4. Crearea schimbării de la linia de bază la 1 an

oldsa

5. Construiți date transversale și multiple de înregistrare/subiect din datele clinice.
Creează:

  • ca5vax.sd2 Vars transversal
  • ca5vbx.sd2 Vars trimestrial

6. Combinați datele clinice și de bază (pentru a obține vârsta și sexul)

7. Creați anotimpuri comune pentru datele lipidice și estimați diferențele sezoniere ale TC. (utilizați MEANS și PROC MIXED)

8. Combinați datele dietetice și lipidice de 24 de ore în ferestre (-21 zile până la +14 zile) și creați date dietetice cu variabilele trimestriale lipidice (creează n3x.sd2)

9. Creați o dietă simplă medie de 24 de ore pe trimestru de lipide (creați n3x1.sd2)

10. Creați estimări BLUP ale aportului trimestrial de lipide din dieta de 24 de ore

11. Combinați datele de activitate de 24 de ore și lipide în ferestre (-21 zile până la +14 zile) și creați date de activitate cu variabilele trimestriale lipidice (creează a4x.sd2)

12. Creați o activitate simplă medie de 24 de ore pe trimestru de lipide (creați a4x1.sd2).

13. Combinați datele despre greutatea clinicii în Windows (-21 zile până la +14 zile) și creați date despre greutate cu variabile ale trimestrului lipidic (creează c5x.sd2)

14. Creați IMC mediu simplu și greutate pe trimestru de lipide (creați c5x1.sd2).

15. Combinați lipidele, vârsta, sexul, dieta, greutatea și activitatea într-un set de date longitudinale. (Creează setul de date aa1x.sd2)

16. Selectați subsetul de date cu înregistrări complete. (Creează setul de date aa1ax.sd2)

17. Model mixt pentru a testa amplitudinea și faza efectului sezonier asupra lipidelor

Oferim exemple care servesc drept model de programe pentru construirea seturilor de date adecvate pentru analize tipice. Exemplele folosesc seturi mici de date preluate din studiul Sezonului (corespunzător numerelor ID 1-25). Permisiunea de a accesa datele complete ale studiului sezonului poate fi solicitată de la Dr. Ira Ockene. Pentru a beneficia de aceste exemple, trebuie să aveți un computer,

  • WIN95/NT
  • Versiunea SAS 6.12
  • NETSCAPE 3.0 (sau mai mare).

Programele sunt concepute pentru a fi utilizate interactiv și modificate cu datele de testare. După ce programul modificat funcționează, utilizați-l pe datele reale ale sezonului. Înainte de a începe dezvoltarea și testarea programului, vă sugerăm să copiați (făcând clic pe datele de testare) toate datele de testare pe computerul dvs. pentru utilizare (puneți-le în C: \ temp \ test). Apoi, cu SAS și Netscape deschise, tăiați și lipiți programele SAS de la Netscape la SAS și rulați-le.

Seturi de date de testare SAS de bază

Testați setul de date SAS

Descriere (ID = 1-25)

Date de activitate de 24 de ore
Activitate 24 de ore și Qtrs lipidice
24-Hr Ave Lipid Qtr Activity

Date de bază ale chestionarului

Date clinice
Clinică- Varsuri transversale
Clinica- Vars trimestrial
Clinica cu Qtrs lipidice
Clinic Ave Lipid Qtr Wt/BMI

Date de dietă 24 de ore (fără înșelăciuni)
Dieta de 24 de ore cu Qtrs lipidice
Dieta Qtr cu lipide Ave de 24 de ore

Chestionar de un an

Datele chestionarului de 1 an

Date combinate de analiză

Analiza sinusului lipidic/cosinusului

Lipide, dietă și activitate 24 de ore, IMC, vârstă și sex (date complete)

Analiza sinusului lipidic/cosinusului cu indicator complet de date

Lipide, dietă și activitate 24 de ore, IMC, vârstă și sex (date complete) și # lipide complete/Covariate

1. Variabile de subsetare

Fiecare set de date SAS conține multe variabile. Primul pas al unei analize este să selectați variabilele pe care doriți să le includeți. Variabilele sunt selectate prin includerea lor într-o declarație Keep.

2. Crearea de variabile noi

Deși s-au făcut eforturi pentru ca seturile de date de bază să aibă variabile utile pentru analiză, în unele cazuri, vor trebui create noi variabile. Deoarece ar putea exista diferențe ușoare în definițiile variabilelor între investigatori, includem cod standard pentru crearea de variabile noi. Feedback-ul și completările sunt binevenite, astfel încât analizele efectuate de diferiți anchetatori să fie coerente. Programele de aici sunt destinate să conțină cod pentru variabilele create „de rutină”.

3. Combinarea datelor de bază și de 1 an pentru utilizare în PROC MIXED

Notă 1. Obținerea mediilor pentru un subiect

Obținem măsuri medii pentru un subiect luând media simplă a tuturor măsurilor eligibile pe un subiect. Acest lucru implică faptul că dacă sunt disponibile 3 măsuri pe un sfert și o măsură este disponibilă pe un alt trimestru, media este totalul celor 4 măsuri împărțite la patru. Nota 2. Crearea variabilelor sinusoidale și cosinusului pentru a detecta amplitudinea estimată și faza efectului sezonier pe un an.

Creăm variabile pentru sinus și cosinus convertind datele de colectare a sângelui pentru măsurarea lipidelor în radiani de la 1 ianuarie a unui an. Codul pentru a crea cele două variabile este după cum urmează: Cod SAS. Notă 3. Criterii pentru datele complete de variabilă

Considerăm că datele covariabile sunt complete pentru un sfert pentru un subiect, dacă există o măsură validă a IMC, dietă (24 ore Kcal) și activitate (MET de veghe total). Folosind aceste criterii, avem nevoie ca toate cele trei măsuri să fie prezente timp de un sfert cu o măsură lipidică. Subiecții au fost incluși în analiză în funcție de numărul de trimestre cu date covariabile complete, așa cum s-a indicat mai sus. Adăugarea mai multor covariabile va duce la diferite subseturi de subiecte.