Documentation Example 16 for PROC MI

Niveau de difficulté

Débutant

Publié le : 15/05/2023

Este script ilustra cómo realizar una imputación múltiple cuando se supone que los datos faltantes no son aleatorios (MNAR). Comienza creando un conjunto de datos sintético ('Fcs1') con valores faltantes simulados. Luego, utiliza `PROC MI` con la opción `FCS` (Fully Conditional Specification) y la instrucción `MNAR` para ajustar los valores imputados de las variables `y1` e `y2` específicamente para el grupo de tratamiento `Trt='1'`, aplicando desplazamientos (shift).

Analyse des données

Type : CREACIÓN_INTERNA

Los datos se generan artificialmente en el paso DATA `Fcs1` utilizando bucles y funciones de generación de números aleatorios (`rannor`, `ranuni`) para simular datos de ensayos clínicos.

1 Bloc de code

DATA STEP Data

Explication :
Creación del conjunto de datos `Fcs1`. Genera variables `y0`, `y1`, `y2` basadas en una distribución normal e introduce aleatoriamente valores faltantes (`.`) para `y1` o `y2`.

Copié !

1	DATA Fcs1;
2	DO Trt=0 to 1;
3	DO j=1 to 5;
4	y0=10 + rannor(99);
5	y1= y0 + 0.9*Trt + rannor(99);
6	y2= y0 + 0.9*Trt + rannor(99);
7	IF (ranuni(99) < 0.3) THEN y1=.;
8	ELSE IF (ranuni(99) < 0.3) THEN y2=.;
9	OUTPUT;
10	END; END;
11	DO Trt=0 to 1;
12	DO j=1 to 45;
13	y0=10 + rannor(99);
14	y1= y0 + 0.9*Trt + rannor(99);
15	y2= y0 + 0.9*Trt + rannor(99);
16	IF (ranuni(99) < 0.3) THEN y1=.;
17	ELSE IF (ranuni(99) < 0.3) THEN y2=.;
18	OUTPUT;
19	END; END;
20	drop j;
21	RUN;

2 Bloc de code

PROC PRINT

Explication :
Muestra las primeras 10 observaciones del conjunto de datos generado para verificación.

Copié !

1	PROC PRINT DATA=Fcs1(obs=10);
2	var Trt Y0 Y1 Y2;
3	title 'First 10 Obs in the Trial Data';
4	RUN;

3 Bloc de code

PROC MI Data

Explication :
Ejecuta la imputación múltiple. Utiliza el método `FCS` con 25 iteraciones. La instrucción `MNAR` aplica un ajuste (desplazamiento de -0.4 para `y1` y -0.5 para `y2`) únicamente para las observaciones donde `Trt='1'`, simulando un sesgo para los datos faltantes.

Copié !

1	PROC MI DATA=Fcs1 seed=52387 out=outex16;
2	class Trt;
3	fcs nbiter=25 reg( /details);
4	mnar adjust( y1 /shift=-0.4 adjustobs=(Trt='1'))
5	adjust( y2 /shift=-0.5 adjustobs=(Trt='1'));
6	var Trt y0 y1 y2;
7	RUN;

4 Bloc de code

PROC PRINT

Explication :
Muestra las primeras 10 observaciones del conjunto de datos de salida `outex16`, que contiene los datos imputados.

Copié !

1	PROC PRINT DATA=outex16(obs=10);
2	var _Imputation_ Trt y0 y1 y2;
3	title 'First 10 Observations of the Imputed Data Set';
4	RUN;

Ce matériel est fourni "tel quel" par We Are Cas. Il n'y a aucune garantie, expresse ou implicite, quant à la qualité marchande ou à l'adéquation à un usage particulier concernant le matériel ou le code contenu dans les présentes. We Are Cas n'est pas responsable des erreurs dans ce matériel tel qu'il existe maintenant ou existera, et We Are Cas ne fournit pas de support technique pour celui-ci.

Informations de Copyright : SAS SAMPLE LIBRARY, NAME: MIEX16, PRODUCT: STAT

Documentation liée

Aucune documentation spécifique pour cette catégorie.