Die KSFE 2014 war 2013 ist die 1817. Konferenz in der Reihe der Konferenz der SAS-Anwender in Forschung und Entwicklung. Sie fand vom 2628. März Februar bis zum 281. März an der Universität Ulm statt. Die Konferenz fand im Forum der Universität Göttingen Ulm statt.

Folgendes waren die Schwerpunktthemen der Konferenz:

• Übersichtsvorträge zum Datenmanagement, Makros, Grafik, Prozeduren, ODS und Ähnliches
• Anwendungen in verschiedenen Wissenschaftsgebieten
• Tipps und Tricks
• Konzepte für Ausbildung und Lehre mit SAS

• Surveys in Epidemiologie und Marktforschung
• Datenmanagement und Data Warehousing
• Anwendungen in der pharmazeutischen Industrie
• Erfahrungen mit SAS 9.3
• Ausbildung mit und in SAS
• Tipps & Tricks

Organisation

Die Konferenz wurde organisiert von:

Tagungsleitung

• Prof. Dr. Tim Friede, Universitätsmedizin GöttingenRainer Muche, Institut für Epidemiologie und Medizinische StatistikBiometrie, Universität Göttingen Ulm(http://www.ams.med.uni-goettingenulm.de/friede.shtml)Prof. Dr. Reinhard Hilgers, Universitätsmedizin Göttingen, Institut für Medizinische Statistik, Universität Göttingen (http://www.ams.med.uni-goettingen.de/mitarb-de.shtml/epidemiologie-biometrie.html)

lokale Organisatoren:

...

• Dr. Jens Dreyhaupt
• Beate Einsiedler
• Iris Lichtblau
• Marianne Meule
• Karin Schiefele
• Sabrina Sufeida

Institut für Epidemiologie und Medizinische Biometrie der Universität Ulm

KSFE e.V.:

• Prof. Dr. Rainer Muche, Universität Ulm (http://www.uni-ulm.de/home.html)
• Carina Ortseifen, Universitätsrechenzentrum Heidelberg (http://www.urz.uni-heidelberg.de/)

...

• Karin Pees, SAS Deutschland

Eröffnungsvortrag

• Manfred Eyßell, GWDG (http://www.gwdg.de/index.php): Von Leibniz zur Cloud

Vorträge

Neues von SAS

• M. Mencke: Übersicht über die Neuerungen in SAS 9.4
• Martin Schütz: Die neuen SAS High-Performance Analytics Bundles im Überblick

Text Mining

• Martin Schütz: Text Mining I: Praxisprojekte und Neuerungen
• Max Köhler: Text Mining II: Beispielprozess und Methodik

Statistik

• Marius Placzek, Frank Konietschke, Markus Pauly: Studentisierte Permutationstests für verbundene und unverbundene 2-Stichprobenprobleme
• Daniela Zöller, Ralf Bender: Berechnung von Konfidenzintervallen für das relative Risiko mit SAS
• Thomas Asendorf: Berücksichtigung von Kovariablen bei Nichtparametrischer simultaner Inferenz
• Katrin Kupas, Hendrik Schmidt: Beurteilung der Anpassungsgüte multivariater Regressionsmodelle in Überlebenszeitmodellen unter besonderer Berücksichtigung des C-Index
• Albert Rosenberger: Permutationstest bei komplexen Teststrategien
• Bernd Paul Jäger, Ole Geldschläger, Karl-Ernst Biebler: Exakte Konfidenzgrenzen für die Parameter von Trinomialverteilungen

Datenqualität und Qualitätssicherung

• Georg Franzke: Datenqualität ist nicht alles, aber alles ist nichts ohne Datenqualität
• Daniel Schulte: Datenqualität - Auf dem Weg in eine genauere Zukunft
• Patrick Warnat, Andreas Menrath: "Best Practices" für professionelle SAS-Programmierer

Analytics

• Wolfgang Himmel, Armin Gemperli, Anja Rogausch: Arbeitsplatz-basiertes Assessment im klinischen Alltag des Medizinstudiums: Wann und warum eine Multilevel-Analyse sinnvoll ist
• Ulrich Reincke: Auf Schnäppchenjagt im Internet: massiv parallelisierte Data Mining Prognosen mit „Auto-Pilot“ zur Auktionspreisoptimierung von Regelenergie-Kraftwerksleistungen
• Stefan Ahrens: Visual Statistics, eine neue SAS Lösung für die In-Memory Verarbeitung bei statistischen Datenanalysen

SAS Anwendungen

• Andreas Menrath: Cmdlets4SAS: SAS Skripting und Automatisierung
• Thomas G. Grobe: Von Daten mit geografischen Punktzuordnungen zu Kartendarstellungen - ein(fast) universelles Makro
• Tim Schwarz: DDE mit Unix SAS?

Tipps & Tricks

• Ralf Minkenberg: Arrays im DATA-Step - wann und warum?
• Frank Biedermann: Spezielle Excel Eigenschaften mit ODS erstellen
• Matthias Lehrkamp: Umsetzung des signifikanten Rundens in SAS
• Frederic Gehmlich: Versionskontrolle in SAS-Projekten mit Git

Multidimensionale Probleme

• Bernd Heinen: Elastic Net und Lasso: lassen Sie in unübersichtlichen Situationen Software statistische Modelle finden
• Greorg Franzke: Prinzipien der Performanceoptimierung
• Christian Kothenschulte: alea iacta est - Würfel (nicht nur) am Beispiel von PROC OLAP

JMP

• Frank Biedermann, Melanie Henseler: Implementierung von JMP Clinical als Patient Profile Viewer Solution
• Hans-Peter Altenburg, Mai Bettina: Von JMP zu SAS
• Bernd Heinen: Bootstrapping – ein neuer Standard in Anwendung und Lehre?

Reporting

• Manuela Wern, Stefanie Daum: PROC REPORT - Decathlon
• Timm Euler: Design von PDF-Berichten mit SAS
• Carina Ortseifen: ODS DOCUMENT und die Prozedur DOCUMENT - die unbekannten Schönen

Base SAS

• Sebastian Reimann: SAS Base - Darf's ein bisschen schneller sein?
• Cordula Massion, Beate Jakobi-Plöhn: SAS PROC Compare - Vergleich von SAS-Datensätzen leichtgemacht?
• Murat Ipek: Häufigkeitstabellen mit PROC SQL – Eine Alternative?

Business Analytics

• Anja Simon: Perfekte Pläne - Lufthansa verbessert mit JMP die Qualität der Modelle für die Flugplanung
• Felix Fritz, Stephan Meyer, Christof Weinhardt: Intelligente Datenverarbeitung mit PROC IML
• Ulrich Reincke: Stochastische Portfolio-Optimierung am Beispiel eines Portfolios von CO2Emissionszertifikaten

Poster

• Andrea Bautz, Nick Martinussen: Anwendung von ODS Tagsets ExcelXP in der Ausgabe der Resultate in ALiCCS (=Adult Life after Childhood Cancer in Scandinavia)
• Thomas Bruckner, Lorenz Uhlmann: Analyse der Übereinstimmung zweier Messmethoden bei korrelierten Daten
• Lukas Fortwengel: Erstellen von „Google-Maps“ ähnlichen Karten in SAS
• Nicolai Haag: Datenverfremdung zu Entwicklungs- und Testzwecken
• Benjamin Mayer, Bettina Danner, Rainer Muche: Eine interaktive Einführung in die Medizinische Biometrie anhand der NANA-Studie und deren Umsetzung in SAS
• Michael Volk, Beate Einsiedler, Rainer Muche: Modularisierung und Kapselung von SAS Makros in einem Auswertungspaket für die Evaluation von Klausurergebnissen
• Alexaner Wagner, Julia Tewaag, Narine Sahakyan, Monika Scheuringer, Karl J. Krobot: Unbedingte Exakte Tests: Eine SAS basierte Lösung zur effizienten Berechnung für Stichprobengrößen über 1000
• Alexander Wagner Jun.: Automatische Erzeugung und Platzierung der Tabellen und Grafiken im aktiven MS Word Dokument
• Roman Nagurski: Der SAS Kalender

Tagungsband

Der Tagungsband erschien Oktober 2014 im Shaker-Verlag:

• Prof. H. Fangerau, Universität Ulm: Medizin und Statistik: Einblicke in die Geschichte einer schwierigen Beziehung

Vorträge

Neuerungen

• D. Petzoldt: Die wichtigsten interessantesten Neuerungen für den Analytiker
• Gregor Herrmann: SAS Foundation: Was bringt SAS 9.4 (BASE, ODS, ODS Graphics, EnterpriseGuide) für Programmierer?
• Andreas Mangold: SAS-Programme als Open Source nutzen und bereitstellen

Data Management

• Rainer Kaluscha, Jakob Holstiege, Gert Krischak: Proc SQL: Passthrough-Facility für effizientes Datenmanagement bei komplexen großen Datenbeständen
• Katharina Fink, Esther Molz, Andreas Hungele, Ramona Ranz, Matthias Grabert, Reinhard Holl: Automatisches Erstellen und Verschicken eines Benchmarking-Reports zur Qualitätssicherung dokumentierter Diabetesdaten mittels SAS 9.3
• Tobias Lösch, Tim Hochgürtel: Analysen mit der DRG-Statistik – Herausforderungen und Lösungsansätze

Prognosemodellierung

• Winfried Hering, Dr. Rolf Wigand, Dr. Nitin Agarwal: PROC IML vs. PROC REG: Erfolgsprognostik in online Rollenspielen (MMORPG)
• Gerhard Svolba: Die Mächtigkeit von Strukturgleichungsmodellen in einem einfach zu verwendenden Benutzer-Interface – SAS und JMP machen es möglich
• Martin Schütz, Ulrich Reincke: Energiewende, Smart Metering und Smart Grid, die kommenden Herausforderungen für Lastprognosen in den deutschen Verteilernetzen

Makros

• Andreas Deckert: Programmierung anpassungsfähiger Makros durch Datensatzzerlegung am Beispiel eines erweiterten Bubble-Plots
• Patrick Warnat: Neuerungen in SASUnit, insbesondere Ermittlung der Testabdeckung
• Tobias Vogelmann, Tino Schubert: Matching mit den vorhandenen Anwendungsroutinen des SAS Enterprise Guide

Grundlagen

• Manuela Wern, Stefanie Daum: PROC FREQ erklärt (mit) Fußball
• Sebastian Reimann: Geht nicht? Gibt’s nicht! – Daten lesen mit dem Data Step
• Jörg Schmidtke, Wenke Mönkemeyer, Kerstin Schmidt: Statistische Auswertungen für Anwender ohne SAS Programmierkenntnisse

Statistik

• Simon Fink: Statistische Auswertungen für Anwender ohne SAS Programmierkenntnisse
• Anke Maas, Ralf Bender (entfallen): Punkt- und Intervallschätzung adjustierter NNT-Maße im Cox-Modell mit Hilfe von SAS
• Simon Schneider, Heinz Schmidli, Tim Friede: Fallzahlplanung für klinische Studien mit Zähldaten
• Julia Habeck, Tibias Bluhmki, Dr. Frank Fleischer: Die stochastische Verteilung der intra-individuellen Varianz in 2x2x2 Cross-Over Bioverfügbarkeitsstudien
• Markus Harden: Das Behrens-Fisher-Problem für hochdimensionale Split-Plot-Designs
• Hans-Joachim Helms, Norbert Benda, Jörg Zinserling, Tim Friede: Auswertung von Dosis-Findungs-Studien mit aktiver Kontrolle in SAS 9.3

Tipps & Tricks

• Grischa Pfister: Zip-IT: Zip-Dateien aus SAS heraus erzeugen
• Stefan Beimel: Rechnen mit der Wahrheit
• Heribert Ramroth: Wo ist Mister X? – Welche Variablen sind (wie) belegt?
• Grischa Pfister: Function-IT: Neues (und Altes) zu Proc FCMP
• Stefan Beimel: IF 0 THEN SET: Der Unterschied zwischen Compilation and Execution
• Grischa Pfister: Option-(H)IT: Die neue SYSNOBS Option in SAS 9.3

Datenschritt

• Carina Ortseifen: Der Datenschritt – ein mächtiges Werkzeug innerhalb der SAS-Umgebung
• Biljana Gigic, Katharina Buck, Cornelia Ulrich: SAS DATA Step – Optionen vs. Anweisungen

Anwendungen

• Konstantin Lang: SAS in den Ernährungswissenschaften – Berechnung der Nährstoffaufnahme bei Kindern und Jugendlichen
• Ulrike Braisch, Rainer Muche: PROC LOGISTIC: Warum sind die Koeffizienten nicht mit den OddsRatios konsistent?
• Endri Endri: Studienauswertung per Knopfdruck – Code Generierung direkt vom Statistical Analysis Plan: Ist das möglich?

Datenqualität/Validierung

• Gerhard Svolba: Sie wollen rechtzeitig ein Bild über die Datenqualität Ihrer Analysedaten haben? – SAS und JMP helfen Ihnen dabei
• Sonia Leao-Sitals: SAS im alltäglichen Einsatz – z. B. in einer „Klinischen Dokumentationsabteilung“
• Beate Hientzsch: Unabhängige Doppelprogrammierung – Das non plus ultra der Validierung?

Eigene Funktionen mit PROC FCMP

• Andreas Menrath: Schöne neue Welt – So können Sie fehlende SAS-Funktionalitäten mit PROC FCMP nachrüsten
• Hardy Armes: Smarte Integration von R im SAS Data Step
• Stephan Meyer, Felix Fritz, Christoph Weinhardt: Modellierung von Optionspreisen mit PROC FCMP

Visual/Text Analytics

• Martin Schütz: Analytics@Big Data mit dem SAS High Performance Analytics Server
• Gregor Herrmann: Visual Analytics mit dem SAS LASR Analytic Server
• Max Köhler: Reproduzierbare Quantitative Arbeiten mit \LaTeX und dem \StatRep Package!

Poster

• Gisela Büchele: Wahlfach an der HS Ulm (WF-STUPA): Studienplanung, -durchführung und-auswertung in der praktischen Anwendung mit SAS
  • Sarah Gül, Michael Volk: Erstellung einer Datenbank mit Eingabemaske (I) (WF-STUPA)
  • Artem Benzler, Thomas Jasik: Erstellung einer Datenbank mit Eingabemaske (II) (WF-STUPA)
  • Irina Bezler, Ulrich Haag: Data Management der Studie zur Wirksamkeit und Verträglichkeit von VERUM auf die peridurale Narbenbildung und rekurrente Schmerzen bei Bandscheibenoperationen (WF-STUPA)
  • Boris Grimm, Andreas Karpa: Datenabgleich und Audit Trail (WF-STUPA)
  • Andrea Biedermann, Ayse Güngör: Vergleichbarkeit der Gruppen (WF-STUPA)
  • Julia, Erhardt, Sandra Wöhr: Wirksamkeitsanalyse (WF-STUPA)
  • Daniela März, Krisitna: Grafiken (WF-STUPA)
  • Martin Dunkl, Matthias Müller: Safety-Analyse (WF-STUPA)
• Thomas Bruckner, Andreas Deckert: Quantilregression
• Andreas Büchse, Andrea Zenk: Multiple Mittelwertvergleiche nach Student-Newman-Keuls in PROCMIXED
• Jens Dreyhaupt, Sabrina Sufeida, Jürgen Michael Steinacker, Rainer Muche, Arbeitsgruppe, "Komm mit in das gesunde Boot-Grundschule": Power- und Fallzahlabschätzungen für hierarchische und longitudinale Studien
• Endri Endri: Timeline Figure – Grafische Darstellung eines Subjects in der klinischen Forschung
• Kathrin Flunkert, Stefanie Ernst: Beyond the Borders: Einbinden externer Shapefiles zur Erweiterung kartografischer Darstellungen
• Lukas Fortwengel: Leserliche Grafiken für Präsentationen
• Stephan Frenzel, Martin Steinert: ATELOS-PM: Eine integrierende Lösung zur Projektsteuerung auf Basis des SAS-Systems
• Laura Hupperz, Friederika Rohlmann, Beate Einsiedler, Rainer Muche: Untersuchung zum Balanceverhalten der stratifizierten Blockrandomisierung – Eine Lösung mit SAS-Makros
• Bernd Jäger, Katharina Schüler, Karl-Ernst Biebler, Paul Erhard Rudolph: Was man in SAS Genetics vergeblich sucht: Allelfrequenzschätzungen bei Dominanz von Allelen mittels EM-Algorithmus
• Teresa Jera, Sonia Leao-Sitals: Berechnung eines Risiko-Scores aus der KIS-Datei
• Rainer Kaluscha, Silke Jankowiak: Full Model Selection mit 15 unabhängigen Variablen: Ein Beispiel für SAS-Tuning bei komplexen rechenintensiven Aufgaben

Tagungsband

Der Tagungsband erschien Ende Juli 2013 im Shaker-Verlag:

Rainer Muche, Ralf Minkenberg (Hrsg.): KSFE 2013. Proceedings der 17Tim Friede, Reinhard Hilgers, Ralf Minkenberg (Hrsg.): KSFE 2014. Proceedings der 18. Konferenz der SAS-Anwender in Forschung und Entwicklung (KSFE). Shaker Verlag, Aachen 20142013. ISBN978-3-8440-30862049-0 6 (410 445 Seiten; Online-Infos (httphttps://www.shaker.de/de/content/catalogue/index.asp?lang=de&ID=8&ISBN=978-3-8440-30862049-06)).

Weblinks

Webpräsenz der KSFE 2014 (http://www.ksfe-ev.de/cms/archiv/ksfe2014/)