文章来源： “统技思维”公众号 (微信号：StatsX)。感谢作者授权。

首先，来一些铺垫。

我个人认为秘诀就在这ODS Graphic System里。如果你以前用SAS/Graph模块，转ODS Graphic System吧；如果你以前没用过SAS/Graph模块，那更好，直接来看看如何用ODS Graphic System来玩转各种统计图形。

在ODS Graphic System中，有一个像杜十娘百宝箱一样的Procedure，她的名字就叫Proc Sgplot。常见的统计图形，她几乎都能给我们快速的倒腾出来。在开扒之前，先介绍下Proc Sgplot的构造。

最基本的Proc Sgplot就是一个三段式的夹心饼干。首先是报过程名和数据集名；结尾「run；」申明完成任务；中间的夹心奶油就是告诉SAS你要画什么图。当然，可以配合其他一些语句和选项做些点缀和修饰。

proc sgplot data=dsname; 

      plot statement/option;  

run;

这其中plot statement最重要，一种图形换一个plot statement即可：例如，直方图就用histogram语句，竖条图就用vbar语句。泡泡图就用bubble语句，等等。想再叠加一种图形，那就再加一个语句即可 ：例如，已经用scatter语句画了散点，想加回归线，那就再加一条reg语句。sgplot目前已提供的plot statement已超过30多个。以下是sgplot的plot语句不完全列表，具体可查看help。

OK，铺垫完了，接下来，别说话，看图！我们一个一个来开扒！为了行文紧凑，仅就直方图的例子给出核心代码，后续的图只点出主要语句，完整代码可回复关键词后集中查看。

查看连续变量的分布情况，频率分布直方图。直接上histogram语句就行。

举个例子，要画一个简单的直方图，只要如下三行：

proc sgplot data=sashelp.cars ;

         histogram  enginesize;

run;

有时候，我们希望加一条密度曲线，此时再上一个density语句就行。

proc sgplot data=sashelp.cars ;

         histogram  enginesize;

         density enginesize;

run;

有的时候，我们希望把两个类似变量的直方图放一张图里比较，如何做？同理，那就再加一个histogram语句！

proc sgplot data=sashelp.cars;

  histogram mpg_city ;

  histogram mpg_highway ;

run;

SAS的默认配图颜色比较老陈晦暗，给她换一个配色方案，立马变成活泼明快风。

此外，直方图还有一个有意思的变种，叫金字塔图，或者叫镜面图直方图，蝴蝶图？这个需要一点GTL的技巧。详见 Graphically Speaking博客。

同样查看连续性性变量分布情况，箱线图给出了更为简洁且丰富的概要信息，而SAS所需的，只要一个vbox或者hbox语句。其中v表示vertical, h表示horizental。类似的还有vbar或者har语句。

如果有分组信息，那就在语句后加一个分组选项「/group=groupvar」，SAS会自动以不同的pattern区分。

长得和直方图类似，但是直条图通常是用于类别/组间统计量的比较。此时，vbar或者hbar语句就可以派上用场了。

同理，如果有分组信息，那就在语句后加一个分组选项「/group=groupvar」即可。

很多时候，为了了解数据的变异情况，我们还需要其加上误差棒。此时，limitstat选项就可以上场了。

如果分组，分类比较复杂，那就需要借助proc sgpannel里的panel by语句了。

此外，直条也可以做镜面直条图。不必通过GTL编程，只需要借助proc sgplot的hbarparm，vbarparm以及formart技巧。

直条图还经常和线图组合成直条线图。此时，可以设置第二y轴，再加一条vline语句画线图。

考察两个变量的关系，做相关和回归前的探查，都可以用scatter语句来描绘散点图。欲分组查看，加一个分组选项「/group=groupvar」即可。

更多时候，我们希望在散点图中增加回归线，查看回归趋势。此时，只要再给SAS一个reg语句就OK。还可以用CLI,CLM查看置信限。同理，欲分组查看，加一个分组选项「/group=groupvar」即可。

把散点，直方图放在一个组图里，组合成一个小矩阵。这就是proc sgscatter的事了。

查看变化趋势。sgplot里的series即可。但往往仅有点估计是不够的，于是要加上标准差，此时需要highlow语句的配合。不过，数据需要先通过proc means处理，计算均数和标准差。

熟悉的不能再熟悉的ROC曲线，其实Proc logisitc的plot=(roc)选项就可以做到。当然，也可用更直接的用其ROC语句，还可以用roccontrast来进行ROC曲线的比较。

生存分析里的K-M曲线，其实Proc lifetest的plots=survival选项即可实现。其中survial的亚选项更为丰富，不仅可以实现画生存曲线，也可以画死亡曲线；不仅可以画点估计值，也可以画置信区间。

不仅如此，期刊中常见的No. at risk已经log-rank检验的P值也可以直接在图上体现。

平面化的三维图形。proc sgplot的bubble语句的专利。欲分组查看，加一个分组选项「/group=groupvar」即可，当然，还可用reg语句增加回归线。

森林图不仅仅是在Meta分析中大行其道，在各种带OR, HR值的分析中，也全是她的身影。森林图由于结合了文字和图形，在制作过程中较为复杂，需要GTL编程。

直接用OR值绘制森林图

Logistic回归结果改造的森林图

经常是数轴虽然等距，但是中间的数值其实被砍去一大截，以节省绘图空间。如下图y轴，0~50和50~60在数轴上等距，但是真实数据差了4倍。所以用「//」标示数轴有间断。这种图的绘制，也需要GTL编程。

当然，除了以上图形，sgplot还有其他许多应用。此外，ODS Graphic System的其他过程如SGpannl , SGDesign，SGRender都有应用。当然，SAS默认的绘图风格比较老陈晦暗，后续还可以做一定的美化，这就是下次推送的内容啦。

为了兼顾行文紧凑，图中的代码只做简要提示，欲获取完整代码，可关注“统计思维”公众号，在后台（不是评论区）回复「gCode」。

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