Exemple de Documentation 19 pour PROC MI

Nivel de dificultad

Principiante

Publicado el : 18/12/2023

Ce script SAS^© utilise PROC MI pour analyser les motifs de données manquantes et configurer un processus d'imputation multiple sur le jeu de données `sashelp.heart`. Il inclut également un PROC PRINT pour afficher les 10 premières observations du jeu de données. Le système ODS est configuré pour sélectionner des sorties spécifiques et activer les graphiques. La procédure MI est configurée pour le modèle 'flux' avec `nimpute=0`, un affichage du motif sans moyennes, et toutes les variables de type caractère sont définies comme variables de classe.

Análisis de datos

Type : SASHELP

Le script utilise le jeu de données interne `sashelp.heart` de la bibliothèque SASHELP.

1 Bloque de código

PROC PRINT

Explicación :
Ce bloc utilise PROC PRINT pour afficher les 10 premières observations du jeu de données `sashelp.heart`. Cela permet une vérification rapide de la structure et du contenu des données avant l'analyse d'imputation.

¡Copiado!

1	PROC PRINT DATA=sashelp.heart(obs=10);
2	RUN;

2 Bloque de código

ODS

Explicación :
Ce bloc configure le système de sortie de documentation (ODS). Il sélectionne des objets de sortie spécifiques (`MissPattern`, `Flux`, `FluxPlot`, `Corr`) qui seront générés par la procédure MI, et active les graphiques ODS, permettant la création de visualisations par la suite.

¡Copiado!

1	ods select MissPattern Flux FluxPlot Corr;
2	ods graphics on;
3

3 Bloque de código

PROC MI

Explicación :
Ce bloc exécute la procédure d'imputation multiple (PROC MI). Il est appliqué au jeu de données `sashelp.heart`. Les options `simple flux nimpute=0 displaypattern=nomeans` sont utilisées pour analyser les motifs de données manquantes (`simple`), spécifier la méthode d'imputation de flux (`flux`), mais sans générer d'imputations (`nimpute=0`), et afficher le motif des données manquantes sans les moyennes (`displaypattern=nomeans`). `class _character_` déclare toutes les variables de type caractère comme variables de classe, `var _all_` inclut toutes les variables dans l'analyse, et `fcs` spécifie l'utilisation de la méthode 'Fully Conditional Specification' pour l'imputation.

¡Copiado!

1	PROC MI DATA=sashelp.heart SIMPLE flux nimpute=0
2	displaypattern=nomeans;
3	class _character_;
4	var _all_;
5	fcs;
6	RUN;

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