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Der Eröffnungsvortrag war:
- Wilhelm Gaus: Wahrscheinlichkeitsaussagen in der Medizin.
Hier die Übersicht über die weiteren Vorträge und Posterbeiträge nach Themengebieten:
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- T. Fischer: Neues im SAS Enterprise Miner.
- H. Gudzinski: Statistische Schätzung der Ertragslage kleiner und mittlerer Unternehmen in SAS.
- Wolfgang Himmel, Hans Wilhelm Michelmann, Ulrich Reincke: Vorbereitung einer halbautomatisierten Beantwortung von Gesundheitsfragen an ein medizinisches Internet-Expertenforum.
Datenmanagement
- Rainer Kaluscha: Datenmanagement mit Oracle, SAS, Perl und Unix-Utilities: Werkzeuge für alle Fälle.
- Anja Marr: Verwendung von Proc Surveyselect im Rahmen des Matching-Verfahrens.
- Michael Nonnemacher, Dorothea Weiland: Datenimport per SAS-Makro in papier-basierten EDCStudien.
Genetik
- Hans Jörg Baurecht, C. Stahl, S. Wagenpfeil: Assoziationsstudien bei Familiendaten in der Genetischen Statistik.
- Valérie Nedbal: Integrationsmöglichkeiten von SAS Analytics und JMP für Life Science Anwendungen – JMP Genomics.
- Xiaolei Yu, Li Li, Serge Luke, Norbert Gretz: Von Daten zur Information – ein System für Mikroarray- Analyse und Datamining.
ODS
- Katja Glaß: ODS RTF – Erweiterte Möglichkeiten durch direkte RTF Befehle.
- G. Hermann: Neuerungen im Output Delivery System.
- Andrea Zenk, Volker Michel: Einsatz von PIAFStat und SAS zur Berichterstellung im Feldversuchswesen.
Schnittstellen
- Thomas G. Grobe: SAS-Makro-Sammlung zum Geocoding von Photos - graphische Benutzeroberfläche inklusive.
- Wolf F. Lesener, Carina Ortseifen: Von SAS nach SPSS und zurück – Datentransfer und die damit verbundenen Probleme.
- Reinhard Strüby: Lokal arbeiten in Excel – mit SAS Analytics vom Server.
Statistik
- Ralf Bender: Simulation von Überlebenszeiten mit Hilfe von SAS.
- Bernd Paul Jäger, Evgenija Klassen, Karl-Ernst Biebler, Paul Eberhard Rudolph: Vergleich des Tests von Liebermeister mit dem exakten Test von Fisher.
- Felix Mader, Joachim Saborowski: Räumliche Analyse von Linientransektstichproben mit Hilfe von Distance, ArcGIS und SAS.
- Reinhard Strüby: Statistische Analysen in noch größerer Vielfalt – von den Prozeduren bis STAT Studio.
- Feryal Tanriverdio, Arne Ring: Planung und Implementierung der Auswertung einer replikativen Bioäquivalenzstudie mit Hilfe der „Scaled Average Bioequivalence“.
- Michael Wodny: Parameterschätzung für Poisson-Verteilungen bei unvollständiger Beobachtung.
Variablenselektion
- Brigitte Hörmann, Rainer Muche: Variablenselektion im linearen Regressionsmodell mit GLMSELECT bei der Untersuchung der Einflussfaktoren von Folgekrankheiten bei adipösen Kindern.
- Jakob Margolis, Anna Margolis: Neue SAS-Prozedur GLMSELECT: Gehaltsanalyse und Studiengebühren.
- Wilfried Schollenberger: Die Analyse des Nichts.
Freie Themen
- Kathrin Hohl: Simulationsergebnisse zum Vergleich von Ersetzungsmethoden fehlender Werte von kategorialen Variablen in SAS mit PROC MI.
- Claudia Meurer: Validierung von SAS-Programmen für die Auswertung und Dokumentation klinischer Daten – Prozess, Umfang und Dokumentation der Validierung.
- O. Müller: Beispielhafte Anwendung Multiple Imputation bei der Evaluation multimedialer Teachware mit Kontrollgruppe.
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- Hans-Peter Altenburg, Carina Ortseifen, T. Petrowitsch, Grischa Pfister, W. Schollenberger: Tipps & Tricks für den leichteren Umgang mit der SAS Software.
- Themen:
- Die Schlüsselworte _ALL_, _CHARACTER_ und _NUMERIC_
- Dynamisch SAS-Code erzeugen und Ausführen mit Call Execute ()
- Die Funktion Dcreate()
- Neues von Proc Means
- Proc Means und der Umgang mit der _Type_-Variablen in der Output-Anweisung
- Die Option Fuzz bei Proc Format
- ODS Tagset ExcelXP
- Einrichten einer Projekt-Umgebung.
- Themen:
Tutorial
- Stefan Beimel: Programmierrichtlinien.
- Ulrich Reincke: OPTMODEL, ein Quantenschritt zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme.
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- Dietrich Alte, André Werner: Automatische Texterkennung (OCR) in Ultraschallbildern der A. carotis – SAS & Open Source Software im Team.
- J. Baumert, B. Thorand, A. Schneider, O. Lang, H. Löwel, W. Koenig: Die Fall-Kohorten-Studie als effektives Studiendesign zur Untersuchung von Risikofaktoren für chronische Krankheiten – Darstellung am Beispiel der MONICA/KORA Augsburg Fall-Kohorten-Studie 1984-2002.
- Katrin Bhalla-Müller, Rolf Meinert, Daniel Wachtlin, Jessica Wisniewski: MAKS: Eine Bibliothek von SAS-Makros zur Auswertung von Klinischen Studien in der CDISC SDTM Struktur.
- Gisela Büchele: Übereinstimmungsanalyse zweier stetiger Merkmale umgesetzt in einem SAS-Macro.
- Guido Büscher, Kristina Unnebrink, Martina Kron: Analyse longitudinaler Daten in SAS PROC MIXED und PROC GENMOD.
- Norbert Kleekamp, Tino Tschiesche: Analyse des Nutzerverhaltens zum Videoserverprojekt der Friedrich-Schiller-Universität Jena.
- Andrea Kleiner, Gisela Büchele, Gudrun Weinmayr, Stephan Weiland: SAS-Makro zur Analyse von disproportionalen Substichproben am Beispiel der ISAAC Phase Two Studie.
- Jochen Klenk: Überlebenszeitanalyse mit zeitabhängigen Covariablen.
- Christof Kögler, Carina Ortseifen: Einführung in ein Statistikprogramm – Vergleich der SAS/Enterprise Guide 4.1 Software mit SPSS für Windows.
- Nick Martinussen, Lisbeth Samsoe Schmidt, A. Poulsen, H. Gregersen, Joachim Schüz: SAS als Basis einer Registrierungsdatenbank – Die Alternative zu Access.
- Rainer Muche, Bettina Danner: Bedingte logistische Regression mit PROC LOGISTIC: Möglichkeiten seit SAS Version 9 und Vergleich zu PROC PHREG.
- Denise Rey: Automatic best of fit estimation of the effective dose at 50% response in sigmoidal doseresponse curves.
- A. Ring, B. Gehlhar, B. Kölsch: Komplex strukturierte Analysedatensätze beschleunigen die Umsetzung des Analyseplans in „Thorough QT“-Studien.
- P. Rzehak: Ausgewählte Probleme und Lösungen der Analyse longitudinaler random effects Modelle mit dichotomer Zielgröße in Kohortenstudien am Beispiel der Entwicklung von Übergewicht und Adipositas von der Kindheit bis ins Erwachsenenalter.
- Olaf Schoffer: SAS im Forschungsdatenzentrum der Statistischen Landesämter (FDZ) – Nutzung amtlicher Mikrodaten für die wissenschaftliche Forschung.
- A. Wagner, P. Kaskel: Eine Monte Carlo Simulation unter WinBUGS und SAS.
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