SAS Super FREQ

## Re: Percentage of responders for difference between two groups and placebo

Many different types of tests use the chi-square distribution and can be called chi-square tests. The overall test of any differences among the Dosegroup levels that appears in the Type 3 tests table is one such. The pairwise comparisons in the Differences of Least Squares Means table are, as labeled, large-sample Z tests which use the normal distribution. But the same p-value results from an equivalent chi-square test (with 1 df) that could be produced by simply squaring the Z statistic.

Lapis Lazuli | Level 10

## Re: Percentage of responders for difference between two groups and placebo

Please see another solution. It is just for one group and should be calculated for all:

``````data test;
input DoseGroup \$ Response \$ @@;
label DoseGroup  ='Group'
Respond  ='Respond';
datalines;
Placebo Y Placebo N Dose1 Y Placebo Y
Placebo N Placebo N Dose2 Y Placebo Y
Dose1 Y Dose1 N Dose1 Y Placebo Y
Dose1 Y Dose2 Y Dose1 N Dose1 Y
Dose1 Y Dose2 Y Dose1 N Dose1 Y
Placebo N Placebo N Dose1 Y Dose1 Y
Dose2 Y Placebo Y Dose2 Y Dose2 N
Placebo N Dose2 Y Dose2 N Dose2 N
Dose2 N Dose2 N Placebo Y Dose2 Y
Placebo N Placebo N Dose1 Y Dose1 Y
Dose2 Y Placebo Y Dose2 Y Dose2 N
Placebo N Dose2 Y Dose2 N Dose2 N
Dose2 N Dose2 N Placebo Y Dose2 Y
Placebo Y Placebo N Dose1 Y Placebo Y
Placebo N Placebo N Dose2 Y Placebo Y
Dose1 Y Placebo Y Dose2 N Dose1 Y
Dose1 N Dose1 N Dose2 Y Dose1 Y
Dose1 Y Dose2 Y Dose1 N Dose1 Y
Dose1 Y Dose2 Y Dose1 N Dose1 Y
Dose1 Y Dose2 Y Dose1 N Dose1 Y
Dose1 N Placebo N Dose2 Y Dose1 Y
Dose2 Y Dose2 Y Placebo Y Dose2 N
Placebo Y Placebo N Dose1 Y Placebo Y
Placebo N Placebo N Dose2 Y Placebo Y
Dose2 Y Placebo Y Dose2 N Placebo Y
Dose1 Y Placebo Y Dose2 N Dose1 Y
Dose1 N Dose1 N Dose2 Y Dose1 Y
Dose1 N Placebo N Dose2 Y Dose1 Y
Dose1 Y Placebo Y Dose1 N Dose1 Y
Dose1 Y Placebo Y Dose1 N Dose1 Y
Dose2 Y Dose2 Y Placebo Y Dose2 N
Dose1 Y Dose2 Y Dose1 N Dose1 Y
Dose1 Y Placebo Y Dose1 N Dose1 Y
Dose2 Y Placebo Y Dose2 N Placebo Y
Dose1 Y Dose2 Y Dose1 N Dose1 Y
Placebo Y Placebo N Dose1 Y Placebo Y
Placebo N Placebo N Dose2 Y Placebo Y
Dose2 N Placebo N Placebo Y Dose2 Y
Placebo Y Dose2 Y Dose2 Y Dose2 N
Dose2 N Dose2 Y Placebo N Dose2 N
Dose2 N Dose2 N Dose2 Y Dose2 Y
Dose1 Y Dose1 N Dose1 Y Dose1 Y
Dose1 N Placebo N Dose2 Y Dose1 Y
Placebo Y Placebo N Dose1 Y Placebo Y
Placebo N Placebo N Dose2 Y Placebo Y
Dose2 Y Dose2 Y Placebo Y Dose2 N
Dose2 Y Placebo Y Dose2 N Placebo Y
Dose2 N Placebo N Placebo Y Dose2 Y
;
run;

proc sql;
create table contingence as
select distinct dosegroup, response, count(*) as Count
from test
where DoseGroup in ("Dose1" "Placebo")
group by dosegroup,response;
quit;

proc freq data=contingence order=data;
tables DoseGroup*Response / chisq relrisk ;
exact pchi or;
weight Count;
run;``````

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