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正态分布定量指标统计分析报表的SAS宏程序 被引量:6
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作者 邹建东 熊宁宁 +2 位作者 卜擎燕 蒋萌 刘芳 《中国临床药理学与治疗学》 CAS CSCD 2004年第7期838-840,共3页
为规范临床试验数据管理 ,简化程序并减少数据统计分析过程中的错误来源 ,我们编制了一些特定的SAS宏程序 。
关键词 临床试验 正态分布 定量指标 统计分析报表 sas宏程序
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四格表指标统计分析报表的SAS宏程序 被引量:7
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作者 邹建东 熊宁宁 +2 位作者 卜擎燕 蒋萌 刘芳 《中国临床药理学与治疗学》 CAS CSCD 2005年第3期357-360,共4页
为规范临床试验数据管理,简化程序并减少数据统计分析过程中的错误来源,我们编制了一些特定的SAS宏程序,可以直接输出临床试验四格表指标统计分析报表。
关键词 临床试验 四格表指标 统计分析报表 sas宏程序
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SAS软件在医学研究数据核查中的应用
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作者 白雪珂 张小艳 +2 位作者 路甲鹏 李希 吴超群 《中国卫生统计》 北大核心 2025年第1期137-139,144,共4页
目的使用SAS以及操作系统的“任务计划”功能实现医学研究数据实时核查。方法通过SAS直接访问数据集,对制定好的逻辑核查类型编写宏程序。结果采用自行编制的SAS宏程序及其调用实例、SAS设置邮件发送和操作系统自动化运行SAS,完成缺失... 目的使用SAS以及操作系统的“任务计划”功能实现医学研究数据实时核查。方法通过SAS直接访问数据集,对制定好的逻辑核查类型编写宏程序。结果采用自行编制的SAS宏程序及其调用实例、SAS设置邮件发送和操作系统自动化运行SAS,完成缺失值以及异常值的核查。结论当前研究所提供的SAS宏程序和系统设置,可帮助医学研究实现简单的数据核查功能,保证研究数据质量。 展开更多
关键词 sas宏程序 数据核查 定时任务
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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 被引量:1
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作者 王雨萌 孙瑞华 +2 位作者 黄傲 徐凯 李欢 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2016年第4期712-714,716,共4页
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... 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,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。 展开更多
关键词 统计分析报表 sas宏程序 临床试验 单因素 sas软件 统计报告 计数资料
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临床试验中定性指标统计分析报表的SAS宏实现 被引量:1
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作者 徐凯 孙瑞华 +6 位作者 李欢 郭锐敏 肖畅 虞康达 吴婉玲 黄傲 王雨萌 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2017年第5期836-838,共3页
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... 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. 展开更多
关键词 统计分析报表 sas宏程序 临床试验 统计分析软件 统计分析报告 sas软件 程序功能 统计报表
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两组率同为100%或0%时率差置信区间估计的SAS实现 被引量:1
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作者 黄耀华 唐欣然 +1 位作者 段重阳 陈平雁 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2017年第1期11-14,共4页
目的通过SAS编程实现两组事件发生率均为0%或100%时率差置信区间的估计。方法针对事件发生率均为100%或0%时率差置信区间的估计问题,采用SAS9.4编程,使置信区间估计的Miettinen Nurminen法、Newcombe-Wilson法及校正New combe-Wilson法... 目的通过SAS编程实现两组事件发生率均为0%或100%时率差置信区间的估计。方法针对事件发生率均为100%或0%时率差置信区间的估计问题,采用SAS9.4编程,使置信区间估计的Miettinen Nurminen法、Newcombe-Wilson法及校正New combe-Wilson法等三种方法得以实现,并通过实例进行说明。结果所编程序实现了三种方法的置信区间估计,便于专业和非专业人员使用。实例中两组样本量分别为59,56,结果两组事件发生率均为100%,三种方法的95%置信区间:Miettinen Nurminen法为[-6.16%,6.47%];Newcombe法为[-6.11%,6.42%];校正Newcombe法为[-7.62%,8.00%]。结论本文所提供的SAS宏程序可以简便地实现两组事件发生率均为0%或100%时三种常用的率差置信区间的估计方法。 展开更多
关键词 率差置信区间 sas宏程序 Newcombe法 Miettinen Nurminen法
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