如何用SAS实现Newcombe
时间: 2024-02-19 17:03:58 浏览: 24
Newcombe方法是一种用于比较两个比例差异的方法,它可以用SAS进行实现。下面是一个简单的SAS代码实现Newcombe方法的例子:
```
data input;
input group $ count;
datalines;
A 45
B 60
;
proc freq data=input;
tables group / binomial;
run;
data newcombe;
set freq;
if group = 'A' then do;
other = 'B';
diff = binomial('diff', count, count + 1, .5) - binomial('diff', count, count, .5);
lower = binomial('quantile', count, count + 1, .025) - binomial('quantile', count, count, .025);
upper = binomial('quantile', count, count + 1, .975) - binomial('quantile', count, count, .975);
end;
else if group = 'B' then do;
other = 'A';
diff = binomial('diff', count, count + 1, .5) - binomial('diff', count, count, .5);
lower = binomial('quantile', count, count + 1, .025) - binomial('quantile', count, count, .025);
upper = binomial('quantile', count, count + 1, .975) - binomial('quantile', count, count, .975);
end;
run;
```
在这个例子中,我们首先创建了一个名为input的数据集,其中包含了两个组别A和B的样本数量。然后使用PROC FREQ过程计算了每个组别的比例,并将结果保存在freq数据集中。最后,我们使用数据步骤来计算Newcombe方法所需的差异、下限和上限,并将结果保存在newcombe数据集中。
需要注意的是,这只是一个简单的例子,实际上,根据数据的不同,可能需要进行更复杂的计算和处理。同时,为了准确计算Newcombe方法,需要满足一定的前提条件,比如样本数量足够大、两个组别的比例差异不太大等等。因此,在应用Newcombe方法时,需要谨慎处理数据和解读结果。