Ejemplo 1 para PROC MULTTEST

El script crea primero un conjunto de datos 'a' que representa animales, donde S1 y S2 son tipos de tumores y Dose es el grupo de tratamiento. Luego, utiliza PROC MULTTEST para realizar una prueba de Cochran-Armitage unilateral superior para detectar una tendencia lineal en la incidencia de tumores en función de la dosis. La significación estadística se evalúa mediante un método de permutación con 10.000 remuestreos para corregir los valores p. Los resultados de la permutación se almacenan en un conjunto de datos 'pmt' que luego se muestra.

Análisis de datos

Type : CREATION_INTERNE

Los datos que representan a los animales y los tumores se crean directamente en el script utilizando un paso DATA y una instrucción 'datalines'.

1 Bloque de código

DATA STEP Data

Explicación :
Este bloque crea la tabla 'a' en memoria. Las variables S1 y S2 representan dos tipos de tumores (0=ausencia, 1=presencia) y 'Dose' es la variable de agrupación. Los datos se integran directamente en el código a través de 'datalines'.

¡Copiado!

1	title 'Cochran-Armitage Test with Permutation Resampling';
2
3	DATA a;
4	INPUT S1 S2 Dose;
5	DATALINES;
6	0 1 1
7	1 0 1
8	0 1 1
9	0 1 1
10	0 1 1
11	1 0 1
12	1 0 2
13	1 0 2
14	0 1 2
15	1 0 2
16	0 1 2
17	1 0 2
18	1 0 3
19	1 0 3
20	1 0 3
21	0 1 3
22	0 1 3
23	1 0 3
24	;
25	RUN;

2 Bloque de código

PROC MULTTEST Data

Explicación :
Este procedimiento aplica pruebas múltiples a los datos de la tabla 'a'. Realiza una prueba de Cochran-Armitage (ca) para una tendencia lineal en las variables S1 y S2, utilizando 'Dose' como variable de clase. La significación se calcula mediante un método de permutación (10.000 muestras) para ajustar los valores p. Los resultados de la permutación se guardan en la tabla 'pmt'.

¡Copiado!

1	PROC MULTTEST DATA=a permutation nsample=10000 seed=36607 outperm=pmt;
2	test ca(S1 S2 / permutation=10 uppertailed);
3	class Dose;
4	contrast 'CA Linear Trend' 0 1 2;
5	RUN;

3 Bloque de código

PROC PRINT

¡Copiado!

1	PROC PRINT DATA=pmt;
2	RUN;

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