Die KSFE 2018 war die 22. Konferenz in der Reihe der Konferenz der SAS-Anwender in Forschung und Entwicklung. Sie fand vom 1. bis 2. März 2018 am Universitätsklinikum in Mannheim statt.
Folgendes waren die Schwerpunktthemen der Konferenz:
- Übersichtsvorträge wie zu Datenmanagement, Grafikerstellung, Makros, ODS
- Anwendungsbeispiele aus Biologie, Medizin, Biometrie, Statistik, Wirtschafts-, Geo- und Sozialwissenschaften
- Tipps zur Anwendung von SAS
- Konzepte für Ausbildung und Lehre mit SAS
Organisation
Die Konferenz wurde organisiert von:
Tagungsleitung
Prof. Dr. Christel Weiß, Institut für Medizinische Statistik, Biomathematik und Informationsverarbeitung, Universitätsklinikum Mannheim (https://www.umm.uni-heidelberg.de/inst/biom/)
lokale Organisatoren
- Dr. Svetlana Hetjens
- Sylvia Büttner
- Rosemarie Černý
- alle Institut für Medizinische Statistik, Biomathematik und Informationsverarbeitung, Universitätsklinikum Mannheim (https://www.umm.uni-heidelberg.de/inst/biom/personal/)
KSFE e.V.
- Ralf Minkenberg (http://ksfe-ev.de/cms/)
SAS Deutschland
- Karin Pees
Vorträge
Hochschulpreis
- Jannes Rausch-Stroomann: Ein SAS Enterprise Miner Interface für systematisches Hyperparameter-Tuning mit (ml) R
- Heiko Krause: Auswertung experimenteller Proteomics-Daten unter Verwendung der Analysesoftware SAS – Etablierung einer generellen Herangehensweise
Grafik
- Carsten Zaddach: Information auf den ersten Blick - Wie einfache Regeln die Lesbarkeit von Reports erhöht
- Murat Ipek: Erstellung einer eDISH-Grafik zur Beurteilung potentieller Leberschäden durch Arzneimittel
SAS - What's New
- Georg Franzke: Was bringt SAS Viya als Baustein der SAS Plattform im Bereich Datenmanagement
- Martin Schütz: Effizienzsteigerung durch Auto-Tuning beim Predictive Modeling im neuen SAS Viya Release
Data Step
- Renate Scheiner-Sparna, Jörg Sahlmann: Daten vertikal transportieren im Data Step: Implizites und explizites Retain und seine Alternativen
- Matthias Lehrkamp: Ersetzung fehlender Datums- und Zeitangaben im Standardformat ISO 8601
- Sascha Rampersad: SAS Format: Fallen und Tricks
Statistik I
- Gerhard Svolba: Data Science in Action – 10 Dinge, die Advanced Analysis und Data Science für Ihr Unternehmen tun kann
- Patrick Kurth, Martin Dittgen: Messung der Trennschärfe von Prognoseverfahren
- Bernd Heinen: Definitive Screening Design eine Lösung für (fast) alle Fragestellungen?
Datenqualität
- Sven Wichmann: „Integrity Constraints“ - Plausibilitätsüberprüfung in SAS Datensätzen
- Georg Franzke: Datenqualität, der oft vernachlässigte Projektbaustein bei der Datenanalyse
- Christian Kothenschulte: Flugs zur Datenqualität (ohne DataFlux)
Schnittstellen I
- Frank Biedermann: Nativer Excel Output mit SAS
- Carsten Zaddach: SPA-Anwendungen mit Angular, JSON und SAS
- Bernhard Müller: SASPy – die Stärken von SAS in Python nutzen
Life Science I
- Anja Nimmergut, Tatjana Theis: Basis-Auswertung der Lebenslagenbefragungen mit SAS – Eine Architektur der Module
- Olivier Rousseau, Arne Ring: Flexible Randomisierung am Beispiel einer doppelblinden, Placebokontrollierten Phase 1 Studie mit 2 parallelen Gruppen fester Größe
- Benjamin Mayer, Simone Nill: Ein SAS-Makro für die Überprüfung der Balance zwischenausgewählten Fällen und Kontrollen nach dem Matching von Beobachtungsdaten
Tipps & Tricks
- Ralph Leonhardt: Zahnschema ohne Schmerzen (Eine Etüde in Zeichenketten)
- Jörg Sellmann: Farbige Achsen
- Christian Fauska: Makrofunktion zur Übernahme von Abfragekriterien aus externen Quellen, z.B. einer Excel Datei, in SAS Code (PROC SQL)
Programmierung
- Gerhard Svolba: Wie bringe ich 4 unterschiedliche Analytik-Benutzergruppen an einen Tisch? – Die Offenheit von SAS Viya ermöglicht eine Analyse für alle
- Jan Ferdinand Knoll, Lena Rother: Clean Code – Wie sauber ist Ihr SAS Code?
- Thomas G. Grobe: Universelles Makro zur Zusammenfassung von (lückenlos) dokumentierten Zeitintervallen
Life Science II
- Florian Storch: Metadatengetriebene statistische Auswertung klinischer Analysedaten
- Stefan Beimel: Simulationen und das Problem der nachträglichen Kategorisierung am Beispiel der AUC
- Annabel Müller-Stierlin, Benjamin Mayer, Reinhold Kilian: Sensitivitätsanalysen bei der Verwendung von Propensity Score Methoden in nicht-randomisierten Studien und deren Umsetzung mit SAS
SAS Enterprise Guide und SAS Studio
- Daniel Schulte: Jetzt aber Prompt - Eingabeaufforderungen im Enterprise Guide
- Johannes Lang: Die Qual der Wahl: Standardmakros verteilt entwickeln - mit SAS Studio oder SAS Enterprise Guide?
- Sebastian Reimann: SAS Studio – Eine Oberfläche für Jedermann
- Andreas Menrath: 10 Gründe Enterprise Guide zu lieben
Schnittstellen II
- Thomas Rüdiger: Gestalterische Elemente für das Erstellen von SAS Portalen auf Linuxservern
- Uta Mehdorn: eCRF, Trial Control System und SAS-BI unter einem Dach: Studienüberwachung und Workflow-Optimierung durch realtime Reporte mit SAS-BI, integriert in eine Web-Application, die eCRF und Trial Control System miteinander verbindet
- Dennis Voigt: Fantastische SAS-Funktionalitäten und wo sie zu finden sind - PROC GROOVY
Statistik II
- Jörg Sellmann: Unterschiedliche Signifikanzentscheidungen bei signifikanter Wechselwirkung
- Tamara Fischer: Demystifying Machine Learning
- Gerhard Svolba: Kann ich die Verweildauer meiner Mitarbeiter analysieren und vorhersagen? Survival Analyse von SAS liefert die Antworten
Grundlagen
- Tim Lepp: SAS Macro Quoting
- Stefan Beimel: SAS NOTEs: die weniger harmlosen
- Renate Scheiner-Sparna: Features des SAS Display Managers: Tipps für eine effiziente Arbeitsumgebung
Poster
- Klaus Landwich: Unit-Testing mit SASUnit 2.0. Was ist neu?
- Benjamin Mayer, Mareike Pfau: Schätzung von linearen Kontrasten in der Varianzanalyse mit SAS
- Vera Rattemeyer-Matschurat, Martina Kron: Multiple Imputation fehlender Werte bei longitudinalen Daten
- Jörg Sahlmann, Renate Scheiner-Sparna: Dokumentation der Herleitung und Vollständigkeit von mit SAS erstellten CDISC SDTM-Datensätzen mit Hilfe des Tools Doxygen
- Jörg Sahlmann, Renate Scheiner-Sparna: Medizinisches Monitoring mit standardisierten SAS-Grafiken erstellt auf der Basis von CDISC SDTM-Datensätzen
- Vanessa Schaser, Rainer Muche: Berücksichtigung der Ausgangswerte bei der Effektschätzung / Test im zweiarmigen Studiendesign – ein Simulationsvergleich verschiedener Methoden mit SAS-IML
Tagungsband
Der Tagungsband erschien im August 2018 im Shaker-Verlag:
- Christel Weiß, Ralf Minkenberg, Rainer Muche (Hrsg.): KSFE 2018. Proceedings der 22. Konferenzder SAS-Anwender in Forschung und Entwicklung (KSFE). Shaker Verlag, Aachen 2018.978-3-8440-5972-4 (496 Seiten; Online-Infos (https://www.shaker.de/de/content/catalogue/index.asp?lang=de&ID=8&ISBN=978-3-8440-5972-4)).