基于SAS/AF的肿瘤临床试验有效性分析的可视化与自动输出

目的 探讨肿瘤临床试验中有效性统计分析的可视化.方法 该研究基于SAS图形模板语言(GTL)构建后端宏程序,利用SAS/AF模块构建前端用户界面并调用基于GTL的SAS宏程序,实现了肿瘤临床试验中常见有效性统计分析的可视化以及自动化输出.因为SAS是临床试验的推荐程序,因此SAS软件的可视化对于临床试验研究有较好的应用...     

单因素多水平临床试验定量指标统计分析报表的SAS宏实现

正SAS软件输出的统计结果多而复杂,常需要人为将统计结果复制粘贴到统计报告相应位置上,这一过程耗时耗力且容易出错。为此,可根据需要编制相应的SAS宏程序,直接生成针对各种类型资料的统计分析报表。以往对于成组计量或计数资料的统计分析报表的SAS宏程序已经有了一定的探讨~([1-2]),本文主要介绍单因素多水平临床试验定量指标统计分析报表自动实现的SAS宏程序。资料与统计方法     

SAS/AF模块在临床试验统计分析计划书自动化输出中的应用

<正>统计分析系统(statistical analysis system,SAS)因其编程方式灵活、模块齐全、数据加工及统计分析能力强大,在医药、金融、理工科等诸多领域广泛运用,但对于利用SAS/AF模块开发界面并编制成屏蔽复杂代码仅通过点击操作即可完成一系列复杂功能的研究在国内报道较少。统计分析计划书是临床试验中的重要文件,手工制作统计分析计划书不仅容易出错,还难以做到标准化。本文以开发临床试验统计分析计划书自     

CMH统计分析方法在Stata中的实现

CMH统计分析(Cochran-Mantel-Haenzsel Statistics)在医学科研过程中越来越受到重视,尤其广泛应用于单或多中心临床试验列联表资料的统计处理.它根据r×c表格中行变量与列变量的属性不同,给出三种检验统计量[1].目前权威的统计软件中,SAS可以实现这个功能,但是Stata软件尚未提供多中心列联表统计分析的相应命令模块,给医学科研工作造成了一定的困难.     

SAS和LISREL软件在结构方程模型运算中的比较

目的通过对比SAS和LISREL软件在结构方程模型运算过程中的程序特点和结果差异,为结构方程模型应用者提供参考。方法运用SAS和LISREL,采用Monte Carlo数据模拟实验对预设模型进行分析。结果 SAS和LISREL对同一参数和统计量的输出结果相同;LISREL输出了更加丰富的拟合指数,并能提供较为直观形象的含有路径系数的路径图;SAS的编程语句直观明了,更易被具有计算机编程基础或者专业统计分析人员所掌握。结论应用者可按照自身专业背景和对两个软件使用的熟练程度灵活选择两种软件。     

临床试验中定性指标统计分析报表的SAS宏实现

<正>SAS软件是业界公认的一款统计分析软件,在临床试验的统计分析中应用十分广泛。应用其强大的宏程序功能,可以高效快捷地实现报表的自动化输出,使统计结果直接生成Word统计报表,避免了以往手工粘贴统计结果出现错误的问题~([1-2])。根据统计分析报告中常用的格式,本文将编写一套较为通用的定性指标(结果变量有序或者无序)的统计分析SAS宏程序。资料与统计方法根据统计学原理,常用频数、百分比/构成比等指     

Stata 的曲线拟合

Ｓｔａｔａ是一个用于分析和管理数据的功能强大又小巧玲珑的实用程序,由美国计算机资源中心(ＣｏｍｐｕｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅＣｅｎｔｅｒ)研制。它同时具有数据管理、统计分析、绘图、矩阵计算和程序语言的特点,又在许多方面别具一格,加之操作灵活、简单,越来越受到人们的欢迎和重视。本文介绍如何用Ｓｔａｔａ拟合曲线。曲线拟合是反映两变量间量变关系的重要手段。Ｓｔａｔａ统计软件提供了3种曲线的拟合,另外给用户提供了一个开发的空间,用户可根据自己的需要进行程序设计,结合Ｓｔａｔａ提供的绘图功能,用户可得到精美的拟合图(本文…     

Tagsets.ExcelXP语句在SAS导出到Excel的方法应用

正SAS系统被誉为专业的统计分析标准软件之一,具有强大的数据处理和数据分析功能~([1-4])。当有的用户在操作系统平台上没有安装SAS软件时,传递和共享SAS数据或报表时会存在困难。Microsoft excel是在平时办公中运用十分广泛的数据处理和分析软件~([5]),为更加有效地实现SAS数据或报表的传递和共     

第十七讲Stata软件在医学研究中的应用

Stata软件是由美国计算机资源中心研制 ,同时具有数据管理、统计分析、统计绘图、矩阵运算和编程等功能的统计分析软件包[1,2 ] ,适用于Windows、Macintosh和Unix操作系统 ,目前的最新版本是 8.0。1.Stata软件的特点 :(1)程序容量较小 ,对计算机要求不高 ,适用面广 ,操作简单 ,用户界面友好 ;(2 )数据管理功能强大 ,可以非常方便地在各软件之间交换数据 ;(3)统计分析方法齐全 ,能满足日常科研工作的需要 ;(4 )计算结果输出形式简洁 ,与目前教科书上的表达形式相类似 ,便于实际工作者理解和在较短时间内掌握 ;(5 )所绘统计图形非常精美 ,并…     

《医学统计方法与SAS应用技巧》一书出版发行

该书介绍了医学统计的基本方法和国际上通用的统计分析系统(简称SAS)软件包的应用技巧。重点介绍医学试验设计和方差分析以及如何简易、成功地使用SAS软件分析医学试验数据。内容不仅包括医学试验设计,常用和多元统计分析方法的概况,具体应用实例,相应的SAS引导程序     

PASS软件实现临床试验中非劣效、等效和优效性检验的样本量估算

用PASS 11软件对非劣效、等效和优效性设计的临床试验进行样本量估算,并与SAS软件运行结果进行比较,探讨PASS 11软件在临床科研中计算样本量的实用性和准确性,为科研工作者在临床试验设计阶段进行科学的样本量估算提供帮助。     

SAS软件在人体生物等效性研究试验设计中的应用

人体生物等效性研究是新药临床试验的主要内容之一,具有取样点多、取样间隔短的特点,如何避免取样时间点的重叠,保障试验的有序进行,确保数据的可靠,是我们在进行该类试验时必须首要考虑的问题。本文通过临床试验设计的一个具体例子,介绍如何利用著名数据分析软件SAS,简便、快速、准确的生成相应的试验时间安排表,包括受试者服药时间与分组信息表、受试者取血点时间安排表与护士抽血点时间安排表等。     

空气污染人群健康影响监测信息系统在线统计分析功能的设计与实现

目的实现空气污染人群健康影响监测信息系统的在线统计分析功能,实时获取数据分析信息。方法采用描述性统计方法并结合后续时间序列分析、多元回归分析,利用SQL语言和可视化工具,基于数据库软件在监测系统中实现在线统计分析。结果在线生成空气污染暴露和人群健康数据的基础统计表和汇总统计表;在线生成数据趋势图并通过连接数据库进行交互;在线生成可直接导入R语言、SAS或SPSS软件进行分析的对接表。结论空气污染人群健康影响监测信息系统可实现在线统计分析功能,为使用者提供实时的数据分析结果。     

S-PLUS＇——统计分析与数据挖掘技术的完美演绎

开发——其核心开发语言S-语言诞生于贝尔实验室，与Unix、C＋＋具有相同“父母”；认证——两大通过FDA认证的统计分析软件之一（另一为SAS）;价格——性价比最高的统计分析与数据挖掘软件。     

SAS ODS及RTF标记语言在临床试验规范化统计报表输出中的应用

SAS系统(Statistical Analysis System,SAS),将世界领先的数据仓库技术、数据分析技术和传统的商业智能(Business Intelligence,BI)完全整合成大型模块化信息系统.其因完善的功能而被公认为国际上标准的数据管理和统计分析软件之一.在新药临床试验中,SAS已成为数据管理及统计分析的首选工具.     

一本临床医生看得懂、用得上的统计书——《临床医学研究中的统计分析和图形表达实例详解》

该书分为预备篇、统计分析篇和统计绘图篇。预备篇:介绍了统计学基本知识、统计方法的选择和如何采用EpiData或SPSS建立数据文件;统计分析篇:以SPSS18中文版软件,结合实例介绍了计量资料、计数资料、生存资料和诊断试验中的统计分析;统计绘图篇:在国内首次介绍     

定性指标的SAS统计分析报表--SAS软件在新药临床试验统计分析中的应用(一)

美国著名软件ＳＡＳ有极其强大的统计分析功能 ,因此 ,国内外很多统计学专业人士采用ＳＡＳ对新药临床试验的数据进行数据管理和统计分析 ,但是 ,由于其统计输出结果很多 ,内容十分丰富。我们常要从ＯＵＴＰＵＴ中用人工的方法挑出所需要的结果 ,工作十分麻烦 ,而且容易产生错误。为了输出一个简明的新药临床试验统计报表 ,现在给出ＳＡＳ程序 ,直接由ＳＡＳ系统产生最终的统计分析报表 ,不需要任何人为的中间加工处理。在新药临床试验中 ,我们观测的指标有不同的类型 ,如定量指标、等级指标、定性分类指标。本文给出定性指标的ＳＡＳ统计分…     

广义估计方程在交叉设计等级资料分析中的应用

目的：探讨广义估计方程在交叉试验等级资料中的应用，为临床试验交叉设计资料的正确分析提供方法学参考。方法：采用SAS软件包的GENMOD过程拟合模型，并以某治疗精神分裂症药物临床试验资料进行实例分析。结果：获得了各参数及其标准误的估计值，并可以对各因素进行直观的解释。结论：广义估计方程可以根据需要纳入如中心、年龄、性别、基线值等协变量进行分析，同时对缺失数据处理具有较好的稳健性，是处理交叉设计中等级资料的有效分析方法。     

临床试验评价的ROC分析方法

目的探讨新药临床试验效果的评价问题,给出一种新的统计分析方法。方法基于ROC分析给出多变量ROC模型,采用有序logit联系函数,利用SAS软件进行参数估计,得到有协变量及交互作用情况下的ROC曲线方程及曲线下面积。结果采用文中给出的方法,可以有效地扣除协变量的影响,用ROC曲线直观地评价药物之间的差别和作用。结论本文提供的方法能够更有效地对临床试验做出客观和准确的评价。     

S-Plus统计软件在流行病学数据整理过程中的应用

S-Plus软件(以下简称S-Plus)是由美国MathSoft公司开发的一种统计软件,其统计功能基于S高级语言,是全球公认的三大统计软件(SPSS、SAS、S-Plus)之一,主要用于数据挖掘和统计分析,其统计作图功能也非常强大[1].