Proc tabulate 过程在临床试验统计报告中的应用

摘要　针对统计人员在新药临床研究中统计报告提高质量和速度工作中存在的一些问题,本文提供了应用PROC TABULATE 过程和ODS 功能直接制表的详细程序,相关统计专业人员可以结合工作上的需要,应用SAS 程序可以正确快速的完成统计报告。
关键词　临床研究;统计报表;TABULATE;SAS
中图分类号: R969
文献标识码: A
文章编号: 100922501 (2005) 1221434203
如何快速而准确的撰写统计分析报告,一直是统计人员倍感吃力的事,在多中心新药临床研究中,大多数统计人员均采用SAS 软件来制作统计分析报告,SAS 统计软件有着极其强大的统计分析功能,但由于其输出结果内容十分详细,我们不得不采用人工的方法从OUTPUT 窗口中挑选出所需的结果,工作过于机械麻烦,并且在数据转出转入过程中也极容易产生错误,直接影响统计分析报告的质量。就目前国内的文献中,直接利用SAS 软件制作统计分析报告的文章,内容均涉及宏、ODS 功能、统计量名称和相关计算机语言,程序过于复杂,让统计人员熟练掌握有些困难,故对其应用也不够充分。其实,SAS 软件中的TABULATE 过程,提供了简单却功能强大的报表制作方法,可对定性资料和定量资料同时绘制统计报表,再利用SAS 系统中的ODS 功能即可将描述性结果输出,其语法简单,统计人员可以迅速上手,在工作过程中可达到事半功倍的效果。
1 　实例与程序
例如,在一个Ⅲ期多中心双盲的临床研究试验中,如需分析受试者的性别、病情、年龄等基本资料,最后形成统计分析报告(表1) 。
表1 　一般资料
                                          FAS                     PPS
                       项目
                                          A 组B 组              A 组B 组                                     
                                           
性别              男( %)
                    女( %)
病情              中( %)
                    重( %)
年龄              mean
                       std
                       min
                       max
                    median
　　为了直接利用SAS 得到这个统计表,编写如下的SAS 程序:
/* 输出路径*/
ods rtf file = ”e : \ fas. doc”;
/* 建立名为fas 的临时数据集*/data FAS ;
/* 导入数据库*/set DRUG;
/* 将注释去掉即可得出PP 数据集的统计分析结果*/
* if FINISH = 2 then delete ;
/* 调用tabulate 制表过程*/proc TABULATE data = fas ;
/* 用class 关键字定义分类的变量,分类变量应是只有几个数值的定类变量*/clas s sex degree group ;
/* 用var 关键字声明分析的变量*/var age ;
/*label 用于汉化表格的页维、行维、列维标题*/
label sex = ’性别’degree = ’病情’age = ’年
龄’;
/* 对性别、病情进行频次、频次的百分比的运
算,逗号’,’用于分隔行维和列维*/
table ( sex degree) 3 (n colpctn) ,group ;
/* 计算年龄的平均值、标准差、最小值、最大
值和中位数,有兴趣的人可以尝试下table age ,group
* (mean std min max median) ,可以出现另一种表格*/
table age 3 ( mean std min max median ) ,
group ;
/* keylabel 可将统计量的关键字用汉字或英文
字母加以说明,其语句应写在table 语句下*/
keylabel N = ’例数’ColPctN = ’百分比’;
/* 提交运行*/run ;
/* 关闭ODS 系统*/quit ;
ods rtf clo se ;
2 　结果
将以上SAS 程序提交SAS 系统,运行成功后,得到的结果如下表(表2) 。
通过对单元格进行复制粘贴,可得出表1 左边的统计分析表格,将注释去掉,分析PP 数据集,即可得出右边的统计分析表格。其中sex 为性别(1 = 男性2 = 女性) ,group 为组别(1 = 试验组2 = 对照组) ,degree 为病情程度(1 = 中度2 = 重度) ,age 为年龄,finish 为完成试验与否(1 = 完成2 = 未完成) ,假定数据集为drug。
表2 　SAS 系统运行成功后数据
                                                      group
                 项目            
                                            1                       2
 性别
   1 　  例数(百分比)         58 (56. 31)       64 (62. 14)
   2 　  例数(百分比)         45 (43. 69)       39 (37. 86)
病情
  2 　   例数(百分比)         84 (81. 55)       79 (76. 70)
  3 　   例数(百分比)         19 (18. 45)       24 (23. 30)
年龄　  Mean                   40. 80                41. 68
　        Std                      14. 82                15. 76
　        Min                      18. 00                18. 00
　        Max                     65. 00                65. 00
　        Median                40. 00                42. 00
3 　讨论
Proc tabulate 过程可对统计报告中各种数据类型的描述性部分进行制表,其复制粘贴过程快捷有效,既为申报争取了宝贵的时间,也为高质量的统计报告提供了保证。但另一方面由于它无法对验证性部分制表,也显示其一定的局限性,另外,由于在复制粘贴过程中,没有对表格中的内容进行检查,故未在盲态审核中检查出来的错误,也很容易带进统计分析报告中,这就需要统计人员进行仔细的检查,避免犯低级错误影响统计报告的质量。
参考文献
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