El script comienza definiendo un conjunto de datos `trauma` con datos en línea. Luego ejecuta una prueba t observada. Después, utiliza PROC IML para generar miles de permutaciones de los datos y aplica una prueba t a cada permutación. Los resultados de estas pruebas t permutadas (las diferencias de medias) se almacenan en un conjunto de datos `diff` a través de ODS. Finalmente, visualiza la distribución de las diferencias permutadas con PROC UNIVARIATE y calcula el número de diferencias permutadas tan extremas o más extremas que la diferencia observada para determinar un valor p empírico.
Análisis de datos
Type : CREACION_INTERNE
El conjunto de datos 'trauma' se crea directamente en el script a través de 'datalines'. Los conjuntos de datos 'newds', 'diff' y 'numdiffs' se generan internamente mediante procedimientos SAS ('PROC IML', 'PROC TTEST', 'DATA STEP').
1 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación : Este bloque DATA STEP crea el conjunto de datos 'trauma' utilizando datos en línea (`datalines`). Contiene dos variables: `state` (categórica, que indica si el sujeto es 'No Traumatizado' o 'Traumatizado') y `kcal` (numérica, que representa una medida).
proc ttest data=trauma;
class state;
*may need to convert School to numeric;
var kcal;
run;
1
PROC TTESTDATA=trauma;
2
class state;
3
*may need to convert School to numeric;
4
var kcal;
5
RUN;
3 Bloque de código
ODS
¡Copiado!
ods output off;
ods exclude all;
1
ods OUTPUT off;
2
ods exclude all;
4 Bloque de código
PROC IML Data
¡Copiado!
proc iml ;
use trauma;
read all var{state kcal} into x;
*change varibale names here ... make sure it is class then var ... in that order.;
p=t(ranperm(x[, 2], 5000));
*Note that the "1000" here is the number of permutations. ;
paf=x[, 1]||p;
create newds from paf;
append from paf;
quit;
1
PROC IML ;
2
use trauma;
3
read all var{state kcal} into x;
4
*change varibale names here ... make sure it is class then var ... in that order.;
5
p=t(ranperm(x[, 2], 5000));
6
*Note that the "1000" here is the number of permutations. ;
7
paf=x[, 1]||p;
8
create newds from paf;
9
append from paf;
10
QUIT;
5 Bloque de código
ODS
¡Copiado!
ods output conflimits=diff;
1
ods OUTPUT conflimits=diff;
6 Bloque de código
PROC TTEST
¡Copiado!
proc ttest data=newds plots=none;
class col1;
var col2 - col1001;
run;
1
PROC TTESTDATA=newds plots=none;
2
class col1;
3
var col2 - col1001;
4
RUN;
7 Bloque de código
ODS
¡Copiado!
ods output on;
ods exclude none;
1
ods OUTPUT on;
2
ods exclude none;
8 Bloque de código
PROC UNIVARIATE
¡Copiado!
proc univariate data=diff;
where method="Pooled";
var mean;
histogram mean;
run;
1
PROC UNIVARIATEDATA=diff;
2
where method="Pooled";
3
var mean;
4
histogram mean;
5
RUN;
9 Bloque de código
DATA STEP Data
¡Copiado!
data numdiffs;
set diff;
where method="Pooled";
if abs(mean) >=7.8089;
*you will need to put the observed difference you got from t test above here. note if you have a one or two tailed test.;
run;
1
DATA numdiffs;
2
SET diff;
3
where method="Pooled";
4
5
IF abs(mean) >=7.8089;
6
*you will need to put the observed difference you got from t test above here. note if you have a one or two tailed test.;
7
RUN;
10 Bloque de código
PROC PRINT
¡Copiado!
proc print data=numdiffs;
where method="Pooled";
run;
1
2
PROC PRINT
3
DATA=numdiffs;
4
where method="Pooled";
5
RUN;
6
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