Le script commence par créer un jeu de données 'ossification' à partir de données intégrées (datalines), représentant les résultats d'une expérience sur des portées (litters) avec différents traitements (PHT, TCPO). Un premier modèle GEE est ajusté avec une matrice de corrélation de travail indépendante. Ensuite, les données sont transformées dans un format binaire (un enregistrement par sujet) dans le dataset 'ossification_b'. Un second modèle GEE est alors ajusté sur ces données transformées, en utilisant cette fois une matrice de corrélation de travail échangeable. Les résultats des deux analyses sont générés au format HTML.
Analyse des données
Type : CREATION_INTERNE
Les données sont entièrement générées à l'intérieur du script via une instruction 'datalines' dans la première étape DATA.
1 Bloc de code
DATA STEP Data
Explication : Crée le dataset 'ossification' en lisant les données directement depuis le code via 'datalines'. Chaque ligne de données représente une portée (litter) et le nombre de succès (t) sur un nombre d'essais (m) pour différents traitements (tx). Des variables indicatrices (PHT, TCPO) sont créées pour modéliser les effets du traitement.
Explication : Ajuste un modèle d'équations d'estimation généralisées (GEE) aux données. Le modèle utilise une distribution binomiale avec un lien logit pour modéliser la proportion de succès (t/m) en fonction des traitements. Une analyse en mesures répétées est effectuée sur les portées (litters) en supposant une structure de corrélation de travail indépendante (type=ind).
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ods html;
title "*** Ossification Data -- GEE using GENMOD with Independent Working Correlation Matrix***";
proc genmod data=ossification;
class litters tcpo pht / param=ref;
model t/m = tcpo pht tcpo*pht / dist=binomial link=logit;
repeated subject=litters / type=ind;
run;
ods html close;
1
ods html;
2
title "*** Ossification Data -- GEE using GENMOD with Independent Working Correlation Matrix***";
3
PROC GENMODDATA=ossification;
4
class litters tcpo pht / param=ref;
5
model t/m = tcpo pht tcpo*pht / dist=binomial link=logit;
6
repeated subject=litters / type=ind;
7
RUN;
8
ods html close;
3 Bloc de code
DATA STEP Data
Explication : Transforme le dataset 'ossification' agrégé en un format binaire. Pour chaque portée, il crée 't' observations avec une variable de réponse 'y' égale à 1 (succès) et 'm-t' observations avec 'y' égale à 0 (échec). Ce format est requis pour certains types d'analyse binomiale.
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data ossification_b;
set ossification;
do i=1 to t;
y = 1;
output;
end;
do i=1 to m-t;
y = 0;
output;
end;
run;
1
DATA ossification_b;
2
SET ossification;
3
DO i=1 to t;
4
y = 1;
5
OUTPUT;
6
END;
7
DO i=1 to m-t;
8
y = 0;
9
OUTPUT;
10
END;
11
RUN;
4 Bloc de code
PROC GENMOD
Explication : Ajuste un second modèle GEE en utilisant le dataset binaire 'ossification_b'. Le modèle est similaire au premier, mais il spécifie une structure de corrélation de travail échangeable (type=exch), supposant une corrélation constante entre toutes les observations au sein d'une même portée.
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ods html;
title "*** Ossification Data -- GEE using GENMOD with Exchangeable Working Correlation Matrix***";
proc genmod data=ossification_b descending;
class litters tcpo pht / param=ref;
model y = tcpo pht tcpo*pht / dist=binomial link=logit;
repeated subject=litters / type=exch;
run;
ods html close;
1
ods html;
2
title "*** Ossification Data -- GEE using GENMOD with Exchangeable Working Correlation Matrix***";
3
PROC GENMODDATA=ossification_b descending;
4
class litters tcpo pht / param=ref;
5
model y = tcpo pht tcpo*pht / dist=binomial link=logit;
6
repeated subject=litters / type=exch;
7
RUN;
8
ods html close;
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