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    Par défaut PROC FREQ Binomial test

    Bonjour,

    Je souhaiterai savoir quel test SAS réalise lors d'une proc freq avec l'option binomial.

    Il semble qu'il s'agisse du test de Wald :
    The BINOMIAL option also produces an asymptotic Wald test that the proportion equals 0.5.
    Toutefois si l'on compare les résultats avec R il semblerait que ça soit un test de Wilson.

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    /* SAS */
    data ACT;
    	do i=1 to 48; ACTIVE="0"; output; end;
    	do i=1 to 1; ACTIVE="1"; output; end;
    run;
     
    /* bilatéral à 10% <=> unilatéral 5% */
    proc freq data=ACT;
          tables ACTIVE  / binomial(all level="0" p=.9) alpha=0.1;
    run;
     
    /*  Résultats */
    Binomial Proportion 
    ACTIVE = 0 
    Proportion 0.9796 
    ASE 0.0202 
     
     
     
    Confidence Limits for the Binomial Proportion 
    Proportion = 0.9796 
    Type 90% Confidence Limits 
    Agresti-Coull 0.9068 1.0000 
    Clopper-Pearson (Exact) 0.9068 0.9990 
    Jeffreys 0.9230 0.9964 
    Wald 0.9464 1.0000 
    Wilson 0.9136 0.9954 
     
     
     
    Test of H0: Proportion = 0.9 
    ASE under H0 0.0429 
    Z 1.8571 
    One-sided Pr > Z 0.0316 
    Two-sided Pr > |Z| 0.0633
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    /* R
    #bilatéral à 10% <=> unilatéral 5%*/
    prop.test(48,49,0.9,"two.sided",0.90, correct=F) #Test Khi 2, Wilson IC?
     
    	1-sample proportions test without continuity correction
     
    data:  48 out of 49, null probability 0.9
    X-squared = 3.449, df = 1, p-value = 0.06329
    alternative hypothesis: true p is not equal to 0.9
    90 percent confidence interval:
     0.9135596 0.9954339
    sample estimates:
            p 
    0.9795918 
     
    prop.test(48,49,0.9,"greater",0.95, correct=F) #Test Khi 2, Wilson IC?
     
    	1-sample proportions test without continuity correction
     
    data:  48 out of 49, null probability 0.9
    X-squared = 3.449, df = 1, p-value = 0.03165
    alternative hypothesis: true p is greater than 0.9
    95 percent confidence interval:
     0.9135596 1.0000000
    sample estimates:
            p 
    0.9795918
    Les IC de la fonction prop.test de R correspondent aux IC du test de Wilson sous SAS.

    Si on fait un test Binomiale sous R
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    #bilatéral à 10% <=> unilatéral 5%
    binom.test(48,49,0.9,"two.sided",0.90)
     
    	Exact binomial test
     
    data:  48 and 49
    number of successes = 48, number of trials = 49, p-value = 0.08877
    alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.9
    90 percent confidence interval:
     0.9068075 0.9989537
    sample estimates:
    probability of success 
                 0.9795918 
     
    binom.test(48,49,0.9,"greater",0.95) #Clopper Pearson IC
     
    	Exact binomial test
     
    data:  48 and 49
    number of successes = 48, number of trials = 49, p-value = 0.0369
    alternative hypothesis: true probability of success is greater than 0.9
    95 percent confidence interval:
     0.9068075 1.0000000
    sample estimates:
    probability of success 
                 0.9795918
    Les résultats coïncident avec les résultats de l'IC de Clopper Pearson.

    De plus si le test de SAS est un test de Wald, pour un risque alpha à 5% on retrouve des résultats contradictoires :
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    /* bilatéral à 5% */
    proc freq data=ACT;
          tables ACTIVE  / binomial(all level="0" p=.9) alpha=0.05;
    run;
     
    /* Résultats */
    Confidence Limits for the Binomial Proportion 
    Proportion = 0.9796 
    Type 95% Confidence Limits 
    Agresti-Coull 0.8831 1.0000 
    Clopper-Pearson (Exact) 0.8915 0.9995 
    Jeffreys 0.9086 0.9978 
    Wald 0.9400 1.0000 
    Wilson 0.8931 0.9964 
     
     
     
    Test of H0: Proportion = 0.9 
    ASE under H0 0.0429 
    Z 1.8571 
    One-sided Pr > Z 0.0316 
    Two-sided Pr > |Z| 0.0633
    P-valeur de 0,06 (non significative) alors que l'IC de Wald [0.94 ; 1.00] est significatif.

    Pouvez-vous m'éclairer sur le test réalisé par SAS ?

    Merci par avance.

  2. #2
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