Anpassung roher p-Werte mit PROC MULTTEST

Das Skript beginnt mit der Erstellung einer Datentabelle namens 'a', die die rohen p-Werte enthält. Jede Beobachtung entspricht einem statistischen Test, der durch eine Variable 'Test' identifiziert wird. Anschließend wird die Prozedur PROC MULTTEST mit dieser Eingabetabelle (Option `inpvalues=a`) aufgerufen. Sie berechnet und zeigt die angepassten p-Werte gemäß drei verschiedenen angeforderten Methoden an: Holm, Hochberg und FDR. Dies ist ein typisches Beispiel für die Behandlung des Problems multipler Vergleiche in der Statistik.

Datenanalyse

Type : CREATION_INTERNE

Die Daten (rohe p-Werte) werden direkt über eine DATALINES-Anweisung in den Code integriert, wodurch die Tabelle 'a' erstellt wird.

1 Codeblock

DATA STEP Data

Erklärung :
Dieser DATA STEP-Block erstellt die Arbeitstabelle 'a'. Er liest die in den Code integrierten Daten über `datalines` ein. Jede Zeile enthält einen Test-Bezeichner (Test) und den zugehörigen rohen p-Wert (Raw_P).

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1	title 'Inputting Raw p-Values';
2
3	DATA a;
4	INPUT Test$ Raw_P;
5	DATALINES;
6	test01 0.28282 test02 0.30688 test03 0.71022
7	test04 0.77175 test05 0.78180 test06 0.88581
8	test07 0.54685 test08 0.84978 test09 0.24228
9	test10 0.58977 test11 0.03498 test12 0.41607
10	test13 0.31631 test14 0.05254 test15 0.45061
11	test16 0.75758 test17 0.12496 test18 0.49485
12	test19 0.21572 test20 0.50505 test21 0.94372
13	test22 0.81260 test23 0.77596 test24 0.36889
14	;
15

2 Codeblock

PROC MULTTEST

Erklärung :
Diese statistische Prozedur nimmt die Tabelle 'a' mit den p-Werten als Eingabe. Sie wendet mehrere Korrekturmethoden für multiple Tests an: Holm (holm), Hochberg (hoc) und die Kontrolle der False Discovery Rate (fdr). Die Ergebnisse mit den angepassten p-Werten werden in der Standardausgabe angezeigt.

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1	PROC MULTTEST inpvalues=a holm hoc fdr;
2	RUN;

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Urheberrechtsinformationen : SAS SAMPLE LIBRARY. REF: SAS/STAT User's Guide, PROC MULTTEST chapter

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