Documentation Example 16 for PROC MI

Nivel de dificultad

Principiante

Publicado el : 14/07/2024

This script illustrates how to perform multiple imputation when missing data are assumed to be Missing Not At Random (MNAR). It begins by creating a synthetic dataset ('Fcs1') with simulated missing values. Then, it uses `PROC MI` with the `FCS` (Fully Conditional Specification) option and the `MNAR` statement to adjust the imputed values of variables `y1` and `y2` specifically for the treatment group `Trt='1'`, by applying shifts.

Análisis de datos

Type : CREATION_INTERNE

The data are artificially generated in the DATA step `Fcs1` using loops and random number generation functions (`rannor`, `ranuni`) to simulate clinical trial data.

1 Bloque de código

DATA STEP Data

Explicación :
Creation of the `Fcs1` dataset. Generates `y0`, `y1`, `y2` variables based on a normal distribution and randomly introduces missing values (`.`) for `y1` or `y2`.

¡Copiado!

1	DATA Fcs1;
2	DO Trt=0 to 1;
3	DO j=1 to 5;
4	y0=10 + rannor(99);
5	y1= y0 + 0.9*Trt + rannor(99);
6	y2= y0 + 0.9*Trt + rannor(99);
7	IF (ranuni(99) < 0.3) THEN y1=.;
8	ELSE IF (ranuni(99) < 0.3) THEN y2=.;
9	OUTPUT;
10	END; END;
11	DO Trt=0 to 1;
12	DO j=1 to 45;
13	y0=10 + rannor(99);
14	y1= y0 + 0.9*Trt + rannor(99);
15	y2= y0 + 0.9*Trt + rannor(99);
16	IF (ranuni(99) < 0.3) THEN y1=.;
17	ELSE IF (ranuni(99) < 0.3) THEN y2=.;
18	OUTPUT;
19	END; END;
20	drop j;
21	RUN;

2 Bloque de código

PROC PRINT

Explicación :
Displays the first 10 observations of the generated dataset for verification.

¡Copiado!

1	PROC PRINT DATA=Fcs1(obs=10);
2	var Trt Y0 Y1 Y2;
3	title 'First 10 Obs in the Trial Data';
4	RUN;

3 Bloque de código

PROC MI Data

Explicación :
Performs multiple imputation. Uses the `FCS` method with 25 iterations. The `MNAR` statement applies an adjustment (shift of -0.4 for `y1` and -0.5 for `y2`) only for observations where `Trt='1'`, simulating a bias for missing data.

¡Copiado!

1	PROC MI DATA=Fcs1 seed=52387 out=outex16;
2	class Trt;
3	fcs nbiter=25 reg( /details);
4	mnar adjust( y1 /shift=-0.4 adjustobs=(Trt='1'))
5	adjust( y2 /shift=-0.5 adjustobs=(Trt='1'));
6	var Trt y0 y1 y2;
7	RUN;

4 Bloque de código

PROC PRINT

Explicación :
Displays the first 10 observations of the output dataset `outex16`, which contains the imputed data.

¡Copiado!

1	PROC PRINT DATA=outex16(obs=10);
2	var _Imputation_ Trt y0 y1 y2;
3	title 'First 10 Observations of the Imputed Data Set';
4	RUN;

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Información de copyright : SAS SAMPLE LIBRARY, NAME: MIEX16, PRODUCT: STAT

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