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StatDave
SAS Super FREQ

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.

DmytroYermak
Lapis Lazuli | Level 10

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;

Untitled1.jpg

SAS Innovate 2025: Call for Content

Are you ready for the spotlight? We're accepting content ideas for SAS Innovate 2025 to be held May 6-9 in Orlando, FL. The call is open until September 25. Read more here about why you should contribute and what is in it for you!

Submit your idea!

What is ANOVA?

ANOVA, or Analysis Of Variance, is used to compare the averages or means of two or more populations to better understand how they differ. Watch this tutorial for more.

Find more tutorials on the SAS Users YouTube channel.

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