだ場合のサンプルを示す。(この論文は、 G ! o b a !Viewを 使 っ て 作 成 、 版 下 と し て い る の で、実際の出力に限りなく近いものである。) デ ー タ セ ッ ト :S t o c k 日付 始f 直 高値 安値 終値 取引高 861217 1070 1070 1030 1050 249 861218 1060 1060 1040 1060 149 861219 1050 1090 1050 1080 298 861222 1080 1090 1060 1080 252 グラフ化 ー一ーー『、、 表化 ¥ 日付 始イ直 高値 安値 終イ直 取引高 ' 8 6 . 1 2 . 1 7 1070 1070 1030 1050 249 ' 8 6 . 1 2 . 1 8 1060 1060 1040 1060 149 ' 8 6 . 1 2 . 1 9 1050 1090 1050 1080 298 ' 8 6 . 1 2 . 2 2 1080 1090 1060 1080 252 ' 8 6 . 1 2 . 2 3 1070 1080 1060 1060 99 高値 ' 8 6 . 1 2 . 2 4 1060 1080 1060 1060 104 1脱 却 1 ' 8 6 . 1 2 . 2 5 1070 1090 1060 1080 197 ， ' 8 6 . 1 2 . 2 6 1060 1070 1040 1040 62 1010 1030 1010 1010 53 1400 ∞ 12 ∞ 13 1100 1000 900 ∞ 8 700 針 。c t1986 8向 b1987 19M & r y1987 ‑ 261 27Aug1987 6De c1987 14Mar1 創 出B

l 応用 SAS 環境でクローズし、その 設定データから文書を自動作成するプログラムは、 G l o b a lV i e w環 境 で ク ロ ー ズ し て い る 。 す ASの動作環境を選ばずに実現 なわち、ファイル転送によってのデータ転送が可能であれば、 S 本事例で紹介したシステムは、文書作成に必要な属性設定が、 することが可能となる。 (UNIX環境において、ファイル転送、コード変換等は、特例を除けば 容易なことである。) 置 ￨ 圏l A 関 メインフレーム F i 目 ￨ 圏 SunL ink，R J E NFS ヒ 2 む コ ミ 叩 5 5 L 主 UNIXW/S 且 P C N P ミニコン パソコン S A Sを使った統計解析処理はメインフレーム、ミニコン、パソコン等で行い、結果 r g o s s tこ転送する。 データを、文書作成に必要な属性(文書名等)と共に、 A S A Sの結果データが、 A r g o s s 上に格納されると、属性(文書名等)から G l o b a lView文 書を作成する。 終わりに I 本事例では、ユーザーにとって、最も扱いやすい D TP 環境を追求した。 ISASで統計処理を AS 環境で、文書作成は自動化した。ま 続けながら、」という観点から、インターフェイスを S b a lV i e wの強力な DTP 機能であり、これらによって、 た、忘れてはならないのは、Glo レポート作成に最適な環境が実現された。 SASの phv n r臼

日本 5A5ユーザー会 (5U Gト..J) 川 o a n u nHド m n u + L nU nH o fP CS A S / G R A P Ha n dD T Ps o f t w a r eo nW in d o w s n し u 内川U 川 これらを比較的安い費用で実現出来ること。 E守ha のでい 成トた 構スれ 器べさ 機がに 又の考 りも参 あたて でしし 歩示と 月で例 進こ事 日こ入 がも導た 歩しのつ 進ず在払 の必現を そり月意 はあゴ注 てく引いに し多 9事 関数日の にがが下 一ンる以 アヨあて エシでし ウ一の関 ドエいに 一リな定 ハパは選 将 来 的 に H O S T版 S A S と の 連 携 が と れ る こ と 。 S が 一 出 来 る だ け P C版 SA S ソ フ ト ウ エ ア ー 及 び W i n d 0 W 快適に使用出来ること。 E守ha 入d 一分とに P 日 e合 ︑ n υ ‑ 挿 nユ 十 料 変 る し gみ n u n u u タ i Sを 資 大 い 目 a組 m 一W Aタ 部 は て 着 P の ︑ ︒ロ n ムrk デ 語 S 一外事れものと o a H y た 本々デにるらにト一 ︑ nu い日我な的すい点フア nH 用に︒大終成用たソエ ︑ ηGnH を だ い 膨 最 作 く つ P ゥ︒ m 9u VIE‑nHμ‑ I未 な た で を 広 い T ト る nHunnM ET‑‑u U は い れ せ 料 に と D フす nH Gでてらわ資的か用ソ告 て 状 れ え 合 力 般 る 両H報 つ 現 さ 蓄 み 出 一 来 英p を よ が 荷 に 組 い は 出 日 A例 に る 出 ス の 高 で 現 る R事 現 あ 分 一 と の こ 実 すG の 出は十べ一質こで働/成 の で が タ ア 品 に ト 稼 S作 s今 ト 一 エ に ら ス で A尾 w昨 フ デ ウ 分 さ コ 上 S 一日 oた ソ S ト 十 ︒ 底 s版 J d つ用 A フ に る に WC成 nな 汎 S ソ の あ か op合 i に の は の る で い d とた W能 応 て 他 す と し nr つ 語 可 対 っ し 供 こ 用 i e行 本 が sと 用 提 な 利 W Kで 日集 wに 活 て 要 を 語 aせ 編 oザ に し 重 C 本 M わ ド: キーワ Y o s h i m iM o t o h a s h i e c t i o n， O Aa n dC o m m u n i c a t i o nS T o k y o H o e c h s tJ a p a nL t d L1 tl ‘~~ 情報コミュニケーシヨン本部 ヘキストジャパン株式会社 ndows P C版 SAS/GRAPHソフトウェアと W 上で稼働する DTPソフトとの合成に関して 本橋芳美* 1) ノ、ーー ド ウ エ ア ー の 選 定 に 関 し て ‑ P Cは ヘ キ ス ト の ガ イ ド ラ イ ン に 沿 っ た も の で あ る こ と 。 即 ち パイリンガルで使用できること。

構成機器 IBM PS/55‑40T08 ( 1 386/ 20M Hz，基本メモリ ‑4MB， H/D 80MB) 4MB 追加システムボード (PS‑SIM55‑4ME/IOデータ製) インテルコプロセッサー (JBOX80387DX/ 菱洋エレクトロ) キーボード標準 14インチカラー CRT 標準 ミニマウス 標準 京セラパイリンガルプリンター L‑580 H Pプ ロ ッ タ ‑ HP7440AJ 2) ソフトウエアーの選定に関して ロなに プまト 一ざン ワまイ るさポ M 一 r ク e ツ O O K シ一 3 ‑a ゴア 5 3 M 0 /エ8 seoMウ vwgo 一ト C / o a l朝 フp sdpo明ソo o n r 本S 7 D i s pピ A 2 wut S 3 M 語d n ヨ版語 B本 l oリC本 I 日A F ( p日 3 . O/SE えびな 扱及要 り事重 取るが をあ事 ルでる イ応い ア対て フSつ 力 w持 出 oを のd 一 H nタ p iル しつア A Wイ R 語フ G本 の /日為 S てむ A し込 S慮 み 版考読 Cも を P性 式 は来形 の将ル たてイ 討あフ 検での でトプた こフイっ こソタな 導入ソフトウエアー dA宝 Fhu

3) SA Sのプログラミングについて プログラミングについては出力ファイル名とその形式(タイプ)を定義する事が ポイントであって特に難しい点は無い。次ページの作成例では SASのサンプノレ プログラムを利用して GOPTIONの DEVICE指定に於てファイル形式を H P G Lとし GACCESSで出力の為のドライブ，サプテ、イレクトリー及び ファイル名を指定している。ここで作成されるグラフは次ページの通りであるが テキストファイルで、ある SASのプログラミングの一部も PageMakerで 読み取っている。即ち HPGLで作成された出力ファイル及び SASのプログラ ムが記述されたテキストファイルの双方を読み込み更に編集したものである。 4 ) Pag eM aker側の操作について 特別な事は特に必要としない。ただ貼り付けを行う際にファイルとその形式を指 定するだけである。 考 慮 点 : PageMakerほどの DTPソフトを使用するにあたって日本語 Windowsに標準で用意されている文字フォントだけでは物足りないものが ある。このケースではリョービ本明朝とリョーピゴシックの 2種類の追加フォン トを導入した。日本語 Windows対応のフォントは現在種類が増えて来てい るので十分に検討する価値があると思われる。 5) HPGL形式ファイルについて ここで示したサンプルは P C版 SAS/GRAPHより HPGL形式ファイルを 作成している訳であるがこれは PagerMaker付属のフィノレターによって W MF (Win d 0 w s M e t a F i 1e) 形式のファイルに変換される。 ところでこのフィルターはアメリカ版 PageMakerに付属していたもので ダブルバイト対応がなされていない。日本語の文字はその部分が文字化けをする ので SAS側でアルファベットに直しておくか又は PageMaker側で編集 をする必要がある。 メ越プアにで於形 P そ りをンフ限式に L が あ 限 サ タ 制 形 程 G dる が 制 S メの L過p eな 限の A接 側G換 H tく 制こ S直 sp変は a無 うにでて wHのにーが い後ろっ oがら的 u限 と 換 こ よ d ろか般 s制 い変とに nこ式一 Pの なが o s ‑ ‑と形て aこ L つ Cは ︾えルい A W ・ 扱イな S にい G従 nて かア来を既な P ︒ E於 し フ 出 フ は き H る(に タ の が ラ で で ︒ き S式 一式事グこがるで P形し デ 形 む 棒 こ 事 き が EFhb のL込 元 が む で 像 に F 亡 て 内 G み 次 た 込 が 想 ら Iれ ハ 以 P読 2 しみグとさ T拙 引 B Hは な 示 読 ン る ︒ び 附 に Kは ル 的 に で リ い う よ 後 限 4 又イ般ジ側ドてろお最 制 6合ア一一 rンつあ式の の は 場 フ く べ eハまで形文 ズ に む な ご 5 kく さ い ) 論 イ ル 読 雑 で を aな お 良 t小 サ イ 接 複 中 例 M題にが Pの ル ア 直 な の た e問 内 方 i こ イ フ を 様 ム し gは限る rは ア 式 ル う ラ 成 a合 制 す cて フ 形 イ ま グ 作 P場の用 S い F アしロをてたこ利 tつ ) M フ て プ ル つ つ は を sに 6 W タ え ル イ よ あ て 式 oれ nhu つ ム

Hoechst困 1 *PROOUCT: GRAPH 1 * SYSTEM: ALL 1 * K町S :G C H A R T 1 * P肌 S:GCHART * 1 * 1 * 1 * 1 車 / 本 / O A T A :( i n t e r n a l ) / 本 この SASプログラムと出力結果は PageMakerで呼び込み本/ / 本 本/ 編集したものです。 /綿林料林料料林榊林判事事制榊林榔林林材木紳林糊榊木材料料糊榔/ g o p t i o nr e s e t = g l o b a l d e v i ce =h p 7 4 7 5 a g a c c e s s =日 羽 田 t d > c :半s a s 戦J C H A R T 11 .P L T ' g s f m o de =r e p l a c e : *donot showthisdatastep i nt h e旧 n u a l* 1 d a t aS A L E S :1 l e n g t hO E P T$8 : : k e e pO E P TS A L E SY日R d oY日R=旧8 5t o1 9 8 7 : ∞ d oO E P T= ' P A R T S ' .' R E P A I R S ， ・ t T L S ': S A L E S=r a n u n i( 9 7 5 3 1 ) *10000 2000: 十 o u t p u t : Depa巾nentSaJesf o rthe' t 匂 r s1985‑1987 白 LOCK C H A同 γ O F SALES DEPT ‑ 266‑

PageMaker及び PC版 SASソフトウエア は何種類かの ファイルを扱う事ができるがここでは SASのサンプルプログラム を使用して出力ファイルの比較をしてみた。最も一月姐句な HPGL 打完℃とメタファイ J レ打完℃とではその出力ファイルサイズに大きな違 いがあることが分かる。ここで重要なことは HPGL及びメタファ イル打完℃共 l こWindowsのメモリ一制約により PagerMa ke r側仁読み込めるファイルサイズに制約がある点である。以下 に示したグラフはもちろん HPGL打完℃で挿入した。 ドライプ cのボリュームは IBMDOS̲J5V です 8 A F ‑ 7 6 8 6です ボリューム・シリアル番号は 1 :干S A S ディレクトリーは C A N N 0 2 2 W M F 1 6 2 1 2 2 9 2 ‑ 0 6 ‑ 0 5 1 8 : 3 7 メタファイル A N N 0 2 2 P L T 8 2 0 4 39 2 ‑ 0 6 ‑ 0 5 1 8 :5 0 1 ‑ 1PG L 3個 247646バイトのファイルがあります P o p u l a t i o nT r e e D凶tr1bu 加古 o tPo同ladonbyS倒 f [ I J .AlE UAl[ 。 10 ︐ nu

ここでは EPS形式で出力する為の SASプログラムの例とそれを読み込んだ PageMak er上の画面サンプルを示す。この例では EPSのヘッダ一部のみが表示されているがこの状 態で PostScript対応のプリンターに出力されれば下函の様な出力結果を得られるは 附 上 HPGL形式により印字してある。なお EPSにTI ずである。(ここでは使用機器の市l FF等のスクリーン/'¥ージョンがあった場合には画面表示用のグラフィクが表示される。) 本 / p o li c ed a t a本/ 克i n c' g c h d a t a . s a s ' ; ∞PTIONRES訂=GLO臥 L D 日I C E = P S E P S F ∞Eお='SASGASTD>C:半SAS総 HART27.EPS' G A ' 岱F 間D E = R E P L A C E G P R O L 田正 2 5 2 1 2 5 2 1 ' G S F L E N = 8 0 ; 画面表示例 C a lIDi 陪甘i b u t i o n FREOUENCY of OFFICER 印字想定図 Ueridiロ 門 ̲ P M Ueridion=AU lU ︐ 11rus y h p ヲe v2 61. E 878 qノu 00 ハhu

ポピュラーミュージック界における ボーカルの 泣き"の歴史について ①正統派 泣かない"ボーカル 正統派と言えば何はさておきナット キング"コール。まさにキングの名にふさわしい貫 禄のボーカリストとして黒人唱法を極めて上品にアピールした。このボーカルスタイルが後 に続くボーカリストたちへ多大なる影響を与えた。 しかし、本来黒人が持っていたゴスペル唱法から考えれば例外的な(黒人の風上にもおけ ない)ボーカリストであったかもしれない。それまで米国においてポピュラーな唱法と言え ばC師、ブルーグラスであった。この唱法も独特な 泣き"を持つては L、たが(ハンク・ウィ リアムス唱法)、あくまでも民謡、演歌の域を脱したものではなく、その世界でのみ完結し てい七。 ②ナットキングコールを継ぐ者達 この正統派ボーカルスタイルを確実に受け継いでいったのは当時のピックツくンド全盛時代 T h eC o w b o yHω ， 刀 たトンンニコ神りインツ駒 れイビラト・は当ウアパ紛 売ワたフて一ルがてら〆正 もオ一のしかみ人 最﹁つ︑しリコいそスズ叫 でド唄一そぺてな一ムい の専属ボーカ リスト達。世界 シングノレレコー クリスマス」を グ‑クロスビ ク・シナトラ、 一・ベネット、 モ。彼らにとっ 叩 様であり、泣か 前であった。 リアム・プラザ. ディ・ウィリア ︒ る れ 現 と .カ 々 次 7U た っ + 子 落 TheSAS/G 九 4P HS o f t w a r e ト・プーンと ③唯一の反逆者、サミーディピス Jr . この正統派ボーカリストたちの中で一人異彩を放っていたのはサミ一・ディビス Jr.だっ た。彼は本来の黒人ブルース唱法を一級のエンタティメントにさりげなくもぐり込ませてた が、それを特に気にする者はなく、サミーオリジナルのダイナミックな唱法という受け取ら れ方だった。 ④正統派ボーカルに対するアンチテーゼの登場 これら正統派ボーカルに対するアンチテーゼとして生まれたのがブルース唱法である。黒 人の魂の歌ゴスペルを基調にして情念を込めた(日本の演歌に一脈通じる)独特の節目しの P a g e1 2 6 9‑

7 ) 将来的なシステム拡張について HOST上にある SASシステムとの連携が重要な課題である。これに関して当 然 SAS/CONNECTが重要な役割を果たすことは間違い無いが現在の日本 語Windows (あるいは DOS/V) 上では P C版 SASソフトウエアーが 稼働しない。従って理想的な形での HOSTと P Cとの SASシステムの連携は 日本語Windows3.1対応の SASシステムのリリースまで待たなければ ならない。 更に日本語 3270PCをWindows上で稼働させるには今の ところ HOSTシステムとの聞にトークンリング LANが必要である。 但し現在は DOS/Vの CHEVコマンドによって容易に英語 DOS (PCDO S) モードに切り替わるので P C版 SASの立ち上げに多くの時間を必要としな い。なおここで問題としていることは OS/2あるいは UNIX上では既に問題 なく理想的な形での分散化が実現しているそうである。 8) EPS形式のファイルについて このファイル形式の取扱いについては未だテストが不十分であって結果を報告出 来ないのは残念であるが，ひとつだけはっきりしているのはポストスクリプト対 応のプリンターがなければほとんど意味がない様に思われる。というのはポスト スクリプト以外のプリンターではその解像度が極端に落ちてしまう様であるから である。又 SASシステムのパラメータ指定に於て幾つかの考慮点があるようで あるが十分に検証出来ていない。 ポストスクリプトプリンターに関しては例えば LANシステム上の複数のプリン タサーバーの一台として接続されているという形態はどうであろうか。 7) でも 述べたようにどうも今後は LANが重要な役割を果たして行くような気配である。 9) 最後にこの小論文を書くにあたって色々な点で情報提供をして下さった株式 会社 SASインティチュートジャパンの日比悦之氏，アルダス株式会社のケビ ン・ホーガン氏，又導入されたばかりの P Cを快くテストの為に提供して下さっ た弊社医薬品営業本部学術情報部の竹田次長に深く感謝する。 MSー DOS.MS‑Windowsは米国マイクロソフト社の， SAS/GRAPHソフトウエアー. SAS/CONNECTソフトウエアーは米国 SASインスティチュート社の， 386は米国インテル社の， 1BM. 日本語 3270PC . トークンリング. OS/2は IBM Corp. の ， FontProl000はアルプスシステムインテグレーション掠式会社の， リョーピ本明朝一 M /ゴシック ‑ Mはリョーピ株式会社の， アルダスベージメーカーは米国アルダス社の， HPGLは米国ヒューレットパッカード社の， PostScriptはアドビシステム社の商品.登録商領です. UNIXは UNIX Syste皿 Lboratories.lncが開発し，ライセンスしています. ‑ 270一

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) SAS/GRAPHソフトウエアのマップデータ生成 辻本雅志 株式会社ディティシステム G e n e r a t i o no fMAPd a t a s e t sf o rSAS/GRAPHS o f t w a r e MasashiT s u j i m o t o DesignTechnologySystem 1 凡J i Lぐ 4 ‑ 1 5 ‑ 1 6，HinomineK i t a ‑ k u，Kobe‑City 1 二L 1 1 SAS/GRAPHは、強力なグラフ作成機能を提供している、その中で、地図上にさまざま な情報をピジュアライズする GMAPプロシジャーがある。今回の発表では、このプロ シジャーが使用する地図データセットを生成できるシステムを紹介する。 SAS/GRAPH、GMAPプロシジャー、地図 キーワード: l . はじめに 地図上に解析された結果を表示して、いろいろな角度から情報をとらえてためには、 地図データをいろいろと加工できる必要があります。従来、マップデータセットを 作成するには、次のような方法によって行われた、 ・方眼用紙に描かれた地図から X、Y座標点をよみとる方法 .デジタイザーによる座標点の生成による方法 ‑市販された地図データの購入 ところが、以上のやり方では次のような問題がある。 (1)デジタイジングでは、ポリゴンデータを生成しても正規化したポリゴン にするまで繁雑な手作業を必要とする。 (2)複雑な地図からのデジタイジングではスムージング作業を必要とする。 さらに、 GMAPプロシジャーを効果的に利用するには、 (1)作成されたポリゴンをメンテナンス(変更、分割、マージなど) (2)画像デー夕、イメージデータから変換 などが必要となります。 2 7 1

2 . 地図データセットの生成 T e r r a S o f tは、以上な問題点を解決した機能を提供します。 システム構成 初期データ入力 ロ + ヨ ‑地区i をもとに IDを指定しデジタイズを行 い、ポリゴンデータを作成する。 ISシステムからの入力 ‑他の G 己~[ データ変換 .ARC/INFOのデータ .AutoCADフォーマット ‑インターグラフ・フォーマット .NIGMASフォーマット 函f 象データ ‑リモートセンシング i ￨ポリゴンデータ編集￨ 己 ‑初期入力されたデータを正規化を行う ‑未結合ラインの削除、あるいは結合 ・ポリゴン IDの変更、追加、削除 ・ラインのスムージング データ生成 ロ ~ISAS/GRAPH ‑生成されるデータ内容 ‑ポリゴンの面積 ・ポリゴンの ID他、座標点 ・ポリゴンのラインの座棋点 このように生成されたポリゴンデータを利用することによって、いろいろな切口のあ る地図を用いて、 MAPプロシジャーを有効に利用できる。

このシステムは、カナダの DRS杜でGISシステムとして開発され、北米、欧州を中心と して販売されている。機能としては、つぎの 4つモジュールがある。 (1)マッピングモジュール マッピングモジュールは、 GISデータベースの空間要素の構築、管理を行う。機能とし ては、編集、削除、スケーリング、コピー、回転、移動、 供している。 ドラフテイング支援等を提 使用上のデフォルト、ラインスタイル、フォント決定、マクロ機能、 記号等は、ユーティリティサブモジュールにセットされている。デフォルト設定で は、測定単位、角度の設定方法、データ点取得の最小間隔、描画/テキスト特性、プ ロッター/デジタイザの通信パラメータを含んでいる。 ハードコピー出力のパラ メータはプロットサブモジュール内で定義され、描画縮尺、図化範囲や図化レベル、 曲線スムージング、描画時の回転、マッピング環境選択等の項目を含んでいる。 リアルタイムに、パファリング、検索、ダイナミックラベリング、オーバーレイなど の解析が行える。 ( 2 )解析モジュール 空間および非空間データの管理、編集は、 T e r r a S o f tの解析モジュールを利用して実行 でき、アドホックな問合せ、ダイナミックラベリング、バッファリング、ポリゴン重 ね合せ、オーバーレイ、近接度処理、ラスター処理などが行える。 また、スパゲッ ティラインワークからの自動的なポリゴン生成、ポリゴン重ね合せ、ポリゴン分解と いった処理に対しては、パッチ処理が提供されている。 (3)DTMモジュール 数値標高モデル (DTM)では、地表面の三次元モデルを構築することができる。鳥服 図、傾斜、高度、方位、プロファイル、横断面解析が実行可能である。盛土量や切土 量を計算するために異なった DTM表面と比較することもできる。 ( 4)データ変換モジュール データ変換モジュールでは、他の CAD、GISシステムからのデジタルマップ入力、そ れらのシステムへのデジタルマップ出力が行える。 臼 η〆

3 .地図データの編集 T e r r a S o f tは、地図データの処理や更新に対して数多くの方法を提供している。修正 は、地図の一部、全体、利用者が定義した領域に対して行える。処理は、対話的に コピー、削除、移動、回転、縮尺、変換、 2分割が行え、さらに、拡大/取消/結 合/挿入が行える。また、コマンドモードでも行うことができる。 T e r r a S o f tファイル管理ユーティリィでは、図面全体の仕様を含めたグラフイック対象 の評価および特性に関するレポート作成ができる。 さまざまな図面を、主図面にマージすることができる。システムでは、マージするグ ラフイツクレベルを制御することができ、全体あるいはクリップした部分のみのマー ジがなされる。原図のグラフイックレベルは主図面の新しいレベルに置き換えられ る。図面間の端を合わせるためにマージ対象物の設定もできる。 T e r r a S o f tで、は、参照地図として、他の地図を背景地図として使用することができる。 4 .おわりに 地図情報システムへの応用が進み、経営戦略のツールになろうとしている、しかし、 日本では、地図の所有権などの問題が残り、欧米のように普及に少し時間を必要とす る 、 ハードウエアの向上により画像処理のデータなどが容易に処理ができることに より、地図データが低価格で提供されることが期待でき、また、ユーザー自身でも生 成でき、大きく普及する段階にはいるだろう。 AUA

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) エンドユーザーによるマッピングシステム 0加 地 隆 和 株式会社 光還伸明 日本総合研究所 E n d ‑ u s e r O r i e n t e d Mapping System Nobuaki Kouzawa Takakazu Kaji The Japan Research Institute， Limited 5-37 ， Kami-Osa~i 要 行 4‑chome， Sinagawaku， Tokyo (株)日本総合研究所ではマーケテイング戦略立案支援ツールの一環として、 D e t e n n i n a t i o no fR e t a i l TrddeArea)システムをホ 地図を使った既存小売応舗の附図設定 ( スト機上で開発した。ホスト機上で、開発したために、定型のフォーマットで、多数の庖 t H i の商圏を一度に出力するには適しているが、試行錯誤的使用には不向きである。従って、 エンドユーザーが簡単なメニュー操作で、試行錯誤してイ即日可能なシステムの開発を犯 いとし、 SASソフトの機能を使って PS/55上で稼動する商圏設定システムの開発 を行った。 SASソフトを使用して開発したシステムはホスト機のシステムと同じ程度 の機能を持たすことができ、開発当初の犯い通りのシステムを開発できた。 キーワード:マーケテイング・商圏設定・ GMAp.ANNOTATE 1 . はじめに 当社は 8年前よりマーケテイング戦略立案支援ツールの一環として、地図を使った既 存小売庖舗の商圏設定システムを開発した。 商圏設定システムは各庖告Hiのt f J{客デー夕、すなわち配達伝票、預金口座、顧客名簿、 クレジツトカード利用者名簿、来脂容調査データなどの住所をもとに商圏を設定する。 具体的には、顧客の住所と外部の統計データ ( ! I I T丁目別人口、世帯数など)を組み合 わせ町丁目別の ① 人口又は世帯顧客比率 ② 庖飾独自の商圏設定基準値 ③ 隣接する町丁目の顧客比率 T 丁目が商圏か否かを判断し、応古I Iiの商圏を自動的に決める。 などを算出し、この!Il このシステムはホスト機上で開発した為に、定型フォーマットで多数の庖舗の商圏を 一度に出力するには適しているが ① 試行錯誤的使用に難点 ② エンドユーザーの自主利用困難 む つ

などの理由により、ホスト機上のシステムを PC又は W Sに移植することを検討した。 しかしながら費用、開発期間などの点で問題があり、 SASソフト機能をフルに活用し PS/55上で稼働する商圏設定システムの開発を行った。 このシステムは ① エンドユーザーが簡単なメニュー操作で使用可能なこと ② 試行錯誤して使用可能なこと ③ ホスト機のシステムと同等又は同等以上の機能を有すること を狙いとし開発を行った。 今回はホスト機上のシステムと PS/55上で、 SASを使って開発したシステム との比較を主にマッピング部分に焦点をあて紹介したい。 2. ホスト上での地図システムについて 本システムのハード構成としては図 ‑1に示すようにホストコンピュータとしては I BM3090 (MVS/XA ) 、地図のデジタイズは PC‑9801VX及び目立精工 社のデジタイザー (A0版)の HDG‑3684、地図の出力には CALCOMP57 35静電プロッターを用いている。 システムの機能としては大きく分類すると以下の 3つの機能に分けることができる。 ① 地図をデジタイズする機能 ② 地図データベースを整備する機能 ③ 地図を出力する機能 2 . 1 地図をデジタイズする機能 図 ‑2に示すように地図毎にポリゴンを形成するチェーンの座標をデジタイザーで入 力、そのチェーンの左右の住所コードを登録する。 同様に鉄道、駅、競合庖などは別レイアーとして別途座標をデジタイズする。 入力したデータはパソコン上で簡単なチェックした後でホストコンピュータに UPL OADする。 2 . 2 地図データペースを整備する機能 地図毎に入力されたチェーンの座標データをホスト機上で地図問のつなぎチェック及 び緯度経度の補正を行い広域地図データペースを作成する。 nhu

デジタイザー 回 地図データベース DOWNLOAD プロッター r . . . . . . . . . . . . . . . . . . ̲ ̲ . . . . . . ‑ . ‑ . ‑ . . . . . . . . . . ‑ . . . ‑ . ‑ . . . . . . . ‑ . . . . ‑ . ‑ ‑ ‑ . . . . . . . ‑ . . ‑ . ‑ ‑ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ . . .‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑. . . . . . . . .‑ ‑ ‑ . . . . . .̲ . . . ‑. . . . . . . . . ̲ . . .‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ . . .. . . . . . . . . . . . .‑ ‑ ‑ ̲ . . . ‑ z z 2 g a a z s a s s a プロッター j今回追加した SAS/GRAPHによるシステム 図 ‑1 ‑ 277ー

図一 2 2 . 3 地図を出力する機能 使用する地図の範囲指定 使用するデータ項目の指定 項目のカテゴリ一数/ハッチングパターン 地図に表示するオプションの設定 (住所名、項目の数他、鉄道、!日{、タイトル、凡例等の注釈) アウトプットオプション(サイズ、枚数) ( ・ 商圏設定基準値) 等の出力指示パラメータを指示ファイルのなかに作成して、指示ファイルに従って地 図を出力する仕組みにしてある。図 ‑3、図 ‑4がアウトプットの見本である。出力サ イズは A3版を基本としているが、指示ファイルの内容を変更することにより AO版ま で拡張することができる。また、開発当初は手頃なカラー静電プロッターがなかったた め白黒のプロッターを採用したが、現在では、カラープロッターと併用している。 3 . パソコン PS/55上での地図システムについて ホスト機上での地図システムで述べた地図のデジタイズ及び地図データベースの整備 について、 PS/55上で SASの機能を使って処理が可能であるか否かを検討してみ た 。 しかし、開発費用・期間等を考慮して、チェーンデータのデジタイズは自社で開発し i g i tMapを使用、また地図データベースの整備はホストコンピュータで従来週りの処 たD 理をすることにした。 パソコン上でのマッピングデータはホストコンピュータで作成済の地図データベース ‑ 278 ‑

，，>以 1

10.0、 2!.9

一
一
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量
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図 ‑3 世帯別顧客比率

(ホスト機)

図 ‑4 商圏設定図(太枠は商圏の外周) (ホスト機)

をパソコンに DWONLOADして使用することにした。一方、地図に表示する社内・ 外の統計データはフロッピーあるいはキーボードから直接入力できるようにした。 今回 SASで開発したマッピングシステムのデータの流れを図ー 5に示す。このシス テムはユーザーがメニューより次の項目を選択することにより地図が山ブJされる。 ① 作図範囲の指定、登録 ② 使用するデータ項目の指定 ③ 地図出力オプション 3 . 1 作図範囲の指定・登録 作図範囲の指定については下記の 3粒類よりいずれかを選択する。 設定済エリアの選択 住所コード指定 FROM TOによる指定 複数住所コード入力 エリア指定 中心コード入力 東西南北距離入力 3 . 2 使用するデータ項目の指定 この機能については SAS/ASSISTの機能と同等の機能をもたしたはうが使い 勝手は良くなるが、主に社内で使用しているため直接項目を指定する機能にとどめであ る 。 SAS/ASSISTの機能まで拡張するのは今後の改善すべき点である。 使用するデータ項目の指定 ランクの設定 ハッチングパターン及びカラーの指定 3 . 3 地図オプションの指定 この機能についてはユーザーが必要なものを選択する。 市区町村名称の有無 項目数値表示の有無 タイトル表示の有無 280 ‑

競合 J dレ イ ア ー テ.ータセレクト データセレクト 図 ‑5 281 ‑ データセレクト

図 ‑6 鉄道レイアーをのせた白地図 図一 7 商圏設定図 (SA S) ( SAS ) つ白

タイトルの入力 凡例表示の有無 凡例の入力 表現方法(ハッチング、柱 ω) これら一述の流れはすべてマクロステートメントの %DISPLAYを使用しており、 データのコントロールはほとんど SASの DATA STEPでもって行っている。ま た、マップデータと属性データ以外は ANNOTATE DATAとして使用している。 このシステムにより出力したサンプルが図 ‑6、図 ‑7である。 現時点で、ホスト機によるマッピングと比べ、 PS/55上で SASソフトを使って 開発したマッピングは、地図上への結果の表現については優れているがソフトの制約に より若干改良すべきところがある。しかし、 SASソフトの機能を詳細に調べ活用する ことにより、ホスト機と同じようなマッピング機能を付け加えることは可能だと思われ る 。 4. 最後に 現在このパソコンシステムは、エンドユーザーが簡単に作図できる機能のみを作成し たものであるが、地図を飾るオプションとしてはまだホスト版までの機能がない。 SA S独自のパターンだけではなく出力するハードウェアの出力パターンも使用できる機能 を追加しなければならない。 また、エンドユーザーがマーケティング戦略立案支援ツールとして使用するためには、 本来の SASの得意分野である統計・解析等の機能をユーザーにほとんど意識させない ように提供できるようになってこそ、使い勝手の良いシステムとなるのではないかと思 われる。 qru 口 口

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) SAS/GRAPHソフトウエア R e 1ease 6 . 07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/GRAPH Changes and Enhancements Release 6.07 F u m iT a n i u c h i S A SI n s t i t u t eJ a p a nL t d . N i c h i r e iA k a s h i c h oB l d g .6 ‑ 4A k a s h i ‑ c h oC h u o ‑ k u .T o k y o 市 i 孟 ぐ ~ l ヨ より早いリリースにより、適合性の増した新しいグラブィックオプシ回ンは、多くの新しいプロ とより R6.07ユーザにとって作 トコルコンパータをサポートし、追加されたデバイスドライパ i 業がよりスムーズとなった。 SAS/GRAPHの R6.07は、ステートメント，プロシジャ，デバイスドライパ，マップ データセットなどが特に拡張、変更された。 キーワード: は じ め に 長年の問、 SASソフトウェアの中でグラブィックエディタの需要が一番であり、今回リリース された SAS/GRAPH.R6.07では、 SASシステム内の複数グラフをエディタ上で組合 せて新たにグラフを作成することができるようになった。すなわち、グラフィックエディタを用い てスクラッチから図を作成したり、 SAS/GRAPH の出力を自分のイマジネーションや、他の グラフを活用して簡単に拡張できるようになったのだ。 エディタだけでなく、グラフィックプロシジャも大きく拡張された。 自動的に等高線にラベルを付けたり、ラベルや W l hの属性をコントロールしたり、 GPLOT出力で 使用される回帰方程式をプリントしたり、複数の散布図を重ね合わせて表示する OVERLAYオ プションの出力結果に凡例を表示したり、縦僚グラフ、横棒グラフにエラーパーを付けたり、 GD EVICEプロシジャの拡張により、 GDEVICEスクリーンを経由して自動的にグラブィック を出力することが可能となった。 グうブィックエディタ ( T h eG r a p h i c sE a i t o r ) グラブィックエディタは、グラフィックを出力するだけでなく、編集することもできる。 GRA PHウインドウで、 EDITコ マ ン ド を 実 行 す る か 、 プ ル ダ ウ ン メ ニ ュ ー で 阻 廻 → D a 回 国を選択することで、グラブィックエディタを使用できる。 グラブィックエディタを用いると、新たに作成したグラフだけでなく、保存されているグラブィ ックの内容を部分的に消去したり、オブジェクト(テキスト，ライン，ポリゴン，円等)を複写， 選択，内容・サイズ・色の変更や、位置を変更することができる。 qru OD

悩
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ヘルプ

04
・C

ぺ ‑J・
D‑
・J ・

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グラフィックエディタで作成したものは
保存できる。
また、 GOPTIONSステートメントの
実行後であれば、グラフィックエディタを
使用している時にプリントアウトすること
ができる。

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‑d・・・・・・・・一xぷ
〆

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M ⁝⁝⁝悶悶倒閣凶⁝レ
剛
一
一
一
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倒
閣
幽
一
臼
一G
一
一
一

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R
A
P
川

困問山口口凶阿国

編集機能に加え、グラフィックを部分的
にズームしたり、オブジェクトをフォアグ
ランドあるいはノてックグランドに移動した
り、読み込んだり、他のグラフとリンクす
ることもできる。

• M

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.
.
.
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.
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r
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e，
今現在、グラフィックエディタは P
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W
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s
.
XW
i
n
d
o
w
sがサポートされて
いるデバイス (
DEV=XCOLORO
RX
B
W
) や、ベクトルグラフィックスがサポートされている 1B M端
末 (IBM3179G.3192G.3472G.5550) で仇~m できる。マウスは必要としないが、マウスがあればカー

ソルキー・タプキーに比べより速く操作できるだろう。

最新のグうブィック・オプション
次のオプションが、

R6.07で新しく追加された。

DASHSCALE=

ダッシュライン(折れ線グラフなどで使用する破錦のこと)の長さの標準
を設定する。例えば、 "
G
O
P
T
I
O
N
SD
A
S
H
S
C
A
L
E
=
3
;
" とすると、標準設定の 3
倍の長さが標準値となる。 "
G
O
P
T
I
O
N
SDASHSCALE=O.I" は標準サイズの 1
0
分の lにする。

F
T
R
A
C
K
=

ピットストリームフォント (
Brush.Century.Swiss.Zapf) 中のキャラクタ
聞のスペース量をコントロールする。指定は、 T
I
G
H
T
(標 準 ).V5.LOOSE.NOR
M
A
L
.
T
O
U
C
Hカtある。

GSFPROMPT=

作成中のグラフィックストリームファイルにデノ Tイスドライパプロンプト
メッセージを沓き込む。
グラフィックストリームファイルを作成する H
寺に他のソフトが必要となる
場合や、 '
P
L
E
A
S
ET
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R
NO
NT
H
EP
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T
E
RA
N
DP
R
E
S
SR
E
T
U
R
N
'というような
プロンプトをだしたい時にこのオプションは有効である。
多くの場合、グラフィックコマンドのファイルでこの微なプロンプトは必
要ないので、デフォルトは NOGSFPROMPTである。

G
C
H
A
R
Tプロシジャの拡張点
GCHARTプロシジャでは、 HBAR，VBARステートメントで信頼限界を明記したり、エ
ラーパーを出力できるようになった。

C
E
R
R
O
R
=

エラーパーの色の指定する。

C
L
M
=

エラーパーの信頼限界を指定する。
デフォルトは 95% で、

50~99% が指定できる。

‑2
8
6

ERRORBAR= SUMVAR=で指定された数値変数の標準的なエラーパーを出力する。 効果的な値とは、次の項目をさす。 B O T H TOP BARS 2点を 1つの掠で結んだエラーパー 上限の点を表示する。上のノ fーを 1つの線で結んだ信頼限界 メインパーの半分の大きさのエラーパー 以下に新しい HBARとVBARステートメントオプションの使用方法を説明する。 それぞれの例は、同じデータステップと同じ PROC GCHARTステートメントを使用する。 data e b a r ; i n p u t 皿 $ s 自由; c a r d s ; a9alOall b9 b9 b 9 b 1 5 0 c 2c4 c 6 c 8 c 1 G R A P I I 凶R K . G S 釦. G C H A R T l コマンド~> ERROR8AR=80THw i l hCLM=9 0 S阻 凶 1 6 1 4 1 2 1 0 pattern c=blue v=e r = 9 9 ; ニswiss h ニ 1 .3 title f 'ERRORBAR=BOTH with CLM=90'; proc gchart data=ebar; v b a r 皿/ sumvarニS type=mean 0 clmニ9 errorbar=both 8 • b c HU "﹄ n u ︐ . 回R K . G S E f i. G C l l A R T l R A P H l コマンド~> ERROR8AR=TOP title f 二s wiss h=I.3 'ERRORBAR=TOP'; v b a r m / sumvar=s type=mean 0 clmニ9 errorbar=top SH E A H 1 6 1 4 1 2 1 0 ︐ . "﹄ nH HU • b c 凶R K . G S 印 R A P H l コマンド=> "﹄ HU ERROR8AR= 8ARS n u ︐ . title f=swiss h=I.3 'ERRORBAR=BARS'; v b a r m / sumvar=s type=mean clm二 90 errorbarニvars S旺 州 1 6 1 4 1 2 1 0 • b c G C H A R T 2 の む つ'u

PIEステートメントでは、円グラフの値の順番を制御できるようになった。特に、日本でよく t y l e )が追加された。 使用される円グラフのスタイル (JapaneseS ASCENDING 値の昇 ) l l f tに描く。 DESCENDING 値の降順に描く。 CLOCKWISE 12時の位置から始め、右回りに描く。 JSTYLE DESCENDINGとCLOCKWISEの両オプシ aンを使用しているかのように描く。 OTHERLABELニ O T l I E Rにラベルを指定する。 data p i e 1 ; i n p u t city $ s a l e s ; c a r d s ; 大阪 2 8 7 北海道 1 2 福岡 1 7 東京 4 4 9 仙台 9 名古屋 3 8 1 R A P H l コマンド;) 拠 隠. G S E G .町山且ね i 次のタラフ圭表示するには次スフロールキーを押して下さい. ASCENDINGo p t i o n 釦 NO fS 必 . E SB YC1TY 名古屋ー / 3 8 1 V ¥ I 大阪 2 I l 7 ' ¥ /'‑ふ、O1lIEI1 v〆 / お 1 東京 < < 9 凶R K . G S E G . G C H A RT 4 R A P H I コマンド;) 次のグラフを涜示するには次スクロールキーを押して下さい. FA HU DESCENDINGo p t i o n n u ︐ . proc gchart data=piel; title h=I.3 'ASCENDING o p t i o n ' ; pie city Isumvar=sales fi 1 1=e value=arrow s lice=arrow ascending; I‑ . . . . . . ̲ ̲ / S U HO FS A Lo SB YCITY title h=I.3 'DESCENDING o p t i o n ' ; pie city Isumvar=sales fi 1 1ニe valueニarrow s li c e = a r r o¥ V descending; 東京 ( ¥ ペ ' ¥ . I~ 町11 日 I ( 大阪 2 I l 7 R A P H l コマンド;) tmK.GS 民.ぽH A R . 次のグラフ~炭示するには次スクロール'1'ーを押して下さい. CLOCWISEo p t i o n S U HO FSA l . E SB YCITY FA HU n u ︐ . title h=I.3 'CLOCWISE o p t i o n ' ; pie city Isumvar=sales fiI Iニe value=arrow s li c eニarrow clockwise; / お / 1 n H Hu ︐ .pa 名古屋 J 3 8 1 4 4 9 ! J T II E I 1 3 8 名古届ー 3 8 1 Y I / ¥ 1 ' ¥ . 一東京 ¥γ<<9 大阪一一一一一J 2 I l 7 口 凸 00

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次のグラフを表示するには次スクロールキーを舟して下さい.

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'その他の地域';
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4
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Rプロシジャの拡張点
GCONTOURプロシジャの PLOTステートメントに、テキストと、自動的に等高線のラベ
ルを付ける、 AUTOLABELオプションが追加された。
テキストは初期設定をしたり、 SYMBOLステートメントでコントロールできる。
他
、 NLEVELSオプションはプロットする、等高線の数を指定できる。
NLEVELSオプションで動く、 AUTOLABELオプシ aンのデフォルトの例を示す。
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勺));
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r
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n
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凶 紙.
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S
図.
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コマシド:)

次のグラフ HI!示するには次スクロールl'ーを押して下~い.

AlJTOlABELandNLEVELS=6

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2
5

5
.
5
0

7
.
7
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Z 一 一 ‑~.82 ‑ ‑~.49 一一-~.16
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1
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0
.

テキストの属性をコントロールする、 SYMBOLステートメントの使用例を示す。 ∞ R ぽ1 1 1 ¥ I O R K . G S 日. G H1 1 l U l コマンド‑) 次回ダラフ畳表示するには次スクロールキーを押して下さい. AUTOLABELandNLEVELS=4 HU PA n u ︐ . s y皿b o l lw i d t h = 3f o n t = s w i s s h e i g h t =1 .2r = 4 t i t l ef = s w i s sh = I . 3 ' A U T O L A B E La n dN L E V E L Sニ4 '; p r o cg c o n t o u rd a t a = a r巴a p l o ty * x = z /a u t o l a b e l n l e v e l s = 4 ∞ 3 . 2 5 L 7 . 7 5 5 . 5 0 < l. 7 4 ‑ ‑‑ < l. 2 4 Z ‑ ‑‑ ∞ 1 0 . 一 一 一 ‑0 .2 s ‑ ‑0 . 7 5 AUTOLABELオプション、 NLEVELSオプションに加えて、 GPLOTプロシジャの の PLOTステートメントオプションと同様のオプションが新しく加わった。 A U T O R E F 横車1 1 1の主目盛を描く。 A U T O R E F ~'Hlh の主目盛を揃く。 C F R A M E二 中 h Iのまわりの枠で囲み、指定したカラーで埋める。 G R I D 両 事1 1 1の主目盛を描く。 H R E V E R S E 横 車 J i l の値の並びを逆にする。 V R E V E R S E 約i t n i l hの{直の並びを逆にする。 t i t l ef = s w i s sh = I . 3 ' A U T O V R E Fa n dA U T O H R E F ' ; p r o cg C o n t o u rd a t aニa r e a ; p l o ty * Xz/a u t o v r e f a u t o h r e f l h r e f = 2 l v r e f = 2 二 回 ) j (l . G S 町田∞則l l U 2 R A P H l コマシド‑) AUTOVREF釦 dAUTOHREF 柄 nH HU ︐ .a ; 河川河 ∞ L 3 . 2 5 Z ‑‑‑<l. 8 8 一一‑ 0.31 5 . 5 0 7 . 7 5 ∞ 1 0 . 一一‑‑0.59 ー ー ー ‑0.29 一 一 一 0.01 一 一 一 O.ω 一一‑ 0ω G D E V I C Eプロシジャの拡張点 GDEVICEプロシジャに、 Host Fil巴 Optionsウインドウと Co回目 a n dウインドウの 2つの 新しいウインドウが追加された。 これらのウインドウはグラフィックストリームファイルのコントロールを可能にし、プリントや プロットするハードコピー装置に、グラフィックストリームファイルを送るためのホストコマンド を実行することが可能である。これはグループで共有のハードコピーデバイスを使用する時に有効 である。全員がドライパ名を簡単に指定することによってプリンタやプロッタを使用できる。 n H J V ハU つ'

Host Fi
l
e Opti
o
n
sウインドウを表示するには以下のステートメントを実行する。
品目 l
C
I
:区 T
A
I
L

>
コマシt:'.

l
i
b
n
a
m
ed
d'
s
a
s
‑
d
a
t
a
‑
l
i
b
r
a
r
y
'
;
p
r
o
cg
d
e
v
i
c
ec
a
t
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n，

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T
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L
l
X
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O
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l
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Y
:

~IG 凶 l VE11: 1
8
回5
印
恒則且.E' S~苅町出X
関誌:III
PTl捌: 1
8
H民 印 G
i伊首 I
岱 別M
O
O
¥
1

1
0
0
乱:

2
4 制A
X
:
凶 l S : 鈎 刊A
X
:

はQVSI

標準のデバイスカタログをコピーして
使用すると良い。

P
iO'JS:
POlS:

c
o
p
ys
a
s
h
e
l
p
.
d
e
v
i
c
e
s
.i
b
m
5
5
5
0
.
d
e
v

0

2(同∞

αT

∞

9
.
ω宮 1
M 応l
Z
E
'

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L
S
: 1
0
4
0
0
.
0 1
O
.
α却 1
MY
P
l
X
E
L
S
:696
O
.民地 1
M
O
.似ぬ 1
M

6
.
0
8
91
MY
S
1
Z
E
:

回
l
I
lG
I
M
:

VOUGIM:

0

応P
E
I
:
T
:

T
Y
P
E
:

1
8
応5
日

一
一
一
一
ー
R
O
T
A
T
E
: 一

O
.似ぬ

D
R
I
V
臼凶隠れ Y

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E
I
J
E
DN
E
S
S
A
G
E
S
:Y

P
A
P
回F
E
E
D
:

O
.出珂 1
M

エントリの名前は、そのまま使用するの
ではなく、自分のエントリにするためにあ
らかじめ "R"
選択フィールドコマンドで変
更する必要がある。
隠れ C
I
:

通常の GDEVICEウインドウコマン
B
A
C
K
W
A
R
D，
C
A
N
C
E
L，
D
O
W
N
.
E
N
D
.
F
̲
ドのすべて (
O
R
W
A
R
D
.
N
E
X
T
S
C
R
.
N
O
F
S
.
S
A
Y
E
.
U
P
) は、これら
の新しいウインドウで使用できる。

阻lSTF
I凶 ぽT
I0
1
t
S

コマンド=>

C
A
T
，且.00:凶.斑V
l
C
I
S
G
A
C
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:
S
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切応叩

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G
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f
I
(
J
OE
:P
O
K
T

一
一
一
一
ー
G
P
i
O
T
l
矧l
'一
一
一
一
一

陀V
刷P
I

官A
K
T
A
6
:

GDEVICEウインドウから NEXT̲

SCRコマンドでページをめくるか、また

FILEINFOあるいは、 HOST1N̲
FOという新しいコマンドで 2つのウイン
ドウに直接アクセスできる。

町l
i
Y
'1
8
応S
却

岱
F
l
.
E
N
:

一
一
一
一
ー

館町"YPE: = 0

}応TY
IU
!t
f
'
TI
O
I
I
S
:

.
.
E

，

曹司町四‑‑四四富岡田園田町田置官圃四百帽iII1II冒ii
i
i
l
l
i
M
.
i
i
U

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ロ
1
l
S
EF
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lD町 EM
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A
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、 H
o
s
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l
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p
t
i
o
n
s
ウインドウに、 HOSTINFOは
、 H
o
s
tC
o
m
m
a
n
d
sウインドウにそれぞれアクセスで
きる。
H
o
s
tF
i
l
eO
p
t
i
o
n
sウインドウには次のようなフィールドがある。
グラフィックストリームファイルどう作成するかの指定はこれらのフィールドで行なうことができ
る
。
G
a
c
c
e
e
s
s
G
s
f皿o
d
e
T
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G
p
r
o
t
o
c
o
l

H
o
s
tC
o
m
m
a
n
d
sウインドウには次のようなフィールドがある。
D
r
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n
i
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i
a
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a
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i
o
n
P
o
s
t
‑
G
r
a
p
hc
o
m
m
a
n
d
s

P
r
e
‑
G
r
a
p
hc
o園田 a
n
d
s
D
r
i
v
e
rT
e
r
m
i
n
a
t
i
o
n

指定されたデバイスドライパを使用する時、 SASシステムから実行されるホストコマンドでこれ
らのフィールドを埋める。

D
r
i
v
e
rI
n
i
t
i
a
l
i
z
a
t
i
o
nと
、 D
r
i
v
e
rT
e
r
m
i
n
a
t
i
o
nフィールドはドライパが初期化される前後で実
行されるいかなるホストコマンドも指定できる。これらのフィールドはグラフが 1つのグループと
して集められ、同時にハードコピーデノ Tイスに送られるパッチ環境でも有効である。
P
r
e
‑
G
r
a
p
hc
o
m
m
a
n
d
sと
、 P
o
s
t
‑
G
r
a
p
hc
o
m
m
a
n
d
sフィールドはそれぞれのグラフの前後で即座に実行
されるホストコマンドの為に使用される。これらのフィールドはグラフをハードコピーに送る時に
有効である。

最後に、 GDEVICEプロシジャを抜けプログラムエディタに戻った時、 SAS/GRAPHプ ロシジャに続いて、 GOPTIONSステートメントをサブミットすることによって、グラフィッ クのアウトプットをプリンタに送ることができる。 G O P T I O N SD E Vニ 作 成 し た デ バ イ ス 名 ; G P L O Tプロシジャの拡張点 PLOTステートメントの OVERLAYオフションと LEGENDオプションを一緒に使用す ると、凡例が表示されるようになった。 d a t ap o u n d s ; i n p u tp o u n d ss e自由; k g = p o u n d s/2 . 2 ; o u t p u t ; c a r d s ; o ' O R K . G S 印 . G P U J T ~APHl コマンド;) 次のグラフ~涯示するには次スクロールキーを押して下さい. QVER凶，ya n dL 玉GEND= L E G E N D 1 K G 1 ω 1 4 0 1 2 0 1 5 05 27 55 48 25 58 35 78 36 6 8 76 49 96 51 0 16 71 0 26 81 1 0 6 21 1 06 5I I I6 81 2 66 51 3 16 5 1 5 07 2• 5 81 0 15 61 1 26 0 ロ 目 ∞ 的 ロ 4 0 2 0 . 日ロ日 ロロ .‑・.1.・・ . ・ ・ ロ ロロロ 。 品 ロロ • • • • • • • t 。 品 7 0 ω nH HU ー " ︐ . 5 0 SE Hu pa nH ︐ . t i t l e' O V E R L A Ya n dL E G E N D = L E G E N D I ' ; p r o cg p l o td a t a = p o u n d s ; s y m b o l lc ニc y a nv ニd o t i = n o n e， s y m b o l 2c ニp i n kv = s q u a r ei = n o n e， l e g e n d ll a b e l = n o n ef r a m e ; p l o t( k gp o u n d s ) * s e/ o v e r l a y l e g e n d = l e g e n d l ; SYMBOLステートメントで回帰の補間法を指定する時、回帰方程式は現在 LOGウインドウ に表示されるが、新しい PLOTステートメントオプション REGEQNを指定すると、回帰方程 式はグラフと共にウインドウの左下コーナーに出力される。 t i t l e' R E G E Q N ' ; p r o cg p l o td a t a = p o u n d s ; ニr c c l m 9 0c i = r e dw i d t h = 3 ; s y m b o l li e / r e g e q n ; p l o tp o u n d s本 s r u n ; ぜ O R K . G S 印.G PU l Tl ~APHl コマンド;> REGEQN 間J H 凶 ， ， 1 6 0 1 4 0 1 2 0 ∞ l ω ω 柑 5 0 7 0 同 SE R 田 r時 s iQn岡 崎 t l o n : 間 脳 ;‑ 1 1 2 5 5 .幻 5 3 7 φ 制1.&品7軒 SE‑ 10.287飴~E "2・ 0.05471 司 E'3 ‑2 9 2‑ ω

T I T L E / F O O T N O T E / N O T Eステートメントの拡張点 R6.07では、 T 1TLE，FOOTNOTE，NOTEステートメントで、 #BYVAR， #BYVAL ， #BYLINEオフションを使用することによって、テキスト内容に BYステート メントの後の変数名、数値、 BYラインを指定した変数値で置き換えることができる。 持B Y V A L ( v a r i a b l en a m e ) BY変数の値に置き換える。 持B Y V A R ( v a r i a b l en a m e ) 変数値やラベル名に置き換える。 相 Y L lN E BYラインの内容に置き換える ， R A P H l 倫U0 倫明 Qu 87﹄ 87﹄ a n u φL n u J υ nu n o n L n b o o n L n L n b n u n b n u n h u a叫 nnU 勺t Q ο n o p b T i 9臼 Q U n u n O R U R u eTi‑‑Ti n H AHUAHunHυ ハ HUAHUAHunHυnHυnHυnHυ u n川 U VAHunHυnHυ ハ HunHυnHυnHυnHυ u n川 UA HUAHU 川 ハ dμTnHυphunkunkuOKVAHUAHU川 AHuaμTOKvnノ ハ ankuAHunHυnkunhunHUAHUO/臼 OY臼 nHυ'IA HU 命本 n﹄ る Ebno 吋 吋 白名大東名大東名大東名大東 吋 吋 u仰吋屋屋屋屋 uh 叩古阪京古阪京古阪京古阪京 lk'l'l'l'l'l'l'l ︐ 円 e‑‑ ︐ .aohUρEunnHkOvKnvknuknuknvknukAuHnuknvυnknvυnnHHυUnAHHυUA川ハHuu'nIυA'nIυA'nIυA 寺 、 T1TLE，FOOTNOTE，NOTEステートメントでこのオプ テキストを変更したい H シ a ンを使用する。これはテキスト内の中に変数が必要な H 寺に有効である。 ファイル 1 1 : 旗 ピa ー ローカル ダローバル ヘルプ !kのグラフを表示するには次スク日ールキーを持して下さい. 回以 . G S 回. G C H A R T 売 上 調 査 結 果 ; 東京 R A P H l ファイル 編出 ピョー ローカル グローバル ヘルプ 次のグラフ量表示するには次スクロールキーを押し τ下さい. 叩R K . G S 印.臼C H A R T I 吋 売 上 調 査 結 果 : 大阪 p r o cf o r m a t ; p i c t u r en e n f m tl o w ‑ h i g h = " O O O O年"; o p t i o n sn o b y l i n e ; r i a g e ; p r o cs o r td a t aニu b yc h i k u ; t i t l ef = k a n j ih = l '売上調査結果:井 b y v a l ( c h i k u ) ' ; p r o cg c h a r td a t a = u r i a g e ; b yc h i k u ; p i en e n d o /d i s c r e t e s u m v a r = u r l n o h e a d i n g a n g l e = 9 0 v a l u e = i n s i d e p e r c巴n t = i n s i d e i R A P 1 1 l 売 上 調 査 結 果 : 名古屋 f o r m a tn e n d on e n f m t .u r ic o m m a l 0 . ; r u n ; ・ よ l R K . G S 図.ぽH 凶皇官 i ファイル 編購 ピa ー ローカル ゲローバル ヘルプ 次のグラフを表示するには次スクロールキーを押し τ下きい. η ︒

t i t l ef = k a n j ih = l '売上調査結果:持 b y li n e ' ; R A P H 1 ファイル 偏揖 ピ昌一 ロ‑;bル グローパル ヘルプ 回 以 俗 図. G C H A R T 3 改のグラフ~説示するには出スクロールキーを押して下さい. 売上調査結果: C H J K U =東京 p r o cg c h a r td a t a = u r i a g e ; b yc h i k u ; v b a rn e n d o /d i s c r e t e sumvar=staf f sum ST I J ' fS U H 1 2 0 f o r m a t nendo n e n f m t . ; r u n j 8a年 S g年 90年 9 1年 N 臼 ∞ 組 問1 ' o I JK K . G S 回.ぽ胤且n ファイル 属島 ピ三一 ローカル ゲローパル へんプ 次のゲラフを涯示するには次スクロールキーを押し τ下古い. 売上調査結果: C H J K U =大阪 凶年 S g年 ω年 g 1年 N回 ∞ i~APH1 ファイル 組損 ピaー ローカル グローパル ヘルプ ¥ I O R K . G 市民 . G C H A R 売上調査結果: C H I K U = 名古屋 ST I J ' fS UH 1 2 01 1 0 6 飽年 S g年 ω年 N回 ∞ 新 し いG P R O T O C O Lモジュール R6.07の新しい GPROTOCOLを挙げる。 S A S G P D A T D a t a3 2 7 4 / 7 6R SP R O T O C O LC O N V E R T E R S A S G D C A D C A ‑ ! R M A P r i n t ‑ T e c k t r o n i x4 5 1 2 ‑ Q M SA F P l o n k S A S G D ! D A ( E G ) V ! I ‑ D a t aP R O T O C O LC O N V E R T E R S A S G P N E T N e t Commander g 1年 nud 白 つ

S A S G P H Y D H y d r aI I S A S G P V A T A v a t e r これらの GPROTOCOLモジュールは 1B Mのホストの OS上で ASC 11から EBCDI Cへ反対に EBCDICから ASCIIへの変換が起きる時だけ必要である。 端末でプロトコルコンパータを使用する時は、 GPROTOCOLオフションで次のように指定す る 。 g o p t i o n sg r o t o c o l = s a s g p d a t ; 新 し い デ バ イ ス ド う イ パ ー R6.07は多くの新しいデバイスドライパーを持ち、これらは付録として載せておく。 使用したいデバイスの内容を表示したい時は、いつでも次のステートメントを実行すればよい。 p r o cg d e v i c ec = s a s h e l p . d e v i c e s ; w ' '﹄ ‑ M山川ノ bnw れ 川v ここに載せた内容に加えて、 R6.07では D a t aS t e pG r a p h i c sI n t e r f a c e、 S A SH e l pS y s t e mを 経由してデバイスドライパを指定し、形成する情報、追加されたグラフィックスオプション、デバ イスに依存したハードウェアパターンのサポート、 TITLE ， FOOTNOTE，NOTEや多 くの新しくアップデートされた。マップデータセットにおいても、変数情報が自動的に挿入できる ことなどの変更及び拡張がある。 h a t ' sN e wi nR e l e a s e6 . 0 7S A S / G R A P HS o f t w a r e : 本内容については、 SUGI‑17の論文【 W S A SI n s t i t u t eI n c， C a r y， N C】をもとに作成した。 D o n n aB r a v o， 新しい特色や変更の詳細は、 ~SAS T e c h n i c a lR e p o r tP ‑ 2 1 5 :S A S / G R A P HS o f t w a r eC h a n g e sa ‑ o f t w a r e :G r a p h i c sE d i t o r， V e r s i o n 6， F i r s t n dE n h a n c e m e n t sR e l e a s e 6.07j と、 ~SAS/GRAPH S E d i t i o njJを参照してほしい。 参考文献: 1 .W h a t ' sN e wi nR e l e a s e6 . 0 7S A S / G R A P HS o f t w a r e : S A SI n s t i t u t eI n c， C a r y， N C D o n n aB r a v o， 2 .S A ST e c h n i c a lR e p o r tP ‑ 2 1 5: . 0 7 S A S / G R A P HS o f t w a r eC h a n g e sa ‑ n dE n h a n c e m e n t sR e l e a s e6 3 .S A S / G R A P HS o f t w a r e :G r a p h i c sE d i t o r， V e r s i o n 6， F i r s tE d i t i o n

付録 D e v i c eD r i v e r F巾 t e r / P l o山 rN 四 e CH5504 S ei k oCo l o r P o i n t P SP r i n t e r・Model4 FORTRESS Xerox4045Fo口r e詞 P r l n t e r HPGL Hewleu ・ P a c k a r dG r a p h i 田Lan g u a g e HPlS3 a se r l e tI I I HPL HPUGL a se r Je t1 1 1‑ HPGL HPL HPUGU HPL a se r l e t1 1 1‑ HPGL/2 HPPl 氾a HPPo In uetXL(180d p i )， PCLd r l v e r HPXLGL In uetXLw i t bHPGL/2c o口rldge， HPPo ( e m u l a t 白 血 H P7550) HPXLGU o 口r i d g e， HPP a l n U e tXLw i t bHPGL/2c ( e m u l 回目印 H P7600) IBMOS2CM ・OS!2・Communl国 t i o n sManager IBM IBM381RL IBM3816p r i n t e r‑ RSCSLan d s c a p e(CMS o n l y ) IBM3816 IBM3816p r i n t e r IBM3816L a ndscape IBM3816p r i n t e r‑ L IBM3816R IBM3816p r i n t e r‑ RSCS(CMSo n l y ) IBM424R IBM4224p r l n t e r‑ RSCS(CMSo n l y ) IBM424RS IBM4224p r i n t e r‑ RSCSw i t h8 . 5p a p e r ( C 凶 叩I y ) IBM424S IBM4224p r i n t e rw i t h8 . 5p a p e r( 8c o l o 目} IBM424S1 1 ∞lor) IBM4224p r i n t e rw i t h8 . 5p a p e r( IBM424S4 IBM4224p r i n t e rw i t h8 . 5p a p e r( 4∞l o r s ) PHASERB ol o rP o s t s c r i p t‑Bp a p e r T e k t r o n i xC PSI . J ， 仏 . T CH P o st S cr l p te x p e r l m e n t a ls p o l∞l o r PS 山 IONO S 訂i p td e v i 白 s ‑monochrome P o st UPS2A4 C ononLASERSHOT(U凶 2 )・A4s i z e L 1PS2A5 C岨 onLASERSHOT(LI凶 2 )‑A5s i z e UPS2B4 C ononLASERSHOT(LIPS2)ーB4s l . e UPS2B5 CanonLASERSHOT(LIPS2)・B5s l z e UPS2LG CanonLASERSHOT(LIPS2)・Le g a ls l z e L 1PS2LT lPS2)・Le t t e rs i z e CanonLASERSHOT(L UPS2PC C回 onLASERSHOT(LIPS2)ーP o s t c a r ds l z e UPS2XA4 臼 nonLASERSHOT(LIPS2+)ーA4slze UPS2XA5 C ononLASERSHOT(LIPS2+)‑A5s i z e UPS2XB4 . T ( L I P S 2+ ) ・ B4s l z e C皿 onLASERSHO L 1PS2XB5 C皿 onLASERSHOT(UPS2+)・B5s l z e UPS2XLG C a nonLASERSHOT(UPS2+)・Leg a ls l z e UPS2XLT C ononLASERSHOT(L !PS2+)‑L euers l z e L 1PS2XPC 1PS2+ ) ・P o s t c a r ds l. . CanonLASERSHOT(L UPS3A4 C ononLASERSHOT(UPS3)・A4s i z e UPS3A5 臼 nonLASERSHOT(UPS3)・A5size L 1PS3B4 C ononLASERSHOT(UPS3)・B4s i z e UPS3B5 C a nonLASERSHOT(UPS3)ーB5s l z e UPS3lβ C皿 onLASERSHOT(LIPS3)・Le g o ls l z e L 1PS3LT 白 nonLASERS HOT(LIPS3)・Le t t e rs l . . UPS3PC C ononLASERSHO. T (UPS3)・P o s t c a r ds i z e . TI F B I I . T a gImageF i l eFormatB‑ I Ir o r m a t . TIFFBMM . Ta gImageF i l eFormatB‑ " 倒 ronnat

日本 5A5ユーザー会 (
5UGト 0)
パソコン版 S A S システムによる大刻位統計剥資データの解析
「現代青年の芸術意識と芸術活動」調査の分析

有 馬 昌 宏

1
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11戸商科大学・ i
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H王学部・官 1
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1科 学 科
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f Large Scale Sampling Survey Dala using P
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要旨
C D 、 L D 、 V T Rと い っ た 視 聴 覚 メ デ ィ ア の 発 達 ・ 普 及 と と も に 成 長 し て き た 現 代 の 学 生

の芸術意識と芸術活動の実態を探るために、 1
9
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1年 か ら 1
9
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:に か け て 有 為 J
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こより全 I
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の 9
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0
0人 の 学 生 を 対 象 に ア ン ケ ー ト 訟l
査を実施した。調査データの解析作業は現在も継続l
l
J
であるが、この作業の過程で、①入力コスト節減のためのパーソナルコンビ A ータと表計算ソ
フトウェアを利用した計算機可読型の初 J
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I入 力 デ ー タ フ ァ イ ル の 作 成 、 ② 初 W
I入 力 テ ー タ フ ァ
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¥制 限 阪 数 回 答 形 式 の デ ー タ の 処 I
目
、
イ ル の エ ラ ー チ ェ ッ ク と SASデ ー タ セ ッ ト へ の 変 換 、 ③ J
④ ク ロ ス 集 計 結 果 出 力 の た め の TAllULATEプ ロ シ ジ ャ の 活 則 、 ⑤ SA Sデ ー タ セ ッ ト か
こ附して試行錯誤を通じていくつかの有 と忠われる結決が
ら C S V形 式 フ ァ イ ル へ の 変 換 、 l

m

得られたので、これまでの調査データの分析結果と併せて紹介する。

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o
c tabulale
キ ー ワ ー ド : 大 規 模 統 計 調 査 デ ー 夕 、 PC‑SAS、データ変換、 p
1.はじめに
I
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J60年 度
我々の共同研究グループいは、 I
学研究費による研究「わが国の芸術活動の動
9
8
5
向予測に関する基礎的研究」において、 1

演芸術(演奏・舞台芸術)のライブならびに
祝l
他党メディアによる錨賞状況に重点、を[泣い
て調査・分析を行なったということにある。
し か し な が ら 、 こ の 制 白 か ら 5~I: が主主 Jめす
る1
mに V T I
ミの昔放半(総妨げ統計局「全凶

年1
2月 か ら 1
9
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年 3月 に か け て 全 国 の 6
6の大
0，5
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0人 を 対
学、短期大学、各種学校の学生 1

消i
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1実態訴i
査 報 告 J) は I
9
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:の 31
.6%から
1
9
89~l二には 68.8% へと 2 倍以上に上昇し、ア

象とした「現代青年の芸術意識と芸術活動制
査」を実施するとともに、学生と対比する意
9
8
6年 7月 か ら 1
9
8
7年 2
味で同内容の調査を 1

ナログのレコードカ〉らディジタルの Cj
)
〆
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、

2年 度 に か け て の 3年 間 に わ た る 科
から昭和 6

l
央{象を伴う L j)へというように似!他
さらには !
党メディアを中心に芸術に関わる f~1 f
克は大き

月にかけて 2
9才 以 下 の 就 業 者 1 .5
9
7人 を 対 象
として実施し、現代青年が芸術といかに関わ

な変化をとげてきた。

りあっているかを分析した(三善¥折陥・
法 岡 コ ¥ 大 久 保 ・ 松 田 4;') 0

必裂となるが、

そこでの特徴は、現代青年(特に高等教育
1
1寺間」、 「エネル
機関に所属する学生)を 1

多械化し、この面からも芸術を取り巻く J
初売
は変化してきている。

また、芸術の享受 i
こは自!ll
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て芸術活動と代賛関係にある他の余1I1~ 活動が

ギー」、 「 経 済 的 基 盤 」 を 兼 ね 備 え て い な が
ら生産者としての社会的役割を免れている特
殊な年齢層として捉えるとともに、現代青年
は芸術との関わりにおいて視聴覚メディアの
発達・普及と軌をーにして成長してきた「視

視l
出覚メディアをはじめとする芸術開述技術

聴覚メディア世代」ともいえる世代的特性を
有する年齢層であるという視点から、特に実

来像の予 i
J
l
i
I
を 目 指 し て 、 前 回 と 向 械 の 抗1
1
立を
ーで実施した。
調査対象を学生に限定した l

このような状況のもとで、我々の共同研究
グループ L:t.、社会・経済 I~ï 境の変化ならびに
の革新と普及が芸術の需~情 J告にどのような

影響を及ほしてきたかを分析し、需~者の将

297

現在、その調査データの解析作業を進めて いるところであるが、本稿では、この過程で 大規模調査データのコーデイングを含む入力 こ伴う作業 や入力データのチェック等の作業 i m制 限 組 数 回 者の負担を軽減するとともに、 1 答 形 式 の デ ー タ を S A Sで 利 用 可 能 と な っ た 数 量 化 理 論 や T A s U L A T Eプ ロ シ ジ ャ を 利用して集計・分析を行なうのに過したデー タ椛造に変換する手続きを簡略化するなどの い く つ か の 工 夫 を 試 み た の で 、 こ れ ま で の 詰l 査担当者に一任した。 各校のおl 1992年 2月 末 時 点 で の おl 盗実路校は合計 6 3 校、調査裂の配布部数は 9 .7 0 0部 、 有 効 回 収 .5 6 0部 、 有 効 回 収 不 は 88.2%でよらり、 部数は 8 有 効 回 答 者 数 は 全 国 の 学 生 総 数 の 約 0.25%に 相当している。 調査対象校と教室の選択に際しては、学年、 男 女 比 、 学 部 ・ 学 科 ・ 4攻 、 設 立 形 態 、 地 域 分布がほ集団の椛造をできるかき.り反映する よ う に 留 意 し た が 、 表 1I こiJ ¥す よ う に 釘 効 1 ，，1 査データの分析結果も交えながら紺介するこ 答サンプル i こは学部や地域 i こ l刻して {I~ りが y~ ととする。 られる。このため、現在、サンプルの U u iりを 以 下 で は 、 引 き 続 く 第 2節 で 実 施 し た 調 査 f i l i正 す る た め の 追 加 制 盗 を 行 な っ て お り 、 肢 の 慨 要 を 説 明 し 、 第 3節 で 入 力 エ ラ ー 対 策 の 必 要 性 と L 0 t u s 1 ‑ 2 ‑ 3を 利 用 し た 初 期入力データファイル作成システムを説明す る。第 4 節 で は 、 作 成 さ れ た 初 期 入 力 デ ー タ 終 的 に は 有 効 回 収 部 数 は l万を超えると予先立 されている。 フ ァ イ ル の エ ラ ー ・ チ ェ ッ ク と S A S データ 2. 2 剖 査 裂 の 椛 成 今 回 の 調 査 は 1985/86年の市j回 調 査 に 引 き 続く継続調査としての性絡を有していること セ ッ 卜 へ の 変 換 方 法 を 解 説 し 、 S A Sデータ セ ッ ト か ら cSV形 式 の フ ァ イ ル へ の 変 換 に i i j回 調 査 を 踏 襲 し から、調査内容は基本的に i ている。しかし、調査項目の設定と調査廷の つ い て も 触 れ る 。 第 5節においては、 T A B 設計に際しては、前回調査の集計結果」、なら U L A T Eプ ロ シ ジ ャ に よ る 無 制 限 複 数 回 答 びに 2回 の 予 備 調 査 の 結 果 を ふ ま え て 、 部l 査 形式の質問とフェイス項目とのクロス集計の 項目、質問文、回答選択肢ならびに回答記入 形式とそのレイアウ卜に関していくつかの修 方 法 に つ い て 説 明 し 、 第 6節 で 東 京 都 下 の 学 1 9名 を 対 象 と し た 分 析 結 果 を ラ イ ブ と 生1.6 視聴覚メディアによる実演芸術鑑賞の代替・ 補完関係に関する分析に焦点をあてて紹介す る。最後に、 S A S の 初 心 者 ユ ー ザ ー の 観 点 から S A S の 利 用 上 の 問 題 点 等 に つ い て 第 7 節で触れる。 正・変更を加えている。 こ示しであ 調査裂は付図として本稿の辰後 i 査項目は、①芸術・文化のライブな るが、訴l らびに視聴覚メディアによる鑑賞・享受状況 に閲する I 貞目 (Q 1、 Q 2 、 Q 3 、 Q 5 、 Q 6 、 Q 8 )、②格古 ~J~ を含めた芸術・文化の 自J I作 ・ 表 現 活 動 に 関 す る 項 目 (Q 9 、 Q 1 0 ) 2. 調 査 の 概 要 2. 1 サ ン プ リ ン グ と サ ン プ ル の 構 造 今回の調査の対象は大学(夜間部を含むが 通信制は除く)・大学院・短期大学の学生、 ③ 芸 術 ・ 芸 能 に おl する意識・考え方に関する 項目 (Q 4 ) 、 ④ 回 答 者 の 個 人 的 属 性 に 関 す る 項 目 (Q 7 、 Q 11) か ら 椛 成 さ れ て い る 。 高 等 専 門 学 校 に 所 属 す る 4 学 年 と 5学 年 の 学 実演芸術と映画であり、展覧会や美術館での 生、高校卒業を要件とする各種学校(文部省 美術鑑賞ならびに書籍・雑誌のlI~j 読状況も含 所管の専修学校ならびに文部省所管外の版業 まれている。また、芸術・文化の供給(特 i こ 訓練短期大学校などを含む)の学生である。 査の性格上、我々 調 査 対 象 校 の 選 定 は 、 訟l の共同研究グループの研究分担者の知己の大 学・学校教員を通じて依頼するという有為t l l 出法によって行なった。また、調査は集合調 査法または宿題調査法で教室(クラス)を単 うイブの実情芸術の供給)には地域格差が存 人I I ( J; J r¥性については 在 し て い る こ と か ら 、 他i 対象とした芸術・文化の領域は、主として 現住所に加えて出生地と高校卒業時の住所 i こ 関しでも設問している。 3. 詞 査 デ ー タ の 入 力 3. 1 エラー対策の必 ~tl: 9 91 年1 1月から 1992年 2月 に か け て 位として 1 調査データに関しては、①回答者による調 実施した。なお、調査対象となった教室の選 n f o r m a n t としての教員を通じての有 査票の記入、②調査票に記入されたデータの 択も、 i 為的出法によって行なわれており、機準的な コーデイングと入力、③集計・分析処却の 3 調査方法は示したものの、集合調査にするか つの段階でエラーが発生する可能性がある。 こは、回答者 i こ 宿題調査にするかなどの具体的な調査方法は これらのエラーを避けるため i 298一

' m W A 匂ゐ v z必 wzm‑qAWAWA 卸均防ゐ VA一u 必 一 ιWAUA一L 一VAqA 卸A q A 防 一'一‑‑一‑‑・・・一一 十一 一 311JJ 1 .0 5 8 5 3 0 2 6 1 .4 2 4 5 6 5 2 2 3 0 3 .5 0 IJe‑‑e 一 け7 n 1 5 5 32 4 1 ' 2 .0 1 5 1 3 1 8 5一 主 4 0 1 g 57 一 0一日︒引 O一 川 8 一 w 母 2 .0 7 似す屯 む 一 間‑ J J J J J J J J J J Q A J J J J J J J 一 一 4 7 9 一 日 0 7 2 7 93 2 7 9 4 8一 0 25 大学 短期大学 高 等 専 門 学 校 (4学年以上) 専修学校 大学院 男子 女子 人文・教育・芸術系 社会科学系 I 型工・農学系 医学・楽学系 北海道・ 北 関東 甲信越・北陸・東海 近畿 中国・四国 九 州 、l 全体 目山fuu 表 1. 有 効 回 収 サ ン プ ル の 出 造 t u s l ‑ 2 ‑ 3に よ る 入 力 シ ス テ ム 単 一 回 答 形 式 デ ー タ の 空 白 の Oへ の 変 倹 ユ ー テ ィ リ テ ィ に よ る csV 形 式 フ ァ イ ル へ の 変 換 設 問I J CSV形 式 デ ー タ プ ア イ ノ リ エラーチェック csv形 式 フ ァ イ ル 読 み 込 み S A S プ ロ グ ラ ム 無制限複数回答形式データのデータ構造の変換 ラベル情報等の定義 、~ SA Sに よ る 集 計 ・ 分 析 cS V 形 式 フ ァ イ ル 作 成 S A S プ ロ グ ラ ム 設 問 別 cS V 形式データプアイルト→口亘2三三五J:.~亙正ミ亙亙J 図 1. 調 査 裂 か ら S A S データセ y ト作成までの手 J[~i

分かりやすく記入しやすい調査票の設計、な こ対応がとれ らびに調査票上のデータと容易 i るように配慮して入力ミスの発生を抑制する ような初期入力データフ 7 イルの設計が必要 となる。また、 SA Sに よ る 集 計 ・ 分 析 処 理 を前提とするならば、初期入力データファイ ルを S A S に よ る 集 計 ・ 解 析 に 適 し た デ ー タ 構造をもっデータセットへと変換する作業も 必要となる(辻・有馬巳〉、周防t.))。 クシート)が作成される。各サプファイル は、設問ごとに設定されるサプディレクト リ名と調査対象教室のコードを示すファイ Q 1 ‑ 1Y O O1 .W J2 の ル名とによって、例えば Y ように識別される。 ② 各 サ ブ フ ァ イ ル の 各 レ コ ー ド は lつ の サ ン プル i こ対応しており、先聞のフィールドに は 3桁 の 文 字 型 で 教 室 コ ー ト が 、 2 番目の フィールドには数値型でサンプル番号が事 そこで、質問数ならびに各質問での回答選 択肢数が多い本調査においては、付図 i こ示す 前入力されており、入力作業者は割り当て られた質問の回答を基本的 l こはテンキ一部 ように調査票の設計の段階でマトリクス形式 の回答記入欄を用意するレイアウトを採用す ることとした。さらに、無制限複数回答記入 こ対しては、非該当と無回答を識 形式の質問 i 別するために、該当する選択肢が存在しない 場合 i こは特にチェックを入れる欄を設けて対 分とカーソル移動牛一部分だけを使用して こ記入されているとおりに入力する。 調査票 i ③入力に際しては、フリーフォーマットで入 力すればよく、 l桁 の 数 値 の 前 に 空 白 や ゼ ロを補うとかカラム位置や小数点の位置を 合わせるために空白を打つなどの操作は不 処するように設計を行なった。 と こ ろ で 、 付 図 の 調 査 票 の Q 1や Q 3 のよ うな回答記入形式が回答者にとって最も回答 しやすい形式であるかどうかについては検討 を加えなければならないが、初期入力データ フ ァ イ ル の 作 成 と い う 観 点 か ら も Q 1や Q 3 の回答形式は入力作業上の大きな問題を有し ている。すなわち、これらの質問は無制限複 数 回 答 形 式 で あ り 、 し か も Q 1で は 選 択 肢 の 要である。また、タグ情報入力などの手間 も不要である。 . Q t回 答 の 場 合 に は 何 も 入 力 せ ず 、 次 の サ ン ④1 プルあるいは次の質問の入力に進んでよい。 ただし、無制限海数回答形式の質問で非該 こチェックがある場合には数値の O 当の欄 i を入力する。 こ関しては、画面上に入力デー ⑤数値データ i タの最大値と最小値が表示されるので、入 数は 6 4に も の ぼ っ て い る 。 し た が っ て 、 カ ラ 力作業者自身によるエラーチェックがある ム位置にデータ項目を対応させる一般的な入 力方式では、コーデイングの手聞がかかるだ けでなく、 l桁 の 数 字 の 入 力 に は 空 白 を 余 分 こ負 に入れる手聞が必要となって入力作業者 l こカラムずれの 担がかかる上、入力後には特i エラー対策が要求されることになる。 3. 2 初期l 入力ファイル作成システム 上述の初期入力データファイル作成上の諸 程度まで可能である。 ⑥文字データの入力は一般に手聞がかかるが、 問題の解決を図るため、今回の調査では、表 計 算 ソ フ ト ウ ェ ア の L 0 t u s 1‑ 2‑ 3を 査対象教室ごとにサプファイルを作成する ことになるため、サンプル数が少ない教室 こファイルの保存作業をしな が続くと頻繁 i 利用して初期入力データファイルを作成する 復写命令を利用することにより、特に Q1 1 の SQll‑1の F4に あ る よ う な 専 攻 の 入 力の手聞を大幅に省くことができる。 ⑦入力作業者は同ーの質問の入力を続けてい くことになるので、習熟が早く、入力作業 のスピードアップにつながる。ただし、調 ければならず、入力作業者の作業を中断さ こととし f こ 。 せることになる。 例 と し て Q 1の ① ( ラ イ ブ で の 実 演 芸 術 の ⑧以上のように入力作業者の負担を軽減する 過去の鑑賞経験)、 Q 1の ② ( ラ イ ブ で の 実 ように初期入力データファイルを設計して 演 芸 術 の 過 去 1年 間 の 鑑 賞 経 験 と 鑑 賞 回 数 ) 、 乍やアンケー い る の で 、 コ ン ビ ュ ー タ の HH Q1 1の SQll‑lの F 1から F5ま で の 質 問 ト調査のデータ入力に習熟していない学生 (個人属性)に関するデータ入力用の画面を こ入力作業を行なうことがで などでも十分 l 図 Iか ら 図 3 ま で に 示 す が 、 今 回 の 調 査 で 採 きる。 用した初期入力ファイルの構造上の特徴なら ⑨したがって、学生アルパイタ一等を利用す びに利用上の利点としては次の点が挙げられ ることにより、多少の時聞は要してもデー る。 タの入力費用を節約するとともに信頼性の ①原則として、各設問・各調査対象教室ごと l こ 初 期 入 力 サ ブ フ ァ イ ル (Lotus ワ一 高い初期入力データファイルの作成が可能 ‑ 300一

図面1 1 2 由 I J 冶) ‑ 3 J 入力 → 32 32 56 6 14 日4 2 34 4 26 1 42 4 34 85 1 !・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ H 1 3 611 12133236 4 日4 24 34 85 1 !・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ h必 → " 12 7 ̲ R1 ヨ ー ト ア 1 2 ' 3 4 5 6 7 8 9l O1 1 12 1 31 4 51 61 O 自 由 宮 316 2 1 6 1 1 1 2 3 ヲZ 4 切宮 2 316 3 2 008 3 3 6 56 弓 日 目 ヨ 4 13 1 21 3 2 5 009 8 1 1 23 2 42 0O8 7112 月?っ 19 4 0 42 0O8 8 つ 4 2 uO8 9 1 1 2戸 丹 日4 4 14 4' 3 64 33 3 3 00 宮1 0 1 2 日 : nつ 凶3 1 61 3 2: 7 〉 1‑I . ¥ . I J 郎官 ， ・・ 一回目圃園田園圃・圃圃・圃園田園 、 トJ、軍 園田園rn:III~ヨl':!:liH E lD. r 図 1 . 調 査 デ ー タ の 入 力 画 而 (1 ) 陀由 [ JI li ‑ 3 J 四胡 図 2 . 調 査 テ ー タ の 入 力 画 面 (2 ) K2 日 [ J i J i ' 、3 J 1 図司 入力→ 12 1 1 11 8 1 1 1 . ': 1 ヲ→ 学1 交わ ト 7 ・訴ま籍笠主目 自 由 吉 、 7 ' 啓三‑ 1 9 O08 2 日 日 ヲ l l O 8LA 2 1 s o o oE 3 重宝 2 蚕三拍 q呑 三 品 O09 6 日B ヨ 7 自 由9 8 目 白 雪 9 日 目 ヲ 1 0 日 自 宮 惹ュ込 !審『品 i 軍1 望 さtf~ 車T 廿 軍 軍 2 里 』 . . . . . . . . . . 町 四 国 約書、ー・込 2百 1 9 1 9 l !f 摩守泰堂書日 5 軍 約春三苦言1 初春三百1 1 5 軍 日 1 i 、 差 凶 3 . 調 査 テ ‑ 9の 入 力 i l i面 (3) d ・「 n u

となる。 ⑪ さ ら に 、 L 0 t u sが 稼 働 す る パ ー ソ ナ ル コンビュータあるいは端末であれば入力財 の機種に制限はない。 への変換プログラムによって性別が 19 、 ~fi怖 が lと い う よ う に カ ラ ム ず れ と 同 じ 結 架 を 生 じることになるのである。 この問題を回避するために、単一回答形式 のデータを含む初期入力統合ファイル{こ対し 4. S A Sデ ー タ セ ッ ト の 作 成 4. 1 初 l P Iサ プ フ 7 イ ル の 結 合 初 期 入 力 サ プ フ ァ イ ル は L0 t u sの ワ ー 行なっている。この空白の変換作業は面倒な クシートとして作成される。これらの初期入 1で 参 ) I . ( { [ よ う で あ る が 、 L 0 t usで は 数 式 1 力 サ プ フ ァ イ ル か ら SASデ ー タ セ ッ ト を 作 さ れ た セ ル が 空 白 の 場 合 は 数 値 の Oと し て 取 て は 、 空 白 を 数 値 の Oに 変 換 す る 作 業 を 実 行 してから C S V形式ファイルへの変倣i'I:業を 成するためには、基本的 l こ各設問・各調査対 り 扱 わ れ る と い う 特 性 と 値 懐 写 機 能 を 利 F lJし 象 教 室 ご と に Iつ ず つ 作 成 さ れ る サ プ フ ァ イ ルを結合しなければならない。 て短時間で変換を行なうことができる。した がって、 「 無 記 入 は 然 記 入 の ま ま で 」 と い う ところで、 L 0 t u sで 作 成 さ れ た フ ァ イ ルは D I Fプ ロ シ ジ ャ に よ っ て p C版 S A S 原則を維持して入力作業者の負担を軽減でき のデータセットへと変換可能である。しかし、 きな意味を持つものと考えられる。 ① 既 に BASIC等 で 開 発 済 み の デ ー タ 解 析 4. 2 るという利点を考えると、この変換作業は大 エラーチェック 用プログラムソフトの活用、②無制限複数回 CSV形 式 に 変 換 さ れ た 設 問 ご と の 初 期 入 答形式のデータ入力における自由な入力位置 の 実 現 と い う 2つ の 目 的 の た め に 、 CSV形 換される前にエラーチェックにかけられる。 力統合ファイルは、 S A Sデータセ y トに変 式 (K 3 フ ォ ー マ ッ ト 形 式 ) に フ ァ イ ル 変 換 今回の調査では、①存在しない選択肢芯弓 を し た 上 で S A Sデ ー タ セ ッ ト に 変 換 す る こ の 入 力 、 ② 非 該 当 を 表 わ す 数 値 0が 入 力 さ れ ととした。 このために、 ていながら他の選択肢番号も入力されている L0 t usの マ ク ロ で 教 室 別 のサブファイルを結合複写して設問別の統合 ファイルを作成し、さらにこの統合ファイル と い う 論 理 矛 盾 の 2極 額 の エ ラ ー を チ ェ ッ ク するとともに、1m回答サンプルのサンプル需 号を出力するプログラムを作成してテータの を L0 t usの フ ァ イ ル 変 換 ユ ー テ ィ リ テ ィ クリーニングを行なっている。 を 利 用 し て C S V形 式 の フ ァ イ ル へ と 変 換 し て い る 。 図 4 か ら 図 6 には、 C S V 形 式 に 変 図 7には Q Jの ① の デ ー タ フ ァ イ ル に たl す るエラーチェ y ク 用 の プ ロ グ ラ ム の リ ス ト を 換 さ れ た Q 1の①、 Q 1の ② 、 お よ び Q 11 の S Q11‑ 1の F 1から F 5 ま で の デ ー タ フ ァ 伊!として示したが、初期入力データファイル イルの一部を示している。 上 述 の 2屈 類 の エ ラ ー は ほ と ん ど 検 出 さ れ な の設計に工夫を凝らした効果が出たせいか、 な お 、 後 述 の CSV形 式 か ら SASデータ かった。そのかわりに、シングルクウオート セットへと変換する S A Sプログラムを実行 すると、無記入のセルのデータは無視されて ( ') の 混 入 に よ る エ ラ ー が い く つ か 検 出 さ れ 読み飛ばされてしまうことになる。この特性 を利用することにより、無制限複数回答形式 の デ ー タ の 入 力 は 、 図 Iを 例 i ことると、サン プル番号が入力されているセルの右であれば どの位置に入力してもよいという入力位置の 自由性が得られることになる。 し か し 、 一 方 で こ の 特 性 は 、 図 3の よ う な 1 1 た。これは入力作業中 i こスペース・パーを1 1 し た こ と に 起 因 し 、 L 0 t usの ワ ー ク シ ー ト上では無記入のセルと半角の空白が入力さ れたセルが全く同じに見えるということから 入力作業者がエラーに気がつかなかったとい うことによるものである。 4.3 SASデ ー タ セ ッ ト の 作 成 SASに よ る CSV形 式 の フ ァ イ ル の 読 み 単一回答形式のデータを処理する際には問題 込 み と C S V形 式 フ ァ イ ル の 作 成 に つ い て は 、 を生じさせることになる。すなわち、例えば 既 に 宮 腰 7・ が デ ー タ 交 換 マ ク ロ を 発 表 し て い F 1の 性 別 が 無 記 入 で あ る と 入 力 作 業 者 は F る。今回は、その宮腹のマクロを参考 i こして、 lに 対 応 す る 列 i こはデータを入力しないで F 2の 年 齢 の 入 力 i こ移ることになる。その結果、 ① C S V形 式 の 初 期 入 力 統 合 フ ァ イ ル を 読 み 込み、②無制限懐数回答形式のデータは数質 こ の レ コ ー ド が CSV形 式 に 変 換 さ れ る と 化 理 論 に よ る 解 析 が 可 能 な 0‑1 の 2値 で 表 現されるデータ締造に変換し、③これらの変 •1 9 .1 ..商経. .管理...2 固 というレコードになり、 SASデ ー タ セ ッ ト 換 さ れ た デ ー タ が L0 t u sや BAS 1C等 ‑ 302‑

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図 8. 無 制 限 複 数 回 答 形 式 用 の デ ー タ 変 換 プ ロ グ ラ ム

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TITLE ' 実 摘 芸 術 の 過 去 の 鑑 賞 経 験 { 東 京 地 区 ) 勺
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図 11 . 無 制 限 波 数 回 答 形 式 デ ー タ の ク ロ ス 表 作 成 プ ロ グ ラ ム

実演芸術の過去の鑑賞経験{東京地区)

属性

ジャンル
{大分類}

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性別

i

現住所

i

字部

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伝統演劇
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: 24.42¥ 47.62: 40.25: 28.05: 49.68: 24.78: 28.24: 33.68: 36.22
現代演劇

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49.90:

66.08:

36.57:

57.06:

60.62:

53.57

: 18.05: 55.01: 39.30: 31.91: 54.94: 18.54: 24.12: 44.04: 36.86
オペラ等
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舞 踊 バ レ エ :(%)

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49.62:

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26.89:

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30.05:

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クラシック音楽

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57.85:

51.64:

72.29:

36.401

57.061

59.07:

55.80

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68.05:

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58.03:

58.10

47.79:

: 38.57: 54.51: 47.95: 44.10: 56.53: 35.36: 51.76: 44.04: 46.68
大衆芸能
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サンプル数
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628:
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170:
193: 1，
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図 12. 無 制 限 複 数 回 答 形 式 デ ー タ と 複 数 質 問 と の 聞 の ク ロ ス 表

‑ 306‑

で作成したプログラムでも利用できるように C S V形 式 の フ ァ イ ル を 作 成 す る と い う プ ロ グラムを作成した。 図 8 に示したのは、 Q 1の ① の 無 制 限 復 数 無制限複数回答形式の質問と他の質問との聞 のクロス集計を行なうことができる。しかも、 図1 2に 示 す よ う に 、 複 数 の ク ロ ス 集 計 結 果 を 回答のデータファイルから数量化理論第皿類 の適用が可能なように 6 4の 2値 デ ー タ か ら 構 成されるファイルを作成するためのプログラ ム で あ る 。 ま た 、 図 9に は 、 主 成 分 分 析 あ る い は 因 子 分 析 の 適 用 が 可 能 な よ う に Q 1の② 4の ジ ャ ン ル 別 の 鑑 賞 のデータファイルから 6 回数を値とするファイルの作成プログラム例 横に並べて表示することも可能である。 ただし、この方法によるクロス集計は大容 量のメモリを必要とし、大規模な調査データ の場合にはメモリ不足により実行できないこ ともある。 ちなみに、東京都下の大学、短期大学、大 1 9名 の 学 生 を 学 院 、 各 種 学 校 に 通 学 す る 1 .6 を示しである。 4 . 4 S A Sデ ー タ セ ッ ト 作 成 の 手 順 対象 i こ実演芸術の過去の鑑賞経験率を男女別、 現住所別(自宅または自宅外)、学部別に求 4の 小 分 類 の ジ ャ ン ル めようとしたところ、 6 別ではメモリ不足で実行不可能であった。な お 、 我 々 の S A Sの稼働環境は、 PC‑9801 、メインメモリ 6 4 0K B、 EMSメモリ 第 3節 か ら こ れ ま で に 説 明 し て き た 手 [ J 債を 実施することにより、回収された調査票から SA Sや そ の 他 の ソ フ ト ウ ェ ア で 利 用 可 能 な データ構造を持つデータファイルが作成され J 闘を護理すると図 1 0 る こ と に な る が 、 こ の 手[ に示すようにまとめられる。 たプログラムを実行することにより、簡単に vx 4.096KBである。 6. 集 計 結 果 の 分 析 5. T A B U L A T Eプ ロ シ ジ ャ の 活 用 S A Sを ア ン ケ ー 卜 調 査 デ ー タ の 集 計 に 活 初期入力データファイルの作成作業は現在 も続けられている。そこで、以下では、入力 用 す る 場 合 の 1つ の 難 点 と し て 、 無 制 限 復 数 回答形式の質問と他の質問との聞のクロス集 計の指定手続きが難しいということが挙げら れる。 作 業 が 完 了 し て い る 東 京 地 区 の 1 .6 1 9名 の 学 生を対象とした予備集計結果に基づいて簡単 な考察を行なうこととする。 例として、 Q 1の ① で 得 ら れ る 6 4のジャン ル別に分類された実演芸術の過去の鑑賞経験 率を男女別に求めることを考えてみよう。ク ロ ス 集 計 の た め に は FREQプ ロ シ ジ ャ が 用 意されているが、 FREQプ ロ シ ジ ャ で の ク ロ ス 集 計 は 当 然 の こ と と し て 2つ の 変 数 聞 で しか行なわれない。このため、無制限複数回 答形式の質問項目については、 ① 回 答 を 入 れ る 配 列 変 数 M を 最 大 回 答 数 mに 相当する数だけ用意する。 ②回答を M { l1 から M{mlに入力する。 I lと性別と ③ FREQプ ロ シ ジ ャ に よ り M{ の聞でのクロス集計を行ない、集計結果を 出 力 デ ー タ セ ッ ト D {j1 に出力するという 操 作 を I= 1から m まで m回繰り返す。 m) ④ 出 力 デ ー タ セ ッ ト D {I} (1 = 1 の対応する要素の総和を求め、 T A B U L A T Eプ ロ シ ジ ャ を 利 用 し て 出 力 す る 。 という煩雑な手続きを経た上でなければクロ . … . ス集計結果は得られない。 しかし、 4. 3で示した手Ii闘で無制限複数 回答形式の設聞のデータを回答選択肢の数だ 1に示す けの 2値 変 数 に 変 換 し て お く と 、 図 1 ような T A B U L A T Eプ ロ シ ジ ャ を 活 用 し 6. 1 ラ イ ブ の 実 箇 芸 術 の 鑑 賞 状 況 ラ イ プ の 実 演 芸 術 の 鑑 賞 状 況 は 表 2 に示さ れているが、過去にライブで実演芸術を鑑賞 した経験のある学生の比率(鑑ー賞経験者率) は 全 体 で 82.4%で あ り 、 男 女 別 で み る と 男 子 の 鑑 賞 者 率 は 13.1%で あ る の に 対 し て 女 子 は 91 .0% で 男 女 差 が 認 め ら れ る 。 この鑑賞経験者率における男女差は、過去 の 1年 間 の 鑑 賞 状 況 に 限 定 す る と 、 さ ら に 顕 著 と な る 。 す な わ ち 、 過 去 1年 聞 の 鑑 賞 経 験 者 率 ( 年 間 鑑 賞 経 験 者 率 ) は 53.2%であるが、 男 子 は 31.4%で あ る の に 対 し て 女 子 は 69.0% で 2倍 近 い 差 が 存 在 し て い る 。 一方、ジャンル別の鑑賞経験者率に関して は、オーケストラ(日本)、演劇、サーカス、 ニューミュージック(日本)、ロ y ク(日本)、 ミュージカル(日本)、能・狂言、合唱(日本)、 人 形 劇 、 歌 舞 伎 の 順 で 鑑 賞 経 験 者 率 が 20%を 超 え て 高 い が 、 過 去 l年 聞 の 鑑 賞 経 験 者 率 に 関しては、ニューミュージック(日本)、オー ケストラ(日本)、ロック(日本)、演劇、ロッ ク(外来)、オーケストラ(外来)、ミュージカ ル(日本)の![闘で 7 %を 超 え て 高 く 、 過 去 の 鑑 賞 経 験 と 過 去 1年 聞 に 限 定 し た 場 合 の 鑑 賞 経 験との聞では鑑賞されるジャンルに相違がみ ‑ 307

表 2. ラ イ ブ の 実 演 芸 術 ジ ャ ン ル 別 の 鑑 賞 経 験 率 と 鑑 賞 希 望 率 l能 ・ 狂 昌 2文 楽 3歌 舞 伎 4現 代 歌 舞 伎 5そ の 他 伝 統 演 劇 I 6演車J 7ポ ピ ュ ラ ー 演 劇 I 8新 派 ・ 新 国 庫J 9現 代 的 小 劇 場 1 0外国劇団の芝居 1177チュ 7演劇l I 1 2 児童車J 1 3人形劇 1 4その他現代演劇 1 5 オペラ・オペレッタ(日本) ! l( 外来) 1 6 オベラ・オベレ ， 1 7 日本人の創作オベラ 1 8 ミュージカル(日本) 1 9 ミュージカル(外来) 2 0 レビュー 2 1 その他オベラ等 2 2 日本舞踊・伝統芸能 2 3 民俗・民族舞踊(日本) 2 4 民俗・民族舞踊(外来) 2 5 パレエ(日本) 2 6 パレエ(外来) 2 7 モダンダンス(日本) 2 8 モダンダンス(外来) 2 9 舞 踏 ・ パ フ 才 一 7 ンス(日本) 3 0 舞踏・バフ才一マンス(外来) 3 1 その他舞踊・舞踏・バレエ 3 2 オーケストラ(日本) 3 3 オーケストラ(外来) 3 4 ピアノリサイタル(日本) 3 5 ピアノリサイタル(外来) 3 6 弦楽器リサイタル(日本) 3 7 弦 楽 器 リ サ イ タ Jレ(外来) 3 8 室内楽(日本・外来) 3 9 管楽器(日本・外来) 4 0 声楽リサイタル(日本) 4 1 声楽リサイタ Jレ(外来) 4 2 合唱(日本) 4 3 合唱(外来) 4 4邦楽 4 5 その他クラシァク音塗 4 6 ジャズ(日本) 4 7 ジャズ(外来) 4 8 ロ y ク(日本) 4 9 ロック(外来) 5 0 ニューミュージック(日本) 5 1 ニューミュージック(外来) 5 2 7才一ク(日本・外来) 5 3 シャンソン(日本・外来) 5 4歌謡曲 の1 也ポ 5 5民 認 ピュラー音楽 5 6そ 5 7 洛語・漫才 5 8浪曲・議談 5 9 芸能ショー 6 0大衆演劇 6 1 サーカス 6 2奇術 6 3 その{也大衆芸能 也ライブ 6 4 その 1 倍賞経験(希希望望))の あ る 学 生 鑑賞経験{ のない学生 主 主 敬 全過体去の男鑑子賞径験率 女子 過全去体i年間男の子銭貧経玄験杢 率 全体今後の男鑑賞子希望率 女子 2 2 .7 3 3 .5 8 2 0 .1 4 2 .4 1 o .4 9 3 7 .3 1 8 .2 8 2 .5 3 6 .6 7 4 .9 4 1 9 .8 3 1 5 .6 3 21 .5 6 O .5 6 1 0 .1 9 7 .1 0 1 .3 6 2 6 .0 7 9 . 0 8 3 . 0 3 O .3 1 9 .5 1 5 .3 7 4 .7 6 1 5 .3 8 1 0 .5 6 5 .3 7 1 .8 5 5 .3 7 3 .2 1 o .3 7 4O .4 0 1 6 .3 7 1 9 .6 4 1 0 .7 5 1 6 .0 6 9 .7 0 1 2 .4 8 1 4 .7 6 1 0 .6 9 4 .8 2 2 2 .4 8 7 .6 0 6 .6 1 O .3 1 7 .2 9 8 .1 5 2 7 .1 8 1 7 .5 4 2 9 .4 6 7 .9 1 3 .8 3 2 .4 1 1 5 .4 4 2 .1 0 1 .4 8 1 6 .0 0 o .9 3 6 .5 5 3 .4 0 3 6 .8 1 5 .0 6 o .4 3 o .3 7 8 2 .4 0 1 7 .6 0 9 .7 3 5 . 4 4 1 .1 2 o .6 2 o .0 0 1 .2 3 5 .6 2 9 .4 8 1 .7 4 0 . 7 4 o .2 5 1 .2 3 。.74 O .4 9 O .2 5 ( .7 3 1 8 .8 3 2 .9 3 2 .0 4 2 .9 6 1 .1 2 O .8 0 1 .4 8 O .1 2 1 .( 9 5 .0 5 3 .2 7 1 . 67 0 . 2 5 3 .0 8 6 .3 0 8 .0 0 4 .6 1 O .6 8 O .1 2 1 .2 3 3 .2 0 1 . 91 O .6 2 O .4 3 O .1 2 0 . 7 4 ( .0 8 0 . 7 5 7 .3 9 2 .6 6 1 .0 0 4 .3 1 O .6 2 O .1 2 1 .1 1 7 .6 6 3 .1 8 2 .1 2 1 2 .9 6 1 . 37 4 .5 6 O .9 3 O .2 5 1 .6 0 O .2 5 0 . 0 0 O .4 9 5 .0 5 2 . 7 2 O .3 7 1 .4 8 O .9 3 O .3 7 2 .1 0 O .3 7 3 .8 2 O .3 7 4 .9 3 2 .6 6 4 .3 9 O .2 5 8 .5 0 1 .7 2 1 .1 1 o .5 0 o .5 6 o .0 0 1 .1 1 1 .3 6 O .3 7 2 .3 4 1 .4 2 O .3 7 2 . 4 6 噂 。4 3 0 . 0 0 o .8 6 1 0 .8 7 3 .9 9 1 7 .7 3 4 .1 6 7 .8 4 1 .4 9 1 4 .6 9 1 .3 7 8 .0 0 4 .8 2 o .3 7 9 .2 4 4 .3 2 1 .1 2 7 .5 1 4 .3 2 O .6 2 8 .0 0 4 .3 9 O .8 7 7 .8 8 0 .2 2 5 . 7 4 1 .2 5 1 1 .7 3 o .7 5 2 .7 1 1 .5 4 o .3 7 2 .7 1 7 .6 ( 5 .1 9 2 . 7 4 1 .7 3 O .5 0 2 .9 6 1 .6 1 O .6 2 2 .5 9 O .3 1 O .1 2 O .4 9 2 .9 6 2 .8 6 3 .0 8 4 .2 6 2 .8 6 5 .6 7 1 0 .8 7 8 .9 7 1 2 .6 8 8 .5 9 9 .4 6 7 .7 6 1 2 .6 0 7 .3 5 1 7 .8 6 2 .6 6 1 .3 7 3 .8 2 1 .1 7 1 .3 7 o .9 9 1 .4 2 o .1 2 2 .7 1 3 .4 0 ! .8 7 4 .9 3 o .1 9 o .1 2 o .2 5 1 .4 2 1 .2 5 1 .6 0 3 .4 0 2 .4 9 4 .3 1 o .1 9 o .0 0 o .3 7 1 .6 7 O .8 7 2 .4 6 O .5 6 O .6 2 O .4 9 2 .5 3 3 .8 2 1 .1 2 O .6 2 O .5 0 0 . 7 4 o .1 9 o .2 5 O .1 2 o .4 3 o .5 0 o .3 7 5 3 . 2 4 3 7 .3 6 6 8 .9 7 4 6 . 7 6 6 .0 3 2 .6 4 31 8 0 3 8 1 2 L . i l l 1 4 .5 8 9 .3 9 3 0 .7 0 1 6 .0 0 1 .6 1 .0 0 21 1 4 .7 0 8 .1 5 1 .7 4 1 1 4 .3 9 7 .3 5 4 .3 2 4 .3 2 1 .3 0 1 3 .3 4 2 4 .7 7 6 .1 8 2 6 .9 3 3 8 .1 1 7 .4 1 1 .0 5 9 . 0 8 7 .1 6 9 .9 4 1 1 .8 0 21 .0 0 7 .3 5 9 .5 1 1 0 .9 9 1 4 .1 4 1 .1 7 .1 2 21 31 .6 9 1 6 .3 7 2 2 .0 5 11 .6 7 1 4 .5 8 1 .4 3 1 1 2 .6 0 8 .8 3 1 0 .5 6 7 .9 7 .0 6 11 7 . 7 8 O .9 3 1 5 .5 7 2 6 .1 3 2 0 .3 2 2 6 .6 2 2 6 . 0 7 2 0 .0 7 9 .8 2 9 . 3 9 8 .3 4 3 .1 5 1 .1 1 2 2 .9 8 5 .4 4 8 .8 3 7 .2 9 1 9 .5 2 1 2 .1 1 1 .2 4 o .4 9 7 8 .6 3 21 .3 7 1 .6 1 9 UH 1 2 .3 3 1 .9 9 1 3 .7 0 1 .3 7 o .1 2 2 7 .0 2 5 .1 1 O .6 2 3 . 7 4 2 .2 4 1 2 .2 0 1 0 .4 6 1 3 .7 0 O .1 2 3 .1 1 3 .4 9 O .5 0 11 .4 6 3 .9 9 O .2 5 0 . 0 0 2 .9 9 2 .3 7 1 .1 2 2 .2 4 1 .1 2 1 .3 7 O .0 0 2 .8 6 o .8 7 o .1 2 3 0 .7 6 8 .4 7 8 .0 9 2 . 7 4 7 . 7 2 2 .8 6 5 .7 3 7 .1 0 ( .6 1 1 .2 5 1 3 .2 0 1 .9 9 2 .9 9 O .3 7 6 .4 8 6 .3 5 2 3 .9 1 1 8 . 4 3 1 9 .8 0 4 .8 6 2 .9 9 o .2 5 9 .8 4 1 .2 5 1 .4 9 1(. 8 2 o .7 5 5 .1 " 1 2 .6 2 2 9 .7 6 ( .9 8 o .6 2 o .3 7 7 3 .7 2 2 6 .2 8 8 0 3 3 3 .0 0 5 .0 5 2 6 .6 0 3 .4 5 0 . 8 6 4 7 .4 1 .3 3 11 4 .4 3 9 .6 1 7 .6 4 2 7 .4 6 2 0 .6 9 2 9 .1 9 O .9 9 1 7 .2 4 1 0 .5 9 2 .2 2 4 0 .5 2 1 4 .1 6 5 .7 9 O .6 2 1 5 .8 9 8 .2 5 8 .3 7 2 8 .3 3 1 9 . 8 3 9 .3 6 3 .6 9 7 .8 8 5 .5 4 o .6 2 5 0 .0 0 2 4 .1 4 31 .0 3 1 8 . 7 2 2 4 .2 6 1 6 .3 8 1 9 .2 1 2 2 .(! 1 6 .7 5 8 .3 7 .6 5 31 1 3 . 0 5 1 0 .2 2 。 .2 5 ι00 9 .9 8 3 0 .3 0 1 6 .5 0 3 9 . 0 4 1 0 .9 6 4 .6 8 4 .5 6 2 0 .9 4 2 . 8 3 1 .4 8 1 7 .2 4 1 .1 1 7 . 8 8 4 .1 9 ( 3 .6 0 5 .1 7 0 . 2 5 o .3 7 91 .0 1 8 .9 9 8 1 2 1 2 .7 0 1 6 .5 0 7 .7 2 1 1 .0 8 2 3 .7 9 3 7 .5 6 1 0 .7 1 21 .1 8 1 .8 7 1 .3 5 1 6 .0 6 2 5 . 8 6 1 0 . 3 4 1 8 .9 7 5 .8 5 1 0 . 4 7 9 . 3 4 1 3 .9 2 8 .2 2 2 0 .3 2 5 .8 5 8 .6 2 2 .9 9 5 .6 7 3 . 7 4 4 .9 3 1 .7 4 0 . 7 4 7 .9 7 1 8 .6 0 1 6 . 4 4 3 3 .1 3 4 .8 6 7 .3 9 1 7 .0 6 3 6 .7 0 2 4 .2 8 51 .7 2 5 .1 1 9 .6 1 1 .7 4 O .3 7 5 .3 5 1 2 . 8 1 5 .4 8 8 .8 7 4 . 0 ( 5 .8 5 1 4 .4 8 1 9 . 0 9 6 .7 2 3 5 .2 2 3 .4 9 11 .0 1 ' . 4 . 6 6 4 .2 3 1 6 .1 0 1 5 .7 6 7 .3 5 2 0 . 8 1 1 .2 5 1 .1 1 1 7 .9 3 2 4 .2 6 2 5 .7 8 3 7 .6 8 .8 0 1 0 .8 3 21 1 3 .8 2 3 0 .0 5 7 .6 0 1 5 . 7 6 9 . 8 4 1 9 .3 3 7 .6 0 1 5 .1 5 8 .8 4 1 6 .2 6 6 .4 8 11 .0 8 6 .3 5 1 4 .6 6 6 . 4 8 9 .4 8 7 .3 5 1 4 .7 8 5 .6 0 9 .8 5 1 .4 9 o .3 7 9 .0 9 1 2 . 0 8 1 .6 7 3 0 .4 2 21 2 0 .6 7 1 9 .8 3 2 7 .1 5 2 6 .1 1 9 . 4 3 2 2 . 5 4 2 1 5 .6 9 2 4 .3 8 9 . 0 9 1 0 .4 7 .9 5 6 .6 0 11 7 .6 0 9 . 1 1 3 .3 6 2 .9 6 1 .3 7 0 . 8 6 .3 0 2 4 .5 1 21 5 .4 8 5 .3 0 7 .9 7 9 .7 3 6 .1 0 8 .3 7 1 2 .8 3 2 5 .9 9 9 .7 1 1 4 .4 1 1 .2 5 1 .2 3 O .7 5 O .2 5 .4 8 8 5 .5 9 71 2 8 .5 2 1 4 .4 1 8 0 3 8 1 2 OD n u

られる。 ま た 、 過 去 1年 間 の 男 女 の 鑑 賞 経 験 者 率 を ジャンル別でみると、男子では最も鑑賞経験 率の高いロック(外来)でも 9.5%で 、 以 下 は ロック(日本)、ニューミュージック(日本)の 1 ) 闘である。 こ れ に 対 し て 、 女 子 で は 、 17.9%のニュー ミュージック(日本)をトップに、オーケスト 調査を例として、大規模統計調査データの入 力から集計・分析までのプロセスにおけるパ ソコン版 SASシ ス テ ム の 活 用 例 を 概 説 し 、 東京地区の学生を対象とした集計結果 l こ基づ ラ(日本)、オーケストラ(外来)、ミューシカ ル(日本)、演劇、ロ y ク(日本)、管楽器(日 本 ) の 順 で 鑑 賞 経 験 者 率 が 10%を超えるジャ ンルが存在しており、男女間では鑑賞経験者 率の差に加えて鑑賞ジャンルにも違いのある るものではないかもしれない。しかし、これ らは SA Sの 利 用 経 験 が l ヶ 月 に も 満 た な い 初心者がマニュアルと絡闘の上で試行錯誤を 重ねながら作成したプログラムであることを ご理解いただきたい。 ことがわかる。 なお、今後鑑賞してみたいジャンルについ て は 、 鑑 賞 希 望 者 率 が 20%を 超 え て い る ジ ャ ンルは 38.1%のミュージカル(外来)をトップ こ際しては、 ところで、プログラムの作成 i 過去の S A Sユーザー会論文集に記載された プログラムや出力結果が大きな参考となった。 一般にマニュアルの分かりにくさはよく指摘 に、オーケストラ(外来)、歌舞伎、ミュージ カル(日本)、ロック(外来)、ジャズ(外来)、 ニューミュージック(日本)、オペラ(外来)、 議語・漫才、ピアノリサイタル(外来)、オー ケストラ(日本)、バレエ(外来)、演劇、ロッ ク(日本)、ニューミュージック(外来)の順で 1 5ジ ャ ン ル が 挙 が っ て お り 、 学 生 の 聞 で は 外 来の実演芸術と日本の伝統芸能に対する鑑賞 希望が高いという特徴がうかがえる。 されるが、 SASに 関 し て は SASユーザー 会論文集をはじめとして多くの事例が発表さ れており、これらの蓄積は初心者にとっては マニュアルにも勝る情報の宝庫であるといえ る。したがって、発表される論文には、単』こ 出力結果だけを記載されるのではなく、プロ グラムもスペースが許す範囲でできるかぎり 多く記載して戴きたいと願う次第である。 今後は、追加調査も含めた全てのサンプル 6. 2 視 聴 覚 メ デ ィ ア に よ る 鑑 賞 状 況 視聴覚メディアによる実演芸術の鑑賞は機 器の所有率と密接な関係にある。そこで表 3 か ら 視 聴 覚 機 器 の 保 有 率 を み る と 、 C Dプレ イ ヤ ー の 所 有 率 は 88.9%で 50.3%の レ コ ー ド プレイヤーを逆転し、 V T Rの 所 有 率 は 7 2 .1 %に達し、衛星放送受信設備の所有率も 1 9 .2 %に達している。 こ の 結 果 、 表 4に 示 し た よ う に 映 像 メ デ ィ ア に よ る 実 演 芸 術 の 過 去 1年 間 の 鑑 賞 経 験 者 率は 66.0%と 3 人に 2 人 は テ レ ビ を 含 め た 映 像メディアで実演芸術を鑑賞しており、特に .1% と 高 く な っ て い 女 子 の 鑑 賞 経 験 者 率 は 71 る。また、ジャンル別では、ポピュラー音楽 データの入力を待って集計・分析作業を続け 環 て い く こ と に な る が 、 現 在 の S A S の稼働l 境では限界が存在することが判明したので環 の 鑑 賞 経 験 者 率 が 49.4%と高い。 一方、ラジオも含めた音声メディアによる 実 演 芸 術 の 鑑 賞 経 験 者 率 も 表 5 に示したよう に 75.7%と 高 く 、 ジ ャ ン ル 別 で は 映 像 メ デ ィ アと同様にポピュラー音楽の鑑賞経験者率が 高い。 果の一部である。研究代表者の早稲田大学永 山貞則客員数綬ならびに調査責任者の一橋大 学松田芳郎教授をはじめとする共同研究者の こ関して多くの有 先生方からは、本稿の作成 i 益な示唆を戴いた。また、共同研究者の一人 である神戸商科大学情報処理教育センターの 周 防 節 雄 助 教 綬 か ら は 多 く の S A S関 連 資 料 の提供を戴いた。ここに記して深謝いたしま す。 7. お わ り に 本稿では、 19 9 1年 か ら 1 9 9 2年 に か け て 実 施 した第 2回 「 現 代 青 年 の 芸 術 意 識 と 芸 術 行 動 」 いて簡単な考察を加えた。 本 稿 で は 、 い く つ か の SASプ ロ グ ラ ム を 示 し た が 、 こ れ ら の プ ロ グ ラ ム は S A S に習 熟されておられる方々にとっては新奇性のあ 境を改善した上で作業を進め、得られた成果 については別の機会に発表したいと考えてい る。 謝辞 本 稿 は 、 平 成 2 ・3 年 度 文 部 省 科 学 研 究 費 補 助 金 総 合 研 究 (A) Iわ が 国 文 化 ・ 芸 術 情 報 の 体 系 化 と 統 計 調 査 方 法 の 研 究 J (諜題番号 02305009、研究代表者永山貞目 1) に お い て 実 施された「現代青年の芸術意識と芸術活動」 調査(調査責任者松田芳郎)に関する研究成 ‑ 309一

表 3. 余 暇 関 連 機 器 保 有 率 全体 l ラジオ 2 テープレコーダー 3 レコードプレイヤー 4 CDプレイヤー 5 レーザーディスタプレイヤー 6 DAT 7 ヘッドホンステレオ 8 テレピ 9衛星放送受信設備 1 0 ビデオテープレコーダー 1 1 ビデオ周カメラ 1 2 カメラ 1 3 テレビゲーム援 1 4 ワープロ 1 5 ;マソコン 1 6 ピアノ 1 7 電子オルガン 1 8 シンセサイザー 1 9 その他の楽器 2 0 電話 2 1 7 ァクシミリ 2 2 自転車 2 3 オート，マイ 2 4 自動車 サンプル数 9 0 .8 0 9 2 .0 9 5 0 . 3 4 8 8 .8 8 9 .3 3 2 .0 4 6 3 .3 1 8 8 .3 3 1 9 .2 1 7 2 . 0 8 11 .1 4 6 3 .9 9 3 7 .2 5 4 0 .8 3 1 9 .5 8 .2 5 31 8 .9 6 5 . 0 6 2 9 .5 9 8 0 .6 7 7 .6 6 7 4 .S 5 .3 7 21 4 3 .1 1 Lm 所有率 {占有率) 女子 女子 全体 男子 男子 9 2 .4 0 8 9 .2 9 8 0 .5 4 8 4 . 4 3 7 6 .9 7 2 .7 7 8 5 .5 5 8 9 3 .2 8 91 .0 1 8 0 .3 0 .2 3 30 . 7 6 3 3 .3 7 2 4 9 . 4 4 51 8 .2 0 6 .( 5 7 0 .2 3 7 7 .7 1 6 91 .4 1 8 3 .0 5 8 .1 3 3 .5 8 1 2 .0 9 1 0 .5 9 5 .1 2 .3 7 1 .7 2 0 . 7 4 O .6 2 O .8 6 7 . 8 8 5 4 .7 3 6 6 8 .8 7 5 4 .3 8 4 5 .3 2 .( 0 ( 7 . 0 0 6 3 .7 6 3 0 .5 4 9 5 .3 9 81 2 .1 0 2 .9 9 1 7 .1 9 21 .3 1 1 .2 3 .8 4 1 3 .1 8 7 . 0 0 2 7 . 4 2 41 7 7 .3 3 6 .0 8 1 .9 8 3 .2 4 0 . 7 4 1 2 .4 5 11 .1 8 2 6 . 3 7 2 5 .1 6 2 7 .7 1 5 6 . 7 9 71 6 .6 0 1 9 . 5 8 3 2 .3 8 7 .0 2 4 8 .0 7 2 2 1 6 .9 2 1 5 .6 9 1 8 .2 3 3 4 . 8 7 (6.9 3 .3 0 9 .3 9 1 6 . 8 1 2 .0 9 2 6 .0 3 1 7 .1 7 1(.4 5 2 . 1 4 2 6 .1 1 1 5 .1 9 4 8 .3 7 1 .8 2 5 . 0 6 1 .7 4 6 .1 0 1 4 .6 8 3 . 7 4 3 .1 5 2 . 4 6 5 .3 5 .0 3 2 4 .8 9 2 4 .1 6 2 5 .6 2 2 8 .1 4 31 .3 2 3 8 .2 3 2 4 .3 8 6 .3 5 31 8 5 .0 6 7 1 .0 0 8 . 7 4 0 . 6 2 O .2 5 6 .6 0 8 .6 9 5 9 . 0 5 5 7 .5 3 6 0 .5 9 7 0 .4 9 7 4 .2 9 1 6 . 6 2 2 3 .S4 9 .8 5 2 8 .6 4 1 0 .7 6 1 2 .3 S 1 6 .0 6 8 . 7 4 4 5 .7 0 4 8 1 2 . 8 0 3 L..ill.一旦 3 8 1 2 (共有率) 男子 女子 1 0 .2 5 7 .9 7 1 2 .3 2 9 .3 3 7 .7 2 1 0 .7 1 1 9 .5 8 1 6 . 0 6 2 3 .0 3 1 8 .6 5 1 3 .7 0 2 3 .4 0 5 . 7 4 5 .4 8 6 . 0 3 1 .3 0 1 .7 4 0 . 8 6 ( .(8 1 2 .5 6 8 .5 9 .6 3 5 .3 2 31 0 .8 6 41 1 7 .1 1 1(.2 0 2 0 . 0 7 5 .4 9 5 4 4 . 6 6 3 3 . 8 2 9 .7 6 9 .2 2 1 0 . 3 4 3 7 .6 2 31 .6 3 4 3 .4 7 1 7 .6 7 1 5 .6 9 1 9 .5 8 2 3 .9 0 1 9 .1 8 2 8 .6 9 1 0 .1 9 9 .2 2 1 1 .2 1 2 .( 5 21 1 6 .8 0 1 . 06 3 .8 9 ( .3 6 3 .4 5 1 .9 1 1 . 62 2 .2 2 3 .9 9 4 .6 9 5 .4 2 .9 7 4 9 .3 5 4 6 .8 2 51 7 .0 4 5 .6 0 8 .S O 1 5 .5 0 1 2 .9 5 1 8 .1 0 1 4 .7 6 5 .1 4 . 4 3 9 .6 4 3 3 0 .7 6 2 2 .0 2 8 0 3 1 .6 1 9 8 1 2 全体 表 4. 視 覚 媒 体 に よ る 参考文献 実演芸術視聴率 全体 l伝統演劇 2現 代 演 劇 3 オベラ・ミ A ージカル 4舞踊・舞踏・パレエ 5 クラシヲク音楽 6 7大 ボ 衆 ピ 芸 A 能 ラー音楽 よく視聴する学生 ~数 3 .5 8 6 .3 0 1 2 .2 3 8 .7 7 1 8 .8 4 4 9 .3 5 1 8 .7 8 6 5 .9 7 1 .6 1 9 男子 1 .4 9 3 .2( ( .1 1 1 . 49 1 3 .9 5 4 9 .1 9 2 0 . 0 5 6 0 .7 7 8 0 3 女子 5 .6 7 9 .3 6 2 0 .3 2 1 6 . 0 1 2 3 .6 5 4 9 .3 8 1 7 .3 6 .0 6 71 8 1 2 1 )永山貞目j '(編)， ~わが副文化・芸術情報の 体 系 化 と 統 計 調 査 方 法 の 研 究 . ] ， 平 成 3年 度 科 学 研 究 費 補 助 金 ( 総 合 研 究 (A) 研 究 課 題 番 号 02305009) 研 究 成 果 報 告 書 ， 測 に 関 す る 基 礎 研 究 . ] ， 昭 和 62年 度 科 学 研 H m助 金 ( 特 定 研 究 ( 1) 研 究 副 題 許 号 究'iJ 6212401~) 研究成巣訓告者， 3 )折 橋 微 彦 . i t l . i 7 j 淑子， 部紀要.] ， 第 58号， pp.233‑275， 1990. 実演芸術聴取率 4) 大 久 保 恒 治 ・ 松 田 芳 郎 ， 会依 6 ポピヨコA巴~fiラ金u2ー音楽 7大衆 よく鹿取する学生 総数 1988. I現 代 背 年 の 芸 術 意 識 と 芸 術 活 動 (2) J ， ~関東学院大学文学 表 5. 隠 覚 媒 体 に よ る l伝統演劇 2現 代 演 劇 3 オベラ・ミ A ージカル 4舞踊・舞踏・バレエ S クラシック音楽 1992. ~わが国の芸術活動の動向予 2 )三善晃(編)， O .5 6 0 . 1 4 4 .2 0 1 .4 8 2 8 .2 3 6 9 .3 6 5 . 4 4 1 5 .6 6 1 .m 男子 O .2 5 O .2 5 1 .6 2 O .8 7 1 9 .9 3 1 0 .2 4 6 .1 2 1 5 .0 9 8 0 3 女子 O .8 6 1 . 23 6 .7 7 2 .0 9 3 6 .3 3 6 8 . 4 7 4 .1 9 7 6 . 2 3 8 1 2 II現 代 青 年 の 芸 術意識と芸術行動調査」による若者の芸術 へ の 参 加 形 態 J ， 第 55回 日 本 統 計 学 会 全 国 大 会 論 文 集 ， pp.11‑12， 1987. 5) 辻 新 六 ・ 有 馬 昌 宏 ， ~アンケート調査の方 法.] ， 朝 倉 書 居 、 1987• 6 )周防節/i.ll， Iア ン ケ ー ト 調 査 の 初 期 入 力 テ ー タ の 作l i X と エ ラ ー ・ チ ェ ッ ク J ， ~デー タ・チェ y ク傑準システムの開発に関する 調 査 研 究 報 告 書 ( 昭 和 61年 度 ) J ， 総 務 庁 統 計 局 統 計 基 準 部 ， pp.39‑56， 1987 . 7)宮腰光 1 1 ; ' 1 ， IP C版 S A S と 他 ソ フ ト ウ ェ ア の 汎 用 デ ー タ 交 換 ユ ー テ ィ リ テ ィ J， 『日本 S A S ユ ー ザ 一 会 論 文 集 . ] ， pp.415 ‑423， 1989. ‑ 310 ‑

付図調査票

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現代青年の芸術意識と芸術活動

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① こ れ ま で に 鑑 賞 し た こ と の あ る 槽 目 的 摘 の AlO
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* い ず れ の 掴 目 も 鑑 賞 し た こ と が な い (Aに 1つも Oが つ い て い な い } 唱 告 に は 、 右 の 口 仁 レ 印 で チ ェ ッ ク 告 。
① こ の 1年 間 に 生 て 鑑 賞 し た こ と φあ る 担 自 の 帽 の 84
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* い ず れ の 橿 目 も 鑑 賞 し た こ と が な い { 固 に 1つも Oが つ い て い な い } 喝 古 に は 、 右 の 口 に レ 印 で チ xック l
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① 過 圭 に 鑑 賞 し た こ と が あ る か な い か に か か わ ら ず 、 今 値 峰 置 し て み た い 祖 目 的 帽 の ClO
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この 1年 間 に 倍 賞 し た も の の 中 で f
DIT.に残っている のがあり阜すか。あれば、 3つ 車 で に つ い τ、その，.目的コート、周名、劇唱名 l下喪にニー l
e入 下 さ い .
ま た 、 そ の 時 の 切 符 の 入 手 方 法 と 同 行 者 に つ い 、 M当 の 番 号 lJつだ吋 Oで 囲 み 、 切 符 の 価 値 l [ 1内 に ご 記 入 下 さ い 。 価 値 は 大 悼 の ので結構です。
車 た 、 祖 目 コ ー ド は 0 1の 1から 6
4車での書骨でお蓄え下さい。

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Q6
. あなたは、"術館・ギャラリー・情物館へ、あるいはデパートや公民館などで開価される喪術担賞金や風示舎などへ行かれますか@

5Q6‑ 1.

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あ な た が よ (I~ (J+的ジャンル円口帽にレ印でチ皐 γ タ金入れ.さらにそ

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Q9
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5. 大学・大午院(11 1 制の高専r.~1l!中波'1<(')<半世古む}

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. あなたが現在住んで紛られ 位置 P小遣いなどについてお問いします.

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1当する項目的ロ園にレ印でチ;z̲"，タして F害、、
1.0 (1宅過半一一一→ F
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tlJlについて Aから Cまでについてお許 A トきい ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ̲ F I 2 . あなと個人町絹用はあリますか.
2 口自宅外通学‑，
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. あなたは.車院の瞳かから小遣いを買ゥたり.仕 i
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日本 S A Sユーザー会 (SU G卜 J) P C版 S A Sシ ス テ ム の た め の ハ ン ド メ イ ド ・ ユ ー テ ィ リ テ ィ ・ プ ロ グ ラ ム 周 防 節 雄 神戸商科大学・情報処理教育センター H a n d ‑ . a d eU t i l l t yP r o g r a . sf o rP Cv e r日 i o no ft h eS A SS y日t e . 安行 Setsuo Suoh I n f o r m a t i o nS y s t e m sC e n t r e .K o b eU n i v e r s i t yo fC o n m e r c e .G a k u e n ‑ n i s h i阻 a c h i .N i s h i ‑ K u .K o b e6 5 1 ‑ 2 1J a p a n . 8 ‑ 2 ‑1 PC版 SASシ ス テ ム で 大 き な デ ー タ の フ ァ イ ル 処 理 を し た り デ ータペースを構築する場合、処理時間とファイル容量の都合上、作業の各段階で 生 成 さ れ る 主 な SASデ ー タ セ ッ ト を 保 存 し て お き 、 次 の 段 階 の 作 業 で 必 要 に 応 じ て 再 利 用 す る の が 作 業 能 率 の 点 か ら は 望 ま し い 。 こ の や り 方 の 難 点 は 、 SAS データセットが多〈なりがちで、少し日数を経るとそれぞれの中味が何であった かの記憶が薄れ、いざ使おうとするとデータ内容の確認に手間取ることである。 こういう時は P R O CP R I N Tや P R O CD A T A S E T Sを 使 え ば よ い が 、 L I B N A M Eス テ ー ト メ ン ト 等 々 を そ の た び に パ ン チ し て い て は 煩 わ し い 。 ま た 、 大 き な SA S デ ー タ セ ッ トをそのまま P R O CP R I N Tで O U T P U Tウ イ ン ド ウ に 表 示 し で も 、 特 定 の 属 性 を 持 つ オ プ ザ ベ ー シ ョ ン だ け を 見 た い 時 に は 時 間 と 忍 耐 が い る 。 こ の よ う な 作 業 を ノ f ラメ ー タ の 指 定 だ け で 手 軽 に で き る SA Sユ ー テ ィ リ テ ィ ・ プ ロ グ ラ ム を 紹 介 す る 。 キーワード: ユーティリティ・プログラム、 S A S / A S S I S T、 S A S / F S P、 P R O CF S E D I T 1.はじめに メ イ ン フ レ ー ム 用 S A Sの 場 合 に も 当 て は ま る こ と だ が 、 特 に 、 処 理 速 度 と 記 憶 容 量 の 点 で 制 限 を 受 け る PC版 SASシ ス テ ム 上 で 大 き な デ ー タ の フ ァ イ ル 処 理をしたり、データベースを構築する場合、作業の各段階で生成される主要な S ASデ ー タ セ ッ ト は 保 存 し て お き 、 次 の 段 階 の 作 業 で 必 要 に 応 じ て 再 利 用 す る の が 作 業 能 率 の 点 か ら は 望 ま し い 。 こ の や り 方 の 難 点 の ひ と つ は 、 S A Sデ ー タ セ ットが多くなりがちで、少し日数を経るとそれぞれの中味が何であったかの記憶 が薄れ、いざ使おうとするとデータ内容の確認に手間取ることである。こういう 時は P R O C P R I N Tや P R O CD A T A S E T Sを 使 っ て い く つ か の SA Sデ ー タ セ ッ ト の 内 容 を 順番に見ていくのだが、 L I B N A M Eス テ ー ト メ ン ト を 初 め と す る S A Sジ 四 プ を た と え 数 行 で も そ の た び に パ ン チ し て い て は 煩 わ し い 。 ま た 、 大 き な SASデ ー タ セ ットをそのまま P R O CP R I N Tで O U T P U Tウ イ ン ド ウ に 表 示 し で も 、 特 定 の 属 性 を 持 つ オプザベーシ回ンだけを見たい時には時間と忍耐がいる。 本 稿 で は 、 こ の よ う な 作 業 を パ ラ メ ー タ の 指 定 だ け で 手 軽 に で き る S A Sユ ー ティリティ・プログラムをいくつか紹介する。これらのプログラムのいくつかは 問 機 の こ と が SAS/ASSIST、 SAS/FSPで も 比 較 的 簡 単 に 出 来 る 処 理も含まれているが、教育機関では搭載していないこともあり、また、教育的観 点からマクロ言語使用の訓練にもなるため作成、使用している。 その他、大きなデータを処理するときに便利なユーティリティ・プログラムと して、データが大きくて外部テキストファイルとして多数のファイルに分割され て い る 場 合 に 、 SASに よ る 本 来 の 処 理 に 入 る 前 に 、 ハ ー ド デ ィ ス ク に ひ と ま と め に す る S A Sプ ロ グ ラ ム や 、 大 き な ク ロ ス 表 を 縮 小 印 刷 し で も 頻 度 の 数 値 が よ く 見 え る よ う に 半 角 表 示 を 全 角 に 変 換 す る S A Sプ ロ グ ラ ム も 合 わ せ て 紹 介 す る 。 ‑3 1 5

2 . データセ y トを確認するユーティリティ・プログラム PC版 S A Sシ ス テ ム で 大 き な デ ー タ を 処 理 す る と き は 、 要 領 よ く コ ン パ ク ト な SASデ ー タ セ ッ ト の 集 合 を 編 成 す る こ と が 重 要 と な る 。 同 時 進 行 で 領 数 の プ ロ ジ ェクトが走っている場合は特にそうである。また、プロジェクトが進行中はハー ドディスクに入れたままでよいが、一段落ついたところでフロッピーディスクに セ ー プ し て ハ ー ド デ ィ ス ク か ら は 待 避 す る の が 普 通 で あ る 。 こ う し た SASデ ー タ セ ットがいくつも増えてくると管理上の問題が生じてくる。作成してから時聞が経 ったデータセットの場合、中味が何だったか忘れることも多い。当然、ある程度 のドキュメントは残しているが、直接内容を見て確かめることも多い。 時には特定のデータセットを探し回ることもよくある。こういう時はおよその 検 討 を つ け て PROC PRINT で 順 次 デ ー タ セ ッ ト を 見 て 行 く が 、 た と え 数 行 の プ ロ グ ラ ム で も 手 聞 が か か る 。 そ こ で 、 次 に 示 す SASプ ロ グ ラ ム U TI 干PROCPRNTの 械 に デ ータセット名をマクロ変散に指定するだけで済むユーティリティ・プログラムを 用意しておくと便利である。このプログラムはコメントステートメントにもある 様に、先頭から任意の件数のオプザベーションの表示を指定できる。全部のオプ ザ ベ ー シ a ン を 表 示 さ せ た い 時 は マ ク ロ 変 数 OBS̲NO を 適 当 に 大 き な 数 、 た と え ば 99999に し て お け ば よ い 。 SAS/FSPの ユ ー ザ な ら PROC FSEDIT、 ま た は 、 PROC FSBROWSEを 使 っ て も よいが、教育機関では搭載していないことがあり、そういうユーザには重宝する と 思 う 。 実 際 、 こ の プ ロ グ ラ ム は 筆 者 が FSPを 使 い 始 め る 前 に 作 成 し た 。 た っ た 数 行 の プ ロ グ ラ ム で あ る が 、 SASデ ー タ セ ッ ト を 探 す の が 心 理 的 に 楽 に な る 。 I NCLUDEコ マ ン ド で こ の プ ロ グ ラ ム を す ぐ 呼 び 出 せ る よ う に フ ァ ン ク シ ョ ン ・ キ ー に設定しておけば一層手軽に使える。 I * ‑ーーーーーーーーー ' C : U T I H R D C P R N T ‑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ーーー一一ーーーー ‑ * I 1 * データセットのサンプル・リスト出力用ユーティリティ・プログラム * 1 I * ‑ ‑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ーーーー一一一一一一ー一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一 ‑ * I I 以下のマクロ変数を定義して下さい。指定されたオプザベーション数だけ データセットのサンプル・リストをプリント出力します。 ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ m ' A ψ命 守 昼 1 *ド ラ イ プ 名 と デ ィ レ ク ト リ 名 1 *デ ー タ セ ッ ト 名 ( 広 張 子 は 不 要 ) 1 : 寧必要なオプザベーシ aンの数 見L ET DRIV̲SUB 干 %LET DSNAME %LET DBS̲NO B :干MASAS ̲MSICALL 5 LIBNAME LIB̲NAME "&DRIV̲SUB"; OPTIONS NOCENTER NONUMBER LINESIZE=105 PAGESIZE=60; PROC PRINT DATA=LIB̲NAME.&DSNAMECOBS=&OBS̲NO); T1 T L E " デ ー タ セ ッ ト 名 = &DRIV̲SUB.型&DSNAME..SSD 初 め の RUN; &OBS̲NO. 件分"; [UTI HROCPRNTの 実 行 例 ] デ ー タ セ ッ ト 名 = 6:HADSASV ̲MSJCALL.SSD 初 め の 5 件 分 P A R T 06S DAN̲J日 20003 2日 日1 4 指開 術開 術開 ! i " 指開 NAH9J 秋田一雄 浅井陸 相井千秋 天国尚子 荒井健二 ‑ 316一 9:45 '.dnesdar. Mar 6 . J992

A 日 日R E S S I 日BS 東 京 都 斬 宿 区 南 3‑ II2ー 12 神 戸 市 東 湿 区 本 山 5‑5‑3 芦 屋 市 芦 屋 町 2‑ I8‑8 東 京 都 杉 並 区 杉 並 I4 町 田 市 町 田 南 1‑23‑222 I〒 168 2干 657 3 干 659 4 〒 160 5 干 I9 4 DANTA1 J I N R O K U UOI091 S E I R E K I ̲AGE91 MADMJR91 6 1R TH 日 T E L DBS 昭 31 開5 ・4・1 4 yMnyU9U9u 伺 n 町 1日・ 5 ・ 8 1911 1908 1913 1956 1930 22222 9120001 日2 9120日 日 日3 912日 日 日4 912日 912日005 03851 58438 n ︐ unO RURU ︐ 司 且 司 ︐ ︐ g 守FhU 一 ‑nMU一 33795 0 A dnHU 凋惜 円 nu ・︒ 凋 惜 守'nonuno 一 一 一 向 υ一 n4 daAT 5 一7 6 7 司 ' " ' 何 ︒ 向 a A T RVAUAURVAU aATnHunMU 12345 ・・ 昭 I6 1 2 明 4 1・ 7 ・日 また、変数の周性である数値型、文字型や長さもすぐに分かればなお良い。そ のために、 PROC DATASETS を す ぐ に 使 え る よ う に 、 SASプ ロ グ ラ ム UTIHROCDATA を用意している。 I*- 一一ー一一ーー一一 'B:UTI~PROCDATA' 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一一ーー一一 ‑ * I 1 1 * SASデ ー タ セ ッ ト の 変 数 一 覧 を リ ス ト 出 力 す る ユ ー テ ィ リ テ ィ ・ プ ロ グ ラ ム * 1 *一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 ‑ * I I 以下のマクロ変散を定義して下さい。 LIBNAME &DRIV̲SUB "&DRV.:Y&DRIV̲SUB"; OPTIONS LS=80 PS=60 NOCENTER NONUMBER; T1 TLE " デ ー タ セ ッ ト 名 =&DRV.: Y &DRIV̲SUB.Y &DSNAME..SSD"; 品D RIV̲SUB; CONTENTS DATA=&DSNAME; PROC DATASETS LIBRARYニ RUN; QUIT; 【U T1HROCDATAの 実 行 例 ] デ ー タ セ ッ ト 名 =B:VMADSASV̲MSICALL.SSD DATASETS PROCEDURE Data Set Name: Observations: Variables: Labe1 : MADSAS.̲MSICALL 4310 1 2 Type: Record Len: 222 ーーー一一 Alphabetic L ist of Variables and Attributes‑一一ーー 111 ル込wauynD 円I'100n3qLnoqLnuphυ'i Variable ADDRESS1 B[RTH̲D DANTA[ DAN̲[ D J[NROKU MADID91 MADMJR91 NAME91 PART SE[REKI TEL ̲AGE91 Type Len Pos Label Char 5 0 94 Char 1 8 170 Char 188 Num 8 4 Char 189 Num 8 1 90 8 2 Num 14 Char 22 2 8 Char 1 6 1 2 Num 8 198 Char 26 144 Num 8 206 ‑ 317ー YL YL P占 ・A AMHnu RUTi aAH問 nUFa nkUHMmh 一 一 一 一 一 一 ‑M剛山一 u 円hb nku HHU ︑ 肉 守l目・守l目・守l目 ‑ "w‑aaH "w‑VE‑‑MNH RMURMU 円︑u nHUnHUnHU n初旬 RHMRHU T‑uytuytu wAWAUA h ふ﹂苧 要 不 子 ψm 昼 彊 /拡 ︑ ︐ ︐名 名 川川リト 名トッ イレタ プクセ ラィ一 ドデデ III ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ * 1

目指すデータセットが見つかると、変数の分布状況を確認することが多い。まず、 PROC CHARTで 様 グ ラ フ に す る と 、 視 覚 的 に も 分 か り や す い 。 UT1 干CHART̲1は そ の た めのプログラムである。 I * ‑一一ーーーーーー一 'B:UTIVCHART̲l一一ー一一ーーーーー一一ーーーーー一一ーーーー一一ーーーー一一一ー一一ー一一ーー一一 ‑ * I I * S A Sデ ー タ セ ッ ト 名 と ， 変 数 を 指 定 し て ， そ の 頻 度 を 棒 グ ラ フ 化 す る . 本/ / ト 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一‑ * I u H1u'i ︑ 円A ︑ nuttunwu nuaAnn aA円 し Iυ M川 T i M川 :umaA nku‑M岡山 UTpanu 一 一 一 一 = ‑um川 町 制 問 nkURHM HUMm FbFιaA %LET %LET "u ︐.mm‑ I %LET ︑ 側 本 TIE‑MNHnMH R M H M uaAN nunHUHV 川 ソ 名 A1 舟ノ ' ﹁ レ J ア ︐ プ吋 サ名村 とト名 名ツ数 プセ変 守命守み守み イタS ラ一 A ドデS ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ 本以下のマクロ変数を定義して下さい。 LIBNAME LIB NAME "&DRIV̲SUB"; OPTJONS NOCENTER NONUMBER LINESJZE=80 PAGESIZE=60; PROC CHART DATA=LIB̲NAME.&DSNAME; HBAR &VAR̲NAME I DISCRETE; T1 TLE " デ ー タ セ ッ ト 名 = &DRIV̲SUB.干日 SNAME ..SSD"; RUN; 【UT1 干C HART̲1の 実 行 例 】 データセット名= B :干MADSAS干̲MSICALL .SSD FREQUENCY OF MADMJR91 MADMJR91 FREQ CUM CUM FREQ PERCENT PERCENT 20 1 * 64 6 4 1 .48 1 .48 2 1 1 * * * * 212 276 4.92 6.40 22 1 * * * 137 413 3 .1 8 9.58 23 1 * * * * * * * * * * * * * * 700 1 11 3 16.24 25.82 24 1 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 1357 2470 31 .48 57.31 25 1 * * * * * * * * * * * * * * * * 809 3279 1 8 .77 76.08 26 1 * * * * * * * * * 473 3752 10.97 87.05 27 1 * * * * * 264 4016 6 .1 3 93.1 8 28 1 * * 76 4092 1 .76 94.94 1 * * * * 218 4310 5.06 100.00 29 ‑ーーーー一一ー+一一ー一一ーー+ー一一ーーーー+ーーー 400 800 1200 FREQUENCY このようにしていくつかの変数を見ていくと、複数の変数の多重クロス表が見 たくなる。とりあえず、二重クロス表を見るために、 U T1 HREQ̲1を 用 意 し た 。 1 : ト一一ー一一ーー一一 ' B:UTIHREQ̲I‑一一一ーーー一一ーー一一ーー一一ー ー一ーー一一ーーーーーーーーーーー一一ーー一一 ‑ * I I * S A Sデ ー タ セ ッ ト 名 と ， 2変 数 を 指 定 し て ， そ の ク ロ ス 表 を 出 力 す る . * 1 /トー ー ー ー ー ー 一 一 一 一 一 一 一 一 ー 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 ー 一 一 一 一 一 一 一 ‑ * I ‑ 318‑

I 以下のマクロ変数を定義して下さい。 * 1 %LET DRIV̲SUB = B :干 問 ADSAS 1 *ド ラ イ ブ 名 と サ プ デ ィ レ ク ト リ 名 1 *デ ー タ セ ッ ト 名 * 1 出L ET DSNAME MSICALL 1*8A 8変 数 名 1* 1 1*8A 8 変 数 名 2* 1 出L ET VARNAMEl = JINROKU 出L ET VARNAME2 MADMJR91 1 *出 力 リ ス ト 一 行 分 の 桁 数 * 1 出L ET LS *(65‑135桁 ま で ); 135 LIBNAME LIB̲NAME "&DRIV̲SUB"; S PAGESIZE=60; OPTIONS NOCENTER NONUMBER LINESIZE=品L PROC FREQ DATA=LIB̲NAME.&DSNAME; TABLES &VARNAMEI*&VARNAME2; TITLE " デ ー タ セ ヴ ト 名 = &DRIV̲SUB.V&DSNAME..SSD"; RUN; 干FREQ̲Iの 実 行 例 】 [UT1 デ ー タ セ ヲ ト 名 = B:VMADSASLMSICHL.SSO TABLE OF JINiOIU BY MADMJR91 JINROKU IADMJR91 F r e Q U e n C l l P e r c e n t I 800 P c t 1 C o1 Pc t 1 2 0 1 2 1 1 2 2 1 2 3 1 2 4 1 2 6 1 2 6 1 2 7 1 2 8 1 291 TotaI 47 'onU B 2 8・ 3 83 78 3 ・ 11 ZI‑‑ ‑‑‑ nunU U 内 0000 OOB ‑‑‑ nununu 000 •• 1111 0000 0000 D 日日 DD 日 F 127l 002 0Do l‑‑1 3434 948B 4 ・ .. 150 13B ••• Ill‑ OB50 44OB E‑‑‑ B Il ‑‑nonO B448 148 0OD ‑‑‑ nunU7' o2 g7 g3 o ‑ DDO 日日日日 nununu ‑‑‑ 4 ‑‑‑ nu'anu 111 BOB3 288 日 ーーーーーーーーー+・・ーー・・ーー+ー・ーーーーーーー φー司ーーーーーー+ー・ーー，ーー司+ーーーーーーー， φー・ーーー‑‑‑+‑・・・・・ ・‑.・ー・・ーーー・ φーーー・ーーーー φーー司・・・ー・+ 日 Illl s 日 30 1040 ・ ・ ・ 5 7 0nu l ••• n4 li‑‑ 日日目︒ 勾 ︐ 勾 ︐ FDnU 120 n u l ‑‑11 430D BIOD E‑‑‑ 日 80 0 1 25EE ''qunu"t 4 ・‑‑ OBE ‑‑B l!!! 日 37 日 T‑‑qu 'iqu"tnu s ・. 7OS l111 7020 1 081 Eu‑‑‑ 2I7 E ・ ・ ‑ 帽 ︒ 4054 BIgl oo‑‑‑ 839 122 7530 2 B 3 7 1 ・・・ 242 B 2230 1B20 ・・・ 470 0 1 nL 8808 3 日 33 ‑‑‑ nu‑‑qu E 1111 ーーーーーーーー‑+‑‑‑‑‑‑・ー+ーーーーーーーー φー・ーーーーーー+ーーーーーーーー+ーーーーーーーー φ・ー・ーーーーー φーーーー・ーーー+ーーーーーーーー φ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 φ司ーーーーーーー+ー・ーー・ーーー・+‑‑‑ーーー司・，・・・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・ φ Tot.I 6 4 1 .4 6 212 4.92 1 3 7 3.18 700 16.24 1367 31 .48 B09 18.77 473 10.97 2日4 7 6 日. 13 ' 1 .7 6 218 6.06 4310 100.00 ここまでで大体の分布状況が分かると、次に特定の属性値を持つオプザベーシ ョ ン を 個 々 に 見 た く な る 。 そ の た め に は 、 次 に 示 す SASプ ロ グ ラ ム U T1 干I R̲DSを 用 意している。該当するオプザベーシ aンがたくさんある場合に、出力の件数をマ ク ロ 変 数 OBS̲NOに よ っ て 制 限 で き る よ う に な っ て い る 。 全 て の オ プ ザ ベ ー シ ョ ン を出力したいときは適当に大きい数をそこで指定しておけば良い。 PROC FSEDITで は 、 複 数 の 変 数 に 対 し て 同 様 の こ と が で き る が 、 こ こ で は 、 一 変 数 分 の 検 索 結 果 を マ ク ロ 変 数 TEMPで 指 定 し た SASテ ン ポ ラ リ ・ デ ー タ セ ッ ト に 格 納 す る こ と で 一 応 対 応 し て い る 。 つ ま り 、 検 索 結 果 を 干 SASWORKに 残 し て お く 。 例 え ば、二つ以上の変数の A N D : を取る場合は、まず最初の変数について該当するオプザ ベ ー シ g ン を 全 数 検 索 し 、 SASテ ン ポ ラ リ ・ デ ー タ セ ッ ト TEMP1 に格納する。次に、 「 ド ラ イ ブ 名 と デ ィ レ ク ト リ 名 」 の マ ク ロ 変 数 DRIV̲SUB を A :干SASWORK(A ドラ イプに干 SASWORKが あ る 場 合 ) 、 デ ー タ セ ッ ト 名 の マ ク ロ 変 数 DSNAME を TE MP1 1こし、 格 納 用 テ ン ポ ラ リ ・ デ ー タ セ ッ ト の マ ク ロ 変 数 TEMP を TEMP2と し て 、 再 び こ の プ ロ グ ラ ム を 実 行 す れ ば 良 い 。 最 初 の 検 索 結 果 が も う 要 ら な い と き は TEMP2は TEMPI 319

のままでも良い。また、二変数の O Rを 取 る と き は 、 先 に 各 変 数 に つ い て 検 索 結 果 のデータセット T EMPlと TEMP2を 用 意 し て 、 DATAス テ ッ プ で SETス テ ー ト メ ン ト に よ り二つを一緒にし、識別番号の F IRST変 数 を 用 い て 最 初 の オ プ ザ ペ ー シ a ン だ け O UTPUTす れ ば よ い 。 こ の 複 数 の 変 数 の ORの 場 合 も ユ ー テ ィ リ テ ィ ・ プ ロ グ ラ ム 化 で きるが、実際上は、その都度 I Fス テ ー ト メ ン ト で ORを 使 っ て プ ロ グ ラ ム を 組 む 方 が計算時聞は早いので作ってはいない。 1 : 車 ーーーーーーー一一 ' B : U T L V I R ̲ D S ‑ーーーー一一ーーーーー一一ー一一ーーーーー一一ー一一ーーーーー一一ーーーー一ーーーーー ‑ * I 1 : 車 車/ データセット検索用ユーティリティ・プログラム 1 *一 一 一 一 一 一 一 一 ー ー 一 一 ー ー ー ー ー 一 一 ー 一 ‑ 一 一 一 ‑ ー 一 一 一 一 一 一 ー ー ー ー 一 一 一 一 ー ‑ * 1 車 以 下 の マ ク ロ 変 数 を 定 義 し て 下 さ い 。 当 該 オ プ ザ ペ ー シ aン だ け か ら 成 る S AS データセットを作ります。もし、必要なオプザペーシ回ンの数を指定したい時は マ ク ロ 変 数 OBS̲NO に よ っ て 指 定 し て 下 さ い 。 na aA Fann1A9u Au n H UH 円U 河n nv し nHU9u aA円 M m川M m日via‑‑A UT‑‑nnu'EA ‑‑nuaA'i n 口 ‑umn司噌i し %LET %LET %LET %LET ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ 出L ET nHUF"M HHuvMH 聞 FOEhaAnU 日 間 M目 FUUNH v'AA‑Huv‑ N刊nMM'EU円︑u ' E且U EHFaaAaARu nHUnHU"u'"w'AHHV 1 *ド ラ イ プ 名 と デ ィ レ ク ト リ 名 車/ * 1 /車データセット名(主主張子 SSDは 不 要 ) / 車S AS変 数 名 * 1 / 車S AS変 数 の 値 ( 文 字 型 は " で 阻 む ) * 1 /車必要なオプザペーシ aン の 数 * 1 車 以 下 の マ ク ロ 変 散 は ， 普 通 は そ の ま ま で よ い .， * 1 目LET LINESIZE = 80 /車一行のサイズ(バイト数 ) /車格納用テンポラリ・データセット * 1 出LET TEMP = TEMPl 干 nr na ︐ .nHυl M m目 守 H 目 ι "l u n H υ M M刊 nu n ︑ 円D FU .. ︐ 市E且 干E α o ι n・ ︐ . 1ANNUM刊 + n r 円U TiTi MNHHUUFM nし nUTi M川 H ‑ ・ nHu nHVM .N H n"M ︐ .n H u︐ 作 M岡山門"しM 目 .︐干 ι nl ι 戸︑ し aAHU E ‑ M N H ' I U 干‑ 円 ua n ︐ .MmUHn・ ︒αυoαvv ・ = 町同日目則" nr AHVFHUR"u nnumum nuaAaA 'lAH M 同 nrnHURHU h柏 市Ba Fu tu"v' ド' T10α ︒ F H L M R駒田 AAFay‑ l 干 a ‑ n nU . ︐ ‑ ‑ LIBNAME LIB NAME "&DRIY̲SUB"; OPTIONS NOCENTER NONUMBER LINESIZE=品LINESIZE PAGESIZE=60; し 一 一 名 リノ ‑F . ︐ セ 肝夕 刊一 日象 川検 M対 T索 nn" nr 且 ・ ' puyL M M nvA'E且n n HV'E M N H ι n nuu'EIHHU J7ア RUN; &DRIY̲SUB.干&DSNAME . .SSD"; 【UT1 干l R̲DSの 使 用 例 】 検索対象データセット名= B :干MADSAS干 ーD ANCER.SSD OBS NAME9l 子 京 東 現代舞踊 OBS ADDRESSl 干 156 OBS PART 東 京 都 世 田 谷 区 坂 下 1‑ 1‑ 3 TE L o3 ‑ 3 3 3 3‑ 3 3 3 3 昭 2 マ ン シ a ン 怖 の 木 333 BIRTH̲D MADID91 ・4 ・10 9111262 ‑ 320‑

3. 誼 散 の MS‑DOSテ キ ス ト フ ァ イ ル を ひ と つ に ま と め る SASプ ロ グ ラ ム の 初 期 入 力 フ ァ イ ル と し て 、 比 較 的 大 き な MS‑DOSテ キ ス ト フ ァ イ ルを入力作業するとき、多人数でそれぞれ分担を決めてフロッピーに入力するこ とがある。最終的にはそれらのフロッピーにあるファイルを順序よく並べてひと つの意味のあるファイルとなる。この場合、これら祖散のファイルのまま、 SA5プ ログラムに読ませてひとつの 5 ASデ ー タ セ ッ ト を 作 る こ と は も ち ろ ん 可 能 で あ る が 、 その時、うまく全部のファイルが読まれたかをチェックするのが一苦労である。 ここに挙げるユーティリティ・プログラムは、あらかじめこうした複数の外部テ キストファイルをひとつの初期入力ファイルとしてハードディスク上にまとめて くれる。 M5‑D05の場合、 C O p yコ マ ン ド で 同 様 の こ と が で き る が 、 フ ァ イ ル の 数が多いと間違いも起きやすく、確認作業に手間取ることになる。ちなみに、以 下に挙げる実行例の場合は、 COPY C:ULTRA̲A.DAT + C:ULTRA̲B.DAT + C:ULTRA̲C.DAT F:ULTRAMAN.DAT で同じことができる。 1 : トーー一一一ーー一一 ‑C:UTIVMERGED05一一ー一一ーーーーーーー一一ーーーーーーーーーーーーーー 一一ー一一ー一一ーーーーー ‑ * 1 1 : 車祖数の I I S ‑ D 0 5テ キ ス ト ・ フ ァ イ ル を 一 つ の MS‑DOSフ ァ イ ル に マ ー ジ し ま す 。 車 / 1 * 1 *下 の ① * 1 ③にパラメータをセットして下さい。 * 1 / ト 一 一 一 一 一 ー 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 ー 一 一 ‑ *I /ト一一一一一一一一ーー 一一 一ー 一ー一一一一一一ー一一一一一一一‑ ‑ * 1 I ①作られる M 5‑D05フ ァ イ ル 名 ; FILENAME OUT 'F:ULTRAMAN.DAT' / ト 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 ー ー 一 一一‑‑**車**車車車料****‑̲一一一 ‑ * 1 I ②マージされるファイルの数を教えて下さい. ; % LET NUMBER= 3 ; /ト一一一一一一一一一一一一一一一ーーー一一一一一ー一一一一ー一一一‑***ト ‑ ‑ * I 1 *③ マ ー ジ さ れ る フ ァ イ ル 名 ('drive名 :directory名， ) を 順 に 並 べ て 下 さ い * 1 / 車 FILENAMEの 後 の 1 N に は そ の 末 尾 に 1 ， 2，3・ ・ ・ と 1 ) 聞に付けて下さい .* 1 FlLENAME I N l 'C:ULTRA A.DAT' FILENAME l N 2 'C:ULTRA̲B.DAT' FILENAME IN3 'C:ULTRA̲C.DAT' ; /車一一一一一ー一一一一一一一一一一一ーーー一一一‑‑****車***:1:*草川草本 * u‑‑*I ‑ ‑loa 1 * nu n ι qL 臼 UN‑‑ μ n 制問 ・ ' nUVA Z4 ・ ・ Y EhM nL =nU 円以上 M M M ︑ ︑ ・ ・ ・ q'u‑o vtan ド U 伊u ︑ Mm 川 FιAHT‑ n h u u N日 晶 n nFμanHU nroanu n H U n k u taF 伊 F"UAHunMU EupuνA 問・'= HU JFr M山 口 U n u n k u n H V M問川nドu n U ド M m川 ‑nkυ FEnUMm nkUMM川U N日刊 U U R M L an‑M 同日 干 i M 川n H L M ‑ ‑ o a u m川 nMaHM山 ・ nzf 'nU 'nu AH nし AAMN‑UHpa i nUT‑Fspu‑nu‑‑'uh M川 Anoa‑uFunHurlu 申 l nUMN1iumpurluuU1A nznuzlFSAHnhuuunu‑‑ 小 'MNRMMNEl lAHMN aAFunz ' l s N H F r F u z z p a nHunkuytu t wHM 川 ytUAHUAHu 伊 a‑nwuoん 'nU nuyinununuaAyinu M問 nunrnrT﹄ 干iTl ・'nUTlprwAMn ・ ' 官 位 n N U M M川M M川H H U 円以M 上 A 川 h 門u HUnHunw比a m A H H U nυ M山 門 卜 vy‑‑anrnkunhMMN円しnunkuUNHnn nUAHpuaAFUFZ YlumM Mmumum 問 TlVAWAVAVAWA nr n H U ・ 問川 円以上M n H U んw 〆f s a ‑ ノ ︑' a n a m A ︑ ・ a n LM ド ・ ' ・︐干 ・ 3 2 1一 ︐ .nku これで全ての準備ができました。サプミットして下さい. * 1

[実行結果】 MV ル﹄マ ヵ ・ ひン リにラ カめト ピだたル きのウ セ正の ル蹄義 かう りな vhv ンひンとン 星つにマとマンマ 流うめラリにラュにラ はをたトカめトピめト ク敵のルピだたルユたル 一らウきのウピ家のウ トぼのセ正のが専地の マでくル郷義門球 プの等 ヲ ハV な 円J v L﹄ ン リカトら我 Mたツか ーしワ国ぞ 川手百光来 A ‑に 万 の た EL HUU ︻二 ︼るツ等プの等ン等 ン ンマ 灯てエら我カトら我ガのら我 星つにマ 州に慢のたに万のたに猷のた ュにラ ピめト ユたル ピ家のウ U 日 ﹂ T Jけ ジ か た ツ か た 治 か 州つの国ぞしワ国ぞし退団ぞ 流うめラ はをたト ク敵のル 一らウ 門球 ︻一 刊胸自光来手百光来手怪光来 マでく ン等 が専地の 口ガのら我 トぼの 口てエら我 るツ等 山けジか AL つの国ぞ "HU 山た治か ーし退国ぞ A ‑に 猷 の た 日手怪光来 日胸白光来 1u A ‑に 慢 の た vL [三 "HU [一 4 . PROC FREQか ら の ク ロ ス 表 の 頻 度 表 示 を 全 角 文 字 に 変 換 す る PROC FREQに よ っ て 大 き な ク ロ ス 表 を 出 力 す る と き 、 LINESIZEや PAGESIZEを で き るだけ大きく取り、できれば一枚のクロス表に収まれば大変見やすい。以下に挙 げる SASプ ロ グ ラ ム は 、 LINESIZE=250、 PAGESIZEニ 1 00に 収 ま る 大 き さ の ク ロ ス 表 を 出力する。ただし、このままでは印刷ができないが、一太郎の縮小印刷機能を使 え ば B 4用 紙 に 印 刷 で き る 。 こ の 時 の 葉t t点 は こ れ を A 4や B 5用 紙 に 更 に 縮 小 コ ピーすると、数字が肉眼で読みとり難くなる。そこで、このプログラムはある程 度の制限付き(プログラム中のコメントステートメント参照)ではあるが、全体の 表の大きさは変えずに、半角文字で表示された頻度の数字を全角文字に変換して くれ、縮小コピーしでもなんとか読み取れる表を出力する。その際、見やすさの 点から頻度がゼロのセルはプランクに変換する。 /薄:ーー一ー一一ー一一ー 'B:UTIYCONV̲ZEN‑‑ ー ー ーーーーーーーー ーーーー一一一ーーーーーーー一一ー一一ーー一一 ‑ * 1 1 * PROC FREQで 出 力 し た ク ロ ス 表 の 半 角 の 数 字 を 全 角 に 変 換 す る 。 車/ 1 * 頻 度 Oは ， 見 や す さ の た め に プ ラ ン ク で 表 示 す る 。 車/ 1 * * 1 1 1 * 実 行 上 の 制 限 : セ ル 中 の 数 字 は 段 高 4桁 ま で 。 ( % の 場 合 は 小 数 点 含 む ) * 1 * 表 の 右 端 の TOTA L欄 の 数 字 は 最 高 5桁 ま で 。 ( 小 数 点 含 む ) * 1 1 * NOCENTER オ プ シ a ン で 出 力 し た ク ロ ス 表 に 限 る 。 * 1 1 * * 1 1 * 以 下 の 2つ の マ ク ロ 変 数 を 定 義 し て く だ さ い 。 本/ /ト一一一一一一ー一一一 ー ー ー ー 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一‑ ‑ * 1 読 み 込 む ク ロ ス 表 の ド ラ イ プ 名 ; %LET DRIVE =F 読 み 込 む ク ロ ス 表 の フ ァ イ ル 名 ; %LET FNAME = TBL却に 4.JXW /ト一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一ーー 本 車 FILENAME IN1 本/ "&DRIVE.:&FNAME"; ︐ っ OPTIONS NOCENTER NONUMBER NODATE LINESIZEニ250 PAGESIZE=100; TI T L E ; u

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【変換後のクロス表】
書 3.4.1 昭和回毎から回年までの XI!!の事提訴の存民状況(朝、乙〉と毘露中骨創

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日本 S A Sユーザー会 (SUGI‑J) ー ユ. ア レ ノ の達人 マ ー す 告 百I :f壬毛妄 JI1 テクニカルブレイン株式会社 SAS D0 C um en t a t i0 n U s in g ιEL O V J K o dT LU O E a u ot r u ‑ ‑ nT qa‑‑a q a r ι &目︑ wao OLqa gBi 9uau EA 咽 slT ‑ ‑ a Hco ‑In‑ uc ‑Jh3 つ 一 o e釘 KT4 ~ S A S応 用 シ ス テ ム 課 ニ 、a 仁1 ソフトウェアとマニュアルの関係は、ドライブと地図の関係に似ている。地図が見やすく 案内が親切なものであれば快適なドライブが楽しめるし、そうでなければ道に迷ってさんざ んな自にあってしまうだろう。一般論としてコンビューターのマニュアルはわかりにくいと こ誘い込むのが目的としか思えない書き方をしているマニュアル 言われている。事実、迷路 l も 目 に つ く 。 そ れ に 比 べ れ ば S A S のマニュアル(英文は除く)は見やすい方だか、 ~!!nill'こ 読 も う と い う 気 に は な れ な い 。 そ こ で 、 SASの ビ ギ ナ ー ユ ー ザ を 対 象 に し て マ ニ ュ ア ル (その他のドキュメントも含む)を効率よく利用する方法を考えてみたい。 キーワード: 英文マニュアル、 日 本 語 マ ニ ュ ア ル 1 言言言吾 ι〉皇室 4 ま言三Eカ 〉 つ ナこ 『ベルリンの壁は壊せても言語の壁は域せない』というくらいの英語音痴の私にとって S A S の英文マニュアルを見るのは苦痛以外のなにものでもなし、。ところが S A S のマニ斗 アル(特に最新パージョン)は、ほとんど英文なのである。出来れば死んだフリをしたいの だが、 S A Sの 担 当 S E ( 弊 社 は ソ フ ト 開 発 会 社 ) と い う 看 板 を 掲 げ て い る 手 前 そ れ は 許 さ 1 ]辞 典 ( 研 究 社 発 行 ) を 片 手 l こ、マニュアルと れない。かくして、冷汗を流しつつ、新英和 [ 格闘するわけである。しかし、大学受験の頃より英和辞典を調べる回数が多いというのはど ういうわけだ。まったくもって顕がいたい・・。 毎 度 、 こ の パ ー タ ン が 続 く の で 以 下 の よ う な 対 応 策 を 考 え て み た 。 しかし、 どオLもこ t t も問題があり実用にいたっていない。 ① 翻 訳 の プ ロ (外部スタッフ)にマニュアルを訳させる。 翻 訳 の プ ロ で も S A Sの プ ロ で は な い の で 、 誤 訳 が 多 く な る 。 従 っ て 、 訳 が 正 し い か どうか自分で全てチェックする必要がある。 ②新入社員 i こ訳させる。 上 記 と 問 機 の 問 題 が あ る 。 ま た 、 SA Sをま1 1っ て い る 社 員 に 訳 さ せ て も 、 英 語 が 得 意 で こ 1 ヶ月ほどかかった。 なければノイローゼになる。実は、弊社の社員もリハビリ l ワ 臼 ヴ ー

③英語の得意な社員に知りたい所だけを訳してもらう。 その人聞が必要なときにすぐ確保できるとは限らない。 ④自分で英語をマスターする。 時間と費用がかかるうえ、その根性もない。 ⑤ S A S の経験者で、 O Sやハード l こも詳しく、英語が出来て、性格が良い社員を 募集する。 そんな人聞が入社してくれたら苦労しない。 。結論・・英文マニュアルだからといって逃げるわけにはいかない! 2 : マ ニ ュ ア ノ レ の 問 是 亙 点t パカな話はこれくらいにして本題に移ろう。 嫌悪症の原因をいくつかあげてみよう。 SASに 限 ら ず 一 般 的 な 話 と し て マ ニ ュ ア ル ※マニュアル全般の問題点 ‑自分の知りたいことがどこに書いであるかわからない(網羅的である) .索引がわかりにくい ・注釈が多すぎる 0 .専門用語が多い 0 .{ 9 J I題 ( 使 用 例 ) が 少 な い 0 .文章ばかりで絵が少ない。 上 記 の よ う な 問 題 に 加 え て S A S のマニュアルには以下のような問題もある。 ‑日本語訳がなかなかでない。 ・日本語の表現が不適当で結局何を説明しているのかわからない。 他にもいろいろあると思うが、これくらいにしておく。日本語マニュアルが無いのは論外 として、なかにはマニュアルという性梅上避けられない問題もある。たとえば、マニュアル が網羅的であるという問題は、全ての機能を解説しなければならない点に原因がある。その ため、内容を詰め込みすぎて制躍的になってしまうのである。 。結論・・マニュアルを活用するためには読む側の工夫が必要である。 と い う わ け で 、 次 ペ ー ジ 以 降 か ら S A Sの マ ニ ュ ア ル 体 系 、 お よ び S A S の マ ニ ュ ア ル (その他のドキュメン卜も含む)の効率的な利用方法について解説する。 ‑ 328

3 : S A S O J守 ' よ ニ ュ ‑ ‑ y ‑ /レイJ 本長長 S A S システムカ心てージョン 5か ら パ ー ジ ョ ン 6こ ，F 多行するとともに S A S Institute I n c . は ド キ ュ メ ン ト 体 系 を 見 直 し て い る ( 判 ) 。 パ ー ジ ョ ン 5の 時 代 は 全 て の プ ロ ダ ク ト に U ser 0 Jえば S AS/Gl IA P I IU s e r 'sGuideなどがそうである。 sGuideが存在した。 j I U s e r 'sGuide プ ロ ダ ク ト の 概 要 、 使 用 例 を 盛 り 込 ん だ カ 。 イ ド 的 部 分 と 、 構 文 お よ び 詳細情報を盛り込んだリファレンス的部分で構成される。 と こ ろ が 機 能 が 増 え る に つ れ 11 mの 頁 数 が 飛 躍 的 に 増 え 、 ガ イ ド 部 分 と リ フ ァ レ ン ス 部 分 を 切 り 放 す 必 要 が で で き た 。 そ の 結 果 、 パ ー ジ ョ ン 6よ り 以 下 の よ う な ド キ ュ メ ン ト 体 系 に なったわけである。 ※ドキュメント新体系 各 プ ロ ダ ク ト は 次 の 5種 類 の マ ニ ュ ア ル で 情 成 さ れ る ( 但 し 、 プ ロ ダ ク ト に よ っ て は 複 数 の 性 質 の マ ニ ュ ア ル を ま と め て l冊 に す る ケ ー ス も あ る ) : Introductory Guide Usage Guid巴 Reference Guide Syntax Guide : Operating System Specific Documents (入門書的なもの) (カ イドブック) (詳細なリファレンス) (クィックリファレンス) (専門書的なもの) 上記は英文ドキュメントの体系であるが、日本語訳されても同棟の体系となる(当然、 日本向きにアレンジされるが・・)。 ※B ASE/SASを 例 に 取 っ た ド キ ュ メ ン ト 体 系 ( 日 本 語 版 ) Introductory Guide . ‑ ‑ ‑ ー ー ー ー ー‑ 1 Usage Guide ーー」ーーーーーー ー ー① S AS ヵーイドブック Reference Guid巴 一 一 一 ‑ ‑ ， 一 一 一 ー ②S AS ラ ン ゲ ー ジ リ フ ァ レ ン ス ガ イ ド : AS プ ロ シ ジ ャ リ フ ァ レ ン ス ! ー 一一一ーーー③ S Syntax Guide 田町田ーーーーーーー一一ーーーーーーー④ B ase SAS ク イ ッ ク リ フ ァ レ ン ス Operating System Specific Documents ‑‑‑‑現在の所、該当するドキュメント縦し; ‑‑ ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ーーーーーー一一一一ーーーー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ̲ . . . ̲ . . . . J ① ④ ま で 、 パ ー ジ ョ ン 5I I 寺代のマニュアルと比較して読みやすくなっている。特に、 S A Sガ イ ド ブ ソ ク は Q & A形 式 で 構 成 さ れ 初 心 者 で も 利 用 し や す く な っ て い る (SA S 出版局の苦労がしのばれる・・)。 なお、上記マニュアルはノぜージョン 6.0 3対応で、 6， 0 7の マ ニ ュ ア ル は ま だ 訳 さ れ て いない。 ヰl詳 細 は S U J1 ‑1 '8 9の 論 文 WSA Sの マ ニ ュ ア ル は ど こ に い く の か 一 日 米 の 新 ド キ ュ メ ン 卜体系~ (SA S出 版 局 久保元治氏)を参照。

4 ， : j 圭人への五基 ￨￨その 1、 SASマ ニ ュ ア ル の 師 、 構 成 を 覚 え る ￨ ) 闘を調べるのに埼玉の地図を見るのがバカげているように、ただいたずらにマニ 東 京 の 道1 ュアルをみても無駄である。したがって大雑把でらいいからマニュアルの体系や、構成を頭 に入れておくべきである(体系は前ページを参照)。参考までに、機能別にどのマニュアル を見ればいいかをまとめておく。 ノイージョン 6.0 3 DATAス テ ッ プ の ス テ ー ト メ ン ト 全 般 sase/SASク イ ッ ク リ フ ァ レ ン ス ランゲ、ージリファレンスカ'イド 下記以外の一般的なプロシジャ (PRINT、 SORT等) B a s e / S A Sク イ ッ ク リ フ ァ レ ン ス 統計関連のプロシジャ (REG、 ANOVA、 GLM等) S A S / S T A Tユ ー ザ ー ズ ガ イ ド グラフ関連のプロシジャ (GCHART、 GPLOT等) S A S / G R A PIlクィックリファレンス S A S / G R A PIlユーザーズガイド AF関連のプロシジャ、 SCL (BUILD等) S A S / A FU s e r 'sGuide FSP関連のプロシジャ、 SCL (FSEDIT、 FSPRINT等) S A S / F S PU s e r 'sGuide フ&ロシジャリファレンス力。イド こ対応したユーザーズカ その他、各プロダクト i イドがある( IML、 OR、 Q C等)。 パ ー ジ ョ ン 6.0 6以 降 DATAス テ ッ プ の ス テ ー ト メ ン ト 全 般 SAS Language 下記以外の一般的なプロシジャ S A S Procedures Guide 統計関連のプロシジャ S A S / S T A TU s e r 'sGuide Y o l m e l & Yolme2 グラフ関述のプロシジャ S A0 jG R A Pl IS ortware Y o l m e l & Yolme2 AF関 連 の プ ロ シ ジ ャ S A S / A F Software U s a g ea n d Refarence FSP関 連 の プ ロ シ ジ ャ S A S / F S P Software U s a g ea n d Refarence SCL関 連 S A SS c r e e nC o n t r o l Language そ の 他 、 各 プ ロ ダ ク ト に 対 応 し た ユ ー ザ ー ズ ガ イ ド が あ る ( IML、 OR、 Q C等)。 ηυ

￨!その 2、 SA Sの セ ミ ナ ー テ キ ス ト を 入 門 書 と し て 利 用 す る ￨ マニュアルが苦手という人は、最初にセミナーテキストを見ることをお奨めする。 1 9 9 2年 0 6月 0 1日現在、 SA S社 が 主 催 す る 定 期 セ ミ ナ ー は 以 下 の 18コ ー ス で あ る ( 詳 細 は SA S セ ミ ナ ー コ ー ス ガ イ ド 参 照 ) 。 こ れ ら の セ ミ ナ ー テ キ ス ト は 、 月J I 売を行なっているのでテキ ストのみを手にいれることが可能である。 BASE/SAS SAS/AF.FSP SAS/GRAPH SAS/STAT SAS/ASSIST その他 入門、基本、プログラミング、レポート、マクロ言語 BASEI、BA S E I A F入門・ FS P入 門 GRAPHI、 GRAPH日 統計入門、回帰分析、主成分分析、分散分析、クラスター分析 ASSIST/DMS 移行セミナ一、不定期セミナー カメリット こ構成されているのでマニュアルよりははるかに見やすい 0 ‑テキストは例題集的 l ・ソースプログラムが記述されているので、プログラムを組むときの参考になる。 大デメリット ‑実際の業務にフィッ卜する例題があるとは限らない 0 .例題を意識し過ぎると応用がきかなくなる。 その 3、 ク ィ ッ ク リ フ ァ レ ン ス を イ ン デ ッ ク ス 替 わ り に 利 用 す る ‑ f ク 現在、 SA S出 版 局 よ り Base SASク イ ッ ク リ フ ァ レ ン ス と SA S/ GR A P [ イ ッ ク リ フ ァ レ ン ス の 2冊 ( 定 価 千 円 ) が 販 売 さ れ て い る 。 内 容 は キ ー ワ ー ド ( 機 能 ) 集 に 簡単な解説をつけたものである。編集は A BC I I 国だか、キーワードの前に何に使えるかが書 い で あ る の で 見 や す く な っ て い る ( 例 : セ ッ シ ョ ン を 終 了 す る に は A B O R Tス テ ー ト メ ン ト)。従って、クィックリファレンスを索引にして、詳細をランゲージリファレンスカ。イド やプロシジャリファレンスガイド ( Y 6 . 0 3な ら 日 本 語 訳 あ り ) で 補 足 し て い く と 効 率 的 だ ろ う 。 索引 Base SAS ?イマ?) l7 1レ i " J . . (XXX; iT ‑メ トYト ( X X X 7 "D: ， t ; /t SAS/GRAPH ? イ ヴ ? リ7 1レ i " J . . (XXX; iTー ト メY 、 ト XXX 7 " 口: ， t : ， t ‑t ) 詳細 ランゲージリファレンスカーイド プ@ロシジャリファレンスガ イド G R A P H リファレンスカーイド カメリット ‑コンパクトサイズなので持ち運びに便利。 ‑要点だけまとめであるのでどこに何が書いであるのか見つけやすい。 大デメリッ卜 f lIでは対応しきれないことが多い。 ‑ プ ロ グ ラ ム の 使 用 例 が 無 い の で 、 こ れ 1l

l 1その 4、 パ ー ジ ヨ ン 5の マ ニ ュ ア ル も 活 用 す る ￨ 現在、 SA Sの パ ー ジ ョ ン は 6 (その中でも V6.04とV6.07が あ る ) が 主 流 と な っ て い る が パ ー ジ ョ ン 5/SASも ま だ ま だ 健 在 で あ る 。 当 然 、 最 新 パ ー ジ ョ ン の SA Sユーザはノ fー ジョン 6用 の ド キ ュ メ ン ト を 見 る わ け で あ る が 、 パ ー ジ ョ ン 5用 の ド キ ュ メ ン ト に も 訳 に 立 つ 記 述 が あ り こ れ を 利 用 し な い 手 は な L。 、 S A Sの プ ロ グ ラ ム は 上 位 互 換 と な っ て い る の で パ ー ジ ョ ン 5の 例 題 は 、 ほ と ん ど そ の ま ま パ ー ジ ョ ン 6で利用出米ると考えてかまわない。 SAS Application Guideから抜粋した、外部ファイル同士のコピー(ある外部ファイルから、 特定のレコードのみ別の外部ファイルへコピー)の例題。 外部ファイル I N llAAAAAAAAAAAAAA 22BBBBBBBBBBsBB日 l1CCCCCCCCCCCCCC l1DDDDDDDDDDDDDD 22EEEEEEEEEEEEEE llFFFFFFFFFFFFFF I 外 部 フ ァ イ ル OUT DATA NULL INFILE I N FILE OUT ; INPUT CODE $1‑2 ' TI lE N PUT INFILE I F CODE='ll RUN; llAAAAAAAAAAAAAA l1CCCCCCCCCCCCCC l1DDDDDDDDDDDDDD llFFド ド ドF FドFドFFFF そ の 他 SAS Application Guide(こは下記の係な例題が含まれている。 ‑レコードごとに変数の数が異なるデータを読む 0 .多重回答の再加工 ・複数のデータセットのマージ ・エラーの診断(構文エラー、論理エラー等) 巴 tc カメリット ‑パージョン 6よ り 日 本 語 訳 さ れ た マ ニ ュ ア ル が 多 い ( 例 : SAS/OR U s e r 's Guide等) ・内部処理的な解説が加えられたマニュアルもある ( { y l ):SAS U s e r 's Guide Basics等) ・ 応 用 的 な 例 題 が 親 切 に 解 説 さ れ た マ ニ ュ ア ル も あ る ( 例 : SAS Application Guide等) 大デメリット ‑ パ ー ジ ョ ン ア ッ プ で 機 能 が 大 幅 に 変 更 さ れ て 、 パ ー ジ ョ ン 6で は あ ま り 役 に 立 た な い も のもある (SAS/AF、 SAS/FSP等)。 ‑当然、パージョン 6か ら 追 加 さ れ た 新 機 能 (ASSIS 、 丁I N S I G I I T等)には役に立たない。 。 備 考 ・ ・ パ ー ジ ョ ン 5 (日本語)のドキュメントでパージョン 6で も 充 分 利 用 可 能 な もの(パージョン 6で も 日 本 語 訳 が 出 て い る も の は 除 く ) 。 ま た 、 パ ー ジ ョ ン 6.07のユーザならノ fージョン 6， 03の日本語マニュアルも活用するとよい。 • SAS U s e r 's Guide Basics • SAS/OR U s e r 'sGuide • S A S / G R A P H { 9 1 )題 築 • SAS A p p lication Guide • TABULATEプロシジャ例題集 • SAS Introductory Guide υ υ ︽︿ ︽︿ η〆 臼

￨ lその 5、 SASユ ー ザ 会 の 論 文 集 を 利 用 す る 1 1 SASユーザ会の論文集は、 SASを 理 解 す る 上 で 訳 に 立 つ 情 報 が 満 載 さ れ て い る 。 特 に SASイ ン ス テ ィ チ ュ ー ト の 論 文 は SASの 最 新 機 能 に つ い て ふ れ て い る も の が 多 く 、 マ ニ ュアル替わりに利用できる(しかも日本語である点がありがたし、)。 以下 l こ 、 SA Sパージョン 6の ユ ー ザ に と っ て マ ニ ュ ア ル 替 わ り に 使 用 で き る 論 文 を 紹 介 しておく。 なお、論文集はユーザ会に参加すれば手に入るが、パックナンバーを間入することも可能 である。購入手順は通常のマニュアルの申し込みと問機である。 タイトル 著者 掲載頁 . 8 9 S A SV e r s i o n 6 を使用したセミナー菅沼!システム 山本二郎 2 1 1 . 8 9 S A S 6 . 0 6 エンジンの紹介 平田明弘 3 2 3 . 8 9 V e r s i o n 6 . 0 6 の紹介 萱肝真一郎 4 4 7 . 8 9 V e r s i o n 6S A S / Aド 拡 張 テ ー ブ ル 作 成 機 能 1 : : 1 上志位J 4 5 3 . 8 9 V e r s i o n 6S A S / A F アプリケーション作成のヒント 松谷尚子 4 6 7 .9 0 T h eS A SS y s t e mr e l e a s e6 . 0 6u n d e rV M S 今城義高 3 2 9 . 9 0 S A S / A C C E S Sl n t e r f a c eD s 2 . S Q L / D Sの紹介 矢作浩行 3 9 7 9 0 S A S / A C C E S SI nt e r f a c et oO R A C L E 田村憲利 4 0 5 .9 0 S A S / C O N N E C T の紹介 萱野真一郎 41 3 .9 1 S A S / G R A P l lR e l e a s e6 . 0 6 の拡張点 谷内富美 2 4 7 .9 1 メインフレーム S A S6 . 0 6 J 機能について 鈴木一彦 2 7 3 .9 1 V e r s i o n 6B a s eS A S プロシジャの拡張機能 松谷尚子 3 0 5 A S / S Q L プロシジャのコンセプ卜 9 1 S 佐藤元昭 3 5 3 年度 。備考 上 記 の 論 文 の 著 者 は す べ て SASイ ン ス テ ィ チ ュ ー 卜 ・ ジ ャ パ ン の ス タ ッ フ で あ る 。 そ の 他、ユーザサイドの論文 i こも参考にすべき点が多々あるので参照するとよい。 ペ n u 内 ペu qペU

￨￨その 6、 オ ン ラ イ ン ヘ ル プ を 利 用 す る

l

マ ニ ュ ア ル と は 系 統 が 違 う が 、 S A S システム i
こは全パージョンともオンラインヘルプが
用意されているので積極的に活用すべきである。特 i
こ、パージョン 6.0 6以 降 で は 一 部 日 本
語 ヘ ル プ に な っ て い る も の が あ る の で 利 用 価 値 は あ る 。 な お 、 ヘ ル プ ウ イ ン ド ウ は H E LP
キーを押すか、 H E L Pコ マ ン ド を 発 行 す る こ と で オ ー プ ン 出 来 る 。
※ P C ‑ S A S (Ver6.03) の ヘ ル プ ウ イ ン ド ウ ( 日 本 語 対 応 無 し )
コマンド選択形式

HELP
*7'Y3~ =
==) APPBNU

SAS SYSTEM I
I
E
L
P

Scro!! down f
o
r more se!ections

Examp!es: Se!ect Oplion ===> append (he!p on PROC APPEND)
sase procedures
APPEND
CORR
CALENDER
CPORT

FREQ

v
I
I
E
L
P
J"i'/ド===>

PROC APPEND adds observations from one SAS data set t
o the end of
anoter SAS data s
e
t
. Use PROC APPEND with SAS dala sets on!y.
PROC APPEND sASE=IOUT=!ibref DATA=INEW= FORCE;
sASE=IOUT= specifies the SAS data sel t
o which observations are

※ U N 1X‑ S A S (Ver6.07) の ヘ ル プ ウ イ ン ド ウ (1部 日 本 語 対 応 )

マウスクリック形式
ヘルプシステム:メインメニュー
データ管理

解説

レポート作成

モデル構築およびデータ分析手法

SA S言語

S A S グローノ fー ル コ マ ン ド

グラフ作成
ユーティリティ

S A S ウインドウ

T (次ページへ続く)
334

APPEND CATALOG CIMPORT v A P P E N D :索引 A P P E N Dプ ロ シ ジ ャ は S A Sデ ー タ セ ッ ト に 別 の S A Sデータ セットのオブザベーションを追加します。 紹介 構文 v A P P E N D :柿文 PROC APPEND sASE=IOUT= データセット DATA=INEW= データセット FORCE ; カメリット ‑オンラインヘルプなのでマニ斗アルを身近においておく必要がない0 .プログラムを開発しながら手軽に利用できる。 大デメリット ‑シンタックスの理解には役立つが、 SA S シ ス テ ム そ の も の を 理 解 す る の に は 使えない。 ・日本語対応していないヘルプ画面が多い。 335‑

その 7、英文マニュアルはキーワードと例題だけを拾い読みする あ る 程 度 S A Sの 概 要 を 理 解 し 、 プ ロ グ ラ ム が 組 め る よ う に な る と 、 マ ニ ュ ア ル を 見 る 回 数も増えてくる。ところが、最新パージョン ( V e r 6 . 0 7 ) のマニュアルは日本語訳されたらの がないので、どうしても英文マニュアルを参照せざるを得ない場合がある。そういう場合は 例 題 と キ ー ワ ー ド の み を 拾 い 読 み す る と 良 い 。 そ の 際 に 、 以 下 の 2点、も頭に入れておくとよ し 、 。 ‑キーワードには必ず意味のある名前が付いている。 (伊い削除の機能 = O E L E T E、更新の機能 = U P O A T E、等) ・キーワードはマニュアルの文章中、大文字で記述されている (例 :the 0 0 W H I L E statement ・・等) また、例題は実際にパンチし SA S システム上で動かしてみると理解が早 ~\o ※ S A S 1 an g u a g e に実際に記載されている例題 (P334) を取り上げ、 00 U N T I Lステートメン卜の使い方を理解してみよう。 d a t a' : ' : n u l l一 . ， 日= 0 n) =5 ) d ou ntiI( p u tn = n + l e n d; r u n; 、 ‑パンチの際に追加した記述。 この例題はこのままでは実行できなし、。なぜならこれらのステー卜メントは O A T Aステ ップの内部で使用するべきものだからである。したがって、パンチの際は O A T Aと R U N というキーワードを追加する必要がある。 0 0 U N T I L以前に P U Tステートメン卜の機能がわからない場合は下記のように P PUT ステー卜メントのみ実行してみればよい。 LOG ウインドウに~ N = 0~というデー タ が 出 力 さ れ る 。 こ れ で P U Tステートメントは変数のデータを L O Gウインドウ i こ出力す る機能があるということがわかる。他にわからないステートメントがあれば同械の手順で確 認する。 d a t a n u l l ; n = O. p u tn = r u n. つづけて例題を実行してみる。 L O Gウインドウには下記のような出力が得られる。 d a t a n u ll̲; n = O; d ou n t i l ( n) = 5) p ut n = n + l e n d r u n "; L O G N = l N=2 N=3 N=4 ‑ 336一

ここまでくれば DO‑UNT1LEが 繰 返 し 処 理 の 機 能 を 持 ち 、 そ の 繰 返 し 回 数 は 括 弧 内 に記述した条件を満たすまでということがわかる (Nの値は 4でスト y プしているため)。 マニュアルに記述されている英文はその機能を説明しているだけである。 この例で示したように、 j y l j題さえついていればわざわざ英文を読む必要はないのである。 そしてリファレンスにはほとんど例題が付いている。英文マニュアル鎌悪症のあなたも恐れ ることはない! 女メリット ‑キーワードだけの拾い読みなので、英語が苦手でも利用できる。 大デメリット ‑文章を読まないので、特記事項、限定事項などの細かい注意点を見逃してしまう。 。備考(下記の点、も考慮すると良い) ‑パージョンが違っても日本語訳がある場合は、まずそららのマニュアルを見るべきであ る。機能的にはほとんど変わっていないケースが多い。 ・マニュアルを見る際、 S e e A l s o (関連事項)の項目は必ずチェックすること。 例 え ば 上 記 の 例 で い う と DO‑OVER、 DO‑WHILEな ど が 関 連 事 項 と し て あ げ られている。これらのキーワードも合わせて覚えることで応用がきく。 ~-，.【 MEMO 】 r/_ .r_〆_..._，_〆 _，r_，_，_，_/_，_，_，_/_，_，_，_，_，_/_，_/_，_ノ-/-/-/-，_，-，-，，-可 n︿U

5 、そのイ也の利用方法 その他のドキュメントの利用方法について、思いつくままに記述する。 ‑マニュアル嫌悪症の原因の一つに『専門用語がわからない』というのがある。だから S A S 専用の用語集をつくる。 ‑マニュアルは分厚い、何冊もあるなどの理由で敬遠されがち。必要な所だけをコピー して 1冊にしておくと良い。 ‑機能、関数などは A B C ) I 闘でなく使用頻度別にまとめておくと利用しやすい。 mに フ ァ イ リ ン グ し て お く 。 公 式 マ ニ ュ ア ル よ ‑テクニカルサポート(叫)のアンサーは 11 こ立つ場合が多い。 り役 i SA Sの ユ ー ザ ( 窓 口 は ひ と つ に 統 一 す る 必 要 が あ る ) な ら 無 料 で テ ク ニ h ル こ記入し、テク サ ポ ー ト を 受 け る こ と が 出 米 る 。 SA Sの 技 術 的 な 問 題 を Q & A則紙 i ニカルサポートセンター宛で送れば、それに討する回答がある。 キ2 現在、 6 、まとば〉 以上、 S A Sの ド キ ュ メ ン ト の 利 用 方 法 に つ い て 考 え て き た わ け だ が 、 本 来 な ら ば こ れ ら のことはユーザサイドに苦労を強いるべき問題ではな l ' o なぜなら、ソフトウェアと共に、 わかりやすいマニュアルを提供するのはベンダーの義務だからである。ましてや、英文マニ ュアルしかないというのは論外である。 こ こ で 誤 解 の な い よ う に 言 っ て お く が 、 筆 者 は SA S出 版 局 の ス タ ッ フ と 個 人 的 に も 親 し いし、 S A S の 協 賛 会 社 の 一 社 員 と い う 立 場 で も あ る 。 従 っ て 、 マ ニ ュ ア ル の 翻 訳 化 に あ た って SA S出 版 局 の 苦 労 も 充 分 に ( 翻 訳 の 手 伝 い を し た こ と も あ る の で 文 字 通 り 身 を も っ て ) 理解しているつもりである。その上で、あえて文句を言わせて戴きたい。 マニュアルは早急に日本語化すること 英 語 音 痴 の S A Sユーザの叫びとして聞いていただければ幸いである。 ※参考文献 [IJ S A Sユ ー ザ 会 論 文 集 ・89'90'91 [2] S A S Language Reference V e r si o n 6 fi r st E di ti o n qベ u qベU n o

SAS/IMLの可能性 2足元<: ~主主台 立正大学短期大学部 Po s si bi I i ti e so f SAS/ 1ML Sh o jiTo m o n a g a 1 7 0 0M a g e c h i，K u m a g a y a ‑ s h i， S a i t a m a， 3 6 0 ‑ 0 1， J a p a n R i s s h oJ u n i o rC o ll e g e， 要旨 行列演算言語 SAS/1MLのプログラミングスタイルにまつわる問題点について、 アプリケーション例を通しながら論する。その他、重要だが見落とされがちな問題とし て次項にも触れたいと思う。 ローカル変数とグローバル変数 実行単位 キーワード: SAS/1ML 行列演算言語 プログラミング 1. 1M Lのプログラミングスタイル 1MLが扱う基本的なデータ単位は行列である。 1MLにおける変数は行列値を値と し、演算子・関数・ C A L Lルーチン等の操作は行列に対して適用され行列値を返す。逆行列、 行 列 式 、 固 有 値 計 算 ...等のよく使われる行列操作は、予め、演算子・関数・ C A L Lルーチ ンとして用意され、他の一般的な言語に見られるよう使用者自身がそれらのアルゴリズ ムを苦労して記述する必要はない。こうした言語的特徴を持つ 1MLでは、そのプログ ラミング作法が、 FORTRANや Cなどの一般的なプログラム言語と自ずと異なって くる。それは次のようである。 ( 1 ) 1M Lプログラムの望ましい形は完全直下型である: A L Lルーチンとして備わっている 1 Mしでは、よく使う行列操作が予め演算子・関数・ C ので、プログラムの組み立てが数学の展開に似てくる。すなわち、まず aを行い、次に bを行い、そして cを 行 い ...といった形の直下型のプログラミングが可能である。こ のことは、プログラムを組む上でも、プログラムを解読する上でも、 『論理的思考の中 断なく作業ができる』ため、非常に有効である。つまり、 1MLプログラムの望ましい 形は完全直下型であると言える。 (2) ループ処理はなるべく避ける: A L Lルーチンを数多く 1MLは行列を操作する言語であり、そのための演算子・関数・ C 備えている。他の言語で行列 ( 2次元配列〉を操作する場合は、添え字によるループ処理が 主になるが、行列自体の操作が可能な 1MLでは、そうしたループ処理は上手い方法と されない。第一、 1MLはインタプリタ型なので、ループ処理を行うとオーバーヘッド による影響が多大となってしまう。従って、ループ処理は、なるべく行列の演算操作に 還元した方が得策である。 υ qベU 同 ハハ︿u

( 3 ) 要素単位の処理はなるべく避ける: IMLは行列を扱う言語であるから、そのプログラムの操作対象は常に行列であるべ きである。或る部分では行列を操作し、他の或る部分では要素(行列とはデータレベルが 異なる)を操作しているようなプログラムは、操作レベルの一貫性もエレガントさもなく 感じられるであう。要素単位の操作はなるべく避け、行 ~IH葉作のみでロジック展開する のが望ましい。 以上、言語的特徴から導かれるであろう IMLのプログラミング作法をいくつか述べ たが、しかしながら、こうした作法により本当に IMLプログラムが組めるかどうかは 別問題である。これについては、次に示すプログラム例で論じたいと思う。 2. プログラム例 / : t : 二次計画法ルーチン : t : / / : t : ax>=b & x>=O ヲ セイヤクジョウケンシキ トシテ c 、 x+x、 dx : t : / ノ ザイテキ力イ x ト ザイテキチ y ヲ モ ト メ )v z ハリターンコード 草 / / : t : ===> z=1 ナ ラ パ 力 イ ナ シ マ タ ハ ム ゲ ン 力 イ START qp (a，b，c，d，x，y，z) ; /草 草/ EPS=le‑8; SUP=le20; n=ncoI (a); m=nrow(a) nm=n+m; nm1=nm+1 p=j(nm，1. ‑1); np=O; bs=i (nm) 11 (c//ー b) I1p; ibv=(1 :nm)+nm; ir=bs[>:<，nm1] [1] zm=bs [i r，nm1] if zm>=O then goto OPT; do whi 1e (zm<SUP) ; bs ， [ nm1+1] =bs， [ ir]; bs， [ ir] =p; bs=sweep(bs， ir); bs ， [ ir] =bs， [ nm1+1] if ibv[ir]=O then goto OPT; ibb=ibv[ir]; ibv[ir]=np; if ibb>nm then np=ibb‑nm; eIse np=ibb+nm; if np>nm then [ np‑nm] ; p=bs， eIse if np<=n then . 1:nm] : t (2: td [ . np]//a， [ np]) ; p=ー bs[ eIse ta [np‑n，]、; p=bs [ . 1: n] : zi=Ioc(p>(EPS: t (abs(p) [<>]<>1))); if ncoI(zi)>O then d0 ; ir=zi[(bs[zi，nm1]/p[zi]) [>:<]] [1] zm=bs[ir，nm1]/p [ir] en d ; ︑ ・ J・D ・・ ‑'lψ ‑ ‑ T P 0 0 + L g o +目︑ n e h 小 z Z u 1﹄︑〆 q a 1・︿ p J 'l ‑‑E ︑ 〆︑〆︑〆︑ m[) n)] 11 11m vrL・2 on' ='r =p 〆 ︑ ︑ ・ ・ bsrt CS bs ・2 ・ r ︑r b 干 ・ ︑ o・ bsN rZ iabR ((a:U ==1T ib‑‑zR ︑J m n eIse zm=SUP; end; ﹄ ハ 川u a n ‑ 吋 qυ

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日本 5A5ユ ー ザ ー 会 ( 5UG卜 0 ) U N IX 版 S A Sシステムによる歯科保健情報処理 0松 久 保 隆 大川由一 高江洲義矩 杉原直樹 林光枝 東京歯科大学衛生学講座 DataProcessingo fO r a lH e a l t hI n f o r m a t i o nbymeanso f UNIX‑SAS TakashiMatsukubo，Y o s h i n o r iTakaesu，YoshikazuOkawa， NaokiSugihara，MitsueHayashi Depa パmento fHygieneandCommunityD e n t i s t r y， TokyoD e n t a lCollege，1 ‑ 2 ‑ 2，Masago，Mihama‑ku， Chiba ，"Ui Lぐ l : 己 n 著 者 ら は 2年 前 か ら P C J 仮S A Sを 歯 科 保 健 情 報 処 理 の シ ス テ ム 化 に 利 用 し て き た が ， 歯 科保健情報の変数が多いこと，処理述/Jrの I IlJJmおよび利月 i 背の i 曽) J Iな ど に よ っ て U N I X版 S A Sを 導 入 す る こ と に な っ た . 今 @ は ， デ ー タ の 入 力 は 桐 V 3を用い， P C J仮S A Sは P C 9 8 0 1 M BR A M )を川い， U N I X版 S A Sは S p a r cS t a t i o nI P X( l6 M B， 6 3 1 M BI I D )を用い， R X ( 4 0 M B1 1 0、 2 それらの処理速度およびオベレーションなどについて比較検討した.その結果， U N1 X 版 S A Sは 多 数 の 変 数 の 処 理 と 指 標 計 算 が 不 可 欠 で あ る 歯 科 保 健 情 報 処 理 に 適 し た シ ス テ ム であると評価できた. キーワード:歯科保健情報処理， U N JX 版S A S， P C版 S A S， 小 規 模 利 用 処理は、保健指導のための有用な情報の作成過 1.はじめに 歯科保健は、現在、地峻保健を主体に展開す 程 で あ る と 位 置 付 け ら れ る ( 図 1) 。 デ ー タ 処 る傾向がますます濃くなってきており，国家レ 理後の健康に係わる情報が個人にどのように適 ベルあるいは W I I Oの レ ベ ル で 普 遍 的 な 予 防 指 針 応、受容され、保健行動の変容にどれだけ役立 が提唱されるようになってきた。したがって， て得るかが重要である。さらに、この過程につ 歯科保健情報は疾病・異常以外にも疾患の発病 いて個人および地域レベルでの保健情報の評価 .予防に係わる情報と被検者から得られる歯科 が絶えずモニタリングされていることが必要で 保健情報をいかに迅速にフィードパックするか ある。また，歯科保健の包括している疾病・異 という情報処理の課題がある。著者らは、 2 年 常およびそれに関係する情報は多様であり、し 前に P C版 S A Sを 導 入 し ， 歯 科 保 健 情 報 処 理 の シ かも多元的である。歯科健診で得られる情報は， ステム化を行ってきたが，データ処理速度が遅 変数が多く、ひとつの変数について永久歯で2 8 いこと，歯科保健情報の項目(変数)が多いた 歯、手L l 窓で 2 0歯 の そ れ ぞ れ の 情 報 が 得 ら れ る こ めに 1! i : !1 の検診結果について多数のデータセッ とや、仁!腔内部位による歯科疾患の発病性が異 トを作成しなければならいこと，データセット なるため部位別の変数も必要であるなど被検者 の容量が小さいこと，利用者が多数になったこ から得られる情報量が極めて多いことが歯科保 U N I X版 S A Sを導入することになっ 健情報のデータ処理の特徴である。このために、 となどから， た.今回は，歯科保健情報処理の内容の特徴や 検診で得られた情報をできるだけ迅速に個人の P C版 S A SとU N I X版 S A Sとの比較を検討したのであ 歯科保健指導に役立てることや地域歯科保健吉￨ わせて報告する. 画の立案、言￨画実施後の評価のための集計およ び解析の効率を高めることが望まれている。 2 . 歯科保健情報のデータ処理!の特徴 この考え方に基づいて，著者らは歯科保健情 地減歯科保健活動のなかでの健診後のデータ 報処理の標準化およびS A Sとのシステム化を目 ‑ 343‑

ORAL HEALTH PROMOTION EVALUATIONS of I n d l v l d u a l aa n d communllyb a s l a E﹄ C ﹄ M同 A T ‑‑1iPIlli‑‑ E C C A CHOICE MONITARING BEHAVIOUR 図 1 地域歯科保健活動における健診後のデータ処理の位置付け 標として，データ処理の総合化，情報の標準化， さらにオベレーションの簡易化を行ってきてい 康診査，③学校歯科健診，④成人歯科健診・産 業歯科健診，⑤老年者の健診などがあり，その る.歯 f ' l保健情報の標準化は、現在，師蝕、歯 データ処理の主体は，個人のデータをいかに出 周病、 ミュータンスレンサ球菌については高いレベルで 力するかである. あるが、歯科保健で今後重要になってくる根回 2 )歯科保健医療計画立案および評価のための 断蝕、 l 安合異常、口腔粘膜疾患、 l 但日信機能、 H 垂 健診は，①国家統計(歯科疾患実態調査) ， 液要因などはその標準化やデータベス化の程度 W I I O )，@その他(処置必要度 ②国際協力統計 ( は低く、今後の検討が必要である。歯科健診を 処置内容の質的評価 その目的およびデータ処理内容からみると次の り，そのデータ処理の主体は指標化されたデー ように分類できる. タをいかに出力するかである. 1 )歯科保健指導のために行われている健診は， 3 )疫学研究のための健診のデータ処理は，分 ① 1歳 6カ月児歯科健康診査，② 3歳児歯科健 析的可能ななデータをいかに出力するかである. 費用便益分析)などがあ . . . . デ ー タ 入 力 → テ キ ス ト フ ァ イ ル 川 崎 ￨ テ キ ス i形 式 編 集 ille‑‑> <rC/SAS> 一E 一S 一A 冒 ﹁ 量 計 ・ ' a A ︐ 日主 ︐ ︑ 処 引 統 21 一日統 e ' ' ・ ・ > A T S < 一< 厄 ー • ^s S データセット 作成 S A Sデ ー タ セ ッ ト 加工・ I 旨係自￨ー算 図 2 研 究 室 で 行 っ て い る S A Sを 利 用 し た デ ー タ 処 理 の 流 れ ‑ 344‑

3. 歯科保健情報処理における S A S利 用 の 例 の最大 i { 立を合計し，区分数で除して求める 著者らが行っているデータ処理のステップを ( D e b r i sI n d e x ) . 歯石も同保に計算する 図 2に示した.ここではある中学校での健診か ( C a l c u l u sI u d e x ) . また，歯種及び歯群別にも ら得られた歯科保健情報のデータ処理の例を示 スコアを計算する. すことにする. 歯周組織の状態は歯周ポケットがその深さで， 1 )健 診 デ ー タ の 入 力 歯 飯 炎 か ら の 出 血 は そ の 有 無 を 0あるいは lで表 著者らは、健診後のデータ処理はP C 9 8 0 1N S / わす.歯自R炎 の 状 態 は 上 下 顎 前 歯 部 の 3 4の百1 1立 ( T(40Ms I lD )および P C 9 8 0 1 RX(40M3 II lD、 L I M拡 E， での炎症の有無を 0，1 で表わし，その平均値， 張メモリー:2 M日)を用い、桐 V 3を使用している。 最大値，総干1および歯種，歯群見"のスコアを計 8 )， この健診では，①歯の状態(データ数:2 算する. ② 歯 垢 ・ 歯 石 の 付 着 状 態 (1 1 2 )，③歯周ポケッ 2 8 )，④歯飯山血 ( 2 8 )，⑤歯菌R炎 ( 3 4 )につい ト( 4. P C J 坂S A Sから U N I X版 S A Sの選択の耳l!山 P C J 坂S A Sから U N I X版 S A Sの 選 択 の 理 由 は 以 下 の てのデータ処理である.一人の生徒から得られ る歯科保健情報の総データ数は 2 3 0である. ようである. 4歯の 健診票の生データは桐の 1項 目 に 上 顎 1 1 )ワークステーションが安価になったこと. 歯の処置状況，歯垢・歯石の付着状況のデータ， 2 )応答・処理速度が格段に速いこと. 歯周組織の状態を文字変数として入力する(図 3 )変数が非常に多いデータの処理ができること. 3) . 入 力 デ ー タ の 誤 入 力 を チ ェ ッ ク 後 ， 図 4 4 ) L A Nを 標 準 で サ ポ ー ト し て い お り ， 同 時 に 利 用できる端末が数台設置できること. に示すようにテキストファイルとして山力し， 5 )研究室での S A S利 用 ( フ ィ ー ル ド 調 査 、 実 験 A Sデータセットにする フォーマット入カから S データの解析)の頻度が憎していること. ための加工を行う(図 5) . 6 ) S A S実 行 の た め の プ ロ グ ラ ム ( コ ー デ ィ ン グ ) 2 )SA Sデ ー タ セ ッ ト の 作 成 がG U lによって M a cに 類 似 し た 実 行 が 可 能 で P C P C版 S A Sでは本体のメモリー不足のためにこ の場合と比較して格段に容易であること の例のデータ処理には以下の 5つのファイルを 7 )パ ソ コ ン で の 処 理 に 限 界 が あ る 内 容 が S A S手 1 1 m以外で処理可能と考えられること。 作成する. ①健診生データのデータセット ( O R I 8 8 S ) (表 2) 8 ) U N I Xという O Sの 特 徴 か ら 他 の 研 究 者 が 作 成 し ②上顎の歯の状況のデータセット ( D M F U 8 8 S ) A Sプログラムを利用者全員が参l!員可能な たS ③下顎の歯の状況のデータセット ( D M F L 8 8 S ) 環境を容易につくりだすことができる。 ④歯坊，歯石，歯周状態のデータセット ( P E R 8 8 S ) ⑤D S‑UD，DS‑LD，D S ‑ PをMERGEしたデータセット ( T O K E 8 8 S )である. S ) 歯の処置状況は 1つの歯について①健全歯 ( 5. UNIX版 S A Sの概要 新しく導入された S PARC Station I P Xの 構 成 と主な仕様を表 1に示す. P C 9 8 0 1による U N I X版 ， ② 処 置 歯 ( 処 置 の 内 容 に よ っ て 6種の記号) ， S A Sを オ ぺ レ シ ヨ ン す る た め の 端 末 が 1台接続 ③未処置歯(1， 2 ，3，4 )，④喪失歯 ( M )，⑤除外 されている.今後は， P C 9 8 0 1を用いて桐からの F， X )，⑥要観察歯 ( 0 )，⑦シーラント処置歯 歯( デ ー タ 入 力 の た め の 端 末 と さ ら に 1台の端末を ( L )，③未萌出歯 ( U )の記号で表している(図 3) 設置する予定である. S A Sの プ ロ ダ ク ト と し て この記号をデータセットの加工で図 5に示し はB ASE，ASSIST， STH， F S P， I N S I G I I Tである. D M F )を歯 たコーディングによって師蝕の指標 ( O Sは S u n O S 4.1.2/JLE/日本語 O P E N引 N D O WV e r . 2. 0 1で あ る . ハ ー ド デ ィ ス ク の 6 31M日の内訳は 種別あるいは歯群別に計算する. 后歯石の沈着状態は 1つの歯について舌・ 歯1 O Sとして 2 0 0 M B， S A Sが 43.9MB，仮想エリアとし 頬 側 2面について 0，1 ，2，3の記号で表している. て2 0 M B，残りをユーザエリアに割り当てている. 歯垢の付着状態の指標は，歯列を自I i歯部と臼歯 部の 6つに区分し，それぞれの頬舌側のスコア 345

地性.学:学番・調査日 010 2 1 0 1 010 2 1 0 2 0 10 2 1 0 3 010 2 1 0 4 0 10 2 1 0 7 010 2 1 1 0 0 10 2 1 1 1 010 2 1 1 2 010 2 1 1 3 010 2 1 1 4 010 2 1 1 5 010 2 1 1 6 0 10 2 1 1 7 010 2 1 1 8 A O 生年ー年・ A1 A 2 目 A3: C O :C1 C 2 C 3 C 4 ・C 5 C 6 ・C 7 C . .111111 1110010...2100.21111 1 .1 0 11120001 198804261974042614 SIAAS2R R R S S S I S S I A S S S S S S S A A I I 1 198804261974050313 S S S S S S S S S S S S 4 S I I S S S S S S S S S S I I .101.10121111101101000.. 0 2 . . 10002211 0 1 0 : 1 9 8 8 0 4 2 61 9 7 4 0 5 1 11 3 SASSSSS S O S S S A S I I S S S S S S S S S S I I 3 0 0 01 0 1 00 0 0 0 0 00 0 0 0 0 00 0 0 10 0 0 11 0 0 01 1 1 10 0 0 1 1988042619740511 1 3S A S S S O S S S S S S I S I I S S S S S S S S S S A S .100.200111122010010 1 2 3 .0 0 1 . 11002110111 1 9 8 8 0 4 2 61 9 7 4 0 7 0 41 3 SASSSSS S S S S S S S I A S S S S S S S S S S A I 3 3 0 01 1 1 12 1 1 1 1 10 0 0 0 0 00 0 3 30 0 1 1 00003210 1 1 1 198804261974071513 SSSSSSS S S S S S O S 0 2 S S S S S S S S S S S S 000011101111110000000000000000001111 0 0 0 . 1 9 8 8 0 4 2 61 9 7 4 0 7 3 01 3 SISSSRR R R I S S S S 2 A S S S S S S S S S S A I 212.111222321001011 102.001 .. 1 1 3. 3 2 21 0 1 198804261974081313 SLLLSSS S S S A L S L R I L S S S S S S S S L I R 00010100111111 2 2 1 1 2 1 0012000000012111001 198804261974081513 U S S S S S S S S S S S S U S I S S S S S S S S S S R S . 3 1 1. 1 0 01 2 1 2 3 1 110111213.011.11123110 1 1 1 198804261974082613 S S S S S S O O S S S S S S O A S S S S S S S S S S I 2 000010000111110000000000000000002111000 198804261974100913 A I L L S S S S S S L S I R I I I S S S S S S S S I I I .000.110000000000000000.000.00001122000' 198804261974102313 S S S S S 2 2 2 S S S S S S S I S S S S S S S S S S I S .322.111221221111111 223.111 . 20003211 1 1 1 1 9 8 8 0 4 2 61 9 7 4 1 0 3 01 3S 2 S S S S S S S S S S O S S S S S S S S S S S S S A I 2 0 0 01 1 0 01 0 0 0 0 00 1 1 1 1 00 0 2 20 0 1 01 0 0 01 2 1 10 0 0 . 198804261974120413 S S S S S S S S S S S S S S S A S S S S S S S S S S S S .310.100000000010022 1 .3.0.2.20002220000' 図 3 健診データの入力例 T21 $1 . T25 $1• T23 $1. T24 $1. T27 $1./ T46 $1. 1 ' 45 $1. 1 ' 42 $1. T32 $1 . T36 $1. 1 '44 $1. T41 $1 ./ T33 $1. T34 $1. T37 $1./ a d ‑ a a ‑ ・‑ ll nunu n M U E E U ‑‑ ‑‑‑ kdkd1 ••• lll 晶 nununu nHELnu lll pans J== J== J== l'== 一 一 ‑ ‑ ︑ 盲 目 J=‑‑ 8 8 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7︑ 7 7 7 7J7 7 7 7 ︐ . 8 1目 1 1 1目 1 1 11111 盲 ︑・ 盲 ︑1 1 目 盲 ︑1 1 1 1 1 1 目 盲 ︑ 111 ︐︑ ︐ ︑ ︐ ︐ 662 11l 千 ︑ 千 ︑ 千 ゐ 千 ︑ 千 ︑ ・ ︑ し ︑ し ︑ し ︑ し ︑ し ︑ し ︐ ︑ ︐︑ ︑ ︐︑ ︑ ︑ ︐ ・ nununu nUELnu nununu nU L ﹃ np 111 773 11l ••• ︐JJJ T47 $1• 1 ' 43 $1 . T31 $1 . T35 $1 . T22 $1 . T26 $1• . ︐.︐.︐.︐.︐.︐.︐ . 2 . ︐.︐.︐.︐.︐ pa ・''inu ・''inu‑s'inu ・''inu ・''inu ・'1Anu ︑upaT‑umMMT‑nUHUT‑vAVA l HUnkT 0 L 中 L 勾 勾 TIAHaA rrnu tT l l l t TITI t lTirE l 干 t lTirE l 干 MM‑TITI 干 l 干 lTITI n u F H F B J R U F BJ作 巴 巴 F BJ作 巴 F BJn巴 F B J R U F BJ肝 ‑uhpu 0 a E U ' P ︑U P U ‑ P︑U P U ‑ p a p u ' p a p u ' p a 巴 nv n L L ﹃ Pa'IIUHMm'iIUHU'i'LVA'l'LE l ﹃ aA'l pu' 由 胃 肝 巴 ・ 回 胃 腎 巴 ・ 也 胃 "且中l n 巴 ' 回 胃 RU' 国 胃 作 巴 ' U 胃 nvqur nwuqu t nwuqJMr punqJMr P w n 品々 s punqu t n 巴 l 中 中 u m p 巴 l Mm作 M N R M M N P巴 M JM N F U M m n巴 P巴 N u p u u u p u n n H F 作 巴 巴n u p u " H P U H H aApaHUrl‑' 刊 日 午l・ ' n H T 1・' H U T ‑ ‑ ' H H T 1・' H U T ‑ 山曹のu TIERAUnUERnunU 由 胃 nunuuwnunumwnunU aAMNM M刊 MNMN 刊 pu nunun 巴 P巴 作 巴 j 刀ν ︑ ノ ImF FJ i v ︐j4t ー マ ノ ︑ F マJ キ ‑ ハ マ ム 口 ﹂ の 取 Pu P AA 346 ‑ ︑JU 図4 SASコーテ守インク'仔4 Iv ︑ 図 5 テ キ ス ト 77イルから SASテ ヲセットを作成する F h U F h u TI7 $1. TI6 $1. T15 $1. T l4 $1. Tl3 $1. TI2 $1. TII $1./ 場 22R551 40 45 25 15 5A 10 12 10 11 10 00 0C ol ri 4o‑00200U 0 0000MHool‑‑o川0lH20Mlo川0 0口l M H Mぺ I M H H U M M H H川 一 2 1 川 口 MHo‑は0 0 0 ・ ・ S E X $1./ GRD $1./ NO $3./ DATE$8. 1 BIR1 ' 1 I $8./ AGE 2. / 川0 2刊日目一日幻町一MmLHU1mHLHMHMHM川川し州側一川・州側川 m .⁝川山山川山川川川一﹄川⁝川⁝川仙川川⁝川川山川山一川⁝川日 OPTIONS LS~70 PS~70; L l I lNAME TOKE 'A:VISIII'; DATA TOKE.ORI88S; INflLE 'D:VTOKE88S.tXl'; INPUT AREA $2./

表 1S P A R Cs t a ti OIl I P Xの主な仕様 7. オ ベ レ ー シ ョ ン ここでは， 装置の名称 主な仕様 P C J i ， 反S A S， U N I X版 S A Sお よ び P C 9 8 0 1 での端末として U N I X版 S A Sの オ ベ レ ー シ ョ ン の N I X) j U S A Sは W I N I J O W上で処浬す 違いを述べる. U C P U R A M M I P S M O N I T O R ! IA R DD I S K (内蔵) S P A R C( ' I O MI lz ) 1 6 M s 2 8 . 5 1 9i l l c hc o l o r 4 2 4M s 2 0 7 M s (外付) 1 / 4 ‑ I n c hT a p ed r i v e 1 5 0M s C D ‑ R O M L a s e rS h o t P R I N T E R るためユーザーインターフェースはP C反 t JS A Sと 比較して絡段の違いがあり，特に S A S / A S S I S Tや I N S I G I I Tを 使 川 す れ ば S A Sの 使 mが 不 慣 れ な ユ ー ザーにでもある程度の統計処恐が可能であるこ とが長も大きな特徴である.また，データの取 り込み 1寺にデータの並びかたゃなどに誤りがあ る場合は，テキス卜エディターによって同一画 而状で S A Sの コ ー デ ィ ン グ と 比 較 し な が ら ， 訂 正することが可能である.これと処理速度の速 さを含めて S A Sの 操 作 性 は 大 幅 に 向 上 し た . 一 6. 処 理 速 度 の 比 較 P C版 S A SとU N I X版 S A Sのシステムを J f lv 、て，あ る中学生 5 0 0名 ( テ キ ス ト フ ァ イ ル で 3 1，5 6 0行 ， O R Tを含む 5つ 1 8 8 K s ) のデータの読み込みと S 方 ， P C 9 8 0 1を 端 末 と し て 使 用 す る 場 合 の オ ペ レ ーションは，処理速度はワークステーッション を使用した場合と同等であるが， W I N D O Wで使用 できないため，ユーザーインターフェイスはP C の デ ー タ セ ッ ト の 作 成 に 要 し た 時 間 を 表 2に示 版S A Sと同じである.今後は， Hlは平均値で単位は した.ここに示した処理時 I して l l N I X版 S A Sを 使 用 す る 場 合 の 改 良 を 検 討 し P C 9 8 0 1を端末と 秒 で あ る . 表 のT O K E A L L I土，処理中で 4つ の デ なければならない.また，健診後のデータ入力 ータセットを作成しないで読み込みからデータ は P Cを使用しているが， セット作成までを行った場合である.およそ 2 0 処理するためにはフロッピーディスクでデータ ~IOO 倍の処理速度の違いがあり，さらに，統 をM S ‑ D O Sから UNIXmに 変 換 し て デ ー タ を 読 み 込 計処理後のデータの出力にも同等の差異がある. ませなければならないことや，データが 6 4 0 K B 表2 U NI X J仮S A Sでデータ P C版 S A SとlJN I X J i 反S A Sの 処 理 速 度 の 差 W O R K S T A T I O N / S A S ( S U NS P A R CI P X ) R E A LT B I E ( s e c ) :c r uTIME(sec) L O G ( + ) L O G ( + )L O G (一) O G (ー): L 6 . 6 5 7 3 O R I 8 8 S . 9 1 . 4 2 8 : 3 . 3 1 2 D M F U 8 8 S 2 5 . 5 7 4 6 . 1 2 9 :1 1 . 2 3 5 . 2 6 . 7 :1 0 . 8 5 5 D M F L8 8 S 2 4 . 6 0 8 5 . 1 4 P E R 8 8 S 5 . 2 6 .8 7 2 . 1 1:2 . 5 5 1 0 . 7 8 9 0 S O R T I . 4 7 6 : 0 . 1 9 0 . 1 9 . 2 4 0 . 2 2 S O R T 2 0 . 6 5 4 0 . 5 1 1i 0 . 5 8 0 . 4 8 1 .5 3 9 1 S O R T 3 .4 6 2 1 0 T O K E 8 8 S ( M E R G E ) 1 . 9 7 3 1 1 .3 5 .6 8 4 1 1 .4 T O T A L 6 7 . 0 5 4 21 .5 :3 7 . 4 2 0 . 3 5 1 ( 2 5 . 2 ) ( 7 8 . 7 ): ( 5 5 . 8 )( 9 7 . 1 ) P C / S A S ( P C 9 8 0 I R X )・ R E A LT I M E ( s e c ) 4 1 7 4 4 2 . 2 4 3 6 . 2 1 9 3 . 8 1 5 1 7 5 7 1 1 2 . 8 1 6 9 1 ， T O K E A L L 5 5 . 2 5 2 1 5 . 2 0 7 :2 4 . 7 9 1 3 . 8 6 ( 3 0 . 6 )( 11 1 .2 )! ( 6 8 . 2 ) ( 1 2 2 ) * : L I MM E M O R Y : 2 M s 3 4 7

を超えるような場合はこの方法で U N I X版 S A Sの 9. 結論 データにすることが煩雑である.したがって， 歯科保健情報に限らず，医療保健情報の各分 P Cからワークステッションに直接データを読み 野にも関連することであるが，この種の情報処 込ませるための端末を設置する必要があると考 理の場合，① i temの選択，② i temの標準化， えられる. ③i n p u t形式，④ o p e r a ti o n，⑤ o u t p u t形式， @データ容量，⑦処理速度，@利用者数，⑨汎 8. UNIX版 SASの有用性 用性などの点が考慮される.その中でも今回は， U N I X版 S A Sの研究室でのデータ処理における 歯科保健情報のデータ処理におけるオペレーシ 有用性をまとめると次のようである. ヨン，データ容量，処理速度に関する検討を行 1 )応答・処理速度が格段に速いこと. C版 S A Sによるデータ処理は，被検者数 った. P が1 0 0名程度で item数が 5 0を超えない場合は問 PC 版 SAS のおよそ 20~100 倍である. 2 )歯科の健診項目(変数)が非常に多いデータ 題がないが，それを超える場合は U N I X版 S A Sが 優れていること.また， U N I X版 S A SはWINDOW状 も支障なく払うことができること. 焚合異常、歯 たとえば、師蝕、歯周疾患、 l C で処理するためユーザーインターフェースは P 0 0を 口清掃状況等を検診する場合，変数は 3 版S A Sと比較して格段の違いがあり，特に SAS/ C版 S A Sでは 5つのデータセットを作 超え， P N SI G I汀を使用すれば S A Sの使用が不慣 ASSISTや I 成しなければならなかった.また，処理時間 れなユーザーにでもある程度の統計処理が可能 0 0名でおよそ 3 0分必要であったが， U N I X は5 であることが最も大きな特徴である.今後は P C 9 8 0 1を端末とした U N I X版 S A Sの利用方法の検討 版S A Sでは 1分で終了する. 3 ) L A Nを標・準でサポートしていおり，同時に利 や保健情報の入力の能率化や保健行動の変容に 有効な出力形式の検討が必要である。 用できる端末が数台設置できること. 研究室の P Cを端末にして S A S利用(除く S A S / G R A P I I )がで，年間レンタル料金は l台で端 忌後に， U N I X版 S A Sの導入時に多くの助言を 末数に制限がない。 P Cの場合は 3台使用する いただいた SASインスティチュートジャパン 場合は 3台ともに S A Sを導入する必要があり、 の竹内消恵様，三谷商事の林秀一氏および松岡 メインテナンス、データファイルの共用とい 浩一郎氏に感謝致します. う点で不利である。 5 ) S A S実行のためのプログラム(コーディング) INDOWによる実行 や統計処理のための実行が W でP Cの場合と比較して格段に容易であること. 6 ) S A S / G R A P I I高度利用が出来ること 以上のことから U N I X版 S A Sは，多数の変数の 処理と指標計算が不可欠である歯科保健情報処 理に適したシステムであると評価できる. ‑ 348‑

日本 5A5ユーザー会 (5U Gト J ) SASシステムを対象とした Tutorial SYstem fRefresh ing SYstemJの梢築 赤石陸子 北海道大学大型計算機センター TheDevelopmentofT u t o r i a 1SystemforSAS H o k k a i d o uU n i v e r s i t yC o m p u t i n gC e n t e r K i t a ‑ l lN i s r u ‑ 5K i t a 担 J，S a p p o r o0 6 0，J a p a n 百万 t ニ 2 3ぐ [ 0 1 センターでは SAS の使い方に関する講習会を行っている。新しい知識を学ぶ場合、テ キストや講習会により対象を網羅的に学習し、全体像を得る。その際、これまで知らな かった知識を一度で理解し、覚えることは臣殿なことで、受講者が講習中に得た知識は、 時間と共に記憶が落ちていく。そこで、 I 復習 j することに重点をおいたシステムとし て 、 R e f r e s h i n g S y s t e mを構築した。ユーザは、自分の行いたいこと、知りたいことにつ いて重点的に知識を深めることを望む。そのため、 Re仕e s r u n g Sy託 emは、プログラム事 例、ステートメント、オプションの説明、用語解説などの関連する知識をハイパーリン クにより結び付け、いろいろな情報をたどれる機能を持つ。 キーワード: SAS、データ解析、チュートリアル、ハイパーテキスト はじめに ユーザは大量のデータを高速かっ正確に処理できるコンビュータを用いて、効率よくデータ 解析を行うことを望んでいる。しかし、コンビュータによるデータ解析を行う前にアプリケー ションソフトの使い方を学習する必要がある。このため、ユーザはマニュアルや入門書を読ん だり、人に聞いたり、講習会を受けたりする。 当センターでは利用の手引きを作って配付している。これを講習会のテキストとしても使 用している。日々のプログラム相談の内容を見ると学習によって得られた知識の記憶は時間と 共に薄れていっていることが解かる。つまり、 SAS 講習会やコンサルテーションの経験によって ユーザを分析すると、大部分が次の二つに分けることが出来る。(1 ) SAS の初心者、 (2) SASについてすでに学習済みだが、忘れてしまっている入。(2) の人は、漠然とした知識はあ るので、なにかをちょっと見れば思いだせる。たとえば、 fSASグラフで複数のプロットを一組 の座概自上に書きたしサどどうするか?オプションOVERlA Y，のついた事例を見れは思いだせる j 、 I 欠損値の処理をしたいけどどうするか?いろんな場合があるが、事例を見れば、それを真似 るだけでプログラムが完成できる j、等々である。このような状況を考慮して、出来るかぎり 利用者の意図に添いながら、 SAS の利用法をガイドするゴール指向な支援システムが必要である と考えた。そこで、 SASを対象とした首脳i a i S 戸回n f R t f r e s l : 首 唱S 戸 田1 Jを構築した。 Rdr 首泊1!怒 S 戸凶n の設計 これまで知らなかったことを学ぶ場合にはテキストや講習会により対象を網羅的に学習し、 全体懐を得ることが大切である。しかし、復習においてこれを繰り返すことは多くの無駄を生 349 ‑

む。ユーザは自分の行いたいこと、知りたいことについて重点的に知識を深めることを望む。 このためRefres凶~S戸也叫まテキストのように知識を線形的に並べるのではなく、関連する知識を 非線形に結び付けたハイパーリンクにより、いろいろな情報をたとeれる機能を持つ。 1 システム開発には、マッキントッシユのハイパーカード2.00 ' 1 ( 3 ) を 利 用 し た 。 一昭但昏 m 一変量の :BC!温い F陪 Q VAR ￨ ト MEANS ￨ トTABLES PLOT NORMAL SAS7'ータ ￨ ト DATA セ zト GLM CLASS F陪 Q 王子之ア 「 一 「 図l Refres凶唱~Sy血nでは、ある概念を示す情報の塊をひとつの単位(カード)として処理する。各 カードには、北海道SASユーザ会編 rSAS利用の手引き J1 ¥ の内容がシンプルに分解、整理され ている。 図 lにシステムの構成を示す。カードが一つの画面に相当する。レベル 0では全体のおおま かな構成を示す。これにその各項目についてのより詳しい情報がリンクされる。さらに、より 細かな情報がそれぞれにリンクされていく。各項目に対してナピゲーシヨンボタンが設けてあ り、これにより次々とカードを移動していけば、人間の思考に添って情報を得ることが出来る。 本システムは、プログラム事例、グラフ事例なと典型的な例を多く用意し模倣による学習 に対処した。ある程度熟達したユーザでも SASの細部に至るまで記憶しているわけでないので、 これらの事例に少しの修正を加えることでSASのプログラムを完成させることが出来る。 まとめ Rtfr百凶事 Syso四では、関連性のある知識聞をたどり、ある知識に対する J~活字や記憧を深めるこ とが出来る。 このシステムでプログラムを実行させることにより、ユーザは、自分の得た知識を即座に試 してみることが出来なければならない。これを実現するためにはハイパーカードから大型計算 機を制御するインタフェースを開発する必要がある。 参考文献 ( 1 ) 掌田津耶乃著「入門HYPmc 成町、アスキー、 ( 1 9 91 ) (2)掌田津耶乃著「実習HYPmc 成 DJ 、アスキー、 ( 1矧 ) ( 3 ) 掌田津耶乃著「応用HYPmc 成則、アスキー、 ( 1 9 9 1 ) 助北海道凶ユーザ会編凶利用の苧 1 5 !二北海道大学大型計算機センター 蜘 ) ( 1

日本 5A5ユ ー ザ ー 会 (5U Gト ， . . J ) データペースマネージメントシステムの動向 ーオブジェクト指向型データペース管理システムー 今泉幸雄 株式会社 SASインスチュートジャパン テクニカル・サポートセクシ百ン The trend o f Data Base Management Syste皿 ‑Object Oriented Data Base Management Syste田ー Yukio I m a i z u m i Technical Support Section • SAS Institute Japan L t d . Nichirei Akashicho B l d g .6 ‑ 4 Akashi‑cho Chuo‑ku Tokyo 1 0 4 要 旨 現在 データベース管理システム ( DBMS:DataBase Management System)は関係型 DBMS( RDBMS)の発展 J Ulが過ぎて安定期に入りつつあり、 R DBMSは数学的な理論が背景にあり、長所も短 所も明白になってきた。 R DBMSの欠点をおぎなう D B M Sとしてにわかにオブジェクト指向型デーベ ース管理システム ( OODBMS)が注目をあびている。本論文ではどのような実世界をオブジェクト・ モデル(データ・モデル)にて写像して OODBMSを利用するとよいかとオブジェクトの概略、 OODBM Sについて報告する。 キーワード:オブジェクト，オブジェクト指向型データベース管理システム，クラス，継承 1.はじめに DBMSの歴史は 1 9 6 0年代に始まり、 CODASYLのネットワーク型 DBMSとして知られる IDS(lntegr 9 6 3年に発売されて、 1 9 6 8年に階層型の I M Sが発売された。現在の主流にな ated Data Store)が 1 っている R DBMSは 1 9 7 0年に E.F.Coddにより発案された。これはネットワーク型、階層型に比較し て数学的理論を背景にして①モデルの平明さ②高いデータの独立性などいくつかの特長により流 れを変えた。 1 9 8 0年前後にはノ fーソナル・コンビュータにも RDBMSが普及したが、例えば CAD(Co 田p uter Aided Design)やマルチメディア分野を RDBMSで処理しようとするとデータモデルを構築 するのに不都合が出始めた。そこで新しいデータベースパラダイムが考えれたのが OODBMSである [ 1 2 J。まずは C A DのRDBMS事例を示して、データモデルと DBMSの関係、オブジェクト指向の定義と RDBMSとOODBMSの比較、 OODBMS条件・製品を紹介する。 2 . RDBMSの事例 ( c ) n . t w k1( 本図(.目的リレーシヨナルデータベース現現 ( . ) 単 IVJ平 ツトワーク町例 平ットワーク ラ イ ン n l n . t w 町k l ネットワーク ノード l ラ uイ ， l 置号 ン ライン名 E i 孟 耳J ' l : ! 号 u ' J書号 " ， 14/ ' ¥ . . 1 1 。4 ぞー " ，0 0 1 . . 00 1 . . 00 1 . . 00 1 w O O I . . 00 1 wool . . 00 1 wOOI . . 00 1 ~n2 ノ ー ド nJ ( b ) ネ ッ ト ワ ‑ 9町 伺 温 MV i ヰットワー 9 ^ " 15‑PART‑OF IS‑PART ・ OF ノ ー ド / ラ イ ン 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 2 1 0 0 0 2 1 0 0 0 3 1 0 0 0 3 1 0 0 0 ' 1 0 0 0 ' 1 0 0 0 5 1 0 0 申 告 、 よ r . . . . 1 1 1 2 1 2 1 3 1 3 t 4 t 4 1 5 1 5 n O O O I n 0 2 2 n 0 n 0 0 0 3 n O 3 n 0 0 0 4 n 0 0 0 4 l M泊0 2 r 4 ∞ ∞ ∞ 同 ∞ ∞ 。 、 レ / 戸 ‑リレーシヨン町民世主の 7ンダーラインが まキー皿住であることを示す. 出典:増永良文"オブジェクト指向データベースの動向 [ 9 J ‑ 351 ‑

(考慮長)

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2
. データモデルと D
B
M
Sの関係
データベース化しようとしてる実世界(対象のデータ集合や業務)のデータを矛盾な〈簡潔に
表現出来るデータモデルを決めることである。データモデルには階層、ネットワー夕、関係表、
意味、 E
R
、I
F
O、オプジェクト、履歴、非正規などの種類がある。 D
B
M
Sのなかにはデータモデル
のツールを提供してるものもあり、スキーマ設計の支援になっている。データモデルを決めてか
らD
B
M
Sの選択をすることが望ましい。

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出典:田中克己"オプジェクト指向データベースシステム [12J

3
. オプジェクト指向
3
.1 オプジェクト t
旨向とは
オブジェクト指向という言葉は人によって若干の差異があるので次のように定義する。
オブジェクト指向=オブジェクト梢造+クラス構造+ポリモーフイズム、これらについて
順述べる [15J。オブジェクト構造はインスタンス変数とメソッド、クラス構造はクラスと
インヘリタンス(継承)、ポリモーフイズム(多相性)はメッセージ交信とシソースのメカニ
ズムによって表現される。
.オプジェクト (object)
データとそれを操作する手続き(メソッド :method)を組合せる、つまりパックしたカプセ
ルをオプジェクト(実体)と呼ぶ。オブジェクトはカプセルによりデータは隠ぺいされる。
.メッセージ交信 (message passing)
オブジェクトはメッセージを受信して一つのまとまりの計算・動作をして結果を送信して
終わる。データはカプセルの直接アクセスできない計算・動作を指示する。
.クラス (class)とインスタンス(instance)
同じ性質や似たような動作をするオプジェクトが複数あった時、それらを抽象化した存在
を作成することをクラスと呼ぶ。共通の性質をもっ個々のオプジェクトをそのクラスのイ
ンスタンス(実例)と呼ぶ。
.インヘリタンス (
inheri
tance)
種々のクラスは抽象化一汎化(特殊化)の階層楠造を構成して、下位クラスは上位クラスの
特殊化であり、性質(データやメソッド)を継承(インヘリタンス)する。
352 ‑

.ポリモーフイズム ( p o l y m o r p h i s m ) メッセージのやりとりにはその形式があり、これをプロトコル ( p r o t o c o l )と呼ぶ。異なる クラスのオプジェクトを同ーのプロトコルで動作させることをポリモーフイズム(多相性 )と呼ぶ。 3.2 オプジェクト指向言語 オブジェクト指向は問題へのアプローチの一つであり、それはプログラミング・パラ ダイム、計算モデルであるだけでなく、人間と計算 Jtの対話、手続き言語のときは人間 が計算機のために近づいて表現したのが、少し計算機が近づいたモデルと考えられる。 S i m u l a， A c t o r，S m a l l t a l kなどはオブジェクト指向の端緒となったプロジェクトであるが各 々目標は異なっていた。オブジェクト指向言語の生成から考えると次の 3種類に分けられ る[ 1 2 J [ 1 3 J [ 1 5 J。 純粋なオブジェクト指向言語: S i m u l a ，S m a l l t a l k ，T r e l l i s ，E i f f e l 従来の言語のオブジェクト化: C + + ，C L O S ( L i s p ) ，O b j e c t i v e C ，O b j e c tP a s c a l v データの t U I象化 O O ‑ C O B O L A c t o r ，A D A ，M o d u l a ‑ 2 3.3 SAS/EISにおけるオブジェクト指向 S A Sソフトウェアは S AS / Cc o m pi 1 e rによって作成されている。オブジェクト指向の概念 は SAS/EIS( 戦1I1~ 経営情報システム)でも導入されている。一般にオプジェクト指向概念の 組み込み方法は言語やソフトウェアによって提供が様々である。言語で多いのはシステム 提供のスーパークラスやオブジェクトである。 S A S / E I Sはアプリケーションの実行や構築 のために、 6 つのメソッドと利用者のアプリケーション開発を支援するフレームワークと して、 2 8のレディーメイド・オブジェクトを提供している。詳細は G a i lK r a m e r氏による S U G I ‑ J ' 9 2特別講演を聴講されることをすすめる。 4. O O D B M S 4. 1O O D B M Sの定義 今まで O O D B M Sに明確な定義がなかったが、 1 9 8 9年 1 2月京都で開催された国際会議 ( T h e 1s tl n t e r n a t i o n a lC o n f e r e n c eo nD e d u c t i v ea n dO b j e c t ‑ O r i e n t e dD a t a b a s e )で必須 条件を表明している [ I O J [ 1 9 J。 。オブジェクトの同一性 ( o b j e c ti d e n t i t y ) : データを識別するキ一項目など利用者は設定しない。 ・複合オブジェクト ( c o m p l e xo b j e c t ) :複雑な階層や入れ子を扱う。 @カプセル化 ( e n c a p s u l a t i o n ) :データと手続き(メソッド)を一体化する。 .継承 ( i n h e r i t a n c e ) :上位クラスから下位クラスに性質が伝わる。 @型またはクラス ( t y p eo rc l a s s ) :データの構造化。 .オーパーロード ( o v e r r i d i n g ) :異なる処理にも同じ名称が使用可能。 @計算完全性 ( c o m p u t a t i o n a lc o m p l e t e n e s s ) : D B M Sの D M Lで表現可能。 @拡張性 ( e x t e n s i b i l i t y ) :システムとユーザーの聞に区別はない。 。持続性 ( p e r s i s t e n c e ) :プロセス実行後もデータは残る。 。二次記憶管理 ( s e c o n d a r ys t o r a g em a n a g e m e n t ) :大規模データ処理。 @並行性 ( c o n c u r r e n c y ) :トランザクションの共用処理。 @復旧 ( r e c o v e r y ) :トラブルからの彼旧。 @アドホックな照会機能 ( a dh o cq u e r yf a c i li t y ) :データ照会 ( S Q L処理)。 ‑ 353ー

4.2 O O D B M Sの特徴と分類 O O D B M Sの特徴としては実世界を表現するのにオブジェクトは大変近いデータモデルにな り、カプセル化されてることによりアプリーケーションの負担が少ない。データの属性に 継承が可能であり、主キーなど気にせずデータは更新可能である。データ表現が多様なた め複雑なデータ(文字・数字・画像・音声など)が処理可能である [ 9 J [ 1 0 J。複雑な構造を 1回の操作で取り出しが可能である。問題点としては複雑な条件検索処理には向かないの で 、 O b j e c t / S Q Lの開発が必要である。もう一点としては R D B M Sのように数学的理論の背景 がなく、やっと標準化ができ始めた。 B M S機能を追加した G e m s t o n e， 分類的には 2種類に分けられ，オブジェクト指向言語に D O N T O S，O b j e c t i v i t y / D B，O R I O Nなどがあり、従来の D B M S (多くは関係型 D B M S )にオブジェク ト指向を追加した P O S T G R E S S，I R I Sなどがある [ 9 J [ 1 0 J。 4 .3 O O D B M Sの性能比較 1 5 0 圃 圃 TOTAL 冨 置 司ln 恥 120 凶 宅3 C 加 匿 ヨ s 仁 コ。 ∞ 叫 T 山 90 E ω 日0 1 p L k 叩 u ' " 60 30 OOOBMS C o l d AOBMS OOOBMS AOBMS Warm Comparlson0 1t r a d i t i o n a Jr e l a t i o n a lDBMSa g a l n s to b j e cトo r i e n l e ddatabaseproQram. n g i n e e r i n gdalabasebenchmark.I n i t i a l"coJd" 問 ~ulls a r eshownonl h e minglanguag8onl h e 001 e warm.r e s u l t se f t e t回 c h l n ga r eshownont h er l g h . t l e f l ;・ 出展 : R . G . GC a t t e l l ，" O b j e c tD a t aM a n a g e m e n t‑ O b j e c t ‑ O r i e n t e da n d E x t e n d e dR e l a t i o n a lD a t a b a s eS y s t e m s "[ 2 J 4 .4 O O D B M Sの選択基準 R D B M Sから O O D B M Sを選択するにあたっての基準は下記の点が考えられる。但しデータモデ ルがオブジェクトを扱えることが前提になる。例えばデータモデルが関係表で単純に表現可 D B M Sがよい。 能な場合は R e c + +，c あるいは S m a l l t a l kを使用しており、共用・永続性などを必要とする。 @意味論を表現するに多くの表を用いる。 D M B Sの性能が 10倍以上遅すぎる場合。 。R @非レコードデータ構造を必要とする応用。 。意味論を表現するのに 6個以上の表を必要とする応用。 などが考えられる [ 1 0 J，[ 1 1 J，[ 1 2 J。 5 . おわりに 現在、主流になってる R D B M Sの不得意な点から始まり、データモデルと D B M Sの関係、オブ ジェクト指向と次世代の D B M Sと言われてる O O D B M Sについて述べた。 ‑ 354

参考文献 [ I J E l i s aB e r t i n o ，" O b J e c t ‑ O r i n t e dD a t a b a s eM a n a g e m e n tS y s t e m s :C o n c e p t sa n dI s s u E E EC O M P U T E R ，A p r i11 9 9 1 ，p p 3 3 ‑ 4 7 . e s "， I [ 2 J R . G . GC a t t e l l ，" O b J e c tD a t aM a n a g e m e n t‑ O b J e c t ‑ O r i e n t e da n dE x t e n d e dR e l a t i o n a d d i s o n ‑ ¥ ¥ ' e s l e yP u b li s h i n gC o m p a n y ，1 9 9 1 . 1D a t a b a s eS y s t e m s " ，A [ 3 J 上村努，"手続き型言語へのオブジェクト指向の導入"，情報処理， V o l . 2 9N O . 4 ，1 9 8 8• p p 3 1 0 ‑ 3 1 7 [ 4 J 竹内彰一，"オブジェクト指向の指向するもの"，情報処理， V o l . 2 9N o . 4， 1 9 8 8 .p p 2 9 5 ‑ 3 0 2 . 9 9 2春号. [ 5 J "オブジェクト指向，実周期ヘ"，日経インテリジェントシステム，別冊 1 [ 6 J "オブジェクト指向技術， 9 0年代の分散処理を支える"，日経エレクトロニクス， 1 9 9 2 1 ‑ 2 0 ( n o . 5 4 5 ) ，p p I 2 5 ‑ 1 4 6 . U R I N GM A C H I N E， [ 7 J 羽 生 田 栄 一 ， " オ ブ ジ ェ ク ト 指 向 の 思 想 と 方 法 論 " ，T 1 9 91 .2 ( V oI .4 ‑ N O . 1 ) ，p p 3 ‑ 1 9 :1 9 91 .4 ( V oI .4 ‑ N O . 2 ) ，p p 4 1 ‑ 4 9， 1 9 91 .6 ( V oI .4 ‑ N O . 3 ) ，p p 4 5 ‑ 5 4 :1 9 91 .8 ( V oI .4 ‑ N O . 4 ) ，p p 6 8 ‑ 7 7 . [ 8 J 下僚真司，田中克己，吉川正俊"オブジェクトデータベースの動向" ， b i t ，V oI .2 3，N o . 5 ，4 月号， 1 9 9 1 ，p p 1 0 2 ‑ 1 1 1 . o m p u t e rT o d a y，1 9 9 1 / 9 .N O . 4 5 [ 9 J 増 永 良 文 " オ ブ ジ ェ ク ト 指 向 デ ー タ ベ ー ス の 動 向 " ，C ， p p 5 1 ‑ 5 7 . I別 冊 1 9 9 1冬号， [ 1 0 J "オブジェクト指向データベース ー定義と研究の動向一"，日経 A . p p I 5 4 ‑ 1 7 5 . 日I J "データベース活用新時代へのーオブジェクト指向データペースの進撃始まる"， 日経 A 1 別冊 1 9 9 0夏号， p p 5 6 ‑ 7 3 . O L . 3 2N O . 5 ，5 ‑ 1 9 9 2 [ 1 2 J "特集 オブジェクト指向データベースシステム"，情報処理， V 3 5 5‑

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) MULTTESTプロ シジャの紹介 0浜 田 知 久 馬 ' 吉 田 道 弘 H 武田薬品工業(株) 研究開発本部 1ntr0 ducti0 n t0 SAS‑MULTTEST Procedure C h i k u m aH a m a d a M i c h i h i r oY o s h i d a t d .，R&DD i v i s i o n T a k e d aC h e m i c a ll n d u s t r i e s，L 1 7 ‑ 8 5，J u s o h o n m a c h i，2 ‑ c h o m e，Y o d o g a w a ‑ k u，O s a k a 1 ‑ 1，D o s h o ‑ m a c h i，4 ‑ c h o m e，C h u o ‑ k u，O s a k a•• ・ 要 k三a n V .6 . 07でリリースされる MULTTESTプロシジャを一言でいうと，標本の 再抽出に基づいた検定を含めて多種類の検定を行うプロシジャである.検定に限れば， つのプロシジャで FREQ， GLM， L1FETESTを併せた広範な機能を持つ. MU LTTESTプロシジャの特徴を 3つあげる.① データ自身の構造 l こ基づいてシミュレ ーションを行い，検定の多重性(多群，多時点，多項目)について p値の調整を行える. ②コクラン・アーミテージ検定等の正確な検定を行える.③ 癌原性試験データの解析手 法である Pet0検定が行える.今回は MULTTESTプロシジャの持つ機能の概要に ついて紹介する. e s a m p li n g， Pe t0検定 MULTTESTプロシジャ，検定の多重性， r キーワード: 1 . はじめに MULTTESTフ.ロシジャは， P e t e rH . W e s t f a l l，Y o u l i n gL i n， S . S t a n l e yY o u n g によって作成された MBINプロシジャ， MTESTプロシジャが V. 6 . 07において SASの正式なプロシジャになったものである. MB1N ( M u l t iB I N o m i a l ) プロシジャ 項)データを扱い， MTEST プロシジャでは計量データを扱うことも可能に は 計 数 (2 なった.このような経過を経て最新パージョンの MULTTEST プロシジャでは，計量 データと計数データを両方扱うことができ， SASの数あるプロシジャの中でもユニーク な存在である. MB1 Nプロシジャは，元々前臨床の癌原性試験の題癌データを解析する 特殊な目的のために作られたフ.ロシジャである.このため癌原性試験，特に Pe t0検定 についての前提知識がないと，マニュアルを読んでも理解するのが困難であった. この M BINプロシゾャの特徴を MULTTESTプロシヅャもある程度受け継いでいる.そこ 節では MULTTESTプロシジャが生まれた背景にある癌原性試験の統計解析の問 で2 節では， MULTTE 題点，特に検定の多重性に関する p値の調整について説明する. 3 STプロシジャの機能の概要について記述する. 4節では. MULTTESTプロシジャ を含めて， SA Sでコクラン・アーミテージ検定を実施するいくつかの方法を示し，解析 方法の違いと正確な検定の必要性について述べる. 5 節では MULTTESTプロシジャ r e s a m p li n g )に を実行する上での問題点、について述べる.なお本稿を通じて標本の再抽出 ( 357‑

基づいた検定とは， モンテカルロ・シミュレーションによる疑似的なパーミュテーション 法またはブートストラッフ.法に基づいた検定法を意味する.可能なすべての組み合わせを 計算して p値を求める場合にのみ，特に正童主盤星とよんで区別する. 2 . 癌原性試験における多重性 多重性の問題とは，検定を多数行うことによって，偶然によって誤って有意となる ( 偽 闇性)確率が高くなることである.検定の多重性にはいくつかの側面がある.例えば多群 性，多時点性，多項目性である. このうち癌原性試験で最も問題となるのは，検定の多項 目性である.癌原性試験では，多数の臓器，部位を検索し. a d e n o m a .c a r c i n o m aなどの多 種類の腫掃の有無を個体ごとに調べ，投薬によって腫境の発生が増加しているか検定する .結果として，多くの臓器，部位，腫癌について検定を行うことになり，検定の総数は数 10から 100以上になる場合もある. このように多項目について検定を行うと，かなり の頻度で偶然によって有意差が出てしまう.すなわち試験全体での第 I種の過誤の確率が 高くなる.例えば， 10個の仮説検定を 5%水準で行い， これらの検定が独立であると仮 定すると，帰無仮説の下で特定の検定について誤って有意と判断する確率は O . o5であ . 401 る. しかし 10個の検定のうち少なくとも lつを誤って有意と判断する確率は O . 642に増加する.第 I種 となる. 20個の仮説検定を実施すれば，全体での確率は O の過誤については項目ごとに独立に制御すべきであるという考え方も当然あるだろう， し かし癌原性試験の場合，多項目というのは，腫掲の発生臓器，部位，腫粛の種類であるの で，すべて発癌性に関連した項目であり，独立な事象について扱っているわけではない. このような癌原性試験の多項目性について対処するため， いくつかの方法が提案されてい る.例えば H a s e m a n( 19 9 0 )は ， 5つのアプローチに分類している. ①②③④⑤ 組合指標化(1匹あたりの腫癌の総数，主成分分析を行ったときの第 l主成分等) 腫癌発生率に応じた経験的な有意水準の調整 p値フ.ロット B 0 n ferr0 ni法. S idak法 標本の再抽出法(パーミュテーション法， ブートストラップ法) MULTTESTプロシジャでは， このうち④と⑤のアプローチが可能である.④と⑤ のアプローチについて簡単に説明する. ‑ 358‑

.B 0 n ferr0 n i法. S idak法 多重性を考躍して p値を B o n f e r r o n i流あるいは S i d a k流に調整しようとするものであ る. B o n f e r r o n i流では，検定を k回行った場合には観測された p値を k倍する. S i d a k 疏では p値を l一 ( 1‑ p値) k に調整する.このような p値の調整を行った後で，通常 よく用いられる有意水準である O . 05や O . 01と比較する. B o n f e r r o n i流あるいは S i d a k流の調整は. 2つの理由によって過度に保守的になる. 1 つは各項目聞に相関が存在する点を考慮していないためである.例えば肝臓の a d e n o m aI こ なりやすい個体は当然. c a r c i n o m aにもなりやすいような傾向があるだろう.実際 k個検 定していたとしても，各項目聞で相関があるために，独立な k個の検定と同等の価値はな o n f e r r o n i流の調整. S i d a k i 百の調整は，調整のし い.項目間で相関がある場合には. B 過ぎである. 2つ目の問題は，データの構造に関連したものである.癌原性試験で生じるデータは， ある個体について腫痛があるかないかの分類データであり，連続的な値をとるわけではな い.連続的な計量データについて検定を行うと p値も連続的な値をとるが，離散データに 関しては. p値は非連続的な値しかとれない.このような離散的な構造を持つデータに関 して，統計学的な検定を行うと，実際の有意水準と名義有意水準がかなり異なってくる. 例えば. O . 05をはさんで p値が O . 07から O . 01に(腫揚が lつ増えることによ って)離散的に変化するようなことが起こる可能性がある.このような場合，名義有意水 準 5% で検定しでも，実質的には 1% の有意水準で検定を行っていることになる.特に腫 痛発生率が低いような状況では，実際の有意水準は名義有意水準に比べかなり保守的にな ることが多い. ‑パーミュテーション法，ブートストラップ法 得られたデータの構造に基づいた(データの構造L 相関関係を考慮して)シミュレーシ ョンを行って. p値を調整する方法として，パーミュテーション法とブートストラッフ.法 ) 聞にしたがって p値を調整する. がある.これらの方法は，次の計算手1 ① 観測データに対して複数の検定を行い，各検定ごとに p値を計算する. ② 観測データから個体を単位としたデータの無作為再抽出を行って，元の観測データと 同じサンプル・サイズの疑似的な標本を作成する. ① 疑似的な標本 l こ対し，①と同じ検定を行い p値を計算する. ‑ 359 ‑ このうち最小の p値を

M in p値とする. ④ ②と③を繰り返して. M in p値の分布関数 Fを十分な精度で推定する. ⑤ ①の個々の検定について調整 p値を F (①の p値)として計算する. 標本再抽出の仕方は，パーミュテーション法では非復元抽出，ブートストラッフ.法では 復元抽出である.つまりパーミュテーション法では，群と反応変数についての両周辺分布 が元の標本と等しくなるように標本を再抽出する.ブートストラップ法では，群について の周辺分布は元の標本と等しいが，反応変数についての周辺分布は一般に元の標本と一致 しない.この意味でパーミュテーション法は，両周辺分布を固定した多変量超幾何分布的 なモデルに基づいたリサンプリング，ブートストラッフ.法は片方の周辺分布のみを固定し た多変量 2項分布的なモデルに基づいたりサンプリングを行う方法である.最小 p値によ るパーミュテーション/ブートストラッフ.法は，試験全体の第 I 種の過誤を制御し，しか o n f色r r o n i流の方法のように過度に保守的にはならない.他方欠点としては，調整 p も B 値の値は，再抽出標本に依存し，同じ方法でも反復して適用すると結果が若干異なってく る.また B o n f色r r o n i法. Si d a k法より計算時聞がはるかにかかる.コクラン・アーミテ ージ検定を多項目で行う場合について，パーミュテーション/ブートストラッフ.法の p値 の計算手順の具体例を付録 2に示した. 3 . MULTTESTプロシジャの文法と特徴のまとめ MULTTESTプロシジャは，名前のごとく多数の検定を行うプロシジャであり，検 . GLM . L1FETESTを併せたような広範な機能を持つ. 定に関しては. FREQ マニュアルには一言も書かれてないが，ログランク検定を行うこともできる. t値. F値 • X2 値といった検定統計量が一切出力されずに. p値のみが出力される点が (p値をデ ータセットに落とすことも可能である) .他のプロシジャと大きく異なる.またこれらの 文. C0 検定を標本再抽出法によって行うことができ，標本再抽出法の指定と. TEST NTRAST文. STRATA文を組み合わせると，検定の多重性(多項目性，多時点性 .多群性)の多様な問題を処理できる.ただし検定法として PETOを指定した場合には フ.ロシジャは多くの種類の検定 ，標本再抽出法を行うことはできない. MULTTEST を行うことが可能である反面，点推定値や信頼区聞を求める，予測値を求めるといった機 能は持っていない.また分散分析のように複数自由度の仮説について検定することはでき ない. ‑ 360

る き で が ブートストラッフ.法(復元抽出) について調整する. 3 >可 ンも ヨ定 シ検 P R O CM U L T T E S TD A T A = AO R D E R = D A T AN O T A B L E SO U T = P P E R M U T A T I O NN S A M P L E = 1 0 0S E E D = 7 6 4 5 1 1 ; T E S TF I S H E R ( L I V E RL U N GL Y M P HC A R D I OP I T U IO V A R Y / U P P E R T A I L E D ) ; C L A S SG R O U P ;F R E QF ; R U N ; フク ニ‑フ オン ロ グ ヨ ン 1 .0 ;N ハU ーJ >I> T ンA シ プ 。 ADJ̲P 0 . 9 4 0 . 9 4 1 .0 0 1 .0 0 RAW̲P 0 . 2 8 2 8 2 0 . 3 0 6 8 8 0 . 7 1 0 2 2 0 . 7 7 1 7 5 0 . 7 8 1 8 0 ヨ T オ シU E ‑3 6 1‑ プM オR = / E定 M < P検 I 名<確 数定正定 T 変検の検定< うジ一 z検 定 行'﹁ヤ換t検 を︑一︑シ変の o 定 ヴ ツ 弦 値t 検むイ正均 e ( 却 フ 逆 平P 名::: 中4 。 。。 γ a h ハ 変S 数 定 R A変 A 検 E HNO SRT STQA T S A T A N E R SAITEE ECFFMP (層別変数の指定) FUF し PAQM D A T AA ; I N P U TL I V E RL U N GL Y M P HC A R D I OP I T U IO V A R Y FG R O U P干; C A R D S ; 8 C 100 T R L 十八 ‑フ ぺ レ ‑J ︐ 値; 数 数T ;変 PROC MULTTEST <BONFERRONI SIDAK BOOTSTRAP PERMUTATION> YL U D比 中A 表3 . コーディングの例) フイッシャーの正確検定の p値を調整した例 最 6 O B S ̲TEST̲ 1 C N T Lv s . 4 P P M s . 8 P P M 2 C N T Lv s . 1 6 P P M 3 C N T Lv 4 C N T Lv s . 5 0 P P M s . 4 P P M 5 C N T Lv 'る 5 ̲NAME̲ L I V E R L I V E R L I V E R L I V E R L U N G 出力 SASデータセット P 較てき 比いで 重つが )定多にと T検 の 定 こ S ル型定検う E ェt 検 ル 行 T ツt ン エ を Eンe 一ツ) へ 4 F n ) ロンい 定整 I ・n析 タ へ な ) 検調 L ル u分 ' ・ わ 析 のの D帰 定 ル 行 解 頬)慌十テ k Q ン'回検テをの 種)目 い ・ 出 項) a E マ y (ク ン 似 験 広 う 抽 多 能d R ' e 解 ン マ 近 試 幅 行 元 ' 可i F 法 k 分 ラ ' る 性 い を 復 点 もS 整 十 塊 u交 グ 定 よ 原 扱 定 非 時 較 ' 調M乱T 直 ロ 検 に 癌 を 検 ( 多 比i るL : : :ジ 等 ( ン一布る 方 た 法 ' 重 nよG 両 い ン 群 多 oに ( 文 ヨ テ 分 き シミ 2 で の づ ヨ 多 る r法 能 T 値 基 シ ( よ r出 可 文S プ一 Zがー 数に一性一に e抽 が A A オア(定一 計出一テ重一順f 再 析T R ニ・定一検一 と抽一ユ多享 n の 解A T E ン検一 o一 値再一ミの降 o本い R N M ラ主 t一 量 本 士 定 下B 標 広T O I ク確一 e一 計 標 . ハ 検 ( ・ ・ 幅S C T コ正一P一 2 MULTTESTプロシジャの特徴のまとめ 表l 表 2 文法のまとめ

表 lに MULTTESTプロシジャの特徴を，表 2に基本的な文法をまとめた.表 3に SASのマニュアルの例 17 . 4で示されている解析事例のコーディングの例と出力デー タセットの内容を示した.この実験は対照群を含めた 5群で行われた試験で. 6つの臓器 のそれぞれについて.腫掲の有無を調べたものである.対照、群と処置群との閣の腫痛の発 生率の違いを，フイッシャーの正確検定によって調べ，検定の多重性(多群性，多項目性 )についてパーミュテーション法で NSAMPLE=100回の標本の再抽出によって調 整を行っている.解析した結果を SASデータセット Pにおとしている. MULTTESTプロシジャの MULTタレントぶりについていくつか紹介する. .CONTRAST文 MULTTESTプロシジャでは. GLMプロシジャと同様に複数の CONTRAST 文を指定することができる.複数の CONTRAST文によっていくつかの仮説を同時に 検定する場合には，検定の多重性の問題が生じる. MULTTESTプロシヅャではこの 問題について標本の再抽出法によって p値を調整することが可能である.標本の再抽出法 では，データ自身からリサンプリングを行うため，必然、的にデータ構造が解析に反映され る.このため正規性が成り立っていないデータについても適切な解析が行える.またサン プルサイズが群聞で異なっている場合でも，アンバランスを反映した解析を行うことがで きる. 。 m g / k g 対照群 用量 l 1m g / k g 用量 2 2m g / k g 用量 3 3m g / k g 上に示したような 4群からなる実験で. CONTRAST文を用いて様々な型の群間比 較の多重性の調整を行う例を表 4に示した. 表 4 CONTRAST文の使い型の例 Dunnett型 C O N T R A S T'1 ‑ 2 C O N T R A S T'1 ‑ 3 C O N T R A S T'1 ‑ 4 Tukey型 C O N T R A S T'1 ‑ 2 C O N T R A S T'1 ‑ 3 C O N T R A S T'1 ‑ 4 C O N T R A S T' 2 ‑ 3 C O N T R A S T' 2 ‑ 4 C O N T R A S T' 3 ‑ 4 。0; 。 。。0; 。0; 。0; 0 ; o‑ 1 o‑ 1 。 最大 t (x2 )型 C O N T R A S T' 1 ‑ 2 3 4 ' C O N T R A S T'1 2 ‑ 3 4 ' C O N T R A S T'1 2 3 ‑ 4 ' 直交分解型 C O N T R A S T' L i n e a r ' C O N T R A S T' Q u a d r a t i c ' ， C O N T R A S T' C u b i c o‑ 1 ‑3 6 2 ‑ 1‑ 1 ‑ 1‑ 1‑ 1 ‑ 3‑ 1 3 ; 1‑ 1‑ 1 3‑ 3

また岩崎・難波(19 9 1 )によって示された多元分割表に対する近似ランダム化検定も. C ONTRAST文とダミー変散を組み合わせることによって行うことができる.ただし標 本の再抽出の方法が岩崎らの方法とは異なる. .TEST文と STRATA文 TEST文と STRATA文を組み合わせることによって，マンテル・ヘンツェル慌に 文で層別変散を指定してお 層を併合した解析を行うことができる.例えば. STRATA 文で CAを指定した場合には，マンテル・ヘンツェル型の検定. TEST いて. TEST 文で MEANを指定した場合には，計量データの乱塊法による解析が行える. STRAT A文を用いた場合に標本の再抽出法による解析を指定すると，層ごとに標本の再抽出が行 われる. また TEST 文で PETO (打切り変数)を指定し. T1 ME=オプションで.死亡ま での時閣を表す変散を指定することによって，ログランク型の検定を行うことができる. 打切り変数の値は，個体が死亡であれば 2 . 打切りであれば Oとしなければならない.た だしログランク型の検定では，標本再抽出法による解析ができない. Pet 0検定につい ては付録 lを参照されたい. TEST文でダミー変散を指定することによって分割表の切り直しの多重性の問題にも 対応できる.表 5はある臨床試験において有効性を評価した結果である.この種のデータ の解析方法として，改善度を 1‑234.12‑34.123‑4と切り直して 3回 x2 検定が行われることがある. 表5 薬剤 l 薬剤 2 1.無効 8 2 . やや有効 計 改善度 抗生物質の有効度判定試験の結果(広津・栗木 ( 1 9 9 0 )より) 3 .有 効 4 .著 効 8 30 22 63 9 29 11 57 このとき独立でない x2 検定を 3回行っていることを考撮して p値を調整する必要があ る.最大 x2 の p値を求める方法としては，正確な数え上げによる方法や，漸近正規近似 に基づく方法が知られているが(広津・栗木 ( 19 9 0 ) ).MULTTESTプロシヅャを用 いて，標本再抽出法によって p値を調整する例を次頁に示す. 123‑4と切り直した場合(変数 K 3 ) の p値は 0.0556で. 5%の有意水準に近 いような印象を受けるが. 3種類の切り直しについてそれぞれ x2 検定を行っていること 3 6 3ー

を考膚して. p値を調整すると O . 1548となり，有意には程遠くなる. 値 ) れ D ・ た 十 で J ン ン ロ c d フ . T YL E T T 品 UP578 0kuρhu 宅 内 ︐ ︐ ︑円 一 yL 一円'・ 吋 1tnudan E ZA 叶 Fhd R向 日 一 an f HUndnyu'i YIu‑‑ n uAAHnHunHUAHu nHU nuu ︑ AA H v 巾 nvanvA 中 inn‑ 中l n u n u n u K 1 K 2 K 3 ‑okunUFhd l ・ 目 n ︑ " 円 ︐ ︐ AHUFhd u凶 M nHUAAnutiAU yL HHu u m 結果 一 一 一 VARIABLE ︒ 中力 出 D A T AD A T A ; D OG R A D E = 1T O4 ; D OG R O U P = 1T O2 ; I PG R A D EL E 1T H E NK 1 = 0 ; E L S EK 1 = 1 ; I PG R A D EL E 2T H E NK 2 = 0 ; E L S EK 2ニ1; I PG R A D EL E 3T H E NK 3 = 0 ; E L S EK 3 = 1 ; I N P U TF R E Q@ @ ; O U T P U T ; E N D : E N D ; C A R D S ; 38 89 3 02 9 2 21 1 P R O CM U L T T E S TD A T A = D A T AP E R M U T A T I O NN S A M P L E = 1 0 0 0 0O U T = P ; C L A S SG R O U P ; T E S TC A ( K 1 ‑ ‑ K 3 ) ; F R E QF R E Q ; R U N ; また実際には χ2 検定の他にウイルコクソン検定も併用されることが多い.このような 9 2 )が指摘しているように，いわゆる多種検定の多重性の問題が生じ， 場合，西・森川(19 X2 検定とウイルコクソン検定のどちらかが有意になる確率は，それぞれの検定の有意水 準より高くなる.多種検定の問題についても MULTTESTフ.ロシジャで対応すること ができる.例えば先のコーディングの例で TEST文を T E S TC A ( K 1 ‑ ‑ K 3 )M E A N ( G R A D E ) ; と書き換えることによって，改善度スコアの平均値の差の t検定と X2 検定を同時に行っ て p値を調整することができる.改善度スコアを順位スコアに置き換えれば，ウイルコク ソン検定に対し，コノーパー慌の検定が行える.また多群比較の場合の問題への拡張も T EST文と CONTRAST文を組み合わせることによって容易にできる. 4 . SASにおけるコクラン・アーミテージ検定 2x2の分割表の検定としてカイ 2乗検定が有名である.カイ 2乗検定ではカイ 2乗統 計量を計算して，自由度 lの X2 分布と比較する.カイ 2乗検定の適用上の注意として， いくつかの書物では，セルの最小期待度数が 5以上でなくてはならないと書かれているこ A R N I N G : が出る. とがある. SASの FREQプロシジャでも次のような W T H EC E L L SH A V EE X P E C T E DC O U N T SL E S ST H A N5 .C H I ‑ S Q U A R EM A YN O TB EAV A L I DT E S T . この理由は最小期待度数が 5未満の場合には，カイ 2乗分布での近似がうまくいかなくな ることが経験的に分かっているためである.最小期待度数が小さなセルがあるときには， カイ 2乗検定の代わりにフイッシャーの正確検定をすすめている本もある. 次に示したような 2xkの分割表で，発生率の傾向性を調べる検定方法として，コクラ ‑3 6 4‑

ン・アーミテージ検定が知られている.最小期待度数が小さいときに分布の近似が悪くな るのは. 2X 2の分割表に限った話ではなく. 2X kの分割表に対してコクラン・アーミ テージ検定を行う場合でも同様である. 対照群 omg/kg 腫痛あり 腫痛なし 。 50 用量 l 1m g / k g 用量 2 2m g / k g 用量 8 4m g / k g 8m g / k g 50 50 50 49 。 。 。 どの程度近似が悪くなるかを調べるために，上に示したような腫痛が全群で l個体にし か発生しない極端な例で，コクラン・アーミテージ検定を実施してみた.各フ.ロシジャに おけるコーディングの例を示し，結果を表 6にまとめた. D A T AD A T A ; D OD O S E = O，1 ，2 ，4 ，8 ; D OT U M O R = O，l ; I N P U TF R E Q@ @ ; O U T P U T ; E N D ; E N D ; C A R D S ; 5 00 5 00 5 00 5 00 4 91 FREQフ.ロシジャ (CMH統計量) ① P R O CF R E QD A T A = D A T A ; T A B L E ST U M O R本D O S E / S C O R E S = T A B L EC M H ; W E I G H TF R E Q ; LOGISTIC プロシジャ(ラオのスコア検定) ② P R O CL O G I S T I CD A T AニD A T A ; M O D E LT U M O RニD O S E ; F R E QF R E Q ; 本このデータに対しては，パラメータの推定値が求められないのでデフォルトではスコ ア統計量を出力しない.スコア統計量を出力するためには特別の工夫が必要である. REG プロシジャ(寄与率) @ P R O CR E GD A T A = D A T A ; M O D E LT U M O R = D O S E ; F R E QF R E Q ; MULTTEST プロシジャ (2スコア近似) ④ P R O CM U L T T E S TD A T A = D A T A ; C L A S SD O S B ; T E S TC A ( T U M O R / U P P B R T A I L B D ) ; C O N T R A S T' C AT E S T ' 0124 8 ; F R E QF R E Q ; ⑤ MULTTEST プロシジャ(連続修正を行って Zスコア近似) P R O CM U L T T E S TD A T A = D A T A ; C L A S SD O S E ; T E S TC A ( T U M O R / C O N T I N U I T Y = l U P P E R T A I L B D ) ; C O N T R A S T' C AT E S T ' 0124 8 ; F R E QF R E Q ; @ MULTTEST プロシゾャ(正確な計算) P R O CM U L T T E S TD A T A = D A T A ; C L A S SD O S E ; T B S TC A ( T U M O R / P E R M U T A T I O Nニ1 0U P P E R T A I L E D ) ; C O N T R A S T' C AT E S T ' 0124 8 ; F R E QF R E Q ; ⑦ MULTTEST プロシジャ(パーミュテーション法による標本の再抽出法) P R O CM U L T T E S TD A T A = D A T AP E R M U T A T I O NN S A M P L E = 1 0 0 0 0S E E D = 4 9 8 9 ; C L A S SD O S E ; T E S TC A ( T U M O RU P P E R T A I L E D ) ; C O N T R A S T' C AT E S T ' 0124 8 ; F R E QF R E Q ; 365

⑧ MULTTEST プロシジャ(ブートストラップ法による標本の再抽出法) P R O CM U L T T E S TD A T A = D A T AB O O T S T R A PN S A M P L E = 1 0 0 0 0S E E D = 5 9 6 3 ; C L A S SD O S E ; T E S TC A ( T U M O RU P P E R T A I L E D ) ; C O N T R A S T' C AT E S T ' 0124 8 ; F R E QF R E Q ; 表 6 コクラン・アーミテージ検定の結果 ② 率 ③ 凹 与2 r R寄 ① プ ロ シ ジ ャ F R E Q L O G I S T I C 出力 C M H統計量 Zコ 7統計量 統計量 r2X (N‑1) r2X N 上側 p値 0 . 0 3 8 6 0 . 0 3 8 3 計算時間(秒) ④ ⑤ ⑥ ⑦ ③ M T M T M T M T M T ( r2X N ) 0 . 0 3 8 30 . 0 7 8 20 . 2 0 0 00 . 2 0 2 30 . 0 8 7 4 0 . 0 3 0 . 0 3 0 . 0 3 8 5 . 1 3 9 . 2 5 r : 変数 TUMORと DOSE のピアソンの相関係数 N : 全体のサンプルサイズ M T :M U L T T E S T コクラン・アーミテージ検定のカイ 2乗統計量はピアソンの相関係数(r)と密接な関 連がある.すなわち r2X N がカイ 2乗統計量である. r2X N Iこ基づいた検定が，コクラン とアーミテージによって，元々提唱されたものである. MULTTESTプロシジャでは Iこ基づいて検定を行う.またコクラン・アーミテ ，検定統計量は出力されないが. r2X N ージ検定は，ロジスティック回帰を行ったときのラオのスコア検定に帰着し(②) .②と 0 . 0 3 8 6 )は，②，④の p値 ( 0 . 0 3 8 3 )と非常に近く ④では p値は完全に一致する.①の p値 ( なっている.②，④と①の違いは.②，④が 2項分布に基づいて分散を評価しているのに 対し，①では，超幾何分布に基づいて分散を評価している点である.②，④に比べ，①の 方が若干保守的になる. MULTTESTプロシジャで正確なコクラン・アーミテージ検定を行うためには，⑥ のように TEST文で PERMUTATION=numberを指定すればよい.このオ プションの指定によって，セルの最小度数が numberを越えなければ，正確な検定を 行う. numberを越えた場合には連続修正を行って正規近似を行う.⑥から正確な p 値が O . 200であることがわかるが，この問題に関しては，直観的に正確な p値が O . 200であることが理解できる.腫痛が全群で l匹だけ発生したという条件付きで両周辺 和を固定したときの出現パターンは次の 5通りである. 1 0 0 0 0 パターン 1 パターン 2 0 1 0 0 0 パターン 3 0 0 1 0 0 パターン 4 000 1 0 パターン 5 0 0 0 0 1 帰無仮説の下では. 5通りのパターンの出現確率は，すべて 20%であり，パターン 5 以上に極端な事象が出現する確率は O . 200である.この正確な p値に比べると，近似 した p値は，かなり小さめになり.片側 5 %の有意水準で検定を行えば有意となる. 366 ‑

TEST文で CONTINUITY=l (連続修正を行わない場合は 0を指定，デフォル トでは 0) を指定して連続修正を行うとこの状況は若干改善されるが，それでも p値はか なり小さめである.筆者の経験では，腫掲の発生率がかなり低い場合 i こは，直観的に有意 差があるとは考えがたい状況で有意となったことが度々ある.このように理論分布による 近似が悪くなるような場合には. MULTTESTプロシジャを用いて，並び替え分布に 基づいた正確な p値を計算してみる必要があるだろう. (MULTTESTプロシジャで は，マンテル・へンツェル検定の正確な p値を計算することも可能である. ) ⑦のパーミュテーション法によって 10000回の標本の再抽出に基づいて計算した p 値は， リサンプリングによるバラツキがあるため，正確な p値とは一致しないが. O .2 023とかなり近い値が得られている.正確な検定を標本の再抽出法によって近似できる のは魅力的である.正規分布にしたがわないような計量データに対してノンパラメトリッ クな並び替え検定を行って正確な p値を計算したい場合がある. しかし並び替え検定を行 うため，すべての組み合わせを計算することは，大型コンビュータを用いたとしても困難 である.このような場合，ある程度標本の再抽出回数を増やせば，標本の再抽出法に基づ いた p値が，正確な検定の p値の実用的な近似値として使えるのではないだろうか.再抽 出の回散をどの程度にすればよいかについては，次の節で議論する.また⑦と@の p値は ，同じ再抽出法を用いていながら，かなり異なっている.腫痛の発生率が 1/250と極 端に小さいため，ブートストラッフ.法では 5群全部で腫癌発生が 0となる再標本が高い確 率で生じる.このような再標本については. p値が計算されず. p値の分布の計算に寄与 しなかったためである.この結果をふまえてパーミュテーション法とブートストラッフ.法 のどちらを用いるべきかについて次節で議論する. なおコクラン・アーミテージ検定やマンテル・へンツェル検定の計算公式等については ，柳川 1( 19 8 6 )または中上・森川(19 9 2 )を参照されたい. 5 . MULTTESTプロシジャの適用上の注意 MULTTESTプロシジャを用いて，多項目性について標本再抽出法によって調整を 行う場合の注意点について述べる. 1つはどのような項目を組み合わせるかによって，結 果が異なる点である.事後的に p値の調整を行う項目を変えると結果が有意となったり， 有意にならなかったりすることがおこり得る.また用いた乱数の seedによっても，微 妙に結果が異なってくる可能性がある.このような後知恵や解析の恋意性を防ぐために， 367

プロトコル作成の段階で. p値の調整を行う際にどの項目を組み合わせるか.乱数の se edを何にするかを記述しておくことが望ましい.また分野ごとに，項目の組み合わせ方 についてコンセンサスを得ていく必要があると考えられる. 2番目の問題点は，標本の抽出回数である.標本の抽出回数は多い万が.当然、精度が高 くなるが，同時に抽出回数に比例して計算時間もかかるようになる.シミュレーションで 得られた p値の推定標準偏差は. 2項比率に関する分散の公式より. [p (1‑p) /n 1ノ 2 となる. p値が 5 %前後のときに精度が最も問題になると考えられるので. p=0 o5として. 95%信頼区聞を求めてみた. nu古 U n u n u n U t‑nUAUAU 'E‑‑AHU thE‑AHVAHU ‑AHVAHVAHVAHu 推定標準偏差(%) 2 . 18 95%の信頼区間(%) O . 64‑9 . 36 O . 69 3 . 62‑6 . 38 O . 22 O . 07 4 . 56‑5 . 44 4.86‑5.14 (p=O. 05) 標本の抽出回数が l万回になれば. 95%信頼区聞は 5: tO.44%の範囲に収まる. . 5%程度ずれていることはよくあるので，実用的に 名義有意水準と実質の有意水準が O は l万回程度繰り返せば十分でないだろうか. 3番目の問題点は，標本再抽出の方法である.両周辺分布を固定したパーミュテーショ ン法と，群についての周辺分布のみを固定したブートストラップ法のどちらを用いるのが e s t f a l l ら(19 8 9 ) が指摘した重要 望ましいのだろうか? この問題は未解決であり. W なポイント(①，②)を紹介し，筆者の経験に基づいて気付いた点(①)を付け加える. ① 実質有意水準 どちらの方法の実質有意水準が名義的な有意水準に近いかという点である.この観点で は，ブートストラップ法の方が，より多様なパターンの標本が抽出されるので，最小 p値 の推定分布が滑らかになり，実質有意水準が名義的な有意水準に近くなる場合が多い. 2 項データで度数の小さなセルがあるとき，パーミュテーション法の実質有意水準は，名義 的な有意水準よりかなり保守的になる場合がある. ② 無作為化割り付けとの対応 臨床比較試験のように無作為化割り付けが行われている場合には，パーミュテーション 法によって得られた再抽出標本は，無作為化割り付けによって得られる可能性があった標 本の集合として意味付けることができる.この意味でパーミュテーション法は無作為化割 り付けに対応したサンプリング方式である.これに対しブートストラップ法は，無作為化 割り付けと直接対応付けることはできない. ‑ 368‑

① 極端なデータの場合 前節でコクラン・アーミテージ検定をノ fーミュテーション法とブートストラッフ.法の双 方で行い結果が大きく異なった.その原因は前節で述べた通りである.このようなケース は非常に極端なケースであるが，正規近似がうまくし、かないような状況でも. p値を精度 よく計算できるという点が標本抽出法の大きな利点であり，極端なデータに対しでも頑健 である必要がある.ブートストラッフ.法では出現のパターンが，パーミュテーション法よ り多様であるため，異常な標本が出現しやすい.前節の例以外でも，例えば層の数が多く かっ欠測値が複数ある場合に，ブートストラッフ.法で標本の再抽出をおこなうと，ある群 のある層がすべ、て欠測値となるようなことがおこり得る.このようなケースでは，パーミ ュテーション法を用いた万がよいだろう. プロシジャの Pe t0検定について詳しく述べられなかっ 本文中で. MULTTEST 5の癌原性試験解析用プロシジャ CHRONICと比較した表を付 たので. SASの 録として示す. v . CHRONICとMULTTESTプロシジャの比較 CHRONICとMULTTESTの比較 O 実行可能 ‑付録 1 × 不可能 項目 CHRONIC MULTTEST ・製作者 R .L .K o d e l l S . S .Y o u n g P . H . W e s t f a l l × O(6.07から) 。 V .5 V.6 Pet 0読の解析 o(MB1NMTEST) 0 ム .分散の計算 超幾何分布 (n‑ 1で割る) •T i m ea d j u s t e d a dh o cr u n 2項分布 (nで割る) STRATA変数で指定 (ブロック変数で指定) n c i d e n t a l の併合 •f at a1と i 腫癌の分類とコード ( C O N T E X T ) 0 i n c i d e n t a l( 2 ) 腫痛なし ( 0 )f a t a l( 2 ) i n c i d e n t a l( 1 ) × 上側のみ 上恨1 . 下側，両側 。 。 0 0 0 0 × 。 。 p値 腫癌の発生比率 データセット作成 × × 中l n V E ・ VAnb U ︐ .H nu ︐r'nnhku ︑ ・ ︑ nHup占 .︐中﹄ A凸 中﹄ MHIu‑‑ nunHuntuw民u nHun‑u 'nlu t Jnu 中﹄f 中lnunHMEEU EEU 中﹄ M山口 u nunHUT‑ q u 中﹄中﹄ ︑ nHunuuMNnMU DHHnHUT‑ 中﹄ M m p ι 中﹄ A凡 =mlι ρし 中lnHUA凡 Pι 中l 中l M N H nu nL ‑3 6 9‑ C o n t r a s t文で可能 A ︐ .V n n u M川 n n u u問 nluylA nHUnvι nMUHUU HNunHu n‑unNHU pu nHunMU n R A凡 nVE‑HV' pし 基本的なコーディング G R O U P : 群 T I M E :時間 C O N T E X T :腫閣の分類 B L O C K :時間の区間分けを示す変数 ︐ .Il 中l ‑検定の多重性に関する調整 .検定の方向 ・連続修正 .FREQ 変数 ・T i m ea d j u s t e d 腫癌比率の推定 ‑結果のファイル化 ・対(2群間)比較 ・フィッシャーの正確検定 .逆正弦変換 Z検定 0 腫粛なし ( 3 )f a t a l( 1 )

‑付録 2 4ーミュテーション/ブートストラッフ.法による p値の調整の手1 ) 国 肝臓 題痛あり 腫痛なし ￨対照群 ￨低用量群 ￨中用量群 ￨高用量群 2 48 4 46 5 45 8 42 対照群 低用量群 中用量群 高用量群 5 45 4 46 7 43 8 42 jp=0.041 腎臓 腫痛あり 腫高なし Ip=0.244 上のような腫痛データに関して適当な検定(例えば，コクラン・アーミテージ検定)を 行った結果，肝臓については p=0.041となり，腎臓については p=0.244とな った.肝臓については 5% の有意水準では有意である.しかし 2項目で検定をおこなって いることを考えると，この結果は少し割り引いて考えるべきである.このデータを用いて ぐーミュテーション/ブートストラップ法による p値の調整を説明する ① 肝臓と腎臓をセットにした 200匹の観測値から，個体を単位とした無作為抽出を行 い. 4群 x50匹の疑似標本を作成する.このときパーミュテーション法では，非復 元抽出(抽出した観測値を元に戻さない) .ブートストラップ法では，復元抽出(抽 出した観測値を元に戻す)を行う. ② ①で作った標本について，肝臓と腎臓のそれぞれについて検定を行い. p値を計算し . 2項目のうちの小さい万の p値 (Min p値)を求める. ① ①と②を繰り返し(例えば 10000回程度) . M in p値の分布を推定する. ④ 実際の p値 (0.041) と. M in p値の分布を比較し，実際の p値より. M i . n p値が小さくなる度数を求める.例えば M in p値が肝臓についての p値 O 041以下に 10000回中 632固なったとすると，調整 p値は 0.0632であ . 244以下になった度数が 375 る.同様に M in p値が腎臓についての p値 O 5回であったとすると調整 p値は 0.3755である. 参考文献 1 . H a s e m a n .J .K .( 19 8 9 ) .U s eo fS t a t i s t i c a lD e c i s i o nr u l e sf o rE v a l u a t i n g . Toxicol . .1 4 : L a b o r a t o r yA n i m a lC a r c i n o g e n i c i t yS t u d i e s .F u n d a m .A p pl 6 3 7 ‑ 6 4 8 . 9 1 )分割表解析におけるモンテカルロ・テスト， 2 . 岩崎，難波(19 S A SU s e r sG r o u pI n t e r n a t i o n a l ‑ J a p a n '91論文集. 6 1 ‑ 6 8 3 . 広津，栗木(19 9 0 )累積カイ二乗の最大成分に基づく多重比較法， 応用統計学 19 .1 1 5 ‑ 1 3 2 4 . 西，森川 ( 1 9 9 2 )薬効評価で多様される多重検定による多重性， 日本計量生物学会 1992年度年会予稿集 5 . 中上，森川監訳(1 9 9 2 )医薬統計学，サイエンテイスト社(原著:P e a c e編(19 8 8 )• B i o p h a r m a c e u t i c a lS t a t i s t i c sf o rD r u gD e v e l o p m e n t . W i l e y ) 8 6 )離散多変量データの解析，共立出版 6 . 柳川(19 7 . W e s t f a ll .P .H .a n dY o u n g .S .S .( 19 8 9 ) P ‑ v a l u eA d j u s t m e n t sf o rM u l t i p l e T e s t si nM u lt i v a r i a t eB i n o m i a lM o d e l s .J .A m e r .S t a t i s t .A s s o c . .8 4 : 7 8 0 ‑ 7 8 6 . a y，N .E .，G r a y，R .G .，L e e，P .N .， P a r i s h， S .， 8 . P e t o .R . .P i k e .M .C .，D P e t o .J .，R i c h a r d s，S .a n dW a h r e n d o rf .J .( 19 8 0 ) :G u i d e li n e sf o rS i m p l e S e n s i t i v eS i g n i f i c a n c eT e s t sf o rC a r c i n o g e n i cE f f e c t si n L o n g ‑ t e r mA n i m a l E x p e r i m e n t s .A n n e xt o :L o n g ‑ t e r ma n dS h o r t ‑ t e r mS c r e e n i n gA s s a y sf o r r a n c e C a r c i n o g e n s : aC r i t i c a lA p p r a i s a l .I A R CM o n o g r a p h s . S u p p l e m e n t2 . L y o n，F 9 . S A SI n s t i t u t e( 1 9 9 2 )S A ST e c h n i c a lR e p o r tP ‑ 2 2 9( 1 9 9 2 ) . S A S / S T A TS o f t w a r e : a r yN C :S A SI n s t i t u t e C h a n g e sa n dE n h a n c e m e n t s . R e l e a s e6 . 0 7，C 1 0 .S A SI n s t i t u t e( 1 9 9 2 )S A S / S T A TU s e r 'sG u i d eV e r s i o n 6F o u r t hE d i t i o nV o l u m e1 C a r yN C :S A SI n s t i t u t e 3 7 0‑

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) ¥ ， ぞ[ C厚司斐文 E こ よ る 垂E Z重量上七車交主主 P Eミ o B ] 浜田知久馬村 0吉 田 道 弘 $ 武田薬品工業(株) 研究開発本部 Ap p 1icat i0 ns of Multiple Comparisons Pr0 C edures uS 1 ng SAS‑PROBMC Funct i0 n M i c h i h i r oY o s h i d a C h i k u m aI l a m a d a T a k e d aC h e m i c a lI n d u s t r i e s，L t d .，R&DD i v i s i o n ・ 1 ‑ 1，D o s h o ‑ m a c h i，4 ‑ c h o m e，C h u o一k u，O s a k a * * 1 7 ‑ 8 5，J u s o h o n m a c h i，2 ‑ c h o m e，Y o d o g a w a ‑ k u，O s a k a 要 医薬統計の分野で注意を集めている方法論の一つに多重比較法がある。多重比較法にも 棟々な方法があるが、その中で最もポピュラーな Tukeyと Dunnettの方法に焦 点をあてる。これらの方法に関連した分布の、累積分布とパーセント点の計算が、 v . 6. o7でリリースされる PROBMC関数により可能になった。そこで、これらの多重比較 検定と同時信頼区聞について、 PROBMC関数の利用方法を例示する。また、ノンパラ メトリックな多重比較検定の考え方について述べるとともに、汎用的なフ.ログラムを提示 する。さらに、例数設計のための一方法を示す。 Tukeyや Dunnettの方法を発 展させた多段階検定法を、 PROBMC関数を利用して行う方法についても触れる。 キ ワード: PROBMC関数、多重比較、 Tukeyの方法、 Dunne ttの方法。 1 . 基本統計量、 PROBMC関数の仕様 本稿では次 i こ示すデータを例題として、 4群での対比較を考えることにする。 群 l 4 3 44 4 74 6 35 0 75 1 45 3 75 5 25 8 06 0 16 4 8 群 2: 4 3 04 6 14 8 95 0 05 1 15 2 15 6 55 7 45 7 76 1 26 4 5 群 3: 2 2 42 9 23 8 23 8 54 0 04 0 54 1 64 1 84 4 74 6 34 9 55 1 95 7 36 0 2 群 4: 1 0 31 7 72 7 62 8 23 5 44 1 74 3 24 6 85 0 4 一般的な表現をする場合の定式化は次のようにする。全部で g群があり、第 i群、第 j個 体の観察データ X iJI立、母平均が μi で 、 (各群共通の)分散が σ2 の正規分布 N ( μ ぃ σ2 )からの無作為標本である。第 i群の例数を n ，、標本平均をl1，で表す。このとき、 分散の不偏推定量 S 2 と対応する自由度 νは次のようになる。 ‑EE企 E ‑g ν =En， ( n E( x， J ‑1 l， )2 /ν ) g S2 = E ( 2 ) PROC GLMを{吏うと、 これらの基本統計量は以下のように求まる。 p r o cg l m ;c l a s sg u n ;m o d e la t a i = g u n ;l s m e a n sg u n ;r u n ; 371 ‑

G e n e r a lL i n e a rM o d e l sP r o c e d u r e G U N D e p e n d e n tV a r i a b l e :A T A I S u mo f M e a n S q u a r e s S q u a r e PV a l u e P r >P 3 2 6 2 1 5 6 . 5 9 8 8 7 3 8 5 . 5 3 3 9 . 5 7 0 . 0 0 0 1 S o u r c e D P M o d e l E r r o r 4 0 L e a s tS q u a r e sM e a n s 3 6 5 2 2 8 . 5 8 4 A T A I L S M E A N 9 1 3 0 . 7 1 5 すなわち、各 x，は L S M E A Nとして求まっており、 5 2 8 . 3 0 0 0 0 0 2 5 3 5 . 0 0 0 0 0 0 3 4 3 0 . 0 7 1 4 2 9 4 3 3 4 . 7 7 7 7 7 8 S2 ニ 9 1 3 0 . 7、 ν=40である。 このような状況で、よく用いられる多重比較法としては、すべての群の対比較では Tu keyの方法、 lつの対照群(これを以下では、第 g群とする)と残りの処理群の対比較 では Dunnettの方法がある。第 i群と第 j群の比較をするときの検定統計量として は 、 x， ‑X J . fs2( 1 / n， + l/ n J) ( 3 ) を利用する。この検定統計量で参照すべき臨界値が、 PROBMC関散を用いると求まる。 PROBMC閑散の仕様を次にまとめる。 PROBMC閑散の仕様 機能 多群の平均についての多重比較統計量の累積分布やノ f一セント点を計算する。 書式 v a l u e = PROBMC(string，c ，p r o b，d f， k<，p a r a m e t e r s > ) ; 関数の結果 v a l u e 累積分布(下個Ij累積確率)か、 (下側)パーセント点のどちらか。 引数 分布を特定する文字列として次のいずれかを指定する。 s t r i n g " D U N N E T T1 ":片側 Dunnett " D U N N E T T 2 ":両側 Dunnett " R A N G E " :スチューデント化範囲 " M A X M O D " :最大絶対値 (本稿では省略するが、 Duncanの方法などで使用できる) パーセント点。寸 C と p r o b はどちらか一方だけを指定。 c 下 側 確 率 。 ̲ j 指定しない方は欠測(ピリオド)にすること。 p r o b 分散推定量の自由度。欠測値(ピリオド)は無限大(∞)と見なす。 d f 処理群の数。対照群を含めない。すなわち、 k Dunnett型の場合 ( " D U N N E T T 1 "，" D U N N E T T 2 " ):g 一 l Tukey型の場合 ( 市A N G E ") : g p a r a m e t e r s Dunnett型で各群の例数が違う場合に利用する。 指定しなければ各群の例散は等しいとみなす。 (具体的な指定方法は後述の表 l参照)。 計算精度 1 0‑ 8 ) 。パーセント点は 0( 10 ‑ & )。 累積分布(下側累積確率)は 0( 制約条件 " R A N G E "では各群の例散が等しくないという設定は不可。 ‑3 7 2

Tukeyと Dunnettの方法で、手法を適用する状況毎の、 s
t
r
i
n
g
、p
a
r
a
m
e
t
e
r
s、
d
fの指定方法を表 lにまとめた。 Dunnettの場合の p
a
r
a
m
e
t
e
r
s、).1は
)
.
1 =';nl / (nl 十 ng )
であり、).1). J が検定統計量 t1g と tJ9の閣の相関である。
表1.各多重比較法で正確な c
.p
r
o
bを求めるためのパラメタの指定方法
残りのパラメタの指定方法

手法を適用する状況

.
.
.
.
.
.
.
.
司
.
.
.
‑
̲
噌
・ ・....‑‑..ーー..̲̲..
・
・
・
・
・
・
・
.
.
.
.
.
・ ・
.
.
.
.
.
.
.
.
ー
‑
ー
‑
ー ‑
p

多重比較法
のタイプ

;群毎の :推定分散
例数:の自由度

片側 D
u
n
n
e
t
t
//
1/
1/

等
等
不等
ヨご壁王

s
t
r
i
n
g

。
1/
1/

T
u
k
e
y
1/

。
1/

等
等
不等
末筆

等
等
不等
~壁E

4

:p
a
r
a
m
e
t
e
r
s

:d
f

ν(バ
う ) "
D
U
N
N
E
T
T
1
" 特に必要としない :
ν
∞()ンI
J
ラ
) "
D
U
N
N
E
T
T
1
" 特に必要としない
ν(バ
ラ ) "
D
U
N
N
E
T
T
1
" .
g‑
1 :
ν
)1
..
)2.
)1
..
)2.••• • ). g ‑1
∞()ンI
1ラ
) "
D
U
N
N
E
T
T
1
" .

…
..
)

.
.
.
.
.
.
.
.
・
・
.
‑
‑
‑
晶
‑・ーー・・. .

両側 D
u
n
n
e
t
t

.

ー・・・・‑‑‑‑‑‑‑‑̲.・・・・‑‑‑‑‑‑‑‑

ν(I
1ラ) "DUNNETT2'~ 特に必要としない
:
ν
∞()ンI
J
う
) "
D
U
N
N
E
T
T
2
" 特に必要としない
ν(I
1
ラ) "
D
U
N
N
E
T
T
2
" .
.
‑
1 :
ν
)1
..
)2.
∞()ンI
1
ラ
) "
D
U
N
N
E
T
T
2
" .
g ‑1
)1
..
)2.

…
..
)
…
..
)

.
.
.
・
ー
ー
ー
咽
』
ー
・
・
・
， ‑‑̲....‑.ー・ー..̲.

ー
ー
・
・
・
・
・
・
・
・
・
・
・
・
・
・
・
・・
・
・
・
・
・
・
・
・

ν(バ
う ) "
R
A
N
G
E
"
∞()ンI
1
う
) "
R
A
N
G
E
"
ν(I
J
う) "
R
A
N
G
E
"
∞()ンバラ) "
R
A
N
G
E
"

特に必要としない
特に必要としない
指定不可(近似法)
指定不可(近似法)

ν
ν

2節で使用方法を例示する準備として、例題での各基本統計量の要約したデータ・セッ
トsummaryを用意する。

d
a
t
as
u
m
m
a
r
y
;
i
n
p
u
tg
u
nm
e
a
n
1
‑
m
e
a
n
4n
u
m
1
‑
n
u
m
4s
2d
fa
l
p
h
a
;s
=
s
q
r
t
(
s
2
)
;
c
a
r
d
s
;
4 5
2
8
.
3
05
3
5
.
0
04
3
0
.
0
73
3
4
.
7
8 1
01
11
4 9 9
1
3
0
.
7
1 4
0 0
.
0
5

2
.

一段階パラメトリック多重比較法

2.1 Tukeyの多重比較法
Tukeyの多重比較検定では、 (
3
) 式の統計量 t1
J
の絶対値とスチューデント化範囲
統計量の理論分布の上 i~1j

100α%点 qを比較する。もし、 It1
JI孟 q/.[τなら帰無仮

説 H(
l
J
l
: {μ1=μJ }を棄却 (
r
e
j
e
c
t
)し，第 i群と第 j群の平均には有意な差がある
とみなす。

ItIJI<Q/，(2なら帰無仮説 H (
lJlは保留 (
r
e
t
a
i
n
)する(このとき μ1=

μ』と結論づけるのは誤りである) 0 Tukeyの方法での臨界値 qの表現は、伝統的に 他の分布の対応する臨界値の J宮倍になっており、利用するときは n で割っておく必要 があるので、注意を要する。 qは PROBMC関数により求まるが、表 l にも示したよう に、各群の例散が等しくない場合には、 PROBMC関散は qの値を計算できない。その ため、 Tukey‑Kramerの近似法を用いる。つまり、自由度 νは変更せずに、各 群の例散はすべて等しいとみなして計算した qを代用する。この方法は第 I種の過誤の確 率を有意水準 α 以内に制御するうえ、群閣での例数の比が 2~3 倍くらいなら、設定した αにかなり近い実質的な有意水準を保つ、優れた近似法である。 一方、群間差に対する同時信頼区聞は次の仏)式のようになる。 XI ‑ Xj‑qs. J( l/ n l 十l / n j) / 2孟 μi 一 μj 三 XI ‑ ( 4 ) Xj十 qs. J( l/ n l十l / n j) / 2 Tukey‑Kramerの近似法で検定と信頼区聞を構成するプログラムは次のとおり である。 Tukey‑Kramerの近似法 d a t a ;s e ts u m m a r y ; a r r a ym u ( 4 )m e a n l ‑ m e a n 4 ;a r r a yn o ( 4 )n u m l ‑ n u m 4 ; c v a l =p r o b m c ( " r a n g e九，と記虫色d f， 4 )/担且立l̲;̲ d o j =1 t o3 ; o4 ; d o i=j十1t 、 Slg = < : = 0 ①臨界値 ' d i f fニ m u( j )‑ m u( i ); x x x x=c v a l何 本 s q r t( l/ n o( jl + l /n o( i ) ); l o w e r =d i f f ‑ x x x x ; u p p e r =d i f f + x x x x ; q r t( l/ n o( j )+ l /n o( i ) ) ); t e s t=d i f f / ( s本s p v a l =l ‑ p r o b m c ( " r a n g e "，a b s ( t e s t ) * s q r t立 与 . ，d f， 4 ); i fp v a ll e0 . 0 5t h e ns i g = ' 本' o u t p u t ;e n d ;e n d ; < : = 0 群間差 ゃ下側限界 ゃ上側限界 や検定統計量 や ② p値 o w e rd i f fu p p e rt e s tp v a ls i g ;r u n ; p r o cp r i n t ;v a rj il PROBMC関数は①②で使われているが、臨界値や検定統計量について 1/. r 宮倍ある いは Jす倍の補正を行っている。また、 596有意水準での臨界値は下側 9596点であるの で、①で l ‑ a l p h aと指定している。このプログラムの実行結果は次のようになる。 O B S 1 2 3 4 5 6 J I L O W E R 1 2 ‑ 1 1 8 . 6 1 0 1 3 ‑ 7 . 8 1 7 4 7 5 . 8 3 8 2 3 1 .7 3 4 8 5 . 1 0 0 2 4 3 4 ‑ 1 4 . 1 3 9 D I F F ‑ 6 . 7 0 9 8 . 2 3 1 9 3 . 5 2 1 0 4 . 9 3 2 0 0 . 2 2 9 5 . 2 9 U P P E R T E S T 1 0 5 . 2 1 0 ‑ 0 . 1 6 0 4 8 2 0 4 . 2 7 7 2 . 4 8 2 8 5 3 11 .2 0 2 4 . 4 0 7 7 6 2 0 8 . 1 2 6 2 .7 2 5 4 5 3 1 5 . 3 4 0 4 . 6 6 1 8 4 2 0 4 . 7 1 9 2 . 3 3 4 0 8 ‑3 7 4‑ P V A L S I G 0 . 9 9 8 5 0 0 . 0 7 8 1 1 0 . 0 0 0 4 3 本 0 . 0 4 5 0 0 本 0 . 0 0 0 2 0 本 O .1 0 7 2 8

2.2 Dunnettの多重比較法

Dunnet tの多重比較検定では、比較が対照群(第 g群)と残りの処理群に限定さ
3
) 式の統計量の集合{tI
J
} のうち利用するのは、
れるため、 (

{tI
.
}I
こ限定される。

Oi!!jj盟盛室の場合:
統計量 t19の絶対値と多変量 t分布から生成される最大絶対値統計量の理論分布の上側

100α%点 dとを比べる。 It1
.I
と dなら帰無仮説 H (1.): {μ1=μ. }を棄却し、
第 i群と対照群 gの平均には有意な差があるとみなす。

It1. I<dなら帰無仮説 H (19)

は保留する。 dは PROBMC関数を利用すると求められる。
一方、群間差に対する同時信頼区間は次の (
5
) 式のようになる。
X1 ‑ x
.‑d s.
f(
1/
n1 +
1
/n
.)孟 μ i 一 μ 9

(
5
)

三
五
孟 1 ‑ X 9 十 ds4(
l
/
n
l+
1
/
n9 )

第 4群を対照群とした場合の、検定と信頼区聞を構成するプログラムは次のとおりである。

Dunne t tの方法(両側)
d
a
t
a
;s
e
ts
u
m
m
a
r
y
;
a
r
r
a
ym
u
(
4
)m
e
a
n
l
‑
m
e
a
n
4
;a
r
r
a
yn
o
(
4
)n
u
m
l
‑
n
u
m
4
;a
r
r
a
yl
a
m
b
d
a
(
3
)
;
d
o
c
v
a
l
d
o

j=1t
o3
;l
a
m
b
d
a
(
j
)
=
s
q
r
t
(
n
o
(
j
)
/
(
n
o
(
j
)十日 0
(
4
)
)
)
;e
n
d
;

ゃ① {
)
.1 }

=p
r
o
b
m
c
(
"
d
u
n
n
e
t
t
2ヘ
.
パ ‑alpha，df，3，of lambdaト lambda3);ゃ②臨界値
jニ 1t
o3
;

.

，.

slg =

d
i
f
f =m
u
(
j
)
‑
m
u
(
4
)
;

t 群間差

x
x
x
x =c
v
a
l事S事s
q
r
t(
1/
n
o(
j
)
+
1
/n
o(
4
)
)
;
l
o
w
e
r
=d
i
f
f
‑
x
x
x
x
;

や下側限界

u
p
p
e
r
=d
i
f
f
+
x
x
x
x
;

や上側限界

q
r
t(
1/
n
o(
j
)
+
1
/n
o(
4
)
)
)
;
t
e
s
t =d
i
f
f
/
(
s本s

t 検定統計量

p
v
a
l =l
‑
p
r
o
b
m
c
(
"
d
u
n
n
e
t
t
2，
a
b
s
(
t
e
s
t
)，
.d
f，
3
，
o
fI
a
m
b
d
aト l
a
m
b
d
a
3
);ゃ③ p値
o

i
fp
v
a
ll
e0
.
0
5t
h
e
ns
i
gニS 本';
i
=
4
;o
u
t
p
u
t
;e
n
d
;
p
r
o
cp
r
i
n
t
;v
a
r jil
o
w
e
rd
i
f
fu
p
p
e
rt
e
s
tp
v
a
ls
i
g
;r
u
n
;

PROBMC関数は②①で使われているが、群の散は対照群を含めないで指定している。
a
r
a
m
e
t
e
r
s、 {
)
.1 }を計算し、②①で明記
各群の例散がアンバランスな時のために①で p
して正確な理論分布により臨界値と p値を求めている。このプログラムの実行結果は次の
ようになる。

O
B
S
2
3

J
2
3

4
4
4

L
O
W
E
R

D
I
F
F

U
P
P
E
R

T
E
S
T

P
V
A
L

S
I
G

8
6
.
9
4
7
0
9
5
.
9
6
6
9
‑
3
.
8
0
9
3

1
9
3
.
5
2
2
0
0
.
2
2
9
5
.
2
9

3
0
0
.
0
9
3
3
0
4
.
4
7
3
1
9
4
.
3
8
9

4
.
4
0
7
7
6
4
.
6
6
1
8
4
2
.
3
3
4
0
8

0
.
0
0
0
2
1
9
0
.
0
0
0
0
9
9
0
.
0
6
1
6
6
2

本
本

0佐血盤室の場合:
統計量 t1.を多変量 t分布から生成される最大値統計量の理論分布の上個1] 100α%
点d
'

3
7
5‑

と比べる。すなわち、
1
)上側検定: t1
v
注d
'なら帰無仮説 {μi 三
五 μv }を棄却し、 μ1>μg と結論づける。
tIv<d
'なら婦無仮説は保留する。一方、群間差に対する同時信頼区聞は、

μi 一 μーミ X1‑ Xv‑d's.
j(
l7nl +
l
/n
v)

(
6
)

検定と信頼区聞を構成するプログラムは、両側の場合に比べ次の 3行の下線部が異なる。

Dunnettの方法(上側) :両側からの変更点

c
v
a1=p
r
o
b
m
c(主盟旦旦乙.， l-alph~df ， lof l
a
m
b
d
aト l
a
m
b
d
a
3
)
;ゃ②臨界値
u
p
p
e
r=
̲
̲
，
̲
;
̲
ー
や上側限界
p
v
a
l=
l
‑
p
r
o
b
m
c
(
O
d
u
n
n
e
t
t
lヘt
e
s
t，
.d
f，
3
，
o
fl
a
m
b
d
aト 1
a
m
b
d
a
3
);ゃ① p値
この 3行を差し替えたプログラムの実行結果は次のようになる。

O
B
S
2
3

J

2
3

4
4
4

L
O
W
E
R
1
0
0
.
9
4
1
1
0
9
.
6
5
7
9
.
2
0
4

D
I
F
F
1
9
3
.
5
2
2
0
0
.
2
2
9
5
.
2
9

U
P
P
E
R

T
E
S
T
4
.
4
0
7
7
6
4
.
6
6
1
8
4
2
.
3
3
4
0
8

P
V
A
L
0
.
0
0
0
1
0
9
0
.
0
0
0
0
5
0
0
.
0
3
0
8
3
3

S
I
G

*
*
*

2
)下側検定: t1v孟 ‑d'なら帰無仮説 {μi と μ9 }を棄却し、 μ1<μ9 と結論づけ
る
。 t19>‑d'なら帰無仮説は保留する。一方、群間差に対する同時信頼区聞は、

，

μt 一 μ92
玉X1‑ X9十 d
's.
J(
l7n +
1
/nv )

(
7
)

検定と信頼区聞を構成するフ.ログラムは、両側の場合に比べ次の 3行の下糠部が異なる。

Dunnettの方法(下側) :
両
{
f
i
J
I
からの変更点

c
v
a
l=
p
r
o
b
m
c
(
O
d
盟旦旦.L̲'，
.l
‑
a1
p
h
a，
d
f，
3
，
o
f1
a
m
b
d
a1
‑
1a
m
b
d
a
3
);ゃ②臨界値
l
o
w
e
r=~
~下側限界
p
v
a
l=l
‑
p
r
o
b
m
c
(
O
d
u
n
n
e
t
t
l，
"‑
t
e
s
t，
.d
f，
3
，
o
fl
a
m
b
d
a卜 l
a
m
b
d
a
3
);ゃ③ p値
この 3行を差し替えたプログラムの実行結果は次のようになる。

O
B
S
1
2
3

J

1
2
3

1
4
4
4

L
O
W
E
R
•
•
•

D
I
F
F
1
9
3
.
5
2
2
0
0
.
2
2
9
5
.
2
9

U
P
P
E
R
2
8
6
.
0
9
9
2
9
0
.
7
8
3
1
8
1
.
3
7
6

T
E
S
T
P
V
A
L
S
I
G
4
.
4
0
7
7
6 :. 本
4
.
6
6
1
8
4 :. 本
2
.
3
3
4
0
8 0
.
9
9
9
1
1

実行結果の点線内は PROBMC関数では検定統計量の値が極端過ぎて計算処理できなか

V
A
L
の値は1.0
0
0
0
0で S
I
Gの欄は空白になるべ
ったため、欠測になっているが、本来なら P
きである。

PROC GLMに関連して若干のコメントを加える。両側であるか、片側であるかに
'は、各群の例数が等しくない場合には、近
よらず、これまで PROC GLMで値 dや d
似法を利用してきた。すなわち、対照群を除いて処理群聞だけで例散の調和平均をとり、
これを各処理群の補正例数とし、それをもとに().1 }を計算する方法である。従ってこ
の場合、各).1 は同じ値になる。この近似法でかなり良〈第 I種の過誤の確率を制御でき
ているようである。また、片側 Dunnet tの場合に、同時信頼区聞の信頼限界値が出
こ出ている。常識的に判断すればわかることだが、レポーティング
力結果上は両側とも常 i
の際には、片方を∞または一∞に置き換えておく必要がある。

3
7
6一

3 . 一段階ノンパラメトリック多重比較法 多重比較法に限らず一般論として、 SASではノンパラメトリックな手法が乏しいと言 われてきた。この背景には、 ( a ) 統計量の計算自体に膨大な計算置を要する場合がある、 ( b ) 漸近分布論による近似特性が必ずしも良くないと思われる、 ( c )並べ替え法に基づく正確な 分布の計算は大変である、といったことがあるのだろう。ノンパラメトリックな多重比較 法の場合にもこういった問題点は存在する。これら以外に、多重比較の場合にはデータの ランキング方法の問題がある。具体的なノンパラメトリック法の話の前に、先ずランキン グの方法について述べる。一つめの方法は j oin t rank ingによる方法で、例 えば、 Kruskal‑Wallis検定のように全群を併せてデータを順位付けし、さ らに、その順位による各群の平均順位に基づいて検定統計量を計算する。もう一つの方法 は sep arate rank ingによる方法で、対比較を行う 2群毎にデータを併せ て順位付けを行うもので、対比較のための検定統計量としては 2標本 Wilcoxon検 定統計量そのものになる。ではどちらの方法が良いのだろうか?まず、 j0 int ra nkingによる方法には、第 I種の過誤の確率に関する理論的な問題点、がある。例えば 3群聞の対比較において、各群の分布のロケーションの位置関係の真の状態として、第 l 群と第 2若手で一致し、第 3群がこれら 2群と、ずれている状況を考える。このとき、第 I 種の過誤は第 l群と第 2群の聞の検定で棄却したときだけ発生する。 3群併せて j 0 in rank ingで順位付けすると、第 l群と第 2群を比較する検定統計量の分布が、 種の過誤の確率が制御できない 第 3群の分布の未知のロケーションに依存するため、第 I ことになる。現実のデータではそれほどの違いはないと思われるが、 j 0 int ran kingを用いた場合にはこの問題点を指摘される可能性がある。一方、 sep arat e r an k in gでは ( a )何度も順位付けをやり直さなければならないので、計算量が多 くなる、(ゆ各群の平均順位が比較毎に変わるので解釈がしにくい、といった欠点がある。 こういった問題点は、 Tukey型や Dunnett型以外にも Shirley‑Wil Iiam sの検定でも繰り返し議論されてきている。 本稿では計算の煩雑さはあるものの、 sep arate rank ingに基づいた多 重比較検定法について述べることにする。先にも述べたように、この順位付けの方法によ ると検定統計量は 2標本 W iIc0 X 0 n検定統計量になるので、 PROC NPARl WAYを繰り返し対比較に適用する、次の簡単なマクロを利用すると検定統計量は求まる。 E毎に 2 標本 Wilcoxon検定を行うマクロ 、 先m a c r on o n p a ( n g ) ; 先d o jニl先t o& n g ‑ l ; 制 oi =品j t l% t o& n g ; fg u n =品io rg u n =品j t h e no u t p u t ; d a t a ;s e td a t a ;i p r o cn p a r ! w a yw i l c o x o n ;c l a s sg u n ;v a ra t a i ; % e n d ;% e n d ; 出m e n dn o n ; 出n o n p a ( 4 ) ;r u n ; 部分的な例示として、例題での第 l群と第 2群の対比較の場合の出力結果を以下に示す。 ‑ 377‑

W i l c o x o nS c o r e s( R a n kS u m s )f o rV a r i a b l eA T A I C l a s s i f i e db yV a r i a b l eG U N E x p e c t e d S u mo f S t dD e v M e a n S c o r e s U n d e r1 1 0 U n d e rH O N G U N S c o r e 1 0 1 0 9 . 0 1 1 0 . 0 1 4 . 2 0 0 9 3 8 9 1 0 . 9 0 0 0 0 0 0 1 2 2 . 0 1 21 1 .0 1 4 . 2 0 0 9 3 8 9 1 .0 9 0 9 0 9 1 1 1 2 W il c o x o n2 ‑ S a m p l eT e s t( N o r m a lA p p r o x i m a t i o n ) ( w i t hC o n t i n u i t yC o r r e c t i o no f. 5 ) S = 1 0 9 . 0 0 0 Z ニ ー. 0 3 5 2 0 9 P r o b> IZI= 0 . 9 7 1 9 T ‑ T e s tA p p r o x .S i g n i f i c a n c e= 0 . 9 7 2 3 K r u s k a l ‑ W a l l i sT e s t( C h i ‑ S q u a r eA p p r o x i m a t i o n ) C H I S Q 0 . 0 0 4 9 6 D F = 1 Prob> C H I S Q = 0 . 9 4 3 9 二 出力結果をみると分かるように、 2標本 Wi Jcoxon検定統計量の算出の際に連続修 正を行っている。連続修正を行わない統計量を利用したいのであれば、 Kruskal‑ Wa 11is検定統計量の平方根をとるとよい。(連続修正を行う場合と統計量の符号を M e a nS c あわせるには、次のようにする。 2群で例数が小さい群から大きい群の平均順位 ( o r e )の差の符号 i こ基づく。例散が同じときは出力結果で上の群から下の群の平均順位の差 の符号による。)多重性を考麗する準備として、次のような検定統計量のデータ・セット n 0 np tes tを作成する。 d a t an o n p t e s t ; i n p u t p a i r$ t e s t c c c a r d s ; 1 ‑ 2 ‑ . 0 3 5 2 0 9 1 ‑ 3 2 . 4 3 1 0 5 1 ‑ 4 ‑ 3 . 1 4 3 5 1 2 ‑ 3 2 . 7 0 9 8 7 2 ‑ 4 ‑ 3 . 1 9 0 9 0 1 .4 1 7 3 7 3 ‑ 4 ‑ e s t n c = s i g n ( t e s t c c )本s q r t ( t e s t k w ) ; t e s t k w@@; t 0 . 0 0 4 9 6 6 . 0 5 3 3 1 0 .1 4 0 7 . 4 9 2 5 1 0 . 4 2 6 2 . 0 9 9 2 参照する臨界値や p値を求める際に、漸近分布を利用すると近似精度の問題が残っては いるが、ここでは漸近分布を利用する。このとき、計算には PROBMC関数が利用でき fを∞(ピリオド) る 。 2節で述べたパラメトリックな方法との指定方法の違いは、自由度 d とする点だけである。そこで各手法の例示の代表として、 Tukey‑Kramerの近 似法に基づいて p値を求めるフ.ログラムを示す。検定統計量は連続修正を行う場合と行わ ない場合の両方を例示した。 d a t a ;s e tn o n p t e s t ; si g c c =' ' ; si g n c =' ，; p v a l c c= l ‑ p r o b m c (r a n g e "， a b s( t e s t c c )* s q r t( 2 )， . L.L4 ); 胃 Dr a n g eD， a b s( t e s t n c )* s q r t( 2 )， . ， L.L4 ); p v aI n c=l ‑ p r o b m c( i fp v a l c cl e0 . 0 5t h e ns i g c c = ' 本'; i fp v a l n cl e0 . 0 5t h e ns i g n c = ' 本': p r o cp r i n t ;v a rp a i rt e s t c cp v a l c cs i g c ct e s t n cp v a l n cs i g n c ;r u n ; 3 7 8

このプログラムの実行結果は次のようになる。 O B S 2 3 4 5 6 P A I R 1 ‑ 2 1 ‑ 3 1 ‑ 4 2 ‑ 3 2 ‑ 4 3 ‑ 4 T E S T C C ‑ 0 . 0 3 5 2 1 2 . 4 3 1 0 5 ‑ 3 . 1 4 3 5 1 2 . 7 0 9 8 7 ‑ 3 . 1 9 0 9 0 ‑ 1 .4 1 7 3 7 P V A L C C 0 . 9 9 9 9 8 0 . 0 7 1 3 4 0 . 0 0 9 0 6 0 . 0 3 4 0 2 0 . 0 0 7 74 0 . 4 8 8 3 9 S I G C C 本 事 事 T E S T N C ‑ 0 . 0 7 0 4 3 2 . 4 6 0 3 5 ‑ 3 . 1 8 4 3 4 2 .7 3 7 2 4 ‑ 3 . 2 2 8 9 3 一 1 .4 4 8 8 6 P V A L N C 0 . 9 9 9 8 7 0 . 0 6 6 2 8 0 . 0 0 7 9 1 0 . 0 3 1 4 9 0 . 0 0 6 8 1 0 . 4 6 8 7 8 S I G N C 本 事 事 separate rankingに基づくノンパラメトリックな検定を、 Tukey 型については SteeI‑Dwassの検定、 Dunnett型については SteeI の ¥う 。 検定と t Steel‑Dwassの検定と Stee1の検定を行う・汎用的なマクロ、 rn0 nJ を本稿の最後に付けた。このプログラム中の計算手順は、以下のようになっている。 ①抜き出した 2群毎に PROC RANKで順位変換する。 ② PROC SUMMARYにより全分散、群別の平均順位と例数を求める。 @それをもとにデータ・ステッフ.で検定統計量を計算し、 PROBMC関数で p値を計算する。 順位は元のデータの小さい値からつけている。 Steel‑Dwassの検定では群コー ドの大きい群から小さい群の、 S tee1の検定では処理群から対照群の、平均順位の差 を取った値の符号に、検定統計量の符号はなっている。従って、 PROC NPARIW AYの検定統計量とは符号が異なる場合がある。マクロ r n 0 nJの仕様を次に示す。 マクロ rn 0 nJ の仕様 機能 Steel‑Dwassの検定および Stee1の検定を行う。 書式 %non ( si . nc， ng， vname， gvar， dat) run; パラメタ si 検定方法のタイプとして次のいずれかを、文字列として指定する。 L :下側 Stee1検定 U :上側 Stee1検定 D :両側 Stee1検定 nc T :Steel‑Dwass検定 対照群のコード。 1 孟 ; nc孟 ngの範囲の整数。 Steel‑Dwass検定では欠測値(ピリオド)とする。 ng 群の総数(対照群も合む)。データでの群コードは 1， 2，…， vname 解析する変数名を文字列として表現。 l変散のみ指定可。 g var 群コード変数名を文字列として表現。 da t データ・セット名を文字列として表現。 例題について、マクロ r n 0 nJ の指定例および解析結果を以下に示す。 ‑3 7 9‑ ng0

IStee l‑DwaSS検定 覧n o n ( T . . . 4 . a t a i . g u n . d a t a ) ;r u n ; 上 3角行列部分に検定統計量、下 3角行列部分に p値を出力している。 O B S G U N l 2 3 4 0 . 9 9 9 8 7 0 . 0 6 6 2 8 0 . 0 0 7 9 1 G U N 3 ‑ 2 . 4 6 0 3 4 ‑ 2 . 7 3 7 2 4 G U N 2 0 . 0 7 0 4 1 8 0 . 0 3 1 4 8 6 0 . 0 0 6 8 1 4 G U N 4 ‑ 3 . 1 8 4 3 4 ‑ 3 . 2 2 8 8 8 一 1 .4 4 8 8 6 0 . 4 6 8 7 8 覧n o n( D .4 .4 .a t ai .g u n .d a t a ) ;r u n ; 上段に検定統計量、下段に p値を出力している。 G U N 4 O B S 2 G U N l 3 . 1 8 4 3 4 0 . 0 0 4 0 7 G U N 2 3 . 2 2 8 8 8 0 . 0 0 3 5 0 G U N 3 1 .4 4 8 8 6 0 . 3 2 1 5 3 4 . 検出力と例数設計 多重比較検定で帰無仮説が棄却できないとき、帰無仮説を探択するのではなく、その扱 いを保留するのだということに注意する必要がある。このとき問題となるのは、必要な結 論を試験から得るのに十分な検出力を確保するよう、計画時に例散が設定されているかと いうことである。しかし、多重比較における検出力の定義はまだ定まったものがない。例 えば、次のような定義が考えられている。 ( a ) 差のあるすべての対を検出する確率 ……… a l lp a i rp o w e r 。 コ ) 最小差の対を検出する確率 一一一一一一… 最小差に対する比較あたりの検出力 ( c ) 最大差の対を検出する確率 一一一一一一一… 最大差に対する比較あたりの検出力 ω ) 差のある対を lつ以上検出する確率 一一一 a n yp a i rp o w e r 概して ( a )から ( d )へ下がるほど基準が緩くなっているが、どの検出力の定義を用いるかは利 a )と ( b ) 、 用者のその試験に対する考え方に任されている。母平均の真の配置にもよるが、 ( ( c )と( d )はそれぞれ比較的近いと思われる。応用上の簡便さ、解釈のしやすさ、計画時の情 報量などを考えると、比較あたりの検出力を目安として例散を設計することが考えられる。 この立場にたてば、 2群比較の場合とは臨界値 cが違うだけである。各群共通の例散を n で表し、検出すべき真の差を 6で表すことにする。検出力 l一 β は次式のように、自由度 ν、非心度 ( . f 2 T nの非心 t分布より求まる。 ( ( j/ σ) / ( ( j/ σ1 Pr1 t ν 1 ， 一 三= ‑ 1ミ 、、 ‑ J2 /n) c 1 = 1‑ s ( 8 ) Tukeyの方法の場合に、 l群あたりの例数を 16例から 22例まで増やし、その聞の 種の過誤の 比較あたりの検出力を求めるフ.ログラムを次に例示する。 4群比較とし、第 I .2、標準偏差 σ=1とする。臨界値 cを PROBMC閑 確率は 5%、検出すべき差。=1 散により求め、 PROBT関散を用いて非心 t分布で臨界値を越える確率を求めている。 ‑3 8 0‑

日数設計 (Tukeyの方法) d a t a : n s =1 6 :n e =2 2 :g u n =4 :a l p h a =0 . 0 5 :d e l t a =1 . 2 :s d=1 . 0 : 巴 ; d on o =n st on t o t a l =g u n * n o ; d f =t o t a l ‑ g u n : .，l‑aIpha，df，gun)/sqrt(2); c v a l u e=p r o b m c ( " r a n g eヘ n o n c p =d e l t a / s d / s q r t ( 2 / n o ) ; ‑ p r o b t ( c v a l u e， d f， n o n c p ) : p o w巴r =l o u t p u t ;e n d : 巴l t as dn o n c pp o w e rn ot o t a l ;r u n ; p r o cp r i n t :v a ra l p h ad 結果は次に示すとおり、 u詳あたり 17例で検出力 80%、 22例で 90%を越える。 A L P H A D E L T A 0 . 0 5 2 3 O B S S D N O N C P P O W E R N O T O T A L 1 .2 3 . 3 9 4 1 1 0 . 7 7 0 8 0 1 6 6 4 0 . 0 5 1 .2 3 . 4 9 8 5 7 0 . 8 0 1 8 9 1 7 6 8 0 . 0 5 1 .2 3 . 6 0 0 0 0 0 . 8 2 9 4 7 1 8 7 2 0 . 8 5 3 7 8 1 9 7 6 4 0 . 0 5 1 .2 3 . 6 9 8 6 5 5 0 . 0 5 1 .2 3 . 7 9 4 7 3 0 . 8 7 5 0 9 2 0 8 0 6 0 . 0 5 1 .2 3 . 8 8 8 4 4 0 . 8 9 3 6 6 2 1 8 4 7 0 . 0 5 1 .2 3 . 9 7 9 9 5 0 . 9 0 9 7 8 2 2 8 8 Dunnettの方法の場合には、 Tukeyの方法の場合の臨界値を求める部分を次の ように修正すればよい。 日数設計 (Dunnettの方法) :Tukeyからの変更点 両側の場合: c v a l u e =p r o b m c ( " d 旦旦旦乙.， l ‑ a l p h a ，d f，型主立; 片側の場合: c v aI u e =p r o b m c(ヨ盟旦旦乙.， l ‑ a l p h a，d f，型主立; 次に反応率の場合について述べる。この場合も 2群比較の場合とは臨界値 cが違うだけ である。そこで、検出の対象となる 2群の反応率をそれぞれ πl と πz 、その平均を π. (= [πdπ2 )/2) 、正規分布の上側 100β%点を z で表すと、一群あたりの例数 β nは n= (c.[2π.(1一 π.)+z ~.;πdl 一 π 1) +π2 (1一 π 2J) 2 /( 1 I '1一 π 2)2 β ( 9 ) Tukeyの方法の場合のプログラムを次に例示する。 4群比較とし〈第 I 種の過誤の確 率を 5%、比較あたりの検出力を 80%、差の検出の対象となる 2群の反応率をそれぞれ 50%と 70%とした。 ‑3 8 1‑

日数設計 (Tukeyの方法:出現率) d a t a ; g u n=4 ;a l p h a=0 . 0 5 ;p o w e r =0 . 8 0 ;p a i 1 =0 . 5 0 ;p a i 2=0 . 7 0 ; c v a l u e=p r o b m c ( . r a n g e " . . .l-alph~..gun)/sqrt(2); z b e t a =p r o b i t ( p o w e r ) ; p a i =( p a i 1 + p a i 2 ) / 2 ; d e l t a =p a i 2 ‑ p a i 1 ; 牢p a i本( l ‑ p a i ) ;v a r 2=p a i 1牢(1‑ p a i 1 ) + p a i 2 本 ( 1‑ p a i 2 ); v a r 1 =2 n o =( c v a ! u e * s q r t ( v a r 1 ) + z b e t a 本s q r t ( v a r 2 ) ) * * 2 / d e l t a * * 2 ; t o t a l =n o * g u n ; o u t p u t ; p r o cp r i n t ;v a ra l p h ap a i 1p a i 2d e l t ap o w e rn ot o t a l ;r u n ; 結果は次に示すとおり、 l群あたり 139例になる。 O B S A L P H A P A l 1 P A I 2 D E L T A P O W E R 0 . 0 5 0 . 5 0 . 7 0 . 2 0 . 8 N O 1 3 8 . 1 4 4 T O T A L 5 5 2 . 5 7 5 Dunnettの方法の場合には、 Tukeyの方法の場合の臨界値を求める部分を次の ように修正すればよい。 日数設計 (Dunnettの方法:出現率) :Tukeyからの変更点 両側の場合: c v a l u e =p r o b m c ( ヨ盟旦旦2 " . . . 1 ‑ a l p h a . .ul.盟斗); 片側の場合: c v a l u e =p r o b m c ( 主盟旦旦乙 . . 1 ‑ a l p h a . .ul.凹斗); もし、 ( a ) a1 1p ai rp o w e rや ( d ) a n yp a i rp o w e r lこより、例散を設計したいのなら、 PRO BMC関数で臨界値を求め、シミュレーションにより検出力を計算して設計すると良い。 d ) a n yp a i rp o w e rは包括的検定としての、 また、 ( rnaxl tlJI、 r n f l X1tl.1、 1 ; 孟i 孟g ‑ l 1 ; 孟i .j孟g m ax (t 1 . ) の検出力関数で近似できる(近似誤差は αよりかなり小さい)。残念なが l 孟i 孟g ‑ l ら 、 PROBMC関数ではこの計算ができない。 Y o s h i d a( 19 8 8 )幻のプログラムを若干変 更すると計算できる。 5 . 多段階検定法 C l o s e dt e s t i n gp r o c e d u r eと呼ばれる、下降手順による多段階多重比較検定法を考える。 多段階検定法で第 I種の過誤の確率が制御でき、しかも今までの一段階法に比べかなり強 力である。 5 . 1 Q統計量に基づく Tukey‑Welschの多重比較法 この方法は PROC GLMでは REGWQと名付けられている。記法として、例えば、 4 ) と表すことにする。 4群の場合には、表 2の H l l目のよう 帰無仮説 μ)=μpμ4 を(12 ないろいろな帰無仮説を考えることになる。 2 .1節で計算した検定統計量 tIJをもとに、 ‑3 8 2‑

各燭無仮説に対する検定統計量としては表 2の 2J
l
l目のように、例えば、(12
4
) のときに
はmax (
1 t121. 1t14l. 1t24IJ =4.662といったように()に含まれる
群の対についての統計量の最大絶対値を用いる。このとき、()内の群の散に依存した次
のような有意水準 αm と臨界値 qmを参照する。

査室主主:
α9 ‑α9‑1 = α
α
'
" = 1一 (1一 α) '"ノ 9

(

2三 m三
五 g‑2のとき)

具体的に、全部で 4群のときには、試験あたりの有意水準 αを 5%とすると、

α4= 0.05
α3= 0.05
α2 ニ l一 (1‑ O
. 05
)2
/
4 = 1‑
.
f
す了一百τ =O
. 0253

臨星撞:
m群、有意水準 αmのときの Tukey‑Kramerの方法の臨界値を q周として用い
る(誤差分散の自由度 νはもとのまま、各群の例散は等しいとしている) 0

{qm} は単

調増加にならないことがあるが、単調増加性があると、ある良い性質が出てくるので、例
えば q2>q3となった場合に q3の値として q2を利用し、単調増加性を保持させるこ
、 PROBMC関散を用いると簡単に計算できる。有限自由度の
とがある。臨界値 qmは
場合のフ.ログラムは次のようになり、計算結果は表 2の 3列目のようになる。

Tukey‑Welschの方法の臨界値
d
a
t
a
;a
r
r
a
ys
b
a
l
p
h
a
(
4
)
;
g
u
n=4
;a
l
p
h
aニ 0
.
0
5
;d
f

二

4
0
;

s
b
a
l
p
h
a
(
4
)
=a
l
p
h
a
;
s
b
a
l
p
h
a
(
3
)
=a
l
p
h
a
;
d
o

s
b
g
r
o
u
p =g
u
n
‑
2t
o2b
y‑
1
;

s
b
a
l
p
h
a
(
s
b
g
r
o
u
p
)
=1
一
(
l‑
aI
p
h
a
)料 (
s
b
g
r
o
u
p
/
g
u
n
);
e
n
d
;
d
o

s
b
g
r
o
u
p =2t
og
u
n
;
t
w
a
l
p
h
a =s
b
a
l
p
h
a
(
s
b
g
r
o
u
p
)
;
c
v
a
l
u
e =probmc(~range~ ，.， l-twalph~df ， sbgroup)/sqrt(2);
t
w
c
v
a
l
u
e =m
a
x
(
c
v
a
l
u
e
.
t
w
c
v
a
l
u
e
)
;

o
u
t
p
u
t
;e
n
d
;
p
r
o
cp
r
i
n
t
;v
a
rs
b
g
r
o
u
pt
w
a
l
p
h
at
w
c
v
a
l
u
e
;r
u
n
;

この方法はノンパラメトリックな場合も全く同様の手順で適用できるが、自由度が無限大
になるので、次に示す部分を修正することになる。

Tukey‑Welschの方法の臨界値(自由度∞のときの修正点)
cvalue=probmc(~range ヘ.. l
‑
t
w
aI
p
h
a，
L.Ls
b
g
r
o
u
p
)/
s
q
r
t(
2
);

‑ 383‑

表2 . Tukey‑We Ischの方法(例示) 婦無仮説 u k e y ‑ W e l s c h 臨界値 結果 m ax ItiJ I T (1234) 4 . 662 q.=2.680 ((123) ) 124 (134 234 ) 2 . 725 4 . 6s2 4 . 408 4 . 6s2 qs=2.434 O . 1s0 2 . 483 4 . 408 2 . 725 4 . 662 2 . 334 q2=2.324 * * ・ . . ̲ ‑ ̲ . . ・ ・ ・・ . ̲ ‑ ‑ ‑ ̲ .‑ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・・ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ̲ . ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ 噌 . . . ー + ・ 恥 ‑ーーーー・・・・・・・・・・・・・・・・・. ‑ 4 4 本 本 本 ‑ . ̲ ・ ー ー ー・・̲......ーーーー.‑‑‑‑‑ ー・・・・・・・・・...・ーーーー・・・.. ー.‑....‑.......̲̲....̲̲.ー.... . ( 12 ) 13 ) 14 ( 23 ) ( 24 ) ( 34 ) NS 本 本 本 本 本 表 2を参照しながら、検定手順を示すことにする。 1 .( 12 3 4 )の検定統計量の値は 4 . 6 6 2で q. = 2 . 6 8 0以上なので(12 3 4 )を棄却して、次の 2 . に進む。もし、 q.未満なら、全ての帰無仮説を保留し終了。 2 . まだ保留されていない(12 3 ) 、(12 4 ) 、(13 4 )、 ( 2 3 4 ) について次の手I J 聞を行う: = 2 . 4 3 4以上なら、その婦無仮説を棄却する(今の場合、すべて 検定統計量の値が q3 棄却されている)。もし、 q3 未満なら、その婦無仮説と、それより導かれる部分的な 3 ) が保留されていたなら、(12 )、(13 )、 ( 2 3 )も 帰無仮説をすべて保留する。(仮に(12 この時点で保留することになる。〕 3 . まだ保留されていない(12 )、(13 )、(14 )、 ( 2 3 )、 ( 2 4 )、 ( 3 4 )について 2 . の手1 I 聞を行 う。すべて保留かもしくは棄却され、終了する。 Tukey‑Welschの方法により、 Tukey‑Kramerの方法では棄却さ れなかった帰無仮説 {μ1 ‑μ3 )と { μ 3 μ . }が棄却された。 PROC GLMの REGWQオプションにより解析すると、(12 )以外に ( 3 4 )も棄却さ 3 ) 式の分母の れない。 SAS/STATユーザーズカ.イド 2)と出力結果から判断すると、 ( 各群の例散をその調和平均で置き換えているようである。一段階多重比較法の場合に、こ il l e r ‑ W i n e rの方法と呼ばれ、各群の例散の不揃いの影響を相当受け、第 I種の の方法は M 過誤の確率を制御できない。 ( H o c h b e r ga n dT a m h a n e ( 1 9 8 7 )1) には l i b e r a l になる場合だ けを記載しているが、彼らの議論をもとに酷〈保守的になる場合があることもわかる。) C l o s e dt e s t i n gp r o c e d u r e lこ基づく多段階法は、基になる一段階法が第 l種の過誤の確率 こはこのオプションを を制御することを拠り所としているので、例数に不揃いがある場合 i 使うと危険だろう。本稿で述べた方法 l こ従えば、こういった問題はない。 5.2 Dunnett、 Stee Iの方法の拡張(逐次棄却検定) 以下の方法はパラメトリック・ノンパラメトリックあるいは両側・片側によらず、同様 の手続きで利用できる。ここでは、パラメトリックな両側検定の場合について手I J 闘を説明 する。 統計量 Iti9 I の大きい値から順に有意である限り、続けて検定する。各検定の有意水 準は常に αとする。臨界値は、処理群の散を g‑1、 g‑2、…と順次減らした Dunn 一 3 8 4‑

et tの臨界値を用いる。いったんある段階で棄却できなければ、残りの検定に対応する 帰無仮説はすべて保留し、終了する。 例題の場合の臨界値を例示する。 PROBMC関散を用いると簡単に計算できる。各処 理群の例散は、プログラム中では、検定の1 I 聞に並べ換えである。計算結果は表 3の 3~IJ 目 のようになる。 Dunnet t型逐次棄却検定の臨界値(両側) d a t a ;a r r a yl a m b d a ( 3 ) ;a r r a yn o ( 4 ) ; 0 ; g u n =4 ;a l p h a =0 . 0 5 ;d fニ 4 n o( 1 ) =1 1 ;n o ( 2 ) =1 0 ;n o ( 3 ) =1 4 ;n o ( 4 )= 9 ; d o ( 4 ) ) ) ;e n d ; j=1t o3 ;l a m b d a ( j ) = s q r t ( n o ( j ) / ( n o ( j )十日 0 s b c v a l u巴 = p r o b m c ( " d u n n巴t t 2 .， . ， l-alph~df ， 3 ， o fl a m b d a l ‑ l a m b d a 3 ) ;o u t p u t ; ， . ヘ l-alph~df ， ~of lambdal‑lambda2); output; s b c v a l u e=p r o b m c ( . d u n n e t t 2 t 2 .， . ，l ‑ a l p h a，d f，. 1 s b c v a l u e=p r o b m c ( D d u n n巴t l a m b d a l l ; o u t p u t ; p r o cp r i n t ;v a ra l p h as b c v a l u e ;r u n ; 表3 . Dunnett型逐次棄却検定法(両側検定の例示) (2 4) ( 1 4) 4 . 662 4 . 408 2 . 427 2 . 288 2 . 021 (3 4) 2 . 334 ︑りに 臨界値 上順検 It1 ￨ か番定 帰無仮説 逐次棄却検定法により、通常の一段階 Dunnet tの方法では棄却されなかった帰無 仮説 {μ3 =μ }が棄却された。 片側検定の場合には、両側検定の場合の r " d u n n e t t 2 " J の指定を r " d u n n e t t 1 " J に換えれ fとして欠測値(ピリオド)を指定すれば ばよい。ノンパラメトリックな検定では、自由度 d よい。 6 . おわりに 以上のように PROBMC関散はいろいろな利用ができる。こういった機能を持った関 o s h i d a ( 1 9 8 8 )3) があるが、利用者の立場からいえば、 SASの恵ま 散フ.ログラムとして Y れた環境下の PROBMC閑散の方が使い勝手ははるかに良い。 PROC GLMなどで多重比較法を行えるが、いくらか問題点、がある。例えば、出力 結果が冗長であり、レポート作成上問題がある。本文でも述べたように、例数が不揃いな 場合には、 Dunnettの万法は近似法しか利用できないし、また REGWQ法は不適 切である。本稿で例示したような万法で PROBMC関散を利用すると、こういった点も 補うことができる。また、ノンパラメトリック法も可能になる。 これまでにも述べたように PROBMC関数では、スチューデント化範囲統計量の分布 に関し、各群の例数が不揃いの場合に正確な計算ができないのは残念ではあるが、実用面 からは余り問題にはならないだろう。どうしても計算したければ Y o s h i d a ( 1 9 8 8 )討 を 使 え ば可能ではある。ただ例数の不揃 L、が極端であれば、たとえ正確に臨界値を計算したとし ‑3 8 5‑

ても、比較の各対毎に検出力が大きく変わり、同じ土俵で検定結果だけを解釈すると危険 である。このような場合には、同時信頼区間などを参考にして、まず各平均値の差異など を解釈することが大切なのはいうまでもない。 またスチューデント化範囲検定統計量などの非心分布も計算できると便利なので、今後 充実してもらえればと思う。 多重比較法は検証的な考え方をかなり念頭におきながらも、仮説の構成方法や結果の解 釈に腰昧さが残る問題点がある。試験目的を再整理したり、試験デザインや解析方法を考 え直すなど、できるだけ多重性の問題を回避するよう努力すべきだろう。乱用はすべきで はなく、本当に必要なときにのみ十分注意しながら利用すべきだと考える。 書考文献 1 )H o c h b e r g，Y .a n dT a m h a n e，A . C .( 19 8 7 ) .M u l t i p l eC o m p a r i s o nP r o c e d u r e s . e wY o r k . J o h nW i l e y&S o n s， N 2 )S A SI n s t i t u t e( 1 9 9 2 ) .S A S / S T A TU s e r ' sG u i d e，V e r s i o n6 ，F o u r t hE d i t i o n， V o l u m e2 .S A SI n s t i t u t eI n c .，C a r y，N C . .( 1 9 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 t hT u k e y ' sa n dD u n n e t t 's 3 )Y o s h i d a，M J .J a p a n e s e 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 .̲ S o c .C o m p .S t a t i s t .， L 1 1 1 ‑ 1 2 2 . Stee I‑Dwas5の検定と Stee Iの検定を行う汎用マクロ: I i 'n 0 nl ! . 本 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 二 二 二 二 二 ‑ ‑ ニ ニ 二 ニ ニ ニ = ニ = ニ ニ ニ 二 ニ = ニ = ニ ニ ニ ニ = = = = = = = = = = ニ ‑ ‑ ， % m a c r om e r g ( n c， n g， j s， j e ) ; 見事ー一一一ー一一一一一一一一 見d oj = & j s% t o& j e ; 出i f& n cn e• % t h e n% d o ;% l e ti s = 1 ;% e n d ; e ti s = & j + 1 ;% e n d ; % e l s e% d o ; 見l 制 oi =品i s% t o& n g ; 出i f& in e& j% t h e no u t & i & j ; % e n d ;% e n d ; 出m e n dm e r g ; 本 = = = = = = = ニ ニ = ニ ニ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ニ ニ = = = = = = = = = = = ニ = = = = = = = = ニ = ニ ‑ ‑ ‑ ニ ニ = ニ = = = = = = = = = ニ ニ ‑ ‑ 二 二 = = = = ; 出m a c r on o n ( s i， n c， n g， v n a m e， g v a r， d a t ) ; 見事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; % i f& n cn e• % t h e n% d o ;% l e tj s = & n c ; 見l e tj e = & n c ;恥 n d ; e tj s = 1 ; 見l e tj e = & n g ‑ 1 ;% e n d ; % e l s e% d o ; 見l 制 oj = & j s% t o& j e ; 386 ‑

児i f& n cn e• % t h e n% d o ; 児l e ti sニ 1 ;恥 n d ; o ; 出l e ti s =品j t l;児 巴n d ; % e l s e児d 制 oi = & i s% t o& n g ; 児i f& in e& j% t h e n% d o ; d a t ao u t ;s e t& d a t ;b Y = l ; h e no u t p u t ; i f& g v a r = & io r& g v a r =品jt % * ‑ ‑r a n kt r a n s f o r m a t i o no fd a t a一一一一一一ー一一一ーーー一一一一一一ーー一一一一一一ーーー一一ーーー ; p r o cs o r td a t a = o u t ;b y& g v a r ; p r o cr a n kd a t a = o u to u t = o u t ;v a r& v n a m e ;r a n k sr a n k ; 見 本 一 一 c a l c u l a t i o n so fm e a n sa n dp o o l e dv a r i a n c ef o rr a n k一一一ーー ー ; p r o cs u m m a r yd a t a = o u t ;v a rr a n k ; o u t p u to u t = o u tm e a n = m e a nv a r = v a rn = n ;b yb y ;c l a s s& g v a r ; d a t ao u tv a r ( k e e p = v a r ) ;s e to u t ; i f̲ ̲ t y p e ̲ ̲= 0t h e no u t p u tv a r ;e l s eo u t p u to u t ; u to u t = n p r o ct r a n s p o s ed a t aニo p r e f i x = n ;v a r n ;i d& g v a r ; p r o ct r a n s p o s ed a t a = o u to u t = m e a np r e f i x = m ;v a rm e a n ;i d& g v a r ; 百 本 一 一 c a l c u l a t i o n so ft e s ts t a t i s t i c s‑‑‑‑ーーーー ー ーーーーー一一一一一一一ー一一一一一一ー; d a t ao u t & i & j ( k e e p = t & i & jn & jn & i ) ;m e r g enm e a nv a r ; 5 ; t & i & j = ( m & i ‑ m & j ) / ( v a r * ( l / n & i + l / n & j ) )料 . 児e n d ; 児e n d ;% e n d ; 伽一一一ー一一一 一一一 一一一一一一ー一一一一一一一一一一一一一一; d a t ao u t ;m e r g e% m e r g ( & n c . & n g . & j s .品j e ); 蜘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; d a t ao u t ;s e to u t ; 括l e tn g l = % e v a l ( & n g ‑ l ) ;a r r a yr s ( & n g l ) ; % * ‑ ‑p a r a m e t e r s一一一ー一一一一 ー一一ー 一一一一一一一一一一一ー; ー; /〆 JlEd nunH Auo νAn ψAT ψ小 血 ' 十 ' A n u 血 e o ・ LHnu 凶 J ︑ f t( 川 志川︐︐・ l ρ ueN ・ ・ ︐ ・︑υanJ nunu e配 n u o u M 玄 閉 山 ・ o血 b n r p ' a ・ l ‑ ( ‑ ‑ l+ s 制 oi = l% t o& n g ; 一一一 ; ; ; 百i f& n cn e. 百t h e n% d o ; 出e n d ;% e n d ;% e n d ; % * ‑ ‑c a l c u l a t i o n so fp ‑ v a l u e s‑‑‑‑一一一一一一一一一ー一一一ー一一一一一一一一一一一一一ー一一一; 制 oj =品j s児t o& j e ; 百i f& n cn e• % t h e n制 0 ; 百l e ti s = l ;% e n d ; e ti s = & j + l ;% e n d ; % e l s e% d o ; 出l % d oi = & i s% t o& n g ; 百i f& in e& j% t h e n% d o ; 括i f& s ie qT% t h e n% d o ; 5 .•• •• & n g ) ;% e n d ; p & i & j = 1 ‑ p r o b m c ( " r a n g e " . a b s ( t & i & j ) * 2料 . 括i f& s ie qU児t h e n% d o ; ‑ 387‑

p & i & j = l ‑ p r o b r n c ( > > d u n n e t t l > >，t & i & j， . ， . ，& n g l，o fr s l ‑ r s & n g l ) ;% e n d ; 出i f& s ie qL% t h e n% d o ; p & i & j = l ‑ p r o b r n c ( > > d u n n e t t lヘ‑ t & i & j， . ， . ，& n g l，o fr s l ‑ r s & n g l ) ;% e n d ; 出i f& s le qD% t h e n% d o ; b s ( t & i & j )， . ， . ，& n g l，o fr s l ‑ r s & n g l ) ;% e n d ; p & l & j = l ‑ p r o b r n c ( > > d u n n e t t 2 > >，a % e n d ;% e n d ;% e n d ; 覧 本 一 一 f o r r n a t l n gt h eo u t p u t ‑ーーー一一一一一一一一一ーーー一一一一一ーー一一一一ー一一一一一ーーーーーー一一一一; d a t ao u t ( k e e p = & g v a r .1 ‑ & g v a r & n g ) ;s e to u t ; 出i f& s ie qT% t h e n% d o ; 制 oj = 1% t o& n g ; & g v a r & j = .; 出d o1 = 1 % t o& j ‑ l ;& g v a r & i = p & j & i ;% e n d ; 制 oi = 品j + l% t o& n g ;旬v a r & i = t & i & j ;% e n d ; o u t p u t ;% e n d ;% e n d ; 出e l s e% t h e n% d o ; 島g v a r & n c = .; % d oj = 1% t o& n g ; 出i f& jn e& n c% t h e n& g v a r & j = t & j & n c ; ;% e n d ;o u t p u t ; 制 oj = 1% t o& n g ; 出i f& jn e& n c% t h e n& g v a r & j = p & j & n c ; ;% e n d ;o u t p u t ; % e n d ; p r o cp r i n t ; 出r n e n dn o n ; 事事事事事事本本事本本本本本本事事事事事本事事本事事事事事本事本本本事事事事本本本事事事事事本事事本事本**本事事事事事事事本事事本事事本; 本 ; a ne x a r n p l eo fr n a i np r o g r a r n 本 *本*寧**本本*本事事事本事事本事事事本事事事本事事事事事事本本事本本本本本本本事事事事事事事本事事事本**本**本**本事事事事本事事; d a t ad a t a ; Fhd anを ρhu nd 抽 ‑ E A n γ u n喝U KU run4u の ︽リ phu anを 't ・ 目 ρhun huan E ︐ 円 xu の a n ‑ z Ban‑z 目 ・ 円 ︐E 't nHV E a nを nHU 円 Fhd ρhuphJu︐ anを 1&ndqua4 1&ndqua4 nHuan宅 の KU 1 au 円 f ' i n h U F h d F h d a nを nノU F h j u p h u n γ u EE‑n4U phluρhu a n ‑ 2 F h d p h d a nを E 噌 ︐ 円 a n ‑ 2 A n γ u n 喝u a n ‑ z F h J U E't 目 η a 9・ unu‑‑ ︐ 円 F h d F h d a nを E A n γ u n喝u a n ‑ z ・ 抽 EE‑nHuan an宅 目 . ︐ ︐AnHUFhiu 't F h J R d a nz n 4 u EnHVFhjunγunγu KU の Uan‑2 喝 ‑ E A n γ u n喝u a n ‑ z n γ u n喝u n uan‑z 喝 KHvnHHW の nHHWAHHM ︐ 円 FhdFhdn4unhuq'u ・ 目 't n γ u n喝u n u n 司u w n γ u n喝u ρ h u 0ペ KU 円 ︐﹃円︐﹃ KU の の nhU an‑‑anを n喝U F n d n γ u u a nを 喝 uan‑z 喝 ・・ ‑ ‑ & n γ u n喝u n n γ u n喝u n a a z n H u a nを F n d n喝u n喝u n 喝u n γ u n w d n H u duτaaznLaaz‑‑ 't ・ 目 't ・ 目 E n γ u n司uw E't 目h u n司uw 14 a a z・ p ︐ 円E ︐ 円 aazanを nγurnd ︐ 円EA c a r d s ; ︐ . u t p u t; i n p u tg u na t a i @@ ;o *本事事事本事事本事事事事事事事本事事事事事事事事事事事本事事事事事事事事事事事事事事事事事本事事事事本本事事事事事事本本事事本事事事事事: % n o n ( T， . ，4 ，a t a i，g u n，d a t a ) ;r u n ; ，a t a i，g u n， d a t a ) ;r u n ; % n o n ( D . 4，4 ‑ 388

日本 5A5ユーザー会 (5U Gト J ) リリーース 6 . 07 S A S シ ス ラL ム ーε て 〉 ら く テとーータ角卒 4 斤ニューーウェーーフー 岸本淳司 (株) S A S イ ン ス テ ィ チ ュ ー ト ジ ャ パ ン 統計解析研究室 Dala Analysis New Waves Created by I l e l e a s e 6.07 SAS System Junji Kishimoto SAS Institute Japan L t d . Statistics I l e s e a r c h Section 6‑4 Akashi‑cho Chuo‑ku Tokyo 1 0 4 孔l i ， l ニ 孟ζ I ヨ SA S シ ス テ ム リ リ ー ス 6 . 0 7で の 拡 張 機 能 の う ち 、 特 に デ ー タ 解 析 に 関 す る も の を 概 説する。 キーワード MDS MIXED MULTTEST PROsMC ODS SAS/LAs QUAD ODE しはじめに S A S シ ス テ ム パ ー ジ ョ ン 6は リ リ ー ス 6 . 0 7に な っ て 大 幅 な 機 能 拡 張 を 果 た し た 。 数 多 く の 新 規 プ ロ ダ ク ト 追 加 と と も に 、 既 存 の 各 プ ロ ダ ク ト も そ れ ぞ れ 機 能 を 拡 張 し て い るo ここでは特にデータ解析を行う上での話題を選んで概説する。 2 . S A S/ S T A T ソ フ ト ウ ェ ア S A S / S T A T Iこ は 重 要 な 新 規 プ ロ シ ジ ャ の 追 加 が 多 し 、 。 既 存 プ ロ シ ジ ャ に つ い て も 注 目すべき改良があるo 2.1 M D Sプ ロ シ ジ ャ M D Sは 多 次 元 尺 皮 椛 成 法 の た め の 新 規 プ ロ シ ジ ャ で あ る 。 2元 ま た は 3元 ( 個 人 差 M D S) の デ ー タ に 対 し て メ ト リ ッ ク ま た は ノ ン メ ト リ ッ ク な M D S を実行する。 S U G 1サ プルメンタルライブラリ l こ 入 っ て い た A L S C A L と M L S C A L Eの 機 能 を ほ ぼ 実 現 し こは A L S C A L に よ く 似 て い る 。 開 発 者 は Warren Sarle である。 ている。基本的 i 最も基本的な例題を示そう。次のデータはアメリカ都市聞の飛行距離に関するものである。 ‑ 389 ‑

data c i t y ; i n p u t (atlanta chicago denver h o u s t o nl o s a n g e l m i a m i newyork sanfran seattle w a s h d c )( 5 . ) @ 5 6 city $ 1 5 . ; c a r d s ; 。 。 。 5 8 7 2 0 1 2 1 2 9 7 9 7 0 1 9 4 0 8 3 11 3 7 4 1 9 3 61 7 4 5 8 6 0 41 1 8 81 7 2 6 9 6 82 3 3 9 1 31 6 3 11 4 2 02 4 5 11 0 9 2 7 4 8 7 4 72 5 9 42 5 7 1 2 1 3 91 8 5 8 9 4 91 6 4 5 3 5 92 7 3 42 4 0 8 6 7 8 2 1 8 21 7 3 71 0 2 11 8 9 1 9 2 3 2 0 52 4 4 22 3 2 9 5 4 3 5 9 71 4 9 41 2 2 02 3 0 0 9 。 。 。 。 。 。 。 ATLANTA C I I I C A G O DENVER I 10 USTON L O S ANGELES M I A M I N E WY O R K S A N FRANCISCO SEATTLE WASHINGTON D .C . ここでは飛行距離は比例尺度と考えて、都市聞の相対的位置関係を示す地図を描くための プログラムを紹介する。 MDSプ ロ シ ジ ャ で は さ ま ざ ま な 測 定 水 準 の デ ー タ を 扱 う こ と が で き る 。 こ こ で は 比 例 尺 度としているので、 L EVEL=RATIO オ プ シ ョ ン 指 定 を 行 う 。 地 図 の 座 標 を 含 む 各 種 情 報 は 、 OUT=の オ プ シ ョ ン で 指 定 さ れ た デ ー タ セ ッ ト に 出 力 さ れ る 。 1D ステートメントには、 O U T =オ プ シ ョ ン の 指 定 に よ り 出 力 さ れ る デ ー タ セ ッ ト 中 に コ ピ ー す る 変 数 名 を 指 定 す る 。 p r o c mds data=city level=ratio o u t = o u t ; i dc i t y ; r u n ; ALSCALと違い、 MDSの テ キ ス ト 出 力 は ( デ フ ォ ル ト で は ) 収 束 情 報 だ け で あ る 。 必要な情報は上のプログラムのように出力データセットを指定するとか、あるいは見たい 情報に関するオプションを明示的に指定する必要がある。 M u ltidimensional S c a li n g : D a t a = W O R K .C I T Y Shape=TRIANGLE Cond=MATRIX Level=RATIO Coef=IDENTITY D i m = 2 Pormula=1 F i t = 1 Gconverge=O.OI M a x it e r = 1 0 0O v e r = 1 Ridge=O.OOOI Iteration 。 Type I nitia1 Lev‑Mar Badness‑of‑Fit Criterion Change i n Criterion Convergence Measure 0.002952 0 . 0 0 1 6 8 9 0.001262 0.819574 0.004971 Convergence criterion i ss a t i s f i e d . ‑3 9 0‑

今 の 場 合 l回 の 反 復 で MDSプ ロ シ ジ ャ の 収 * 基 準 を み た す の で 、 反 復 過 程 を 終 了 す る 。 1分ノトさ L、 。 最 適 化 に 関 す る 手 法 、 初 期 値 、 基 準 は A L S C A このときの適合度の基準は ‑ Lのものとは異なるので、結果は必ずしも同じにはならない。 MDSプ ロ シ ジ ャ で は 、 刺 激 の 布 置 や 残 差 の プ ロ ッ ト な ど も 出 力 さ れ な L 。 、 これらを得る に は 、 オ プ シ ョ ン 指 定 に よ り 出 力 さ れ る デ ー タ セ ッ ト を 介 し て 、 G P L0 T または P L0 Tな ど を 使 っ て 出 力 さ せ る こ と に な る 。 と こ ろ で 、 刺 激 の 布 置 を 表 示 す る と き に は 、 や は り リ リ ー ス 6. 07で の 追 加 機 能 で あ る P L 0 T プ ロ シ ジ ャ の ラ ベ ル プ ロ ッ ト 機 能 が 極 め て有効である。 ラ ベ ル プ ロ ッ ト と は 、 サ プ ル メ ン タ ル ラ イ ブ ラ リ に あ っ た I D P L O Tプ ロシジャのように、散布図の打点にある変数の{直を使うということである。具体的 i こは、 MDSプ ロ シ ジ ャ の O U T =オ プ シ ョ ン で 出 力 さ れ る デ ー タ セ ッ ト を 受 け て 、 次 の よ う に コ ー デイングする。 p r o cp l o td a t a = o u t ; ' C O N F I G ' ; w h e r e̲ t y p e一= i m l $c i t y ; p l o td i m 2本 d r u n ; I M l $ C I T Y . S y m b o lp o i n t st ol a b e l . P l o to fD I M 2キD 1 .0 + >llOUSTON >MIAMI D >LOS ANGELES 0 . 5+ m I n 1 >SAN FRANCISCO s 0 . 0+ >ATLANTA 巴 >DENVER o W A S I I IN G T O ND .C . n >C I I I C A G O ‑ 0 .5 + >SEATTLE >NEW YORK 一 1 .0 + 一一一+一一ーー一一一一ー一一一一+ ー ー ー 一一ーーーー+ーーーー ー ‑ 2 。 ー + D i m e n s i o n1 アメリカの地図が、裏返しではあるが、きれいに再現されている。 ‑ 391 ‑ ー一一一一一ーーー+一一 2

2 . 2 M 1X EDプ ロ シ ジ ャ M rX E Dは 、 混 合 線 形 モ デ ル を 当 て は め る た め の 新 プ ロ シ ジ ャ で あ る 。 混 合 モ デ ル と は 、 母数効果と変量効果とを同時に含むモデルのことである。開発者は R u s s e l l Wolfinger。 古典的母数効果線形モデルは一般に次のように表される。 y = Xβ + t; ただし、 y は l変量の応答、 β は 計 画 行 列 X ，こ対する母数効果未知パラメ夕、 ム誤差ベクトルであるo t ; は 通 常 i .i .d . ( 0 .U ，2 ) と仮定されている。 混合モデルでは、 E はランダ これを次のように拡張する。 y = X β + zu + t; ただし、 u は 計 画 行 列 z， こ 対 す る 変 量 効 果 未 知 パ ラ メ タ で あ る 。 各 パ ラ メ タ は 、 Newton Raphson 反 復 に よ る R E M L ( 制 約 付 最 尤 法 ) ま た は M L ( 最 尤 法 ) に よ っ て 推 定 さ れ る 。 u は 変 量 効 果 で あ る か ら 、 あ る 分 散 共 分 散 G で分布する。 t ; ももはや独立ではなく、分散 共 分 散 R で 分 布 す る 。 た だ し u と E とには相聞はなし、。この G と R と に さ ま ざ ま な 構 造 を 指定することによって、実に幅広い応用が可能になる。これまで独立した手法として提案 されてきた手法群を、混合モデルという枠組みにより統一的に取り扱うことができるので ある。 M rX E D プ ロ シ ジ ャ に つ い て は 、 今 回 の SU G 1‑ Jで 椿 美 智 子 氏 i こより詳しく紹介さ れる予定なので、 こ こ で は こ れ 以 上 述 べ な い 。 新 し い 参 考 書 と し て 、 Searle S . R . . Casella G . . McCulloch C . E . ( 1 9 9 2 ) Variance Components. Wiley が発行されたので、紹介しておく。 2 .3MULTTESTプ ロ シ ジ ャ MULTTESTプロシジャは、 さ ま ざ ま な 多 重 検 定 問 題 に 対 応 す る 新 プ ロ シ ジ ャ で あ る 。 特に医薬開発 l こ 有 用 な 機 能 を 多 く 含 ん で い る 。 多 重 性 を 調 挫 す る p 値の求め方には、 Bonferroni . S i d a k .B o o t s t r a p . Permutation 及 び そ れ ら の ス テ ッ プ ダ ウ ン 版 が あ る 。 連 続 変 数 に 対 し て は t検 定 、 離 散 変 数 l こ対しては、 Cochran‑Armitage l i n e a rt r e n dt e s t ( zス コ ア 近 似 と 並 べ 変 え 正 確 検 定 ) 、 Freeman‑Tukey double arcsine test、 Peto mortality‑prevalence t e s t、 Fisher e x a c tt e s t の 各 種 l元 配 置 多 変 量 分 散 分 析 を 実 行 する。また、それらの M antel‑I la e n s z e l流 の 層 別 解 析 を 実 行 す る 。 生 物 統 計 の 場 合 、 応 答 が1 ) 目 序 カ テ ゴ リ ー で 得 ら れ る こ と が 多 L、 。 そ の よ う な 場 合 の 多 重 性 の調整として、正規分布 l こ基づいた正確な分布によって議論するよりは、並べ変えに基づ い た シ ミ ュ レ ー シ ョ ン に よ り p値 を 求 め た 方 が ず っ と 実 用 的 な よ う に 思 わ れ る 。 た だ し 、 乱数のシードによって結果が変わってしまうので、実際の適用には注意が必要である。 Bootstrap ま た は P巴rmutaition による p値の調整は、 Westfall a n d Young ，こより研究 され、 S U G rサ プ ル メ ン タ ル ラ イ ブ ラ リ l こ貢献された M B 1N プ ロ シ ジ ャ に よ っ て 実 現 さ れ て い た 。 今 回 さ ら に 拡 張 さ れ て SAS/STATの 正 式 プ ロ シ ジ ャ と な っ た も の で あ る。開発者は R u s s e l l Wolfingerである。 ‑3 9 2‑

MULTTESTプ ロ シ ジ ャ の 詳 細 は 、 今 回 の SUG 1‑ Jで 、 浜 田 知 久 馬 氏 ・ 吉 田 道 弘 氏により紹介される予定である。 2 . 4 PR0 sM C関 数 PROBMCは 、 D A T Aス テ ッ プ で 利 用 で き る 多 重 比 較 用 確 率 関 数 で あ る O 多 重 比 較 の 問題が特に生物統計の分野で重~であることは言うまでもなし、。両 fJ!lJ と片 fJllJ のJ) unnett 型、 Studentized Range CTukey型)、 Studentized Maximum Modulus Cあ ま り 使 わ れ な い が 、 I 10 chberg の G T 2法 や Gabriel 法などで使!ll)の 4種 に つ い て 、 分 布 関 数 と そ の 逆 ￨ 羽 数 (パーセント点)が計算できる。 PROBMC関数では、 自 由 度 有 限 の ス テ ュ ー デ ン ト 化 レ ン ジ の 場 合 を 除 い て 各l l f.の分布 unnett の 場 合 は 各 i l fの 例 数 が 等 し く な い が異なる場合でも利用できるのが特徴である。 D ときのパラメタ化は容易であるが、 自由度 1 ! ! ¥限 大 の ス テ ュ ー デ ン ト 化 レ ン ジ で 各 群 の i 列 車 が等しくない場合はノfラメタ化の方法がよくわからなし、。従って、現在のところ例数不等 のときの T ukey比 較 は で き な L、。いまのところ、 Tukey‑Kramert . 去 をj 自 するのがよさそう である。 x m PROBMC関数の開発者は、 GeorgeGuirguis で あ る O 応 用 訟 の 詳 細 に つ い て は 、 今 回 の S U G 1‑ Jで 吉 田 道 弘 氏 ・ 浜 田 知 久 馬 氏 l こより紹介される予定であるO 2 . 5 0 U T P U Tプ ロ シ ジ ャ OUTPUTプ ロ シ ジ ャ は 、 プ ロ シ ジ ャ の 出 力 を 自 由 に 操 作 す る た め の 新 シ ス テ ム o0 S CQutput Delivery System) の 中 心 的 機 能 で あ る 。 o D S， こ 対 応 し た 統 計 プ ロ シ ジ ャ か ら の 計 算 結 果 は 、 通 常 の OUTPUTウ イ ン ド ウ へ で は な く 、 t Bカ オ ブ ジ ェ ク ト と い う 形 式 で も 出 力 さ せ る こ と が で き る 。 そ の オ ブ ジ ェ ク ト を 管 理 し て 、 部 分 的 に OUTPUTウイ ン ド ウ へ 出 力 さ せ た り 、 数 表 の 結 果 を す べ て SA Sデ ー タ セ ッ ト 化 し た り す る の が こ の プ ロ シ ジ ャ の 役 割 で あ る O 現在のところ、 oD S， こ 対 応 し た 統 計 プ ロ シ ジ ャ は M I X E Dだ けであり、 OUTPUTプ ロ シ ジ ャ 自 体 も 実 験 パ ー ジ ョ ン の 段 階 で あ る 。 o0 S の 使 い 方 に つ い て 少 し 詳 し く 紹 介 し よ う 。 次 の よ う な プ ロ グ ラ ム を 走 ら せ た と す る O % l e t disk一 = o n ; f f ; % l e t ̲print̲ = o d a t as p ; @ ;c a r d s ; i n p u t block a by @ 1 11 5 6 11 2 4 6 0 12 2 3 21 5 31 3 5 9 13 2 3 0 212 2 5 11 3 8 2 2 1 36 2 2 2 2 0 3 232 3 23 1 3 4 2 31 2 2 311 3 7 3 1 32 2 2 32 33 1 5 3 3 2 19 0 4 12 2 5 411 3 0 421 3 5 422 3 8 4 3 1 17 4 3 2 1 ‑ 393‑

proc mixed data=sp method=reml; c 1ass a b block model y = a l b ; random block a事block: r u n ; proc mixed data=sp method=ml; class a b block; l b ; model y = a random block a事block; r u n ; print が offに な っ て い る の で 、 上 の 2つ の M I X E Dプ ロ シ ジ ャ の 結 県 は O U T P U Tウ イ ン ド ウ l こは出力されなし、。 しかし、 マ ク ロ 変 数 di skーが o nに な っ て い る マクロ変数 ので、 2 回 の M 1X E D の 情 報 は 出 力 オ ブ ジ ェ ク ト 中 l こ保存される。 O U T P U Tプ ロ シ ジ ャ で L 1 S T ス テ ー ト メ ン ト を 使 う と 、 出 力 オ ブ ジ ェ ク ト 中 に 現 在 保持している情報のリストを見ることができる。 proc output nowindow; 1ist a1 I; r u n ; Current Pat h : ROOT Listing For Path: ROOT 1 MIXED... 1 .1 ClassLevels 1 .2 REML 1 .3 CovParms 1 .4 Fitting 1 .5 Tests 2M IX E D ... 2 . 1C IassLevels 2 .2 M L 2 . 3 CovParms 2.4 Fitting 2.5 Tests 2 回 の M 1X E 0 プ ロ シ ジ ャ の 実 行 i こ 対 応 す る 各 数 表 の リ ス ト が 階 層 的 に L O Gウ イ ン ド ウに現われる。 O U T P U Tプ ロ シ ジ ャ の P R I N Tス テ ー ト メ ン ト を 用 い る と 、 指 定 し た 任 意 の 数 表 を O U T P U Tウ イ ン ド ウ に 出 力 さ せ る こ と が で き る 。 こ の 指 定 に つ い て ワ イ ル ド カ ー ド を 利 用 す る こ と も で き る の で 、 た と え ば 2つ の 実 行 ( 推 定 方 法 が 違 う ) で の 分 散 成 分 推 定 値 を比較してみたいなら、 ‑ 394

p ri nt.* .C o v P a r m s '; ︐ nH Hu r ‑ ‑ •• というように指定することができる。 に引き続いて実行するなら、 O U T P U Tプ ロ シ ジ ャ は 会 話 型 な の で 、 前 の 実 行 O U T P U Tプ ロ シ ジ ャ 自 体 を 再 起 動 す る 必 要 は な い 。 T h eM I X E D Procedure Covariance P a r a m e t e rE s t i m a t e s( R E M L ) ‑Aq'unU taanMZ 円 451 FhdnhunHU 967 .• のJ u nuonu o n u t i nM Fhu 614 ‑‑‑ ︐ ︐ 391 S t dE r r o r Fhu‑aA E s t i m a t e n M F h u n叫U ︐ ︐1 6 ta 円tanHu 円 n''unHunHu nHUFhunHu n u 円tanHu ょ nU an‑‑ ︽ nHU Fhdnu 内 uanuznHu h nhU h 内 unHU 611 B L O C K A本B L OC K R e s i d u a l R a t i o 341 341 341 341 891 511 986 333 C o vP a r m 2 Pr> 1 2 1 1 .1 0 1 .3 0 2 .12 0.2698 0.1921 0.0339 T h eM I X E D Procedure Covariance P a r a m e t e rE s t i m a t e s( M L E ) R ati0 C o vP a r m S t dE r r o r 911 nuq49U 073 円 14 ︐ nt nuu 咽 ta 円taq'u 円 q 4 0目 R u 内u n MFhd h ︐ ︐tanhuonu η︽U 672 ••• 033 ︽ un U n H u n︽ ︽ F h u o m u nu ︽ n t a F h d nu omuanuznMυ auaunu ︽ q'u n叫u n u ntaFhdnHU 内 ••• 617 41 nta 円tanHU のJMnHunHu nHUFhdnHu ︽ 円 nU tanHu sa‑‑aAnHU EdqunU huanuznHu nhunhunHU R e s i d u a l 611 B L O C K A本B L O C K E s t i m a t e ••• 2 Pr> 1 2 1 1 .2 7 1 .5 1 2 .4 5 0.2025 0.1320 0.0143 出 力 オ ブ ジ ェ ク ト 中 の 情 報 は す べ て SA Sデ ー タ セ ッ ト と と し て 出 力 す る こ と が で き る 。 そのためのは、 M A K E ス テ ー ト メ ン ト を 使 う こ と に な る 。 こ の 指 定 l こもやはりワイルド カードを使うことができる。たとえば上の情報をデータセット化するには次のように書く。 m a k e .* .C o v P a r m s 'o ut = c o v ; r u n ; p r o cp r i n td a t a = c o v ; r u n ; o なお、 D S対 応 の 統 計 プ ロ シ ジ ャ で は 、 出 力 オ ブ ジ ェ ク ト を 介 さ ず 、 統 計 数 値 を 直 接 デ ータセット化することもできる。 p r o cm i x e dd a t a = s p ; c l a s s abb l o c k; mo de1y =aI b ; r a n d o mb l o c ka * b l o c k ; m a k e .C o v P a r m s 'o ut = c o v ; r u n ; ‑ 395‑

O B S uRU L q d a q E・ 唱ーの C O V P A R M R A T I O E S T S E Z PZ B L O C K 6.66543 1 .64318 1 .00000 6.66543 1 .64318 1 .00000 62.3958 15.3819 9 .3611 46.7969 11 .5365 7.0208 56.5383 11 .7914 4 .4129 36.7227 7.6587 2.8662 1 .10360 1 .30451 2 .12132 1 .27433 1 .50632 2.44949 0.26977 0.19206 0.03389 0.20255 O .13199 0.01431 A*B L O C K R e s i d u a l B L O C K A*B L O C K R e s i d u a l 2 .6 TEM PLATEプ ロ シ ジ ャ TEMPLATEプロシジャは、 oDSの 一 環 と し て 、 統 計 プ ロ シ ジ ャ の 数 表 出 力 の { 本 裁 を 操 作 す る も の で あ る 。 oD S対 応 の プ ロ シ ジ ャ か ら の 情 報 出 力 は 、 通 常 デ フ ォ ル ト の フ ォ ー マ ッ ト を 利 用 し て 整 形 し て か ら 出 力 さ れ る が 、 TEMPLATEプ ロ シ ジ ャ を 用 い る と 、 この出力形式をユーザーが自由に変更することができるというものである。たとえば MIXEDプ ロ シ ジ ャ の 母 数 効 果 の 検 定 の 表 の デ フ ォ ル ト 形 式 は 次 の よ う で あ る 。 T h eM I X E DP r o c e d u r巴 T e s t so fF i x e dE f f e c t s n川U n u N D F n r S o u r c e T y p e 111 F P r >F 4 .0 7 0.0764 1 9 .3 9 O .0017 4 .0 2 0.0566 A B A*B 次のようなユーザ一作成テンプレートを適用してみよう。 P R O CT E M P L A T ET Y P E = T A B L EO U T = S A S U S E I LP l l OF 1 L E .M1 X T E S T .O U T T E M P ; l =1 2S P L I T =・/.; T A B L E /S P A C E =4W I D TI C O L U M NS O U R C EN D FD D FC I lI S Q FP ̲ CI lI S QP ̲ F ; D E F I N ES O U R C E / '変動因・ V A R N A M E =S O U R C E ; D E F I N EN D F /' N D F 'F O R M A T =4.0 W I D T l l =4 V A l l N A M E =N D r ; D E F1N ED D F /' D D F 'F O R M A T =4.0 W1D T l l =4 V A I l N A M E =l l l l F ; h i S q 'F O I l M A T =12.8 V A R N A M E =C I lI S Q ; D E F I N EC H I S Q/' T y p e 111 C O R M A T =7.3 WIDTI l =7 V A R N A M E =F ; D E F I N E F/'F' F D E F I N EP ̲ CI lI S Q/ ・P r )C h i S q 'F O R M A T =6.4 W I D T l l =6 V A R N A M E =P ̲ CI lI S Q ; O R M A T =8.6 WIDTII =8 V A R N A M E =PF ; D E F I N E PF/ p F ・ M 1X E D プ ロ シ ジ ャ 母 数 効 果 の 検 定 ‑ S P A NS O U R C EP ̲ F/ R U N ; ‑ 396‑

こ の 例 で は 、 各 種 ヘ ッ ダ ー を 変 更 し 、 ま た F{ 直 と p{直のフォーマットを変更している。 M 1X E D フ ロ シ ジ ャ 母数効果の検定 ・ n H 1 ) NDf n u 変動因 F 4 .070 19.389 4 .0 19 A B A*B 0.076416 0.001712 0.056577 T E M P L A T Eプ ロ シ ジ ャ も ま た 実 験 ノ ぜ ー ジ ョ ン の 段 階 に あ り 、 将 米 特 i こフルスクリー ン環境で仕様を指定できるよう大幅にデザインを変更する計画である。 2 .7既 存 プ ロ シ ジ ャ の 拡 張 リリース 6 . 0 7で は 、 既 存 プ ロ シ ジ ャ に も 椋 々 な 拡 張 が 加 え ら れ た 。 た と え ば FR E Q プ ロ シ ジ ャ で は 、 計 ー 算 さ れ る 統 計 量 や そ れ に 対 応 す る p値 が す べ て S A S デ ー タ セ ッ ト に 出 力 で き る よ う に な っ た 。 い ま ま で Mantel‑llaenszel統 計 量 な ど 宵 誌 な 情 報 も 田 町 に 1 1 ¥ る だけであったが、データセットに出力できることによりさらに有効な活用が図れる。その 他 、 行 方 向 、 列 方 向 、 個 々 の 2元 表 (2元 表 が 複 数 あ る 場 合 ) の 各 ノ ぞ ー セ ン テ ー ジ が デ ー タ セ ッ ト 出 力 で き る よ う に な っ た と か 、 Polychoric correlation coefficientが計ー算でき る よ う に な っ た と い う 拡 張 も あ るo R E G プロシジャでは、 リ ッ ジ 回 帰 と 不 完 全 主 成 分 回 帰 ( 最 後 の l (個 の 主 成 分 を 使 わ な い で パ ラ メ タ 推 定 す る ) が で き る よ う に な っ た 。 ま た 、 パ ラ メ タ 推 定 値 の 標 準 誤 差 や Press 統 計 量 を デ ー タ セ ッ ト 出 力 で き る よ う に な っ た 。 さらに、 12、 AIC な ど の 統 計 量 は 従 米 総 当たり変数選択を指定しないとデータセットに出力できなかったが、特にそのような制約 なく OUTEST=指 定 に よ る デ ー タ セ ッ ト に 出 力 で き る よ う に な っ た 。 L O G I S T I Cプ ロ シ ジ ャ で は 、 変 数 選 択 に 総 当 た り 法 が 追 加 さ れ た の が 大 き い 。 これ こより、尤度スコア統 は 、 Fumival and Wilson(1974)の 日 ranch and sound ア ル ゴ リ ズ ム i 計 量 を 最 大 に す る モ デ ル を 選 択 す る も の で あ る 。 ま た 、 l Iosmer‑Lemeshow 適 合 度 検 定 が 計 算できるようになった。細かい改良としては、パラメタ推定i 1 e:をプリントするときにその 横l こ 推 定 オ ッ ズ 比 も 同 時 に 表 示 さ れ る よ う に な っ た 。 また、 2値応答データの場合、住Jli J ll × 予 測 応 答 の 2 x 2の オ ブ ザ ベ ー シ ョ ン 分 知 表 を 作 る が 、 こ の と き の 予 測 応 答 を 切 り 分 け る 確 率 を 複 数 指 定 で き る よ う に な っ た 。 そ の { 也 、 頻 度 デ ー タ を 入 力 す る た め の FR EQ ス テートメントと、応答の 1 I 国序を逆にするためのオフション D ESCENlllNGオ プ シ ョ ン が 迫 力n さ れた。 P L O Tプ ロ シ ジ ャ で は 、 散 布 図 の 打 点 に 第 3 の 変 数 の 値 を ラ ベ ル と し て 使 う 機 能 が 追 加 さ れ た 。 サ プ ル メ ン タ ル ラ イ ブ ラ リ に あ っ た I D P L O Tの 機 能 と 問 機 な も の で あ る 。 C O R R E S P、 M D S、 P R I N Q U A L、 T R A N S R E Gの 知 覚 マ ッ プ の 表 示 法 と し て 非 常 に 有 効 で あ る 。 1番 i 設初 i こ紹介した M D S の 地 図 が そ の 例 で あ る 。 これ以上の情報については、 、 SAS Technical Report ト 229を参!¥({していただきた L 内 ペ υ

3 . S A S/ L A s ソ フ ト ウ ェ ア 3.1 S A S/ L A s ソ フ ト ウ ェ ア の 叩 い リリース 6 . 0 7の SA Sシ ス テ ム に SAS/LAsと 呼 ば れ る 新 し い プ ロ ダ ク ト が ベ ー タ テ ス ト パ ー ジ ョ ン と し て 追 加 さ れ た 。 このプロダクトは、統計の利)[]，こ迫られているが 統 計 の 専 門 家 で は な い 人 を 対 象 に 、 デ ー タ 解 析 の 案 内 を す る シ ス テ ム で あ る o L A B とい う名前はラボラトリユースということを考えてつけられたものであるが、本質的な意味で はないので、将来改名される可能性がある。 こ ス テ イ タ ス を 確 立 し て い る 。 しかしながら、 データ解析の領域で， S A S シ ス テ ム は 既 l 統計学やコンビュータプログラム i こなじみのない人にとっては必ずしも使いやすいものと はいえないという批判もあった。 SA S シ ス テ ム は プ ロ グ ラ ム 言 語 で あ る た め 、 解 析 を l つ進めるにもプログラミングが必要であり、キーボード l こ慣れていない人はまずタイピン グの練習から始めなければならない。また、統計プロシジャの出力やマニュアルは当該統 計 手 法 の 理 解 を 前 提 と し て お り 、 そ れ を 女1 1ら な い 人 i こは使いこなせなし、。 SAS/LAB は 、 この隙聞を埋め、親しみやすいユーザーインターフェースの柿築を狙いにしている。 SAS/LAsの 基 本 的 方 針 は 次 の よ う な も の で あ る O a: メ ニ ュ ー 選 択 の ノ ン プ ロ グ ラ ミ ン グ 環 境 で あ る O 解 析 者 は 可 能 な ア ク シ ョ ン の リ ス ト から選択するだけである。タイピングの負担は最小限。 b:適用すべき手法について示唆を与える。 c: 統 計 手 法 を 適 用 し た 結 果 に つ い て 、 自 然 言 語 で そ の 解 釈 を 与 え る 。 d:適用した統計手法が前提としている条件について検査し、データが前提からずれてい る場合は警告を与える。 また、より良い解析法を tf~ 践する。 e: 結 果 は グ ラ フ イ カ ル に 表 示 す る 。 ま た 、 遂 行 し た 解 析 に つ い て レ ポ ー ト を 作 成 す る 。 f: ["示唆」、 「補助」を与えて解析者の支援をするが、判断は解析者がなすべきもので あ り 、 決 し て 「 自 動 的 J ，こ解析を進めない。 3 .2 起 動 の 仕 方 S A S デ ィ ス プ レ イ マ ネ ジ ャ の 任 意 の ウ イ ン ド ウ か ら [ "L As J というコマンドを発行すると、 SAS/LABの ウ イ ン ド ウ が 聞 く 。 解 析 す べ き デ ー タ が 既 に SA Sデ ー タ セ y トになっ e Jのメニューからそれを選択する。いろいろなデータ編集もメニューか ていれば、 " [Fi1 ら実行できる。解析すべきデータを選択すると、各変数の情報がウインドウに表示される。 B :切 R I C .F IT I l E S S F il eL o c . .l sJ o u r n . 1f l e l p L ab e l :̲ 一一一 D at as e t :旬 以 . F IT I lESS 一一一一一ー一一一一一一一 An.hsis: ・I I O N E ‑ I l ! m 盟E R 問 問n s e :‑ N O 肥ー F 8 C t O r s : ‑ H O H E ‑ D : I l i l I I D ! 盟 C l 8 s s e s : ‑ H O N E ‑ 恥o eい ー附 H E ‑ n i q u eV a l u c s L ab e l V a r i a b l eT y p e 岡U M U出初日目M A G E N u m ¥ I EI G I I T NWl R U N T J肥 N u m 釘 別L S E H u m E R U H P U L S E H U l l 胤X P U L S E Hu~ ~ O b s e 門 a t i o n s :3 1 A gei ny e a r s W c i g h ti nk g .5m i l e s H i n .t or u n1 H e a r tr a t c凶 i l e同 s t i n g f l e a r tr a t ev h i l cr u n n i n g H ax i m 岨 h e a r tr a t e ︐ nuu 叫 qυ o o

3
.3 デ ー タ の 要 約
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こ こ で iSummari

ヒストグラム、散布図などの基本的な図を作成する。

解析に入る前 i
こ眺めておくと良 L
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.4 モ デ ル の フ ィ ッ ト
yzeJ を 選 択 す る と 、 デ ー タ 解 析 を 行 う ウ イ ン ド ウ が 現 わ れ る 。
最 初 の ウ イ ン ド ウ で iAna1
現 在 S A S / L A Bで 用 意 さ れ て い る 解 析 法 は 、
a: 1元 配 置 分 散 分 析
b: 線 形 単 回 帰 分 析

c: 重 回 帰 分 析 、 分 散 分 析
d:共分散分析

の 4 つである。
適用すべき手法がわかっていれば、可能な手法のリストから選択すれば良い。わからない
場合は、
iNot SureJ を 選 ぶ と 選 択 の た め の 条 件 を 聞 い て き て 、 そ れ に よ り 選 択 さ れ る 。
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この例では、線形単回帰分析を選んだ。すると応答変数と説明変数を聞いてくるので、そ
れを指定すると、回帰分析の計算が実行される。
この段階では、 グ ラ フ と 結 果 の 解 釈 が 表 示 さ れ る だ け で 、 パ ラ メ タ 推 定 値 や 分 散 分 析 表 は
表示されない。解釈のところを読むと、 このデータには回帰分析の仮定 l
こ反しているとこ
ろがあるとレポートされている。そこで、
iAssumptionsJ の ボ タ ン を 押 す と 、 い ま 実 行 し
た手法について考えられる仮定違反のリストが表示され、今のデータで問題があるところ
が強調表示されている。
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こ こ で は 2 つ の 仮 定 違 反 が 指 摘 さ れ て い る が 、 」 こ の 方 の illesponse sca1ingJ を 選 択 し て
みよう。すると、応答変数を逆数変換することが提案される。
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SAS/LABの 提 案 通 り に 逆 数 変 換 を 適 用 す る と 、 非 等 分 散 性 の 仮 定 違 反 も 問 題 な く な
っているので、

これを結論としよう。

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3 .5 解 析 結 果 の レ ポ ー ト フィットさせるモデルが決まったので、それによる解析結果のレポートが必要になる。 こ HelpJ の プ ル ダ ウ ン メ ニ ュ ー か ら こで f fDetailed I n t e r p r e t a t i o n Jを選択すると、いま行った解析の要約が、自然言語で表示さ れる。 :D et a i l e dI n t e r p r e t a t i o n 沼田i o n R e g r T hi s. n a l y s i si s出 edt od e t e c tv h e t h e rt h ee x p e c t e dv aI u eo f 1 I 0 X Y G聞 i s. f f 配 t e db yt h ev a l u eo fR U NT lI A . 78.187%oft h eo b 鵠 門e d v . r i a t i o ni n1 / 0 X Y GD !i s. t t r i b u t . b l et ov . r i . t i o nb e t v o o np r o d i c t i o n s s sWlli n gt h . tt h e r ei sn o. . " I a t i o n b a s e do nt h ev . l u eo fR U N T Il Ao . I 0 X Y G聞 a n dR U N T lI A . there i sa4 2 E‑I0Xc h a n 冊。fa b e t v e e n1 t r o同 r t i o n. tl e . s t. sl a r g ea st h i s .T hi sc o n s t i t u t e ss t r o n g I 0 X Y G聞 i sa f f e c t e d s t a t i s t i c a le v i d e n c et h a tt h ee x p e c t e dv a l u eo f1 b yt h ev . l u eo fR U NT lU E . l l m ! I m I I I l m I I I I lT I t ts i he r emi s t r o n gs t a t i s t i c . le v i d e n c et h . ta ni n c r e a s ei nR U N T I H Ei s 以. a s s o c i a t e d. i t ha ni n c r c a s ei nt h ee x p e c t e dv a l u eo fνnXYG s 解析結果が数表の形で必要なら、 fResultsJ の ボ タ ン を 押 そ う 。 す る と 今 の 解 析 に 対 し て 適当な項目のリストが現われる。 B :R e g 同 誌i o n F i l eJ o 町 n a lI l e l p B :R e s u l t s S el 配 t. h a ty o u. a n tt od o . 。 .027 。 002< 13 、 、 U 富 2 、 C 3 E 、山，. 』 〆 / 。 骨骨骨骨 。 o~ h ' A n a l y s i so fv a r i a n c e Para~eter 0 5 1i 回 t 倍 P r e d i c t e dv a l u e s 〈E P O 9 。 RUNτll . iE ド r … l l I I l ! I m 盟 E盟国 [ n t 同 … … … 師 叩 … … 同 哨 叫 凶 凶 tt T h c r e i s 坑 s r 同o 凹n 昭gs 叫t a 此t i 坑 st i団 1e 引v i 俗 d e n c 閃et 仙h a 此t.聞 ni n c r e a s ei nR U N T η 1 舵 M Ei s 凶ha ni n 町 c T 同、 e 回 宅羽 a s ei nt h ee x p e c t e d目 v a l u ω eo fν0 似X Y 叩G 聞 E K . a s s o c i a t e d吋 t た と え ば 分 散 分 析 表 の 項 目 を 選 ぶ と 、 各 変 数 の 情 報 が 通 常 の パ タ ー ン か ノf レ ー ト 図 の 形 式 ( 下 に 示 す ) で 現 わ れ る 。 今 回 の 解 析 で は 説 明 変 数 が lつ し か な い た め あ ま り 意 味 は な い 。 モ デ ル 全 体 の 統 計 量 、 た と え ば モ デ ル 全 体 の F統 計 量 や そ れ に 対 応 す る p 値 、 ま た は l ミ2 統計量を見たい場合は、 さ ら に プ ル ダ ウ ン メ ニ A ーを探索すればよい。 401 一

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推定値に関する数表を表示するだけでなく、最終的な回帰式を解釈として表示している点
に注意していただきたい。
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.6 解 析 結 果 の 保 存
各ウインドウの上部にある i
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ンジャーナルの形式で保存される。テキスト情報とグラフィック情報は 5
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ジャーナルに保存された情報は、ユーザーにより編集することが可能である。
ントを加えたり、

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レポートの形式を調整して、後で活用することができる。

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.7 オ ン ラ イ ン ヘ ル プ
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こ、ちょっとわからないところがあったときは、気軽 i
こオンライン
ヘルプを使うことができる。ヘルプ情報は、すべてのウインドウに対して川意されていて、
ウインドウシステムの使い方から、統計学上の解説まで含まれている。

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3
.8 結 論
一頃エキスノ守一トシステムが話題になり、統訂解析のエキスパートシステムもいくつか提
案された。私見では、人工知能とは結局コンビュータインターフェースの技術であると考
える。 S A S / L A I 3 は 人 工 知 能 ソ フ ト で は な い が 、 狙 い と し て は 同 じ 綿 に あ る 。 特 i
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計解析については、解析を自動化するよりも、考える資料を提供してユーザーに判断を求
め る 方 が は る か に 実 用 的 で あ る と 思 わ れ る 。 そ う い う 意 味 で 、 S A S / L A Bは な か な か
良くできているといえる。
不満点としては、カバーしている統計手法が少ないことが挙げられる。エキスパートシス
テムでもそうなのだが、丁寧に情報を集めるとすぐに破滅的大きさになってしまう。現状
はこれで良いとして、

さらなる進歩を期待したい。

‑ 403 ‑

4 S A S / I M Lソ フ ト ウ ェ ア に よ る 数 値 積 分 と 微 分 方 程 式 S A S / I M Lソ フ ト ウ ェ ア に つ い て も リ リ ー ス 6 . 0 7の 拡 張 で 多 く の 関 数 が J 1 またパフォーマンスが向上した。その中でも特に注目すべき新機能が、数値積分と微分方 程 式 の 関 数 で あ る 。 過 去 の パ ロ ッ ト (S A S の 機 能 拡 張 希 望 ア ン ケ ー ト ) の 中 で も 、 常 に 上位に登場していたものである。 4 .1 数 値 積 分 サ ブ ル ー チ ン QUADは 、 l次 元 の 数 値 積 分 を 実 行 す る 。 積 分 範 囲 は 無 限 大 に か か っ て い て も よ い 。 手 法 と し て は 基 本 的 に Romberg法 で あ る 。 必 要 な 精 度 ま で 反 復 を 繰 り 返 す 逐 次 近似法でなので、あらかじめステップ幅を決めておく必要はない。 たとえば標準正規分布の分布関数 φ(x)=0.5+ー土一一 Jxexp(‑f/2)dx (2π)1/2 "0 を計算するとする。 QUADを 利 用 す る に は 、 ま ず 積 分 す る 関 数 を 定 義 し て お く 。 start pnorm( x ) ; v = exp(‑0.5村 本 x ); return( v ); finish; 次 に 、 積 分 す る 範 囲 を 定 義 す る 。 た と え ば 、 0 から1.9 6 まで積分するとすれば、次のよ うに指定する。 QUADの 重 要 な 特 徴 に 、 積 分 範 囲 が 無 限 大 に か か っ て い て も 高 速 か っ 精 M J で、+∞は PJ 度よく計算できるということがある。 このとき、一∞は特殊欠損値 で表す。 r . r . a = {O 1 .9 6} ; ここまで用意して、 QUADを呼ぶ。 2番 目 の 引 数 i こ積分する関数を、 3番 目 の 引 数 i こ積 分 範 囲 を 指 定 す る 。 結 果 は l番 目 の 引 数 l こ返ってくる。 call quad(z， "PNORM"， a ) ; p = 0.5 + z/sqrt(2村 .14159); print p ; 0.9750023 QUADの 応 用 例 と し て 、 自 由 度 無 限 大 の ス チ ュ ー デ ン ト 化 レ ン ジ の 確 率 計 算 を 考 え て み よう。求める確率は、次のように表される。この例は、一∞から+∞まで積分する例にな っている。 J 00 ‑00 kφ(x) (φ(x)ー φ(x‑q )) ‑'dx 404 ‑

ただし、 ゆ (x) : 標 準 正 規 分 布 密 度 関 数 φ(x) : 標 準 正 規 分 布 関 数 k: グ ル ー プ 数 q :パーセント点 である。 .0 5、 k = 4 に 対 応 す る 値 は 3.6332である。 た と え ば 、 数 表 に よ る と α =O みよう。 これを逆算して start prange(x) glabal( k， q ) ; y=exp(‑0.5何 本 x )キ(probnorm(x)‑probnorm(x‑q))非 井( k ‑ 1 ); return( y ) ; finish; k = 4 ; q=3.6332; a = {• m • p } ; call quad(z， "PRANGE"， a ) ; p = zキk/sqrt(2キ3.14159); print p ; 0.9500042 4 .2 微 分 方 程 式 サ ブ ル ー チ ン O D Eは 、 常 微 分 方 程 式 初 期 値 問 題 の 数 値 解 を 求 め る 。 手 法 と し て は 、 可 変 ステップサイズの後退差分法である。 1階 微 分 方 程 式 の 初 期 値 問 題 o 什 u v ︐ . ) n ‑ 一 ( vJ ︐ v ) vA 内令I A ( v ‑VA A U AU ・ ︐ ‑ ‑一 を解く。たとえば、 ー VJ VA VA VJ = ) n u ( v A一 U AU . ︐ ‑ ‑一 の 、 y( 1 )の 値 を 求 め て み よ う 。 ま ず 、 微 分 方 程 式 を 関 数 で 定 義 す る 。 start der(x， y); y=x キy ; return(y); finish; x = O における初期値を与える。 c=1 ; d斗る R υ ハ u

積分範囲を与える。 t = {O 1); 最小許容ステップサイズと、最大許容ステップサイズと、初期ステップサイズを要素とし た変数を作る。 h= {IE‑12 1 lE‑5); 以 上 を 第 2 ‑第 5引 数 に 指 定 し て O D Eを 呼 ぶ 。 解 は 第 l引 数 i こ返ってくる。 c a l lo d e ( r， " D E R "， c， t ， h ) ; p r i n tr ; 1 .6 5 0 8 2 2 6 前 の 問 題 の 厳 密 解 は e1/ 2= 1 .6 4 8 7 2 1 3であるから、誤差が大きいようである。正確な解を p s =オ プ シ ョ ン で 指 定 す る 。 デ フ ォ ル ト は l E ‑ 0 4で あ る 。 た 得たいときは、必要な精度を e とえば l E ‑ 0 8に 指 定 し て み よ う 。 c a l lo d e ( r， " D E R "， c， t ， h )e p s = I E ‑ 0 8 ; p r i n tr ; 1 .6 4 8 7 2 1 5 nu i ︐ . EA n 白 ︐ n川M { t ‑ ‑ y(I)， y(2)， . . . と 連 続 的 に 得 た い 場 合 は 、 必 要 な 積 分 区 聞 を 4 番 目 の 引 数 i こ指定する。 c a l lo d e ( r， " D E R "， c ， t ， h )e p s = I E ‑ 0 8 ; p r i n tr ; 1 .6 4 8 7 2 1 5 7 . 3 8 9 0 5 8 4 9 0 . 0 1 7 1 7 1 SAS/IMLの 拡 張 点 に つ い て 詳 し い こ と は 、 。 、 ていただきた L S A ST e c h n i c a lR e p o r tP ‑ 2 3 0 を参照し 5 おわりに a l i e n tな 拡 張 点 を 紹 い ま ま で リ リ ー ス 6.07SAS シ ス テ ム の デ ー タ 解 析 に か か わ る s 介してきた。 この他にも、 SAS/ETSの FORECASTメ ニ ュ ー シ ス テ ム 、 T S C SR EGプロシジャ、 SAS/ORの N LPプロシジャ、 SAS/QCの CA PA s 1L ITYプ ロ シ ジ ャ な ど 、 多 く の 語 り 残 し た 、 し か し 重 要 な 拡 張 が あ る 。 そ れ ぞ れ に 興 味 は っきないのであるが、 S A S シ ス テ ム は 実 に 巨 大 な ソ フ ト ウ ェ ア に 成 長 し て し ま い 、 デ ー こ 制 限 し で も l人 で そ の 全 貌 を 把 握 す る の は も は や 不 可 能 に な っ た よ う で あ タ解析の領域 i る 。 ‑4 0 6‑

j ) 日本 SASユーザー会 (SUGI‑. 論理分割システムとパ 7ォーマンス 馬場 和彦 株式会社 アイ・アイ・エム Logical Partition Performance & Considerations 11M Corporation 4 ‑ 1‑ 4 H 0 n 9 0 ， B u n k y 0 ‑ k u j ' I U i y " ， . T 0 k y0 A PAN l こ ， 1 1 最 近 、 論 理 分 害J Iシ ス テ ム ( I B M の P R / S M， ア ム ダ ー ル の M 0 F ， 日 立 製 作 所 の P R M F ( M L P F ) ) を 利 用 し て l台 の プ ロ セ ッ サ で 復 数 の oS を 運 用 さ れ て い る セ ン タ ーが増えています。この論理分割システムの概要とパフォーマンス管理上の留意点につい て紹介します。 キーワード: S A S / A F . S A S / G R A P H . MXG . CPE はじめに コンピュータによる情報化が高まるにつれ、使用するコンピュータ・システムも巨大化 し、かっ複数のシステムを稼働させる必要性も高まってきている。そこで、コンビュータ lつ の プ ロ セ ッ サ 上 で 複 数 の oSを 動 作 さ せ る こ と が 可 能 な シ ス テ ム を 提 供 IB M で は P R / S M . ア ム ダ ー ル で は M D F と 目 立 製 作 所 で は P R M F (MLPF) と 呼 ば れ て い る 。 こ の 論 文 で は 、 I B Mの P R / S Mを 基 に そ の 概 要 と 使 用 時 の 留 意 点 に つ い て 説 明 す る 。 ・メーカは、 している。それが論埋分割システムであり、 I v s 論 理 分 害J I 2. 物 理 分 害J 物 理 分 害J Iと は 、 複 数 の C Pを 持 つ プ ロ セ ッ サ を 2つ に 分 割 し 、 そ れ ぞ れ を 独 立 し た プ ロ セッサとして使用する方法である。例えば、 3 090‑400E を 分 割 し 2台 の 3090‑200E と し て 使用するのが物理分割である。この物理分割が可能なプロセッサは、全てのハードウェア が 2重 化 さ れ て い る 。 つ ま り 、 こ れ ら の シ ス テ ム は 2つ の プ ロ セ ッ サ を lつ の プ ロ セ ッ サ として動作するように組み合せたものである。 こ の よ う な 物 埋 分 割 は 、 本 番 と パ ッ ク ア ッ プ の 2つ の シ ス テ ム を 同 一 プ ロ セ ッ サ で 運 用 す る な ど の 場 合 に 利 用 さ れ る 。 ま た 、 M V S と V Mな ど の 複 数 の oS を 使 用 す る ユ ー ザ に お い て も 、 こ の 物 理 分 害J Iが 利 用 さ ， れ て い る 。 し か し 、 物 理 分 割 で は プ ロ セ ッ サ を 2分 割 す るだけであるため、その利用用途には制限がある。 一 方 、 論 浬 分 割 で は lつ の プ ロ セ ッ サ ( ハ ー ド ウ ェ ア ) を ソ フ ト ウ ェ ア (PR/SM) により分割する。このため、エミュレーションによるオーバヘッドが必要となる。この物 理 分 害J Iと 論 理 分 害J Iを 組 合 す れ ば 、 lつ の プ ロ セ ッ サ を 最 大 1 4プ ロ セ ッ サ ( 2 x 7) に 分 割 す る こ と が で き る 。 ま た 、 論 理 分 害J Iで は 、 そ の 利 用 用 途 を 拡 大 す る た め 、 よ り 細 や か な 分 A坐 ハU

害 1 1を 可 能 と し て い る 。 IBMは 、 論 理 分 割 の 必 要 性 と し て 次 の 5項 目 を 掲 げ て い る 。 業務グループの増加: ユ ー ザ は 、 オ ン ラ イ ン や パ ッ チ な ど 、 も は や lつ の oSで は 対 応 で き な い 程 の 業 務 グループを抱えている。 本番と開発: システム部門のパックログを解消するためにも、本番システムから独立した開発・ テス卜環境が必要である。 oSの 移 行 支 媛 : 新 版 oSへ の 移 行 作 業 な ど の 際 、 旧 版 oS と の 並 行 運 用 期 間 が 必 要 で あ る 。 単 一 oSの 限 界 : 3 1ビ ッ 卜 ・ ア ド . レ ッ シ ン グ な ど の 新 ア ー キ テ ク チ ャ も 発 表 さ れ た が 、 全 て の ア プ リ ケーションを移行するのは困難である。 本番とノ〈ックアップ: XRFプ ロ ダ ク 卜 な ど を 使 用 し た ホ ッ ト ス タ ン パ イ ・ シ ス テ ム の た め 、 後 数 oS環 境が必須となる。 3. PR/SMの 前 身 で あ る V M P R / S M (Processor Resource/Systems M anagerl は、 3090や 9021等 の プ ロ セ ッ サ で 提 供 さ れ る マ イ ク ロ ・ プ ロ グ ラ ム 機 能 で あ る 。 こ の PR/SMを 使 用 す る こ と に よ り 、 l つの 3 090プ ロ セ ッ サ を 最 大 7つ ま で の 独 立 し た プ ロ セ ッ サ と し て 分 割 し て 使 用 す る こ と が で き る 。 こ の lつ の プ ロ セ ッ サ を 複 数 の 仮 想 プ ロ セ ッ サ ( 仮 想 マ シ ン ) と し て 使 用 す る 考 え方は、 V M (Virtual Machinelと 呼 ば れ る オ ペ レ ー テ イ ン グ ・ シ ス テ ム (0 S) で 採 用 さ れ て い た 。 本 来 、 こ の V Mシ ス テ ム は 、 コ ン ビ ュ ー タ ・ メ ー カ の 社 内 シ ス テ ム と し て 開 発された。 V Mシ ス テ ム で は 、 lつ の プ ロ セ ッ サ 上 で 複 数 の oSが 動 作 で き る 環 境 を 提 供 oSの 開 発 と デ ノ 〈 ッ ク を 担 当 す る 部 門 する。しかし、このような環境を必要とするのは、 を持つユーザ、つまりコンビュータ・メーカ自身であった。また、プログラム開発の生産 性 を 向 上 さ せ る た め に 、 会 話 形 の プ ロ グ ラ ム 開 発 支 援 ツ ー ル と し て CM S ( Conversalion a l Monitor Syste旧)が開発された。 当初、 IBMが V Mシ ス テ ム を 発 表 し た 時 、 ユ ー ザ は 無 感 心 で あ っ た 。 し か し 、 CM S の よ う な 会 話 形 の プ ロ グ ラ ム 開 発 支 援 ツ ー ル の な い DOSユ ー ザ に 1 ) 頂々に使用されるよう になった。事実、 1 0年 程 前 ま で 、 V Mシ ス テ ム を 使 用 す る の は 、 0 0Sユ ー ザ も し く は 極 く特殊なユーザに限定されていた。 3. 1 VMで の 制 限 事 項 と パ フ ォ ー マ ン ス lつ の プ ロ セ ッ サ で 複 数 の oSを 動 作 さ せ る 場 合 、 主 記 憶 の ア ド レ シ ッ ン グ が 問 題 と な V Mシ ス テ ム で は 、 同 時 に 実 行 さ れ る そ れ ぞ れ の oSが 0番 地 か ら の 述 続 し た 主 記 憶 oA T (Dynamic Address Translationl機 能 を 使 用 す る こ と に よ り 解 決 で き る 。 し か し 、 V Mシ ス テ ム 上 で 動 作 す る oS も こ の D A T 機 能 を 使 用 す る 。 lつ し か な い D A T機 能 を V Mと 他 の oSが 同 時 に 使 用 す る こ と に よ り 生 じ る 矛 盾 を 防 止 す る た め 、 V Mシ ス テ ム で 実 行 さ れ る oSに は 何 ら か の 制 限 が 必 要 と る。 領域を使用する。この問題は、ハードウェアの なる。 V Mシ ス テ ム で 実 行 さ れ る そ れ ぞ れ の oSが 勝 手 に 入 出 力 動 作 を 行 う と 、 そ の 動 作 結 果 が 保 証 で き な く な る 。 例 え ば 、 OS‑Aと oS‑Bが 装 置 番 号 r 1 80J の 磁 気 テ ー プ 装 置 を ア ク セ ス し よ う と し て も 、 実 際 に 使 用 す る 装 置 は OS‑Aと oS‑Bで は 別 の 磁 気 テ ー プ 装 置 で な け れ ば な ら な い 。 こ の よ う な 制 御 を 行 う た め に も 、 V Mシ ス テ ム で 実 行 また、 o される Sに は 何 ら か の 制 限 が 必 要 と な る 。 以 上 の よ う な 理 由 に よ り 、 V Mシ ス テ ム で 実 行 さ れ る ‑ 408‑ oSの D A T機 能 の 使 用 と 入 出 力

t J J作 に は 告1 '限 が 加 え ら れ る 。 し か し 、 そ れ ぞ れ の oSが V Mシ ス テ ム を 意 識 す る こ と な く 実 行 で き る よ う に 、 V Mシ ス テ ム で は Sを 通 常 の ア プ リ ケ ー シ ョ ン ・ プ ロ グ ラ ム と 同 じ o DAT機 能 や 入 出 V Mシ ス テ ム に 害1 '込 み で 通 知 さ れ る 。 V Mシ ス テ モード(プログラム・モード)で実行させるようにした。これにより、 力動作を制御する命令群を使用すると、 ムは、ハードウェアに替りこれらの命令を矛盾の発生しないようにエミュレー卜する。 この方法を採用することにより、 整備できた。しかし、 ミュレートされるため、 3. 2 lつ の プ ロ セ ッ サ 上 で 復 数 の oSを 実 行 で き る 環 境 が oSが 使 用 す る 制 御 命 令 ( 特 権 命 令 ) は そ の 都 度 V Mシ ス テ ム で エ V Mシ ス テ ム の オ ー バ ヘ ッ ド が 大 き く な る 欠 点 が あ っ た 。 VMの マ イ ク ロ ・ コ ー ド 化 V Mシ ス テ ム 発 表 後 、 現 在 ま で V Mの 基 本 構 造 は 変 っ て い な い 。 し か し 、 そ の パ フ ォ ー マンスを向上させるための努力は続けられ、オーバヘッドを軽減するためのマイクロ・コ ード化が推進されてきた。 最初に、 V Mシ ス テ ム の マ イ ク ロ ・ コ ー ド 化 が 行 わ れ た の が 3 70‑1 4 8や 1 5 8であった。 V Mシ ス テ ム で は oSが 使 用 す る 制 御 命 令 の 全 て を V Mが エ ミ ュ レ ー 卜 し て い 1 4 8や 1 5 8で は VMA (VM A s s i s t ) が 導 入 さ れ 、 タ イ マ や 害1 '込 み 動 作 お よ び 特 定 の 制 御 命 令 の 処 理 が マ イ ク ロ ・ コ ー ド 化 さ れ た 。 ま た 、 VMAか ら 、 シ ャ ド ウ ・ テ ー プ ル を 利 用 し た 2段 階 の DAT機 能 (VM専 用 ) が 実 現 さ れ た 。 そ の 後 、 VMAは 機 能 強 化 が 図 ら れ 、 3 0 8Xシリ それまで、 た 。 し か し 、 制 御 命 令 の 全 て が V Mの 介 在 を 必 要 と は し な い 。 こ の た め 、 ーズ以降は標準機能となっている。 IBMは、 MVS/XAを 発 表 し た 以 降 、 V Mを oS移 行 ツ ー ル と 位 置 付 け 戦 略 的 な 販 売 を 展 開 し た 。 し か し 、 V Mシ ス テ ム の パ フ ォ ー マ ン ス に 対 す る ユ ー ザ の 不 満 も 多 く 、 決 し て 簡 単 な 販 売 で は な か っ た 。 こ の た め に 、 さ ら に V Mの マ イ ク ロ ・ コ ー ド 化 を 進 め た P MA ( P r e f e r r e dM a c h i n eA s s i s t ) が 発 表 さ れ た 。 こ の PMAを 使 用 し た V Mシ ス テ ム で は 、 特 定 の oS (1 つ ) を 優 先 仮 想 計 算 機 と し て 定 義 で き る 。 こ の 優 先 仮 想 計 算 機 で 動 作 する oSは、 V Mの 介 入 な し に 実 行 さ れ る こ と が 許 さ れ た 。 MVSの 世 界 で 言 え ば 、 一 般 ジ ョ ブ と V=Rジ ョ ブ の よ う な 考 え 方 で あ っ た 。 あれ、 PMAを 使 用 す る こ と に よ り 、 一 つ で は V Mシ ス テ ム で 実 行 さ れ る oSの パ フ ォ ー マ ン ス が 飛 躍 的 に 向 上 さ れ た 。 PMAに よ る 恩 恵 を 享 受 で き る の は lつ の oSだ け で あ っ た 。 こ の こ と は 、 V Mシ ス テ ムの基本方針に反する。また、シャドウ・テーブルの考え方を使用する限り、実容量以上 の主記憶をエミュレートできない。これらの欠点をカバーするために発表されたのが、 3 0 9 0シ リ ー ズ の S 1E ( S t a r tI n t e r p r e t i v eE x e c u t i o n ) 命令であった。 S 1 E命 令 の 機 能 は 、 エ ミ ュ レ ー シ ョ ン ・ モ ー ド を 開 始 さ せ る こ と で あ る 。 こ の エ ミ ュ レーション・モードは、今までのアーキテクチャにないモードであり、 V Mの 介 入 な し に oSの 実 行 を 許 す モ ー ド で あ る 。 ま た 、 こ の モ ー ド で は シ ャ ド ウ ・ テ ー ブ ル の 使 用 を 止 め 、 XAモ ー ド の oSに お い て は 最 大 999M8の 主 記 憶 を 定 義 で き る よ う に な っ た 。 以上のような歴史で、 V Mシ ス テ ム の 中 核 部 が マ イ ク ロ ・ コ ー ド 化 さ れ て き た 。 そ の マ イ MVS/ES Aと 同 時 に 発 表 さ れ た の が 、 マ イ ク ロ ・ コ ー ド だ け で 動 作 す る V Mシ ス テ ム rPR/ S MJ である。 クロ・コード化の程度に応じ、パフォーマンスも向上されてきた。そして、 4 . PR/SMに よ る プ ロ セ ッ サ 分 割 PR/SMで は 、 そ の 全 て の 機 能 を マ イ ク ロ ・ コ ー ド で 実 現 す る た め 、 V Mの 中 核 部 を 簡 素 化 し た 仕 様 を 採 用 し て い る 。 例 え ば 、 V Mシ ス テ ム で は 主 記 憶 の 使 用 効 率 を 向 上 さ せ るためページングを行っているが、 PR/SMで は 静 的 に 主 記 憶 を 分 割 す る 方 法 を 採 用 し ている。 PR/SMでは、 lつ の プ ロ セ ッ サ を 最 大 7つ ま で の 論 理 区 画 (LPAR:LogicaJ P a r ‑ 409一

titi0n) に 分 割 で き る 。 こ の 際 、 主 記 憶 や 拡 張 記 憶 は 1 M B単 位 で ど の 論 理 区 画 に 害J I当 て るかを指定する。チャネル・パスについても、その組合せを動的に変更はできるが、論理 I当 て を 指 定 す る 。 一 方 、 プ ロ セ ッ サ (C P) の 使 用 モ ー ド に は 専 有 ( De d 区 画 と l対 lの害J i c ated ) と 共 有 (Shared)の 2種 類 が あ る 。 専 有 モ ー ド は lつ の 論 理 区 画 が Pを 占 有 す る こ と を 意 味 す る 。 こ の た め 、 3 0 9 0‑4 0 0 E の 2つ の Pを 専 有 モ ー ド で 使 用 す る 論 理 区 画 は 、 ど ん な に ガ ン バ ッ テ も シ ス テ ム 全 体 の 能 力 の 50% し か 使 用 で き な い 。 ま た 、 そ の 論 理 区 画 が 停 止 状 態 で あ れ ば 、 シ ス テ ム 全 体 の 能 力 の 50%は 常 に 未 使 用 と な る 。 一 方 、 共 有 モ ー ド で は 、 lつ も し く は 複 数 の 物 理 Pを 後 数 の 論 理 区 画 で 使 用 す る 。 こ のため、そのプロセッサ使用の各論理区画への配分方法を指定することが出来るようにな っている。これらの論理区画やプロセッサ使用の配分方法の指定は、システム・コンソー ル の L P 0 E F画 面 や L P C T L画 面 で 行 う 。 こ れ ら の 画 面 で は 、 次 の パ ラ メ ー タ が 用 意 されている。 c c c 0プ ロ セ ッ サ 使 用 モ ー ド 0論 理 CP数 0タイム・スライシング 0ウェイ卜完了指定(ウェイ卜・アシス卜機能) O重み O C P資 源 使 用 制 限 指 定 これらのパラメータを基に、 P R / S Mス ケ ジ ュ ラ ー は 共 有 モ ー ド に お け る プ ロ セ ッ サ の使用を制御する。 4. 1 プ ロ セ ッ サ 使 用 モ ー ド の 選 択 自 社 の シ ス テ ム に P R / S Mを 導 入 し て 論 理 分 害J Iを 行 う 際 、 そ の 構 成 を 決 定 す る 専 有 と 共有の選択に悩まない方はおられない。専有にすると資源の無駄使い?共有にしても重み 値が保証されない? r 半 J Iら な い か ら メ ー カ の SE' こ決めさせよう!J などと考える方も… 円。そこで、ここでは専有と共有の違いについて考察したい。 ま ず は 、 最 も シ ン プ ル な 専 有 に つ い て 考 え る 。 専 有 で は 論 理 区 画 が C Pを 占 有 す る 。 こ のため、その論理区画で動作させるシステムの稼動状況が安定していることが望まれる。 もしくは、そのユーザの最重要システムを運用する論理区画のモードとする。例えば、本 番 の I M Sシ ス テ ム な ど は こ の 専 有 で 動 作 さ せ る べ き で あ る 。 共有は稼動状況が安定していないシステムを運用するためのものである。また、アドレ ス 空 間 の 制 限 に よ り 複 数 の C 1C S シ ス テ ム を 運 用 せ ざ る を 得 な い 場 合 も 、 こ の モ ー ド を 使用するべきであろう。共有の際、ウェイ卜完了指定はどのような規準で決定するべきで あ ろ う か 。 ウ ェ イ 卜 完 了 指 定 . YES. の 場 合 、 論 理 区 画 は 規 定 時 間 の 間 CPを 占 有 す る ことができる。このモードは、 oSの ウ ェ イ 卜 時 間 が 極 端 に 短 か い こ と を 想 定 し て 設 計 さ れ て い る 。 つ ま り 、 規 定 時 間 ( 例 え ば 約 50ミ リ 秒 ) に 比 べ ウ ェ イ 卜 時 間 、 つ ま り 入 出 力 待 ち 時 間 が 短 か い シ ス テ ム を 動 作 さ せ る べ き で あ る 。 一 般 的 に 、 こ の 条 件 を 満 す の は C 1C Sシ ス テ ム で あ る と い わ れ て い る 。 専 有 は CP単 位 の 物 理 分 割 、 ま た 共 有 の ウ ェ イ 卜 完 了 指 定 . YES. は 規 定 時 間 に よ る 1を 実 現 し た モ ー ド で あ る 。 一 方 、 ウ ェ イ 卜 完 了 指 定 . N 0 " の 共 有 は 、 通 常 の デ 論 理 分 害1 ィスパッチャ・アルゴリズムを係用したモードである。つまり、 oSが ウ ェ イ 卜 状 態 に な るか規定時間が終了すれば他の論理区画を実行させる。多くの場合、論理区画はこのモー ド で 動 作 し て い る 。 事 実 、 I B Mの 省 略 値 は ウ ェ イ ト 完 了 指 定 " N 0 " の モ ー ド に 設 定 さ れている。 ウ ェ イ 卜 完 了 指 定 . N 0 "の場合、 C PUバ ウ ン ド の 論 理 区 画 は 規 定 時 間 の 問 、 1/0 H仏 企 ハU

バ ウ ン ド の 論 理 区 画 は ウ ェ イ ト 状 態 に な る ま で cPを 占 有 す る 。 こ の よ う な 場 合 、 1/0 バ ウ ン ド の 論 理 区 画 は cPUバ ウ ン ド の 論 理 区 画 に よ り 遅 ら さ れ る 割 合 い が 大 き く な る 。 通常、 cP Uバ ウ ン ド の プ ロ グ ラ ム の 優 先 順 位 は 1/0 f ウ ン ド の も の よ り 低 く 設 定 す る ノ べきであると言われている。このような原則に従い、論理区画の重み値(論理区画の優先 順位)を決定するべきである。また、 cPを 共 用 す る ウ ェ イ ト 完 了 指 定 " N 0 " の 論 理 区 画群では同一特性のシステムを運用すべきである。これは、重み値が単に論理区画の実行 使先l 順位だけでなく、プロセッサの使用限界量の決定にも使用されているからである。 Pイム・ ^ 7イシリ値 専有モード ウェイト完了指定 YES ' ウェイト完了指定 N O ' 図 l 規定時間と区画スイッチ 5. P R / S Mス ケ ジ ュ ラ ー の 動 作 形 態 P R / S Mの 論 理 分 割 の 場 合 、 主 記 憶 や 拡 張 記 憶 は 1MB単 位 で 分 割 さ れ 各 論 理 区 画 に 害[1 り 当 て ら れ る 。 ま た 、 チ ャ ネ ル ・ パ ス も 論 理 区 画 i こ l対 lの 関 係 で 害J [り 当 て ら れ る 。 一 方 、 プ ロ セ ッ サ に 内 臓 さ れ た cPの 場 合 、 論 理 区 画 数 に 比 ぺ cP数 が 少 な い た め 特 殊 な 制 御が必要になる。 この cPと 論 理 区 画 の 害J [り 当 て 制 御 を 行 う の が P R / S Mの ス ケ ジ ュ ー ラ ー で あ る 。 こ の ス ケ ジ ュ ー ラ ー で は 専 有 と 共 有 の 2つ の モ ー ド を 用 意 し て い る 。 専 有 は 物 理 分 害[1 の 延 長 で あ り 、 論 理 区 画 と cP は l対 lの 関 係 で 害J [り 当 て ら れ る 。 当 然 、 論 理 区 画 と リ ソ ー ス が l対 lの 関 係 で 害1 [り 当 て ら れ て い れ ば 、 そ の 時J [1 却 は 単 純 で あ り P R / S Mの オ ー バ ヘ ッ ド 量 も 軽 減 で き る 。 つ ま り 、 こ の 専 有 は PR/SMの ハ イ ・ パ フ ォ ー マ ン ス ・ オ プ シ ョ ン と 言える。 P R / S Mス ケ ジ ュ ラ ー は 、 オ ペ レ ー テ ィ ン グ ・ シ ス テ ム の デ ィ ス パ ッ チ ャ に 相 当 す る プ ロ グ ラ ム で あ り 、 主 に 共 有 モ ー ド の 告J [御 を 行 う た め の 機 能 を 持 っ て い る 。 こ の ス ケ ジ ュ ラ ー は 、 事 象 駆 動 ( イ ベ ン 卜 ・ ド リ ブ ン ) と 時 間 駆 動 ( タ イ マ ー ・ ド リ ブ ン ) の 2種 類 の 動作形態を採用している。事象駆動では、論理区画で動作するオペレーテイング・システ ムの状態に応じた処理を行う。この事象駆動方式で監視されている事象には、次のものが ある。 0オ ペ レ ー テ ィ ン グ ・ シ ス テ ム が ウ ェ イ ト 状 態 と な っ た 。 O入 出 力 割 り 込 み が 発 生 し た 。 0 タ イ マ 一 書1 [り 込 み が 発 生 し た 。 0オ ペ レ ー テ ィ ン グ ・ シ ス テ ム が S1GP命 令 を 実 行 し た 。 O M V Sや V Mが ス ピ ン ロ ッ ク 状 態 と な る こ と を 通 知 し た 。 411

一方、 P R / S Mス ケ ジ ュ ラ ー は 、 一 定 時 間 以 上 、 特 定 の 論 理 区 画 が 物 理 cPを 占 有 し ないようにするロジックも採用している。このようなタイマーによる制御のことを時間駆 動の制御方式と呼ぶ。 5. 1 事象駆動方式による論理区画のスイッチ 入 出 力 割 り 込 み や タ イ マ ー 害1 [り 込 み が 発 生 し た 場 合 、 P R / S Mス ケ ジ ュ ラ ー は 次 に 使 用権を与える論理区画の選択を行う。この際、各論理区画毎に定義された重み値を使用す る 。 し か し 、 ス ケ ジ ュ ラ ー は 物 理 cP単 位 で の 論 理 区 画 の ス イ ッ チ ン グ を 制 御 し て い る た め、指定された重み値を直接使用するわけではない。この際、使用する優先順位判定のた め の 重 み 値 は 、 実 際 の 重 み 値 を そ の 論 理 区 画 が 使 用 す る 論 理 cP数で害[1 り 算 し た 値 で あ る 。 この様にして求められた論理 cP単 位 で の 重 み 値 は 、 入 出 力 割 り 込 み が 発 生 し た 際 iこスケ ジュールする論理区画の選択に使用される。この際の優先順位判定では、今までその共有 区 画 が 使 用 し た プ ロ セ ッ サ 資 源 と 論 理 cP単 位 の 重 み 値 の 相 関 で 判 定 さ れ る 。 つ ま り 、 使 用 し た プ ロ セ ッ サ 資 源 量 を 重 み 値 で 害1 [り 算 し た 値 が も っ と も 小 さ い 共 有 区 画 が も っ と も 優 先j 順位が高いと判定される。 オ ペ レ ー テ ィ ン グ ・ シ ス テ ム が S 1G P命 令 で マ ル チ ・ プ ロ セ ッ サ 制 御 を 行 お う と す る と、 P R / S Mは そ の S 1G P命 令 を 実 行 で き る か を チ ェ ッ ク す る 。 も し 、 そ の S 1G P P R / S Mは 次 の 2 命令で通信するべきプロセッサが異なる論理区画で動作していれば、 つの内、何れかのアクションを取る。先ず、 S 1G P命 令 で 通 信 し よ う と す る 先 の プ ロ セ ッサで同じ論理区画のオペレーテイング・システムがすぐに実行できるようであれば、 S 1 G P命 令 を 実 行 し た プ ロ セ ッ サ を そ の ま ま に し て 、 目 的 保1の プ ロ セ ッ サ で 同 じ 論 理 区 画 のオペレーテイング・システムをスケジュールする。しかし、目的側のプロセッサで同じ 論理区画のオペレーティング・システムが直ちにスケジュール出来ない場合は、 S 1G P 命令を実行した論理区画の実行を中断し、他の論理区画をスケジュールする。 M V Sや V Mが ス ピ ン ロ ッ ク で マ ル チ ・ プ ロ セ ッ サ 制 御 を 行 う こ と が あ る 。 こ の 様 な 際 P R / S Mは そ の 事 象 を 自 動 的 に 知 る 方 法 が な い 。 こ の た め 、 M V Sや V Mは P R / S Mに ス ピ ン ロ ッ ク 状 態 に 入 る こ と を 通 知 す る 。 P R / S Mは、 M V Sや V Mか ら そ の には、 通知を受けると論理区画のスイッチを行う。 5. 2 タイム・スライシンク' 前述した様に、 P R / S Mス ケ ジ ュ ラ ー で は 、 特 定 の 論 理 区 画 が 物 理 cPを 占 有 し な い ようにタイム・スライシングの制御を行っている。このタイム・スライシングの時聞は、 シ ス テ ム ・ コ ン ソ ー ル の LPCTL画 面 で 指 定 す る こ と が 出 来 る 。 こ の LPCTL画 面 で ユ ー ザ が lか ら 100 ミ リ 秒 の 値 を 直 接 指 定 す る こ と も で き る 。 ま た 、 的に計算した値を使用するように指定することもできる。この場合、 P R / S Mが 自 動 P R / S Mは 次 の 計 算式でタイム・スライシング値を求める。 2 5 ミリ秒 x 物 理 cP数 ÷ 論 理 cP数 式 中 の 論 理 CP数 と は 、 そ の 時 点 で オ ン ラ イ ン で か つ 動 作 状 態 ( 停 止 状 態 で な い ) の 論 理 C P数 の 合 計 で あ る 。 例 え ば 、 物 理 C P数 が 2台 の プ ロ セ ッ サ を 2つ の 論 理 区 画 が 共 有 モ ードで使用する場合は、 25x2+ (2X2) =12.5 と な る 。 但 し 、 こ の 式 で 求 め ら 12. 5も れ た タ イ ム ・ ス ラ イ シ ン グ 値 が 12 . 5から 25ミ リ 秒 以 外 の 数 値 に な る と 、 し く は 25 ミ リ 秒 と な る 。 4 1 2

5. 3 ウェイ卜・アシス卜機能 論 埋 区 画 で 動 作 す る オ ペ レ ー テ ィ ン グ ・ シ ス テ ム が ウ ェ イ 卜 状 態 と な っ た 場 合 、 PR/ SMス ケ ジ ュ ラ ー は 他 の 論 埋 区 画 に 使 用 権 を 渡 す 。 し か し 、 複 数 個 の 論 理 区 画 を 制 御 し て いる場合、特定の論理区画についてはウェイ卜状態が短時間に解除されるため、ウェイト 状態になってもそのまま継続して使用権を与えたいものもある。このような論理区画につ いては、ウェイト・アシスト機能を使用する。ウェイ卜・アシスト機能を使用するには、 ウ ェ イ 卜 完 了 指 定 (WAIT COMPLETI0N ) を . YES. と 指 定 す る 。 こ の 様 に 指 定 す る と 、 オペレーテイング・システムがウェイ卜状態になっても、継続的にプロセッサを占有する こ と が で き る 。 但 し 、 こ の ウ ェ イ 卜 ・ ア シ ス 卜 機 能 を 使 用 し で も 、 入 出 力 害J Iり 込 み や タ イ Iり 込 み 等 が 発 生 し た 際 に は 、 他 の 論 理 区 画 に 使 用 権 が 渡 る こ と も あ る 。 一 般 的 に は 、 マー害J タ イ ム ・ ス ラ イ シ ン グ 値 に 比 べ て 入 出 力 待 ち 時 間 が 短 い C 1C S シ ス テ ム を こ の ウ ェ イ ト .アシス卜機能を使用して動作させるべきである。 5. 4 共 有 区 画 の 重 み 値 と C P資 源 使 用 制 限 機 能 共有区画の場合、 PR/SMス ケ ジ ュ ラ ー に よ る 論 理 区 画 の 優 先 順 位 を 決 定 す る た め に シ ス テ ム ・ コ ン ソ ー ル の L P C T L 画 面 で 各 論 理 区 画 毎 に lか ら 9 9 9 ま で の 数 値 を 指 定 す る 。 こ の 値 が 重 み 値 (WE1 G flT)である。 PR/SMス ケ ジ ュ ラ ー が 省 略 値 と し て 用 意 し て い る 値 は 1 0で あ る 。 ユ ー ザ は 、 論 埋 区 画 ご と に こ の 重 み 値 を 指 定 す る べ き で あ る 。 実 際 に PR/SMス ケ ジ ュ ラ ー が 論 理 区 画 の 優 先 順 位 を 決 定 す る 際 に は 、 こ の 重 み 値 を 論 埋 C P数 で 害J I算 し た 値 を 用 い る 。 こ の 値 は 、 C P資 源 使 用 制 限 機 能 で も 利 用 さ れ 、 論 理 CP単 位 で そ の 値 以 上 に プ ロ セ ッ サ を 使 用 し な い よ う に 制 限 し て い る 。 こ の CP資 源 使 用 制 限 の 管 埋 は 、 論 埋 C P単 位 で 行 わ れ 、 あ る 論 理 C P の み を 極 端 に 多 く 使 用 す る よ う な こ とはない。 CP資 源 使 用 制 限 が 指 定 さ れ て い な い 場 合 、 PR/SMス ケ ジ ュ ラ ー は 、 重 み 値 を 基 に 優 先 順 位 判 定 を 行 う と 同 時 に 、 各 論 埋 区 画 が 使 用 す る プ ロ セ ッ サ 時 間 の 害J I合 を こ の 重 み 値 の比率で決定する。例えば、 2つ の 論 埋 区 画 が 同 じ 重 み 値 を 持 っ て い る 場 合 、 プ ロ セ ッ サ 使 用 率 が 1 0 0% と な っ た と き 、 各 々 の 論 理 区 画 が 5 0% ず つ プ ロ セ ッ サ 使 用 権 を 持 つ 。 こ の 重 み 値 に よ る プ ロ セ ッ サ 使 用 量 の 配 分 は 、 プ ロ セ ッ サ 使 用 率 が 1 0 0% に な っ た と き にはじめて有効となる。プロセッサ使用率が低い場合、この重み値により一方の論理区画 が使用できるプロセッサ時間が制約されることはない。 この様に、 PR/SMス ケ ジ ュ ラ ー が 論 理 区 画 の プ ロ セ ッ サ 使 用 量 の 配 分 を 重 み 値 で 決 定 す る ロ ジ ッ ク を 採 用 し て い る た め 、 ユ ー ザ は 重 み 値 の 設 定 に 当 り 、 そ の 合 計 が 1 0 0や 1 0 0 0と な る よ う に 重 み 値 を 決 定 す る べ き で あ る 。 そ の 様 に 配 慮 す る こ と に よ り 、 以 降 のメンテナンスが容易になる。 6. 共 有 区 画 の プ ロ セ ッ サ 使 用 限 界 値 6. 1 物 埋 C Pと 論 埋 C P と の 対 応 PR/SMス ケ ジ ュ ラ ー は 、 共 有 区 画 の 侵 先 順 位 を 判 定 す る た め に 重 み 値 を 論 理 CP数 PR/SMが 管 埋 す る 共 有 I算 し た 論 理 CP単 位 の 重 み 値 を 使 用 し て い る 。 こ の た め 、 で害J 区 画 が 使 用 で き る 物 理 C P数 と 共 有 区 画 が 使 用 す る 論 理 C P数 が 優 先 順 位 制 御 に 関 係 し て くる。 通 常 、 一 般 的 な PR/SMシ ス テ ム で は 、 後 数 の 共 有 区 画 が 同 数 の 論 理 CPを 使 用 し て いる。この様な単純な構成の場合、各共有区画が使用できるプロセッサ能力の量は、それ ぞれの共有区画に害IJ り当てられた重み値により決定される。 ~J えば、次のような構成であ る と 、 各 々 の 共 有 区 画 は プ ロ セ ッ サ を 5 0% ず つ 使 用 で き る 。 当 然 で は あ る が 、 ‑ 413 ー C P資 源

使用制限機能を使用していない場合、この値以上のプロセッサ能力を使用できる可能性も ある。 共有区画名 重み値 L PA R 1 L PA R 2 500 500 論 理 cP数 優 先 順 位 2 2 250 250 一 方 、 論 理 cP数 が 異 な る 次 の よ う な 構 成 に お い て は 、 そ の 論 理 cP数 や 重 み 値 を 考 慮 する必要がある。ここで次のような論理区画の定義がなされた例を考察する。 論 理 cP数 共有区画名 重み値 L PA R 1 700 4 175 5 0 1 5 0 250 2 125 LPAR 2 L PA R 3 優先順位 P R / S Mス ケ ジ ュ ラ ー は 、 物 理 cP単 位 に 論 理 区 画 の 制 御 を 行 う た め 、 前述した様に、 共 有 区 画 が 使 用 す る 論 理 cP数 に 注 意 す る 必 要 が あ る 。 こ の P R / S Mシ ス テ ム に お い て 、 物理 cP数 が 4台 と 仮 定 す る と 、 そ れ ぞ れ の 物 理 cPの 重 み 値 の 配 分 は 次 の よ う に な る 。 l υ 円 AHUAHUAHUAHU Fυ 円 F 計 0550 合 720 a FU2A1A 円 UAHU 昼 p・マa 一 一 マ S n喝U F 円U F P 7 一2 o 円 UAHU c‑‑3 ηノM F 円U F FU1ATAqu P 7 一2 0 一 9‑ TArDAURU FUTA9u PA マaRυ 名 123 画 RRR 計 区 AAA 合 有ppp 共 LLL この例で、 L P A R 3が C P 1を 使 用 し な い 理 由 は 、 P R / S Mス ケ ジ ュ ラ ー が 共 有 区 画 を 起 動 す る 際 、 物 理 C P の 負 荷 が 均 等 に な る よ う に 論 理 C P と 物 理 C Pの 対 応 を 決 定 す る ためである。 ( 注 ) ユ ー ザ で 、 物 理 C Pと 論 理 区 画 と の 対 応 を 指 定 す る こ と は で き な い 。 6. 2 プロセッサ使用限界値 こ の よ う に し て 求 め た 各 物 理 C Pご と の 各 論 理 区 画 の 重 み 値 ( 優 先 順 位 ) か ら そ れ ぞ れ の論理区画が使用できるプロセッサ能力の量を算出し、各論理区画のプロセッサ使用限界 値をパーセンテージ表示すると次のようになる。 共有区画名 LPAR 1 L PAR 2 L PAR 3 E ￡3 入 計 CP 1 7 7. 8 22 2 100 CP 2 5 8. 3 CP3 5 8. 3 4 1. 7 100 4 1. 7 10 0 CP4 論理限界値 10 0 7 3. 6 22 2 41 7 100 物理限界値 7 3. 6 5. 5 2 0. 8 10 0 上 記 に お い て 、 論 理 限 界 値 と は 、 そ の 共 有 区 画 が 使 用 す る 論 理 C Pの 使 用 隈 界 値 の 平 均 で あ る 。 ま た 、 物 理 限 界 値 と は 、 シ ス テ ム 全 体 で の 使 用 限 界 値 を 示 し 、 各 論 理 C Pの 使 用 隈 界 値 の 合 計 を 物 理 CP数で害IJ 算 し た も の で あ る 。 こ の 際 、 各 物 理 C P単 位 で 求 め ら れ た プ ロ セ ッ サ 使 用 限 界 値 の 差 が 2 %以 内 で あ る と 、 そのプロセッサ使用限界値に差はないと判定されることに注意すべきである。 ‑ 414一

6.3 P R / S M権 成 の 変 更 と 重 み 値 の 関 係 共 有 区 画 を 活 動 化 し た り 、 共 有 区 画 が 使 用 す る 論 理 cPを オ フ ラ イ ン に し た よ う な 際 、 共有区画に指定された重み値の意味が変わるので注意する必要がある。j71 Jえ ば 、 新 た に 共 有区画を活動化させるとシステム全体の重みの合計値が変化する。このため、 PR/SM の ス ケ ジ ュ ラ ー は プ ロ セ ッ サ 資 源 の 配 分 を 決 定 す る 論 理 cP単 位 の 重 み 値 を 自 動 的 に 再 計 算する。つまり、新たな共有区画を活動化すると共有区画毎のプロセッサ資源の使用量が 自 動 的 に 変 化 す る 。 ま た 、 共 有 区 画 が 使 用 す る 論 理 cPを オ フ ラ イ ン に し た り オ ン ラ イ ン に し た り す る こ と も あ る 。 共 有 区 画 が 使 用 す る 論 理 cP数 が 変 化 す る と 論 理 cP単 位 の 重 みの値が変化する。しかし、 P R / S Mの ス ケ ジ ュ ラ ー は こ の 補 正 を 行 わ な い 。 つ ま り 、 論 理 cPが オ フ ラ イ ン に さ れ た 共 有 区 画 の 論 理 cP単 位 の 重 み 値 は 変 わ ら な い 。 こ の た め 、 システム全体レベルで考えると、その共有区画の重み値が減少したように見えるので注意 する必要がある。 6. 4 C P資 源 使 用 制 限 機 能 使 用 上 の 留 意 点 共有区画を活動化したような際、共有区画全体の重み値の合計値が変化する。 C P資 源 使用制限機能では共有区画の重み値の比例配分でプロセッサの使用可能範囲を決定してい る。このため、 C P資 源 使 用 制 限 機 能 を 使 用 し て い る シ ス テ ム で 共 有 区 画 を 新 た に 活 動 化 するような場合には、 C P資 源 使 用 制 限 区 画 の プ ロ セ ッ サ 使 用 限 界 値 の 変 化 に 留 意 す る こ とが大切である。 共有区画が非対象なプロセッサを使用している場合、 C P資 源 使 用 制 限 機 能 を 使 用 す る べ き で は な い 。 こ の 場 合 の 非 対 象 な プ ロ セ ッ サ と は 、 片 側 に し か V F機 構 が 搭 載 さ れ て い ないようなプロセッサの事である。この例の場合、 が偏って使用されることが多い。しかし、 るために、 V F機 構 が 第 載 さ れ た 側 の プ ロ セ ッ サ C P 資 源 使 用 制 限 機 能 は 論 理 C P単 位 で 管 理 す VF機 構 が 搭 載 さ れ た 側 の 論 理 CPの プ ロ セ ッ サ 時 聞 が 限 界 に 達 す る と そ れ 以 上 の V F機 構 の 使 用 が 行 え な く な る 。 V F機 構 が 搭 載 さ れ て い な い 側 の プ ロ セ ッ サ が い く ら使用可能であっても、この様なシステムでは無意味な場合が多い。 7. タ イ ム ・ ス ラ イ シ ン グ ・ イ ン タ ー パ ル の チ ュ ー ニ ン グ P R / S Mス ケ ジ ュ ラ ー は 、 自 動 的 に 算 出 し た イ ン タ ー パ ル も し く は ユ ー ザ が 指 定 し た P R / S Mス ケ ジ ュ ラ インターパルでタイム・スライシングを行う。メーカのお勧めは、 ーが自動的に算出するインターパルを使用することである。しかし、場合によってはこの インターパル値をチューニングする必要がある。 I B Mマ ニ ュ ア ル の rpR/SMプ ラ ン ニ ン グ ・ ガ イ ド J に 、 そ の ガ イ ド ラ イ ン が 紹 介 さ れ て い る 。 仔J Iえ ば 、 科 学 技 術 計 算 型 の シ ス テ ム と 会 話 型 の シ ス テ ム を 共 有 区 画 で 動 作 さ せるような場合、極端に科学技術計算型のシステムにプロセッサ使用が偏ってしまう場合 がある。その様なプロセッサ使用の偏りが発生することにより、会話型のシステムのパフ ォーマンスが悪化する場合には、タイム・スライシングのインターパルをチューニングす る 必 要 が あ る 。 こ の 様 な 際 、 ユ ー ザ は L P C T Lフ レ ー ム で 指 定 す る イ ン タ ー パ ル 値 を 1 o% ず つ 増 減 す る こ と に よ り チ ュ ー ニ ン ク す る の が ベ ス ト で あ ろ う 。 8. P R / S Mの シ ス テ ム ・ オ ー バ ヘ ッ ド P R / S Mの ス ケ ジ ュ ラ ー は 、 共 有 モ ー ド で の 制 御 に 事 象 駆 動 や 時 間 駆 動 方 式 を 採 用 し ている。これらの方式におけるシステム・オーバヘッド量を把握することも大切である。 し か し 、 最 近 ま で R M Fな ど の 計 測 ツ ー ル を 使 用 し で も 、 P R / S M自 体 の オ ー バ ヘ ッ ド 量 を 計 測 す る こ と は で き な か っ た 。 そ こ で 、 欧 米 で は P R / S Mの 構 成 を 基 に 、 オ ー バ へ ‑ 415

ッ ド 量 の 半J I定 係 数 を 算 出 し 判 断 し て い る 例 も あ る 。 こ れ は 次 の よ う な 算 出 式 で あ る 。 共 有 論 理 C P数 判定係数 + + . 共有区画数 ̲ ， ̲ 専有区画数 . 共 有 物 理 C P数 ム 専 有 論 理 C P数 こ の 判 定 係 数 が 大 き な P R / S Mの 構 成 ほ ど 、 P R / S M自 体 の シ ス テ ム ・ オ ー バ ヘ ッ ド量が大きくなる。しかし、この係数が決してシステム・オーバヘッド量を示しているの ではないことに注意するべきである。 P R / S Mス ケ ジ ュ ラ ー が 計 測 し た オ ー バ ヘ ッ ド 量 な ど が 報 告 さ れ る よ A P A R 0 Y 3 6 6 6 Bを 適 用 す る こ と で 可 能 と な る 。 こ の A P A R は. R M F3 .5 .0 以 上 で E S / 9 0 0 0 や 3 0 9 0ー J と 3 0 9 0 ‑ そして、最近、 うな変更が実施された。この変更は、 S等 で 有 効 で あ る 。 今 回 の 変 更 に よ り 、 ユ ー ザ が 定 義 し た 論 理 区 画 以 外 に " P H Y S 1CAL" と 名 付 け ら れ た 論 理 区 画 が 報 告 さ れ る 。 こ の P H Y S I C A Lの 論 理 区 画 情 報 に は 、 P R / S Mス ケ ジュラーが動作した時間の内、何れの論理区画にも関連しない時間が報告される。また、 各論理区画情報として、 rEFFECTI日 時 間 J と 「 デ ィ ス パ ッ チ 時 間 」 が 報 告 さ れ る 。 論 理 P R / S Mス ケ ジ ュ ラ ー が 動 区画が実際に動作した時間が E FFECTIVE 時 間 で あ る 。 一 方 、 作した時間も含んだ論理区画の総動作時間がディスパッチ時間である。つまり、ディスパ ッチ時聞から E FFECTIVE 時 間 を 引 き 算 し た 残 り の 時 間 が 、 P R / S Mス ケ ジ ュ ラ ー の オ ー バヘッド時間(論理区画管理時間)である。一般的に、この論理区画管理時聞は、総ディ ス パ ッ チ 時 間 が 6 0 ‑ 7 0 %の 場 合 、 約 6‑ 1 0% 程 度 で あ り 、 総 デ ィ ス パ ッ チ 時 聞 が 9 5% 以 上 に な る と 、 約 2‑ 3% 程 度 に 減 少 す る 。 但 し 、 C P資 源 使 用 制 限 機 能 (CAPPING )を使用している論理区画の場合は、この論理区画管理時聞が高くなる傾向がある。従っ て 、 こ の 論 理 区 画 管 理 時 間 と " P H Y S 1CAL" 論 理 区 画 で 報 告 さ れ る 時 間 を 充 分 に 監 視する必要がある。 総ディスパッチ時間 P l IYSICAL 論理区画 論理区画 ディスパッチ ディスパッチ ディスパッチ 時間 時間 時間 EFFECTIVE z 国 z EFFECTIVE 管 時間 理 時間 理 時 寺 日 間 悶 論理プロセッサのビジー率は、ディスパッチ時間と E FFECTIVE 時 間 か ら 算 出 す る 。 こ の 際、論理区画が使用している論理プロセッサ数を基にビジー率を算出する。この E FFECTIV E 時 聞 か ら 算 出 し た ビ ジ ー 率 が 、 R M Fの C P U A C T I V I T Y レ ポ ー ト に 出 力 さ れ る 。 ま た 、 R M Fモ ニ タ ー 2 や 3 で も こ の 値 が 使 用 さ れ る 。 一 方 、 物 理 プ ロ セ ッ サ の ビ ジ ー 率 は 、 シ ス テ ム 全 体 の プ ロ セ ッ サ 数 を 基 に ビ ジ ー 率 を 計 算 す る 。 図 2は、 R M Fの P R / S Mレ ポ ー ト の 一 部 を 示 す が 、 こ の 例 で は 物 理 プ ロ セ ッ サ 数 が 6で 2つ の 論 理 区 画 が 共 有モードで使用している。この場合の論理と物理プロセッサ・ビジー率は、次の様にして 求める。 ‑ 416 ‑

論理プロセッサ・ビジー率 (EFFECTI日 時 間 / 論 理 CP数 ) 一一一一一一一一一一 一一本 100 インターノ〈ル 13:05:37.659 / 4 ーーー ーーーーーー‑‑ *100 8:00:00 4 0 .9 1(百) 物理プロセッサ・ビジー率 (EFFECTI日 時 間 / 物 理 C P数 ) 一一一一 一一 本 10 0 一 イ ン タ ー ノ {レ ) 13:05:37.659/6 一 一 一 ーーーーーーー‑‑ *100 8:00:00 2 7 .27(目) LDGICAL PERTIDN PRDCESSDR DATA .. . . AVERAGE PRDCESSDR UTILIZATIDN PERCENTAGES NUMBER D F.D I S P A T C I I TIME DATA. . . LDGICAL PRDCESSDRS . . . . . . . . PHYSICAL PRDCESSDRS LDG PRCRS EFFECTIVE TOTAL EFFECTIVE TDTAL LPAR MGMT EFFECTIVE TDTA I13.05.37.659 4 14O .91142.4 4 26.19.51 .659 26.45.17.799 00.37.04.220 ー . . . ー ・ ・ ・ ・ 咽 . . . . ・ . . . . . 8 2 .2 8 8 3 .6 0 1 .0 1 2 8 .2 9 O .8 8 1 .2 8 5 4 .8 5 5 5 .7 3 1 .2 8 3 .1 7 8 2 .1 2 8 5 .3 0 . . . . . . . ・ ・ ・ ・ ・ ー ー . . . . . . 39.25.29.192 40.57.17.063 図 2 RMF P R / S Mレ ポ ー ト の 例 今 回 の こ の A P A Rで は 、 論 理 区 画 情 報 と し て 、 C P資 源 使 用 制 限 機 能 (CAPPIN G) を 指 定 し て い る か 否 か の 情 報 も 追 加 さ れ て い る 。 9. 留 意 点 (1) C P E N A B L Eノfラ メ ー タ 共 有 区 画 で 動 作 さ せ る M V Sで は 、 も う 一 つ 留 意 す べ き 項 目 が あ る 。 そ れ が 、 SY S 1、 P A R M L I Bの 1E A 0 P T x xで 指 定 す る C P E N A B L Eパ ラ メ ー タ で あ る 。 通 常 、 M V S シ ス テ ム で は シ ス テ ム ・ オ ー バ ヘ ッ ド を 軽 減 す る た め に 、 入 出 力 害IJ込 み を lつ の C Pで 集 中 処 埋 す る よ う に し て い る 。 C P E N A B L Eパ ラ メ ー タ で は 、 lつ の C Pで 処 理 す る べ き 入 出 力 割 込 み 量 の 上 限 を 定 義 し て い る 。 も し 、 こ の 上 限 を 越 え る 入 出 力 害IJ込 み が 発 生 す る と そ の 処 理 に 遅 れ が 生 じ る た め 、 他 の C P も 入 出 力 害IJ込 み を 処 理 す る よ う に 制 御 する。 こ の よ う な 制 御 機 能 を 持 つ M V Sを 、 複 数 の 論 理 プ ロ セ ッ サ を 持 つ 論 理 区 画 で 動 作 さ せ る矛盾が生じる。つまり、 lつ の C Pが 入 出 力 害IJ込 み の 処 理 を 全 て 行 お う と す る た め 、 そ の CPの 実 行 状 態 に よ り シ ス テ ム ・ ス ル ー プ ッ ト が 大 き く 左 右 さ れ て し ま う 。 こ の よ う な 場 合 、 全 て の C Pに お い て 均 等 に 入 出 力 害IJ込 み 処 浬 を 行 わ せ る べ き で あ る 。 ‑ 417 ‑ CPENAB

LEパ ラ メ ー タ も 、 こ の 原 則 に 従 い 再 吟 味 す る 必 要 が あ る 。 (2 ) そ の 他 PR/SMの 構 成 は 、 IOCDSや シ ス テ ム ・ コ ン ソ ー ル の PR/SM画 面 で 定 義 す る 。 論 理 区 画 毎 の 重 み 値 な ど は 、 シ ス テ ム ・ コ ン ソ ー ル の LPCT L画 面 で 定 義 す る 。 し か し 、 こ こ で lつ 問 題 が 発 生 す る 。 も し 、 誰 か が IOCDSを 変 更 し た 場 合 、 シ ス テ ム ・ コ ン ソ ールで指定された重み値などがなくなる(省略値に戻ってしまう)ことがある。メーカの 保 守 担 当 者 が PM ( 予 防 保 守 ) を 行 っ た 後 、 PR/SMの 動 作 が お か し く な っ た 場 合 な ど は、まずこの点を疑うべきであろう。 1 0. 最 後 に PR/SMシ ス テ ム を 運 用 す る 場 合 、 「 そ れ ぞ れ の 論 理 区 画 に 害J Iり 当 て た リ ソ ー ス 量 が 最 適 で あ る か 」 が 重 要 な 管 理 ポ イ ン ト と な る 。 3090の シ ス テ ム ・ コ ン ソ ー ル に お け る S A D( S y s t e mA c t i v it yD i s p l a y )では、各論理区画ごとのプロセッサやチャネルの使用率を 表 示 す る 。 し か し 、 そ れ だ け で は 充 分 で な い た め 、 RMFが 診 断 ( D i a g n o s e ) 命 令 で PR /SMデ ィ ス パ ッ チ ャ か ら 各 論 理 区 画 や CPの 使 用 状 況 の 情 報 を 得 る よ う に し て い る 。 R MFLiPR/SM全 体 の 情 報 か ら 、 そ の MVSシ ス テ ム の 稼 動 状 況 を 知 り 、 プ ロ セ ッ サ 使 用率を算出している。 RMFが レ ポ ー ト す る 情 報 の ほ と ん ど 全 て は 、 そ の RMFが 動 作 す る MVSシ ス テ ム ( 論 理 区 画 ) 個 有 の も の で あ る 。 ( 論 理 区 画 と 10 C Pア ク テ ィ ビ テ ィ は 例 外 で あ る 。 ) このため、 PR/SMシ ス テ ム 全 体 と し て 、 プ ロ セ ッ サ と ス ト レ ー ジ お よ び 入 出 力 サ ブ シ ステムのバランスを判定するツールはメーカから提供されていないと言える。 当 社 の ES/lで は 、 長 年 こ の マ ル チ シ ス テ ム 評 価 の 領 域 も サ ポ ー ト し て き た 。 そ し て 、 ES/lで は PR/SMシ ス テ ム の リ ソ ー ス ・ バ ラ ン ス 判 定 も 行 え る よ う に な っ て い る 。 また、今後、論理区画ごとの管理をより容易に行うための手法を追加する予定である。 以上 ‑ 418 ‑

日本 5A5ユーザー会 (5U Gト J ) SAS/CPEソフトウェア under V M S 0今 泉 幸 雄 今 城 義 高 石 川 亨 佐 膝 元 昭 株式会社 SASインスチュートジャパン テクニカル・サポートセクション SAS/CPE Software u n d e r VMS Yukio l m a i z u m i Yoshitaka l m a k i Toru lshikawa Motoaki Satoh SAS lnstitute Japan L t d . ‑ 4 Akashi‑cho Chuo‑ku Tokyo 1 0 4 Nichirei Akashicho B l d g .6 要 旨 V M Sの運用におけるコンビュータ・パフォーマンスの却j準化をアップするのに用いる S A S/CPE software release 2 . 0 (以下 SAS/CPEとする)を紹介する。 SAS/CPEは迎用時のデータの収集 ・管理・解析の機能をもっている。対象となるデータはネットワーク、ディスク管理、アカウン ティング、モニターなどである。本論文では S AS/CPEの概略、データ収集方法とデータタイプ、 SAS/CPEの起動方法、報告の極類、効率化の方法について報告する。 SAS/CPE. SAS/GRAPH. Accounting. M O N I T O R . Etherwatch. Diskusage. SPM キーワード 1.はじめに 限られたコンビュータの資源を有効に使用することは、システムマネージャーは勿論アプリケ ーションプログラム利用者・プログラム開発者(利用者と略す)の共通する問題である。それには 下記の点を考慮すべきである。 ・ハードウェアとソフトウェアの資源有効化 ・資源管理ユーティリティの有効な活用 ・利用者の必要とす資源の的確な見積り ・効率化の対象となる迎用データの収集と解析 .使用量に応じた資源の的確な書J I当て SAS/CPEはシステムマネージャーが上記の事項を実施するのに有効なソフトウェアである。 VMSに おいては下記のユーティリティを利用する。 Diskusage ディスク単位の使川出 l 或をボ 1 ) ューム q t位 ・ ユ ー ザ ー 単 位 ( U I C )にディレクトリフ ァイルを調べる。 Etherwatch :Ethernet環境において使用している場合に有効であり、 Ethernet上のプロトコル ・タイプ単位の各ノードに送信・受信のパケットの利用状況を計測出来る。 V M S Accounting • VMS MONITOR • V M S SPM 上記のユーティリティは日本ディジタルイクイップメント株式会社(日本 D ECと略す)の標準提 供であるが、 SPMは別途有償である。 S AS/CPEではこれらのデータを 3 0 0種 類 の 有 効 な 解 析 方 法 (グラフ・プリンタ)を提供する。 つぎに SAS/CPEにおけるコンビュータ・パフォーマンスを効率的に実施する 3つ の ス テ ッ プ を 順 次述べる。 ・データ収集 ・収集したデータの管理・報告 ・収集したデータの解析 ‑ 419‑

2. データ収集 2.1 データ収集方法 SAS/CPEは Diskusage.Etherwatch.VMS A c c o u n t i n g .V M SM O N I T O R .V M S SPM を用いてデータを収 集する。収集するには 2つの方式がある。 1 寺のみデータを収集する方式である。 V M S Accountin ・事象駆動型 :特定な司王象が発生した 1 gが該当して，プロセスの開始・終了、プリント処理、ログイン時の失敗などが記録される 0 ・時間駆動型 :指定された時間、あるいは現在におけるデータを収集する方式である。 D is kusage.Etherwatch.VMS MONITOR.VMS SPMが該当する。例えば VAX/VMS MONITORでは、あるプ ロセスの数分間隔の状況を収集する。 C P U timeなどに関しては VMSaccountingは総消費時間を意味し、 VMSMONITORは指定時間に使用 した時聞を意味する。意味が異なるので注意しなければならない。 SAS/CPEは開始と終了時間に おける指定は V M SM O NI T O Rと同じ扱いになり、総消貨を考慮するならば VMSaccounti n gを対象とし て分析するとよい。 • Diskusage :SAS/CPEの一部分の機能として提供している。 Diskquota以外はディスクボリ ュームインデックスから直接収集する。 Volume 各ボリューム単位の使用領域 Identifer(UIC) 各 UIC単位の使用領域 Directory 各ディレクトリ単位における UIC、あるいはサプ・ディイレクトリの使用領域 F i1 e s 各ファイルの使用領域 Diskquota V M S Diskquotaに I 児辿する情報 Accounting システムの ACCOUNTINGファイルに対する使用領域 • Etherwatch: SAS/CPEの一部分の機能として提供している。 Ethernet/802に準拠した装置 を流れるデータが対象となる。 TotaIs 総パケットの数、総長、メッセージの総数など ProtocoIs 各ノ fケットタイプごとの数、バイト長、メッセージ数など Nodes 各ノードごとのパケット数、バイト長、メッセージ数など Links 各送受信組ごとのパケット数、バイト長、メッセージ数など VMS Accounting [ 6 J • VMS M O N1 TOR [ 7 J • V M S SPM [ 8 J ・ 2.2 SAS/CPEの起動方法 SAS/CPEの起動方法には 2種類ある。ラインモードによる CPETOOLコマンドと、よりユーザー・ インターフェイスのすぐれたフルスクリーンモードによる C P E Menuシステムがある。どちらのモ ードでもデータ収集、管理、報告はできる。 .CPETOOLコマンドの場合 ・データ収集 〈 二 三 ニ SAS/CPEの起動 $run sas$cpe:[toolsJcpetool CPETOOL> create c o II e c t i o n APRIL16 ‑ 〈二‑‑データ収集する定義 ̲CPETOOL> / f a c il i t yニmonitor ‑ ̲CPETOOL> /beginニ06:00 ‑ ーC PETOOL> /end=23:00 CPETOOL>/comment="SYSTEM D A T A BEFORE TUNING SYSTEM" CPETOOL> CPETOOL> start coIlection APRIL16 <===データ収集の開始 出C PETOOL‑I‑STARTED. t h ec o ll e c t i o n APRIL16 started a s process 2020FC05 CPETOOL> ー ‑ 420‑

‑データ管理

CPETOOL> show collection APRIL16
N
a
m
e
:
APRIL16
Facility: MONITOR
P
I
D
:
2020fc05

B
e
g
i
n
:
E
n
d
:
I
n
t
e
r
v
a
l
:

<===収集データの確認

16‑APR‑1990 06:00:00
16‑APR‑1990 23:00:00
o00:15:00.00

Comment: SYSTEM DATA BEFORE TUNING SYSTEM
F
i
l
e
:
SAS$CPE:[COLLECTION.APRILI6.DATAJMON̲DATA.DAT
Library: SAS$CPE:[COLLECTION.APRILI6.SASJ
Classes: ALL̲CLASSES
I
t
e
m
:
None specified
<=ニ収集データを S
ASデ ー タ セ ッ ト ヘ 変 換
CPETOOL> process collection APRIL16
J
o
b PROCESS (queue F
A
S
T，entry 2
5
5
) started o
nF
A
S
T
・データの報告

CPETOOL> show report/facility=monitor

<=== SASデ ー タ セ ッ ト の 確 認

Facility

Report

Mode

Levels

Description

MONITOR
MONITOR
MONITOR

$CLOSE
$DELETE
$EXTEND

L，
G
L，
G
L，
G

︒L n L n L

$CLOSE Operation/Seconds O
v
e
r
.
.
.
$DELETE Operation/Seconds O
v
e
r
.
.
.
$EXTEND Operation/Seconds O
v
e
r
.
.
.

<=== SAS/GRAPHを用いて解析
(RSF:Report Selection Facility)

CPETOOL> report i
nteracti
v
e
RSF> collection april16
RSF> mode graphics
RSF> format terminal
RSF> deviceニvt340
RSF> select/category memory
RSF> end
.CPE Menuシ ス テ ム の 場 合

888
︑
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.
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F r e ep a g eL i s lS i z e( F P U 1 /0D i s kQ己 色u eL e n g l h s( Q L N ) ・ 'orCQIcG 冊 M倒 J母 国 同 M曲i..WE 出 b似lOO 仙 川 州 伺 "4・ 6御 前 ， C o ‑ U . N : l 5 々 @ 台 。10ω IU.L・‑ ・ . ， . VXI 0 c.旬副・e働敏明。ふ.u.・.治￡樋ぽ均 ............... 喝 。 。 、 内 斜 絢 v 1 ( ・ ， . ・ 命、 n Tlpf"l' 打 p'" Q凶G<・持 F1LG，.~II 3 収集の解析 実際に V M Sや D E C n e tを運用している H 寺、よりパフォーマンスを上げるにはアプリケーション .プログラムの問題を考慮しなければつぎのような状態にぶつかるときがある。 C P Uの負荷?、 C P Uの利用率?、メモリーの割り振り?、 利用者のワーキングセットサイズ?、どうして 1 / 0が遅い?、 ディスク傾域の使用率? t h e r n e tの効率化について述べる。 ここではメモリー管理と E 3.1 メモリー管理 V M Sのメモリー管理はページング手法(1 ページ 5 1 2 b y t e )としてハードウェア・ページ管理 ( L R U : L e a s tR e c e n t l yU s e d )とソフトウェア・ページ管理 ( F I F O : F i s tI nF i s tO u t )の 2つを用いてい る。考慮しなければならない点はページフォルトを低くする、フリーページリストサイズとモデ ィファイドページリストサイズの最適化、スワッピングが 1日いこと、各々のプロセスが実行可能 なワーキングセット・サイズ、バランス・スロットの大きさ、イメージのシェアード化など多用 M SA u t h o r i z eユーティリティ、 に考えられる。その結果 V V M SS Y S G E Nユーティリティ V M SI n s t a l l ユーティリティなどによる調整が必要となる。 ・ページフォルト : ハードフォルトは全体の 1 0 %以下にすること。ソフトフォルト(フリーペ ージリストとモデファイドページリスト)が多い場合はワーキングセットサイズを再考慮する こと。ページファイルの大きさは平均プログラムサイズ X 最大プロセス ( M A X P R O C E S S C N T : S Y S G E N )が目安になり、使用状況は 50%以下がよい。 ・ セ カ ン ダ リ ー ・ ペ ー ジ ・ キ ャ ッ シ ュ : ソフトフォルトに対しての処置は F R E E G O A L ( S Y S G E N ) にもおおきな影響がある。それと同時に F P G ( f r e ep a g ew a i t )，P F W ( p a g ef a u l tw a i t )なども 考慮すること。 ・スワッピング : 最 大 プ ロ セ ス 数 ( M A X PR O C E S S C NT)ーバランス・スロット ( B A L S E T C N T : S Y S G E N )の値がアウトスワップされる数になる。スワップファイルの大きさは最大プロセス数 ( M A X P M S運 用 時 の プ ロ セ ス の W S Q U O T Aの平均をかけた値が目安になる。空き率が 2 5 %以 R O C E S S C NT)に V 上がよい。 ‑ワーキングセット・クオータ : そのプロセスのページフォルトの頗度を考慮して多い場合 は高くする。 ・シェアードされたイメージ : 使用率の高いイメージ、複数の利用者から使用されるイメー ジ、実行時に特権が必要なイメージを非特陥利用者に解放する場合に実施する。 3.2 E t h e r n e t 一定時聞にEth e r n e tを流れるメッセージ数とサイズ、パケット数とサイズ、 トラフィック数 とサイズ、それにメッセージの種類がブロードキャスト、マルチキャスト、インディヴィデュア ルな送信・受信の E t h e r n e tアドレスとパッフアサイズ、パッファエラー、オーバーランエラーな どが効率化の対象となる。 ・プロトコルタイプ :D E C n e t ，L A T ，L A V C ，T C P / 1 P ，D i g i t a lB r i d g ee t c ・ノード :あるノードに受信される上位 1 0のプロトコールタイプ、送信元情報 ・リンク :送信・受信における相互ノードのリンク情報 ‑4 2 2

4 . おわりに S A S / C P Eは シ ス テ ム マ ネ ー ジ ャ ー や パ フ ォ ー マ ン ス ・ ア ナ リ ス ト が 少 な い 努 力 で つ ぎ の こ と が A Sデ ー タ セ ッ ト と い う 共 通 形 式 に 変 換 し て 管 理 できる。いろいろな角度からデータを収集し、 S をし、 Y M S . D E C n e tの効率化に役に立つソフトウェアである。 謝辞:S A S / C P Eの開発メンパーのひとりである T i mR o w l e s氏(米国 S A S社)には疑問点などをクイ ックに対応してくれたことを感謝します。 参考文献 [ 1 ]S A S / C P EU s e r ' sG u i d e• Y e r s i o n 5E d i t i o n [ 2 JS A SC o m p a n i o nf o rt h eY M SE n v i r o n m e n t• Y e r s i o n 6F i r s tE d i t i o n [ 3 ]I n s t a l l a t i o nI n s t r u c t i o n sf o rS A S / C P ES o f t w a r ef o rt h eV M SE n v i r o n m e n t• R e l e a s e2 . 0 [ 4 ]S A ST e c h n i c a lR e p o r tP ‑ 2 2 8• U s i n gS A S / C P ES o f t w a r ei nt h eV M SE n v i r o n田e n t [ 5 ]T i mR o w l e s• " U S I N GS A S / C P EF O RA N A L Y S I SO FV M SC O M P U T E RP E R F O R M A N C ED A T A " ( 1 9 9 2 ) [ 6 ]V A XA c c o u n t i n gU t i l i t yM a n u a l( D i g i t a lE q u i p m e n tC o r p . ) [ 7 ]V A XM o n i t o rU t i l i t yM a n u a l( D i g i t a lE q u i p m e n tC o r p . ) [ 8 ]V A XS P MR e f e r e n c e( D i g i t a lE q u i p m e n tC o r p . ) [ 9 ]G u i d et oV M SP e r f o r m a n c eM a n a g e m e n t( D i g i t a lE q u i p m e n tC o r p . ) S A S . S A S / C P Ea n dS A S / G R A P Ha r et r a d e m a r k so fS A SI n s t i t u t eI n c . .C a r y .N CU S A . V M S . D E C n e ta n dV A X c l u s t e ra r et r a d e m a r k so fD i g i t a lE q u i p m e n tC o r p . E t h e r n e ti s at r a d e m a r k so fX e r o xC o r p o r a t i o n . ‑4 2 3‑

日 本 SA Sユ ー ザ 会 世 話 人 代表世話人 世 話 人 大橋靖雄東京大学 青沼 君明三菱銀行 市川 l 伸 一 東京工業大学 小野寺 徹 (掛目立製作所 川北 成生 松下電子部品(槻 椿 広計 慶応大学 芳賀敏郎 東京理科大学 松岡 浮 藤沢薬品工業側 本川 俗 キ t ) ンビール{鮒 渡辺敏彦 科研製薬(鮒 (50音 1 1 頂) 事務局 株 式 会 社 SA Sイ ン ス テ ィ チ ュ ー 卜 (無断複写・転載を禁ず) ジャパン内 干 104 東 京 都 中 央 区 明 石 町 6 番 4号 ニチレイ明石町ビル T E L 0 3 (5665)838 → 干5 4 1 大 阪 市 中 央 区 淡 路 町 3丁 目 l番 7号 シンコーヒノレ T E L 0 6‑(222)7691