Die KSFE 2017 war die 21. Konferenz in der Reihe der Konferenz der SAS-Anwender in Forschung und Entwicklung. Sie fand vom 8. bis 10. März 2017 an der Hochschule Niederrhein (https://www.hsniederrhein.de) in Krefeld statt.

Folgendes waren die Schwerpunktthemen der Konferenz:

• Übersichtsvorträge wie zu Datenmanagement, Makros, Grafikerstellung, ODS
• Anwendungsbeispiele aus Public Health, Biologie, Medizin, Biometrie, Statistik, Wirtschafts-, Geound Sozialwissenschaften
• Tipps und Tricks bei der Anwendung von SAS
• Konzepte und Beispiele für SAS in Ausbildung und Lehre

Organisation

Die Konferenz wurde organisiert von:

Tagungsleitung

• Prof. Dr. Maria Weyermann, Hochschule Niederrhein, Fachbereich Gesundheitswesen (https://www.hs-niederrhein.de/gesundheitswesen/personen/weyermann-maria)

lokale Organisatoren:

• Prof. Dr. Berhard Breil
• Nora Hoppmann
• Johannes Pollmanns

Hochschule Niederrhein, Fachbereich Gesundheitswesen (https://www.hs-niederrhein.de/gesundheitswesen)

KSFE e.V.:

• Ralf Minkenberg, Vorsitz KSFE e.V.

SAS Deutschland:

• Karin Pees, SAS Deutschland

Vorträge

SAS - What’s new?

• Georg Franzke, Ulrich Reincke: Die Herausforderungen der neuen Europäischen Datenschutzrichtlinie für Analysen von personen-bezogenen Daten: „Wenn alles bleiben soll, wie es ist, muss sich alles ändern“
• Martin Schütz: SAS Viya - die neue, offene analytische Plattform von SAS

Statistik

• Meike Hastert, Mareike Hermann: Meta-Regression - Hintergrund und Anwendung in SAS
• Benjamin Mayer, Simone Nill, Dietrich Rothenbacher: Simulation eines zweistufigen Matching-Algorithmus in SAS auf der Basis von Propensity Scores für Beobachtungsdaten aus verschiedenen Registern
• Carina Ortseifen: Die wichtigsten SAS/STAT-Prozeduren – oder: Welches methodische Verfahren berechne ich mit welcher SAS-Prozedur?
• Ulrich Reincke: Modellierung von Lastprognosen an Feiertagen mit Verallgemeinerten Linearen Modellen
• Gerhard Svolba: Gewinnen beim Monopoly Spiel – Alles nur Zufall? Oder gibt es doch ein paar Muster, die man kennen sollte?

Pharma

• Véronique Bourcier: Wie erstellt man eine .xlsx Listen-Spezifikation, um allen Benutzeranforderungen zu genügen?
• Georg Comes: Integrierte klinische Datenbank in CDISC Standard: Erfahrungen und Tipps

Programmierung

• Andreas Menrath: Der DataStep 2 – Features, Fakten, Fragezeichen
• Renate Scheiner-Sparna: Globale Makrovariablen im Programmieralltag – aber sicher!
• Dennis Voigt, Timm Euler: Prozessdokumentation und Auditing mit PROC SCAPROC
• Renate Scheiner-Sparna: Dictionary Tables – Metadaten meines Work Flows in SAS

Tipps & Tricks

• Véronique Bourcier: Benutzung der compare() Funktion zur Darstellung von Unterschieden zwischen zwei Zeichenketten
• Maria Eveslage, Raphael Koch: Makros zur Erstellung eines Inhaltsverzeichnisses und zur Strukturierung umfangreicher statistischer Berichte mittels ODS RTF
• Johannes Lang: Parametervalidierung mit regulären Ausdrücken - verpackt in ein SAS Einleseformat
• Ralf Minkenberg: Möglichkeiten der Nach-Verfolgung von Änderungen an SAS-Datensätzen
• Thomas Rüdiger: Landkarten in SAS
• Friedrich-Wilhelm Röhl, Siegfried Kropf: Validierung der Softwareinstallation von SAS 9.4

Visualisierung

• Thorben Breitkreuz, Thomas Grobe, Riccardo Gezzi, Susanne Steinmann: Karten (und andere Daten) aus OpenStreetMap in SAS nutzen – am Beispiel von Postleitzahlgebieten
• Jörg Sellmann: Signifikanzen grafisch veranschaulichen
• Klaus Kepert: Daten aus der BI-Plattform - elegant visualisiert im Web

Schnittstellen

• Torsten Scholz: A Bridge between SAS and R
• Carsten Zaddach: Java in Macro, SCL und Data Step
• Sebastian Reimann: Echt groovy – Neue Sprachen nutzen mit SAS

Grafik

• Johannes Lang: „Replay“ von SAS Grafiken mit Stored Processes: Ein Blick hinter die Kulissen
• Marlis Kemena: In 10 Schritten zur SAS GTL - Grafik

Machine Learning

• Ulrich Reincke: Gemeinsamkeiten und Unterscheidungsmerkmale von Statistik und Machine Learning
• Gerhard Svolba: Kann SAS Ihre Handschrift lesen? Machine Learning am Beispiel von Stacked Denoising Autoencoders

SAS und Office

• Christoph Klein, Steffen Melang: Einlesen von Excel-Dateien mit SAS Base
• Christoph Klein, Steffen Melang: SAS-Ergebnisse in Word einbinden und aktualisieren
• Sven Wichmann: Schon mal eine Präsentation mit SAS programmiert?

Text Analytics

• Ulrich Reincke: Abi und was dann? Eine Entscheidungsunterstützung mittels Text Analytics für die langfristige Investition in die eigene berufliche Zukunft
• Gerhard Svolba: SAS Text Analytics findet Zusammenhänge in Texten – Ergebnisse eines Selbstversuchs

Poster

• Beate Hientzsch, Sascha Ahrweiler: Von SAS Anwendern für SAS Anwender: Neue PhUSE Projekte rund um die pharmazeutische Forschung und Entwicklung
• Natalie Lamp, Annabel Müller-Stierlin, Reinhold Kilian, Verena Schöning: Vergleich von Propensity Score Matching und Propensity Score Adjustierung in primärdatenbasierten Untersuchungen
• Sandra Müller, Rainer Muche: Erfahrungen beim Portieren eines Makro-Pakets von SAS 9.1 auf SAS 9.4
• Eckard Moll, Doreen Gabriel: Varianzanalyse und Tukey-Test in SAS, R und JMP - die Skalierung der Erklärungsvariablen ist von enormer Bedeutung
• Debora Parker: Effiziente Einarbeitung in SAS zur Auswertung klinischer Studien: Vorstellung eines Einarbeitungsplans
• Jan Ferdinand Knoll: SAS ferngesteuert – Anwendungsintegration leicht gemacht
• Carsten Zaddach: ORM (Object-Relational Mapping) in SCL

Tagungsband

Der Tagungsband erschien im Juli 2017 im Shaker-Verlag:

• Maria Weyermann, Ralf Minkenberg, Rainer Muche (Hrsg.): KSFE 2017. Proceedings der 21. Konferenz der SAS-Anwender in Forschung und Entwicklung (KSFE). Shaker Verlag, Aachen 2017. ISBN 978-3-8440-5348-7 (408 Seiten; Online-Infos (https://www.shaker.de/de/content/catalogue/index.asp?lang=de&ID=8&ISBN=978-3-8440-5348-7)).