Ejemplo 12 para PROC MIANALYZE: Análisis de sensibilidad MNAR

Nivel de dificultad

Principiante

Publicado el : 09/11/2021

El script primero genera un conjunto de datos simulado (Mono1) con valores faltantes arbitrarios. Luego realiza dos análisis distintos para comparar los resultados: una primera imputación múltiple estándar (MAR - Missing At Random) seguida de una regresión lineal y un análisis combinado, y luego un segundo enfoque que utiliza un ajuste MNAR para modelar los datos faltantes no aleatorios, también seguido de una regresión y una síntesis de los resultados a través de PROC MIANALYZE.

Análisis de datos

Type : CREATION_INTERNE

El conjunto de datos 'Mono1' se genera íntegramente en el primer paso DATA utilizando bucles y funciones aleatorias (rannor, ranuni).

1 Bloque de código

DATA STEP Data

Explicación :
Creación del conjunto de datos 'Mono1' simulando datos de ensayos clínicos con dos grupos de tratamiento (Trt). Se introducen valores faltantes artificialmente en la variable y1.

¡Copiado!

1	DATA Mono1;
2	DO Trt=0 to 1;
3	DO j=1 to 5;
4	y0=10 + rannor(999);
5	y1= y0 + Trt + rannor(999);
6	IF (ranuni(999) < 0.3) THEN y1=.;
7	OUTPUT;
8	END; END;
9
10	DO Trt=0 to 1;
11	DO j=1 to 45;
12	y0=10 + rannor(999);
13	y1= y0 + Trt + rannor(999);
14	IF (ranuni(999) < 0.3) THEN y1=.;
15	OUTPUT;
16	END; END;
17	drop j;
18	RUN;

2 Bloque de código

PROC PRINT

¡Copiado!

1	PROC PRINT DATA=Mono1(obs=10);
2	var Trt Y0 Y1;
3	title 'First 10 Obs in the Trial Data';
4	RUN;

3 Bloque de código

PROC MI Data

¡Copiado!

1	PROC MI DATA=Mono1 seed=14823 nimpute=20 out=outex12a;
2	class Trt;
3	monotone reg;
4	var Trt y0 y1;
5	RUN;

4 Bloque de código

PROC REG Data

¡Copiado!

1	ods select none;
2	PROC REG DATA=outex12a;
3	model y1= Trt y0;
4	BY _Imputation_;
5	ods OUTPUT parameterestimates=regparms;
6	RUN;
7	ods select all;

5 Bloque de código

PROC MIANALYZE

¡Copiado!

1
2	PROC MIANALYZE parms=regparms;
3	modeleffects Trt;
4	RUN;
5

6 Bloque de código

PROC MI Data

¡Copiado!

1	PROC MI DATA=Mono1 seed=14823 nimpute=20 out=outex12b;
2	class Trt;
3	monotone reg;
4	mnar model( y1 /modelobs=(Trt='0'));
5	var y0 y1;
6	RUN;

7 Bloque de código

PROC REG Data

¡Copiado!

1	ods select none;
2	PROC REG DATA=outex12b;
3	model y1= Trt y0;
4	BY _Imputation_;
5	ods OUTPUT parameterestimates=regparms;
6	RUN;
7	ods select all;

8 Bloque de código

PROC MIANALYZE

¡Copiado!

1
2	PROC MIANALYZE parms=regparms;
3	modeleffects Trt;
4	RUN;
5

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