Manual för Epi-Info: Ex på analysprogram -
Vanliga kommandon
Denna sida är uppdaterad 2005-07-31
För att förstå den här sidan bör du först ha läst:
Epi-Info översikt
Innehållsförteckning för manualen till statistikprogrammet
Epi-Info
Introduktion till Epi-Info
Här beskrivs det statistikprogram där nedanstående kommandon
används
(hela statistikprogrammet kan laddas ner gratis)
Modulen Analyze data
Beskriver den del av statistikprogrammet som används när man
analyserar inmatade data. I denna modul körs programkod
Analysprogram i Analyze Data
Beskriver vad ett analysprogram i modulen Analyze Data är och hur
det fungerar. Exempel ges.
När man analyserar data i Epi Info's analysdel (Analyze Data) använder man olika kommandon. Kommandona körs i tur och ordning, antingen ett i taget eller så kör man en hel serie kommandon i ett analysprogram. Denna webbsida beskriver kort de vanligaste kommandona.
Kommandon för att komma åt data
READ | Läser in de data man vill använda. Oftast lagras alla data till ett
projekt i en separat fil. Har man registrerat data i Epi Info ligger de
lagrade i en fil med ändelsen .mdb (samma filformat som access). Registrerar
man data i andra program har filen en annan ändelse. Excel har .xls.
Read-kommandot kan läsa excelfiler förutsatt att de bara innehåller data och
att översta raden anger variabelns namn. När man använder read-kommandot
försvinner tillfälliga variabler man räknat fram. Det gör oftast inget för
de kan snabbt räknas fram igen från grunddata. Exempel på READ-kommandot: ===================== READ 'c:\epi_info\cts.mdb':viewbasdata ===================== READ "Excel 8.0" 'c:\epi_info\projekt_a':'visits$' FILESPEC HDR="YES" END ===================== READ "dBASE IV" 'c:\epi_info\burkinaFaso.dbf' ===================== READ "Epi6" 'c:\epi_info\sf36.rec' LINKNAME=sf36 ===================== READ "ODBC" sqldatadsn:bigtable LINKNAME=projekt_b FILESPEC UID="Username" PWD="Password" END ===================== Om filnamnet innehåller ett mellanslag måste det omges av '-tecken. Det finns ingen nackdel med att använda '-tecken om mellanslag saknas. Om filen som innehåller rådata inte är i filformatet för Epi2000 eller Microsoft Access måste en länk till rådata skapas. Om man inte anger ett speciellt länknamn skapas en tillfällig länk som kallas lnk# där # är ett löpnummer. Den tillfälliga länken (men inte filen med rådata) raderas när man gör ett nytt READ-kommando. Man kan skapa en permanent länk genom att ange ett LINKNAME. Denna permanenta länk (bara länkinformation, inte alla data) sparas i den senast använda Epi2000-filen. Om man vill kan man skapa en egen Epi2000-fil utan egna data som används för att härbärgera länkinformation till en mängd externa databasfiler. Om man läser in en Excelfil som innehåller flera blad anges namnet på bladet sist följt av $. |
RELATE | Efter ett read-kommando finns en datatabell i datorns minne. Vill man
länka en annan tabell används relate-kommandot. Den nya tabellens variabler
kan då bearbetas som om de hade funnits i den första tabellen. Normalt döljs
poster som inte representeras i båda tabellerna. Om man lägger till ALL
visas alla poster i den första tabellen även om en del av posterna inte är
representerade i den andra tabellen. Det vanliga är att man bara länkar
tabeller där varje post finns representerad i båda tabellerna. När man anger
relate måste man givetvis ange vilket fält som identifierar varje post. Det
här fältet bör innehålla ett unikt värde för varje post (rad). Fälten som
identifierar posterna kan ha olika namn i de två tabellerna. Dessa fältnamn
anges i kommandot separerade av dubbelkolon. Man kan köra flera
relate-kommandon efter varandra och på så sätt länka flera tabeller med den
som är inläst med senaste read-kommandot. Ju fler tabeller som relateras
desto mer ansträngande för datorn. Även om du kan ha oändligt många tabeller
avråds från att samtidigt länka fler än 5-10 st (beroende på din dators
internminne och processorhastighet). Nästa gång du kär ett read-kommando
bryts länkarna. Begränsningen i antalet samtidiga länkade tabeller är sällan
ett problem eftersom man efter en eller ett par analyskommandon kan köra ett
read-kommando på den första tabellen och sedan länka andra tabeller varvid
man gör andra analyser. Exempel på relate-kommandot: ===================== RELATE sf36x1_dim_pf UniqueKey::UniqueKey ===================== RELATE viewPatient famidnum :: famidnum |
Kommandon för att bearbeta data och skapa nya variabler
ASSIGN | Betyder tilldela det som står till vänster om = värdet av det som står
till höger om =. Oftast används ganska enkel matematik, sällan mer avancerat
än de fyra räknesätten. Det som står till höger om = måste omges med " om
det är text. Man kan börja med ASSIGN eller LET eller så skippar man dessa
kommandoord. Exempel på ASSIGN-kommandot: ===================== ASSIGN County = "Yellow Medicine" ===================== LET Address = StreetNumber & " " &StreetName &" " & AptNumber ===================== now = systemtime ===================== duration = uears(01/01/88, dateonset) ===================== group = 1 (Om grupp är en numerisk variabel ) ===================== group = "1" (Om grupp är en textvariabel) ===================== |
DEFINE | Betyder skapa en ny variabel. Man kan
se en variabel som varande kolumnen i en tabell där raderna (kallas även
poster) är varje registrerad individ (om det nu är individer som man
registrerar). Nästa steg är att fylla kolumnen med värden som räknas fram ur
de kolumner som fanns tidigare. Define följs alltså nästan alltid av
kommandot assign eller recode. Direkt när en ny variabel är skapad med
define accepterar den att man fyller den med siffror eller text. Om man
första gången fyller variabeln med siffror kan den sedan inte ta emot text
(och tvärtom). Om man gör fel får man använda kommandot undefine och sedan
göra rätt. Den nya variabeln kan göras så att den lagras
permanent eller bara tillfälligt. Om man inte gör annat än att skriva define
lagras den tillfälligt vilket innebär att när man avslutar programmet
Analyze Data eller kör ett nytt read-kommando försvinner variabeln (såvida
man inte genom write-kommandot har skrivit den till en annan datatabell). Om
man efter define-kommandot lägger till global sparas värdet tills modulen
Analyze Data stängs av. Lägger man till permanent sparas informationen (även
om datorn stängs av) till man använder kommandot undefine. Exempel på
define-kommandot: ===================== DEFINE change ===================== DEFINE totalitems GLOBAL ===================== DEFINE totalitems PERMANENT ===================== Endast tillfälliga variabler innehåller vanligen data (ett värde) för varje post/rad i tabellen. Variabler som är globala/permanenta kan bara innehålla ett enda värde. |
DELETE | Delete-kommandot kan ta bort filer eller datatabeller. Om en datatabell
har en koppling till en View (för inmatning av data i tabellen) tas View:n
bort samtidigt som tabellen. Används exempelvis när man tar bort
datatabeller som tillfälligt lagras data under en databearbetning. Exempel: ===================== DELETE FILE c:\epi_info\projekt_d.mdb' ===================== DELETE TABLES temp |
IF | Innebär att en variabel skall fyllas med data beroende på om vissa
villkor är uppfyllda. Kommandot kan kombinera flera olika villkor med olika
resultat. Man kan i varje villkor använda AND, OR och NOT. Kommandot avslutas med END.
Se exemplet med SF-36 för att se exempel på hur koden skrivs. Om man använder flera (>3-4)
IF-kommandon behöver man mellanlagra data i en annan tabell innan man fortsätter.
Orsaken till att mellanlagring behövs är en begränsning i Epi-Info. Denna begränsning kringgås
alltså lätt genom en
mellanlagring. Mellanlagringen görs rent praktiskt genom att man skriver
data till en ny datatabell. Därefter läser man in tabellen med rådata igen,
länkar till den nya datatabellen och fortsätter. Detta medför några extra
rader programkod som enkelt kopieras om förfarandet behöver upprepas.
Mellanlagring visas i exemplet med SF-36. Några exempel på IF-kommandon: ===================== IF (age <30) AND (age > 17) THEN ASSIGN group = "Young Adult" END ===================== IF (diarrhea = (+)) OR (vomiting = (+)) OR \ (fever = (+)) THEN ASSIGN ill = (+) ELSE ASSIGN ill = (-) END ===================== ASSIGN ill = (-) IF vomiting = (+) THEN ASSIGN ill = (+) END IF diarrhea = (+) THEN ASSIGN ill = (+) END IF fever = (+) THEN ASSIGN ill = (+) END ===================== De två sista exemplen åstadkommer exakt samma sak, nämligen att klassificera individen som sjuk om endera av symptomen förekommer. Bakåtslash (\) på första raden i andra exemplet anger att det är en lång rad som fortsätter på nästa rad. |
LIST | Detta kommando listar upp variablerna i den tabell som är inläst i
datorns minne med read-kommandot. Om en * anges efter list listas alla
variabler. Om några variabelnamn anges efter kommandot list listas bara
dessa. Normalt listas data som en html-fil i "Analysis Output". Om man
sist lägger till GRIDTABLE listas data som en Excel-liknande tabell.
Tillägget UPDATE listar data som en tabell där ändringar i data kan göras
direkt (fungerar bara om data lagrats i en Epi-Info tabell). Exempel: ===================== LIST * ===================== LIST age sex group GRIDTABLE ===================== LIST * EXCEPT x01 UPDATE |
RECODE | Innebär att en variabel skall fyllas med data från en annan variabel på
ett speciellt sätt. Kommandot avslutas med END. Om man använder flera (>3-4)
korta RECODE-kommandon (eller ett långt) behöver man mellanlagra data innan man fortsätter. Detta
beror på en begränsning i Epi-Info. Denna begränsning kringgås lätt genom en
mellanlagring. Mellanlagringen görs rent praktiskt genom att man skriver
data till en ny datatabell. Därefter läser man in tabellen med rådata igen,
länkar till den nya datatabellen och fortsätter. Detta medför några extra
rader programkod som enkelt kopieras om förfarandet behöver upprepas. Man
kan inte ha mer än 12 nivåer av värden i ett enskilt recode-kommando. Behövs
fler får man köra flera recode-kommandon med mellanlagring. Exempel på ett
recode-kommando: ===================== RECODE age TO agegroup LOVALUE - 10 = "0-10" 10 - 20 = ">10 - 20" 20 - 30 = ">20 - 30" 30 - 40 = ">30 - 40" 40 - 50 = ">40 - 50" 50 - 60 = ">50 - 60" 60 - 70 = ">60 - 70" 70 - 80 = ">70 - 80" 80 - 90 = ">80 - 90" 90 - 100 = ">90 - 100" 100 - HIVALUE = ">100" END |
SELECT | Select medför att endast de poster som uppfyller urvalskriterierna
används i all fortsatt databearbetning. Ges flera select-kommandon i följd
adderas de. Det innebär att de två raderna SELECT AGE > 35 SELECT SEX = "f" får samma resultat som en enda rad med kommandot SELECT (AGE>35) AND (SEX = "f") För att ta bort urvalsbegräsningen kör man kommandot select utan något efter ordet select. Fler exempel: ===================== SELECT ((age > 35) and (sex="f")) or ((age > 40) and (sex="m")) Observera hur man kan använda paranteser i selectuttryck ===================== SELECT NAME = “mac” Bara de med det exakta namnet mac (eller MAC) väljs ut. ===================== SELECT NAME LIKE ”mac*” De vars namn börjar med mac väljs ut (MacDonald, MacIntosh, etc) ===================== |
WRITE | Detta kommando kopierar (exporterar) alla variabler och deras innehåll
till en annan datatabell. Datatabellen kan vara en annan tabell i en
Epi-Info fil. Det kan också vara en helt annan filtyp, exempelvis excelfil,
dBase, Foxpro, text, etc. Man kan välja om man skall skriva över den andra
tabellen om den finns eller om data läggs till som nya poster. Man kan styra
om alla tillgängliga variabler skall exporteras (anges med *) eller bara
några. Exempel: ===================== WRITE APPEND "Epi Info" 'd:\epi_info\demo1.mdb':table1 * ===================== WRITE APPEND "Epi Info" 'd:\epi_info\demo1.mdb':table1 age sex group ===================== WRITE APPEND "Epi Info" 'd:\epi_info\demo1.mdb':test1 * EXCEPT bohid boh aliennumber ===================== WRITE REPLACE "Excel 4.0" 'C:\Epi_Info\projekt_a.xls' * ===================== |
Kommandon för att presentera / räkna statistik
FREQ | Används för att ta presentera procentuella fördelningar. Efter kommandot
freq kommer den variabel man vill ha fördelningen för. Om variabeln är binär
ges även konfidensintervall. Exempel: ===================== FREQ ill ===================== FREQ blodgroup |
MEANS | Används för att ta fram medelvärde och median och passande
spridningsmått. Efter kommandot means
kommer den variabel man vill ha medelvärdet för. Om man efter den variabeln
anger en andra variabel som härbärgerar gruppindelningen så ger means medel
och median separat för grupperna och dessutom görs en
signifikansanalys där sannolikheten för att
man har fel när man påstår att grupperna skiljer sig åt beräknas (det så
kallade p-värdet). P-värdet räknas fram med både
parametriska och icke parametriska statistiska
metoder. Den parametriska metoden som används är
one way anova vilket för två
grupper är detsamma som t-test. Den
icke parametriska metoden är
Kruskal-Wallis one way analysis of variance vilket för två grupper är
detsamma som Mann-Whitney's U-test.
Eftersom programmet självt omöjligt kan veta om siffror representerar en
kvantitativ eller kvalitativ variabel måste
man själv avgöra om man skall använda resultatet framräknat med
parametrisk eller icke parametrisk metod.
Mellan resultatet framräknat med anova respektive Kruskal-Wallis presenteras
Bartlett's test som testar om spridningen är ungefär lika i grupperna. Detta
är nämligen ett av kraven för att få göra anova / Student's t-test. Exempel
på detta kommando. ===================== MEANS change ===================== MEANS change group |
LOGISTIC | Detta kommando gör en enkel eller multipel logistisk regression. Om man
vill se hur en binär variabel samvarierar med en annan binär variabel ger
kommandot tables samma resultat. Vill man se hur en binär variabel
samvarierar med flera andra variabler är kommandot logistic lämpligt. De
oberoende variablerna kan vara både
kvantitativa respektive kvalitativa. Kommandot har
möjlighet att använda dummyvariabler, multipla interaktioner och viktning av
varje ingående post. Exempel: ===================== LOGISTIC grupp = age (sex) lakare vc omrade WEIGHTVAR = viktning ===================== Mer om logistic-kommandot hittar du på sidan om logistisk regression |
REGRESS | Detta kommando gör en enkel eller multipel regression. Minsta
kvadratmetoden används för att bestämma koefficienter. Kommandot har
möjlighet att använda dummyvariabler, multipla interaktioner och viktning av
varje ingående post. Exempel: ===================== REGRESS diagnoses_per_visits_patients = age_gp ===================== REGRESS diagnoses_per_visits_patients = age_gp (sex_gp) age_pat (sex_pat) diagnoses_per_visits_gps ===================== REGRESS lakare = age (sex) (grupp) vc omrade WEIGHTVAR = viktning ===================== Mer om regress-kommandot hittar du på sidan om multipel linjär regression |
TABLES | Används för att jämföra procentuella fördelningar mellan grupper. Efter kommandot tables kommer den variabel man vill ha fördelningen för. Om man efter den
variabeln anger en andra variabel som härbärgerar gruppindelningen så ger
tables fördelningen separat för grupperna och dessutom görs en
signifikansanalys där sannolikheten för att
man har fel när man påstår att grupperna skiljer sig åt beräknas (det så
kallade p-värdet). P-värdet räknas fram med
icke parametriska statistiska metoder. Vid 2x2-tabell levereras odds
ratio, relativ risk, chitvå-test
samt Fisher's exakta test. Vid en
större tabell än 2x2 levereras enbart chitvå. Man kan även göra flera
2x2-tabeller och få en sammanställning av dem. Används när man vill se om en
viss variabel interagerar. Exempel: ===================== TABLES ill group ===================== TABLES ill group STRATAVAR=sex ===================== I första exemplet vill vi se om två olika grupper skiljer sig åt i andelen sjuka individer. I sistnämnda exemplet vill man se om kön interagerar med hur de två grupperna är sjuka. Ett alternativ vore att istället göra logistisk regression. |
Kommandon för att styra var resultatet hamnar
ROUTEOUT | Innebär att resultatet av alla kommandon som normalt ger ett resultat på
bildskärmen (freq, tables, means regress, etc) lagras i en fil med
det namn som anges efter kommandot. Filen kommer att ha filformatet html
vilket kan läsas dels av varje webbläsare men även av de flesta
ordbehandlare, exempelvis Word. Detta är praktiskt om man vill göra
många analyser och sedan läsa en utskrift i lugn och ro. Skriver man replace efter raderas filen
först om den redan finns. Skriver man inte replace lagras resultaten sist i
filen. För att sluta skriva data i en fil körs man kommandot closeout.
Exempel: ===================== ROUTEOUT 'cts_statistik' APPEND ===================== ROUTEOUT 'cts_statistik' REPLACE |
CLOSEOUT | Om man har kört kommandot routeout så gör kommandot closeout att man slutar skriva resultat till en resultatfil. Resultatet syns därefter enbart på bildskärmen. |
Åter till innehållsförteckningen för Epi-Info
Denna webbsida är författad av
Doc. Ronny Gunnarsson
Distriktsläkare/Familjeläkare
Läs om regler för ansvar och copyright som gäller för denna webbsida.