Last update: RYCHTA@NATUR.CUNI.CZ (18.02.2019)
1. STDRATE Procedure. Directly standardized rates and risks for study populations. For homogeneous effects across strata Mantel-Haenszel estimates. Summary statistics, such as rate and risk estimates and their confidence limits, in each stratum. Attributable Fraction and Population Attributable fraction with Indirect Standardization with with Mantel-Haenszel Estimation. In addition, stratum-specific statistics by using ODS Graphics.
2. Selected SAS/GRAPH and Base SAS procedures: The GPLOT procedure and SGPLOT procedure for creating line plots, scatters, histograms, area plots, etc. Different types of scatter plots, also in panels and with different layouts: the SGSCATTER procedure. GCHART procedure for making a block chart, horizontal and vertical bar charts, pie and donut charts, and star chart.
3. The LIFETEST procedure computes nonparametric estimates of the survivor functions, compares survival curves, and computes rank tests for association of the failure time variable with covariates. Nonparametric estimates of the survivor function are computed either by the product-limit method (also called the Kaplan-Meier method) or by the life-table method (also called the actuarial method). The survival distribution function (SDF), the cumulative distribution function (CDF), the probability density function (PDF), and the hazard function, including standard errors, are estimated.
4. The LIFEREG procedure fits parametric models to failure time data that can be uncensored, right censored, left censored, or interval censored. The exponential, Weibull, lognormal, and other distributions are supported. The models are equivalent to accelerated failure time models when the log of the response is the quantity being modeled. The effect of independent variables on an event time distribution is multiplicative. The estimates of parameters are made by maximum likelihood method.
5. The PHREG procedure performs regression analysis of survival data based on the Cox proportional hazards model known as multiplicative hazard model. Cox's model is used in the analysis of survival data to explain the effect of explanatory variables (including time-dependent variables) on hazard rates. The Cox proportional hazards model (semi-parametric) makes the assumption that the hazards for patient subgroups are proportional to the baseline hazard. Cox model is fitted by maximizing the partial likelihood. The CLASS statement enables the classification variables to be used, in addition to continuous variables, as explanatory variables in the analysis.
6. The LOGISTIC procedure fits logistic models, in which the response can be binary or ordinal or nominal. Logistic regression analysis is used to investigate the relationship between these discrete responses and a set of explanatory variables that can be continuous or categorical. Link function is logit function. The model is fitted by the method of maximum likelihood. Odds ratios are displayed along with parameter estimates.
Last update: RYCHTA@NATUR.CUNI.CZ (18.02.2019)
The STDRATE procedure. Metody standardizace: přímá, nepřímá a Mantel-Haenszel. Výpočet Atributivní frakce a Populační atributivní frakce. Intervaly spolehlivosti a testování významnosti rozdílů. Míry a rizika.
PLOT procedure; GPLOT procedure. Tvorba x,y a dalších grafů v grafickém režimu (GCONTOUR SGPLOT SGSCATTER). Korelační diagramy, histogramy, sloupcové grafy apod. Popis grafů os, apod. Volba typu čar, barev, ap.
LIFETEST procedure (Survival analysis - analýza přežití). Neparametrické odhady délky přežití. Kaplan-Meierova metoda a aktuárská (úmrtnostní) tabulka. Cenzorování. Funkce SDF, CDF a PDF. Volba délky intervalů času, testování odlišnosti křivek. Kreslení grafů tabulkových funkcí. Agregovaná a individuální data.
LIFEREG procedure. Parametrické odhady délky přežití. Metody odhadu parametrů. Exponenciální a Weibullovo rozdělení. Porovnání parametrického modelu s neparametrickým řešením. Agregovaná a individuální data.
PHREG procedure. Semiparametrické modelování. Coxova regrese. Odhady vlivu proměnných (numerické i nominální) na délku přežití.Transformace nominálních proměnných na designové proměnné (designová matice). Proporcionální rizika. Testování významnosti proměnných a jednotlivých kategorií mezi sebou. Metody výběru proměnných. Agregovaná a individuální data.
LOGISTIC procedure. CATMOD procedure. Binární logistická regrese. Ordinální logistická regrese. Multinomická logistická regrese. Link funkce. Pravděpodobnost, šance, poměr šancí. Transformace nominálních proměnných na designové proměnné (designová matice). Testování významnosti proměnných a rozdílů mezi kategoriemi. Testování vhodnosti kumulativního logitového modelu. Metody výběru proměnných. Agregovaná a individuální data.
