2 - Urz

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2 - Urz

Tipps und Tricks
für den leichteren Umgang
mit der SAS Software
Sabine Erbslöh und Christina Gelhorn
Statistical Programming, Accovion GmbH
15. KSFE-Tagung, Heidelberg, 24. Februar 2011
Inhalt I
Problem aus der Statistik: Konfidenzintervalle für 0%
Feinheiten zu PROC Report
• Erstellen von horizontalen Linien in RTF-Tabellen
• Seitenumbruch nach einer Spalte
Arbeiten mit Datumsfeldern
• Auffüllen unvollständiger Datumsangaben
• Umwandeln von Datum und Zeit in Datetime
Achtung – Was geht nicht in SAS
• LAG-Funktion in einer IF/ELSE-Anweisung
• Vorsicht mit weiteren Anweisungen nach Merge
• Ab SAS 9.2 Abfrage mit IN auch in der Makro-Sprache
2
Inhalt II
Einfach bequem
• Anzeigen von Variablennamen UND Variablenlabels
• Angriff der SAS Kloneditoren unter Windows
Kurz und elegant
• Verschiedene DO Schleifen
• Möglichkeiten des SELECT Statement
• CALL MISSING
Nützliche Funktionen
• SMALLEST und LARGEST
• STRIP, COMPBL, SUBSTRN
3
Konfidenzintervalle für 0% mit PROC FREQ
Untersucht wird die Wahrscheinlichkeit des Auftretens
einer allergischen Reaktion auf das Medikament
Die Reaktion wurde bei keinem der Patienten beobachtet
Beispieldatensatz:
obs
Patient
1=allergische Reaktion, 2=keine allergische Reaktion
1
1
2
2
2
2
3
3
2
4
4
2
5
5
2
6
6
2
7
7
2
8
8
2
9
9
2
10
10
2
4
proc freq data = status;
table ereignis / binomial;
run;
Binomial Proportion for EREIGNIS = 2
Proportion
1.0000
ASE
0.0000
95% Lower Conf Limit
1.0000
95% Upper Conf Limit
1.0000
Exact Conf Limits
0.6915
1.0000
5
PROC FREQ liefert im Normalfall nur Schätzer für die
Eintrittswahrscheinlichkeit des Ereignisses „keine
allergische Reaktion“.
Das Konfidenzintervall für die Eintrittswahrscheinlichkeit
des Ereignisses „allergische Reaktion“ lässt sich mit
PROC FREQ nur über Umwege berechnen
1. Definition eines Formats, das alle möglichen
Ausprägungen der Variablen enthält:
proc format;
value statusf
1 = "allergische Reaktion"
2 = "keine allergische Reaktion";
run;
6
2. Auszählung der absoluten Häufigkeit aller so
festgelegten Kategorien mit PROC TABULATE
proc tabulate data = status out = anz;
class ereignis
/ preloadfmt;
table ereignis * n / printmiss;
format ereignis statusf.;
run;
1=allergische Reaktion, 2=keine allergische Reaktion
allergische Reaktion
keine allergische Reaktion
N
N
10
7
3. Missings werden durch Nullen ersetzt.
data anz;
set anz;
if n eq . then n = 0;
run;
4. Ergebnis wird PROC FREQ unter Verwendung
des WEIGHT Statements übergeben.
•
Gewichte: Anzahl der Beobachtungen in den
jeweiligen Kategorien
•
Damit dabei die Null berücksichtigt wird, muss
zusätzlich die Option ZEROS angegeben werden
8
proc freq data = anz;
weight n / zeros
;
table ereignis / binomial;
run;
Binomial Proportion for EREIGNIS = allergische Reaktion
Proportion
0.0000
ASE
0.0000
0.0000
0.0000
Exact Conf Limits
0.0000
0.3085
9
Feinheiten zu PROC REPORT
Erstellen von horizontalen Linien in RTF-Tabellen
Seitenumbruch nach einer Spalte
10
PROC REPORT - horizontale Linien in RTF-Tabellen
Vertikale Linien werden „automatisch“ erzeugt
Um horizontale Linien zu erhalten, muss man mit
styles, brdrt, brdrs und brdw arbeiten
Beispieldatensatz:
obs
Pat.ID
System Organ Class
Adverse Event Term
1
123
Eye disorders
Conjunctivitis
2
123
Eye disorders
Glaucoma
3
123
Gastrointestinal disorders
Severe Nausea
4
456
Eye disorders
Blind
5
456
Eye disorders
Conjunctivitis
6
456
Eye disorders
Glaucoma
7
456
Severe Nausea
8
789
Severe Nausea
11
1. Erzeugen eines regulären lst-output
PROC REPORT data=test nowindows spacing=3
headline headskip;
column soc event subjid ;
define soc
/ order width=30 flow;
define event / order width=20 flow;
define subjid /
width=10;
RUN;
System Organ Class
Adverse Event Term
Pat.ID
__________________________________________________________
Eye disorders
Blind
456
Conjunctivitis
123
456
Glaucoma
123
456
Severe Nausea
123
456
789
12
2. Erzeugen eines RTF output ohne weitere Angaben
PROC REPORT data=test nowindows
style={rules=cols cellspacing=0 cellpadding=0};
define soc
define subjid /
width=10;
RUN;
System Organ Class
Eye disorders
Adverse Event Term
Blind
Conjunctivitis
Glaucoma
Gastrointestinal
disorders
Severe Nausea
Pat.ID
456
123
456
123
456
123
456
789
13
Definition von horizontalen Linien basiert auf
RTF Spezifikationen
Sie werden innerhalb eines compute statement als
call define definiert
Einstellungen für die Absatzränder:
•
brdrt: Border top
•
brdrs: Single-thickness border
•
brdwN: Border width N (in twips)
N = Breite des Stiftes für den Rahmen
14
3. Erzeugen des RTF output mit horizontalen Linien
PROC REPORT data=test nowindows spacing=3 headline headskip
style={rules=cols cellspacing=0 cellpadding=0}
style(header column)=[protectspecialchars=off ];
define soc
define subjid /
width=10;
compute subjid;
if soc ne ' ' then call define
('_c1_','style','style=[pretext="\brdrt\brdrs\brdrw11"]');
if event ne ' ' then call define
if subjid ne ' ' then call define
endcomp;
RUN;
15
Achtung! In Word sieht man die Linien erst im Print Preview!
System Organ Class
Adverse Event Term
Pat.ID
Eye disorders
Blind
456
Conjunctivitis
123
456
Glaucoma
123
456
Severe Nausea
123
456
789
16
PROC REPORT - Seitenumbruch nach einer Spalte
Seitenumbruch häufig gewünscht vor Beginn einer
neuen Ausprägung der Gruppierungsvariablen
-> Seitenumbruch nach einer Reihe
Manchmal aber auch wünschenswert, nach einer
bestimmten Spalte einen Seitenumbruch zu erzwingen
PROC REPORT bietet auch die Möglichkeit, im define
statement mit /page zu arbeiten
Der Beispieldatensatz wurde um 3 Variablen erweitert:
pt (preferred term), serious und related.
17
1. Mit automatischem Spaltenumbruch
PROC REPORT data=test3 nowindows spacing=3 headline;
column subjid soc pt event serious related ;
define subjid / id order width=10;
define soc
/
order width=30 flow;
define pt
/
define event
/
width=20 flow;
define serious /
width=7;
define related /
width=7;
RUN;
18
Der erzeugte output benötigt 2 Seiten, der automatische
Umbruch erfolgt NACH der Variablen Event
Pat.ID System Organ Class Preferred Term
Adverse Event Term
_________________________________________________________________
123 Eye disorders
Conjunctivitis
Conjunctivitis
Glaucoma
Glaucoma
Gastrointestinal
Nausea
Severe Nausea
disorders
456 Eye disorders
Blindness
Blind
...
Serious
Related
Pat.ID
Flag
Flag
_____________________________
123
0
1
0
0
0
1
456
...
1
0
19
2. Mit definiertem Spaltenumbruch
PROC REPORT data=test3 nowindows spacing=3 headline;
column subjid soc pt event serious related ;
define subjid / id order width=10;
define soc
/
define pt
/
/
width=20 flow page;
define event
define serious /
width=7;
define related /
width=7;
RUN;
20
Der erzeugte output benötigt ebenfalls 2 Seiten, der
definierte Umbruch erfolgt VOR der Variablen Event
Pat.ID System Organ Class Preferred Term
________________________________________________________
123 Eye disorders
Conjunctivitis
Glaucoma
Gastrointestinal
Nausea
disorders
456 Eye disorders
Blindness
...
Serious
Related
Pat.ID Adverse Event Term
Flag
Flag
_____________________________________________________
123 Conjunctivitis
0
1
Glaucoma
0
0
Severe Nausea
0
1
456
...
Blind
1
0
21
Arbeiten mit Datumsfeldern
Auffüllen unvollständiger Datumsangaben
Umwandeln von einzelnen Datums- und
Zeitvariablen in eine Datetime Variable
22
Auffüllen mit dem letzten Tag des Monats
Folgende Werte sollen eingesetzt werden:
Wert Monat
28
Februar ohne Schaltjahr
29
Februar mit Schaltjahr
30
April, Juni, September, November
31
Januar, März, Mai, Juli, August, Oktober, Dezember
Statt umständlicher Zuweisungen kann man vom
ersten Tag des Folgemonats 1 Tag abziehen -> Makro
Voraussetzung: Datensatz mit numerischer Monatsund Jahres-Variable
23
Makro zum Ersetzen des letzten Tages im Monat
%macro get_lmdt(month=,year=,outdt=);
*** if month is December ---> fill with 31 ***;
if &month eq 12 then
&outdt=input(compress("3112"||put(&year,z4.)),ddmmyy8.);
*** else ---> 01 of next month - 1 day ***;
else
&outdt=input(compress("01"||put(&month+1,z2.)
||put(&year,z4.)),ddmmyy8.)-1;
format &outdt date9.;
%mend get_lmdt;
24
Umwandeln in Datetime Variable
Statt Kombinationen von input und Konkatenierung:
datetm= input(put(dat,date7.) || "," ||
put(tim,time5.),datetime.);
oder
datetm= (dat*24*60*60)+ tim;
Funktion dhms – Syntax: dhms(date,hour,minute,second)
datetm= dhms(dat,0,0,tim);
Auch ideal um Zeitfenster abzufragen:
timelow = dhms(end,-5,-30,endtim);
timeupp = dhms(end,5,30,endtim);
25
Achtung – Was geht nicht in SAS
LAG Funktion in einer IF/ELSE-Anweisung
Vorsicht mit weiteren Anweisungen nach Merge
(übernommen von Hr. Elmar Dunkl, RPS Research
Germany GmbH, Nürnberg)
Abfrage mit IN auch in der Makro-sprache (SAS 9.2)
26
Achtung – LAG Funktion in einer IF/ELSE Anweisung
Beispiel: Mehrere Studienphasen,
• Beginn der Phase notiert
• Enddatum ist zu berechnen
Obs
Patient ID
Phase
Start Datum
1
1
1
06MAY2009
2
1
2
27MAY2009
3
2
1
08MAY2009
4
2
2
29MAY2009
5
2
3
19JUN2009
27
data phase_end;
attrib enddt format=date9. label = "End Datum";
set phase;
by patient descending phase startdt;
if first.patient then enddt = .;
else enddt = lag(startdt);
run;
28
Ergebnis:
Obs
Patient ID
Phase
Start Datum
End Datum
1
1
1
06MAY2009
2
1
2
27MAY2009
3
2
1
08MAY2009
29MAY2009
4
2
2
29MAY2009
06MAY2009
5
2
3
19JUN2009
29
Obs
Patient
ID
Start
Datum
Lag
(normal)
Phase
1
1
2
27MAY2009
2
1
1
06MAY2009
27MAY2009
3
2
3
19JUN2009
06MAY2009
4
2
2
29MAY2009
19JUN2009
06MAY2009
5
2
1
08MAY2009
29MAY2009
29MAY2009
Lag (if)
Lag (else)
27MAY2009
30
data phase_end;
attrib enddt format=date9. label = "End Datum";
set phase;
by patient descending phase startdt;
lag_startdt = lag(startdt);
if first.patient then enddt = .;
else enddt = lag_startdt;
run;
31
Ergebnis:
Obs
Patient ID
Phase
Start Datum
End Datum
1
1
1
06MAY2009
27MAY2009
2
1
2
27MAY2009
3
2
1
08MAY2009
29MAY2009
4
2
2
29MAY2009
19JUN2009
5
2
3
19JUN2009
32
Beispiel: Zwei Datensätze mit einer gemeinsamen
Variablen werden gemischt, dann wird zu einer nicht
gemeinsamen Variablen eine 1 addiert.
Zentrum
Zentrum
Nummer
Berlin
29
Heidelberg
99
Zentrum
Zentrum
Nummer
Patient ID
Berlin
29
1
Zentrum
Patient ID
Berlin
29
2
Berlin
1
Berlin
29
3
Berlin
2
Heidelberg
99
4
Berlin
3
Heidelberg
99
5
Heidelberg
4
Heidelberg
5
33
data zentpat;
merge zentinfo
patinfo;
by zent;
zentnum = zentnum + 1;
run;
34
Das Ergebnis hat vielleicht nicht jeder erwartet:
Zentrum
Zentrum
Nummer
Berlin
29
Heidelberg
99
Zentrum
Zentrum
Nummer
Patient ID
Berlin
30
1
Zentrum
Patient ID
Berlin
31
2
Berlin
1
Berlin
32
3
Berlin
2
Heidelberg
100
4
Berlin
3
Heidelberg
101
5
Heidelberg
4
Heidelberg
5
35
Programmdatenvektor (PDV)
Zentrum
Patient ID
Berlin
1
Zentrum
Zentrum
Nummer
Berlin
2
Berlin
29
Berlin
3
Heidelberg
99
Heidelberg
4
Heidelberg
5
data zentpat;
merge zentinfo
patinfo;
by zent;
_N_=1
ZENT=Berlin PATIENT=1 ZENTNUM=29 FIRST.ZENT=1 LAST.ZENT=0 _ERROR_=0
_N_=2
_N_=3
zentnum = zentnum + 1;
run;
36
Abfrage mit IN auch in der Makro-Sprache
Ab SAS 9.2 Abfrage mit IN auch in der
Makro-Sprache möglich.
Im DATA step schon lange üblich
DATA subset;
SET sashelp.class;
*** ausgeschrieben ***;
IF name='Alice' or name='James'
or name='John' or name='Judy';
*** abgekürzt mit IN ***;
IF name in('Alice', 'James', 'John', 'Judy');
RUN;
37
Innerhalb der Makrosprache war es vor SAS 9.2
nicht möglich, mit IN zu arbeiten.
Folgender Code ergab eine Fehlermeldung:
%MACRO usein(proc,ds);
%if %upcase(&proc) IN (MEANS,PRINT) %then %do;
proc &proc data=&ds;
run;
%end;
%MEND usein;
%usein(print,sashelp.class);
ERROR: Required operator not found in expression:
%upcase(&proc) IN (MEANS,PRINT)
ERROR: The macro USEIN will stop executing.
38
Auch unter SAS 9.2 gibt es eine Fehlermeldung,
weil zunächst Optionen gesetzt werden müssen:
• MINOPERATOR:
Erlaubt es, den IN Operator zu benutzen
• MINDELIMITER: zur Definition eines Trennzeichens
Standard: Leerzeichen
options minoperator mindelimiter=',';
Im Beispiel wurde das Komma als Trennzeichen
definiert, wie auch in der DATA step Version
Danach funktioniert die Anwendung des IN
Operator im Makro
39
Einfach bequem
Anzeigen von Variablennamen UND Variablenlabels
Angriff der SAS Kloneditoren unter Windows
40
PROC PRINT zeigt entweder die Variablennamen
oder die –label
Mit Hilfe von PROC SQL wird eine Makrovariable
generiert, die beide Informationen enthält
Dazu wird der Dictionary-Datensatz columns
verwendet, hier am Beispiel von sashelp.class,
dem vorher Label zugewiesen wurden
Obs
1
2
3
4
5
name
Name
Sex
Age
Height
Weight
label
Vorname
Geschlecht
Alter in Jahren
Größe in Inch
Gewicht in Pound
41
Alle ‚name‘ und ‚label‘ des ausgewählten
Datensatzes werden in eine Makrovariable
geschrieben, die später zum Ausdrucken
verwendet wird
%let lib= work; %let memname= class;
PROC SQL noprint;
select trim(name) !! "= '" !! trim(label)
!! " (" !! trim(name) !! ")'"
as newlabel into :newlabel separated by " "
from dictionary.columns
where libname eq upcase("&lib") and
memname eq upcase("&memname.");
quit;
42
Inhalt der generierten Macrovariablen &newlabel
Name= 'Vorname (Name)' Sex= 'Geschlecht (Sex)' Age=
'Alter in Jahren (Age)' Height= 'Größe in Inch (Height)'
Weight= 'Gewicht in Pound (Weight)'
Verwendung im proc print
PROC PRINT width= minimum data= &lib..&memname label;
label &newlabel. ;
run;
Obs
1
2
...
Alter in
Vorname Geschlecht Jahren
(Name)
(Sex)
(Age)
Alfred
M
14
Alice
F
13
Größe in
Inch
(Height)
69.0
56.5
Gewicht in
Pound
(Weight)
112.5
84.0
43
Bei langen Programmen muss man oft vor und zurück
scrollen, um alle Informationen zusammenzutragen
SAS unter Windows bietet die Möglichkeit, den Editor
zu klonen
Im Programmfenster kann man ein zweites Fenster mit
dem Inhalt des aktuellen Fensters öffnen:
Menü Window (Alt W) - New Window
44
Änderungen im Programmcode werden in beiden
Fenstern gleichzeitig durchgeführt, wobei man an zwei
verschiedenen Stellen im Programm sein kann
Das zweite Fenster kann ohne Datenverlust einfach
wieder geschlossen werden
Erst beim Schließen des ersten Fensters erfolgt die
Nachfrage, ob man speichern möchte
45
Kurz und elegant
Verschiedene DO Schleifen
Möglichkeiten des SELECT Statement
CALL MISSING
46
Klassische Anwendung: DO i=1 TO n
Schleifenindex kann aber auch als Variable
weiterverwendet werden.
Trennung durch Komma und Sprünge sind möglich
DO iday= 5, 7, 10, 14;
output;
END;
DO proc= "Print", "Freq", "Report";
output;
END;
47
Anwendungsbeispiel: Erzeugen eines DummyDatensatzes zur Tabellierung aller möglichen
Ausprägungen einer Variablen.
Version mit einzelnen Zuweisungen:
DATA dummy;
catord=1;
catord=2;
catord=3;
catord=4;
catord=5;
RUN;
cattxt='Number of discontinuations';
OUTPUT;
cattxt='Protocol violation';
OUTPUT;
cattxt='Protocol entry criterion not met'; OUTPUT;
cattxt='Adverse Event';
OUTPUT;
cattxt='Lost to follow-up';
OUTPUT;
48
Version mit Variablennamen in DO-Schleife und Format:
PROC FORMAT;
value txtf
1 = 'Number of discontinuations'
2 = 'Protocol violation'
3 = 'Protocol entry criterion not met'
4 = 'Adverse Event'
5 = 'Lost to follow-up‘;
RUN;
DATA dummy2;
DO catord=1 TO 5;
cattxt=put(catord, txtf.);
OUTPUT;
END;
RUN;
49
Möglichkeiten des SELECT Statement
Mehrere Elemente im SELECT Statement
select(a);
when (3,4,5) put ">= 3";
when (1,2)
put "<= 2";
otherwise;
end;
Ohne Klammer hinter SELECT,
komplette Bedingung direkt in WHEN Klammer
select;
when (a IN (3,4,5)) put ">= 3";
when (b IN (1,2))
put "<= 2";
otherwise;
end;
50
CALL MISSING
Neue Funktion zum Initialisieren (ab SAS 9.2)
Weist einer Liste von Variablen missing values zu
Die Variablen können numerisch oder alphanumerisch sein
DATA dummy;
LENGTH num1 num2 4 char1-char3 $10 ;
CALL MISSING(num1, num2, char1, char2, char3);
RUN;
entspricht
num1 =.;
num2 =.;
char1 = " ";
char2 = " ";
char3 = " ";
51
Nützliche Funktionen
SMALLEST und LARGEST (ab SAS 9)
STRIP (ab SAS 9)
COMPBL (ab SAS 8)
SUBSTRN (ab SAS 9)
52
SMALLEST und LARGEST (ab SAS9)
Mit MIN und MAX wird der kleinste bzw. größte Wert
einer Zahlenreihe ermittelt
SMALLEST und LARGEST ermitteln den x-kleinsten
bzw. x-größten Wert einer Zahlenreihe.
Syntax: SMALLEST (k, value-1<,value-2 ...>)
LARGEST (k, value-1<,value-2 ...>)
k kann eine Zahl, eine Variable oder ein Ausdruck sein
Missings werden ans Ende sortiert. Es werden immer erst
die vorhandenen Werte genommen und erst wenn die
Anzahl von k größer ist als die Anzahl der vorhandenen
Werte wird missing ausgegeben.
53
SMALLEST und LARGEST (ab SAS9)
Wenn erstes Argument von Largest/Smallest=1,
dann gleiches Ergebnis wie max/min
do k = 1 to 4;
xklein = SMALLEST (k, 456, 789, ., 123);
xgross = LARGEST (k, 456, 789, ., 123);
output;
end;
k
SMALLEST
LARGEST
1
123
789
2
456
456
3
789
123
4
54
STRIP (ab SAS9)
Führende und abschließende Leerzeichen werden
entfernt
Leerzeichen innerhalb des Arguments bleiben
Verkürzung gegenüber SAS8: left(trim(text))
Syntax: strip(text)
svar="*"||STRIP("
*Text1
Text1
Text2
")||"*";
Text2*
55
COMPBL (ab SAS8)
Syntax: compbl(text)
Mehrfache Leerzeichen werden durch nur ein
Leerzeichen ersetzt
cvar="*"||COMPBL("
Text1
Text2
")||"*";
* Text1 Text2 *
56
Vergleich STRIP und COMPBL
Text
*
STRIP
*Text1
Text1
Text2
*
Text2*
COMPBL * Text1 Text2 *
Zur Lesbarkeit ist der Text hier jeweils umrahmt von *
57
SUBSTRN (ab SAS9)
Verwandt mit SUBSTR Funktion, verhält sich anders bei
‘ungültigen’ Argumenten (z.B. negative Startposition, negative
Textlänge) SUBSTRN ist robuster
Syntax: SUBSTRN (Text, Position <, Länge>)
•
Text: Zeichenkette. Wenn numerisch Umwandlung
(BEST32, Leerzeichen entfernt an Anfang und Ende)
•
Position: Startposition für Extraktion im text
wenn <0 dann wird Ergebnis abgeschnitten,
Anfang=erstes Zeichen im Text, Länge wird angepasst
•
Länge: Länge der zu extrahierenden Zeichenkette
wenn nicht definiert: von Position bis Textende,
wenn länger als Text, dann bis Textende
Länge der Ausgabevariable: Wenn nicht vorher festgelegt,
dann Länge des ersten Argumentes
58
Vergleich SUBSTRN und SUBSTR
Wenn das erste Argument numerisch ist
data substrn;
vsubstr = "*" || SUBSTR(1234.5678,2,6) || "*";
vsubstrn = "*" || SUBSTRN(1234.5678,2,6) || "*";
run;
Ergebnis:
vsubstr =* 1234*
vsubstrn=*234.56*
Stellenübersicht
123456789012
1234.5678
1234.5678
59
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
Sabine Erbslöh, Christina Gelhorn
Accovion GmbH, Eschborn
[email protected]
[email protected]
60

2 - Urz

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