Geschäftskontext
Über das Set : percentile
Präzise Berechnung von Perzentilen und Quantilen.
Entdecken Sie alle Aktionen von percentileErstellt eine Tabelle mit Patientendaten, die absichtlich fehlende Werte in der Gruppierungsvariablen (`treatment_group`) und der Analysevariablen (`biomarker_level`) enthält.
| 1 | DATA casuser.clinical_trial_de; |
| 2 | LENGTH treatment_group $ 10; |
| 3 | call streaminit(123); |
| 4 | DO patient_id = 1 to 150; |
| 5 | r = rand('UNIFORM'); |
| 6 | IF r < 0.4 THEN treatment_group = 'Group A'; |
| 7 | ELSE IF r < 0.8 THEN treatment_group = 'Group B'; |
| 8 | ELSE treatment_group = ''; /* Fehlende Gruppe */ |
| 9 | |
| 10 | IF rand('UNIFORM') < 0.9 THEN DO; /* 10% fehlende Messungen */ |
| 11 | IF treatment_group = 'Group A' THEN biomarker_level = rand('NORMAL', 100, 15); |
| 12 | ELSE IF treatment_group = 'Group B' THEN biomarker_level = rand('NORMAL', 120, 20); |
| 13 | ELSE biomarker_level = rand('NORMAL', 90, 10); |
| 14 | END; |
| 15 | ELSE biomarker_level = .; /* Fehlender Wert */ |
| 16 | OUTPUT; |
| 17 | END; |
| 18 | RUN; |
Étapes de réalisation
Ausführen der Boxplot-Analyse mit `includeMissingGroup=true`, um fehlende Gruppen als separate Kategorie zu behandeln.
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | percentile.boxPlot / |
| 3 | TABLE={name='clinical_trial_de', caslib='casuser', groupBy={'treatment_group'}}, |
| 4 | inputs={{name='biomarker_level'}}, |
| 5 | casOut={name='clinical_boxplot_missing', caslib='casuser', replace=true}, |
| 6 | includeMissingGroup=true, |
| 7 | nOutLimit=5; /* Spezifische Ausreißerwerte anfordern */ |
| 8 | RUN; |
| 9 | QUIT; |
Überprüfung der Ausgabetabelle, um sicherzustellen, dass eine Gruppe mit einem leeren/fehlenden Namen vorhanden ist.
| 1 | |
| 2 | PROC PRINT |
| 3 | DATA=casuser.clinical_boxplot_missing; |
| 4 | where missing(treatment_group) or treatment_group = ''; |
| 5 | RUN; |
| 6 |
Erwartetes Ergebnis
Die Ausgabetabelle `clinical_boxplot_missing` muss drei Zeilen enthalten: eine für 'Group A', eine für 'Group B' und eine, bei der `treatment_group` fehlt (leer ist). Die Berechnungen für jede Gruppe sollten nur die nicht fehlenden Werte von `biomarker_level` berücksichtigen. Die Spalten für Ausreißerwerte (z. B. `_OUTLIERVALUES_LOW_1`) sollten vorhanden sein, da `nOutLimit` angegeben wurde, und die Anzahl der Beobachtungen (`_NOBS_`) für jede Gruppe sollte die Anzahl der fehlenden `biomarker_level`-Werte korrekt ausschließen.