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    Connaissances Informatiques >> Logiciel >> Logiciel de base de données >> Content
    Comment tester un des dangers Assomption proportionnelle avec SAS
    modèles danger aident les statisticiens et autres chercheurs d'évaluer les risques grâce à la compréhension des variables associées à un risque . Un type de modèle de risque , le modèle des risques proportionnels de Cox, est une forme simplifiée et spécifique de ce modèle qui repose sur une hypothèse forte : les variables associées à un risque de danger sont liés d'une manière multiplicatif ( ils se multiplient dans le modèle , par opposition à l'ajout d' ) . Avant de pouvoir utiliser un modèle des risques proportionnels de Cox , vous devez vérifier cette hypothèse. En utilisant SAS, un logiciel statistique puissant , vous pouvez facilement vérifier cette hypothèse sur vos données. Instructions
    1

    entrer les données dans SAS. Cliquez sur " Importer des données " "Fichier" et . Suivez les instructions qui s'affichent et ouvrez votre fichier de données
    2

    type " proc PHREG data = yourdata ; ». , Où " yourdata " est la matrice de données qui doit être testé . Cela indique à SAS quelles données vous allez travailler avec .
    3

    Double variables dans vos données , multipliant chacun avec le journal de temps. Pour chaque variable , utilisez la commande " nouvellevar = anciennevar * log ( temps); ». Par exemple, si vous avez une variable de salaire appelé «salaire» , entrer la commande " newsalary = salaire * log ( temps); ». Faites de même pour toutes les variables de votre ensemble de données.
    4

    type «temps de modèle * censurer (0) = yourmodel ", où " yourmodel " est l'ensemble des variables que vous souhaitez inclure dans le modèle . Cet ensemble de variables devrait inclure toutes les variables originales dans vos données, ainsi que les nouvelles variables qui ont été multipliés par le journal de temps.
    5

    Préparer le test de proportionnalité pour les nouvelles variables. Tapez " proportionality_test : newvariables d'essai; », où « newvariables " est l'ensemble de toutes les variables créées en multipliant les anciennes variables par le journal de temps. Par exemple, si vous avez deux variables dans votre étude , le salaire et l'âge, vous aurez deux nouvelles variables , newsalary et newage . Ainsi, vous devez entrer " proportionality_test : essai newage de newsalary ; "
    6

    Exécutez le test . . Tapez " fonctionner ";
    7

    Respecter les valeurs de p dans la sortie. . Les valeurs de p sont situés dans la colonne entitiled " Pr> Chi carré " . Si vous constatez des valeurs de p inférieure à 0,05 , le test échoue , c'est à dire l'hypothèse des hasards proportionnels échoue.

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