欢迎关注，SAS茶谈！
在临床试验中，样本率作为试验有效性终点的情形，并不少见。在这种情况下，除了需要计算样本率之外，一般还需要计算率对应的95%可信区间。
这篇文章介绍，如何利用SAS输出样本率的可信区间，文章末尾附有精确概率法（Clopper-Pearson method）计算可信区间的完整代码。
1. 率的计算
率，指在一定范围内某现象实际发生数 与 可能发生该现象的总数之比，常用于说明某现象发生的频率或强度。
计算率的数据为分类资料。通常为二分类资料，例如，生存和死亡，发病与不发病等。当然，也会遇到多分类资料，例如肿瘤试验中CR、PR、PD与SD。
对于多分类资料，通常会转化为二分类资料进行处理，例如，CR和PR转化为缓解，PD和SD转化为未缓解。
如果不将多分类数据转化为二分类，SAS中也有选项指定用于计数的那一个分类。不过，SAS选项无法处理多个分类合并成单个分类的情况，对于这种情况还是需要转化为二分类数据。具体实现细节，这里就不赘述。
2. 率的可信区间
参考《医学统计学》（第三版，陆守曾、陈峰主编），计算率的可信区间常用2种方法，正态近似法和精确概率法。
正态近似法，也称Wald Confidence Limits。当样本量n足够大，且样本率 p 和 (1-p) 都不太小时，如np和n(1-p)均大于5时，样本率p的抽样分布近似正态分布。具体公式介绍可以参考SAS文档，SAS Help Center: Wald Confidence Limits。
精确概率法，也称Exact (Clopper-Pearson) Confidence Limits。当样本量太少时，使用正态近似法计算的可信区间范围可能超过[0, 1]，这样的结果显然是错误的。在这种情况下，应使用精确概率法。Clopper和Pearson于1934年提出了这种方法，具体公式介绍可以参考SAS文档，SAS Help Center: Exact (Clopper-Pearson) Confidence Limits。
SAS默认输出以上2种可信区间。
在临床试验统计分析中，率的可信区间一般都要求使用精确概率法 (Clopper-Pearson method)。
3. 率的可信区间的SAS实现
3.1 基础实现
我以《医学统计学》中的例题为例，进行演示，该例题应用的是正态近似法：
通过题干可以知晓，抽取的144人中，阳性人数为13，阴性人数为131，构建数据集如下，0表示阳性，1表示阴性：
data tmp1;
do i = 1 to 13;
aval = 0;
output;
end;
do i = 1 to 131;
aval = 1;
output;
end;
drop i;
run;
在SAS中计算率的可信区间，使用的是FREQ过程步中，tables语句中的binomial选项，默认输出Wald和Exact可信区间。
proc freq data = tmp1;
table aval/ binomial;
run;
运行的结果如下，其中Wald可信区间与教科书中正态近似法的结果一致。
也可以通过binomial选项中的子选项cl =，控制输出具体的可信区间：
proc freq data = tmp1;
table aval/ binomial(cl = wald exact);
run;
结果与默认输出一致：
3.2 指定用于计数的分类（level =）
从上面输出结果可以看出，率的计算都是基于aval = 0。这是因为Freq过程步计算率时，都是以默认排序排在首位的那一类别进行计算的。这时候，如果想要计算“阴性率”的可信区间，如何处理呢？
简单直接的方法是，用0来表示阴性、1来表示阳性，这样FREQ默认输出就是“阴性率”的可信区间，具体代码不再举例。
另一个方法，就是使用binomial中的level =选项，指定需要计数的那一个类别。level =选项，后面可以接数字，表示指定分类的位序；也可以接字符，表示指定分类的名称。
例题中的“阴性率”可以这样实现：
**level = level-number;
proc freq data = tmp1;
table aval/ binomial(cl = wald exact level = 2);
run;
**level = "level-value";
proc freq data = tmp1;
table aval/ binomial(cl = wald exact level = "1");
run;
上面两段代码输出结果相同，都是使用 aval = 1作为计数的分类。不过，在应用时，建议使用字符名称，因为位序数字可能与变量值相同，因而造成误导。
3.3 分类缺失，如何处理？(Weight)
如果收集到的数据，阳性率为0，即数据集中aval的值全部为1。这种情况下阳性率的可信区间如何计算？
data tmp2;
do i = 1 to 144;
aval = 1;
output;
end;
drop i;
run;
因为原始数据中并没有aval=0这一取值，所以需要一种方法把“分类 0”表示出来。
这个可以依靠频数计数的方法实现。
频数计数时，需要补全缺失类别，可以通过Means过程步preloadfmt选项，也可以通过Dummy数据集的方法实现，具体可以参考：SAS编程：频数汇总时如何处理分析分组种类不全的情况？。
推荐使用preloadfmt选项：
proc format;
value aval
0 = 0
1 = 1
;
run;
proc means data = tmp2 nway completetypes;
format aval aval.;
class aval / preloadfmt order = data;
var aval;
output n = count out = count(drop = _:);
run;
结果如下：
整理成频数表的形式之后，“分类 0”就表示出来了。然后，通过Weight语句将计数的Count变量作为FREQ过程步分析时的权重。
这里有一点要注意，FREQ过程步，也是默认忽略频数为0 的类别，若将其纳入分析需要使用zeros选项，即weigth count / zeros;, 具体参考SAS Help Center: WEIGHT Statement。
proc freq data = count;
table aval/ binomial(cl = wald exact level = "0");
weight count / zeros;
run;
结果如下：
这样，即便缺失、样本率为0的类别，也是可以计算出可信区间的。
4. 可信区间输出到数据集
以上计算的可信区间结果都是输出到SAS Results界面，而为了生成Efficacy Table，需要将可信区间结果输出到数据集中。
过程步运行结果输出到数据集，通常有两种做法。第一，在过程步中，使用Output语句；第二，使用ods语句进行输出。两者输出结果的展现形式，略有不同。
4.1 Output语句
为了输出tables语句中的binomial选项的结果，output语句中，也需要添加选项binomial。具体语法参考SAS Help Center: OUTPUT Statement。
proc freq data = count;
tables aval/ binomial(cl = exact level = "0");
weight count / zeros;
output out = cl binomial;
run;
输出的数据集和Results的如下：
数据集中红色方框里的两个变量，就是对应可信区间的上下限，小数位数保留略有不同。每个变量的Label都会描述变量的含义，很容易辨识。与Result内容相比，Ouput语句输出的数值没有Format，以原始数据的形式进行展示。
4.2 ods output语句
SAS过程步输出到Results中的内容，都是有具体的名称，可以通过ods output将具体名称的内容输出到数据集。
查看Results内容的具体名称，通常也有2种方式。
第一，从SAS官方文档中查询。例如，FREQ过程步中，对应的binomial选项输出内容名称如下（来源：SAS Help Center: ODS Table Names）
第二，也可以用ods trance on;进行查询输出内容的名称。
ods trace on ;
proc freq data = count;
tables aval/ binomial(cl = exact level = "0");
weight count / zeros;
run;
ods trace off;
以上程序运行之后，就可以从Log中查看Results中输出内容的名称：
知晓内容名称后，就可以使用ods output将对应内容输出到数据集：
*ods trace on ;
ods output BinomialCLs = cl;
proc freq data = count;
tables aval/ binomial(cl = exact level = "0");
weight count / zeros;
run;
ods output close;
*ods trace off;
运行结果如下，上下限的数值以6.4的Format进行展示，与Results中显示一致。
输出到数据集之后，具体如何处理成Table中的显示，这里就不过多讲了。
最后，附上用于计算精确概率法可信区间的完整代码：
**Raw data, 0=Positive, 1=negative;
data tmp;
do i = 1 to 13;
aval = 0;
output;
end;
do i = 1 to 131;
aval = 1;
output;
end;
drop i;
run;
**Count frequency;
proc format;
value aval
0 = 0
1 = 1
;
run;
proc means data = tmp nway completetypes;
format aval aval.;
class aval / preloadfmt order = data;
var aval;
output n = count out = count(drop = _:);
run;
**Get exact 95% CI for the proportion of positive;
*ods trace on ;
ods output BinomialCLs = cl;
proc freq data = count;
tables aval/ binomial(cl = exact level = "0");
weight count / zeros;
run;
ods output close;
*ods trace off;
总结
以上就是SAS中获取率的可信区间的所有过程，文章先是介绍率以及率对应的可信区间，接着介绍SAS中实现过程。SAS编程中需要考虑，计数分类的指定，以及计数分类缺失的处理。最后，介绍将过程步计算的结果输出到SAS数据集的2种方式。
临床试验中通常会涉及多个试验组，实际应用可能还需要使用By语句进行分组处理。对应的Means过程步中，试验组作为分组变量也需要preloadfmt选项补全可能缺失的分组，这里不进一步补充了。
若试验组涉及汇总组的处理，可以参考SAS编程：生成Table时，汇总组(Total)组如何处理？，这里也不进一步探讨。
感谢阅读， 欢迎关注：SAS茶谈！
若有疑问，欢迎评论交流！
