The rtf commands are listed, for example, here: http://www.biblioscape.com/rtf15_spec.htm.   Now I am thinking that the alignment with hypen would work if there were not spaces in the values. But anyway would be grateful for any advise.     ... View more

Thank you, Cynthia,   Here it is the code. Now without 'pretext' for "Reference|Range". It seemed just changing 'dec' on 'lhyphn' could help. options nobyline nodate nonumber orientation=landscape; ods escapechar="!" ; proc report data=final_1 nowd nowindows missing headline headskip split="|" formchar(2)='_'; column var1 var2 var3 var4 var5 var6 var7 var8; define var1 / "ID" order order=data style(header)=[just=l] style(column)=[asis=on just=l cellwidth=7.5%]; define avisitn / noprint order order=data; define var2 / "Timepoint" order order=data style(header)=[just=l] style(column)=[asis=on just=l cellwidth=6.5%]; define var3 / "Date and Time|of Collection" order order=data style(header)=[just=l] style(column)=[asis=on just=l cellwidth=12%]; define var4 / "Test" style(header)=[just=l] style(column)=[asis=on just=l cellwidth=33%]; define var5 / "Result" style(header)=[just=c] style(column)=[just=c protectspecialchars=off pretext="\qj\tqdec\tx430 " cellwidth=10%]; define var6 / "Reference|Range" style(header)=[just=c] style(column)=[asis=on just=c cellwidth=10%]; define var7 / "High/Low" style(header)=[just=l] style(column)=[asis=off just=l cellwidth=7%]; define var8 / "Reason Sample|Not Collected" style(header)=[just=l] style(column)=[asis=on just=l cellwidth=13%]; run;   ... View more

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; ... View more

Thank you, Dave. Is the criteria in Proc Logistics - CHISQ? ... View more

Thanks!     And the second question: what is the syntax of Proc Freq for the same purpose? I saw the link provided in the topic but need some help anyway (.   When I'm running the code:   proc freq data=test; table dosegroup*respond / riskdiff; run; I receive just frequency table. ... View more

Thank you. It gradually(and slowly) becomes more and more clear). I have a question - how to specify CI not 95% but different one?   ... View more

I have added the Placebo group. Could you please specify the 'Proc Logistic' for the three groups and placebo? Thank you! data test; input DoseGroup $ Respond $ @@; 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 logistic data=test; class dosegroup / param=glm; model respond(event='Y')=dosegroup; lsmeans dosegroup / ilink diff cl; run; ... View more

Thank you! ... View more

Hi Rick,   The Pearson Chi-square test should be used and the 95% confidence interval (asymptotic calculation) for each treatment difference.   Could you please prompt how to specify the requirements in the Proc Freq? Thank you! ... View more

Hi Rick,   Thank you very much for the detailed answer. For me, as for beginner, is not clear how to manage two groups. Using your link I have prepared the example dataset:   data test; input DoseGroup $ Respond $ @@; label DoseGroup ='Group' Respond ='Respond'; datalines; Dose1 Y Dose1 N Dose1 Y Dose1 Y Dose1 Y Dose2 Y Dose1 N Dose1 Y Dose1 N Dose1 N Dose1 Y Dose1 Y Dose2 Y Dose2 Y Dose2 Y Dose2 N Dose2 N Dose2 Y Dose2 N Dose2 N Dose2 N Dose2 N Dose2 Y Dose2 Y Dose1 Y Dose1 N Dose1 Y Dose1 Y Dose1 Y Dose1 Y Dose2 N Dose1 Y Dose1 N Dose1 N Dose2 Y Dose1 Y Dose2 Y Dose2 Y Dose2 Y Dose2 N Dose2 N Dose2 Y Dose2 N Dose2 N Dose2 N Dose2 N Dose2 Y Dose2 Y Dose1 Y Dose1 N Dose1 Y Dose1 Y Dose1 N Dose1 N Dose2 Y Dose1 Y Dose2 Y Dose2 Y Dose2 Y Dose2 N Dose2 Y Dose2 Y Dose2 N Dose2 Y Dose2 N Dose2 N Dose2 Y Dose2 Y ; run; Could you please use it for the analysis? Thank you!   Here is the case in graphic view: ... View more

Thank you, draycut. I just do not understand for what was it needed that "SAS to forget the sort information"... ... View more

Thank you! Would you please prompt how to calculate p-value within the procedure as well. ... View more