Contexte Métier
Dans un essai clinique, on évalue la cohérence interne d'un questionnaire de satisfaction patient (Q1, Q2, Q3). Le jeu de données est incomplet (patients n'ayant pas répondu à tout). Le statisticien exige une suppression stricte des données incomplètes (Listwise) et un calcul de variance basé sur la population totale (N) et non l'échantillon.
Préparation des Données
Création d'un jeu de données de questionnaire avec injection aléatoire de valeurs manquantes (NULL).
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| 2 | DATA casuser.clinical_survey; |
| 3 | call streaminit(42); |
| 4 | DO id=1 to 200; |
| 5 | q1 = rand('Integer', 1, 5); |
| 6 | q2 = rand('Integer', 1, 5); |
| 7 | q3 = rand('Integer', 1, 5); |
| 8 | /* Introduction de valeurs manquantes */ IF rand('Uniform') < 0.15 THEN call missing(q2); |
| 9 | OUTPUT; |
| 10 | END; |
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| 12 | RUN; |
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Étapes de réalisation
1
Calcul de l'Alpha de Cronbach avec suppression Listwise et diviseur de variance N.
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| 2 | PROC CAS; |
| 3 | SIMPLE.correlation / TABLE={name='clinical_survey'} inputs={{name='q1'}, {name='q2'}, {name='q3'}} alpha=true listwiseDelMiss=true varianceDivisor='N'; |
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| 5 | RUN; |
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Résultat Attendu
Le résultat doit exclure totalement de l'analyse tout patient ayant au moins une réponse manquante (réduisant le N total). Il doit afficher le coefficient Alpha de Cronbach pour valider la fiabilité de l'échelle, ainsi que les statistiques de corrélation calculées avec un diviseur de variance 'N'.