Ce script illustre l'utilisation de la procédure `PROC MULTTEST` pour l'analyse de comparaisons multiples. Des données fictives sont créées pour simuler une étude clinique sur un médicament. Quinze sujets sont répartis en trois groupes équilibrés recevant des doses de 0mg, 1mg et 2mg. Pour chaque sujet, la présence ou l'absence de dix effets secondaires est enregistrée. La procédure `MULTTEST` est ensuite utilisée pour analyser chaque effet secondaire individuellement via un test du chi-carré (`test ca`) et ajuste les p-valeurs pour la multiplicité en utilisant la méthode du bootstrap. Un test de tendance est également réalisé pour évaluer la relation entre la dose et les effets.
Analyse des données
Type : CREATION_INTERNE
Les données sont créées directement dans le script à l'aide d'une étape DATA et de l'instruction `datalines`. La table 'Drug' contient la dose administrée et l'observation de 10 effets secondaires pour 15 sujets.
1 Bloc de code
DATA STEP Data
Explication :
Ce bloc DATA crée la table de travail 'Drug'. Il lit les données en ligne via l'instruction `datalines`. Chaque ligne représente un sujet, avec la variable 'Dose' (au format texte) et 10 variables numériques binaires ('SideEff1' à 'SideEff10') indiquant la présence (1) ou l'absence (0) d'un effet secondaire.
Ce bloc DATA crée la table de travail 'Drug'. Il lit les données en ligne via l'instruction `datalines`. Chaque ligne représente un sujet, avec la variable 'Dose' (au format texte) et 10 variables numériques binaires ('SideEff1' à 'SideEff10') indiquant la présence (1) ou l'absence (0) d'un effet secondaire.
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| 1 | title 'Drug Example'; |
| 2 | |
| 3 | DATA Drug; |
| 4 | INPUT Dose$ SideEff1-SideEff10; |
| 5 | DATALINES; |
| 6 | 0MG 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 |
| 7 | 0MG 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 |
| 8 | 0MG 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 |
| 9 | 0MG 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 |
| 10 | 0MG 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 |
| 11 | 1MG 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 |
| 12 | 1MG 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 |
| 13 | 1MG 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 |
| 14 | 1MG 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 |
| 15 | 1MG 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 |
| 16 | 2MG 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 |
| 17 | 2MG 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 |
| 18 | 2MG 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 |
| 19 | 2MG 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 |
| 20 | 2MG 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 |
| 21 | ; |
| 22 |
2 Bloc de code
PROC MULTTEST
Explication :
Ce bloc utilise `PROC MULTTEST` pour effectuer des ajustements de tests multiples. `ods graphics on` active la génération de graphiques. L'option `bootstrap nsample=20000` demande un ajustement des p-valeurs basé sur 20 000 ré-échantillonnages bootstrap. `class Dose` définit la variable de groupement. `test ca(SideEff1-SideEff10)` spécifie que des tests du chi-carré d'association doivent être effectués pour chaque effet secondaire. `contrast 'Trend' 0 1 2` définit un test de tendance linéaire sur les trois niveaux de dose (0, 1, 2). `plots=PByTest` génère un graphique des p-valeurs brutes et ajustées. `notables` supprime l'affichage des tables de résultats détaillées.
Ce bloc utilise `PROC MULTTEST` pour effectuer des ajustements de tests multiples. `ods graphics on` active la génération de graphiques. L'option `bootstrap nsample=20000` demande un ajustement des p-valeurs basé sur 20 000 ré-échantillonnages bootstrap. `class Dose` définit la variable de groupement. `test ca(SideEff1-SideEff10)` spécifie que des tests du chi-carré d'association doivent être effectués pour chaque effet secondaire. `contrast 'Trend' 0 1 2` définit un test de tendance linéaire sur les trois niveaux de dose (0, 1, 2). `plots=PByTest` génère un graphique des p-valeurs brutes et ajustées. `notables` supprime l'affichage des tables de résultats détaillées.
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| 1 | ods graphics on; |
| 2 | PROC MULTTEST bootstrap nsample=20000 seed=41287 notables |
| 3 | plots=PByTest(vref=0.05 0.1); |
| 4 | class Dose; |
| 5 | test ca(SideEff1-SideEff10); |
| 6 | contrast 'Trend' 0 1 2; |
| 7 | RUN; |
| 8 | ods graphics off; |
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