Das Skript liest keine externen Daten und erstellt auch keinen SAS-Datensatz. Es definiert ein theoretisches kausales grafisches Modell und dessen Beziehungen innerhalb der Prozedur `CAUSALGRAPH`. Es wird davon ausgegangen, dass die Daten, die diesen Variablen entsprechen, für eine spätere Analyse mit anderen SAS-Prozeduren (z. B. `PROC CAUSALMED`), die dieses grafische Modell verwenden würden, existieren.
1 Codeblock
PROC CAUSALGRAPH
Erklärung : Dieser Block definiert ein kausales grafisches Modell namens 'Timm17TwoLatent'. Die `model`-Klausel spezifiziert die direkten kausalen Beziehungen zwischen den Variablen (z. B. 'Age' beeinflusst 'Parity', 'PFAS', 'Education'). Die `identify`-Klausel gibt den zu schätzenden kausalen Effekt von Interesse an, hier von 'PFAS' auf 'Duration'. Schließlich deklariert `unmeasured` Variablen wie 'Alcohol' und 'Smoking' als nicht gemessen, was für die korrekte Berechnung der Anpassungssätze durch die Prozedur zur Vermeidung von Verzerrungen entscheidend ist.
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 : S A S S A M P L E L I B R A R Y
SAS und alle anderen Produkt- oder Dienstleistungsnamen von SAS Institute Inc. sind eingetragene Marken oder Marken von SAS Institute Inc. in den USA und anderen Ländern. ® zeigt die Registrierung in den USA an. WeAreCAS ist eine unabhängige Community-Site und nicht mit SAS Institute Inc. verbunden.
Diese Website verwendet technische und analytische Cookies, um Ihre Erfahrung zu verbessern.
Mehr erfahren.