Le script crée d'abord un jeu de données 'DrugTest' contenant l'effet de trois médicaments (A, D, F). Ensuite, il utilise PROC GLM pour modéliser l'effet du médicament et de la mesure avant traitement sur la mesure après traitement. Les moyennes des moindres carrés (lsmeans) sont calculées pour comparer les effets des médicaments et sont sauvegardées dans la table 'adjmeans', qui est ensuite affichée. Finalement, le script utilise ODS Graphics et une seconde passe de PROC GLM pour visualiser le modèle d'analyse de covariance ajusté, y compris un graphique des moyennes avec des limites de confiance.
Analyse des données
Type : CREATION_INTERNE
Les données sont créées directement dans le script à l'aide d'une instruction DATA et de 'datalines'.
1 Bloc de code
DATA STEP Data
Explication : Ce bloc crée le jeu de données 'DrugTest' en lisant les données intégrées via 'datalines'. Il définit trois variables : 'Drug' (caractère), 'PreTreatment' (numérique) et 'PostTreatment' (numérique).
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data DrugTest;
input Drug $ PreTreatment PostTreatment;
datalines;
A 11 6 A 8 0 A 5 2 A 14 8 A 19 11
A 6 4 A 10 13 A 6 1 A 11 8 A 3 0
D 6 0 D 6 2 D 7 3 D 8 1 D 18 18
D 8 4 D 19 14 D 8 9 D 5 1 D 15 9
F 16 13 F 13 10 F 11 18 F 9 5 F 21 23
F 16 12 F 12 5 F 12 16 F 7 1 F 12 20
;
run;
1
DATA DrugTest;
2
INPUT Drug $ PreTreatment PostTreatment;
3
DATALINES;
4
A 116 A 8 0 A 52 A 148 A 1911
5
A 64 A 1013 A 61 A 118 A 3 0
6
D 6 0 D 62 D 73 D 81 D 1818
7
D 84 D 1914 D 89 D 51 D 159
8
F 1613 F 1310 F 1118 F 95 F 2123
9
F 1612 F 125 F 1216 F 71 F 1220
10
;
11
RUN;
2 Bloc de code
PROC GLM Data
Explication : Cette procédure de modèle linéaire généralisé (GLM) effectue une analyse de covariance. 'PostTreatment' est la variable dépendante, modélisée par l'effet de 'Drug' (variable de classe) et 'PreTreatment' (covariable). L'option 'solution' demande l'affichage des estimations des paramètres. L'instruction 'lsmeans' calcule les moyennes ajustées pour chaque niveau de 'Drug', avec les erreurs standard, les p-values pour les différences, la matrice de covariance, et sauvegarde les résultats dans un nouveau dataset nommé 'adjmeans'.
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proc glm data=DrugTest;
class Drug;
model PostTreatment = Drug PreTreatment / solution;
lsmeans Drug / stderr pdiff cov out=adjmeans;
run;
1
PROC GLMDATA=DrugTest;
2
class Drug;
3
model PostTreatment = Drug PreTreatment / solution;
4
lsmeans Drug / stderr pdiff cov out=adjmeans;
5
RUN;
3 Bloc de code
PROC PRINT
Explication : Ce bloc de code affiche le contenu du jeu de données 'adjmeans', qui a été créé par l'instruction 'lsmeans' dans l'étape PROC GLM précédente.
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proc print data=adjmeans;
run;
1
PROC PRINTDATA=adjmeans;
2
RUN;
4 Bloc de code
PROC GLM
Explication : Ce bloc active la sortie graphique ODS pour visualiser les résultats. La procédure GLM est de nouveau appelée, cette fois avec l'option 'plot=meanplot(cl)' pour générer un graphique des moyennes ajustées avec des limites de confiance pour la variable 'Drug'. L'instruction 'lsmeans' avec l'option 'pdiff' calcule les différences par paires entre les moyennes des moindres carrés. ODS Graphics est ensuite désactivé.
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ods graphics on;
proc glm data=DrugTest plot=meanplot(cl);
class Drug;
model PostTreatment = Drug PreTreatment;
lsmeans Drug / pdiff;
run;
ods graphics off;
1
ods graphics on;
2
3
PROC GLMDATA=DrugTest plot=meanplot(cl);
4
class Drug;
5
model PostTreatment = Drug PreTreatment;
6
lsmeans Drug / pdiff;
7
RUN;
8
9
ods graphics off;
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