Exemple 1 pour PROC CAUSALGRAPH

Ce script SAS^© utilise la procédure `PROC CAUSALGRAPH` pour définir et analyser un modèle causal graphique. Il spécifie les relations causales entre différentes variables telles que l'âge, la parité, l'éducation, l'exposition aux PFAS, la durée de l'allaitement maternel, l'emploi, l'IMC, l'alcool et le tabagisme. L'objectif est d'identifier l'effet causal de 'PFAS' sur 'Duration', en tenant compte de variables non mesurées ('Alcohol', 'Smoking'). La procédure permet de déterminer les ensembles d'ajustement nécessaires pour estimer cet effet causal de manière non biaisée.

Analyse des données

Type : CREATION_INTERNE

Le script ne lit pas de données externes ni ne crée de jeu de données SAS. Il définit un modèle causal graphique théorique et ses relations au sein de la procédure `CAUSALGRAPH`. Les données correspondant à ces variables seraient présumées exister pour une analyse ultérieure avec d'autres procédures SAS (par exemple, `PROC CAUSALMED`) qui utiliseraient ce modèle graphique.

1 Bloc de code

PROC CAUSALGRAPH

Explication :
Ce bloc définit un modèle causal graphique nommé 'Timm17TwoLatent'. La clause `model` spécifie les relations causales directes entre les variables (par exemple, 'Age' affecte 'Parity', 'PFAS', 'Education'). La clause `identify` indique l'effet causal d'intérêt à estimer, ici de 'PFAS' sur 'Duration'. Enfin, `unmeasured` déclare des variables comme 'Alcohol' et 'Smoking' comme étant non mesurées, ce qui est crucial pour le calcul correct des ensembles d'ajustement par la procédure afin d'éviter les biais.

Copié !

1	PROC CAUSALGRAPH;
2	model "Timm17TwoLatent"
3	Age ==> Parity PFAS Education,
4	Parity ==> PrevBF Duration PFAS,
5	PrevBF ==> PFAS Duration,
6	PFAS ==> Duration,
7	Education ==> Duration Employment PFAS BMI Alcohol Smoking,
8	Employment ==> Duration PFAS BMI Alcohol Smoking,
9	BMI Alcohol Smoking ==> Duration;
10	identify PFAS ==> Duration;
11	unmeasured Alcohol Smoking;
12	RUN;

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