Ajuste de valores p brutos con PROC MULTTEST

El script comienza creando una tabla de datos llamada 'a' que contiene los valores p brutos. Cada observación corresponde a una prueba estadística identificada por una variable 'Test'. Luego, se invoca el procedimiento PROC MULTTEST con esta tabla como entrada (opción `inpvalues=a`). Calcula y muestra los valores p ajustados según tres métodos diferentes solicitados: Holm, Hochberg y FDR. Es un ejemplo típico de cómo gestionar el problema de las comparaciones múltiples en estadística.

Análisis de datos

Type : CREATION_INTERNE

Los datos (valores p brutos) se integran directamente en el código mediante una instrucción DATALINES, creando la tabla 'a'.

1 Bloque de código

DATA STEP Data

Explicación :
Este bloque DATA STEP crea la tabla de trabajo 'a'. Lee los datos integrados en el código a través de `datalines`. Cada fila contiene un identificador de prueba (Test) y el valor p bruto asociado (Raw_P).

¡Copiado!

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 Bloque de código

PROC MULTTEST

Explicación :
Este procedimiento estadístico toma como entrada la tabla 'a' que contiene los valores p. Aplica varios métodos de corrección para pruebas múltiples: Holm (holm), Hochberg (hoc) y el control de la tasa de falso descubrimiento (fdr). Los resultados con los valores p ajustados se muestran en la salida estándar.

¡Copiado!

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

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

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