Exemple 12 pour PROC MIANALYZE : Analyse de sensibilité MNAR

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Publié le : 15/11/2020

Le script génère d'abord un jeu de données simulé (Mono1) avec des valeurs manquantes arbitraires. Il effectue ensuite deux analyses distinctes pour comparer les résultats : une première imputation multiple standard (MAR - Missing At Random) suivie d'une régression linéaire et d'une analyse combinée, puis une seconde approche utilisant un ajustement MNAR pour modéliser les données manquantes non aléatoires, également suivie d'une régression et d'une synthèse des résultats via PROC MIANALYZE.

Analyse des données

Type : CREATION_INTERNE

Le jeu de données 'Mono1' est généré intégralement dans la première étape DATA à l'aide de boucles et de fonctions aléatoires (rannor, ranuni).

1 Bloc de code

DATA STEP Data

Explication :
Création du jeu de données 'Mono1' simulant des données d'essai clinique avec deux groupes de traitement (Trt). Des valeurs manquantes sont introduites artificiellement dans la variable y1.

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1	DATA Mono1;
2	DO Trt=0 to 1;
3	DO j=1 to 5;
4	y0=10 + rannor(999);
5	y1= y0 + Trt + rannor(999);
6	IF (ranuni(999) < 0.3) THEN y1=.;
7	OUTPUT;
8	END; END;
9
10	DO Trt=0 to 1;
11	DO j=1 to 45;
12	y0=10 + rannor(999);
13	y1= y0 + Trt + rannor(999);
14	IF (ranuni(999) < 0.3) THEN y1=.;
15	OUTPUT;
16	END; END;
17	drop j;
18	RUN;

2 Bloc de code

PROC PRINT

Explication :
Affichage des 10 premières observations pour vérification des données générées.

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1	PROC PRINT DATA=Mono1(obs=10);
2	var Trt Y0 Y1;
3	title 'First 10 Obs in the Trial Data';
4	RUN;

3 Bloc de code

PROC MI Data

Explication :
Première exécution de l'imputation multiple (20 imputations) en supposant un schéma monotone et une méthode de régression standard. Les données imputées sont sauvées dans 'outex12a'.

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1	PROC MI DATA=Mono1 seed=14823 nimpute=20 out=outex12a;
2	class Trt;
3	monotone reg;
4	var Trt y0 y1;
5	RUN;

4 Bloc de code

PROC REG Data

Explication :
Exécution d'un modèle de régression linéaire sur chaque jeu de données imputé (via le groupe BY _Imputation_). Les estimations des paramètres sont exportées dans la table 'regparms'.

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1	ods select none;
2	PROC REG DATA=outex12a;
3	model y1= Trt y0;
4	BY _Imputation_;
5	ods OUTPUT parameterestimates=regparms;
6	RUN;
7	ods select all;

5 Bloc de code

PROC MIANALYZE

Explication :
Combinaison des résultats des 20 régressions pour produire des inférences statistiques valides (Rubin's rules) pour la première approche.

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1
2	PROC MIANALYZE parms=regparms;
3	modeleffects Trt;
4	RUN;
5

6 Bloc de code

PROC MI Data

Explication :
Seconde exécution de l'imputation multiple. Cette fois, l'instruction MNAR est utilisée pour spécifier un modèle pour les données manquantes non aléatoires sur la variable y1, spécifiquement pour le groupe Trt=0.

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1	PROC MI DATA=Mono1 seed=14823 nimpute=20 out=outex12b;
2	class Trt;
3	monotone reg;
4	mnar model( y1 /modelobs=(Trt='0'));
5	var y0 y1;
6	RUN;

7 Bloc de code

PROC REG Data

Explication :
Régression linéaire sur les données issues de l'imputation MNAR, répétée par imputation.

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1	ods select none;
2	PROC REG DATA=outex12b;
3	model y1= Trt y0;
4	BY _Imputation_;
5	ods OUTPUT parameterestimates=regparms;
6	RUN;
7	ods select all;

8 Bloc de code

PROC MIANALYZE

Explication :
Combinaison finale des résultats pour l'approche MNAR.

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1
2	PROC MIANALYZE parms=regparms;
3	modeleffects Trt;
4	RUN;
5

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