接續前文, 下文有許多專有名次, 建議參考前文.
這次更多的聊聊在Clinical trail產業中, statistical programmer常用的SAS function
及procedure.
在案子開始的時候, 統計師便會根據Protocol以及SAP撰寫Mock-up shell.
一般來說, Mock-up shell基本上就是將protocol/SAP的內容, 利用表格(Table), 列表(L
isting)及圖像(Figure)的方式呈現出來.
為了順理產出 TFLs, 我們會將資料整理成便於分析的形式, 一般稱做SDTM及ADaM.
順序為: 原始資料 (Raw data) – SDTM datasets – ADaM datasets – TFLs. 原始資
料可能來自各式各樣的資料庫, 常見的有RAVE, OC等等.
接下來就來介紹一下常用的SAS function及proc:
一般最常見的資料整理步驟, 都會這邊出現, 使用方式請參考SAS support或Google:
文字處理function:
index, tranwrd, translate, strip, compress, index, substr, length, cmiss, ifc,
upcase, lowcase, propcase, put/input, repeat, reverse, cat系列 (cat, cats, ca
tx,..), prx系列 (Perl Regular Expressions, 例如prxmatch, prxchange), any系列 (
anyalpha, anydigit,…)
Detail: https://support.sas.com/publishing/pubcat/chaps/59343.pdf
數字處理function: abs, sqrt, max, min, std, sum, log, lag, dif, round, put/inp
ut, floor, ceil, nmiss, date, date/timepart, datetime, dhms, intck等等
Procedure:
大家最常用的data step 裡面常用的指令有: _null_, by, where, keep, drop, if, set
, end, by, retain, first, last, array, do…end loop等等
資料處理: append, copy, cport, compare, content, datasets, export, format, imp
ort, print, printto, sort, SQL (我個人百分之90的資料處理倚靠SQL), transpose,…
統計分析: boxplot, freq, genmod, glimmix, glm, gplot, iml, logistic, lifetest,
mcmc, means, mixed, phreq, req, report (輸出報表), sgplot, sgrender (combine
with GTL language), summary, template, univariate,…
Detail: https://support.sas.com/documentation/cdl/en/allprodsproc/63875/HTML/d
efault/viewer.htm#a003135046.htm
這篇文章稍微寫出的在臨床試驗中, 一般statistical programmer日常會使用到的SAS fu
nction及procedure, 當然每間公司使用的習慣跟作業系統會有十分大的出入, 例如SAS背
後是UNIX或者是Windows? 是EG 版本嗎? 這些都會影響每個人在使用上的習慣.
同時, 這篇文章並沒有打算詳細介紹每個function/procedure, 僅僅是拋塊磚頭, 希望可
以幫助想要進入/或剛進入這個產業, 如同五年前的我一般迷惘的每個人.
敬請各位指教.