Dieses Skript ist ein Beispiel aus der SAS© Sample Library. Es erstellt einen fiktiven Datensatz 'Screen', der eine Fall-Kontroll-Studie darstellt (1000 Kranke, 1000 Gesunde). Anschließend wird die LOGISTIC-Prozedur verwendet, um die Wahrscheinlichkeit einer Krankheit zu modellieren. Die Option PEVENT wird demonstriert, um die tatsächliche Prävalenz der Krankheit in der Bevölkerung (0.01) im Gegensatz zur künstlichen Stichprobenprävalenz (0.5) anzugeben, was die Korrektur der berechneten prädiktiven Werte (CTABLE, PPROB) ermöglicht.
Datenanalyse
Type : CREATION_INTERNE
Die Daten werden direkt im Skript über einen Data Step unter Verwendung von Schleifen und der DATALINES-Anweisung generiert.
1 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung :
Erstellung des Datensatzes 'Screen'. Es werden zwei verschachtelte Schleifen verwendet, um die Kombinationen aus Krankheitsstatus ('Present', 'Absent') und Testergebnis (1, 0) zu generieren. Die Anweisung 'input Count @code_sas_json/8_SAS_Intro_ReadFile_MultiCol_@@.json;' liest die Häufigkeiten aus den Datensatzzeilen und hält den Lesepointer auf derselben Zeile.
Erstellung des Datensatzes 'Screen'. Es werden zwei verschachtelte Schleifen verwendet, um die Kombinationen aus Krankheitsstatus ('Present', 'Absent') und Testergebnis (1, 0) zu generieren. Die Anweisung 'input Count @code_sas_json/8_SAS_Intro_ReadFile_MultiCol_@@.json;' liest die Häufigkeiten aus den Datensatzzeilen und hält den Lesepointer auf derselben Zeile.
Kopiert!
| 1 | title 'Example 5. Stratified Sampling'; |
| 2 | |
| 3 | DATA Screen; |
| 4 | DO Disease='Present','Absent'; |
| 5 | DO Test=1,0; |
| 6 | INPUT Count @code_sas_json/8_SAS_Intro_ReadFile_MultiCol_@@.json; |
| 7 | OUTPUT; |
| 8 | END; |
| 9 | END; |
| 10 | DATALINES; |
| 11 | 950 50 |
| 12 | 10 990 |
| 13 | ; |
2 Codeblock
PROC LOGISTIC
Erklärung :
Ausführung der logistischen Regression. Die Anweisung 'freq' gewichtet die Beobachtungen nach der Variablen 'Count'. Die Option 'pevent=.5 .01' in der 'model'-Anweisung vergleicht das Modell mit der Stichprobenprävalenz (0.5) und der tatsächlichen Populationsprävalenz (0.01). Die Option 'ctable' generiert eine Klassifikationstabelle.
Ausführung der logistischen Regression. Die Anweisung 'freq' gewichtet die Beobachtungen nach der Variablen 'Count'. Die Option 'pevent=.5 .01' in der 'model'-Anweisung vergleicht das Modell mit der Stichprobenprävalenz (0.5) und der tatsächlichen Populationsprävalenz (0.01). Die Option 'ctable' generiert eine Klassifikationstabelle.
Kopiert!
| 1 | PROC LOGISTIC DATA=Screen; |
| 2 | freq Count; |
| 3 | model Disease(event='Present')=Test |
| 4 | / pevent=.5 .01 ctable pprob=.5; |
| 5 | RUN; |
Dieses Material wird von We Are Cas "wie besehen" zur Verfügung gestellt. Es gibt keine ausdrücklichen oder stillschweigenden Garantien hinsichtlich der Marktgängigkeit oder Eignung für einen bestimmten Zweck in Bezug auf die hierin enthaltenen Materialien oder Codes. We Are Cas ist nicht verantwortlich für Fehler in diesem Material, wie es jetzt existiert oder existieren wird, noch bietet We Are Cas technischen Support dafür an.
Urheberrechtsinformationen : SAS SAMPLE LIBRARY / SAS Institute Inc.
