Discussion :

[cha_sas]

Bonjour,

Je suis débutante sur sas (je dois l'utiliser pour faire mes analyses pour mon rapport de stage) alors je m'excuse d'avance de ma question.
Je dois analyser l'activité de mes patients (en 0 (pas d'activité) et 1 (en activité)) en fonction de leur catégorie insee par exemple 1 : agriculteur, 2: libéral, 3 : cadres ect jusqu'à 7.
J'ai fait un test exact de fisher

Code :

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proc freq data=carac_act;
tables new_tract*new_dminsee / fisher;
run;

avec new_tract pour l'activité et new_dminsee pour leur catégorie insee.

Cependant même si c'est significatif j'aimerais savoir pour quelle catégorie c'est significatif ?
J'ai essayé
Title1 'INSEE';

Code :

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Proc Freq Data= carac_act;
table new_dminsee* new_tract / CHISQ Fisher NOCUM;
where new_dminsee='1’;
RUN;

Mais je n'obtiens pas de p-value.

J'ai aussi essayé de créer une nouvelle base de données avec les sujets dans la première catégorie et après de lancer mon programme mais même résultat!

Comment faire SVP ?
C'est assez urgent car je rends mon rapport début septembre... Merci d'avance

[Leoberthou]

Bonjour,

Ne faudrait-il pas faire une PROC logistique avec comme modèle new_dminsee=new_tract et regarder les Ods Ratio dont l'IC ne comprend pas la valeur 1?
Si cette solution te convient voici la syntaxe :

proc logistic data=Ton_jeu_de_donnees;
class new_tract(ref="") new_dminsee(ref="")/param=reference;
model new_tract=new_dminsee/link=glogit;
ods output OddsRatios=resultat;
run;

A toi de choisir en ref="" quelle catégorie tu veux utiliser en référence.
Ainsi tu récupère dans la table resultat tes ODS Ratio et l'intervalle de confiance qui correspond. Tu peux ensuite sélectionner uniquement ceux qui sont positif:

data resultat;
set resultat;
if (OddsRatioEst>1 and LowerCL>1) or (OddsRatioEst<1 and UpperCL<1) ;
run;


En espérant que ça puisse t'aider...

Léo

[Clairant]

Bonjour cha_sas,
Je pense que dans votre explication vous voulez examiner les facteurs ou déterminants qui expliquent le fait qu'un patient soit en activité ou non?
Si c'est le cas, vous pouvez utiliser les modèles à variable dépendante qualitative (probit ou logit).